CEReS - CENTER for ENVIRONMENTAL REMOTE SENSING

1

ごあいさつ
センター長

服部 克巳

Director Hattori Katsumi

目次
ごあいさつ
Foreword

02

CEReS とはWhat is CEReS

05

教員・研究員紹介
Members of CEReS

06

共同利用・共同研究拠点として
As Joint Useage / Research Center

30

データ
Data

32

設備
Facilities

34

教育
Education

35

沿革
Historical Background
アクセス
Access2

38
39

地球環境問題の重要性はいまや学問の世

ち、地理学、気象学、大気化学、大気放

social and economic impacts. The datacare problems. From another perspective,

界にとどまらず、広く世界の人々に認識

射学、水文学、農学、園芸学、土木工学、

observed by satellites are indispensable

remote sensing has interdisciplinary andされており、社会的・経済的にも大きな

都市環境工学、自然災害科学、応用光学、

tools for wider earth observations, suchcross-disciplinary features; geography,

影響をもつようになっています。衛星で応用物理学、電気電子工学、情報工学、

as global warming, changes in ice areas,

meteorology, atmospheric chemistry,

観測されたデータは地球温暖化、氷域の通信・信号処理工学など、多くの学術分

disaster monitoring, desertification,a t m o s p h e r i c r a d i o l o g y, h y d r o l o g y,

変化、災害監視、砂漠化、植生量の評価、野との関連があります。

vegetation assessment, and atmosphericagriculture, horticulture, civil engineering,

大気環境問題など、広域の地球観測を行

千葉大学環境リモートセンシングセン

environmental issues. Satellite remoteurban environmental engineering, natural

う上で必要不可欠なツールとなっていま

ター（CEReS）は、全国共同利用の研究

sensing data have been used directly andhazards, applied optics, applied physics,

す。そして衛星リモートセンシングデー

セ ン タ ー と し て 1995 年 4 月 に 発 足 し、

indirectly for many global environmental

electrical and electronic engineering,

タは、地上観測されたさまざまなデータ

リモートセンシング技術の確立と環境へ

problems in conjunction with various data

informatics, communications, and so on.

とあわせて多くの問題に直接、間接に活の応用に関する研究を担ってきました。

observed on the ground. At present, it

Center for Environmental Remote Sensing

用されるようになりました。現在では、2010 年には文部科学省から全国共同利

is not possible to diagnose the earth orCenter (CEReS) was established in 1995,

衛星リモートセンシングデータは、地球用・共同研究拠点として認可され、国内

the earth care without satellite remoteand selected as a nationwide joint researchを診断するためにかかすことのできない外の大学や機関と年間 55 件を超える共

sensing data. Recently, satellite data havecenter in the field of environmental remote

ものとなっています。最近では、衛星デー

同研究を実施しています。また、世界の

been required to improve the temporalsensing by the Ministry of Education,

タは時間分解能や空間分解能の改善が求

さまざまな大学や機関と 30 件を超える

resolution and spatial resolution, that is

Culture, Sports, Science and Technology

められ、センサの高度化に加え、複数の協定や契約を結んで、リモートセンシン

the sophistication of sensors, constellationin 2010. We conduct more than 55 joint

小型衛星による群観測も求められるようグの深化・発展・人材育成を目的とする

of small satellites. It has also become

research projects with universities andになってきました。また、さまざまなデー

国際共同研究を推進しています。CEReS

important to integrate or assimilate various

institutions in Japan and overseas every

タを統合してモデル化し、状態の把握やでは、国内外のさまざまな分野の研究者

types of data and model, to understandyear. We have also about 30 agreements

評価・予測、問題解決の提言も重要になっと連携して社会的課題の解決に取り組ん

the situation, evaluate the problems,and contracts with various universities andてきました。センサ開発、データのアー

でいきたいと考えています。みなさまのforecast, and propose possible solutions.

institutions around the world to promote

カイブ、データ解析（実時間解析）、情報

ご支援とご協力をお願いいたします。

Sensor development, data archiving, (real-international joint research aimed attime) data analysis, information extraction,

deepening and developing remote sensing,and capacity building. CEReS copes with

抽出、結果（診断・評価）と処方のいず
アラブル端末をつけて、時々刻々と人体

Foreword

results (diagnosis / evaluation), andprescription are all essential. This is a global

solving social problems in collaboration

をモニタし、健康状態を診断・把握する

The importance of global environmental

version of a measurement system that useswith people in various fields all over

計測システムの地球版です。別の見方をissues is now recognized not only ina wearable terminal, monitors the human

the worlds. Your understandings and

すると、リモートセンシングは、学際的

the academic world but in the public,

body moment by moment, and diagnoses

cooperation are highly appreciated.

で分野横断型の特徴があります。すなわ

and these problems show significant

and grasps the state of health; health

れもが重要となってきます。まるでウエ

CEReS - CENTER for ENVIRONMENTAL REMOTE SENSING

3

CEReS とは
What is CEReS

CEReS は環境リモートセンシング研究センター（Center for Environmental Remote Sensing）の略称です。
CEReS is the abbreviation for Center for Environmental Remote Sensing.

近年の科学技術の進歩に伴う人間活動の環境への影響の増加が、 Influences by human activities on the environment are increasing as
大気の変化、気候変動、土地の劣化などの環境変動を進行させ、 technologies are advancing. They also cause several environmental
更には、食料問題、水問題などの形で人間社会への影響も現れて

changes such as atmospheric change, climate change, and landいます。

degradation. Furthermore, the impacts like shortage of food andリモートセンシングは、地球に関する知識の拡大、社会問題解決

water supply are occurring in a human society.

に向けた意思決定に有用な情報を得るための必要不可欠な観測技

Remote sensing is an indispensable observation technique to obtain

術であり、今後のさらなる利用が期待されています。

effective information towards the solution of social issues so that

当センターでは、リモートセンシング研究の中核的研究センター

more usage of remote sensing technology is expected.

として、その知識、技術、及び連携を活かした３プログラムでこAt CEReS, as a hub of remote sensing study, we have been coping

れらの地球規模課題に取り組んでいます。

with the global-scale issues through three programs based on our
knowledge, techniques, and collaborations.

組織

Organization

実施プログラム

Program 01

Research Program

センター長

リモートセンシング基盤研究領域

Director

Section of Remote sensing
Fundamental Research

拠点運営委員会

リモートセンシング複合研究領域

Advisory Board

Section of Remote sensing
Integrated Research

教員会議

衛星データ処理室

Staff Meeting

Section for Satellite Data Processing

01
02
03

先端的リモートセンシングプログラム

情報統合プログラム
Integrated use of geoinformation

衛星利用高度化プログラム
Advanced application ofsatellite remote sensing

西千葉地区事務部理工系総務課

センター支援係（日常事務支援）

Headquarter

General Affairs Division for Scienceand Engineering, Nishi-chiba Area
Administration Office

Center Support Unit(Support for Daily Affairs)

研究推進部研究推進課

研究支援係（共同利用・共同研究拠点支援）

Research Promotion Division,
Department of Research Promotion

Research Support Unit
(Support for Joint Usage / Research Center)

統計

Program 02

CEReS 教員が指導する学生数

予算額

Number of staffs

Number of students

budgetセンター長
Director1

博士後期課程Ph.D.course

12 (9)

運営費交付金Basic budget

107,812

専任教員
Faculty Members

10

博士前期課程（修士課程）
Master course

38 (15)

科学研究費補助金
Grants-in-Aid for Scientific Research

35,808

客員教員
Visiting Scholars

4

学部学生
Undergraduates

16 (1)

受託研究費
Contracted research budget

190,941

兼務教員
Adjunct Faculty Members

4

研究生
Research students

10 (10)

共同研究費
Cooperative research budget

2,897

特任教員
Academic Staffs

5

奨学寄附金
Donated budget

26,550

特任研究員
Research Fellows

4

令和２年 4 月現在
As of April 2020

4（）内は留学生人数() overseas students

令和２年 4 月現在
As of April 2020

マイクロ波センサ開発

地上長光路二酸化炭素吸収観測センサ開発

Development of microwave sensors

Development of a CO2 sensor for long-path measurement

大型無人航空機開発

ハイパースペクトルカメラ開発

Development of large UAV

Development of hyperspectral camera

小型衛星開発植生物理量測定のための観測システム開発

Development of microsatellite

Development of fluorescence system for vegetation monitoring

情報統合プログラム

Integrated use of geoinformation
リモートセンシングデータを用いて地球表層環境変動研究を発展させること
Developing global environmental researches by using remote sensing data

Statistics

教員・研究員数

Innovation in remote sensing technology and algorithm
リモートセンシングに関する先端的な研究を行うこと
Conducting advanced researches on remote sensing

Innovation in remote sensing
technology and algorithm

大学本部

先端的リモートセンシングプログラム

単位 : 千円
Unit:JYE1,000

Program 03

温室効果ガス観測

全球の植生・被覆情報抽出

Observing greenhouse gases

Extracting land cover and vegetation information

大気汚染物質の大気中濃度計測

大気陸面相互作用の分析

Measuring air pollution level

Analyzing interaction between atmosphere and land

衛星利用高度化プログラム

Advanced application of satellite remote sensing
リモートセンシングを社会に役立てる研究を行うこと
Contributing to the society through remote sensing researches

食料安全保障とそのための持続的社会インフラの構築
Building up food security and its social infrastructure

水源・地形の調査、分析

自然災害の予測、防災

Research and analysis of geography and water resources

Prediction and prevention of natural disasters

令和元年度
FY2019CEReS - CENTER for ENVIRONMENTAL REMOTE SENSING

5

教員・研究員紹介

客員教員

Members of CEReS
01
Program03
Program02
Program01
Program服部 克巳

センター長 / 教授
Director /Professor

博士 ( 理学 )Ph.D.

地球物理学、自然災害科学
Geophysics, Natural Hazard

副センター長 / 教授
Vice Director/
Professor

理学博士
Dr. Sc.

水文学、自然地理学、RS と GIS による環境モデリング
Hydrology, Physical Geography,
Environmental Modeling by RS and GIS

教授
Professor

博士 ( 理学 )Ph.D.

生物地球学、気候変動、モデルデータ統合、機械学習
Biogeosciences, Climate Change,
Model-Data Integration, Machine Learning

ヨサファット テトォコ 教授
スリ スマンティヨ
Professor

博士 ( 工学 )Ph.D.

マイクロ波リモートセンシング
Microwave Remote Sensing

HATTORI Katsumi

近藤 昭彦
KONDOH Akihiko

市井 和仁
ICHII Kazuhito

Josaphat Tetuko
SRI SMANTYO

02
Program02
Program02
Program02
Program03
Program01
Program01
Program03
Program

入江 仁士
IRIE Hitoshi

小槻 峻司
KOTSUKI Shunji

齋藤 尚子
SAITOH Naoko

樋口 篤志
HIGUCHI Atsushi

本郷 千春
HONGO Chiharu

本多 嘉明
HONDA Yoshiaki

梶原 康司
KAJIWARA Koji

楊 偉
YANG Wei

准教授
Associate Professor

博士 ( 理学 )Ph.D.

大気化学、大気環境科学 、大気環境リモートセンシング
Atmospheric Environment

准教授
Associate Professor

博士 ( 工学 )Ph. D.

データ同化、天気予報、水文モデル、機械学習、気候変動
Data Assimilation, Weather Prediction, HydrologicalModeling, Machine Learning, Climate Change

准教授
Associate Professor

博士 ( 理学 )Ph.D.

大気科学、衛星リモートセンシング
Atmospheric Science, Satellite Remote Sensing

准教授
Associate Professor

博士 ( 理学 )Ph.D.

水文学、衛星気候学、大気陸面相互作用
Hydrology, Satellite Climatology,
Land-Atmosphere Interactions

准教授
Associate Professor

博士 ( 農学 )Ph.D.

食料生産生態系診断リモートセンシング、
空間情報実利用研究
Environmental Sciences and Food Production by
Remote Sensing, Implementation of Spatial Information

准教授
Associate Professor

工学博士
Dr. Eng.

講師
Associate Professor

博士（工学）
Ph.D.

特任助教
Assistant Professor

博士 ( 理学 )
Ph.D.

