DEIM Forum 2023 5b-7-1

森林火災の被害可視化・評価方法と多地点比較分析への応用
濱野 周† 佐々木 史織‡†武蔵野大学データサイエンス学部 〒135-8181 東京都江東区有明三丁目３番３号
E-mail: †s2122067@stu.musashino-u.ac.jp, ‡ssasaki@musashino-u.ac.jp
あらまし 本稿では、時系列地理情報データを用いて森林火災の被災範囲と重症度を計算・可視化し、被災面積を推定する方法、および、その多地点間比較分析への応用により森林損失の地球環境への影響について評価・分析する方法について述べる。具体的には、GIS と人工衛星データを用いて、第一に、森林の正規化燃焼率（NBR）、第二に、森林火災の重症度（dNBR）を計算・可視化し、第三に、それら結果から被災面積を推定し、多地点比較を行う。また、推定被災面積と実際の被災面積を比較することにより、本方式の精度を評価する。近年、深刻な森
林火災が世界中で発生している中で、森林火災による影響や都市・地球環境における森林の重要性を的確に評価する方法に対して需要が高まっている。本研究ではオーストラリア、インドネシア、日本で発生した森林火災を対象とした実験により、本方式の実現可能性、および、SDG15 実現に対する貢献可能性について示す。
キーワード 森林、植生、火災、SDGs、SDG15、人工衛星、GIS

1. はじめに要が高まっている。一方で、費用面・技術面において

森林は土壌保全、水源のかん養など私たちの生活

高精度のセンシング・解析設備の導入障壁が高い最貧に大切な役割を果たしており、地球温暖化防止のため

国（LDCs）や地方自治体単位においては、低コストの二酸化炭素の吸収源として期待されているにも関わかつシンプルな分析・可視化方式が求められている。

らず、地球上では 2019 年の南米アマゾンやオースト

本研究では、オープンデータとオープンソース GIS

ラリア、2020 年の米カリフォルニアに代表されるよを利用することにより、低コストかつ比較的精度の高うな大規模かつ長期的な森林火災が発生し、森林だけ

い被災面積の推定を行う方式を示す。本方式は、あらでなく生物多様性、生態系バランスにも影響を及ぼしゆる地域・組織において、広域的な災害における迅速ている。

な被災状況の確認、直観的・大局的な被災状況の把握

国土の約 7 割が森林である日本においては近年 5等に役立てられることを目指す。

年間（平成 28 年〜令和 2 年）の平均で見ると 1 年間

本稿では、オーストラリア、インドネシア、日本で約 1.3 千件の森林火災が発生し、焼損面積は約 600において発生した森林火災を対象として検証・比較実ヘクタールもの被害をもたらしている[1]。また、森験を行い、本方式の実現可能性、および、SDG15 実

林は一旦火災で失われると、その重要な機能が回復す

現に対する貢献可能性について示す。

るまでには何十年もの年月と多大なコストを要するこ

2. 関連研究とになる。近年 5 年間においても日本の森林火災による損害額は約 3.5 億円となっている[1]。
本研究では、時系列地理情報データを用いて森林

本研究は、主に以下の関連研究として、主に以下の先行研究を参考としている。
災害分析に関して、河邑らの研究（2006）[2]では、火災の被災面積と重症度を計算・推定し、多地点間比広域災害特性分析結果を用いた土砂災害対策支援

較分析により森林破壊の地球環境への影響について評

GIS を検討している。衛星データと雨量データを用い

価・分析・可視化する方法について述べる。具体的にて土砂災害の分析結果を示し、その分析結果に基づくは、GIS と人工衛星データを用いて、第一に、森林の危険度評価を用いた災害対策支援 GIS の事例を示し

正 規 化 燃 焼 率 （ N B R ）、 第 二 に 、 森 林 火 災 の 重 症 度ている。本研究では、この研究[2]で述べられている（dNBR）を計算し、第三に、それら結果から被災面分析結果からの災害への危険度評価を参考にし、本研積を推定し、多地点比較を行う。また、推定被災面積

究においての評価方法の実現可能性について示す。

と実際の被災面積を比較することにより、本方式の精度を評価する。

人工衛星マルチスペクトル画像を用いた森林火災の 評 価 指 標 と し て 、 国 連 宇 宙 局 （ UNOOSA ） [7] が近年、深刻な森林火災が世界中で発生している中NBR と dNBR の定義と活用法について述べている。

