Eco-Engineering, 26（3）,107-111, 2014
短報

二偏波合成開口レーダー画像を用いた耕作放棄地の推定
Estimation of Abandoned Rice Paddies
Using a Dual-polarimetric SAR Image
山城悠、細井文樹、大政謙次＊

Yu Yamashiro, Fumiki Hosoi and Kenji Omasa*＊

東京大学大学院農学生命科学研究科〒113‑8657

東京都文京区弥生1‑1‑1＊

The University of Tokyo, Graduate School of Agricultural and Life Sciences
1‑1‑1 Yayoi, Bunkyo-ku, Tokyo 113‑8657, Japan（2014年 4 月 2 日受付、2014年 5 月30日受理）

ABSTRACT
Dual-polarimetric SAR (Synthetic Aperture Radar) was used for estimating abandoned rice paddies. First, groundvalidation data was prepared based on the data reported in a previous study and a google earth image. Second, a dualpolarimetric SAR image taken just after water filling in rice paddies was prepared and the lexicographic covariance matrix
was calculated in each pixel from the scattering elements of the SAR image. Third, classification of three categories (ricepaddies, abandoned rice paddies, residential area) was conducted to the image based on each element of the covariancematrix. For the comparison of the classification, the classification was also conducted using other two satellite images,i.e. the ones of AVNIR-2 and single-polarimetric SAR. As a result, overall accuracy and kappa were 55%, 63% and 22%
and 0.32, 0.48, -0.04 for dual-polarimetric SAR, AVNIR-2, and single-polarimetric SAR images, respectively. In the dual
polarimetric SAR image, abandoned rice paddies were overestimated, while rice paddies were underestimated.

Key words : Abandoned rice paddy, ALOS, Dual-polarimetric, SAR

ALOS/AVNIR-2、Landsat/TM などの衛星搭載光学セン

1. はじめにサーを用い、耕作放棄地の判別が試みられてきた（Kato

我が国の農地面積は減少を続けている。平成 22 年度

et al., 2003; Mino et al., 2005; Zukemura et al., 2011）。光学に減少した農地の約 4 割が耕作放棄によるものでありセンサーを用いた方法では、水田と耕作放棄地の分光（Ministry of Agriculture, Forestry and Fisheries, 2011）、 耕特性、特に冠水初期の水田と雑草の生えた耕作放棄地の作放棄地を解消していくことが重要な課題となる。その分光特性の違いに着目し、判別を行う方法などが報告さために、まずは耕作放棄地がどの地域にどれだけあるかれている（Zukemura et al., 2011）。こうした方法は比較を正確に把握する必要がある。耕作放棄地の調査は前年的高い精度で耕作放棄地の判別を可能とするが、雲がかの調査結果や市販の地図を活用し、現地を目視した結果かっている場合には利用できないため、水田冠水初期なを一筆の土地ごとに記録するが、このような調査を広範どの決まった時期に確実にデータを取得できるかどうか囲に行う場合、時間や労力など多大なコストがかかる。

分からないという問題がある。光学センサーに加え、合耕作放棄地の調査を低コストに効率よく行うために、広成開口レーダー（Synthetic Aperture Radar：SAR、以降範囲の空間情報を取得可能な衛星リモートセンシングのSAR と呼ぶ）による耕作放棄地や水稲作付地の判別も活用が有用と考えられる。これまでに Terra/MODIS や行われている（Takeuchi et al., 2000; Ishitsuka, 2006, Yang

Corresponding author : Phone: +81-3-5841-5340, Fax: +81-3-5841-8175, E-mail: aomasa@mail.ecc.u-tokyo.ac.jp© The Society of Eco-Engineering（35）107

et al., 2008）。SAR を使った方法としては、水田冠水時なし、その間の 2008 年と 2009 年に取得された衛星画像に単偏波 SAR 画像を取得し、冠水水田の後方散乱強度のための検証エリアとした。

が耕作放棄地のそれよりも低くなる特性を生かして判別

本研究で使用した二偏波 SAR 画像は ALOS に搭載さを行うといった方法がある。SAR は全天候性のセンサーれた L バンド PALSAR により取得されたもので、偏波であり、観測時に雲があっても対象のマイクロ波散乱強モードは HH と HV、画像取得日は 2008 年 5 月 13 日で度に関する情報を取得でき、情報抽出に最も適した時期ある。この画像の地上分解能は 14 〜 88 m である。二偏に確実にデータ取得ができる。本方法では冠水水田と耕波 SAR の比較のために 2 種類の衛星画像を使用した。