小林 秀樹
KOBAYASHI Hideki

客員教授
Visiting Professor

国立研究開発法人 海洋研究開発機構
主任研究員
Japan Agency for Marine-Earth Scienceand Technology（JAMSTEC), Senior Scientist

リモートセンシング、 微気象学

プラビール
クマール パトラ

客員教授
Visiting Professor

国立研究開発法人 海洋研究開発機構
主任研究員
Japan Agency for Marine-Earth Scienceand Technology（JAMSTEC), Senior Scientist

大気・海洋科学、
リモートセンシング
Atmospheric and Oceanic
Sciences, Remote Sensing

KIMURA Atsushi

客員准教授
Visiting Associate
Professor

株式会社パスコ
PASCO CORPORATION

リモートセンシング（農業モニタリング）、地理空間情報
Remote Sensing(Agricultural
Monitoring), Geospatial Information

山之口 勤
YAMANOKUCHI
Tsutomu

客員准教授
Visiting Associate
Professor

リモートセンシング技術センター
Remote Sensing Technology Center of Japan

リモートセンシング
Remote Sensing

Prabir Kumar PATRA

木村 篤史

兼務教員

Adjunct Faculty Members
教授
Professor

融合理工学府Graduate School of Scienence and Engineering

地球物理学、自然災害科学
Geophysics, Natural Hazard

椎名 達雄
SHIINA Tatsuo

准教授
Associate Professor

融合理工学府Graduate School of Scienence and Engineering

散乱光学計測、光電計測
Optical Measurement of
Scattering Processes,
Photoelectric Measurements

加藤 顕
KATO Akira

准教授
Associate Professor

園芸学研究科
Graduate School of Horticulture

レーザーリモートセンシング( 森林モニタリング )Laser Remote Sensing(Forest Monitoring)

劉 ウェン
LIU wen

助教
Assistant Professor

融合理工学府Graduate School of Science and Engineering

都市システム安全工学
Urban Infrastructure Engineering

特任教員

Academic Staffs

祖父江 侑紀SOFUE Yuki

特任助教
Assistant Professor

植生リモートセンシング
Remote Sensing of Vegetation

地球環境評価工学、衛星植生学
Global Environment Evaluation Engineering, Satellite
Botany竹中 栄晶
TAKENAKA Hideaki

特任助教
Assistant Professor

放射収支、リモートセンシング
Radiation Budget, Remote Sensing

眞子 直弘
MANAGO Naohiro

特任助教
Assistant Professor

リモートセンシング、大気環境科学
Remote Sensing, Atmospheric Environment

Satellite Botany, Information Science

アレッサンドロダミアーニ
Alessandro DAMIANI

特任助教
Assistant Professor

大気環境リモートセンシング
Atmospheric Remote Sensing

山本 雄平
YAMAMOTO Yuhei

特任助教
Assistant Professor

都市気候・植生リモートセンシング
Remote Sensing of Urban Climate and Vegetation

水環境・植生リモートセンシング
Remote Sensing of Water Environment andTerrestrial Vegetation

Remote Sensing, Micrometeolorogy

服部 克巳
HATTORI Katsumi

特任研究員

6

Visiting Scholars

Research Fellows

高橋 綾香
TAKAHASHI Ayaka

特任研究員
Research Fellow

トライボロジー
Tribology

チャフヤ エディ
サントサ
Chafya Edi SANTOSA

特任研究員
Research Fellow

CP-SAR アレイアンテナ開発
Development of Array Antenna for CP-SAR

豊嶋 紘一
TOYOSHIMA Koichi

特任研究員
Research Fellow

降水量リモートセンシング、熱帯気象
Remote Sensing of Precipitation, Tropical Meteorology

ドミトリー ベリコフ
Dmitry BELIKOV

特任研究員
Research Fellow

大気科学、炭素循環
Atmospheric Science, GHG cycle

CEReS - CENTER for ENVIRONMENTAL REMOTE SENSING

7

01 Program

ヨサファット テトォコ
スリ スマンティヨ
教授

マイクロ波センサとはProf. Josaphat
Tetuko Sri
Sumantyo

マイクロ波と呼ばれる電波を感知するもので、当研究室が開発に

Our laboratory is successfully developing circularly polarized

成功した「円偏波合成開口レーダ」（CP-SAR）は、マイクロ波セ

synthetic aperture radar (CP-SAR) sensor to detect microwave,

ンサのひとつです。マイクロ波は雲、霧、煙などを通過すること

where this sensor is also called as microwave sensor. This microwaveができますし、雲があっても夜になっても関係なく観測できる、 sensor could penetrate cloud, fog, haze etc, that could be operated
すなわち、24 時間全天候型のセンサであるのが最大の利点です。

博士（工学）

at cloudy area and night time. Therefore this sensor is also called as

これまで人工衛星に搭載されてきた「合成開口レーダ（SAR）」は、 24 hours or all weather sensor as merit of this sensor.

Ph.D.

「直線偏波」と呼ばれる電磁波の性質を利用してきましたが、得Previously, linear polarized SAR sensor is common in Earth observed

られる散乱情報に限りがあるのが弱点でした。その偏波を回転さ

satellite, but some demerits of this sensor, i.e. effect of Faraday

せ、「円偏波（Circularly Polarized）」と呼ばれる形に改良したのです。 rotation, misalignment of SARʼs antenna etc. We proposed CP-SAR
円偏波合成開口レーダは、これまで得られなかったさまざまな散

to improve this demerit, and investigate some new remote sensed

乱情報を得られるようになります。それにより、今までよりも高information using this sensor. We hope could acquire more accurate

い精度で、地表の状態を観測できるようになると期待しています。 and various data using the CP-SAR.

マレー半島にて地殻変動地域（土砂崩れなど）の 3 次元マッピング (JICA-JST 事業 )3D mapping of land deformed area (landslide etc) at Malay peninsula under JICA-JST Project

どの よう な 研 究 をしているか

当研究室の小型衛星地上管制局とメンバー
Our laboratoryʼs satellite ground station and laboratory
members

研究を社会の中でどのように活かすか
Josaphat Laboratory (JMRSL) develops two satellites called GAIA-I「GAIA-Ⅰ」と「GAIA-Ⅱ」を組み合わせることで、電離層の乱れとRelationship of Ionospheric disturbance and land deformation will星の開発に取り組んでいます。「GAIA-Ⅰ」の目標重量は約 50kg、 and GAIA-II. These satellites are classified as microsatellite, where

地殻変動の関連性を調べることができます。電離層は、巨大地震

be investigated using GAIA-I and GAIA-II. Ionospheric disturbance「GAIA-Ⅱ」は約 100kg と、人工衛星のなかでは「小型」の部類に

GAIA-I and GAIA-II has weight about 50 kg and 100 kg, respectively.

が起こる１週間ほど前、“ 前兆 ” として乱れが発生することが指which depicts precursor of Earthquake happens a week before

なります。いずれも、京都大学や JAXA（宇宙航空研究開発機構）、 We collaborate with Kyoto University, JAXA, LAPAN etc to develop

摘されています。この小型衛星が観測した電離層の乱れと地殻変

the Earthquake was reported. Our microsatellites will observe this

インドネシア宇宙航空局などとの共同研究事業で、2010 年代後半

these satellites with different sensor onboard, and plan to launch in動のデータを突き合わせれば、電離層の乱れは巨大地震の “ 前兆 ”

Ionospheric disturbance and land deformation to investigate thisの打ち上げを目指しており、2 機の人工衛星には、異なるセンサ

the end of 2010s.

の監視、及び災害地域の被害軽減に活用できると期待しています。 relationship to collect the global precursor of Earthquake. Ourを搭載します。

GAIA-I will onboard GPS-RO sensor, and GAIA-II will onboard

また、干渉合成開口レーダ（InSAR）手法などによる土砂崩れ、 laboratory also observe land deformation as landslide, volcanic「GAIA-Ⅰ」には GPS-RO センサ、「GAIA-Ⅱ」には、「円偏波合成

当研究室では、「GAIA-Ⅰ」と「GAIA-Ⅱ」と名付けた２つの人工衛

our novel circularly polarized synthetic aperture radar (CP-SAR).

火山噴火、地盤沈下、隆起、活断層などの地殻変動を高精度で観

eruption, subsidence, uplift, active fault etc using SAR interferometry

開口レーダ」（略称：CP-SAR）と呼ばれるセンサを搭載します。 Especially, CP-SAR sensor was successfully developed in 2013 to

測して、公共機関のインフラや住宅地の状況などを監視し、安全(InSAR), and employs these results to observe infrastructure,

このセンサは、地表の地殻変動の様子を精密に観測する目的で、 monitor land deformation accurately. CP-SAR sensor with L, C, and安心な社会の実現に貢献します。

settlement etc to realize safe and secured community.

2013 年に開発に成功しました。また、地上実証実験のために、 X bands was developed for car, unmanned aerial vehicle (UAV), andBoeing 737-200 航空機をはじめ、無人航空機、車両などに搭載可

Boeing 737-200 aircraft. We are also developing several techniques

能な CP-SAR センサ（L、Ｃ、X バンド）を開発しました。合成開using SAR sensor to observe disaster and environmental change

口レーダを活用した災害や環境変化に関する監視手法、及び応用

precisely, and contribute these techniques and results to ourを開発し、その成果は国内外の共同研究機関・研究者に提供されdomestic and overseas collaborated institutions and researchers.

http://www.jmrsl.jp/ています。

富士川滑空場にて合成開口レーダ搭載無人航空機の実証実験
Flight test of synthetic aperture radar onboard unmanned aerial vehicle at Fujikawa airfield8

コーナーリフレクターによる合成開口レーダの地上実証実験
Validation of our synthetic aperture radar using corner reflector

CEReS - CENTER for ENVIRONMENTAL REMOTE SENSING

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01 Program

本多嘉 明 准 教 授

Assoc. Prof. Yoshiaki Honda

地球環境変動観測ミッションについて

工学博士

地球環境変動観測ミッション (GCOM : Global Change Observation

GCOM will consist of three consecutive generations of two satellite

Mission) は、地球規模での気候変動、水循環変動メカニズムを解

types with 1-year overlaps, resulting in a 13-year observation

明するため、全球規模で長期間 (1 0-15年程度 ) の観測を継続して

period. The two satellites are GCOM-C and GCOM-W (Water).

行う計画です。地球を理解するためには長期間の観測データに基

GCOM-C mission aims to establish and demonstrate a global, long-

づいたモデル化が必須になります。GCOM-C は第三期科学技術基

term satellite-observing system to measure essential geophysical

本計画の中では国家基幹技術の海洋地球観測探査システムの一部

parameters to facilitate understanding the global radiationと位置付けられていました。第 3 回地球観測サミット (平成 17 年

budget and carbon cycle mechanism, and eventually contribute2 月 ) において承認された全球地球観測システム (GEOSS) に我がto improving future climate projection through a collaborative

国が貢献するミッションでもあります。

framework with climate model institutions. The GCOM-C satellite

参考サイト：

scheduled to be launched in 2018.

Dr. Eng.

http://suzaku.eorc.jaxa.jp/GCOM_C/index_j.html
http://www.satnavi.jaxa.jp/project/gcom_c1/index.html

モンゴル草原での研究（学生諸君と長期キャンプで現地観測実施）
Mongol Site

どの よう な 研 究 をしているか

ベールキャンプ全景
Base camp in Mongol

解析風景Process in Gell

研究を社会の中でどのように活かすか

1 990年代から人工衛星の観測データに基づいた世界植生の研究

We have promoted the study of world vegetation based on satellite

我々、人類は地球生態系の中に生存しています。一般的に生態系

We, human beings are living in the global ecosystem. Maintenanceを進めてきました。90 年代半ばから地上の植物量（地上部バイオWe have promoted the study of world vegetation based on satelliteの構成要素のうち生物に関わるものは有機物（食料）を消費する

of global ecosystem is critical to humanity problem. It is essential toマスなど）を求める研究を進めてきました。当初、地上での衛星

data from the 1990s. From the mid-1990s, we has been conducting

消費者（主に動物）、無機物から有機物を生産する生産者（主にunderstanding of the global ecosystem.

同期観測を通してモンゴル草原の地上部バイオマスを求める研究

research to find the (above-ground biomass). Initially, we promoted植物）、有機物を無機物に戻す分解者（主に微生物）から成り立We will be able to get a better understanding of the globalを進めました。その過程で独自の自律飛行ができる RC ヘリコプ

the research to find the above-ground biomass of the Mongolian

ちます。生産者の現状把握や将来予測することは生態系全体の将

ecosystem from accurate information of GCOM-C.

タ観測装置を開発し、森林についても多方向からの観測データを

steppe through satellite synchronous observation on the ground. We

来を知ることに役立ちます。地球環境変動観測ミッション、特に用いると正確に地上部バイオマスが求められることがわかりましdeveloped a RC helicopter observation system (autonomous flight)

GCOM-C は、地上植物の現状把握や将来予測に役立つ気候変動シた。そのような機能を備えた JAXA( 宇宙航空研究開発機構：旧宇in the process. The system has become possible to obtain the multi-

ステムの理解に大いに役立つと期待されています。地球規模の生宙開発事業団 ) の新しい衛星（GCOM-C：地球環境変動観測ミッショ

angle observation data (BRDF)of the forest.