で、森林消失による環境への影響や都市・地球環境に本研究ではここで述べられている NBR および dNBR

おける森林の重要性を的確に評価する方法に対して需の定義と焼損度の分析を参考にし、本研究においての

dNBR の実験実現・評価法について示す。
村上らの研究（2022）[3]では、森林火災後の下層
植生回復について述べている。森林火災後の回復量を
dNBR から求め、dNBR と緑被率から緑地面積の推定、本方式は、具体的には GIS を用いて以下のステッ
プにより実現される。
STEP 1

対象地域の人工衛星マルチスペクトル画

増減率の比較を行い、森林火災後の下層植生の回復に

像 を 用 い て 森 林 の 正 規 化 燃 焼 率 （ N B R ）・ 森 林 火 災 のついての重要性を述べている。また、加藤 らの研究

重症度（dNBR）の計算・可視化を行う。

（ 2 0 2 1 ） [ 4 ] で は 、 i - Tr e e で の 樹 木 測 定 項 目 を 用 い た

STEP 2

STEP 1 で作成した NBR・dNBR の値が森林火災の評価について述べている。焼損の重要度解

閾値以上のピクセルをカウントし、推定被災面積を計析を行い、モデルを作成し、火災の可能性を評価して算する。

いる。本研究では、これらで述べられている NBR・SETP 3dNBR の 計 算 方 法 を 参 考 に し 、 本 研 究 に お い て の
NBR・dNBR の計算方法について示していく。
な お 、 本 研 究 の コ ン セ プ ト と ア イ デ ア は 、「 森 林 - 災
害-都市レジリエンス」の概念を定義・可視化・評価

STEP 2 で計算した推定被災面積と実際の被災面積との比較を行い、精度評価を行う。
以上 3 つの STEP から森林火災の被災範囲の可視化と被災面積の推定、および、その多地点分析への適用を行う。

す る 方 式 に つ い て 検 討 し た 先 行 研 究 [ 11 ] を ベ ー ス と している。その先行研究では、GIS と人工衛星データ、

4. 実現方式

社会経済指標データ、自然災害データといった異種の4.1 対象データ

複数パラメータを用いて「森林-災害-都市レジリエン

人工衛星マルチスペクトル画像：Copernicus Openス」を可視化している。本研究は、その一つのパラメ

Access Hub[5] ま た は USGS earth explore[12] よ りータとして、森林そのものの損失（Loss & Damage ）取得した多地点の Sentinel-2 の画像（.tiff データ）を数値として計算・可視化するものである。

を用いる。
以下の三地点における森林火災事象および衛星画

3. 基本方式

像データを対象として、基本方式を具体的に実現する。

本研究では人口衛星データを入力として、オープ１）

オーストラリア：ゴスパーズマウンテン付

ンソース GIS を用いて森林火災の被災面積と重症度

近 （ 2 0 1 9 年 1 0 月 2 6 日 ～ 1 2 月 1 7 日 火 災 発 生 ）、を計算・推定し、多地点間比較分析を行う。

取得画像（発生前： 2019 年 9 月 26 日、発生

図 1 に本方式の概要を示す。

後：2020 年 12 月 15 日）
２）

インドネシア：南カリマンタン地方バンジェルマシン（2019 年 9 月 10 日～9 月 17 日火
災 発 生 ）、 取 得 画 像 （ 発 生 前 ： 2 0 1 9 年 8 月 1 4日、発生後：2019 年 9 月 28 日）
３）

日本：栃木県足利地方（2021 年 2 月 21 日

〜 3 月 1 5 日 火 災 発 生 ）、 取 得 画 像 （ 発 生 前 ：2021 年 2 月 6 日、発生後：2021 年 3 月 18 日）
4.2 使用ツール
人工衛星画像検索サイト Copernicus Open AccessHub [5], USGS earth explorer [12] よ り 画 像 デ ー タ
を ダ ウ ン ロ ー ド し 、 オ ー プ ン ソ ー ス GIS で あ る
QGIS[6]を用いて分析を行う。
4.3 データ処理プロセス
森林火災の可視化分析は、以下のプロセスにより
実現する。
１）

