Remote sensing of environment and disaster laboratory

Institute of Industrial Science, the University of Tokyo, Japan

Quantitative analysis on the spatiotemporal pattern of solar PV
installation and their impacts on the land-cover using satellite
timeseries data in Asia pacific region

アジア太平洋地域を対象とした時系列衛星画像による太陽光発電の分布状況と土地被覆改変の定量分析
嶌田将貴／Shoki Shimada・竹内渉／Wataru Takeuchi

日本語でのオーディオガイド

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要旨：太陽光発電は二酸化炭素を排出しない発電方法として、過去10年程度の期間に急速な普及が進展した。太陽光発電パネルは安価に設置可能であり、固定価格買取制度（FIT）の後押しの下で山林・空き地・建物屋上など、様々な場所に設備導入が行われてきた。しかしながら、大量の太陽光パネルの設置場所確保を目的とした森林伐採に代表される土地被覆改変に関する課題も明らかとなりつつある。本ポスターでは時系列衛星画像を分析して得られたアジア太平洋の15年以上に渡る7ヵ国・地域における太陽光発電の導入状況の推移と、それらの土地被覆改変の特徴について紹介する。本研究は、これらの分析結果を通じて地域環境とのバランスを取った太陽光発電設備の導入誘導や規制に関する議論へ資することを目指している。
Abstract: In the last decade, solar-powered energy production has become an essential method for generating carbon-free electricity. Solar photovoltaics (PVs),
which are economical to deploy, have been installed in diverse settings including forests, rooftops, and vacant lands, facilitated by the Feed-In-Tariff (FIT)
mechanism. This study reveals a more nuanced view of the land cover transformations associated with PV installations in seven Asia-Pacific countries. By
documenting specific changes in land cover due to PV installations, this research contributes to informed discussions on developing solar PV installation
guidelines or restrictions to achieve a balance between energy supply and environmental preservation.

1. 背景／Background▪ 太陽光発電パネルは太陽のエネルギーを直接電気エネルギーに変換するため、二酸化炭素を排出しないクリーンな発電手法である。
▪ 持続可能な開発を達成する上では太陽光発電の単純な促進ではなく、それらがもたらす環境改変の特徴を理解し、最小化できる方策が必要。特に土地被覆の変化は明確な環境改変要素の一つである。
▪ 太陽光発電の設置には広い場所が必要なため、山林や湿地帯などが開発されるケースもある（図１）。これらの土地被覆変化の長期的（10年以上）な期間に渡る状態はこれまで定量化されていない。
❑ Solar PVs are the clean energy resource as they directly convert the solar
energy into electricity without emitting CO2.
❑ To achieve sustainable development, it is crucial to implement policies that
understand and minimize environmental impacts, such as land coverchanges, caused by solar power installations, rather than merely promoting
their widespread adoption.
❑ Occasionally, forests or wetlands are developed to accommodate solar PV
installations, which require substantial open spaces (Figure 1). The longterm (>10 years) status of the land-cover change history is yet to bequantified.

(a)

(b)

図1．(a)太陽光発電設備の導入前，(b)太陽光発電設備の導入後
Figure 1. (a) Before PV installations. (b) After PV installations.

2. 目的／Objectives▪ アジア太平洋地域を対象として、2008年から2023年までの16年間の太陽光発電設備を時系列衛星画像から検出・データベース化すること。
▪ 構築した太陽光発電データベースを使用し、これらの設備導入に伴う土地被覆変化を調べること。
❑ To make a solar PV database installed in the 16-year period since 2008 to2023 from a collection of time-series satellite images.
❑ To investigate the land-cover changes due to the PV installation quantified
from the established PV database.

3. Methodology／手法

図2．時系列衛星データ
からの太陽光発電設備の分布状況の決定
Figure 2. Determinationof solar PV distribution
from time-series satellite
images

4. 結果と議論／Results and Discussions
(a)

(b)

図3．太陽光発電設備の新規導入に伴う土地被覆変化の分析結果．(a)韓国の結果，(b)日本の結果
Figure 2. Results of the land-cover change quantification due to new PVinstallations. (a) Results in Republic of Korea, (b) Results in Japan.
▪ 太陽光発電設備の設置に使われる土地被覆カテゴリは国毎に大きく異なる。
韓国では農地での導入が多く、日本では山林や都市域での導入が多い▪ 新規導入量のピーク発生時期など、太陽光発電設備の導入の時系列パター
もは国毎に大きく異なる。FIT導入時期の差異や、発電した電気を需要地へ送る為の送電インフラの利用計画などが影響している可能性が存在する。
❑ Land-cover categories used for PV installation also exhibited variations. For
example, farmlands were utilized in Republic of Korea, while forested areas
and urban zones were favored in Japan.
❑ The temporal pattern of the PV installations also differs amongst thecountries. FIT-introduction period, or the energy transmission infrastructure
usage might have affected the PV installation speed.

▪ 7カ国・地域（日本・台湾・中国・インド・オーストラリア・ベトナム・韓国）を対象として2023年時点の太陽光発電パネルをSentinel-2画像と5.
結論と今後の課題／Conclusions
andFutureworks
機械学習モデルから検出する。衛星画像の値の時系列的変化を分析し、そ▪ 時系列衛星画像の分析によって、過去16年間の太陽光発電導入に伴う土のパネルがいつ導入されたのかを推定する（図２）。
地被覆変化の定量化が可能となった。国や地域ごとに異なる土地被覆カテ▪ 各太陽光パネルが導入される前の年の土地被覆図とパネルの領域を比較し、ゴリが設備建設に使われる傾向が観察された。
パネルの導入に伴う土地被覆変化を調べる。
▪ 現時点の土地被覆変化は国家・地域単位で集約した値である。これまでの❑ Quantify the distribution of solar photovoltaic panels as of 2023 using
結果を踏まえて、今後は地域生態系の受ける影響に着目した分析を行う。
Sentinel-2 images and a machine learning model in seven countries (Japan,Taiwan, China, India, Australia, Vietnam, and Republic of Korea). Analyze the ❑ Land-cover changes in the past 16 years due to PV installation wasquantified through satellite time-series data. Different land-cover types
temporal changes in the values of satellite images at the locations of eachwere preferred in different countries and regions.
panel to determine when they were installed (Fig 2).
❑ It is planned to investigate the impacts of PV installations on the local❑ Compare the land cover map of the year before each solar panel wasecosystems based on the results to date, as the current land-cover change
installed with the extent of the panel to examine the land-cover changes
result is aggregated at the national level.
associated with the installation of the panels.
For further details, contact: Shoki Shimada, Bw-604, 6-1, Komaba 4-chome, Meguro, Tokyo 153-8505 JAPAN (URL: http://wtlab.iis.u-tokyo.ac.jp/ E-mail: shokishimada@g.ecc.u-Tokyo.ac.jp)