It became clear that

態系、すなわち、地球生態系の理解は人類社会の持続に大いに貢

ンの衛星）が 2018 年に打ち上がりました。今後は GCOM-C の観

forest biomass is obtained from BRDF and etc. It was launched in

献するものです。地球環境変動観測ミッションやこれに続く日本

測データの解析・検証を行い、これまで培った知識や経験を今後

2018.We are in cooperation with JAXA satellite mission (GCOM-Cの地球観測活動に協力することで研究を社会に役立てます。

の衛星データ地上検証方法の確立や日本の地球観測計画に役立て

satellite of Global Change Observation Mission).Future goals are the

ようと考えています。

following two points.
1) establishment and improvement of the ground verification

データ通信アンテナ

methods of satellite data2) contribution to the Japanese space planning

GPS センサ
ジャイロセンサ

計測機器搭載部

自律飛行ヘリコプタ観測システムの運用風景（常緑広葉樹林にて）Vegetation Observation UAV

自律飛行ヘリコプタ観測システムの外観（腹部にレーザープロファイラ、デジカメ、スペ
クトロメータなど搭載）
Radio Control Helicopter Observation system

小・中学生を対象にした科学キャンプにて
Science Summer Camp

10

CEReS - CENTER for ENVIRONMENTAL REMOTE SENSING

11

01 Program

梶原康 司 講 師

Assoc. Prof. Koji Kajiwara

植物の３次元構造と光の反射特性の関係とは

博士（工学）

植物は３次元構造（立体構造）をもっているため、太陽の光が植

Since the plant colonies have a three-dimensional structure, when

物群落を照射すれば、それらの構造を反映した複雑な陰影を生ず

the sun illuminated them, it will produce a complex shadow on

ることになります。太陽光の照射角度、衛星センサが観測対象のcanopy surface that reflects their structure. Intensity of reflected

群落を見ている角度、それから群落がどのような立体構造を有しlight from vegetation canopy will vary complex with their three-ているかによって観測される反射光の強さは大変複雑に変化しま

dimensional structure and sun-target-sensor geometry. That is, even

す。言い換えれば、全く同じ森林を衛星が観測しても、観測の幾

if satellite observes exactly same forest canopy, different observed

何条件によっては異なる観測値が得られることになり、その変化

values will be obtained by the geometric conditions. Therefore,のしかたは森林の３次元構造（植物の高さや生えている密度、葉by using a multi-angle observation data in the different geometricPh.D.

のつき方など）に依存するということになります。したがって、 conditions, it will possible to estimate three-dimensional structure
異なる幾何条件で観測された複数の観測データを用いれば、観測

including tree canopy density, and leaf density/distribution of target

対象の森林の立体構造や葉のつき方を推定することが可能である

forest.

と考えられます。そのような推定手法を開発するためには、現実

In order to develop such an estimation method, investigationの森林において植物の立体構造と光の反射の強さを実測して両者

is necessary to clarify the relationship between light reflectionの関係を調べる必要があります。

characteristics and three-dimensional structure of forest using
ground based observation data of actual forests.

ど の よ う な 研 究 をしているか
高頻度全球観測が可能な人工衛星の光学センサの観測データを用My main research target is the vegetation physical quantity

い、広域の植生物理量推定を行っています。植生物理量とは、植

estimation using an optical sensor of the artificial satellite. The

物の地上バイオマスや葉面積指数などを指します。光学センサに

vegetation physical quantity, refers to the terrestrial above groundよるこれらの推定は、衛星リモートセンシング分野では比較的古

biomass and leaf area index of the plant. Estimation of them by

くから植生指標を用いた手法で行われてきましたが、森林のよう研究を社会の中でどのように活かすか

the optical sensor, which is a satellite remote sensing field hasに大きな３次元構造をもつ対象では一般的な推定手法は確立でき

been done by the technique of using the vegetation index has

地球温暖化と密接な関係にある地球上の炭素循環メカニズムの理

While understanding of global carbon cycle mechanism which hasていません。私は樹木のもつ３次元構造と光の反射特性の関係を

relatively long history. However, a general estimation method for

解は進んで来ていますが、それでも陸上の森林バイオマスの分布

closely relationship with global worming has been progressed in

モデル化することで植生物理量と結びつけることを研究の中心に

the vegetation which has large three-dimensional structure suchとその変動が未だに正確に把握されていないため、その進展を妨

recent years, the problem of uncertainty of distribution of land

据えています。そのために森林の反射特性を計算するシミュレー

as forest has not been established. I have studied this problem as a

げている面があります。全球バイオマスの分布とその変動の把握

vegetation biomass and its time series variation is still remained.

タの開発や、レーザー計測機器を用いて実際の森林の立体的構造

central issue by developing the model for the relationship between

は人工衛星観測データを用いなければ不可能ですが、人工衛星に

It is impossible to grasp the exact global biomass distribution andを取得するなどの活動を行っています。

light reflection characteristics and the three-dimensional structureof vegetation colony.
In order to solve this problem, I am conducting the development ofa simulator to calculate the reflection characteristics of the forest
based on three-dimensional structure of the actual forest. In orderto achieve this, I am also developing a laser-measurement systemfor obtaining the structure of the forest in parallel to above activity.

UAV による森林観測でフライト中に機体情報を監視している様子。
Monitoring flight state information in the forest observation using the UAV.

12

地上レーザーシステムで取得した森林の三次元データ
Acquired three-dimensional data of the forest using TLS.

北海道大学雨竜研究林における森林計測の様子。
Forest measurement in the Research forest of Hokkaido University.

よるバイオマス推定手法の確立は、炭素循環メカニズムの理解、 its change without satellite observation. Establishment of biomass
温暖化予測モデルの高精度化に大きく寄与するものです。

estimation method using satellites observed data can contribute

一方、植物群落の３次元構造に起因する光の反射特性を把握する

significantly to understand the global carbon cycle mechanism andために、実際の森林において地上レーザー計測システムを用いた

development of accurate global warming prediction model.

形状情報を取得する活動を行っていますが、これは森林管理に応On the other hand, my activity of forest measurement using

用することができます。これまで、樹木の直径や高さなどの計測

Terrestrial LiDAR System can contribute to forest management.

は大変な人的労力を必要としましたが、昨今のレーザー計測機器

Generally, in order to obtain the base information of forestの発達によって森林の３次元構造の取得が可能となってきていま

management requires a great deal of human labor for measurement

す。しかしまだ一般にはこれらの機器を用いたときのコストは高activity. While TLS can measure the three-dimensional structure of

く、広く森林管理に利用できるほどには普及していません。私はforest easily, it is not frequently use for forest management because

簡易型の低コストの機器を用いた計測システムを開発し、これをof its high cost. I have developing a simple and low-cost TLS and

用いた森林の３次元構造取得手法の構築を行っています。これがacquisition method of forest structure. I believe that when the

実用化できれば森林管理にたずさわる多くの方々に利用してもら

system is to achieve the practical uses, it will be widely used by theえるものと考えています。

people involved in forest management.

カラマツ林の反射特性（二方向性反射分布関数）シミュレーションの例
A simulation result of Bi-directional Reflectance Distribution function of larch forest.

CEReS - CENTER for ENVIRONMENTAL REMOTE SENSING

13

02 Program

市井 和 仁 教 授
Prof. Kazuhito Ichii

統合的な解析とは博士（理学）

現代の様々な環境問題を把握し解決していくためには、事象に対To approach current environment problems, we need “synthesis”

して、一面だけを見るのではなく、様々な側面を見ながら、総合

using various existing results in addition to development of new

的に考えることによって、新たな現象が見えたり、新たな手法を

method and new estimation. Each methodology is effective to

考案できたりと様々な広がりの可能性を持ちます。衛星観測デー

represent something. By collecting many information, we can makeタは、全球を均質な手法で観測するために重要なデータです。例a more consistent interpretation and have a new scientific results. I

えば、リモートセンシングデータにより構築されたデータセット

believe that remote sensing data have a strong advantage, since itと数値モデルを組み合わせることにより、これまで把握が困難で

covers global with consistent observation methods. Therefore, using

あった、植生の根の深さが推定できることを示しました。植生のsuch effective remote sensing data sets, we can produce new and

根の深さが分かることにより、植生成長の水に対する耐性が分か

integrated results.

Ph.D.

り、植生による温室効果ガスの収支をより正確に把握することにつながりました。

陸域植生観測サイトと周辺に自生するブルーベリー（アラスカ・フェアバンクス）
Ground observation site and native blueberries.
(UAF eddy-covariance tower in Fairbanks, Alaska)

どの よう な 研 究 をしているか
主に、陸域を対象として、衛星データを始めとする様々な手法をOur group aims to understand earth system (mainly targeting at

用いて水循環や物質循環などの把握と予測を「統合的に」研究を

terrestrial biosphere) using available data (e.g. remote sensing data,

行っています。対象とする領域は、地域からグローバルまでの幅

site observation data) and models in an integrative way. Our target

広い空間スケールに及びます。温暖化などの地球規模の環境問題

region covers various spatial scales, from regional to global scale.

の重要性が指摘されている中で、陸域は温室効果ガスをどれくら

Main research targets are relating to global environment changes

い吸収・排出するだろうか、陸域環境はどのように変わりつつあ

responding to climate and environmental changes, such as (a) how

るだろうか、特に大きな変動が起こる地域はどこか、などを研究

much terrestrial biosphere uptake or release GHGs (Greenhouse

しています。研究手法は、衛星観測・地上観測・数値モデルなど

Gases) responding to environmental changes, (b) detecting ʻhot-

広く扱い、解析手法も機械学習を含む統計的な手法から数値モデ

spotʼ of terrestrial CO2 budget changes where significantly large

ルなど有用なものは積極的に取り入れて研究を進めています。

GHGs emission is occurring.

得られた研究成果は、様々な形で社会に還元されます。例えば、 Our research outputs will be used to the society from outreach2015 年 12 月に UNFCCC ( 国連気候変動枠組条約 ) COP21 ( 第 21 回 to practical use to environmental policy establishment. As a
締約国会議 ) において採択された「パリ協定」では、地表面気温の上昇を産業革命以前に比較して 2℃に抑えることで合意し、この達成に向けて世界各国は温室効果ガスの排出削減に取り組むことになります。本研究は、陸面における温室効果ガス収支の推定
結果を与えることになり、温室効果ガス排出削減策の策定に向けた一つの資料となります。さらには、2013 年に開始された国際的て、特に持続可能性を目指した環境社会の構築のためにリモートセンシングを背景として貢献していきたいと考えています。

Percent Change in NDVI(% per 30 years)

Gross Primary Productivity(kgC m-2 year-1)

研究を社会の中でどのように活かすかな地球環境プロジェクト「フューチャーアース」の枠組みにおい

3.0

1.5

地球システムモデル (UVic-ESCM) で計算された年平均気温
Mean annual temperature calculcated by an earth system model, UVic-ESCM

15

good example, the ʻParis Agreementʼ, which was determined andagreed internationally in the UNFCCC COP21 declared and agreed
to minimize global temperature changes below 2.0 degree. Eachcountry requires to report greenhouse gas budget to keep up toprotecting environment. Our research outputs directly contributethe Paris agreement as a direct data of terrestrial CO2 budget
and providing mechanisms of the changes. Future earth, recently
established international project toward sustainability of earth
environments is one of the targets of our group to contribute tosociety in a direct way.

10
5
0
-5
-10
-15

0.0
観測サイトと衛星データを利用した光合成量空間分布
Data-driven estimation of gross primary productivity in Asia

アジアにおける植生指数の変動傾向 (1982-2011 年 )Changing trend in NDVI from 1982 to 2011 across Asia

2015 年の El Nino 時における東南アジアの火災発生域分布
Spatial distribution of fire in Southeast Asia during 2015 El Nino event

14

中国における森林・非森林域・植林域のマッピング
Mapping of forest cover change across China

CEReS - CENTER for ENVIRONMENTAL REMOTE SENSING

15

02 Program

樋口 篤 志 准 教 授

Assoc. Prof. Atsushi Higuchi

衛星気象学とは博士（理学）

衛星気象学は既に確立された研究分野です．衛星データ，およびSatellite meteorology is already established research field of which

他のデータを組み合わせて気象現象の解明を行います．一方，「衛

try to understand meteorological phenomena by analyzing satellite

星気候学」は未だ確立していない分野ですが，地球観測衛星デー

and other data. On the other hands, satellite climatology is not yet

タも長いものでは 30 年以上の蓄積があり，近年 10 年では質・量

established. However satellites sensing has long history more than

共に非常に充実しています．私は，学生・共同研究者との研究を

thirty years, moreover sensing technologies are developed in recent

通じ，多彩な衛星データを複合的に解析・解釈し，人間活動も含

ten years. I try to understand the Earth climate system including

めた気候システムの理解に資することで，衛星気候学の確立を目

human impacts by analyses of long-term earth sensing data. Such

指しています．無論，衛星データ解析のみでは捉えきれない，あresearch processes would make the establishment of satellite

るいは誤って解釈してしまう現象もあります．そのため，時にはclimatology. However only satellite data analysis sometime leads

現地観測を行い，別のあるときは数値シミュレーションを得意と

erroneous interpretations. Thus sometime I go to field observation,

する研究者との協働研究を通じ，現象理解へ迫りたいと考えていand other time I collaborate with numerical simulation researchers.