Copernicus Open Access Hub[5] ま た は

USGS earth explore [12]の Sentinel-2 衛星画
像 か ら 分 析 対 象 地 域 の 雲 量 10 の Band8a,
図1

本方式の概要Band12 を取得する。

Band8a（近赤外線 NIR）と Band12（短波作成した NBR から被災面積を推定し、ニ赤外線 SWIR）を用いて以下の式により正規化

ュース記事や政府・自治体が発表している

燃 焼 率 Normalized Burn Ratio (NBR) を 計 算

実際の被災面積との比較を行う。

２）する。
NBR = (NIR-SWIR) / (NIR+SWIR)

実験 1 と実験 2 については、オーストラリア、インドネシア、日本（栃木県足利市）で実際に起きた森林火災を取り上げ、それぞれの可視化結果とその解釈

NBR は-1～0～1 の範囲で正規化された指標でについて述べる。実験 3 については、被災面積が公あり、高い NBR 値は健康な植生を示し、低い値表されている栃木県足利市の火災を取り上げ、本手法は裸地と最近焼けた地域を示す。焼けていないによる推定面積と実際の面積の比較により推定の精度

領域は、通常、ゼロに近い値で示される。

について検証する。図 2 に、実験 1, 2, 3 に用いるス

３）

NBR を時系列データとして用意し差分を算ケールと可視化色分けを示す。

出する。作成した NBR を用いて以下の式により森林火災の重症度（dNBR）を計算する。
dNBR = PrefireNBR – PostfireNBRdNBR 値もまた-1 ～0 ～1 の範囲で正規化された指標であるが、森林火災発生前後の差分を表すため、高い dNBR 値は、変化量、すなわち火災による森林の焼損度を表している。
正規化燃焼率（NBR）とは NIR および SWIR バン

図2(a)NBR と(b)dNBR で用いる階級値とその色分

け（(a)(b)ともに火災による被災地域を赤色で示すた
め、反転したカラーランプを使用）

ドを使用して日照の違いや大気の影響を軽減しながら、焼け跡を強調する指標である[7]。 NIR は植生が強い
部分で強く反射し、SWIR は水分量の有無を強調する
ため、傷ついた樹木や土を含む火災の傷跡を強く反射する [15][16]。これら NIR と SWIR の反射率の差を利用した指標が NBR である。

5.2.1 実験 1-1： NBR の時系列可視化（オースト
ラリア）

本実験ではオーストラリア全域で 2019 年 7 月から2020 年 2 月 ま で 続 い た 森 林 火 災 （ ”2019-20
Australian bushfire season” 、 推 定 総 被 災 面 積 24.3

森林火災の重症度（dNBR）とは画像から取得した

million ha）[10]の中でも 2019 年 10 月 26 日から始

燃焼前と燃焼後の NBR の差を使用してデルタ NBR

まったゴスパーズマウンテン付近の森林火災（推定面(dNBR) を計算し、これを使用して火傷の重症度を推

積 1.72million ha）[14]について、2019 年 9 月 26 日

定するものである [7] 。

と 2019 年 12 月 15 日の南東部ゴスパーズマウンテン付近（シドニー近郊）の衛星データを用いて時系列可視化を行った。火災部分の可視化のプロセスは 4.3 デ

5. 実験
本実験では、以下の実験用データと 3 種類の実験

ータ処理プロセスで示した通りである。

を設定し、4.実現方式によって実現したプロトタイプを用いて、本方式の実現可能性 / 有効性について検証する。
5.1 実験方法
実験 1：NBR の可視化4.1 で挙げた 1), 2), 3)各地点の NBR を
4.3 データ処理プロセスに示した方法により計算・可視化し、森林火災発生前後の比較を行う。
実験 2：dNBR の可視化
1), 2), 3)各地点について作成した NBR から dNBR を求め可視化する。
実験 3：被災面積の推定と多地点比較

図3

実験 1-1 オーストラリア南東部（ゴスパーズ

マ ウ ン テ ン 付 近 ） の 対 象 地 域 （ 図 内 緑 枠 内 ）（ 出 典 ：Copernicus Open Access Hub[5]）図 4.1

オーストラリア南東部（ゴスパーズマウン

テ ン 付 近 ） の N B R （ 左 ： 2 0 1 9 年 9 月 2 6 日 （ 火 災 前 ）、
右 ： 2 0 1 9 年 1 2 月 1 5 日 （ 火 災 後 ））図 4.2 では図 4.1 の NBR 値が高い部分を対象として拡大したものを表示する。

