MODIS 観測画像における長期間連続した好天特異領域抽出に関する検討

環境リモートセンシング研究室
1. 背景
現在、衛星によって地球が観測可能であり、観測された衛星画像が提供されている。衛星画像は環境問題も含め、さまざまな分野で利用されている。例えば、衛星画像より植生の分布を把握することで、食糧問題や生態系、環境問題の原因を知る手がかりになる。広域に分布する植生の分布を瞬時に観測する方法として地球観測衛星によるリモートセンシングが活用されている。しかし、雲域の影響で植生の観測が困難であり、時系列に植生の変化を把握することは難しい。
この問題を受け既往研究者の小林（2011）は、雲域頻度画像を利用し好天特異領域を抽出して、高い時間分解能での NDVI の抽出を試みた。雲域頻度画像とは、MODIS の 8 日間コンポジット画像の雲を１年間（46 シーン）分重ね合わせ、各地点の雲に覆われる頻度を表したものである。
しかし短期間の雲域頻度画像だと正確な好天特異領域だとは言えない。なぜなら、雲の動きで各年の好天特異領域が変わること、ある年だけ異常に好天特異領域が広いまたは狭いことあるからである。
2. 目的
本研究は長期間連続した好天特異領域抽出の設定方法に取り組み、NDVI 抽出に適した好天特異領域の検討をした。好天得意領域は長期間で好天の割合が高い領域とし、その抽出方法として、衛星画像から雲頻度画像を作成し、3 年、6 年、12 年間分の低雲頻度領域を抽出について検討した。
3. 使用データ

MUHAMMAD AKMAL BIN ISMAIL

世界有数の米輸出国である、東南アジアのタイ国を対象領域とした。データは Terra 衛星の MODIS8日間コンポジット画像を使用した。使用した画像データは 2000 年 1 月 1 日から 2011 年 12 月 31 日まで
12 年間分 552 シーンである。
表 1 使用データ
観測衛星
観測センサ
使用画像
バンド
空間分解能

EOS/Terra (時間分解能は1日）
MODIS (観測幅：2330ｋｍ）
8日間コンポジットの反射率画像
Band 1 (0.620～0.670μm） 赤の波長域
Band 2 (0.841～0.876μm） 近赤外の波長域250m

4. 研究方法
図 2 に研究フローチャートを示す。
衛星画像の取得

投影変換
対象領域の切り出し
海域マスク作成

雲域指標画像の作成
2値化画像の作成
各年の雲域頻度画像の作成
3年、6年、12年分雲域頻度画像の作成
3年、6年、12年分の好天特異領域抽出画像

好天特異領域抽出画像抽出を検討

植生指標の算出
農地領域の探索
NDVI値の変化

図 1 対象領域位置
図 1 は対象領域位置を示す。表 1 は使用データを示す。

図 2 研究フローチャート
5. 各年の雲域頻度画像の作成
雲域指標画像を作成した。雲域指標は赤バンドの反射率（R）と近赤外バンドの反射率（IR）から算出し、高い値を強調することで雲の判別を容易にする指標である。
式１に雲域指標算出の式を示す。
雲域指標 CI（％）＝ R × IR ・・・式 1
既往研究者により、雲域判別閾値を 20%とした閾値設定から、雲域を 1、それ以外の領域を 0 とする2 値化画像を作成した。2 値化画像から各年の雲域頻度画像を作成した。雲頻度画像とは、2 値化画像を 1 年間（46 シーン）分を合成した画像である。
雲頻度が最小の領域は 0、最大の領域は 46 となる。

6. 3 年、6 年、12 年の好天特異領域抽出画像
各年の雲域頻度画像を 3 シーン合成したのが 3 年分の雲域頻度画像になり、6 シーンを合成したのが6 年分の雲域頻度画像になり、12 シーンを合成したのが 12 年分の雲域頻度画像になった。表 2 は雲域頻度画像期間の分け方を示す。
表 2 雲域頻度画像期間の分け方
期間
3年分
6年分
12年分

