RGB専門家及び開発者ワークショップ2017
オープンセッション
2017/11/09

静止気象衛星ひまわり8号による

RGB合成画像
気象庁 気象衛星センター
データ処理部 解析課
林 基生

• RGB合成画像とは• RGB合成画像のレシピ• 事例紹介（既存RGB）• 新しいRGB合成画像• RGB合成画像の応用

2

ひまわり8号画像は16種類

3気象衛星「ひまわり」のデータ量（概算）1210

GMSのデータ量を「１」とすると…
8MTSAT-2 通常観測
MTSAT-1R 高頻度観測
MTSAT-1R
GMSの約8倍6

GMSによるバックアップ運用
420

GMS-5
縮小運用

気象衛星「ひまわり」のデータ量（概算）500

1日 約430GB
400

300

200

1000

ひまわり8号
GMS の 約400倍
MTSAT の 約50倍

ひまわり8号の観測データ
バンド

ひまわり8/9

ひまわり6/7

10.47 μm

植生、エーロゾル、B

20.51 μm

植生、エーロゾル、G

30.64 μm4• 0.86
観測バンドにより、捉える事象が少しずつ異なる
μm
植生、エーロゾル

5μm
雲相判別• 1.616バンドの画像を個別に解析するのは非効率的

0.68 μm

想定される用途の例

植生、下層雲・霧、R

2.3 μm73.9 μm

86.2
μm「RGB合成画像」により、16バンドの観測デー
6.8 μm
上層水蒸気量96.9 μmタは107.3 μm

中層水蒸気量118.6 μm

雲相判別、SO2129.6 μm

オゾン全量1310.4 μm

1411.2 μm

1512.4 μm

613.3 μm

近赤外

雲粒有効半径616

可視3.7 μm

下層雲・霧、自然火災できる 上・中層水蒸気量10.8 μm

雲画像、雲頂情報
雲画像、海面水温12.0 μm

雲画像、海面水温
雲頂高度

赤外

従来の方法による霧判別

可視画像（バンド03）

赤外画像（バンド13）
7

RGB合成画像による霧判別

True color 再現画像

夜間雲判別（Night Microphysics RGB ）8

国外気象機関等で広く利用されているRGB合成画像のひまわり８号画像への適用

夜間雲判別

日中雲判別（Night Microphysics） （Day Microphysics）
日中自然色（Natural Colors）

9

EUMETSAT運用のMSGによるRGB合成画像が基本

気団判別（Airmass）

ダスト（Dust）

日中対流雲（Day Convective Storms）

日中雪・霧（Day Snow-Fog）

RGB合成画像の原理• 光の三原色である赤（R）、緑（G）、青（B）は、加法混色を表現する色空間を構成している• RGB合成画像は、この光の三原色の性質を利用して衛星画像をカラー表示する技術である
 これまでは、欧米を中心にRGB合成画像の調査・研究や利活用が進んでいた
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RGB合成画像の作成
複数の衛星画像を着色し(赤・緑・青)、 重ね合わせて表示
下層雲（水雲）：明上層雲（氷雲）・雪氷域：暗植生：暗下層雲（水雲）：白～明灰色 ← 赤+緑+青上層雲（氷雲）・雪氷域：シアン（青緑色） ← 緑+青
植生：緑色 ← 緑

NIR1.6 (B05)
下層雲（水雲）：明上層雲（氷雲）・雪氷域：明植生：明NIR0.8 (B04)
下層雲（水雲）：明上層雲（氷雲）・雪氷域：明植生：暗赤

青Natural Color RGB
VS0.6 (B03)

表示される色調から情報を得られる

緑 11

衛星による観測波長の違い

12階調の調整- RGB合成手法（1）

各色の画像に対し、着目する事象を強調するため、以下の調整が必要
1. コントラストの指標「階調範囲」の調整

2. 明るさの指標 「ガンマ値」の調整

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階調範囲の調整例- RGB合成手法（2）赤外画像（IR10.4）

積乱雲（Cb）を強調した例

340K

233K

180K

180K

階調 : 180～340K
14

階調 : 180～233K
発達したCbの雲域が強調された！

ガンマ値の調整例- RGB合成手法（3）可視画像（VIS0.64）

森林火災の煙を強調した例

ガンマ値 : 2.0

ガンマ値 : 0.5

ガンマ値 : 1.0

着目する対象を絞り込む際には調整が必要！
15夜間雲判別RGBの階調調整結果
東日本各地の霧・下層雲の事例
夜間雲判別RGB（調整前）
2015-10-17 21UTC

薄い上層雲

夜間雲判別RGB（調整後）
2015-10-17 21UTC

霧・下層雲

階調調整により（右図） 、霧・下層雲や薄い上層雲などの識別がしやすくなった。

RGB合成画像の利点
 従来の白黒画像に比べ、現象の識別が容易となる 単独バンドの情報だけでは識別困難な現象を抽出する
 複数バンドの情報を一枚の画像で効率的に表示する

