平成２５年度
リモートセンシング実利用シンポジウム
講演要旨集
Proceedings of Remote Sensing Symposium
平成 26 年 1 月 31 日
於 佐賀大学理工学部

共催：日本リモートセンシング学会九州支部
日本リモートセンシング学会実利用委員会
九州航空宇宙開発推進協議会・宇宙利用プロジェクト創出研究会・
宇宙利用グループリモートセンシング実利用シンポジウム プログラム
日時：平成 26 年 1 月 31 日(金) 13:30-17:30
場所：佐賀大学理工学部 6 号館

13:30-13:35 主催者挨拶
13:35-13:55 日本リモートセンシング学会における実利用推進の取組み状況と今後の展望
赤松幸生（日本リモートセンシング学会副会長／実利用委員長）
13:55-14:25 五島のツバキ林管理技術構築のための衛星データ利用の試み
森山雅雄（長崎大学）・前田一・田嶋幸一
14:25-14:35 休憩
14:35-15:05 鹿児島におけるリモートセンシングの商用化について
吉岡英行（富士通株式会社）・澤根慎児・安田小百合・平山慎作・吉田正巳
15:05-15:35 分光分析手法による農作物の生育・品質推定、-鹿児島の茶、水稲の事例石川大太郎（関西学院大学）
15:35-16:05 水稲の肥培管理に及ぼすリモートセンシングの貢献
リモートセンシング技術を用いた経済的肥培管理システム開発に向けた実験吉田貴樹（BIZWORKS）・木原武彦・沖一雄・石黒悦爾・森山雅雄
16:05-16:15 休憩
16:15-16:45 リモートセンシングによる茶・海苔・米生育・品質評価、-ビジネスモデルの展開
新井康平（佐賀大学）
16:45-17:15 RESTEC におけるソリューションサービス事例
祖父江真一（RESTEC）・向井田明
17:15-17:20 閉会挨拶

1981
1,000/

G

EXPO2013

G

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EXPO2013

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RS
MEXT

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–
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JAXA EORC

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–

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EXPO2013

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G

EXPO2013

G/JSS

iPad, iPhone
Bird View)
kml

Apple Store
http://www8.cao.go.jp/space/seminar/dai3/rokugawa-5.pdf
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EXPO2013

AIST/METI,NASA

G

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-1-

EXPO2013

GInSAR(!
! G-12
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Terra
3 14

RADARSAT-2
3 13
250m

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EXPO2013

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3 12
1m

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EXPO2013

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EXPO2013

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G

EXPO2013

G-2-五島のツバキ林管理技術構築のための衛星データ利用の試み
The attempt use of the remote sensing data for the camellia plantation management of Gotoh
islands, Nagasaki Japan○森山雅雄 1・前田一 2・田嶋幸一 2
Masao Moriyama, Hajime Maeda and Kohichi Tajima
Abstract : The high temporal resolution satellite data is used for the camellia plantation management on an experimental basis. It isfound that the monthly cloudy rate which is the ratio between the cloudy count and the total observed number within a month ateach pixel is related to the yield of the camellia nut. Especially the cloudy rate in May is closedly related to the yield. Also thetemporal analysis of the vegetation index and the brightness temperature are undergoing. These attempts will be the assistance toestablish the satellite based camellia plantation management.
Keywords : MODIS, Cloud flag, Cloudy rate

1. はじめに長崎県五島列島のツバキは、観賞用だけでなく、古来よりツバキ油を採取するために利用されてきた。
近年では、ツバキ油の全国シェアの 40%を生産し、大手化粧品メーカの原材料としても有名である。長崎
県は、「椿による五島列島活性化特区」を平成 24 年 7月に設定し、ツバキを基にした経済活性化を指向している。五島のツバキは自生のものが多く、安定な収量確保と増産には以下のような問題点がある。
1. 五島の森林面積は 45,000ha 程度であるが、自生ツバキ林は 510ha 程度と利用率が低い。
2. 遊休地に植栽したツバキは 40ha 程度であるが、枯損や生育状況が悪い地域がある。
3. ツバキ実の豊凶の差は約 10 倍あり、ツバキ
油の原材料の供給が不安定である。
これらの問題点を解決するため、長崎県農林技術
センタは、以下の項目についての衛星リモートセン
シング技術の活用を計画した。
1. 自生林活用のための、ツバキ林の把握
2. 遊休地活用のための、ツバキ植栽適地把握
3. 安定供給のための、ツバキ実の豊凶要因の把握と対策立案長崎大学大学院工学研究科森山研究室では、計画の 2, 3 を達成するための支援策として、地球観測衛星 TERRA および AQUA に搭載された MODIS セン
タを用いた五島列島の高頻度観測による環境特性把握を実施する。
2. MODIS 概説
アメリカの地球観測衛星 TERRA および AQUA に搭載された MODIS センサは、可視域から熱赤外域までに 36 の観測帯域を有し、観測幅が約 2,000km と広く、中緯度帯であれば、ほぼ 2 日に 1 回昼間に観測が可能である。空間分解能は 250m(赤、近赤外), 500m(可視、短波長赤外), 1km(熱赤外)であり、衛星観測輝度だ
けでなく、それを処理した多くのプロダクトがNASA から無料で提供される 1) 。TERRA は 2000 年 3月から観測が開始され、昼間の赤道通過時刻が 10:30
頃、AQUA は 2002 年 7 月から観測が開始され、昼間の赤道通過時刻が 13:30 頃である。両衛星とも、現在も稼働中であり、データ処理アルゴリズムの更新も続けられている。
長崎大学大学院工学研究科( 所在地 〒852-8521 長崎市文教町 1-14)(Tel: 095-819-2579, E-mail:matsu@cis.nagasaki-u.ac.jp)
2
長崎県農林技術センタ
1