雲域頻度画像2009～2011年
2006～2008年
2006～2011年
2000～2005年
2000～2011年

異領域抽出画像を示す。

雲頻度の最小領域 雲頻度の最大領域
013802760552

7. 3 年、6 年、12 年分の雲域頻度画像から、表 3のように抽出領域を設定し、それぞれの好天特異領域抽出画像を作成した。好天特異領域抽出の設定値が大きければ大きいほど、好天特異領域が広くなる。
表 3 好天特異領域抽出の設定値
図 4 2006～2008 年の設定値 15 以下（5835 k ㎡）
好転特異領域抽出の設定値（以下）
面積の比較

9 , 12 , 15 , 18 , 21
55000

18 , 24 , 30 , 36 , 4250000

36 , 48 , 60 , 72 , 84

8. 好天特異領域抽出の検討
既往研究の永嶋（2012）は設定値 6 以下の 2 年の好天特異領域を 2 年の好転特異領域抽出として使用された。
本研究では設定値 9 以下の 3 年の好天特異領域から比較したが、領域面積が狭く、NDVI 抽出することが難しいと判断した。
その結果、2009～2011 年の好天特異領域抽出を設
定値 12 以下、2006～2008 年の好天特異領域抽出を面積の大きさが近い設定値 15 以下に検討した。

45000

2009～2011年
（3年分）

40000
35000
面積（k㎡)

雲域頻度画像2009～2011年 （3年分）
2006～2008年 （3年分）
2006～2011年 （6年分）
2000～2005年 （6年分）
2000～2011年 （12年分）

2006～2008年
（3年分）
30000
25000

2006～2011年
（6年分）

20000

2000～2005年
（6年分）

15000

2000～2011年（12年分）
10000
5000
0
3

456
設定値/年（以下）7

図 5 面積の比較
6 年と 12 年分の好天特異領域抽出は 3 年分の好天特異領域抽出に近い面積の設定値を検討した。

図 3 2009～2011 年の設定値 12 以下（7888 k ㎡）
図 3 は検討した 2009～2011 年の設定値 12 以下の好天特異領域抽出画像、図 4 は 2006～2008 年の設
定値 15 以下の好天特異領域抽出画像を示す。図 5は全部の好天特異領域抽出面積の比較を示す。図 6は検討した 2006～2011 年の設定値 30 以下の好天特図62006～2011 年の設定値 30 以下（8943 k ㎡）

既往研究者永嶋により、本研究は年の終わりと始まりの乾季作の NDVI 値の変化で農地候補領域を探索した。本研究は 2006～2011 年の農地領域を探索した。
3 年と 6 年分の好天特異領域抽出と農地候補領域を合成し、NDVI 抽出として使用した。
表 5 は好天特異領域抽出設定値、農地候補領域とNDVI 経時変化の年を示す。
表 5 設定値、農地候補領域、NDVI 経時変化の年
好天特異領域抽出

設定値（以下）

農地領域

NDVI

2009～2011年 （3年分）

12 , 15

2009～2011年 （3年分）

2009 , 2010 , 2011

2006～2008年 （3年分）

15

2006～2008年 (3年分）

2006 , 2007 , 2008

2006～2011年 （6年分）

30

2006～2011年 （6年分）

2006 , 2007 , 2008 ,

図7

2000～2005 年の設定値 36 以下（10463 k ㎡）

2009 , 2010 , 2011

10. 植生指標の経時変化合成した抽出領域を NDVI 抽出領域として、各年の NDVI の経時変化を図 9 から 14 に示す。
1 年間の NDVI の変遷をみると 2011、2010、2009、2008、2007、2006 年グラフは全て、２つの山があることがわかる。これは、50 日目付近の山が乾季作の作物の NDVI の変化、180 日付近の山が雨季作の作物の NDVI の変化だと言える。
2011年のNDVIの経時変化

