JAXA-GCOM 2011/09/21

TTM2011 on 27 July 2011

環境観測衛星シンポジウム：暮らしを支える宇宙の目

食料安全保障・農業分野

岡本勝男（農業環境技術研究所）
はじめに 穀物生産に いてはじめに：穀物生産について
食料安全保障分野の地球観測衛星利用研究会とは?
リモート・センシングでどこまでできるか
リモ ト センシングでどこまでできるか
事例紹介：収穫量を推定する
事例紹介：作付面積を推定する

はじめに衛星利用研究会とは?

RSの特徴

事例：収量推定事例：面積推定1-1. はじめに世界の穀物の生産量


穀物全体，穀物全体，コメ，コムギ，トウモロコシの生産量のグラ，ギ，トウシの生産量のグラ
フ
3.0億t
 世界
コメ：1.5億ha，6.5億ｔ
6 5億
6.5億t







その他

（4.3t/ha）
コムギ：2.2億ha，6.1億ｔ（2.8t/ha）
トウモロコシ：1.4億ha，7.8億ｔ（（5.6t/ha）/7.8億t7 ）8億t
その他の穀物： 3.0億ｔ

コメ

6.1 億tコムギ

2007年の生産量
出典：FAO, 2009, FAOSTAT, In http:www.fao.org, Food andAgriculture Organization of the United Nations, Rome.

トウモロコシはじめに

衛星利用研究会とは?

RSの特徴

事例：収量推定事例：面積推定

1-2. はじめに

アジア東部（パキスタン以東）の穀物生産量


穀物全体，穀物全体，コメ，コムギ，トウモロコシの生産量のグラ，ギ，トウシの生産量のグラ
フ
0.3億t


アジア東部




コメ：5.9億ｔ
コムギ：2.1億ｔ2.0億t
トウモロコシ：2.0億ｔ
その他の穀物： 0.3億ｔ

5.9億t
億（世界の90%）

2.1 億t

その他

コメ

コムギ

2007年の生産量
出典：FAO, 2009, FAOSTAT, In http:www.fao.org, Food andAgriculture Organization of the United Nations, Rome.

トウモロコシはじめに
衛星利用研究会とは?
RSの特徴
事例：収量推定事例：面積推定
食料安全保障分野の地球観測衛星利用研究会の位置づけ

研究会

国内戦略
農林水産省
食料安全保障政策への貢献
作物統計調査の省力化
1.
1 食料の安定確保

7. 国内：
政策提言

海外戦略

ステアリングボ ドステアリングボード

アジア戦略

6. 海外：技術
海外 技術
展開戦略
多国間協力

食料安全保障分野への衛利用戦略検討（出 設計）
衛星利用戦略検討（出口設計）

3. アジアへの技
アジア の技術展開に貢献‐ ASEAN食料安全保障情報システム((AFSIS)への展開(ASEAN+3)
)
()

2国間協力

科学技術基本計画
グリ ンイノベ ション
グリーンイノベーション
気候変動対応‐ 社会インフラのグリーン化

2 農業への影響把握・軽減
2.

宇宙基本計画産業利用重視への見直し‐ 産業としての農業利用推進
産業とし の農業利用推進‐ 農業監視に有用なALOS2/3,
GCOM‐C/Wの推進

出口設計

技術成果
4 利用促進：4.
利用促進
基礎技術開発技術WG
5. 実用化：
実証試験
作付け面積把握‐ タイ国地理情報宇宙技術開発機構（GISTDA）‐JAXA 共同研究への貢献‐ インドネシア、ベトナム、インド等への展開

外部資金による事業推進

作物モデルによる収量予測‐ アジア開発銀行（ADB）技術協力（TA）農業案件の形成

耕作適地 農業被害把握等
耕作適地、農業被害把握等

国際的枠組み の貢献
国際的枠組みへの貢献

MODIS，
GCOM‐CALOS‐ Global Agriculture Geo‐Monitoring
Initiative対応 (G20 Action Plan)
関する共同実験
農地評価監視に関する共同実験‐ 農地評価監視（JECAM）対応(GEO)

GSMaP, AMSR‐E,GCOM‐W

食料の安定的確保（食料安全保障）
科学技術外交推進
豊かで質の高い国民生活の実現
Courtesy JAXA

Revised by Okamoto, K., EID/NIAES 4

はじめに

衛星利用研究会とは?