3. ツバキ結実過程と収穫量推移
ヤブツバキ(Camellia Japonia)の結実は、結実前年の
3, 4 月に出る新葉でのみ生じる。6 月になると新葉に花芽が形成され、11 月にかけて成長し、11 月から翌年 3 月にかけて開花、受粉する。その後、3 月下旬から4 月にかけて幼果が形成され、ここで一部の受粉できなかった幼果が生理落果する。受粉できた幼果は 8月にかけて肥大、結実して生理落果し、8 月から 9 月にかけて収穫される。この過程を Fig. 1 にまとめた。

Fig. 1 ヤブツバキの開花、受粉、結実過程

ツバキの実の多寡は樹勢によって決まるとされている。若木や肥料過多の場合等、樹勢の強すぎるときには、樹木そのものを大きくするため、花芽もつかな
い。また結実しても樹勢が強いと、樹木を大きくする
ため、多く生理落果を生じ、その逆だと多く実をつける。通常、樹勢は隔年で強弱を繰り返すため、ツバキの実の収穫は一年おきに多寡を繰り返す隔年結果が生じることが多い。
新芽～結実に至る間に水、養分(光合成含む)不足が生じ、樹勢が過度に弱くなると、ツバキは実をつける
よりも、実を守り樹勢を強くしようとして、多くの生
理落果を生じ、収穫量が低下する。このようなことが起こると、樹勢がある程度回復するまで収穫量は低下することになる。
Fig. 2 に五島全体のツバキ油の収穫量推移を示す。

Fig. 2 五島全体のツバキ油の収穫量推移

平成に入ってから、収穫量の乱高下が見て取れるが、これは産業振興策による増加と前述のような栄養不足による減少が複雑に絡み合った結果だと推察
される。

-3-

4. MODIS データ処理
ツバキに限らす植物の生育には、水、光、温度、栄養が不可欠であり、それらのモニタリングには、一年に数回しか観測できない高空間分解能センサよりも 、
MODIS のような高時間分解能センサが適している。
本研究では、2000 年 3 月から 2013 年 12 月までの一
日毎の TERRA/MODIS 地表面反射率(MOD09)、雲フラグ(MOD35_L2)、2002 年 7 月から 2013 年 12 月までの AQUA/MODIS 地表面反射率(MYD09)、雲フラグ(MYD35_L2)の五島観測データを収集し、以下の特徴量を求め、ツバキ実の収穫データと比較した。
1. 月間曇天率: 空間分解能 1km
2. 月間最大 NDVI: 空間分解能 250m
3. 月間最大輝度温度(ch. 31): 空間分解能 1km
なお、全てのデータは 250m 分解能に再投影し、シャトルからレーダで計測した DEM である SRTM2) を用
Fig. 5 ペルー沖海水温の変動とツバキ実収穫量の関係
いて陸域のみをマスクした。2008 年 3 月 15 日、14:10に AQUA/MODIS で取得されたデータの False color
明らかにエルニーニョが生じた年には豊作になりにcomposite と NDVI を Fig. 3 に示す。
くいことが見て取れる。
5 月の曇天率とツバキ実収穫量の関係を五島列島全体で把握するため、5 月の曇天率とツバキ実収穫量を比較した結果を Fig. 6 に示す。

Fig. 3 2008 年 3 月 15 日 14:10 の MODIS データ ( 左 : False
color, 右: NDVI)