Ph.D.

ます．

複数の地球観測衛星データを用いた RGB 合成．青に熱帯降雨観測衛星降雨レーダ (TRMM/
PR) による年降水量，緑に NOAA 衛星による植生指標 (NDVI)，赤に NOAA 衛星による植生
面での熱ストレス指数を割り当てた．
RGB composite image revealed by satellite observations. Blue color represents annual
rainfall captured by TRMM/PR, Green represents annal mean NDVI estimated from NOAA/AVHRR, and Red indicates heat stress index estimated from NOAA/AVHRR.

どの よう な 研 究 をしているか
私は多彩な地球観測衛星データの解析を通じ，「水」に絡む地球Iʼm interesting to understand water cycle in the Earth environment

環境動態の解明を行っています．地球気候の変動に関する情報をthrough the various Earth observed satellites data analyses.

衛星データから抽出するためには，できる限り長期のデータを解To diagnose the variability of Earth climate system from the

析することが必要です．そのため，CEReS のデータアーカイブ， satellites datasets, we need long-term data records as possible.
およびその公開を主体的に取りくんでいます．特に 2007 年よりThus I conduct satellite data archiving and publishing activities in

スタートした 4 大学連携事業（VL）により，世界の静止気象衛星

CEReS. Particularly we have been archived major geostationary

データのアーカイブ，処理，公開を行っています．2015 年 7 月よmeteorological satellites data under the framework of virtual

り正式運用された「ひまわり 8 号」のアーカイブ，公開，利用推

laboratory (VL) for diagnose the Earth climate since 2007. In進に関しても先導的に取り組んでいます．

addition, Iʼm leading to “HIMAWARI-8” related activities in CEReS,
such as data archiving, publishing, and the contribution to researchcommunity.

欧州静止気象衛星 EUMETSAT MFG より求めた，小さなスケールの対流活動のピークタイム．
色は現地時間（Local Time) を示す．
Spatial distribution of peak time in small-scale convective activities revealed fromEUMETSAT geostationary meteorological satellite. Colors represent local-time (not UTC).

研究を社会の中でどのように活かすか
地球観測衛星による社会への活用・還元はいくつかの段階がある

I think that the utilization of earth sensing data or images into theと思います．まずは地球観測衛星画像，動画そのものを広く社会

society has several steps. Initially sensing images or movies are

で見て頂くことが必要です．そのため，情報通信機構サイエンス

useful by the visualization. In a context of visualization, I contribute

クラウドチームが開発した「ひまわり Web」への関与，図書館オー“HIMAWARI Web” mainly developed by NICT Science clouds team

プンスペースで 4k ディスプレイ 6 枚による「リアルタイムひまas a co-developer. Our team also developed and has operated

わり動画」装置の開発運用，YouTube でのひまわり動画事例配信

multi-4k display system for “real-time HIMAWARI movies”, in which

等を通じ活動しています．次の段階として市民講座，公開講演会

installed at open-space in Chiba Universityʼs Library. In addition we等を通じた対話，画像提供のみならず，解釈等も含めたマスコミ

distribute interesting events captured by HIMAWARI-8 via YouTubeを介した情報発信への対応も心がけています．最後は研究成果のchannel. As a next step, I also present in public lectures and/or open

社会還元です．社会で利用可能なデータ，情報は最終的には社会

seminars for the explanation or discussion with people. As a final

実装することで鍛え上げることができると考えています．いくつ

step for the contribution to society, I think that research results orかの研究成果（タネ）が現在芽を出しつつありますので，大事にproducts can directly contribute the society. Several research project

育て社会実装にこぎ着けたいと強く思っています．

outputs have potential to direct contribution, thus I will grow up
such projects then will release into the society.

CEReS データアーカイブシステム
Data archiving system in CEReS

16

モンゴルでの草本生態調査での一コマ
Field survey's snapshot for grassland ecosystem study in Mongolia

新産業創生プロデュース活動でのプレゼンの様子
One snapshot in presentation to society.

4k ディスプレイ 6 枚による「リアルタイムひまわり動画」装置
Quasi-real-time display system by six displays of 4k resolution at Chiba University Library.

CEReS - CENTER for ENVIRONMENTAL REMOTE SENSING

17

02 Program

入江 仁 土 准 教 授

Assoc. Prof.Hitoshi Irie

最 先 端 な 地 上 リ モ ー ト セ ン シ ン グ の ひ と つ 「 MAX -DOAS 」 法 と は博士（理学）

Multi-Axis Differential Optical Absorption Spectroscopy の略。和訳

It is the acronym for the Multi-Axis Differential Optical Absorption

は多軸差分吸収分光法。太陽の紫外光や可視光を光源とした受動Spectroscopy. It is a passive remote sensing technique utilizing

型の地上リモートセンシング手法のひとつ。人工衛星から測定さsunlight in a UV/visible range. It can make the precise measurement

Ph.D.

れる二酸化窒素（NO2）などの大気成分の対流圏濃度データを、 of concentrations of atmospheric components such as nitrogen
人工衛星とは独立に地上から精密に測定できます。ＳＫＹＮＥＴ

dioxide (NO2) independently of satellite observations. Some SKYNETのいくつかのサイトにも配備されています。

sites have been equipped with MAX-DOAS.

私たちは平成 28 年 9 月にオランダで実施された国際相互比較実We participated in the International intensive observation

験に参加しました（写真）。当研究室の MAX-DOAS 装置を観測仰

campaign in the Netherlands in September 2016 (Figure). We

角・方位角ともに 0.1 度という高精度で設置、連続観測を実施しwere very careful of installing the instrument, with an accuracyて大変貴重なデータの取得に成功しました。測定されたスペクト

of instrumental elevation and azimuth angles within 0.1 degrees

ルデータを独自の差分吸収分光法 (DOAS 法 ) やインバージョン法

and finally successful in acquiring valuable data. The spectrumで解析し、エアロゾル・無機ガス (NO2 等 )・有機ガス ( ホルムア

data were analyzed with our own program to retrieve multi-

ルデヒド等 ) といった大気中の多成分の濃度情報をリトリーバル

component concentration information in the atmosphere, such as

しました。他の国際グループのデータとの比較による精密な評価

aerosols, inorganic species (e.g., NO2), and organic species (e.g.,を経て、新しい大気環境観測手法の国際標準化や欧米の大気環境

formaldehyde). This contributes to International activities for world-

衛星データの検証に貢献します。

wide standardization of new atmospheric-observing techniques andvalidation of satellite observations.

どの よう な 研 究 をしているか
当研究室では、最先端のリモートセンシング技術・情報処理を駆Irie laboratory utilizes the advanced remote sensing and information

使し、いつ、どこで、どの程度、地球大気環境が変動しているか、 processing techniques to study when, where, and how much the

各国の対流圏中の NO2 存在量の年平均値。単位はキロトン。灰色は月平均値。
Annual mean tropospheric NO2 burdens over respective
countries in kt. Monthly means are shown in gray( 左 ) 2005 〜 2011 年と ( 右 ) 2011 〜 2015 年の NO2 の大気中カラム濃度の年増加量の地理的分布。差し込み図は、2012 〜 2015 年の韓国における年増加量、2013 〜 2015 年の日本における年増加量。
Annual changes in tropospheric NO2 columns (left) for 2005-2011 and (right) for 2011-2015. Insets represent annual changes over
Korea for 2012-2015 and over Japan for 2013-2015.

さらには、その変動メカニズムを研究しています。気候変動・広atmospheric environment is changing and hence to study its

域大気汚染問題 (PM2.5 問題を含む ) といった地球規模の大気環境

mechanisms. The research topics are closely related to well-known

問題に密接に関係した研究です。

global environment problems such as the global-scale air pollution

世界最先端の研究を行うにあたり、1）人工衛星からのグローバル(including PM2.5) and the climate change.

なリモートセンシング観測と地上からの精密なリモートセンシン

To conduct the worldʼs top level research, Irie laboratory has 3

グ観測を独自に融合した手法、2）最先端リモートセンシング技研究を社会の中でどのように活かすか

advantages; 1) a unique synergistic use of global-scale-observing術を活用した多成分同時観測（MAX-DOAS 法など）、3）独自の国

satellite remote sensing techniques and precisely-observing ground-

観測に基づいて地球大気環境の現状を正確に把握することで、数We found an evident decrease of 6% year -1 in the NO2 pollution level

際地上リモートセンシング観測網（SKYNET）による多点観測をbased remote sensing techniques, 2) multi-atmospheric-component

値モデルの不確実性や各国地域の排出量公表値の客観的評価を可

over China after 2011. The grid-basis trend analysis implies that the

能とし、ひいては将来の予測精度の向上、安心した社会につながrapid decrease occurred on a provincial or larger spatial scale andることが期待されます。具体的な最近の研究成果としては、2011

was likely due to a nationwide action such as the widespread use of〜 2015 年において中国上空の NO2 汚染レベルが年 6％の速度でdenitrification units. In Japan, a turnaround indicating an increase

強みとしています。当研究室は既に、国内は千葉、沖縄辺戸岬、 observations utilizing the most advanced, unique remote sensing
福江島に、海外は中国、タイ、モンゴルに SKYNET 観測サイトを

techniques (e.g., MAX-DOAS), and 3) a unique global-wide

展開しています。

observations with International ground-based remote sensing
network (SKYNET). Our own SKYNET sites have been distributed
widely in Asia, including China, Thailand, and Mongolia as well asJapan.

減少していることが分かりました。NO2 汚染レベルの変化を 2011

was observed after 2013. The increase found in Japan was likely

年以前と以後に分けて、また、緯度経度 0.5 度 ( およそ 50km) のdue to increased nitrogen oxides emissions from the power plant

格子毎に見積もるなど詳細な要因解析により、脱硝装置の普及な

sector as the significant substitution of thermal power generation

どの国家レベルでの大気汚染対策の効果が示唆されました。日本

for nuclear power occurred after 2011. These finding are based on

では 2013 年から NO2 汚染レベルがやや悪化する傾向が認められsatellite remote sensing data, which were validated quantitatively

ました。原子力発電から火力発電への転換の影響が示唆されましusing our own MAX-DOAS observations. Further investigation of theた。東アジア域としては総じて 5 年前のレベルに回復していましobserved dramatic changes will provide an essential opportunity

た。この成果は、欧米の大気環境衛星データを当研究室が独自に

to test our understanding of physical-chemical processes and

実施した MAX-DOAS 法による地上リモートセンシングで検証しemissions.

たことで定量化することができました。各国地域の排出量公表値と最新の数値モデルで再現できるか。ここに新しい事実が眠っていると考えています。
人工衛星と地上からのリモートセンシング融合手法のイメージ。
Schematic illustration for the unique synergistic use of satellite and ground-based remotesensing techniques.

18

http://www.cr.chiba-u.jp/lab/Irie-laboratory/

オランダでの国際相互比較実験の様子。左は当研究室の学生との写真。
Pictures taken during an International intensive observation campaign in the Netherlands.
(left) A picture with a student from Irie laboratory.

CEReS - CENTER for ENVIRONMENTAL REMOTE SENSING

19

02 Program齋藤 尚 子 准 教 授

Assoc. Prof.Naoko Saitoh

リトリーバルとは

博士（理学）

人工衛星に搭載されたセンサーは、大気中の分子が太陽もしくはA space-borne sensor observes atmospheric molecules by utilizing

地球から放出された電磁波を吸収もしくは散乱する特性を利用しtheir absorption or scattering of radiation emitted from the sun orて、大気分子の濃度を観測しています。このように、センサーで

the earth. Thus, it is called “retrieval” to derive some information of

観測された電磁波データから地表面や大気などの情報を抽出する

the earth surface and atmosphere from radiation obtained with a

ことを「リトリーバル」と言います。GOSAT/TANSO-FTS の熱赤

sensor. The thermal infrared band of GOSAT/TANSO-FTS observes

Ph.D.

外バンドでは、二酸化炭素やメタンが地球表面から放射される赤CO 2 and CH 4 by using the property that they absorb radiation

外線を吸収し、さらにその温度に応じて赤外線の再放射を起こす

emitted from the earth surface and then re-emit radiation as a

ことを利用して、二酸化炭素やメタンの濃度を観測しています。 function of the ambient temperature. The intensity of absorption
大気分子による赤外線の吸収の強さは波長によって異なるため、 of thermal infrared radiation by atmospheric molecules varies
センサーで観測される様々な波長の赤外線には、様々な高度の大depending on wavelength, and therefore, thermal infrared spectra

気からの放射が含まれています。大気分子の濃度の高度分布のリ

obtained with a space-borne sensor include radiation emitted

トリーバル精度を上げるためには、できるだけ細かい波長分解能

from the atmospheres of different altitude levels. For a precise

で観測を行うことが望ましく、GOSAT/TANSO-FTS はフーリエ分

measurement of vertical distributions of atmospheric molecules,

光計を採用することで高い波長分解能を実現しています。私は、 it is desirable to make observations with as high a wavelength
この高波長分解能を最大限に活かして温室効果ガスの高度分布をresolution as possible; to achieve a high wavelength resolution, a

導出するアルゴリズムを開発しています。

Fourier spectrometer is adopted for GOSAT/TANSO-FTS. I havebeen developing an algorithm to retrieve vertical distributions ofgreenhouse gases by taking full advantage of this high wavelength
resolution.