 衛星画像のイメージを保ったまま解析できる ひまわり8号の観測データを最も効率的に有効活用できる

17

• RGB合成画像とは• RGB合成画像のレシピ• 事例紹介（既存RGB）• 新しいRGB合成画像• RGB合成画像の応用

18

夜間雲判別RGB（Night Microphysics）• RGBレシピ（RGB recipe）

ひまわり8号観測波長– R : IR12.4 – IR10.4
階調 : -2.6～6.7 [K] ガンマ : 1.0– G : IR10.4 – IR3.9
階調 : -5.2～3.1[K] ガンマ : 1.0– B : IR10.4（反転）階調 : 292.6～ 243.6[K] ガンマ : 1.0• 用途– 夜間の雲型判別– 特に夜間の霧（または下層雲）の判別
表示色

解釈

RGB値

16進数

雲頂の高い厚い雲域

140,10,0A8C--

薄い上層雲

0,0,603C0000厚い中層雲140,120,7046788C

薄い中層雲0,120,90

5A7800下層雲（高緯度）200,250,170

AAFAC8下層雲（低緯度）169,199,229

E5C7A9海123,128,233

E9807B

陸192,100,165

A564C0雲頂輝度温度-50度以下の厚い雲域

中心波長
（μ m）
0.47
可視0.51
VIS
0.64
0.86
近赤外
1.6
NIR
2.3
3.9 
6.2
6.9
7.3
赤外
8.6
IR
9.6
10.4 
11.2
12.4 
13.3

バンド
1234
56
78910
111213141516表示される色調の解釈

ダストRGB（Dust）• R : IR10.4-IR12.4
階調 : -2.6 ～ 6.7 [K] ガンマ : 1.0

ひまわり8号観測波長• G : IR8.6-IR10.4
階調 : 1.0～10.9 [K] ガンマ : 2.5• B : IR10.4（反転）階調 : 288.7 ～ 261.2 [K] ガンマ : 1.0• 用途・黄砂などのDust（砂塵）・火山灰・雲型判別 など

分厚く・高い雲域

薄い巻雲

厚い中層雲

薄い中層雲

下層雲（高緯度）

黄砂・火山灰

暖かい砂漠

冷たい砂漠

暖かい陸地

冷たい陸地

中心波長（μ m）
0.47
可視0.51
VIS
0.64
0.86
近赤外
1.6
NIR
2.3
3.9
6.2
6.9
7.3
赤外
8.6 
IR
9.6
10.4 
11.2
12.4 
13.3

バンド
1234
5678
910111213141516

表示される色調の解釈（主要なもの）

ダストRGB

黄砂事例
IR10.4-IR12.4
差分画像
厚く・高い雲域

黄砂
暖かい砂漠

ダストRGB2017-04-20 03 UTC～2017-04-21 03 UTC
華北・朝鮮半島北部付近の黄砂とみられる「ピンク色」の領域がそれぞれ南東進・東進している。
海上では陸上と比べて不明瞭になる。

厚い中層雲
下層雲（高緯度）冷たい砂漠

日中対流雲RGB（Day Convective Storms）• R : WV6.2-WV7.3
階調 : -35～5 [K] ガンマ : 1.0

中心波長（μ m）
0.47
可視0.51
VIS0.64
0.86
近赤外
1.6 
NIR
2.3
3.9 
6.2 
6.9
7.3 
赤外
8.6
IR
9.6
10.4
11.2
12.4
13.3

バンド

• G : IR3.9-IR10.4
階調 : -5～60 [K] ガンマ : 0.5• B : NIR1.6-VIS0.64
階調 : -75～25 [%] ガンマ : 1.0• 用途
・突風や竜巻などシビアな現象を伴う対流雲の判別表示される色調の解釈

22

ひまわり8号観測波長

降水を伴う厚い雲(ただし、降水は必ずしも地上に到達しない)

降水を伴う厚い雲(強い上昇流とシビアな現象を伴う積乱雲)

大きな氷晶含む薄い上層雲

小さな氷晶含む薄い上層雲

海陸12345678910111213141516日中対流雲RGB

マレー半島周辺の積乱雲

対流活動が活発な雲域
可視画像 B03
2015-11-22 05:55UTC

日中対流雲RGB
2015-11-22 05:55UTC
降水を伴う厚い雲(降水は必ずしも地上に到達しない)
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降水を伴う厚い雲(強い上昇流とシビア現象を伴う積乱雲)

積乱雲・雄大積雲
雷電• RGB合成画像とは• RGB合成画像のレシピ• 事例紹介（既存RGB）• 新しいRGB合成画像• RGB合成画像の応用

24

海氷True Color再現画像

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海氷
日中自然色 RGB（Day Natural Color）

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海氷
日中雪・霧 RGB（Day Snow-Fog）

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• RGB合成画像とは• RGB合成画像のレシピ• 事例紹介（既存RGB）• 新しいRGB合成画像• RGB合成画像の応用