作放棄地の判別に後方散乱強度の閾値を決定する必要が一つは ALOS 搭載の光学センサー AVNIR-2 により取得あるが、それを適切に決定することが難しい（Ishitsuka,された可視 3 バンド、近赤外 1 バンドの 4 バンド画像で2006）。また、対象領域内にブラッグ散乱などによる高ある。画像取得日は 2009 年 5 月 20 日で、地上分解能はい散乱強度の物体が含まれると、判別結果がその物体10 m である。もう一つは ALOS 搭載 PALSAR により取の散乱強度の影響を受けてしまうといった問題もある

得された HH モード単偏波 SAR 画像で、データ取得日（Ishitsuka, 2006）。SAR には単偏波観測以外に、HH やは 2008 年 5 月 31 日、画像の地上分解能は 7 〜 44 m で

HV、VH、VV（H、V はそれぞれ水平及び垂直偏波を示ある。なお、どの画像の取得時期も、水田への冠水直後す）といった複数の偏波を同時観測する多偏波観測モーであった。

ドが存在する。対象に関する各偏波の散乱強度や位相の3. 方情報を取得できるため、単偏波の場合よりも対象に関する情報をより多く取得できる。多偏波 SAR を利用する
際には、全偏波の情報を取得可能な全偏波モード（HH、HV、VH、VV の 4 つの偏波モードを同時に取得するモード）の画像を利用することが望ましいが、観測頻度の関法

Pol-SAR 画像の散乱行列 S は以下のように定義される（Yamaguchi et al., 2005; Yamaguchi, 2007）。
［ S ］=SHH SHVSVH SVV（1）

係から、決められた時期に全偏波モードの画像を入手す

ここで SHH、SHV、SVH、SVV は HH、HV、VH、VV 偏波モーることは容易ではない。そこで本稿では、比較的データドに対する散乱行列要素である。
（1）の行列要素から平数が多く入手しやすい二偏波モード（HH、HV など二均化 Covariance 行列は以下のように導かれる（Yamaguchi

つの偏波成分を取得するモード）の SAR 画像を用いてet al., 2005; Yamaguchi, 2007）。

耕作放棄地の判別を行い、光学衛星画像や単偏波 SAR画像の判別結果と比較しながら、その適用可否について検討を行う。

〈SHH SH＊H〉〈［C］〉=

2〈SHV SH＊H〉 〈SHV SH＊V〉〈SVV SH＊H〉

2. 計測対象および使用データ

2〈SHH SH＊V〉 〈SHH SV＊V〉

ここで＊は複素共役、＜2〈SHV SV＊V〉 （2）2〈SVV SH＊V〉 〈SVV SV＊V〉＞は集合平均を示す。ここで研究対象地域は千葉県長生郡長南町蔵持地区（経度は SHV = SVH の関係を用いている。本研究で用いる二偏140.14 度、緯度 35.22‑35.23 度）を含む約 4 km の領域

波 SAR 画像について、式（2）を用い隣接するピクセルである。この地域の水田は山の谷筋の狭いエリアに広値を平均することで平均化 Covariance 行列を算出した。

がっており、その水田を取り囲む形で住宅地が点在しなお、使用した画像は二偏波であるため、式（2）の VVている（Fig. 1(a)）。この地域の田植えは 4 月の中旬から成分に関係する要素をすべて 0 として計算を行った。

25 月の上旬である。2004 年における本対象地域の耕作

平均化 Covariance 行例の成分に関して、＜ SHH SHH＊＞

放棄地は、先行研究において公表されている（Takada,をバンド 1（表示色は赤）に、＜ SHV SHV＊＞をバンド 3（表2006）。しかし、後述する衛星センサーの画像は 2008 年

示色は青）に割り当てた。またバンド 2（表示色は緑）と 2009 年に取得されたものであり、2004 年のデータをについては |＜SHH SHH＊＞＋＜SHV SHV＊＞−2＜SHH SHV＊＞|

そのまま検証に適用することはできない。そこで、2012を割り当て、＜ SHH SHV＊＞成分が 0 に近くなる自然植

年の Google Earth 画像から目視で耕作放棄地を同定し、生（Yamaguchi, 2007） で 値 が 大 き く な る よ う に し た。

Takada（2006）のデータと比較し、2004 年と 2012 年と二偏波 SAR Covariance 画像を Fig. 1(b) に示す。ここでもに耕作放棄地であるエリアを見出した。このエリアを＜ SHH SHV＊＞は HH と HV の位相関係を反映する要素で2004 年から 2012 年まで耕作放棄地のままであったとみある。こうして割り当てられた 3 バンド画像に対し、水108（36）Eco-Engineering