ここで、月間曇天率とは、ある画素の一ヶ月分の観測回数のうち、曇りと判定された回数の割合であり、大きいほど一ヶ月の間曇天の日が多かったことを表す。
5. 月間曇天率とツバキ収量の関係
曇天率とツバキ収量の関係を、ふたつの地域について確認する。一つは福江島北部のかずら清ツバキ林(32o46'08”N, 128o40'30”E)で、もう一つは上五島北部
Fig. 6 ツバキ実収穫量と 5 月の曇天率の新魚目町の 17 のツバキ林である。二つの領域の 5
月の月間曇天率と収穫量の比較を Fig. 4 に示す。なおエルニーニョとの比較と同様に、曇天率が収穫量
かずら清の曇天率は 1 画素分であるが、新魚目町町 に影響していることが確認された。
は複数画素の平均値である。
6. まとめ
五島列島のツバキ収穫量の豊凶要因の把握のため、
MODIS データを用いた月間曇天率とツバキ実収穫量の関連を調べたところ、5 月の曇天率の影響が大きいことが確認された。今後、この生物学的な解釈と、塩害、霜害などの把握のための衛星データ活用法についてさらに調査、検討していく予定である。
Fig. 4 5 月の月間曇天率とツバキ実収穫量の関係(左: かずら
清, 右: 新魚目町)

参考文献
1) Justice, CO, et al, (1998). The Moderate Resolution

2006 年以降は曇天率と収穫量の間に逆相関が認められ、5 月の曇天率がツバキ実収穫量の影響を及ぼしているのが理解できる。曇天日の多寡はいろいろな要因が考えられるが、南米ペルー沖の海水温が上昇し、結果的に日本周辺で曇天日が多くなるエルニーニョ現象が原因のひとつである可能性がある。これを確認するため、気象庁が発表しているペルー沖海水温の平均値からのずれとツバキ実収穫量の関係を Fig.
5 に示す。

-4-

2)

Imaging Spectroradiometer (MODIS): Land remotesensing for global change research. IEEE
TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTESENSING, 36(4), 1228-1249.
Rodriguez, E., et al, (2005), An assessment of the
SRTM topographic products, Technical Report JPL
D-31639, Jet Propulsion Laboratory, Pasadena,
California, 143 pp.

鹿児島におけるリモートセンシングの商用化について○吉岡英行 ○澤根慎二 ○安田小百合 ○平山慎作 ○吉田正巳 1
Yoshioka Hideyuki Sawane Shinji Yasuda Sayuri Hirayama Sinsaku Yoshida Masami
鹿児島県は日本で２番目のお茶の産地である。お茶は永年性の作物で年間を通した栽培管理が収量・品質に大きく影響する。そこで、圃場にフィールドサーバを設置して積算温度を監視したり、土壌診断を行い最適施肥設計を行うなど精密農法への取り組みが盛んである。こうした環境のなかで、近年著しい技術進歩が進むリモートセンシング技術に商用化のニーズがあると考え、リモートセンシングの画像取得方法（UAV）や解析手法の習得やサービス提供にかかるコストについて実証実験を行い、今後の課題について考察したので紹介する。
Keywords :フィールドサーバ、リモートセンシング、UAV、統合診断書

1. はじめに鹿児島のお茶における精密農法への取り組みは
富士通としては平成２３年からである。最初はフィールドサーバに搭載した温度計による積算気温の測定や日射センサーによる日射量の測定・蓄積から始め、こうしたデータを簡易に見るためのソフトウ
ェア（ダッシュボードという）の開発に繋がった。
このダッシュボードに各種センサーの記録を見やすくする機能やクワシロカイガラムシの発生予測や耐凍性の獲得シュミレーションなどの計算ロジックを搭載することで生産者から見て ICT を活用する意味が出てきたと考えられる。
今後はさらに、生産者に対して取得した温度や画像のデータから栽培管理に対して有効なアクションを能動的にガイドする仕組み作りに取り組む必要があると考え、リモートセンシング技術に注目し、商用サービス化に取り組むものとした。
今回、この取り組みを通じて学んだことや気づいた事を紹介させていただき、リモートセンシング技術の商用化（この場合の商用化とは小規模な生産者が対価を払う事が可能で且払う意味がある という意味で用いている）に結びつくよう指導を賜りた
いと考えている。

1

富士通鹿児島支店( 所在地 〒892-0844 鹿児島市山之口町3-31 住友生命ﾋﾞﾙ 2F)(連絡先 Tel;099-224-8800
E-mail; yoshioka.hideyu@jp.fujitsu.com)