CH4 V01.00 2010/10 680 hPa

395

400

90˚
75˚
60˚

CO2 [ppm]

30˚
15˚
0˚
-15˚

どの よう な 研 究 をしているか-30˚

Our group has been conducting a study on global atmosphere

気の研究を行っています。温室効果ガス観測技術衛星 GOSAT（いby utilizing satellite data. A Japanese satellite, Greenhouse Gases

ぶき）は、2009 年に日本が世界に先駆けて打ち上げた温室効果

Observing Satellite (GOSAT), “Ibuki”, which was launched in 2009,

ガス観測に特化した世界初の人工衛星です。研究室では、GOSAT

is the first satellite that is dedicated to greenhouse gas monitoring.

に搭載されている温室効果ガス観測センサー TANSO-FTS の熱赤We develop an algorithm to retrieve greenhouse gases such as

外波長のスペクトルデータから、二酸化炭素やメタンなどの温室

CO2 and CH4 from thermal infrared spectra obtained by TANSO-

効果ガスを導出する手法（リトリーバルアルゴリズム）の開発を

FTS on board the GOSAT. We also conduct a validation study based航空機
航空機(日平均)TANSO-FTS
先験情報

385

-45˚

私の研究室では、人工衛星データを利用したグローバルな地球大

390

-60˚
-75˚
-90˚
180˚ 210˚ 240˚ 270˚ 300˚ 330˚

380
0˚

30˚

60˚

90˚ 120˚ 150˚ 180˚

GOSAT/TANSO-FTS で観測された 700 hPa 気圧面のメタン濃度分布（2010
1.70
1.75年 10 月の月平均値）
1.80
1.85
1.90
1.95
ppmv
Monthly average of CH 4 concentrations
on 700 hPa in
October 2010 observed with GOSAT/TANSO-FTS

1

4

7

10

1
4
7 10 1Month (2010 - 2012)

4

7

10

東南アジア上空の GOSAT/TANSO-FTS と航空機の上部対流
圏の二酸化炭素濃度データの季節変動（2010 − 2012 年）
Seasonal variations of upper tropospheric CO2
concentrations from GOSAT/TANSO-FTS and aircraft dataover East Asia (2010 − 2012)

CO 2 [ppm]

395

45˚

390

385

航空機
TANSO-FTS
先験情報
380

0

15

30

45

60

75

90

Longitude

105 120 135 150

日本−ヨーロッパ間の GOSAT/TANSO-FTS と航空機の上部
対 流 圏 の 二 酸 化 炭 素 濃 度 デ ー タ の 比 較 結 果（Saitoh et al.
[AMT, 2016] の図 6b より改変）
Comparisons of upper tropospheric CO 2 concentrations
between GOSAT/TANSO-FTS and aircraft data during flights
between Japan and Europe (modified from Figure 6b of
Saitoh et al. [AMT, 2016])

行っています。さらに、衛星のスペクトルデータから導出した二on comparisons of our retrieved CO 2 and CH 4 data with other

酸化炭素やメタンなどの濃度データを他の信頼性の高い濃度デー

more reliable in-situ data. We study global distributions, seasonal

タと比較することで、衛星データの精度を検証しています。そのvariations, and inter-annual variations of greenhouse gases by

研究を社会の中でどのように活かすかようにして得られた「信頼性の高い衛星データ」を利用して、全

analyzing our validated satellite data.

人工衛星による観測の利点は広範囲・長期間の連続観測ができる

The advantage of satellite remote sensing is its long-term

ことです。二酸化炭素やメタンなどの温室効果ガスは大気中の寿

continuous measurements in a global scale. Greenhouse gases

命が長いため、排出源・吸収源がある地域だけではなく、全球でsuch as CO2 and CH4 have a longer life time in the atmosphere, and

濃度をモニタリングする必要があります。GOSAT の後継機の打ち

therefore, their concentrations should be monitored globally as well

上げも決まっていますので、衛星による温室効果ガス濃度の全球・

as in the vicinity of their source and sink regions. The successor of

長期間データセットを作成したいと思っています。

GOSAT will be launched in the near future; I would like to make a

球の温室効果ガスの濃度分布や季節変動・年々変動の解析を行っています。

long-term global data set of greenhouse gases based on satellite
measurements.

研究グループメンバー（H28 年度）
Group members (FY2016)

20

研究グループゼミGroup seminar

衛星データ解析に使用するサーバー群
Servers for analyzing satellite data

http://www.cr.chiba-u.jp/lab/Saitoh-laboratory/

CEReS - CENTER for ENVIRONMENTAL REMOTE SENSING

21

02 Program

小槻 峻 司 准 教 授

Assoc. Prof. Shunji Kotsuki

全球大気データ同化・天気予報研究 と 社会への貢献

博士（工学）

近年、気候変動の影響と見られる激しい気象変化が地球規模で問Improving numerical weather prediction (NWP) is crucial for

題となり、安全な人類生存環境の保全には、天気予報精度の向上

protecting human environments. Data assimilation plays an essentialが必須となっています。スーパーコンピュータを用いた数値天気

role in NWP, since it provides initial conditions for NWP models.

予報分野で、データ同化は根本的な役割を果たしており、特に並In particular, ensemble data assimilation has become important

列計算に適したアンサンブルデータ同化分野は近年、気象学を中because of their suitability for the parallel computing systems used

心に著しく研究・発展が進んでいます。私たちはこれまでに、理in supercomputers. We have been developing a global atmospheric

化学研究所・東京大学・JAXA と共同で全球大気データ同化シス

data assimilation system, which incorporates the Nonhydrostatic

テム NICAM-LETKF を開発してきました。このシステムは東京大Icosahedral Atmospheric Model (NICAM) and the Local Ensemble

学を中心に開発が進められてきた全球大気モデル NICAM と、高Transform Kalman Filter (LETKF), in collaboration with RIKEN, the度なアンサンブルデータ同化手法 LETKF を結合したシステムであUniversity of Tokyo, and JAXA. This system has been running on the

Ph. D.

り、多種多様な衛星観測がデータ同化により利用されています。 JAXA supercomputer since 2017 as NICAM-LETKF JAXA Research
このシステムは 2017 年から、JAXA のスーパーコンピュータ上で Analysis (NEXRA).
NEXRA という名称で運用されています。

環境 予測 科 学 と はどのような研究か

JAXA のスパコンで準実時間運用されている全球大気データ同化システム NEXRAThe near-real-time global atmospheric data assimilation system NEXRA
running on the JAXAʼs supercomputing system

平成 30 年７月豪雨における NEXRA によるアンサンブル平均降水予測
Ensemble-mean precipitation forecasts by NEXRA: A case for
Record-Breaking Rainfall in Japan in July 2018

気候変動が大きな問題となる中、地球の大気・海洋・陸水循環シWith climate change now becoming a major issue, understanding

ステムを理解する事は科学の大きな使命です。そして経験科学に

the Earth's atmospheric, marine, and hydrological systems is a major

おける理解とは、その予測可能性を拡げる事に他なりません。我々

goal of earth science. “Understanding” in empirical sciences meansの研究室では、気象・水文現象などの地球環境を対象とし、地球

exploring and extending “predictability”. Our research group promotes

観測衛星と各種予測手法を融合する、環境予測研究を推進していprediction sciences for the terrestrial environments by combining

淡水供給システムとして重要な陸域水循環に、現在の人間活動はSince the issue of climate change become increasingly important,

ます。予測には、スーパーコンピュータを駆使した数値シミュレー

satellite observations and various prediction methods. Here, statistical

大きな影響を与えています。私たちはこれまで、京都大学と共同

evaluating the impact is urgently required. For impact estimates

ションや機械学習を用い、予測と観測の融合にはデータ同化に代

mathematics including data assimilation and machine learning play

で人間活動を組み込んだ統合水資源モデル SiBUC を開発してきまof climate change, we have been developing an integrated water

表される統計数学を駆使します。地球科学・計算科学・統計数学

important roles to improve predictions by incorporating massive satellite

した。このモデルは、自然水循環を表現する陸面モデル・河川モ

resources model (Simple Biosphere including Urban Canopy;に跨る分野横断研究により、新しい環境予測科学を切り拓きます。 observations. We are pioneering the state-of-the-art environmental

デル、人間活動を表現するダム操作モデル・灌漑モデル・作物モ

SiBUC), in collaboration with Kyoto University. This unique model

prediction sciences through cross-disciplinary research covering earth

デルの 5 つのサブモデルから構成されています。この中で、衛星

can simulate the natural water cycle on land, as well as rice yields

science, computational science, and statistical mathematics.

観測データはモデルを駆動するための初期値・境界値の入力デー

and the effects of human activities (such as dam operations, water

タとして活用されています。また、この統合水資源モデルと全球

withdrawal, and irrigation). Satellite observations are used as initial

気候モデルの予測する将来気候変化を元に、100 年スケールの水and boundary conditions to drive the model. We are exploring to

資源変動を予測する研究を進めています。

assess climate change impacts on water resources using the SiBUC

統合水資源モデル開発 と 気候変動の影響評価

model, and link our outcomes to society for realizing sustainable
and resilient societies.

非静力学正 20 面体格子大気モデ
ル NICAM による世界の降水予測
A global precipitation forecast
using the Nonhydrostatic ICosahedral Atmospheric Model NICAM

22

統合水資源モデル SiBUC で見積もられた
気候変動に伴う世界の陸域水循環変化
Climate change impacts on hydrological cycle estimatedby an integrated water resources model SiBUC

研究室 HP：https://kotsuki-lab.com/
個人 HP：http://www.kotsuki-shunji.com/
CEReS - CENTER for ENVIRONMENTAL REMOTE SENSING

23

03 Program

近藤昭 彦 教 授

Prof. Akihiko Kondoh

生活圏科学とは

理学博士

人の暮らしが営まれている地球表層における人と自然の関係性に

The life layer science is the science on the relationship between

関する科学を生活圏科学と名付けました。近藤研究室における研human and the nature of the earth's surface layer. The subjects in

究課題はすべて人の暮らしと関わっています。黄砂の発生や土地

my laboratory are concerning the life of human being. Followingの劣化を引き起こす乾燥・半乾燥地域における人と自然の関係はtitles are the example of my research fields. Desertification : what

どうあるべきか（砂漠化問題）、近代化の過程で劣化してしまっis the sound relationship between human and the nature in the

た湖沼の水質をどのように改善し、暮らしやすい地域を創生する

arid and semi-arid region where dust outbreak, deterioration ofか（閉鎖性水域の水問題）、リモートセンシングをもっと身近なsoil productivity, are the serious problem ? Water environment in a

道具にできないか（ドローンによる農業支援）、原子力災害被災

closed lake system : how we improve contaminated water quality in

地域における人と自然の関係性をどう取り戻すか、ＲＳ／ＧＩＳ

the lakes during the history of modernization, and creat favorable

を駆使しながら、皆さんと一緒に考えたいと思います。

region ? UAV remote sensing : how we can make remote sensing

Dr.Sc.

closer to the life ? Nuclear disaster : How we can take back lost
relationship between human and the nature in the forced evacuation
area by radioactive contamination. I would like to consider theseissues with you by using RS and GIS with sweat in the fields.

どの よう な 研 究 をしているか
環境リモートセンシングとは、リモートセンシング（ＲＳ）を活

Environmental Remote Sensing is a branch of science to explain

用して、人を含む生態系と、それを取り巻く周囲との相互作用を

an interaction between human, including ecosystems, and its

解明する学問分野です。環境問題、災害、事故等の様々な課題を

surroundings at the earth's surface using remote sensing (RS).

扱いますが、ＲＳを含む地理情報システム（ＧＩＳ）を駆使した

The subjects are various including environmental issues, disaster,

事実の認識と、その背後に潜む真実の発見を試みています。専門

accidents, and so on. The purposes of this field are not only to reveal

研究を社会の中でどのように活かすか

分野は人と自然の関係学である地理学といって良いでしょう。日

the fact, but also to find the truth behind the issues. Geography

科学は「社会によって支えられており、社会のために役立てる」 Science is supported by the society, so the outcome of the science

本及び世界で発生している様々な問題の実態認識を行うと同時

is the other expression of my specialty, which is a science on the

必要があります（世界科学会議、ブダペスト宣言）。その方法にshould be utilized for the society. Scientists reveal an idea forに、その背後にある様々な事情を知ることにより、問題の理解、 relationship between human and the nature. To recognize the actual

ついて科学者はひとつの考え方を打ち出しました。それはトラン

contributing the science to the society, that is transdisciplinarity.