図 5 ゴスパーズマウンテン付近の dNBR（2019 年
12 月 15 日時点、範囲は図 4.1 と同じ）

図 4.2

4.1 図の拡大部分の NBR（左：2019 年 9月 2 6 日 （ 火 災 前 ）、 右 ： 2 0 1 9 年 1 2 月 1 5 日 （ 火 災
後 ））図 4.2 に示すように、NBR 値が高く、濃い赤色で示されている箇所を拡大すると、実際に火災が発生した箇所がピンポイントではっきりと確認できる。特に、火災が発生したと考えられる部分を枠取るように
NBR 値が濃い赤色で示されていることがわかる。この地域では、全体の中心部分から外側部分に向けて火災が広がっていることが分かっている[14]。NBR は、
植生の水分量が少ない部分（枯れて乾燥した樹木や土）図6

Sydney Morning Herald が報じた NASAが色濃く反応するため、より“新しい”火災があった

satellite active fire hotspot detection によるゴスパとされる外側部分で色濃く反応していることがわかる。

ーズマウンテン付近火災の延焼範囲 [14][15][16]
図 5 の赤円で囲んだ地域を見ると右大半が橙色に
5.2.2 実験 2-1：dNBR 可視化（オーストラリア）

変化していることがわかる。図 6 と比べるとこの地

本実験では実験 1-1 で作成した 2 つの NBR から

域はゴスパーズマウンテン付近で発生した火災の範囲

dNBR を作成する。dNBR の可視化のプロセスは 4.3を示していることがわかる。さらに図 4.1 で示した

データ処理プロセスで示した通りである。

NBR では視認することができなかった火災の範囲を
dNBR で求めることによって可視化できている。また、延焼範囲を枠取るように dNBR 値が特に濃くなっている。これらの結果は、dNBR によって延焼範囲を可視化できることを示している。
5.3.1 実験 1-2：NBR の時系列可視化（インドネシ

図 8.2ア）

本実験ではインドネシアのカリマンタン島で 2019

図 8.1 の拡大部分の NBR（左：2019 年 8

月 1 4 日 （ 火 災 前 ）、 右 ： 2 0 1 9 年 9 月 2 8 日 （ 火 災 後 ））年 9 月 10 日から 2019 年 9 月 17 日までに多く発生した森林火災（推定被災面積 857,756ha）[9][13]につ

図 8.2 に示すように、拡大してみると火災前には見いて、2019 年 8 月 14 日と 2019 年 9 月 28 日のカリ

られなかった地域で NBR 値が高くなっている部分がマンタン島南部バンジェルマシン付近の衛星データをあることがわかる。このカリマンタン島の森林火災に用いて時系列可視化を行う。火災部分の可視化のプロ

ついては正確な被災範囲が報告されていない。しかし、セスは 4.3 データ処理プロセスで示した通りである。

火災があったと考えられる部分を枠取るように NBRが濃い赤色になっている部分があることから、本方式によって被災地域を把握できる可能性を示している。
5.3.2 実験 2-2：dNBR 可視化（インドネシア）
本実験では実験 1-2 で作成した 2 つの NBR から
dNBR を作成する。dNBR の可視化のプロセスは 4.3
データ処理プロセスで示した通りである。

図7

実験 1-2 インドネシア・カリマンタン島南部の 対 象 地 域 （ 図 内 緑 枠 内 ）（ 出 典 ： C o p e r n i c u s O p e n
Access Hub[5]）図 9.1 インドネシアカリマンタン島南部バンジェ
図 8.1

インドネシアカリマンタン島南部バンジェ

ルマシン付近の dNBR（2019 年 9 月 28 日時点、範囲

ルマシン付近の NBR（左：2019 年 8 月 14 日（火災は図 8.1 と同じ）前 ）、 右 ： 2 0 1 9 年 9 月 2 8 日 （ 火 災 後 ））図 8.1 より、火災前に比べて火災後の方が NBR 値の高い部分が増えており植生が失われていることがわかる。特に赤実線枠内で示した部分では植生の大きな被害があったと考えられる。
図 8.2 では図 8.1 の NBR 値が高い部分（赤実線枠内）を対象として拡大したものを表示する。