RSの特徴

事例：収量推定事例：面積推定目次
はじめに：穀物生産について
 食料安全保障分野の地球観測衛星利用研究会とは?
 リモ
リモート・センシングの原理：特徴ト センシングの原理：特徴 事例紹介：リモート・センシングでどこまでできるか?
収穫量を推定する
 作付面積を推定する
はじめに
衛星利用研究会とは?
RSの特徴
事例：収量推定
リモート・センシングの原理：特徴

事例：面積推定tea_plantation

250

200200150200150100150100500100500123Band

457urban250

DN (Densityy Number)

250

DN (Density Numbber)forest

DN (Density Nummber)

DN (Density Nummber)（1）反射強度 （2）人間の目に見えないものも可視化
地球表面の性状によって光の反射の特徴が異なる→土地利用被覆分類

123Band457volcanic_ash

250502000150123Band

457100500

DN (Dennsity Number)

123Band457sea_water250

DN (Density Numbeer)

200

sand

150

250

100

200

50010012350023Band

457

DN (Density Number)

1winter_crop

250
200
150

100500123

Band

Landsat ETM+,
Path-Row=108-36,
2002/10/04/ / Forest, Urban(Shizuoka City),
Sand (Nakatajima),
Volcanic
V li AshA h (Mt.
(MtFuji), Winter Crop,
Tea Plantation,
Water
150

457Band457はじめに

衛星利用研究会とは?

RSの特徴

事例：収量推定事例：面積推定

リモート・センシングの原理：特徴（2）人間の目に見えないものも可視化スペクトルの例：バンドの組み合わせの違いで見え方が違う（左）RGB 321 トゥル（左）RGB=321
トゥルー・カラー：水域（浅い海底）も見える，植生の違いはよくわからない
カラ ：水域（浅い海底）も見える，植生の違いはよくわからない （右）RGB=543 フォールス・カラー：水域はわからない，植生の違いはよくわかるLandsat ETM+,
Path-Row=108-36,
2002/10/04
RGB=321
Shizuoka City

Landsat ETM+,
Path Row 108 36
Path-Row=108-36,
2002/10/04
RGB=543
Shizuoka City

はじめに衛星利用研究会とは?

RSの特徴

事例：収量推定事例：面積推定

リモート・センシングの原理：特徴リモ
ト センシングの原理：特徴（2）人間の目に見えないものも可視化
空間分解能の違いによる見え方の違い
GCOM-C1 SGLI(SW)
局所的、低時間分解能

広域、高時間分解能

中空間解像度(250m)低空間解像度(1,000m)

GCOM-C1 SGLI(VN)

高空間解像度(30m)

中空間解像度データ1画素(250m×250m)は高空間解像度データ(1画素：30m×30m)8×8画素の平均
 低空間解像度データ1画素(1,000m×1,000m)は中空間解像度データ
低空間解像度デ タ1画素(1 000 ×1 000 )は中空間解像度デ タ(1画素：250m×250m)4×4画素の平均


GCOM: Global Change Observation Mission
SGLI: Second generation GLobal Imager
VN: Visible & Near infrared, SW: Short Wave infrared

はじめに

衛星利用研究会とは?

RSの特徴

事例：収量推定事例：面積推定

リモート・センシングの原理：特徴（3）繰り返し性（反復観測と情報蓄積）
作付場所の収穫量を調べる
林地

収穫直前の水田
田植直後の水田

軍事境界線(L) Landsat TM,
Path-Row=116-034,
1989/05/17
 (R) Landsat ETM+,
Path-Row=116-034,
2001/09/23
 32º40’01”N,32º40’01”N
99º12’38”W
 NS=19km
EW=22km
EW=22km,Res.=28.5m
1989/05/17

2001/09/23

RSの特徴リモート・センシングの原理：特徴
はじめに

衛星利用研究会とは?

事例：収量推定事例：面積推定（4）広域性（広域の均質観測）

Landsat ETM+,
Path-Row=108-36,
2002/10/04
 Center Lat/Lon,34º36’38”N,138º06’50”E13806 50 E
 NS=170km,
EW=185km,Res.=28.5m


シーン長 170km
走査幅 185km

はじめに

衛星利用研究会とは?