28

Differential Water Vapor RGB(差分水蒸気RGB)
主な用途：
中上層にまたがる水蒸気分布からトラフ、リッジ、暗化などを見る
雲頂高度の高い雲

上層：湿潤
上層：乾燥
中層：湿潤中層の雲

上中層：乾燥
High and mid-level: dry

色解釈（調査中）2016年5月3日 東アジア

Band

Gamma TBB Range

既存のRGB合成画像とは異なる画種の組合せ→上中層が湿潤または乾燥、R B10(WV7.3)-B08(WV6.2) 3.5-3～30 [K]

G B10(WV7.3)

2.5

213.15～278.15 [K] → 中層の水蒸気分布

B B08(WV6.2)

2.5

208.50～243.90 [K] → 上層の水蒸気分布または厚い雲

Differential Water Vapor RGB(差分水蒸気RGB)と数値予報データとの比較
Meshed area: T-Td>20 K

水蒸気RGB+ NWP (400hPa T-Td)

上層湿潤AB
上中層乾燥

A

厚く雲頂高度の高い雲

B水蒸気RGB（Simple Water Vapor RGB）

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Fire Temperature RGB（火災温度RGB）
主な用途：
森林火災等の火元（温度の高い小領域）の検出
B05:
ホットスポット（高温）雲域
ホットスポット
ホットス （高温）

B07: ホットスポット
（低温）

ポット
（中～低温）

B06: ホットスポット（中温）雲域

2015年10月23日 インドネシア ボルネオ・スラウェシ島付近

BandGamma

TBB/Reflectivity range

RB07(I4 3.9)

1.0273.00～350.00 [K]G

B06(N3 2.3)

1.00.0～0.6

B

B05(N2 1.6)

1.0

0.0～0.6

各画像のRGB表示色への寄与と色調解釈

静止気象衛星初搭載の近赤外画像
B06(2.3μm)を使用
32

渡良瀬遊水地ヨシ焼き
Natural Fire Color RGB

33

火山ガスRGB（SO2 RGB）

トゥルーカラー（True Color RGB ）火山ガス（SO2 RGB ）34

雲相RGB35

• RGB合成画像とは• RGB合成画像のレシピ• 事例紹介（既存RGB）• 新しいRGB合成画像• RGB合成画像の応用

36

True Color再現画像 (1)• True Color 再現画像はTrue Color RGB画像の改良版• レイリー散乱の効果を除去。バンド04を利用し、色を補正

True Color RGB

True Color再現画像

37

シベリアの森林火災
True Color 再現画像 (2)可視画像（バンド03）

True Color 再現画像
38

北海道十勝平野の砂埃
True Color 再現画像 (3)39

RGB画像と可視画像の重ね合わせ（1）

日中対流雲（Day Convective Storms）

可視画像（バンド03）
40

RGB画像と可視画像の重ね合わせ（2）

日中対流雲（Day Convective Storms）と可視画像（バンド03）を重ね合わせることにより、RGB画像が高解像度となり対流雲が影を持ち立体的に見える41

霧の検出プロダクト
RGB合成画像（霧・下層雲が水色）

2017.06.05.1600UTC～2017.06.05.2350UTC
RGB合成画像等と数値予報結果を組み合わせて霧領域を判別
黄色：夜間判別、 赤色：日中判別

True Color再現画像

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RGB合成画像利用の各段階

各バンドの画像特性の知見• 新しいRGB合成画像の開発• RGB合成画像の的確な利用

現象や状態を把握

高度利用• 火山灰、火山ガス• 水蒸気の流入• 黄砂、森林火災• 大気汚染、海洋汚染• 積雪、流氷• 霧／下層雲• 積乱雲、等々• 衛星プロダクトの開発• 火山、環境分野等のプロダクトへの応用
• その他

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参考資料
•

気象衛星センター技術報告 第 62 号（2017）「ひまわり8号・AHIの16バンド画像の特性」–•

平成27年度予報技術研修テキスト「第6章 ひまわり8号RGB合成画像の基礎」–•

http://www.jma-net.go.jp/sat/satellite/satellite.html

気象衛星センター外国気象機関向けWebページ「Himawari RGB Training Library」–•

http://www.jma.go.jp/jma/kishou/books/yohkens/yohkens.html

気象庁ホームページ「気象衛星観測について」–•

http://www.jma.go.jp/jma/kishou/books/yohkens/yohkens.html

平成28年度予報技術研修テキスト「第6章 ひまわり8号の画像を利用した霧の監視」–•

http://www.data.jma.go.jp/mscweb/technotes/msctechrep62-3.pdf

http://www.data.jma.go.jp/mscweb/en/VRL/VLab_RGB/RGBimage.html

気象衛星センター外国気象機関向けWebページ「Himawari Real-Time Image」––

http://www.data.jma.go.jp/mscweb/data/himawari/index.html
http://www.data.jma.go.jp/mscweb/data/himawari/sat_img.php?area=jpn44