図 9.2

図 9.1 の dNBR が高い部分の拡大図

像データでは判別しづらく、実際に火災が起きた場所
図 9.2 より、広範に dNBR が広がっていることがを一番クリアに捉えることができなかった。このこと分かる。特に赤くなっている部分では火災前と比べては、そもそも近赤外線バンド（NIR）が植生の変化を

火災後に火災の重症度が高くなった部分だと考えられ大きく捉える特徴を持っているため、NIR を用いたる。また、図 9.2 を見ると、延焼部分を枠取るように

NBR を火災分析に用いる際の留意点として認識すべ

して NBR 値が高くなっていることがはっきりとわか

きものであるという発見となった。

る。オーストラリアを対象とした実験 1 の結果からも、このカリマンタン火災のような正確な被災範囲が5.4.2 実験 2-3：dNBR 可視化（栃木県）

報告されていない事例についても、本方式により被災

本実験では実験 1-3 で作成した 2 つの NBR から範囲の大局的な把握が可能であることを示している。

dNBR を作成する。dNBR の可視化のプロセスは 4.3
データ処理プロセスで示した通りである。

5.4.1 実験 1-3：NBR の時系列可視化（栃木県）
本実験では栃木県足利市付近で 2021 年 2 月 21 日
か ら 2 0 2 1 年 3 月 1 5 日 ま で 続 い た 森 林 火 災 （「 令 和 3
年 足 利 市 西 宮 林 野 火 災 」、 推 定 被 災 面 積 1 6 7 h a ） [ 8 ] について、災害発生前 2021 年 2 月 6 日と発生後 2021
年 3 月 18 日の衛星データを用いて時系列可視化を行う。火災部分の可視化のプロセスは 4.3 データ処理プ
ロセスで示した通りである。

図 12.1 栃木県足利市付近の dNBR（2021 年 3 月
図 10

実験 1-3 栃木県足利市付近の対象地域（図18 日時点）内 緑 枠 内 ）（ 出 典 ： C o p e r n i c u s O p e n A c c e s s H u b [ 5 ] ）広く dNBR 値が広がっているが中心部分は特に濃い赤色で示されている。しかしながら色が濃くなっている地域は、足利市が公表している被災地域の情報[8]と衛星画像との重ね合わせによって、実際に火災があった部分ではないことが判明した。dNBR 値が広がっている部分は畑の地帯であり、植生の影響で出た変化だと考えられる。
図 12.2 では、火災が起きた西宮地区にフォーカス
図 11

栃木県足利市付近の NBR（左：2021 年 2 月

6 日 （ 火 災 前 ）、 右 ： 2 0 2 1 年 3 月 1 8 日 （ 火 災 後 ））全体的に見てあまり大きな違いがあるようには見えない時系列の変化で少し赤みがかっている部分（赤
点線で囲った箇所）もあるが、その付近は畑の地帯であり、植生の影響で出た変化だと考えられる。実際に栃木県足利市で起きた森林火災（赤実線で囲った箇所）
は 167 ha とそこまで大きくないため、人工衛星の画

して dNBR を可視化する。

栃 木 県
足利市西宮地区

図 12.2171.815 (ha)

167(ha)

0.0288(2.88%)

火災が起きた西宮地区にフォーカスした
拡大図

火災が起きた部分と火災が起きてない部分を比べてもそこまで大きく違いはない。原因としては実験
1-3 で述べたようにオーストラリア・インドネシアと比べ全体の火災面積が 167 ha と比較的小規模であり、衛星画像の解像度では捉えられなかった可能性が考えられる。実際にオーストラリアのゴスパーズマウンテ
ン付近で発生した森林火災とは 1.7million(ha)ほどの差があった。このことから、衛星画像から分析できる
事象の範囲・制限についての精査や小規模の森林火災にも対応した分析方法を検討する必要があると考えられる。また、植生の影響や実際の火災発生地域以外の
NBR が強く出る原因と解決方法についても検討する必要がある。