2.リモートセンシング商用化の取り組み
お茶におけるリモートセンシングでは窒素含有率の推移から適期を推測する研究が富士通鹿児島
インフォネットと鹿児島大学様で行われていたようである。お茶圃場へフィールドサーバの設置を進め、積算温度からクワシロカイガラムシの防除適期を計算したり、凍害・霜害対策向けに急激に下がる
気温の監視をしたりといった商用ニーズに対して合わせて富士通側から利用提案を行ったが、適期になればお茶園の端から刈るだけなので、そうした精密なセンシングは必要ないということで一旦は下火となった。
しかし、UAV（md400）のデモフライトにより近接リモートセンシングへの期待が再び生産者サイドにも生じたことから、新たなテーマによるリモー
トセンシングの商用化を探る事とした。
そこで、まずは UAV による圃場の NDVI を時系
列的に取得して基礎データを収集するとともに、
UAV の運用スキルの獲得や取得画像の解析スキルの蓄積を第一段階と位置づけ定期的な近接リモー
トセンシングの画像取得作業を行った。画像取得・解析作業に予想以上の工数がかかることが見えてきたので、単純な UAV による圃場の画像取得⇒解析⇒診断が商用化に向かない事実も判明。
そこで、プロジェクトの後半である、今年２月～１０月までの８ケ月間は人工衛星を組み合わせるとか、フィールドサーバの画像を組み合わせるとか、栽培管理情報（施肥情報・防除日情報・整枝日情報など）を組み合わせることにより少ない UAV の稼
動でより多くの画像診断もしくは画像診断に準じる効果が取得できないか取り組むこととした。
３.まとめ
リモートセンシングは将来有望であることは間違いないが、現在の機材やデータ取得料金・解析技
術では単体での商用化は難しい。そこで、栽培管理
情報や地上の定点画像などを活用した統合型の圃
場診断(統合診断書)の開発へ進む必要がある。

-5-

2014/1/15

リモートセンシング実利用
リモートセンシング実利用シンポ
実利用シンポ (佐賀大学
佐賀大学、大学、1月31日
31日)

本研究の本研究の背景基肥

分光分析化学的手法による分光分析化学的手法による農作物
による農作物の
農作物の生育・生育・品質推定-鹿児島県の鹿児島県の茶・水稲の水稲の事例事例-

植え付け

追肥

生育中に
生育中に修正することが修正することが困難
することが困難

収穫後に収穫後に決定生育･
生育･品質調査には品質調査には時間には時間や時間や労力が労力がかかり調査範囲
かかり調査範囲も
調査範囲も限られる生産者の生産者の経験や経験や勘に依存石川大太郎(関西学院大学)

収穫

リモートセンシング技術
リモートセンシング技術による技術による非破壊推定法による非破壊推定法の非破壊推定法の考案

実利用に
実利用に必要と必要と考えられる現地調査項目
えられる現地調査項目

本研究の本研究の目的
リモートセンシング技術
リモートセンシング技術による技術による非破壊推定法による非破壊推定法の非破壊推定法の考案
NDVIを
NDVI
を基本にした基本にした推定手法にした推定手法が推定手法が多い

化学的意味づけが化学的意味づけが必要
づけが必要

吸収を
吸収を調べる方
べる方が直接的

生育環境調査

生育量調査(日射量、葉面付近温度(葉内窒素含有量、水分量等)
土中温度))
土中温度
栽培管理データ
栽培管理データ・ 各圃場生産者からの各圃場生産者からの聞
からの 聞 き 取 り 調査
⇒ 収穫量・
収穫量 ・ 施肥量・
施肥量 ・ 植 え 付 け 日 ・ 収
穫日等

作物葉のスペクトルの
作物葉のスペクトルの基礎的のスペクトルの基礎的な基礎的な変化を
変化を抽出する
抽出する
・葉内分子の
葉内分子の結合情報→
結合情報→シフト・葉内分子の
葉内分子の濃度情報→
濃度情報→強度
・葉内分子の
葉内分子の濃度不均一性→
濃度不均一性→バンド幅
バンド幅

分光反射率
分光画像

広域非破壊計測手法(リモートセンシング手法
リモートセンシング手法)
手法)

現地調査(
現地調査(茶葉)
茶葉)
事例1
事例1 茶葉の茶葉の生育中の生育中のスペクトル挙動把握
スペクトル挙動把握に
挙動把握に関する研究
する研究①スペクトルの取得
スペクトルの取得
20～
20～30°
30°

測定エリア
測定エリア：
エリア：
0.3m
0.3m×
3m×0.3m, 15 反復

Type：
Type
：ポリクロメータ
KEKE-1(エルム1(エルム社製
エルム社製)
社製)

0.7m

・検出器：
シリコン(256素子(256素子)素子)
検出器：シリコン(256・測定波長領域：
測定波長領域：400～
400～1,100nm
・波長間隔：
波長間隔：3nm・視野角：
視野角：3°

測定期間
2005、2005、2007年
2007年

-6-

0.4m

2月上旬～
月上旬～5月上旬

12014/1/15

茶葉の生スペクトルと二次微分スペクトル＜解析手順＞
解析手順＞①スペクトルデータの前処理
吸光度(ABS)、反射係数(相対反射率)変換
反射係数(R)：反射強度/白色板の反射強度×100
吸光度(ABS)：log(1/反射係数)
スムージング：9ポイント(27nm)②特性波長の抽出
・二次微分・ガウス関数フィッティング

y = y 0 + A exp( −( x − xc )2
)
2w2

680nm

588nm
480nm

FWHM
2w =
ln( 4 )