0.7

0.3
0.1
-0.1 090

180270360

DOY

図 9 2011 年の経時変化

46シーン（1年）当たり46シーン（1年）当たり
好天特異領域期間 設定値（以下）
面積（k㎡)の雲頻度（％）の雲頻度（回数）2009～2011年 （3年分）
12497888
2006～2008年 （3年分）
155115835
2006～2011年 （6年分）
305118943
2000～2005年 （6年分）
3661310463
2000～2011年 （12年分） 60
5115310

2010年のNDVIの経時変化

0.7
3年分の好天特異領域（12以下）
3年分の好天特異領域（15以下）
6年分の好天特異領域（30以下）

0.5

NDVI

9. 農地候補領域と NDVI 抽出領域
植生指標を算出した。植生指標とは、気象衛星や地球観測画像からの画像データから、植生の分布状況を把握するための指標である。式 2 に雲域指標算
出の式を示す。

3年分の好天特異領域（12以下）
3年分の好天特異領域（15以下）
6年分の好天特異領域（30以下）

0.5

NDVI

図 8 2000～2011 年の設定値 60 以下（5310 k ㎡）
図 7 は検討した 2000～2005 年の設定値 36 以下の好天特異領域抽出画像、
図 8 は検討した 2000～2011
年の設定値60以下の好天特異領域抽出画像を示す。
表 4 は検討した好天特異領域抽出の設定値と面積を示す。
表 4 検討した好天特異領域抽出の設定値と面積0.30.1-0.1 090

180270360

DOY

NDVI =( NIR − R)
( NIR + R )・・・式 2

図 10 2010 年の経時変化

6年分のNDVI経時変化

2009年のNDVIの経時変化
0.7
0.60.7

2011年
2010年
2009年
2008年
2007年
2006年
平均値

3年分の好天特異領域（12以下）
3年分の好天特異領域（15以下）
6年分の好天特異領域（30以下）NDVI0.50.3

NDVI

0.50.40.30.2
0.1

0.1

0-0.1 090180

270036090

DOY180DOY270360

図 11 2009 年の経時変化

図 15 6 年分の NDVI 経時変化

2008年のNDVIの経時変化

6年分NDVI経時変化の平均値

0.60.5
3年分の好天特異領域（15以下）6年分の好天特異領域（30以下）

NDVI

NDVI

0.7

0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0-0.1 00.4
平均値
0.3
0.2
0.10901802703600DOY

図 12 2008 年の経時変化

NDVI

2007年のNDVIの経時変化
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0-0.1 0

3年分の好天特異領域（15以下）6年分の好天特異領域（30以下）

90180270360

DOY

図 13 2007 年の経時変化

NDVI

2006年のNDVIの経時変化
0.7
0.6
0.5
0.4
0.30.20.10-0.1 0

3年分の好天特異領域（15以下）
6年分の好天特異領域（30以下）

90180270360

DOY

図 14 2006 年の経時変化
図 15 は 6 年分の NDVI 経時変化、図 16 は 6 年
分 NDVI 経時変化の平均を示す。

90180
DOY270360

図 16 6 年分 NDVI 経時変化の平均
11. まとめ
MODIS の８日間コンポジットの画像を利用して作成した雲域頻度画像によって、2000～2011 年の3 年、6 年、12 年分のタイ国の NDVI 抽出に適した好天特異領域抽出を検討することが出来た。
NDVI 抽出に適した面積と好天特異領域設定値の小さい、探索することが難しい、12 年分の好天特異領域抽出を検討するごとが出来た。
好天特異領域抽出と農地領域を合成したことで、乾季作、雨季作ともに作物の植生指標の変化を捉えることができた。
12. 今後の展望
本研究では、12 年分の好天特異領域抽出を検討した。
そして、検討した好天特異領域抽出と農地領域と合成し、植生指標の変遷を捉えた。その中で植生指標の変遷として特異な点が見られた。そこで、好天特異領域の抽出方法と農地領域抽出方法を再検討することで改善できる。

参考文献
1）永嶋希望、力丸厚、坂田健太、MODIS 画像の低雲
頻度領域抽出による作物の植生指標の時系列変化把握