図 13

左：実験 2-3 で作成した dNBR を元に推定被害面積を象ったもの、右：栃木県足利市が提供する足利市西宮林野火災の記録-延焼範囲図[8]図 13 と表 1 より、本方式によって dNBR から推定
した被災面積と、公表されている実際の被害面積がかなり近い値を示していることが分かる。実際の被害面積 167ha よりも推定面積が 171.815ha と 2.88%ほど大きい理由は、推定した被害面積は dNBR が色濃くあらわれた部分の大まかな外枠を計算したものであり、実際には火災が起きていない部分も面積に含まれたためと考えられる。
この実験結果により、本方式は、可視化によって森林火災被災地域の直観的・大局的把握を助けること

5.5 実験 3：被災面積の推定と多地点比較
本実験では人工衛星の画像データから作成された
dNBR からの被災面積の推定と多地点比較を行う。
実験 1-3, 2-3 で示したように栃木県足利市付近でdNBR が色濃く出ていた部分は植生によって影響を受けている可能性がわかった。そこで、栃木県足利市ホームページの足利市西宮林野火災の記録[8]より、延焼範囲図を参考にしながら手動で範囲を選択し、その領域内の dNBR 値の高いピクセルをカウントした。
具体的には、QGIS の「ツールバー < 面積を測る」
を用いて実際の被害面積の dNBR が色濃く出ている部分（>0）を手動でなぞり、面積を測った。
表 1 ：dNBR 計算から推定した被害面積と実際の被害面積との比較と精度検証
dNBR か
ら推定し
た被害面
積

実 際 の
被害面積
[8]

に加え、広範な被災地域の面積を比較的現実に近い形で推定することが可能であることを示している。
課題として、火災の重症度に応じた段階別の色分
けと延焼範囲の計算を行い、可視化だけでなく重症度
別の被災範囲推定をすることがあげられる。[16]5.6 実験結果の考察
実験全体として衛星画像データを用いた森林火災の被害可視化を行うことができた。特にインドネシ
ア・オーストラリアの NBR・dNBR は色濃く可視化できた。
実験 1-3 や実験 2-3 で示した栃木県足利市付近の火災において実際には火災が起きていない部分でもNBR 値が多く分布しているところが見られた。原因としては、NBR は人工衛星から画像データを取得し誤差て作成しているため、雲の影響や植生が多く影響したと考えられる。特にインドネシアでは雲が多く分布していたため実験に少し支障がでた部分もあった。そのため、衛星画像の正規化や画像の解像度の工夫などの対応をする必要がある。また、今回の実験で用いた

NBR ・ dNBR の カ ラ ー ラ ン プ で は 、 は っ き り と し た実験結果が出せないことが判明したので、カラーラン
プ変更の検討をする必要がある。
実験 3 において現段階では栃木県の小さい地域でしか被災面積の推定をすることができないので規模を拡大して実験を行う必要がある。一方で、比較的小規模の火災については、衛星画像ではなく、ドローン（小型無人航空機）搭載マルチスペクトルカメラによって撮影された航空写真を対象として解析を行うという方法も検討する。

6. 結論と今後の展開
本稿では、時系列地理情報データを用いて森林火災の被災面積と重症度を計算・推定し、多地点間比較分析により森林および地球環境への影響について評
価・分析・可視化する方法について述べた。
本稿に示した実験により、オープンデータ衛星画
像とオープンソース GIS を利用する低コストかつシンプルな本方式を用いて森林火災の可視化・分析・評価できる可能性を示した。本方式が、最貧国（LDCs）
や地方自治体単位において導入され、広域災害における迅速な被災状況の確認等、災害対策において活用されることになれば、SDG15 の実現に貢献できる可能性がある。
今後の課題としては、第一に、実験結果の考察で述べたように人工衛星の画像データの正規化・解像度の工夫、第二に、実験 3 で示したように被災面積の推定を広域にも応用することが挙げられる。これらの実現によって森林の重要さ、森林火災防止に繋げられると考えられる。森林火災の防止は森林を守ることだ
けではなく、火災によって起きる二次被害、大気汚染にも影響を与える。今後は、実際の被害面積との比
較・検証を行い、本方式の精度評価を実現できるシステムを構築していきたい。

