解 説

農業地域におけるGoogle Earth Engineの活用事例
水利基盤チーム

１．はじめに解析機能は、公式のAPI Reference2)において、Client
LibrariesとCode Editorが解説されている。Client

農業地域の作物の生育状況や農地の地形条件などをLibrariesはGEEのサーバ側の処理であり、オブジェ把握する際に、Geographic Information Systemによクトのee.ImageCollection()やメソッドの.map()などる衛星画像解析や地形解析が用いられる。特に、解析がある。オブジェクトは「ee.○○()」と記述し、メ領域が広範囲で経時的な変化を把握する場合に有効でソッドは「.○○()」と記述する。Code EditorはPC側ある。近年では、無償で利用できる光学衛星画像の利の処理であり、Export()、Map()、ui()、print()な便性が向上しており（例えば、Sentinel-2では分解能どがあり、「○○()」と記述する。その他にも、Webが10 m、回帰日数が5日）、農業地域の実態を把握す上にはGEEの基本操作を解説したページや、多くのスるのに適している。また、各機関でそれぞれ運用されクリプトが公開されており、組み合わせることで様々ている人工衛星は、地球観測衛星委員会により撮影日な解析が実行できる3), 4)。本稿では3つの活用事例を紹が重なりにくくなるよう調整されており、複数の衛星介し解説する。

を組み合わせることで、より時間間隔が密なデータを解析に用いる光学衛星画像と数値表層モデルのデー得ることが可能である。一方で、利用可能な衛星が増

タは、解析画面の最上部のSearch places and datasets

えることで、ダウンロードするデータ容量が数GB×から検索する。本稿では、光学衛星画像としてアメシーン数と膨大となり、ストレージを圧迫する。そこ

リカ航空宇宙局のLandsat-8、Landsat-9と欧州宇宙機で、データをダウンロードすることなく、クラウド上関のSentinel-2(2A、2B)の大気補正済みのLevel-2プで解析することができるプラットフォームが利用されロダクトを利用した。数値表層モデルとしてJAXAてきている。Google Earth Engine（以下、GEE）は、（宇宙航空研究開発機構）のALOS World 3Dを利用しクラウドベースの地理空間データの解析プラットフォた。また、解析結果を集計する際のポリゴンデータはーム の一つであり、衛星画像などのデータをダウンAssetsからアップロードする。本稿では、国土交通省ロードすることなく一括処理し、解析結果だけを取得が提供している「行政区域データ」と、農林水産省がすることができる。GEEは、教育・研究が目的の場合、提供している「農地の区画情報（筆ポリゴン）データ無償で利用でき、森林、海洋、農業などの分野で様々（2022年度公開）」（以下、筆ポリゴン）を利用した。

1)な研究に利用されている。また、GEEは科学の健全な発展のため、スクリプトや結果を共有することが推奨されている。そこで、本稿では、農業地域の実態を把握するためのGEEの活用事例および解析スクリプ
トを紹介する。
２．Google Earth Engineとは
GEEによる解析は、Webブラウザ上の統合開発環境で行う（図－1）。GEEには、データの検索、解析機
能の検索、データのアップロード、スクリプトの記述、解析結果の表示、データのダウンロードなどの機能がある。なお、解析プログラムは、オブジェクト指向のプログラム言語であるJavaScriptで記述する。GEEの74

図－1

GEE統合開発環境の操作画面
寒地土木研究所月報№851

2023年12月

３．活用事例
３．１

タイムラプスによる農地の把握

GEEを農地の状況把握に活用するため、指定した期間・場所での衛星画像のタイムラプスが作れるスクリプトを作成した。解析画面を図－2に示す。なお、
解析スクリプトの詳細は付録－1を参照して頂きたい。
本解析では、スクリプトを実行し、地図上をクリック
するとコンソール画面に約2km×4kmの領域のタイムラプスが作成される。
使用した主なGEEの機能は、衛星画像を抽出す