解決を試みています。乾燥・半乾燥地域の環境問題、劣化した水

condition, and to understand the special circumstances, of the

スディシプリナリティー（超学際）と呼ばれ、様々な分野の科学

Scientists in the various fields should cooperate with stakeholders to

環境の回復、流域の水循環、ＲＳによる農業支援、原子力災害被problems arising at every where in the world, are the main action to

者とステークホルダー（関係者すべてでよいでしょう）が協働しestablish a research program to understand the issues, and guide to

災地の環境回復、等が現在の課題です。

solve the problem. Current themes are environmental issues in theて、問題を理解し、解決に導くという考え方です。近藤研究室で

the solution. I would like to realize transdisciplinary studies together

arid and semi-arid regions, restoration of deteriorated hydrologic

は研究者が勝手にやるデスクトップ環境研究ではなく、問題の現with scientists, stakeholders, and you. The study is not a desktop

environment, establishment of UAV (Unmanned Aerial Vehicle)

場でステークホルダーと一緒に汗（時には涙）を流しながら、真work, but the one to feel truth through our blood, sweat, and tears

remote sensing, support to radioactively contaminated region, and

実を感じとる研究を通して超学際を実現して行きたいと考えていat the scene of the problem to be solved.

others.

ます。

市民と協働するフィールドワーク。
Field work with citizen scientists.

ドローンによる畑作物モニタリング
Crop monitoring by drone.

http://www.llsci.net/klab/

世界各地の環境、すなわち人と自然との関係をリモートセンシングと現地調査で調べます。
Research on the environment, the relationship between human and nature, with remotesensing and field survey.

24

強制された人と自然との分断。旧計画的避難区域の春。科学に力はあるか。
Forced decoupling between human and nature. Spring in former planned evacuation area.

CEReS - CENTER for ENVIRONMENTAL REMOTE SENSING

25

03 Program

本郷 千 春 准 教 授
Assoc. Prof.
Chiharu Hongo

農業リモートセンシングとは博士（農学）

医療分野において検診機器から得られる画像を診て医師が健康診

We can investigate variety of agricultural conditions and situation

断を行うように、宇宙から地球を撮影した衛星画像を使って作物

such as yield of crops, nutritional condition of crops, soil types andの収量、作物の栄養状態、土の種類、病虫害の発生状況などを調

occurrence of pest & diseases, through analysis of satellite imagery

べることができます。

of surface of the earth, like a doctor diagnoses our health conditions

これらを調べるためには、実際の田畑や作物から得られる収量やby investigating imagery taken by medical devices.

品質などのデータと衛星画像を付き合わせ、その関連を明らかにIn our investigation, we evaluate correlation between satellite data

して推定式を作成します。この式を使うと、実際に現地に行って

and actually measured data and then develop a formula to estimate

データを測定しなくとも衛星画像から田畑の状態を見極め、作物

the conditions and situation. By using this formula, we can estimateの収量や品質を推定・予測することが可能になります。衛星画像

the agricultural conditions without visit to the field. Since satellite

は広い範囲を一度に調べることができますので、自然災害にあっimagery can cover wide area, we can evaluate, for example, damage

た田畑の被害状況を広域にわたり確認したり、耕作が放棄された

situation of agricultural fields or actual situation of abandoned

山奥の土地の現状を知るのにも役立ちます。

agricultural field in mountainous area through analysis of thePh.D.

satellite imagery.

水田での分光反射計測
Measurement of spectral reflectance in paddy field

衛星データから作成したコムギの窒素施肥指針マップ
Satellite data derived map of nitrogen fertilizer recommendation for wheat

ど の よ う な 研 究 を しているか

研究を社会の中でどのように活かすか「宇宙からアジアの農地を見つめる」研究に取り組んでいます。 Our research is related to “Watch the Asian agriculture from space”.

―気候変動適応策としての農業保険システムへの活用――Utilization of remote sensing for damage assessment in

当研究室では、空間情報を活用して水稲の収量推定及び減収割合

agriculture insurance as adaptation to climate change toward theを評価し、農業保険制度における損害評価の効率化とコスト削減

sustainable society―に貢献する新たな評価手法を構築し、日本とインドネシアで社会We have been conducting research on new method of damage

実装を行っているところです。リモートセンシングデータ等を活

assessment for rice through estimation of yield and decrease ratio

用することにより機動的な損害評価が実現する事は、損害評価のof the yield, utilizing spatial information. We are now in process

緑色のイネや黄金色のコムギを衛星から眺めると、その景色は今

Satellite imagery showing, for example, green rice or golden

年の収穫量や干ばつ害の被害状況を物語っています。当研究室でwheat can tell us the yield or damage situation of such crops. Inは、環境保全の側面に配慮した食料生産システムの持続的な向our lab, variety of spatial information such as satellite data, GIS,

上と発展を目指し、リモートセンシングデータ、GIS、気象情報、 meteorological data and field investigation data is used for analysis
地上計測等の環境診断情報を駆使して食料生産基盤を診断した

and diagnosis of environmental and agricultural situation. And

り、空間情報を活用した手法を社会実装するための研究を行ってimplementation of the methods utilizing the spatial information isいます。

also our major activity.

近年、食料安全保障が世界的に大きな関心を集め、それに関する

In recent years, the food security has become a major concern in

研究や種々の試みがなされています。持続的な発展を実現する上

many countries and a lot of research has been conducted on thisでは、食料生産に携わる多くの人達に対する教育の面が極めて重topic world widely. In order to realize the sustainable development

要であると言う観点から、研究と教育を両輪とした活動を国内・

and improvement of agriculture and society, we are confident that

国外の関係者と連携して行っています。

the education to all people concerned in food production is quite

効率化とコスト削減、また社会インフラの強化につながります。 to implement the new damage assessment method in Japan and
さらに、地球規模で起こる気候変動によって受ける収穫のダメー

Indonesia. This method can substantially contribute to reduction

ジを農業保険によって軽減し農家が継続的に農業生産ができるよof the time, costs, and man power which is a key to success for

う支援することは、農業の持続性を担保することになると同時に、 implementation of the agricultural insurance.
国家として国民のために保障しなければならない食料の確保、即From perspective of the food security, the agricultural insurance

ち食料安全保障の実現に寄与することから大きな社会的価値があ

is considered to play a key role to realize sustainable agriculture,

ると言えます。

consequently strengthening the social infrastructure. So our research

important. So, in our laboratory, priority is put on both research andactivities can have significant value to improve the agricultural

education and the two activities are conducted closely together

insurance and help supporting the food security and converting our

like two wheels of a car moving ahead together. And since the foodsociety to sustainable world.

security is quite international subject, our activities always invite

http://www.cr.chiba-u.jp/lab/Hongo-laboratory/

various researchers and people from every corner of the world.

農業保険金算定のための損害評価結果
Decrease in rice yield for calculation of agricultural insurance indemnity

26

学生、行政職員、生産者によるフィールド調査の様子
Field investigation with students, government officers and farmers

CEReS - CENTER for ENVIRONMENTAL REMOTE SENSING

27

03 Program

楊 偉 特任助教

Assist. Prof. Wei Yang

定量的衛星リモートセンシングとは博士（理学 )

定量的衛星リモートセンシングは物理的や経験的なモデルに基づQu a nt i t ati ve re m o te s e n sin g refers to t h e ext ra ct io n o f

き、様々な数学手法を用いて衛星観測データから地球表面におbiogeochemical and biophysical parameters of the Earth surfaces

Ph.D.

ける生物・化学・物理パラメータの抽出することです。例えば、 from remotely sensed data using variable mathematical techniques.
CEReS が管理しているひまわり８号のデータを用いて、地表面温For example, the land surface temperatures can be extracted from

度が抽出できます。このような研究はグローバルや大陸スケール

the Himawari 8 data sets, which are now managed by CEReS.

で自然現象のメカニズム解明に不可欠です。

This kind of study is necessary for understanding the natural
phenomenon at global and continental scales.

米国・アラスカ州における現地調査の様子
Field Investigation at Alaska, USA

日本・富士北麓おける現地調査の様子
Field Investigation at Fuji-san, Japan

研究を社会の中でどのように活かすか
人類と自然の関わりはとても複雑であるため、人類の活動が自然

Since the relationship between human beings and natural

界に及ぼす影響は、「起きてみないとわからない」ことが多いです。 environments are extremely complicated, influences of human

どの よう な 研 究 をしているか
私の研究は陸域生態系における定量的衛星リモートセンシング及My research field refers to quantitative remote sensing of terrestrial

びその応用です。今まで取り組んできたのは、衛星リモートセン

ecosystems and its applications. The study topics I have undertaken

シングと GIS を用いた植生・湖沼の環境変化のモニタリングに関

until now mainly focused on monitoring environmental changes

する研究です。三つのキーワード、すなわち、フィールドワーク・of inland waters and terrestrial vegetation using satellite remote

リモートセンシング・モデリングに集約できます。例えば、衛星

sensing and geography information system. In other words, my

データおよび生態系プロセスモデルを用いて、北方林の林床植生

research needs to integrate field works, remote sensing and指数・葉面積指数や湖沼・河川の水質パラメータ（クロロフィル

environmental modeling. For example, I have developed a series ofa 濃度或いは懸濁物質濃度など）、土地利用・土地被覆の変化によremote sensing algorithms for monitoring the understory vegetation

るランドスケープの変化などの推定・モニタリングに関する研究

and leaf area index of boreal forests, water quality parameters (e.g.,を行ってきました。開発したモニタリング手法を検証する為に、 chlorophyll-a concentration, turbidity) for Japanese and Chinese
様々な研究地域で現場調査の行うことが必要です。

lakes, changes of landscapes caused by land-use/land-coverchanges. In order to validate the proposed algorithms, field works
are necessary for different study areas.

しかし、一度起きた変化はなかなか取り返しがつかないです。こactivities on natures often cannot be understood unless they

うした変化をモデルで予測できれば、起こりうる危機に、前もっhappened. Unfortunately, many anthropogenic influences are notて備えることができるでしょう。そのためには二つの必須なもの

recoverable. In order to be prepared for the coming risks, predictionsがあります。一つは、現実に近い結果をシミュレーションできるof possible changes by environmental models are needed.

モデルです。この点に関しては、フィールドデータや実験データ

Consequently, two issues are required to achieve this objective.

に基づいて対象をよく調べて、自然現象のメカニズムを解明し、 First, environmental models should simulate realistic environments
起こりうる様々な条件を想定し、モデルの精度を検証することがaccurately. In order to do so, in situ data and experimental data are

不可欠です。もう一つは、モデルを駆動するために必要な高品質

necessary to reveal the mechanisms of variable natural phenomenonのデータセットです。現地調査で得られる情報や知見は正確ですand to evaluate the performances of the models. Second, high

が、時間的・空間的な制約が多いです。しかし、新しい空間解析

quality input data for driving the environmental models should be

技術（リモートセンシングと GIS）をフィールドサイエンスに積

provided. Although the in situ data are usually with high accuracy,

極的に取り入れれば、双方の成果を融合し、自然を観察する能力

their availabilities are often spatially and temporally limited. On

を飛躍的に向上させることができ、マイクロからマクロまで様々

the other hand, novel remote sensing techniques provide new

な視点から自然現象を総合的に解明することが可能となります。 opportunities to overcome the limitations. Therefore, combination
こうすると、より現実に近い予測ができるでしょう。この予測結of remote sensing, GIS and in situ measurements can generate

果を指針として、有限な地球資源をより計画的・合理的に利用し、 observations from micro to macro scales, consequently yield
人類社会の発展を持続可能にするための方策を導き出したいと考

clearer understandings on natural phenomenon. More accurate

えています。

simulations can also be achieved through doing so. By using theeffective predictions on future Earth, better decisions can be madeto guarantee the sustainable developments of human societies andnatural environments.

定量的衛星リモートセンシング (cited from Yang et al., 2013)
Demonstration of Quantitative Satellite Remote Sensing (cited from Yang et al., 2013)

28

衛星データから見えた湖沼におけるアオコ
Satellite Observation of Algae Bloom in an Inland Lake

衛星データから全球的な Case-1 と Case-2 水域の空間分布
Global Distribution of Case-1 and Case-2 Waters from Satellite Data

CEReS - CENTER for ENVIRONMENTAL REMOTE SENSING

29

共同利用・共同研究拠点として
As Joint Usage / Research Center

外部資金による研究プロジェクト
CEReS ではその研究力を活かし、科学研究費補助金による研究、 CEReS has been using the research experiences and conducting

大学に附置される研究施設のうち、全国の関連研究者に利用させることにより、共 同 利 用 ・ 共 同 研究拠点とは

我が国の学術研究の発展に資するものとして文部科学大臣が認定した研究施設。

リモートセンシングは、理学、工学、農学、環境、気候など多く

Remote sensing is connected with so various disciplines such asの分野に関係しており、異分野融合、新分野創生につながる場を

science, engineering, environment, and climate that it can offer

提供します。また、その社会的な応用も多岐に渡っています。

platforms for an integration of different fields and creation of new

他機関から受託された研究、契約に基づく共同研究を数多く行っ

several studies afforded by Scientific Research Grants andています。

contracted by other institutes.