田、耕作放棄地、住宅地（住宅と人工構造物の複合体）

二偏波 SAR の分類結果（Fig. 2(b)）については、実の 3 カテゴリーでの最尤法による教師付分類を行った。

際の耕作放棄地（Fig. 2(a) の検証データ参照）よりも広

その際、森林に相当する領域にはマスクをかけ、解析かい領域が耕作放棄地に分類された。この領域に含まれら除外した。各カテゴリーに相当する領域から教師用のる誤分類によって、UA（User’s accuracy）は 40% となっエリアをまず選択し、残った領域を検証用のエリアとしたが、実際の耕作放棄地の大部分がこの領域に含まれて、解析結果の検証を行った。て い た た め、PA（Producer’s accuracy）は 87 % で あ った。水田と住宅地は耕作放棄地と分類された領域があっ

AVNIR-2 画像と単偏波 SAR 画像（それぞれ Fig. 1(c)4 バンたため、PA はそれぞれ 47% と 29% であったが、UA はドについて、後者が HH の散乱強度情報のみの 1 バンド

それぞれ 90% と 69% であり、特に水田では分類され画像について、最尤法による教師付分類を行った。教師、た領域の中に含まれる誤分類は少ないことがわかった。

検証エリアはどちらも二偏波 SAR と同じ領域を用いた。

AVNIR-2 の分類結果（Fig. 2(b)）については、耕作放棄地

このようにして得られた 3 種類の衛星画像解析結果につは検証データと比較的よい一致が見られ、UA、PA ともき、エラーマトリックスを作成し、比較を行った。に約 80% と高い精度を示していた。一方、実際の住宅と (d)）の解析については、前者が可視・近赤地よりも広い領域が住宅地と分類されているため、住4. 結果と考察

宅地の UA は 41% に留まっている。PA については 98%Fig. 2 に検証データと 3 種類の衛星画像から分類されであり、住宅地に相当する領域は概ね住宅地として分類た結果を、Table 1 に分類結果に関するエラーマトリッされていることがわかる。水田については住宅地に誤分クスを示す。

類された領域が多く、PA は 37% となったが、水田として分類された領域内の誤分類は少なく、UA は 97% と高い値を示した。単偏波 SAR の分類結果（Fig. 2(d)）については、一見して検証データとかなり食い違っているこ

Fig. 1. Satellite images for estimating abandoned rice paddies.
(a) A Google earth image (b) An image derived from thelexicographic covariance matrix of dual-polarimetric
PALSAR image (Red: ＜SHH SHH＊＞, Green: ＜SHH SHH＊＞＋＜SHV SHV＊＞−2＜SHH SHV＊＞, Blue: ＜SHV SHV＊＞) (c) An
AVNIR-2 image, (Red: 0.61〜0.69 µm, Green: 0.52〜0.60 µm, Blue: 0.42〜0.50 µm) (d) A single polarimetric
PALSAR image (HH mode Backscattering image).

Fig. 2. Results of three category classification. (a) A validation dataand results of (b) a dual-polarimetric PALSAR image, (c)AVNIR-2 image and (d) single polarimetric PALSAR image.

Table 1 An error matrix for classification results in each satellite image. UA: User’s Accuracy, PA: Producer’s Accuracy, OA: OverallAccuracy, κ: kappa coefficient.
PALSAR
Dual Polarimetry
Abandoned rice paddy
Rice paddy
Residential area

UAPA

40%
90%
69%

87%
47%
29%

OA

55%

Eco-Engineering

PALSARAVNIR-2κ

0.32

UA

PA

79%
97%
41%

83%
37%
98%

OA

63%

Single Polarimetry

κ0.48

UAPA

28%
56%
15%

36%
7%
40%

OA

κ

22%

‑0.04（37）109

とがわかる。水田と分類された領域は少なく、一方で住| ＜ SHH SHH＊＞＋＜ SHV SHV＊＞− 2 ＜ SHH SHV＊＞ | を割り

宅地は過剰に分類されていた。耕作放棄地については、当てた緑のバンドの値が大きくなる。このような偏波

住宅地に分類された領域が多く見られた。また、水田が特性が分類に反映されたものと考えられる。一方、住宅耕作放棄地に分類された領域も見られた。水田の UA が地内の建物では、地面と壁面とで 2 回反射が起き、建物56% である以外はいずれの UA、PA も 40% 以下であった。