図－2

タイムラプスによる農地の把握の解析画面

るee.ImageCollection()、ユーザーインターフェイスを作成するui()である。ee.ImageCollection()引数には光学衛星画像データ（ここでは、Sentinel2(2A、2B)）を指定し、.filter()、.filterBounds()、.filterDate()、.select()、などのメソッドを指定することで、利用する衛星画像を抽出する（付録－1：9～13行参照）。ここでは、Sentinel-2の衛星画像を指定、.filter()により雲の被覆率が40%以上の衛星画像を除外、.filterBounds()により地図上をクリックした場所が含まれる衛星画像を選択、.filterDate()により抽出する期間を指定、.select()により衛星画像の可視域のバンド（B2、B3、B4）を指定している。これに

図－3

空知地域の水田地帯のタイムラプス

より、衛星画像が提供されている期間において、地図上をクリックすることで、指定した条件の衛星画像た。解析画面を図－4に示す。なお、解析スクリプを利用することができる。タイムラプスの作成には

トの詳細は付録－2を参照して頂きたい。本解析でui.Thubnail()を用い、引数に抽出した衛星画像のデー

は、衛星画像の地表面反射率から拡張植生指数（EVI:タ群、タイムラプスの領域や再生速度などを指定する

Enhanced Vegetation Index）を計算し、農耕期間5月（付録－1：23～38行参照）。また、衛星画像のプロパから11月のEVI中央値の画像を作成した。EVI中央値

ティから撮影日の情報を抽出し、タイムラプスに日付は、通年で葉が茂っている牧草地で高く、夏場の時期を挿入することができる。作成したタイムラプスは、に生育する飼料用トウモロコシ農地で低くなるので、GIFファイルとして保存することができる。

閾値を設定し飼料用トウモロコシ農地と牧草地を分類

本解析では、北海道空知地域の水田地帯の2022年4した。利用した衛星画像は、Landsat-8、Landsat-9と月から12月の衛星画像からタイムラプスを作成した

Sentinel-2(2A、2B)で、4機を合わせた回帰日数は3.3（図－3）。実際のタイムラプスはQRコードから視るこ日となり、高頻度で観測されている。とができる。空知地域の水田地帯は、水田で小麦など使用した主なGEEの機能は、.map()、.merge()、を生産する転作が進んでいる。5月中旬には転作農地.median()、.mosaic()などのメソッドである（付録－の小麦は緑に生長し、水稲作農地は水が張り、7月中旬

2：53～75行参照）。植生指数の計算や雲マスクの処理には小麦は収穫され、稲は緑に生長していることを視は別途関数で定義しておいて、.map()により呼び出ることができる。このように、水田地帯の転作の実態し、ee.ImageCollection()に適用する。複数衛星のデを時系列で視覚的に把握することが容易に可能である。

ータを結合するため.merge()を、EVI中央値を計算するため.median()を用いる。また、複数シーンのデー

植生指数を用いた飼料作物農地判別

タを結合するため.mosaic()を用いる。結合した画像

GEEを酪農地域の飼料作物農地の判別に活用するのEVI中央値を用いた閾値判別により、閾値0.16以下

ため、衛星画像解析を実施するスクリプトを作成しを飼料用トウモロコシ農地、以上を牧草地に分類する。

３．２

寒地土木研究所月報№851

2023年12月

75また、EVI中央値や飼料作物農地の画像は、TIFFフ度を計算するee.Terrain.slope()、ポリゴンで統計量をァイルで保存することができる。

集計する.reduceRegions()である。ee.Terrain.slope()

本解析を北海道根室振興局の全域に2013年から2022の引数に標高データ（ここでは、ALOS AW3D30）年の期間で適用し、飼料用トウモロコシの作付面積をを指定し、傾斜角度を算出した（付録－3：8行参集計した（図－5）。根室振興局内で集計した統計値が照）。農地の傾斜角度を集計するため、傾斜角度に揃う2016年から2021年の期間では、概ね統計値を再現.reduceRegions()を適用し、引数に農地の筆ポリゴンした。2013年と2014年は面積の集計方法に課題がありとee.Reducer.median()を指定し、筆ポリゴンごとに過小推定の可能性があるが、10年間で飼料用トウモロ農地の傾斜角度の中央値を算出した（付録－3：14～コシの作付面積が増加傾向であり、北海道統計値の傾22行参照）。また、集計結果をCSVファイルで保存す向と類似した。以上から、GEEにより広域的かつ長ることができる。

