LAGUNA（汽水域研究）10，57〜63 頁（2003 年 3 月）
LAGUNA 10，p.57−63（2003）

多時期 Landsat／TM データによる宍道湖・中海の表層クロロフィル a 濃度分布推定
作野裕司1・吉田武史1・山本正智1・松永恒雄2
中山大介3・高安克巳3・古津年章4・下舞豊志4
Estimation of surface chlorophyll-a concentration
using multi-date Landsat／TM data in Lake Shinji and Lake Nakaumi
Yuji Sakuno1, Takeshi Yoshida1, Masatomo Yamamoto1, Tsuneo Matsunaga2,Daisuke Nakayama3, Katsumi Takayasu3, Toshiaki Kozu4 and Toyoshi Shimomai4

Abstract: An algorithm for the estimation of surface chlorophyll-a（chl-a）was developed andvalidated using the multi-date Landsat TM data as well as the conjunctive in situ data in Lake
Shinji and Lake Nakaumi. This highly significant predictive algorithm for surface chl-a isobtained using the TM bands 1, 2, 3, 4, 5 and 7 after dark pixel subtraction as a simple
atmospheric correction.
Key words: Landsat／TM, chlorophyll-a, multi regression analysis

1．は じ め に

以上のような背景から筆者らは，陸域観測用に開発された衛星センサデータを利用して，汽水域の水質をモニタリングするための研究を 1995 年から現在 ま で 継 続 し て 行 っ て き た（例 え ば 作 野 ほ か，1996）．そして，これまでに SPOT データを用いた宍道湖の一次生産量推定法等を報告している（作野ほか，2001）．
本論では，宍道湖・中海においてまだアルゴリズムが確立されていない，Landsat／TM データによる表層クロロフィル a 濃度（以下 Chl.a と略す）推定式を作成し，別のデータを使って検証する．そしてTM データから推定される両湖の表層 Chl.a 分布の特徴について考察を行った．

汽水域は水産資源豊富な水域としてその価値が再評価されているが，一方で陸と海の接点にあるため富栄養化しやすいという欠点もある．このような水域において，富栄養化メカニズムの解明の基礎となる物質循環研究において，植物プランクトンの分布特性を定量的に明らかにすることは重要な課題の一つである．しかし，汽水域の植物プランクトン分布の時間的・空間的な変動は大きく，従来の調査船による現場観測の点データのみによってその三次元的な分布を捉えることは難しかった．一方人工衛星からの画像は広範囲の植物プランクトン分布を面的に明らかできる可能性があるが，現時点で宍道湖・中海のような湖の水質を専用に計る衛星センサはない．
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広島大学大学院工学研究科 Graduate School of Engineering, Hiroshima University, Higashihiroshima, 739-8527, Japan
国立環境研究所 National Institute for Environmental Studies, Tsukuba, 305-0053, Japan
島根大学汽水域研究センター Research Center for Coastal Lagoon Environments, Shimane University, Matsue, 690-8504, Japan
島根大学総合理工学部 Interdisciplinary Faculty of Science and Engineering, Shimane University, Matsue, 690-8504, Japan

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作野裕司・吉田武史・山本正智・松永恒雄・中山大介・高安克巳・古津年章・下舞豊志

図 1．宍道湖・中海の現場データ取得位置（島根大学理学部の観測点）．
Fig. 1. Sampling points of in situ data in Lake Shinji and Lake Nakaumi.

