衛星指標画像を用いた積雪域自動判別手法の検討
18323288 穴牛康太
1.はじめに新潟県は世界有数の豪雪地帯であり,雪による3.解析方法
3.1 教師データの作成

災害など甚大な被害を受けている．しかし,その一

衛星画像データは物体の性質や水分量によっ方で観光・リクリエーションへの活用や重要な水て反射強度が異なる.雪や雲は水分量が変化しや資源としての需要もある.このような雪の二面性すいため降雪期から融雪期にかけて様々な分光から,雪害防止対策だけでなく雪の利用という観特性を示す.それに加えて融雪期は山岳地帯にの点からも積雪量の推定が必要である.

み多くの雪が残り,植生の指標が高くなる.これら

積雪の多くは山岳地帯に分布しており,人が山のことから,NDVI, NDSI, WhiteNess の 3 つの指標

岳地帯に行き積雪を広域的に観測するためには,を合成した画像を教師データとして扱う. NDVI,多大な人的・経済的資源が必要となる.また,雪崩

NDSI, WhiteNess はそれぞれ,植物,雪,白色度の反や遭難といった危険が伴う.このような背景から,射を強調した画像である.3 つの指標は次のように衛星画像などのリモートセンシング技術を活用算出した.図１に衛星画像データを示す.

した研究が進められている 1）. 西原・谷瀬ら 2）（2019 年）の研究では,人工衛星データから抽出した積雪域から消雪した面積割合と融雪の進捗率が概ね一致していることが報告されており,積雪域を把握することが積雪量を把握することにつながると考えられる.

𝑁𝐷𝑉𝐼（正規化植生指標） =𝑁𝑖𝑟−𝑅𝑒𝑑𝑁𝑖𝑟−𝑅𝑒𝑑𝐺𝑟𝑒𝑒𝑛−𝑆𝑤𝑖𝑟

𝑁𝐷𝑆𝐼（正規化積雪指標） = 𝐺𝑟𝑒𝑒𝑛+𝑆𝑤𝑖𝑟
𝑊ℎ𝑖𝑡𝑒𝑁𝑒𝑠𝑠（白色度指標） =3√𝐺𝑟𝑒𝑒𝑛∗𝑅𝑒𝑑∗𝑁𝑖𝑟
10000

(1)
(2)
(3)

衛星画像を用いた積雪域の把握において雲はここで,Nir 近赤外域,Green は緑（可視光域）大きな影響を及ぼす.可視光域は,雪と雲の分光特Red は赤（可視光域）,Swir は短波長赤外の反射性が類似しているため判別が困難である.

率である.

そこで本研究では,指標画像を用いて,複数の人工衛星に対応した,積雪域の自動判別手法を検討することを目的とする.
2.使用データ
既往研究によると,学習精度は教師データが多いほど学習精度が向上することが明らかにされている.このように,学習には大量のデータが必要(a)可視光域であるため,短波長赤外を搭載し,5 年以上データ

図１のある Landsat8 の衛星データを使用し,教師データを作成した.

3.1(b) 指標画像
衛星画像データ

指標画像の分割

本研究では,積雪域と雲域の領域判別を目的と

また,Landsat8 にはピクセルごとの品質情報がしているため,画素値ごとに分類することが望ま付与された pixel_qa バンドが提供されており,雪しい.しかし,新潟県全域のフルシーン画像は約や雲が分類されている.このバンドの値を用いて7821×7941 の画素数で構成されているため,画素画像データに正解となるラベルを与えた.

ごとに学習を行うとデータ量が膨大であり学習する際に処理しきれない恐れがある.また,解析にが雪として判別されているケースが多かったが,かかる時間も膨大であると考えられる.したがっ海域と雲域の反射強度が異なることに加え,指標て,本研究では,指標画像を 64×64 サイズで学習をを用いて積雪域を強調した画像を教師データと行った.

して使用しているため,海域における教師データ

3.3 判別モデルの構築の与え方や前処理,データ数が不十分であったこ判別を行うためのモデルを構築するにあたっとが大きな原因であると考えられる.て,入力サイズが学習精度および判別精度に及ぼ

また,目視判別における評価を行った結果,三値す影響を考慮し,64×64 サイズで入力する形の判判別における精度が最も高かった（表 1）.このこ別モデルを構築した（図 3）.その結果,二値分類,三とから与えるラベルを増やすことで詳細な情報

値分類,四値分類でそれぞれ,98%,96%,78%の学習を学習できるため精度が向上すると考えられる精度が得られた（図４）.

がラベル数には最適な数が存在し,本研究における判別では,Snow/Cloud/Other の 3 つのラベルを与えた判別モデルが適したモデルであると考えら
れる.