獲得している研究資金
Acquisition of research grants
科研費 / KAKENHI (Grants-in-Aid for Scientific Research)( 基盤研究 (B)) 作物モデル及びドローンデータを用いた水稲病害による減収リスク評価手法の構築

私たちは共同利用・共同研究拠点として文科省の認定を受けた、 fields. It also offers a quite number of social applications.

(Scientific Research(B)) Development of risk assessment method for rice yield reduction by disease using crop model and drone data

全国で唯一のリモートセンシングを専門とする研究センターで( 基盤研究 (B)) 国際観測網と気候モデルによる有機エアロゾルの紫外可視光吸収特性に関する研究の推進

CEReS is authorized as a joint usage/research center by MEXT*,す。毎年、公募により約 50 件の共同研究を採択し、その成果は、 being the only one center specializing in remote sensing studies.

(Scientific Research(B)) Promotion of study on the UV-visible optical absorption property of organic aerosols using a ground-based observation

年報や CEReS 環境リモートセンシングシンポジウム（共同利用研We select around 50 joint researches a year through an open

network and a climate model

究発表会）において発表されています。

application, and introduce the achievements in our annual reports or( 基盤研究 (B)) 大気・水文結合データ同化 −水文ビッグデータ同化による大気・水文予測の改善−

CEReS は総合大学に附置されたセンターとしての強みを活かし、 CEReS Symposiums.
平成 26 年度より大学内の異分野の教員の協力を得て、共同研究

To play a role as an Asian hub as well as the core of remote sensingの領域を拡大し、拠点としての活動の活性化を図っています。

studies in Japan, CEReS has promoted international joint researches.

また、日本のリモートセンシング拠点としてだけでなく、アジア

Besides an annual international symposium, several agreementsのハブとしての使命を果たすため、国際共同研究にも力を入れて

have been tied for an academic exchange and cooperation withいます。平成７年の設立以来、毎年、国際シンポジウムを主催しoverseas universities and institutions, encouraging active researchており、多くの海外の大学・研究所と部局間・大学間協定を結び、 cooperation.
研究協力及び人的交流を積極的に推進してきました。そして、平*MEXT: Ministry of Education, Culture, Sports, Science and成 26 年度からは国際共同研究の公募を開始しました。

Technology

共同利用研究の詳細については、HP ＞年報からご確認いただけ(Scientific Research(B))Land-Atmosphere-Coupled Data Assimilation: Improving Atmospheric and Hydrological Predictions byHydrological Big Data Assimilation( 基盤研究 (C)) ひまわり 8 号とフェーズドアレイ気象レーダによる積乱雲発達初期の高頻度同時観測(Scientific Research(C)) Synchronized observations by Himawari-8 and Phased Array Weather Radar for the initial stage of cumulonimbus( 若手研究 ) 高温宇宙環境での利用を目指す個体潤滑剤の摩擦特性評価と低摩擦メカニズムの解明(Early-Career Scientists) Investigation of lubrication properties and low friction mechanism by solid lubricant aiming utilization at elevatedtemperature space( 若手研究 ) 熱帯域の植生面温度に関する新知見獲得と植生呼吸・光合成量の推定精度向上への展開(Early-Career Scientists) Acquisition of New Knowledge on Vegetation Surface Temperature in the Tropical Zone and Development toward
Improving Estimation Accuracy of Vegetation Respiration and Photosynthesis

ます。http://www.cr.chiba-u.jp( 挑戦的研究 ( 萌芽 )) 多ビーム合成開口レーダによる環境リモートセンシング画像の高解像度化

2019 年度共同利用研究機関別採択数(Challenging Research (Exploratory)) Acquisition of New Knowledge on Vegetation Surface Temperature in the Tropical Zone andDevelopment toward Improving Estimation Accuracy of Vegetation Respiration and Photosynthesis

合計
49

国公立大学

32

私立大学

6

(Research Activity start-up) Extraction and High-Resolution Analysis of Anomalies in Land Surface Temperature during Extreme Heat in East Asia

その他研究機関3( 研究スタート支援 ) 高時間分解能・高空間分解能衛星データ融合による圃場単位の水稲生育段階モニタリング

一般企業

3

(Research Activity start-up) Monitoring paddy rice growth stage in field scale using fusion satellite data with high spatial and temporal resolution

その他

5( 研究スタート支援 ) 東アジアの猛暑時において地表面温度が極端化する異常地域の抽出と高解像度解析

CEReS 国際シンポジウム
CEReS International Symposium

特色 ある 共 同 研 究
VL（Virtual Laboratory）の形成

The research on climate change has been implementing since 2007.

平成 19 年度以降、東京大学大気海洋研究所、名古屋大学宇宙地球

It is named Virtual Laboratory ran by 4 university-collaboration as

環境研究所、東北大学大気海洋変動観測研究センターとバーチャ

followings;

ルラボラトリー（通称 VL）として 4 大学連携による気候変動研・Atmosphere and Ocean Research Institute, The University of究を実施しています。平成 28 年度には千葉大学で VL 講習会が開催されました。

その他の外部資金 / Others
国際協力機構、科学技術振興機構
JICA, JST SATREPS
環境再生保全機構
ERCA

GOSAT-2 と地上観測による全球のメタン放出量推定と評価手法の包括的研究
Estimation of Regional-Global Methane Emissions and Refinement of Its Estimate by GOSAT-2 andSurface Observation

宇宙航空研究開発機構
JAXA

GCOM-C/SGLI 幾何標定処理、及びオルソ補正アルゴリズムの維持改訂（2020 年度）
Maintenance of the algorithm for Orientation and Ortho-rectification of GCOM-C/SGLI

宇宙航空研究開発機構
JAXA

GCOM-C 大気補正済み陸域反射率、葉面積指数・光合成有効放射吸収率プロダクトの検証手法の開発および地上部バイオマス推定アルゴリズムの改良

Tokyo・Institute for Space-Earth Environmental Research, Nagoya
University

食料安全保障を目指した気候変動適応策としての農業保険における損害評価手法の構築と社会実装
Development and Implementation of New Damage Assessment Process in Agricultural Insurance as
Adaptation to Climate Change for Food Security

・Center for Atmospheric and Oceanic Studies, Graduate Schoolof Science, Tohoku University
・CEReS, Chiba University.
The latest Virtual Laboratory lecture was held at CEReS in
September 2016.

Development of validation method of GCOM-C atmospheric corrected reflectance, LAI, fAPAR products,
and improvement of above-ground biomass algorithm

VL 講習会
Virtual Laboratory Lectures

30

CEReS - CENTER for ENVIRONMENTAL REMOTE SENSING

31

環境再生保全機構
ERCA

国際観測網への発展を可能とする GOSAT-2 の微小粒子状物質及び黒色炭素量推定データの評価手法の開発
Development of GOSAT-2 PM2.5 and BC product validation methodology applicable to an international
observation network

国立研究開発法人科学技術振興機構
JST「観測の価値」を最大化するデータ同化・予測手法の開発
Advancing Data Assimilation and Prediction Methods to Maximize “The Value of Observations”

宇宙航空研究開発機構
JAXA

サクセスクライテリア達成度評価のための SKYNET 地上リモートセンシング観測網を基盤とした GCOM-C
大気プロダクトの検証研究
Validation study of GCOM-C atmosphere products based on the SKYNET ground-based observation
network for success criterion evaluation

宇宙航空研究開発機構
JAXA
宇宙航空研究開発機構
JAXA

GCOM-C 向けの陸域植生フェノロジー (LSP) と純一次生産量 (NPP) プロダクトアルゴリズムの構築
Algorithm development of land surface phenology (LSP) and net primary production (NPP) products for GCOM-C
次世代静止気象衛星ひまわり８・９号を用いた機械学習による高時間分解能降水推定および GPM 降水
マッププロダクトへの適用

Himawari-8
衛星データ

Satellite data

CEReS では、ひまわり各号、NOAA/AVHRR 等の衛星データを利Our primary function is to receive, process, archive, and distribute

用しやすいように補正・前処理したデータを蓄積し、研究者向け

satellites data such as Himawari imagers and NOAA/AVHRR freeに Web サイトより無償公開しています。特に、2014 年 10 月に打on the web for environmental studies. Himawari-8

ち上げられた「ひまわり 8 号」は観測チャンネル数が 16、解像度

October 2014 has 16 spectral bands imager, 2 times finer horizontal

launched inはこれまでの 2 倍、また観測頻度は 2 分 30 秒毎に 1 回と増加し、 resolution than Himawari-7ʻs instrument, and 2.5 minutes interval
短時間で発達する積乱雲や、火山の噴煙も捉えることが可能にな

rapid scan mode. These functions make it possible to track the rapid

りました。CEReS では気象庁よりひまわり 8 号データの提供を受

developing cumulus clouds or aerosols generated from volcanoes.

け、データの補正とその過去分の保存をして、これまでと同様に

CEReS receives the Himawari-8 data from Japan Meteorological

研究利用向けにデータを公開しています。

Agency, archiving and distributes the data to researchers worldwide.

Estimation of fine-time-resolution rain-rate by machine learning method using Himawari 8/9, and its
application into GSMaP
宇宙航空研究開発機構
JAXA

https://www.cr.chiba-u.jp/japanese/database.html

ひまわり 8 号
HIMAWARI-8

将来の衛星運用を視野に入れた、LEO および GEO 観測データの融合による植生物理量推定を目指した高頻度・
高解像度データ導出手法の開発
Development of high frequent and high resolution vegetation data by integrating LEO and GEO observations
considering future satellite operations

ひまわり 9 号
HIMAWARI-9

CEReS

気象庁

データ処理・保存・公開
Data archive and distribute

Meteorological Agency
気象衛星センター財）気象業務支援センター

Meteorological Satelite Center

Japan Meteorological BusinessSupport Center (JMBSC)

研究者

researcher

民間企業

private sector

データ
Data

SKYNET

http://atmos3.cr.chiba-u.jp/skynet/

大 気 環 境成分の地上観測網データ

Ground-based atmospheric observation data

CEReS は国際地上リモートセンシング観測網（SKYNET）におい

CEReS is a leading institute for the international ground-basedて主導的な役割を果たしています。SKYNET は各種大気環境成分

remote sensing atmospheric observation network, called SKYNET.

( エアロゾル・雲・微量気体・放射 ) を主な観測対象とし、アジSKYNET targets aerosols, clouds, trace gas, and radiations and is

ア域を中心に世界各地で連続データを取得しています。この活動

acquiring their data at many sites distributed globally, mainly in

により、SKYNET は国内外の研究者を密につなぐ国際ネットワー

Asia. Through this activity, SKYNET acts as an international network

クとしての機能も果たしています。得られた貴重なデータはホー

linking many researchers all over the world. Data are made open

ムページなどから公開し、国内外の衛星観測ミッションのデータ

to the public through our web sites and others, contributing toの定量的検証や気候変動研究・大気環境研究といった応用研究に

validation of data from various international satellite missions and役立てられています。

hence contributing to advanced climate researches and atmosphericenvironmental researches.

01

森林火災の煙が東へ移動する様子。可視バンドのカラー化により鮮明な画像で雲以外も観測可能になった。
The figure shows the smoke of the forest fires is moving eastward

03

全球を 10 分間隔で観測できる。観測の高頻度化により、短時間で発達する積乱雲や、火山の噴煙も捉えることが可能になった。
The shoter interval scan is able to track the rapid developing cumulus clouds and flow of the volcanoes smoke.

02

CEReS Gaia

01
32

SKYNET 国際地上リモートセンシング網の観測サイト
SKYNET observation sites

02

SKYNET 国際ワークショップの全体写真
Photo taken in the international SKYNET workshop

台風中心付近の発達の様子を鮮明に捉える。また高頻度観測データにより進路の予測にも用いられる。
The growth of clouds near the eye of a typhoon can be observed clearer by
short-interval scan.

http://www.cr.chiba-u.jp/databases/GLP/database-GLP.html

地理データ

Geospatial data

衛星データ、地図データ、研究成果図、地上写真などあらゆる地

CEReS has established the system called CEReS Gaia for exchanging

理空間データ共有するためのサイト CEReS Gaia を運用していま

geospatial data such as satellite data, map data, research products,

す。常時、国際的にクラスターサーバを拡張しており、インドネ

and ground photos. A mirror site has already started its operation in

シア大学とは既に接続されています。

University of Indonesia, and any research institutes can access withthe site.