クロロフィル吸収バンドである480、588と680nmが抽出された。

y0 ：0、A：ピーク強度、xc ピーク波長、FWHM ：半値全幅

Ishikawa et al. J. Agric. Meteorol., 69(4):255-263,2013

680nm付近のガウス関数フィッティング

680nm付近のピークバンドシフト

萌芽日Ishikawa et al. J. Agric. Meteorol., 69(4):255-263,2013

摘採期

Ishikawa et al. J. Agric. Meteorol., 69(4):255-263,2013

ガウス関数による第2ステージのシフト原因に関する考察
680nm付近のピーク強度の変化

萌芽日

Ishikawa et al. J. Agric. Meteorol., 69(4):255-263,2013

摘採期

Ishikawa et al. J. Agric. Meteorol., 69(4):255-263,2013-7-2

2014/1/15

結論・スペクトルの二次微分値からクロロフィルの吸収帯である480、588と680nm付近が抽出された。
・680nmのピークシフトから3つのステージが確認された。第一ステージと第三ステージのシフトはクロロフィル会合の影響が示唆された。
・第2ステージのシフトは、旧葉と新葉のミクセルの影響が示唆された。
・バンド強度の変化も3つのステージに分離され、生育後期では、減少する傾向が示唆された。

→生育変化の生育変化の把握、把握、最適摘採期決定に最適摘採期決定に有効

680nm付近のバンド幅の変化

現地調査2
現地調査2
スペクトルの取得
スペクトルの取得

事例2
事例2 水稲生育期間中の水稲生育期間中のスペクトル変動解析
スペクトル変動解析

測定エリア
測定エリア：
エリア：
0.3m
0.3m×
3m×0.3m
Type：
Type：ポリクロメータ
KEKE-1(エルム社製
エルム社製)
社製)
・検出器：
検出器：シリコン(256シリコン(256素子(256素子)素子)
・測定波長領域：
測定波長領域：400～
400～1,100nm
・波長間隔：
波長間隔：3nm・視野角：
視野角：3°

70-100cm

20-30°

測定時期
6月上旬～
月上旬～10月上旬
10月上旬

解析手順

現地調査 圃場
＜期間＞2006年-2007年＜実験場所＞
鹿児島県さつま町の10圃場
・過去の等級、圃場位置等を基準にJAさつまによって選定
・生育ステージは、Kuenzer andKnauer (2012)に従って各圃場で決定した。

①スペクトルデータの前処理
吸光度(ABS)、
反射係数(相対反射率)変換
反射係数(R)：反射強度/白
色板の反射強度×100
吸光度(ABS)：log(1/反射係数)スムージング：9ポイ
ント(27nm)測定圃場位置(さつま町全域)②特性波長の抽出
・二次微分
水稲葉の分光反射スペクトル-8-3

2014/1/15

各圃場の水稲葉の生スペクトルと二次微分スペクトル(DOY273)

ある圃場のスペクトルの経時変化

Ishikawa et al. J. Agric. Meteorol., Submitted,2013

Ishikawa et al. J. Agric. Meteorol., Submitted,,2013

680nm付近のピークバンドシフトの経時変化

680nm付近のピークバンドシフトと強度変化の比較

Ishikawa et al. J. Agric. Meteorol., Submitted,,2013

Ishikawa et al. J. Agric. Meteorol., Submitted,,2013

結論

謝辞

・スペクトルの二次微分値からクロロフィルの吸収帯である
480、680nm付近が特徴波長として抽出された。水分吸収帯は大変小さく測定には困難であった。

石黒悦爾先生 (元鹿児島大学農学部教授、
長崎総合科学大学客員教授)

・680nmのピーク強度は、分けつ最盛期、出穂期にボトムがあり、最高分けつ期に減少に転じた。
→強度による生育ステージの推定が可能

箱山晋先生 (元鹿児島大学農学部教授)

尾崎幸洋先生 (関西学院大学理工学部教授)
・680nm付近のピークは、分けつ最盛期付近に長波長側へ、出穂後短波長側へシフトした。
→クロロフィル会合によるシフトの可能性

JAさつま様富士通鹿児島インフォネット様
さつま町生産者の皆様

・680nmのピーク強度とシフトを比較すると類似した変化であることが確認された。

RS九州支部の皆様 (2009年九州支部懇親会後？)
鹿児島大学農学部環境情報研究室の学生の皆様→シフトを用いた場合がよりステージを明確化可能-9-4水稲の肥培管理に及ぼすリモートセンシングの貢献
リモートセンシング技術を用いた経済的肥培管理システム開発に向けた実験
Contribution of remote sensing on rice cultivation
吉田 貴樹、木原 武彦、沖 一雄、石黒 悦爾、森山 雅雄
BIZWORKS、JA 北さつま農産課、東京大学、長崎総合科学大学、長崎大学大学院- 10 -