図３

図４

構築した学習モデル(a)指標画像(b)二値分類結果（C）三値分類結果(d)四値分類結果

学習モデルの学習結果

図５ Landsat8 データにおける判別結果

4.結果と考察4.1 Landsat8 データにおける判別結果と考察

表１ Landasat8 データにおける三値分類の評価構築した判別モデルに Landasat8 における未モデル判別

知データを与え判別を行った（図 5）.判別結果か

Snow

Cloud

Other

合計

精度

ら,Snow と Cloud は概ね正しく判別されているが目

Snow

934

224

1441302

71.7%

Water として与えた海域が正しく判別されていな

視

Cloud

17619

53689

89.8%

いことがわかる. 海域が正しく判別されなかった

判

Other1351611

1629

98.8%

原因としては,海域における教師データの前処理

別合計---362087.4％や与え方に問題があると考えられる.海域の要素

4.2 Sentinel-2 における判別結果と考察
判別モデルの汎用性を評価するために,Sentinel2 における指標画像を用いて判別を行い,目視判別による評価を行った（図６,図７）.Sentinel-2 における判別結果では,二値判別の判別精度が 83.3%と高く,三値,四値の判別精度はそれぞれ33.3%,47,2%という結果となった.これは,使用する(a)指標画像

衛星データによって少しずつ波長帯が異なり,指(b)二値分類結果（Snow/Cloud）

標画像に多少の差異が生じるためであると考えられる.また,与えた指標画像は厚さの異なる雲が複数存在したことや雲が多く全体的に暗い画像であったことが判別に影響を及ぼしたと考えられる.
(c)三値分類結果(d) 四値分類結果（Snow/Cloud/Other）（Snow/Cloud/Other/Water）

図7

Sentinel-2 データ（雲なし）における予測結果と指標画像の比較

4.2 MODIS おける判別結果と考察(a)指標画像(b)二値分類結果

Sentinel-2 と同様に,Landsat8 データを利用して（Snow/Cloud）

学習した判別モデルにおける Landsat8 以外の人工衛星データへの有用性を確認するために,MODISデータを用いて領域の判別を行った（図 8,図 9）.
MODIS データを使用したケースも Landsat8 データや Sentinel-2 データを使用したケースと同様に, 地表面が雲域,海域や河川領域が積雪面として判別されていることがわかる.また,Landsat8 データや Sentinel-2 データを使用した結果と比較し(c)三値分類結果(d) 四値分類結果て判別が正確に行われていないように見て取れ（Snow/Cloud/Other）（Snow/Cloud/る. Landsat8 データおよび Sentinel-2 データを用いOther/Water）

た判別結果と同様に,二値,三値分類の判別精度が

図６

Sentinel-2 データ（雲あり）における予測結果と指標画像の比較高く,四値分類の判別精度が低い結果となったが,Snow の判別精度が 0.0％であることから,積雪域の判別が行われていないことがわかる.また,二値分類および四値分類の結果において,雲の少ないデータを用いたほうが判別精度が高いことがわかる.

る未知データを与え判別させた結果,二値分類で70.6%,三値分類で 87.4%,四値分類で 55.2%の精度で判別が行われた. 判別モデルの汎用性を評価するために,Sentinel-2 と MODIS における指標画像(a)指標画像(b)二値分類結果を用いて判別を行い,目視判別による評価を行っ（Snow/Cloud）

た結果,概ね Landsat8 と同様の判別結果が得られたが,積雪域が正しく判別されていなかった.この原因として, 用いる衛星データによって,波長帯が多少異なり,判別に多少の影響を及ぼした恐れがあると考えられる.したがって,異なる衛星デー(c)三値分類結果(d) 四値分類結果

タを使用して指標画像を作成する際に微調整が（Snow/Cloud/Other（Snow/Cloud/必要であると考えらえる.

）

Other/Water）

また,雲の少ないデータを用いたほうが判別精

MODIS（雲あり）データにおける度が高いことから,雲の量や雲の厚さによって判予測結果と指標画像の比較別精度に影響が生じることが確認された.このこ

図8とから,雲として教師データを与える際にも工夫が必要であると考えられる.
これらのことから,教師データの生成や与え方が大変重要であり,工夫が必要であることが確認できた.
(a)指標画像(b)二値分類結果（Snow/Cloud）＜参考文献＞
1)

風間 聡,川村 宏,枝松 芳枝,沢本 正樹：日本
リモートセンシング学会誌 Vol.12
No.4(1992)pp.59-69

AVHRR/NOAA データによる積雪域抽出パラメータの経時変化(c)三値分類結果(d) 四値分類結果（Snow/Cloud/Other）（Snow/Cloud/Other/Water）

図92)

西原照雅,谷瀬 敦：Journal of Remote

Sensing Society of Japan Vol.39

MODIS（雲なし）データにおけるMo.4(2019)pp.299-306

予測結果と指標画像の比較

人工衛星画像から抽出した雪面の情報を融5.まとめ
Landsat8 データを用いて作成した指標画像を教師データとして学習を行い,64×64 サイズのパッ
チごとに二値,三値,四値分類を行う学習モデルの作成を試みた結果,それぞれ 98%,97%,78%の精度で学習を行う判別モデルが得られた.
作成したそれぞれの判別モデルに Landsat8 におけ雪期のダム管理に活用する手法の検討