2．TM データによる宍道湖・中海のクロロ
フィル a 濃度推定式の作成
2.1 宍道湖・中海のクロロフィル a 濃度推定法及び使用データ
本論では，TM データの Chl.a 推定に多く用いられる以下のような統計的なモデル1）を用いて，単回帰分析及び重回帰分析による表層 Chl.a 推定式の作成を行った．
＜単回帰分析による Chl.a 推定モデル＞
Chl.a＝aTM ＋b（式 1）＜重回帰分析による Chl.a 推定モデル＞
Chl.a＝a’TM 1＋b’TM 2＋c’TM 3＋d’TM 4＋e’TM 5＋f’TM 6＋g（式 2）
ここで，Chl.a は表層 Chl.a である（自然対数型を含（DN），む）．TM は Landsat／TM データのデジタル値
1〜6 は TM のバンドをそれぞれ示す．また a，b，a’，b’，c’，d’，e’，f’及び g’は定数で，現場 Chl.a データと衛星データの単回帰分析又は重回帰分析によって得られる回帰係数が入力される．
研究に使用した Landsat／TM データは 1990／5／9〜
1998／3／3 の 5 時期に撮影された可視・近赤外データ（空間分解能：30 m）である．各日の Chl.a 観測値の表 1．使用したクロロフィル a 濃度データの濃度レン
ジと測点数．
Table 1. Ranges of in situ chlorophyll-a and number ofobservation points.
No.

DateChl.a（μg／l）

Point

1

9 May 1990

26.5-78.3

721 July 1995

3.0-6.0

7316 May 1996

2.6-8.564

12 May 1997

2.6-14.4

553 Mar.1998

5.2-11.712濃度レンジ及び観測地点数を表 1 に示す．衛星デー
タの処理は，観測点を中心に 3×3 ピクセルで平均しその地点の代表値とした．また簡易的な大気補正法として暗画素法を用いた．衛星が観測する DN は，大気上端で反射した光と対象物から反射した光の和で表される．画像上で暗い画素は対象物からの影響が小さく，大気上端で反射した光（パスラディアン
ス成分）に最も近い値になると言われている．暗画素法とは，上述の関係を利用して，パスラジアンスのみを除去する方法である．
さらに回帰式作成に用いた現場 Chl.a は，島根大学理学部環境分析化学研究室が観測した宍道湖・中海における上層の値（計 37 点）を用いた（表 1）．今回使用したデータの観測点位置を図 1 に示す．一方，

多時期 Landsat／TM データによる宍道湖・中海の表層クロロフィル a 濃度分布推定

図 2．TM バンド 1 とクロロフィル a 濃度（対数）の関係．
Fig. 2. Correlation between TM Band 1 and LN chlorophyll-a.
表 2．TM 各バンドの DN と現場クロロフィル a 濃度の相関係数．
Table 2. Correlation coefficient between in situ chlorophyll-aand DN of TM bands.

作成した回帰式の妥当性を調べるために，1998／3／3に筆者らが行った衛星同期調査で得た衛星／現場データセットを用いて検証した．
2.2 回帰分析によるクロロフィル a 濃度推定式の検討結果
1）単回帰分析結果
表 2 に 1990／5／9〜1997／5／12 の 4 日間における各バンドの DN と現場 Chl.a の相関係数を示す．また図2 に単バンドで最も相関係数の高かったバンド 1 とLN Chl.a（Chl.a の自然対数をとった値）との関係を示す．これより単バンドごとの相関は最高でも 0.50であり，衛星データから Chl.a を推定することは困難であると考えられた．
2）重回帰分析結果
次に，
TM の 6 個のバンドを用いて重回帰分析を試みた．その結果得られた Chl.a 推定式を式 3 に示す．
LN Chl.a＝−0.11＊TM 1＋0.47＊TM 2−0.18＊TM 3−0.06＊TM 4＋0.05＊TM 5−0.09＊TM 7＋3.33
（式 3）

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図 3．重回帰モデルを用いて推定した推定クロロフィル aと現場クロロフィル a の関係．
Fig. 3. Correlation between the estimated chlorophyll-a fromTM data using multi-regression model and the in situ LN
chlorophyll-a.