期的に飼料用トウモロコシ農地の面積を推定すること

本解析では、オホーツク総合振興局、根室振興局、空知総合振興局の管内における農地の傾斜角度を計算が可能である。

し、集計した結果からヒストグラムを作成した（図－３．３

農地の傾斜角度の集計7）。オホーツク総合振興局のヒストグラムは右に裾がGEEを農地の傾斜角度の集計に活用するため、地形長い分布形状で、傾斜角度が大きい農地が多いことが解析を実施するスクリプトを作成した。解析画面を図わかる。対して空知総合振興局のヒストグラムは左に－6に示す。なお、解析スクリプトの詳細は付録－3を集中した分布形状で、傾斜角度が小さい農地が多いこ参照して頂きたい。本解析では、農地の筆ポリゴンごとに傾斜角度の中央値を計算した。農地の傾斜角度は、水田地域で低く、畑地地域や酪農地域では高い傾向になると想定されるので、振興局の領域ごとに集計した。
使用した主なGEEの機能は、標高データから傾斜角

図－4農地の傾斜角度の集計の解析画面

図－7

農地の傾斜角度(°)のヒストグラム

植生指数を用いた飼料用作物農地判別の解析画面

図－576

図－6

飼料用トウモロコシの作付面積

寒地土木研究所月報№851

2023年12月

とがわかる。根室振興局のヒストグラムは、オホーツ
ク総合振興局と空知総合振興局の中間的な分布形状でことが示された。
（文責：田中健二）

あった。オホーツク総合振興局は畑地主体、空知総合振興局は水田主体、根室振興局は酪農主体の農業形態

参考文献であり、地形条件と農業形態の関係性がみてとれた。
1） G o r e l i c k , N . , H a n c h e r , M . , D i x o n , M . ,Ilyushchenko, S., Thau, D., & Moore, R.: Google

４．おわりにEarth Engine: Planetary-scale geospatial analysis
本稿では、農業地域の実態を把握するためのGEEの活用事例と解析スクリプトを紹介した。タイムラプ
スによる農地の把握では、光学衛星画像の基本的な抽for everyone, Remote Sensing of Environment,
202, pp.18-27, 2017.
2） Google: Google Earth Engine API Reference（オ

出方法とタイムラプスの作成方法を解説し、水田地域ンライン）の転作状況を可視化した。植生指数を用いた飼料作物

https://developers.google.com/earth-engine/

農地判別では、複数の衛星画像を組み合わせて閾値判

apidocs（2023年9月26日確認）

別する解析方法を解説し、根室振興局の飼料用トウモ

3） 小林秀樹：クラウドベースの地理空間データ解析

ロコシの作付面積を推定した。農地の傾斜角度の集計

プラットフォーム「Google Earth Engine」、日本

では、傾斜を算出する地形解析手法と筆ポリゴンで集

リモートセンシング学会誌、38（2）、pp.125-130、計する方法を解説し、農地の傾斜角度のヒストグラム

2018．

を主たる作付作物が異なる振興局間で比較した。以上4） 藤原洋一、田中丸治哉、多田明夫：Google Earth

から、GEEは、クラウド上で解析を実施しストレー

Engineによるスーダン・洪水灌漑地区の土地利ジの制約を受けず衛星画像を扱えるため、農業地域の用解析、農業農村工学会誌、88（1）、pp.7-10、実態を広範囲かつ経時的に把握することに有用である

2020．

寒地土木研究所月報№851

2023年12月

77

付録
本稿で紹介した解析スクリプトを付録－1、付録－2、付録－3に示す。

付録－1

78

タイムラプスによる農地の把握の解析スクリプト

寒地土木研究所月報№851

2023年12月

付録－2

寒地土木研究所月報№851

2023年12月

植生指数を用いた飼料作物農地判別の解析スクリプト

79

付録－3

80

農地の傾斜角度の集計の解析スクリプト

寒地土木研究所月報№851

2023年12月