CEReS - CENTER for ENVIRONMENTAL REMOTE SENSING

33

設備

教育

Facilities for Joint Usage

電波無響室

Education

Anechoic Chamber

マイクロ波観測のための実験室として電波無響室を所有しており、共同利用研究により使用することができます。当センターの電波
無響室の仕様は周波数 1~40GHz（マイクロ波）、寸長 6.6 ×幅 4.0
×高 2.4m です。この設備は電波環境試験、散乱実験、アンテナ・
マイクロ波装置の試験、宇宙用装置の試験等に活用できます。
Our anechoic chamber can operate in frequency range of 1
to 40 GHz (microwave) and size L6.6 x H2.4m. This facilities
are available for radio wave environmental test, scatteringexperiment, and antenna and microwave instruments including

融合理工学府地球環境科学専攻リモートセンシングコースでの学び
L e arn i n g at G rad u at e S c h o o l o f S c i e n c e an d En g i n e e ri n g
大学院では、リモートセンシングを独立した学問として深く学ぶことができます。その大学院について、詳しくご紹介します。
You can learn Remote Sensing as one single discipline at
graduate school in Chiba University. The details about thegraduate school are shown as below.

spaceborne instrument etc.

大学院融合理工学府
地球観測衛星の地上管制局

Satellite Ground Station2014 年に地球観測衛星の管制とデータ受信用の地上管制局（コマンド・テレメトリ：S バンド、データダウンリング：X バンド）を

千葉大学の理工系大学院は、これまで理学研究科、工学研究科、 Graduate School of Science and Engineering has been newly
融合科学研究科の三研究科構成でした。2017（平成 29）年 4 月か自然科学における真理の探究と、それらを基盤とする工学的な方

Satellite ground station with S band for command telemetry

学の学理の構築、両者の協奏による人類社会の課題の解決を目指

December 2014. The 3.6m diameter antenna and main control
room of satellite ground station locates on 9F and 8F ofEngineering Research Building Nishi Chiba campus. CEReS
provides the opportunity to use the facility for coorperative
research.

CEReS の大気観測装置群

established in April, 2017. In the education and research of thisらこれらを統合して融合理工学府が発足しました。この学府では、 new school, we aim at solving serious problems in human society

当センターの 9F に設置しました。
and X band formission data downlink was installed on 21

Graduate School of Science and Engineering

through both scientific and engineering approaches.

法による人類の幸福と社会の持続的な発展を目的に、理学及び工
していきます。

融合理工学府 地球環境科学専攻

Division of Earth and Environmental Sciences

融合理工学府には、5 つの専攻（数学情報科学専攻、地球環境科

Graduate School of Science and Engineering consists of five

学専攻、先進理化学専攻、創成工学専攻、基幹工学専攻）が設け

divisions, Division of Earth Science Environment being one of them.

られました。地球環境科学専攻は、理学分野の「地球科学コース」 The division has the following three departments:

CEReS Atemospheric Observation Systems

CEReS は、 エ ア ロ ゾ ル・ 雲・ 微 量 気 体・ 放 射 と い っ た 大 気 環境に関わる様々なパラメータを同時に計測する大気観測装置群（SKYNET 国際地上リモートセンシング観測網、大気ライダーシス
テム、差分吸収分光 (DOAS) システムなど）を有し、常時、連続データを取得しています。得られたデータは国内外の衛星観測ミッショ
ンのデータの定量的検証や気候変動研究・大気環境研究といった応用研究に役立てられています。また、NASA や JAXA をはじめとと工学分野の「都市環境システムコース」に加えて、理工融合型

・Department of Earth Scienceの「リモートセンシングコース」からなります。広い意味での地・Department of Urban Environmental System

球科学をベースに、エネルギー・資源・都市等、地球環境に関連

・Department of Environmental Remote Sensing

する問題を探求し、その解決のための新たな道筋を創造していき

Based on Earth Science in a wider scope, the Department ofます。地球観測技術としてのリモートセンシングは千葉大学の特Environmental Remote Sensing targets issues on energy, resources,

徴ある研究分野の一つであり、創立以来 20 年以上にわたる「環and global environment.

境リモートセンシング研究センター」の研究と連携した教育を実践します。

した他国際機関の装置を配備するスペースを提供することにより、

地球環境科学専攻 リモートセンシングコース

国内外の共同研究を促進しています。

Department of Environmental Remote Sensing

地球環境科学専攻の各コースの専門科目では、地球環境科学、リEach department of Earth and Environmental Sciences Division

CEReS has unique, massive atmospheric observation

モートセンシング、都市環境システムの領域にわたる高い専門性

offers subjects which can cultivate high quality specialty coveringsystems comprising instruments of the SKYNET internationalを養う科目を提供します。更にリモートセンシングコースでは、 earth and environmental sciences, remote sensing, and urban

remote sensing atmospheric observation network, lidars,

リモートセンシングによる地球環境観測の基盤となる基礎知識とenvironmental system. Department of Environmental Remotea n d di f fe renti a l op ti cal absorption spectrometer (DOAS)

主要な専門領域に関する高度な専門知識の修得のため、幅広くかSensing provides broad education programs in both master toi n s t r u m e n t s f o r o b s e r va t i o n s o f a e ro s o l s , c l o u d s , t ra c e

つ最終的に大学院博士後期課程までの 5 年一貫教育を視野に入doctoral courses for acquisition of basic knowledge regardingg a s e s , a n d ra d i at i o n s . Th e i r o b s e r vat i o n s a re co n d u c te d

れた教育課程を提供します。この課程を通じ、環境リモートセン

global environmental observation by remote sensing and advanced

continuously. The acquired data contribute to validation of

シング教育研究領域に関する体系的な知識の習得に加えて、それknowledge on specific fields.

data from various international satellite missions and hence

を専門分野の諸問題の解決に活用するための能力を高めていきま

contribute to advanced climate researches and atmospheric

す。「放射理論基礎」、「観測データ解析」、「リモートセンサ工学」、

e nv i ro n m e n t a l re s e a rc h e s . F u r t h e r m o re, s p a ce fo r o t h e r「地球観測社会システム」、「地球表層観測学」、「地球環境計測学」、

international institutes such as NASA and JAXA to collocate「地域環境リモートセンシング」、「大気リモートセンシング」、「陸

their instruments can be provided, enhancing international

域植生リモートセンシング」、「水循環リモートセンシング」など

collaboration activities.

の科目群を提供します。

34

CEReS - CENTER for ENVIRONMENTAL REMOTE SENSING

35

学部・大学院と CEReS

留学生

Under Graduate/Graduate School and CEReS
千葉大学 大学院 融合理工学府

環境リモートセンシング研究センターのCEReS では多くの留学生を受け入れていGraduate School of Science and Engineering

教員は大学院融合理工学府で地球環境科

ます。特にアジアからの留学生数が顕著

地球環境科学専攻

学専攻のリモートセンシングコースを担Division of Earth and Environmental Sciences

であり、リモートセンシング分野のアジ

リモートセンシングコース

アのハブとして機能していると言えます。

当しています。また、学部教育では、理学部 地球科学科、工学部総合工学科、情Department of Environmental Remote Sensing

CEReS accepts many overseas students.

報工学コースおよび都市環境システム
コースで卒業研究などを担当しています。
Th e p ro fe ss o r s o f C E Re S b e l o n g toEspecially the number of those from Asian
千葉大学理学部

千葉大学工学部

Faculty of Science

Faculty of Engineering

Department of Environmental Remote
Sensing, which is in Division of Earth andEnvironmental Sciences under Graduate
School of Science and Engineering.

Overseas Students

地球科学科

千葉大学他学部
other faculties

function as "Asian Hub" of remote sensing
field.

他大学

総合工学科

Departmentof Earth Science

countries is outstanding, that is why weother universities

情報工学コース

その他学科から

Department of Informatics
and Imaging Systems

other Departments

都市環境システムコース

留学生数（修了）Number of overseas graduates

Department of Urban
Environmental System

その他コースから

8other Departments1

大学院修了後の進路

イタリア
Italy

Future Careers

修士修了生

修士修了生は民間企業への就職が、博士修了生は教育・研究職への進学

就職が多くなっています。
After the graduation of master anddoctoral courses, students foundjobs in companies or academic

就職
（官公庁）

1 1 (0)
1 (0)
(0)

就職
（教育）

その他

5 (5)

その他

7 (2)

institutes.

平成 30 年〜令和元年度実績() 内は留学生人数

総数
17 (2)

就職（民間）
就職（民間）

7 (0)

1 (0)

1
イラン
Iran

ヨルダン
Jordan

就職
（官公庁）

77

中国
China

8
ベトナム
ベトナム
VietnamVietnam4
フィリピン
Philippines

1

インド
India

1

バングラディシュ
Bangladesh

ケニア
Kenya

43

1

カンボジア
Cambodia

就職（教育）

1

マレーシア
Malaysia

シンガポールSingapore

4

4
1

9
韓国
Korea

ネパール
Nepal

3
エジプト
Egypt

2 (2)

総数
21 (18)

3

5

博士修了生

モンゴル
Mongol

インドネシアIndonesia

13 (11)

学生の声
北神 貴久

博士前期課程修了 P hD Graduate

P ra ne M a ri el Ong

博 士 後 期 課 程 修 了 P h D G ra du ate

インドネシアの水田を対象として、マイクロ波リモートセンシング技術の社会実装に関する

My research was on near-ground aerosol analyses using lidar and other ground-based

研究を行っています。現地調査で取得した水稲の情報と合成開口レーダー画像を組み合わせ

instruments under the Environmental Remote Sensing Department. One of the advantages

た解析を行い、水害発生時における水稲の被害程度を推定する手法を構築しています。気候that this program offered is the ease of access to various instruments necessary to conduct

変動に伴い、今後も自然災害の増加が予想されていることから、迅速な被害把握を可能とす

my research. Aside from various lidar setups available: slant and vertical, such ground-based

る技術への需要が高まっています。研究を通して、得られる成果を社会的価値に直結する形

instruments are the aethalometer (for equivalent black carbon), the present weather monitor

で社会に還元することが可能であり、ひいては食料安全保障を担保することに繋がることを(for visibility), the integrated nephelometer (for scattering coefficients), the particle counters,

期待しています。

and the sky radiometers of SKYNET. Another advantage is the support they offered to attend

A subject of my research is application and implementation of microwave remote sensing technology

local and international conferences, which added to the experience and expanded my network

to paddy field in Indonesia. My research purpose is to develop a method to assess damage of ricein the same research field. Lastly, the diverse background of the students and professors inin paddy at time of flood through integration and analysis of both data by SAR (Synthetic Aperture

the lab provided good dynamics during research discussions, which I think contributed to

Radar) and data by field investigation work on site. Due to climate change, it is anticipated thatthe betterment of the formulation of research ideas. A key factor that helped me to finish mynatural disaster will occur more in future and that this will increase demand for advanced technology

degree.

to quickly analyze and evaluate damage caused by the disaster. I hope that results out of research
activity could make contribution to increase benefit to society directly and lead to promote food36

security eventually.

CEReS - CENTER for ENVIRONMENTAL REMOTE SENSING

37

沿革

Historical Background

昭和 38 年 4 月

工学部附属「天然色工学研究施設」設置

April 1963

Institute of Natural Color Technology (INCT) was established in Faculty of Engineering

アクセス
Access

千葉大学 環境リモートセンシング研究センター

Center for Environmental Remote Sensing, Chiba University〒 263-8522

昭和 51 年 4 月「天然色工学研究施設」内に隔測画像処理研究部設置

April 1976

Division of Remote Sensing Image Processing was established in INCT

昭和 61 年 4 月

学内共同利用研究施設「映像隔測研究センター」に改組

April 1986

INCT was reorganized to Remote Sensing and Image Research Center (RSIRC) as an independent

千葉県千葉市稲毛区弥生町 1-33
1-33 Yayoi-cho, Inage-ku, Chiba-shi, Japan
TEL : 043-290-3832（事務室）/ FAX : 043-290-2024

center in Chiba university

みどり台駅

平成 7 年 4 月
April 1995

「映像隔測研究センター」が廃止・転換され、全国共同利用施設「千葉大学環境リモートセンシング研究センター（CEReS）」として発足

環境リモートセンシングセンター

RSIRC was reorganized and expanded to Center for Environmental Remote Sensing (CEReS) as a
joint research center open to all universities

平成 16 年 4 月

国立大学法人に移行

April 2004

All national universities including Chiba University have been changed to “National University

平成 22 年 4 月

共同利用・共同研究拠点（環境リモートセンシング研究拠点）に認定

April 2010

38

西千葉駅

Corporations”

CEReS was authorized as “Joint Usage / Research Center” by Ministry of Education, Culture,
Sports, Science and Technology (MEXT)

CEReS - CENTER for ENVIRONMENTAL REMOTE SENSING39

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