式 3 より推定された Chl.a と現場 Chl.a の関係は相関係数 R＝0.93 と非常に高かった（図 3）．しかし前述した結果には大気効果を全く考慮していない．そこで暗画素法を衛星データに適用して同様の解析を行い，新たに次式も得た．
LNChl.a＝−0.28*TM 1＋0.67*TM 2−0.34*TM 3−0.02*TM 4−0.07*TM 5＋0.23*TM 7＋3.20（式 4）2.3 クロロフィル a 濃度推定式の検証
得られた式 3 及び式 4 を使って，任意の TM デー
タから宍道湖・中海の表層 Chl.a 推定がどの程度正確に行われるか，その妥当性を確かめるために，1998／3／3 の衛星／現場データセットを用いて検証した．そのうち，式 3 を用いた場合の結果を図 4 に示す．これより，1998／3／3 の推定 Chl.a は明らかに実測値と大きく異なる値であることがわかった．そのため式 3 を使って，任意の TM データから宍道湖・中海の Chl.a を推定するのは危険であると考えられた．
1998／3／3 のデータが現場 Chl.a と大きな誤差を生んだ原因の一つとして，季節により異なる大気（特にパスラディアンス成分）のの影響が考えられた．
そこで，大気の影響を簡易的に除去することによって得られた式 4 による推定表層 Chl.a と現 場

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作野裕司・吉田武史・山本正智・松永恒雄・中山大介・高安克巳・古津年章・下舞豊志

図 4．式 3 を用いて推定したクロロフィル a と現場クロ
ロフィル a の関係．
Fig. 4. Correlation between the validated chlorophyll-a fromTM data and the in situ chlorophyll-a using Equation 3.

図 5．式 4 を用いて推定したクロロフィル a と現場クロ
ロフィル a の関係．
Fig. 5. Correlation between the validated chlorophyll-a fromTM data and the in situ chlorophyll-a using Equation 4.

Chl.a の関係に 1998／3／3 のデータを入力した結果を
図 5 に示す．その結果，暗画素法を適用して式 4 から推定した 1998／3／3 の表層 Chl.a は現場 Chl.a とよく一致した．このことから宍道湖・中海において TMデータを用いた表層 Chl.a 推定の際には暗画素補正後（簡易大気補正後）に式 4 を使用するのが現時点で最良の方法であると考えられた．

2）表層水温分布特性
図 7 に図 6 と同じ日における宍道湖・中海の表層水温分布図（相対値）を示す．この図は熱赤外バンドである TM バンド 6（10.4〜12.5μm）を用いてシュードカラー画像を作成したものである．この図から斐
伊川河口部で低温分布を示すことが多く，また中海の方が相対的に高温度分布を示すことも多いことがわかる．ただしその水温差は 1〜2℃ と低い．

3．宍道湖・中海の表層クロロフィル a 濃度分布の特徴
1）表層クロロフィル a 濃度分布特性
図 6 に式 4 を用いて TM データから推定した宍道湖・中海の Chl.a 分布図を示す．これによると，宍道湖は中海より Chl.a が高いという傾向があることがわかる．また斐伊川河口部，中海本庄工区は相対的に低いことがわかった．宍道湖・中海における実測に 基 づ く Chl.a の 水 平 的 な 分 布 に つ い て は 清 家（2001）の報告等があり，米子湾が特に高い値を示す，あるいは冬期の中海での Chl.a が赤潮などの影響で高くなる等の傾向は，今回の少ない TM 画像から判断することは難しかった．しかし今後，多くのTM データにより両湖の Chl.a 分布図が作成されれば，実測データとの比較により，宍道湖・中海の 3次元的な Chl.a 分布が明らかになる可能性が高いと考えられる．