RSの特徴

事例：収量推定事例：面積推定

リモート・センシングの原理：特徴（4）広域性（広域の均質観測）
空間分解能の違いと観測範囲の違い

左：Landsat TM/ETM+データ(1画素：30m×30m)
左デ素
42シーン
 右：NOAA AVHRRデータ(1画素：8,000m×8,000m) 150画素×150画
素

はじめに

衛星利用研究会とは?

RSの特徴

事例：収量推定

リモート・センシングの原理：特徴

事例：面積推定（5）隔測性（離れた場所を/から観測）（6）位置情報（各画素が地理情報と対応）


容易に行けない場所を観測できる




中国

行くこと自体困難な場所，
悉皆調査困難な広域

各画素が地理座標を各が座持っている

地理情報（地利用図，地理情報（土地利用図，気象図）とオーバーレイさせて解析できる
Landsat ETM+,
Path=115-118,
Row=30-34,
1999-2002
 NS=850km,
EW=550km,
Res =28 5m
Res.=28.5m

北朝鮮

東朝鮮湾
（西）朝鮮湾
日本海

京畿湾
黄海韓国

はじめに

衛星利用研究会とは?

RSの特徴

事例：収量推定事例：面積推定目次
はじめに：穀物生産について
 食料安全保障分野の地球観測衛星利用研究会とは?
 リモ
リモート・センシングの原理：特徴ト センシングの原理：特徴 事例紹介：リモート・センシングでどこまでできるか?


収穫量を推定する
 作付面積を推定する
はじめに

衛星利用研究会とは?

RSの特徴

事例：収量推定事例：面積推定

事例 収穫量を推定する
事例：収穫量を推定する
応用：1995年北朝鮮西部洪水のイネ生産への影響（2）

収穫直前の画像から推定

ベース：1987年（平年作）
 1993年の水田に着色
 平均単位面積当り収穫量：1987年は2.73 t/ha、1995年は0.80 t/ha
 洪水年(1995年)の東部は平年並と仮定すると、は平年並と仮定すると


1987年は全国で1.77×10
1.77
106 t（FAOより）
6洪水年は1.24×10 tと推定（0.53×106 t (30%)減）
はじめに

衛星利用研究会とは?

RSの特徴

事例：収量推定事例：面積推定目次
はじめに：穀物生産について
 食料安全保障分野の地球観測衛星利用研究会とは?
 リモ
リモート・センシングの原理：特徴ト センシングの原理：特徴 事例紹介：リモート・センシングでどこまでできるか?
収穫量を推定する
 作付面積を推定する
はじめに

衛星利用研究会とは?

RSの特徴

事例：収量推定事例：面積推定

事例：作付面積を推定する
原理：（1）反射強度（光と電磁波の反射の強さを観測）（2）人間の目に見えないものも可視化波長による見え方の違い


韓国西部

地上空間解像度：18 m×18 m

JERS-1 SAR
1998/05/24

JERS-1 SAR
1993/06/15
Landsat TM
1997/06/16

16

はじめに衛星利用研究会とは?

RSの特徴

事例：収量推定事例：面積推定

事例：作付面積を推定する
応用:水田面積推定（光と電磁波）



波長による見え方の違い
韓国西部 Landsat TM/ETM+とJERS-1 SAR
△ SAR補正前○ SAR補正後□ TM

Area Ratio (%)
100

017

はじめに衛星利用研究会とは?

RSの特徴

事例：収量推定事例：面積推定

食料安全保障分野の地球観測衛星利用研究会の最終目標


毎年の食料生産量を準リアルタイムで推定／予測する
そのために、そのために(1) どこに農地や草地があって（土地利用・被覆分類）、(2) どこでどんな作物が栽培できるか(栽培地域推定)、どこでどんな作物が栽培できるか(栽培地域推定)(3) どんな作物がどのくらいできるか(生産力推定)、を予め調べておきを予め調べておき、(4) 今年はどこで何を栽培しているか(作付分類)、(5) 今年はどれくらい穫れるか／穫れたか(生産量予測／推定)、今年はどれくらい穫れるか／穫れたか(生産量予測／推定)(6) 異常気象による洪水や旱魃罹災面積／被害程度はどのくらいか（被害予測／推定）、をリモート・センシング・データや気象データ、作物モデルを使って、可能な限り早い時期に知り、情報を提供する
 技術の確立・提供、仕組みの提案・構築