- 11 -

- 12 -

リモートセンシングによる茶・海苔・米生育・品質評価、-ビジネスモデルの展開

Business models for promoting tea, nori (sea weed), rice markets and amount and quality
assessment using remote sensing data
○新井康平 1
Kohei Arai
Abstract : Business models for promoting tea, nori (sea weed), rice markets and amount and quality assessment using remotesensing data acquired with satellites, radio-control helicopter, and ground based camera systems are proposed. Throughexperiments, it is found that tea, nori (sea weed), and rice markets are stimulated based on the proposed business models. Also, it
is fond that amount and quality of tealeaves, nori (sea weed), rice crop can be assessed with remote sensing satellite data andradio-control helicopter as well as ground based camera system.
Keywords : tesleaves, nitrogen content, protein, rice crop, nori (sea weed), near infrared reflectance

1. まえがき
リモートセンシングデータを用いて茶畑、水田圃
場、のり養殖場のモニタリング方法を検討した。実用化のため、茶工場の生産工程管理、ネット予約販
売を含むビジネスモデルを提案した。本稿では一例
として茶畑のモニタリング、茶工場の生産工程管理、
ビジネスモデルを概説する。
2. 研究方法および実験結果
地上設置の可視近赤外放射計，
可視および近赤外カメラ
による撮像画像を用いる茶葉の品質推定に関する既往研究は数多いが，前者は観測頻度の観点から茶葉の生育モニ
タリングには適さないとの評価が殆どであった。これを秋整枝から新芽の芽吹くまでの間に取得する衛星画像を用いた茶木の樹勢診断である。
研究対象地域を佐賀県嬉野市の茶畑に設定した。Figure1に対象地域のALOS/VNIRおよびPRISMを併用したパン
シャープニング画像例を示す。青枠はトルースデータを取得した茶畑地域である。最上青枠は佐賀県茶業試験場の画像であり、この地域のGIS表示をFigure 2 に示す。

Figure 2 GIS representation of the Saga Prefectural Institute for Tea:
SPIT

2008-2011 年の間、分光放射計によって茶葉の反射率を計測し、当該茶葉の全窒素(TN)、総繊維(F-NIR)を化学分析等で計測した。単回帰において最も決定値の高い 870nm 波長における反射率と TN お
よび F-NIR との関係を Figure 3 に示す。
50
45
y = -228.86x + 166.99
R2 = 0.7416

40

TN,F-NIR

35

TN(N-NIR)
F-NIR
Linear(fiber)
Linear(totalnitrigen)

30
25
20
15
y = 22.474x - 10.177
R2 = 0.7362

10
5
0
0.5

Figure 1 Pan-sharpening image of the intensive study area of Ureshino,

0.55

0.6
Reflectance at 870nm

0.65

Saga Japan

Figure 3 Relations between reflectance of tealeaves at 870nm and佐賀大学工学系研究科( 所在地 〒840-85022 佐賀市本庄1 番地(連絡先 Tel;0952-28-8567、E-mail;aria@is.saga-u.ac.jp )Total Nitrogen: TN as well as Fiber-Near Infrared: F-NIR

1- 13 -

0.7

TN は茶葉中アミノ酸(テアニン)と高い相関を有しており、これが多ければ高品質の茶葉である。また、
F-NIR は生育状況を反映しており、新芽はこれが低いが、成葉はこれが高い。
さらに、870nm 反射率は収量とも相関があり、入札価格とも、また、官能検査結果とも相関がある。
したがって、収量および品質の評価が 870nm 反射率
によって推定できる。
本論文では秋整枝から発芽までの間に取得する衛星データを用いる茶樹の樹勢判定を提案した。すなわち，衛星搭載可視近赤外放射計データから成葉窒素含有率を求め，これを媒介として当該茶圃場の樹勢（摘採直前の荒茶窒素 Figure 5 Example of mobile terminal display of tealeaves amount andquality related information
含有率と単位面積当たりの収量との積）を診断する方法である。また，成葉窒素含有率を樹勢判定指標として用いることの妥当性を評価した。成葉窒素含有率と樹勢との相関分析を行い、R^2値が0.873に達することを確認した。このとき，２月下旬において計測する成葉窒素含有率が樹勢判断に適していることも分かった。また，秋整枝から発芽までの期間における衛星データの取得も２-４シーンはあることから少なくとも雲量率を考慮しても１シーンのデー
タ取得は可能と考える。このとき，２月下旬に取得された衛星データが樹勢判断に適している。地上設置カメラモニ
タシステムによるTNおよびF-NIR推定も実測データとの相関が高いことから妥当であることが分かった。また，衛星画像，地上設置カメラ画像，茶圃場における営農に必要な属性情報をデータベースとして持つ地理情報システムの有効性も確認できた。
Figure 4に茶工場における各茶畑の収量、品質に基づく
Figure 6 Reservation of tealeaves products through JA web site
製茶工程管理に用いるGIS表示例を示す。茶農家はFigure 5に示すように収量、品質に係る情報を携帯端末によって知ることができる。また、Figure 6に示す全農Webサイトからネット予約ができるようになっている。さらに、予約した顧客に対して予約茶畑の茶葉生育状況を反映した映像
をFigure 7のサイトから閲覧できるようにしている。