3）表層クロロフィル a 濃度分布と表層水温分布の比較
図 6 と図 7 を比較すると，表層 Chl.a 分布と表層水温分布は逆相関的な分布を示している傾向がわかる．つまり表層 Chl.a が高いと表層水温は低くなり，表層 Chl.a が低いと表層水温は高くなるという傾向が見られた．このような表層 Chl.a と表層水温の逆相関的な関係は國井（1996），國井（1998）
が宍道湖湖心及び中海湖心のデータからも読み取れる．今回の結果から，湖心で見られるような関係が湖全体にも同様に見られることが定性的に示された．ただし例
外として，河口部では表層 Chl.a 分布，水温分布ともに低い値を示している場合が多かった．

4．まとめ

衛星／現場データセットを用いて，TM の 6 バンド

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図 6．Landsat-5／TM データから推定した宍道湖・中海の表層クロロフィル a 濃度分布．推定アルゴリズムは重回帰アルゴリズムを使用．（a）1990 年 5 月 9 日，（b）1995 年 7 月 1 日，（c）1996 年 5 月 16 日，（d）1997 年 5 月 12日，（e）1998 年 3 月 3 日．
Fig. 6. Horizontal distribution of surface chlorophyll−a concentration in Lake Shinji and Lake Nakaumi derived fromLandsat-5／TM data using a multi regression algorithm.
（a）9 May 1990,（b）1 July 1995,（c）16 May 1996,（d）12 May
1997,（e）3 March 1998.

データによる表層 Chl.a 推定式（重回帰式）を作成し，別のデータセットを用いて，その推定式の妥当性を検証した．その結果，暗画素補正後（簡易大気補正後）に重回帰分析を行った Chl.a 推定式が現時点での最良の推定式であることがわかった．またこの推定式を使用して，宍道湖・中海の表層 Chl.a マッピングを行い，表層水温分布図と比較した結果，表層Chl.a 分布と表層水温分布は湖全体で逆相関的な分布を示していることが定性的に明らかになった．

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作野裕司・吉田武史・山本正智・松永恒雄・中山大介・高安克巳・古津年章・下舞豊志

図 7．Landsat-5／TM データから推定した宍道湖・中海の表層水温分布．低温で青く，高温ほど赤く示す．
（a）1990 年 5 月 9 日，（b）1995 年 7 月 1 日，（c）1996 年 5 月 16 日，（d）1997 年 5 月 12 日，（e）1998 年 3 月 3 日．
Fig. 7. Horizontal distribution of surface water temperature in Lake Shinji and Lake Napalm derived from Landsat-5／TM
data. Blue, low temperature; red, high temperature.（a）9 May 1990,（b）1 July 1995,（c）16 May 1996,（d）12 May 1997,（e）3 March 1998.

謝辞

本研究で使用した TM データは，ALOS 公募研究における支援として宇宙開発事業団から提供を受けた．関係機関に深く感謝します．

引用文献

1）國井秀伸（1996）
宍道湖湖心における水深別クロロ
フ ィ ル 量 と 光 合 成 速 度 の 季 節 変 化（予 報），LAGUNA（汽水域研究），3: 97-101.
2）國井秀伸（1998）
中海湖心および中海本庄工区にお多時期 Landsat／TM データによる宍道湖・中海の表層クロロフィル a 濃度分布推定

ける 1996 年から 1998 年にかけての表層水の光合成速度の季節変化，LAGUNA（汽水域研究），6: 1-11.
3）作野裕司，高安克己，松永恒雄，中村幹雄，國井秀伸（1996）宍道湖における衛星同期水質調査（その 1），LAGUNA（汽水域研究），3: 57-72.
4）
作野裕司・松永恒雄・六川・高安克己・國井秀伸・中村幹雄（2001）多時期 SPOT／HRV データに63よる宍道湖表層の一次生産量モニタリング，日本
リモートセンシング学会誌，21（2）: 141-149.
5）清家泰（2001）
汽水域の科学−中海・宍道湖を例として（高安克己編，『汽水域の科学』講師グループ著），たたら書房，19-37.
6）安岡善文
（1983）
リモートセンシングの湖沼汚濁監視への応用，環境技術，12: 317-322.