参

考

文

献

[1] 林野庁：ホーム > 分野別情報 > 山火事予防！！
h t t p s : / / w w w. r i n y a . m a f f . g o . j p / j / h o g o / y a m a k a j i /index.html[2] 河邑 眞・辻野 和彦・大辻 喜典, 広域災害特性分
析 結 果 を 用 い た 土 砂 災 害 対 策 支 援 GIS の 検 討 ,自然災害科学 J.JSNDS25-135-50（2006）
h t t p s : / / w w w. j s n d s . o r g / s s k / s s k _ 2 5 _ 1 _ 0 3 5 . p d f[3] 村上 萌・加藤 顕・蝦名 益仁, 森林火災後の下層
植 生 回 復 , 日 緑 工 誌 ， J. Jpn. Soc. Reveget.
Te c h . , 4 8 （ 1 ）， 1 8 0 - 1 8 3 ，（ 2 0 2 2 ）h t t p s : / / w w w. j s t a g e . j s t . g o . j p / a r t i c l e / j j s r t / 4 8 / 1 /48_180/_pdf[ 4 ] 加 藤 顕 ・ 三 浦 朋 恵 ・ 蝦 名 益 仁 ・ 早 川 裕 弌 , i - Tr e e
での樹木測定項目を用いた森林火災の評価, 日緑
工 誌 ， J . J p n . S o c . R e v e g e t . Te c h . , 4 7 （ 1 ），9 3 - 9 8 ，（ 2 0 2 1 ）h t t p s : / / w w w. j s t a g e . j s t . g o . j p / a r t i c l e / j j s r t / 4 7 / 1 /47_93/_pdf/-char/ja[5] Copernicus Open Access Hub
https://scihub.copernicus.eu/dhus/#/home[6] QGIS
https://qgis.org/ja/site/[7] United Nations Office for Outer Space Affairs,
UN SPIDER Knowledge Portal: Normalized
Burn Ratio (NBR)/ Normalized Burn Ratio(NBR)
h t t p s : / / u n - s p i d e r. o r g / a d v i s o r y support/recommended-practices/recommendedpractice-burn-severity/in-detail/normalizedburn-ratio[ 8 ] 栃 木 県 足 利 市 A s h i k a g a C i t y We b s i t e ： 災 害 記 録
誌「足利市西宮林野火災の記録～火災の概況と本市等の対応～」h t t p s : / / w w w. c i t y. a s h i k a g a . t o c h i g i . j p / u p l o a d e d /attachment/75259.pdf[9] REUTERS ： Area burned in 2019 forest fires
in Indonesia exceeds 2018 – official
h t t p s : / / w w w. r e u t e r s . c o m / a r t i c l e / u s - s o u t h e a s t asia-haze-idUSKBN1X00VU[10]
Australian Disaster Resilience Knowledge
Hub：Quick Statistics
h t t p s : / / k n o w l e d g e . a i d r. o r g . a u / r e s o u r c e s / b l a c k summer-bushfires-nsw-2019-20/[11]濱野 周・佐々木 史織, 森林-都市-災害レジリエンスの多層的分析・可視化方法とその応
用 , D E I M 2 0 2 2 B 3 3 - 1 ( d a y 3 p 11 )https://proceedings-ofdeim.github.io/DEIM2022/papers/B33-1.pdf[12] USGS earth explore.
h t t p s : / / e a r t h e x p l o r e r. u s g s . g o v /[13]
REUTERS:
Indonesia
2019forest
fire.
destruction far worse than official estimate study
h t t p s : / / w w w. r e u t e r s . c o m / w o r l d / a s i a pacific/indonesia-lost-far-more-rainforest2019-fires-than-official-estimate-study-202201-14/[14] The Sydney Morning Herald : ‘The monster ’a short history ofA u s t r a l i a ’s b i g g e s t f i r eforesth t t p s : / / w w w. s m h . c o m . a u / n a t i o n a l / n s w / t h e monster-a-short-history-of-australia-s-biggestf o r e s t - f i r e - 2 0 1 9 1 2 1 8 - p 5 3 l 4 y. h t m l[15] 近 赤 外 船 (NIR) と 短 波 赤 外 線 (SWIR) の 特 徴 と 使い分け
https://leimac.jp/20220422-nir-swir/[16] Earth Lab / Courses / Earth analytics /M u l t i s p e c t r a l r e m o t e s e n s i n g m o d i s / Wo r kwith the Difference Normalized Burn Index –Using Spectral Remote Sensing to Understandthe Impacts of Fire on the Landscapeh t t p s : / / w w w. e a r t h d a t a s c i e n c e . o r g / c o u r s e s / e a r t
h-analytics/multispectral-remote-sensingmodis/normalized-burn-index-dNBR/