壁面の法線方向と SAR センサーの飛行方向とのなす角

OA（Overall Accuracy）は二偏波 SAR、AVNIR-2、単偏波が直角に近いとき、HH 成分が多く検出され、HV 成分

SAR、でそれぞれ 55%、63%、22%、κ係数はそれぞれはあまり検出されなくなる。しかし本研究の場合、SAR

0.32、0.48、‑0.04 であった。

センサーの飛行方向に対して建物壁面の法線方向が直角3 種類の画像のうち、最も高精度に耕作放棄地を判別からずれていた状態であったと考えられる（Yamaguchi

できたのは光学センサーである AVNIR-2 の画像であっet al., 2010）。このような場合、2 回反射した際に HH 成た。冠水直後の水田はまだイネがそれほど生育してい分だけでなく、HV 成分の反射が生じる。実際、二偏波ないため、土壌により濁った水の分光反射特性を有してSAR の Covariance 画像には HV 成分が強い、住宅地にいる。一方、耕作放棄地にはこの時期雑草が繁茂し、主相当する領域（例えば Fig. 1(b) の中央上部にある青のとして植物の分光反射特性を有している。住宅地につい領域）が見られた。以上のように、分類カテゴリー毎にてはコンクリートなどの分光反射特性を有している。こ特徴的な偏波特性があり、それらが分類に反映され、単れら 3 カテゴリーの分光反射特性の違いは比較的明確偏波の場合よりも分類精度が高くなったものと考えられであり、それが分類結果に現れたものと考えられる。単る。しかし、その精度は AVNIR-2 画像の分類精度には偏波 SAR については、耕作放棄地の分類精度が高くな及ばなかった。SAR 画像においては、散乱強度の高いかった。冠水期の水田は鏡面反射によって後方散乱強物体があると、その周りの物体の散乱強度も引き上げら度が小さくなり、それによって水田と耕作放棄地の区れることがある（Ishitsuka, 2006）。本研究の二偏波 SAR別ができると報告されているが（Ishitsuka, 2006; Yang et

画像の場合、冠水している水田よりも耕作放棄地の散乱al., 2008）、本研究の単偏波 SAR 画像では、水田の領域強度の方が高く、その影響によって耕作放棄地の周りにのうち、後方散乱強度がまわりより高くなっている領域

ある水田の散乱強度が高くなり、誤分類を生じさせた可（Fig. 1(d) の白矢印）がある。この領域の水田には狭い能性が考えられる（Ishitsuka, 2006）。二偏波 SAR 画像

間隔の畦が複数存在しており、畦間のブラッグ散乱にによる分類では耕作放棄地が過剰に分類されるため、耕より、後方散乱強度が高くなった可能性が考えられる

作放棄地もしくはその疑いのある領域という判定に利用（Ishitsuka, 2006）。単偏波 SAR では、ビルなどの大規模可能であると考えられる。しかし、実際に耕作放棄地が構造物においてしばしば高い後方散乱強度を示すが、本どのぐらいの面積存在しているのかという定量的な解析

対象エリアの住宅地はまばらに家屋が存在している状を行うためには、二偏波 SAR 画像の分類精度をさらに態であり、ビルなどのような高い後方散乱強度を示し改善していくことが必要であると考えられる。ていなかった。そのため、住宅地は耕作放棄地と似た後方散乱特性を示していた。このように、各カテゴリーを5. おわりに散乱強度で特徴づけることが難しくなり、分類精度を悪本研究では二偏波 SAR 画像による 3 カテゴリーの分化させた可能性が考えられる。二偏波 SAR 画像につい類を行い、その結果から耕作放棄地の判別が可能かどうては、水田において単偏波 SAR 画像のように局所的にかを AVNIR-2 画像や単偏波 SAR 画像の分類結果と比較散乱強度が高い領域は見られず（Fig. 2(b) 参照）、水田しながら、検討した。二偏波 SAR 画像では二偏波モーで鏡面反射により後方散乱強度が低下するという性質がドによる対象の偏波特性に基づく分類を行った。その分分類に反映されたものと考えられる。耕作放棄地につい類結果は単偏波 SAR の散乱強度のみから行う分類よりては雑草が繁茂していたため、植物群落に近い偏波特性も高い精度であったが、AVNIR-2 画像の分光情報に基を有していたものと考えられる。植物群落の場合、葉やづく分類の精度よりは低く、二偏波 SAR 画像を実際の枝がランダムに空間分布しているため、HH 成分だけで耕作放棄地の判定に利用するためには、さらなる精度改なく、HV 成分も観測される。また、植物群落では HH善が必要と考えられた。精度改善のために、レーダー波と HV 間の位相差がランダムになるため、その積算であ長や空間分解能の異なる二偏波 SAR 画像の検討を行っ

る＜ SHH SHV＊＞成分はゼロに近づき（Yamaguchi, 2007）、たり、農地情報図などを利用して初めから対象エリア

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Eco-Engineering

を農地に限定し、水田と耕作放棄地の 2 カテゴリーでのits background in Kuramochi Chonan Town, Chiba Prefecture.

分類を行うといった方法の検討が必要であると考えられBulletin of geo-environmental sceience, 8, 37‑46.

る。こうした検討を行いながら、二偏波 SAR 画像によTakeuchi, S., Konishi, T., Suga, Y. and Oguro, Y., 2000: Rice-planted

る耕作放棄地判定精度の改善を行っていく必要があると

area estimation in early stage using space-borne SAR data. Journal

考えられる。

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