Figure 7 Web site which is referred by the customers who havereservation of tealeaves
Figure 4 GIS representation of tealeaves amount and quality related
information which is useful for JA tea process control

3. あとがき
提案するビジネスモデルの有効性が確認できた。
米、海苔についても有効性が同様に確認できた。

- 14 -RESTEC におけるソリューションサービス事例
An example of solution service using Earth observation satellites in RESTEC○祖父江真一 1・向井田明 1
Shinichi Sobue and Akira Mukaida
アブストラクト: 地球観測衛星データの利用においては、LANDSAT のデータ無償化、欧州のコペルニクスプロジェ
クト（旧 GMES）におけるセンチネル衛星の無償化のように、オープンアンドフリーアクセスの流れを受け、１ｍ以下の超高分解能データを除き、データ販売ではなく、地球観測衛星データとそれ以外の地上観測、モデルなどを統合的に用いた結果得られた情報をサービス提供することでのビジネス利用が進んできている。このような流れを受け、
リモート・センシング技術センター（RESTEC）においても、データ販売から、ソリューションサービスの提供を通じた日本のリモートセンシングの中核機関となるべく中長期計画を策定し、ビジネス転換を行ってきた。本稿では、これまでに実施してきた RESTEC における地球観測衛星データを用いたソリューションサービス事例について紹介する。
Keywords :ソリューションサービス、地球観測衛星、コペルニクス

1. はじめに
リモート・センシング技術センター（RESTEC）
においては、JAXA の地球観測センター（EOC）設
立翌年の 1979 年より運用業務の支援を開始し、1995
年に地球観測研究センター（EORC）が開設された
後には、解析研究、利用、運用業務を支援している。
また、その一方で、RESTEC では、LANDSAT などの海外衛星などとともに、昨年４月から ALOS デー
タの主配布権を JAXA から受け、データ販売を実施している。
しかしながら、LANDSAT のデータ無償化、欧州のコペルニクスプロジェクト（旧 GMES）におけるセンチネル衛星の無償化のように、オープンアンドフリーアクセスの流れを受け、１ｍ以下の超高分解能データを除き、地球観測衛星データのデータ販売
ではなく、地球観測衛星データなどを統合的に用いて得られた情報の提供によるビジネスが広がりつつある。
このような流れを受け、RESTEC においても、データ販売から、ソリューションサービスの提供を通じた日本のリモートセンシングの中核機関となる
べく中長期計画を策定し、ビジネス転換を行ってきた。本稿では、これまでに実施してきた RESTEC における地球観測衛星データを用いたソリューションサービス事例について紹介する。

1

リモート・センシング技術センター( 所在地 〒105-0001 東京都港区虎ノ門3-17-1(連絡先 Tel; 03-6435-6701、E-mail;sobue_shinichi@restec.or.jp)

2. ソリューションサービス分野
RESTEC においては、地球観測のソリューション
提供分野として、農業、水災害、森林などの分野において、JAXA および海外の地球観測衛星などを用いたサービス提供の実用化を関係機関と協力して進めている。このようなソリューションサービスの実施においては、予測とつなぐためのモデルの活用、
地上データとの統合利用などに加えて、IT 技術、ビックデータ解析技術などを活用した情報サービスという形で進められている。欧米、特に欧州においては、本年から打ち上げられる Sentinel 衛星シリーズのデータが Open and Free アクセスとした上で、
ESA/EC によるコペルニクス（旧 GMES）による社会課題に対応したソリューションサービスへの投資による民間の雇用創生などが進められている。それとともに、中小企業、ベンチャー企業による地球観測衛星を使ったベンチャービジネス、ビックデー
タ解析技術の産学官連携による新しい価値の創生などが強力に進められている。これにより、安全保障などを中心にしたデータ売りの世界から、サービス提供による民間活動の推進に基軸が移りつつある。ただ、ここで注意しなければならないのは、必ずしも、民間の持続的なサービス提供を可能とする
ことにより、民間が大きな金銭的な利益を得ること
が、コペルニクスの目的となっていないことである。
むしろ、民間の雇用拡大とともに、社会インフラとしての衛星利用サービスの定着が期待されている。
米国の LANDSAT などにおいてもオープンデータの流れが加速しており、G8 での合意などにみられるように、超高分解能でない衛星データについては
オープンデータ化が世界の流れといえる。

- 15 -

3. 洪水サービス
RESTEC のソリューションサービスとしては、複数の企業の連携でサービス提供を開始している洪水域の情報提供サービスをあげることができる。これは、タイの 2011 年の大洪水をうけ、タイに進出している日系企業向けに、SAR を使った冠水域の情報をタイムリーにタイ政府などの情報に加えて提供するサービスである。Fig.1 にサービス提供のシ
ステムフローおよび Fig.2 に冠水の結果を示す。

内外で実施した稲作の作付面積把握・収量推定については、その結果を用いたサービスの提供、事業化をはじめているところである。この SAR データを用いた稲作作付面積の把握のシステムは INAHORと名づけられ、アジア開発銀行の統計情報の改善のための技術プロジェクトにおいて、タイ、ベトナム、
フィリピン、ラオスを対象国として利用されることになっている。Fig.3 は、INAHOR の利用画面である。

Fig.1 洪水冠水域把握サービス
Fig.3 INAHOR の利用画面

他方、農業気象情報の提供においては、GCOM-W,
TRMM, MODIS, MTSAT などを用いて降水、日射、
気温、土壌水分、植生指数、干ばつ指数などを提供する JASMIN システムによるサービスを FAO AMIS
（農業市場情報サービス）プロジェクトに対して米の作況見通し情報を提供するために、日本の農林水Fig.2 COSMO-SKYMED による洪水冠水域の時系列
産省も支援している ASEAN+3 food security
解析結果（提供：JSI/RESTEC）
information system (AFSIS)プロジェクトと協力しながら、昨年 9 月から運用を行っている。この作況見
Fig.2 からは、2011/08/27～2011/11/06 にかけて洪水
通しの提供においては、農業気象情報、植生指数と域が南下しながら拡大し、2011/11/30～2012/01/01
如何に作況見通しを関係づけられるかがキーとなにかけて西側から東側に向けて洪水域が縮小してっている。そのような作業には、農業統計などの専いく様子がわかる。
門的な知見と衛星から得られる農業気象情報（とくに平年との差、いわゆるアノマリー）をよみとける
4. 農業サービス能力が必要である。このため、タイ、インドネシア、
農業サービスとしては、実用化されているものと ベトナムの統計部門の方々に OJT を実施するととしては大きく２つに大別される。1 つは、作付面積・ もに、AFSIS の農業統計専門家および JAXA、収量などを光学・SAR などの衛星を用いて国の統計 RESTEC などのリモートセンシングの専門家が協情報の改善に対して貢献するサービスであり、もう 力し、統計部門の専門家に技術移転をしている。
１つは衛星などから得られる農業気象情報により、 Fig.4 は、この作況見通しを FAO AMIS に提供する作況見通しを提供するサービスである。JAXA から ための運用フローであり、Fig.5 は JASMIN によるの受託などにより、システムの開発・実証実験を国 農業気象情報の提供画面である。JASMIN では、月- 16 -

に 2 度、15 日程度の間の農業気象情報と、その平年との差異情報(偏差)を提供している。

ションサービス提供の検討にも着手している。加えて、昨今のビックデータ解析技術の急速な進歩を踏
まえて、IT 技術を用いた付加価値情報サービス提供のための IT 企業との協業についても検討をはじめたところである。
このように、データをそのまま使ってもらうというサービスから発展し、ユーザは源泉データがどのようなものであるかを意識せずに、所望の情報が、所望の形態で得られるようなソリューションサー
ビスの提供のための検討、実証および成果の実用化
を RESTEC としても進めているところである。このような流れは、GPM, ALOS-2 といった日本の衛星や Sentinel シリーズ、radarsat RCM、ひまわり 8/9
号、LANDSAT8/9 号などに加えて、小型・超小型衛星群による open and free データの急激な増加と open
データ化、ビックデータなどの IT 技術の進歩によりさらに加速していくものと考えている。

Fig. 4 作況見通し運用フロー

Fig. 5 JASMIN 画面例
5. まとめ
本稿では、RESTEC が実施している洪水と農業に関する実利用サービスソリューション事例を紹介した。RESTEC では、リモートセンシングデータによる現状把握のみならず、大学・民間などの関係機関が開発したさまざまなモデルなどを活用して、将来あるいは過去の推定により、情報のデータベース
化および予測のサービスへの拡大に関する検討を開始している。それ以外には、これまでリモートセ
ンシングデータに縁遠かった人文科学、公衆衛生など新しい分野での衛星データを利用したソリュー- 17 -