ひまわり 8 号と Terra/Aqua MODIS データを利用した
農地 NDVI の季節変化抽出手法の検討

長岡技術科学大学大学院 防災・復興システム工学研究室 15331983 影山拓哉

1．はじめに・対象地点を管轄内とする JA から栽培暦が配布さ

稲作農業において水稲の生育調査は栽培管理や品 れている．
質，収量予測のために重要である．しかし，これらの ・水田占有率 52%以上の画素が 5×5 を目安にある
生育調査は，現地で水稲を実測し診断するため，広範 程度まとまって存在する．
囲の圃場を調査対象とするには現実的ではない．一方，以上を条件に，越後ながおか，塩沢，新津さつき，庄高頻度かつ広範囲を観測可能な衛星光学センサデー 内みどり，みどりの，おうみ冨士，いるま野，アルプタから，植生フェノロジーを観測する方法がある．こ スの各 JA 内の地点を選択する．また設定した 25 画素の方法は，地表面が雲に覆われていると植生を観測で 内に水田占有率 52%以下の画素がある場合は解析か
きない 1)という欠点がある．

ら除外する．

そこで，本研究では時間分解能が高いひまわり 8 号 3．ひまわり NDVI による MODIS NDVI への換算
データと広域観測可能かつ地上分解能が比較的高い 3．1．補間画像の生成
NASA Terra/Aqua MODIS データを組み合わせること補間にあたり，大気補正やセンサの違いによるで植生の観測機会を向上させる．季節変化の抽出方法 NDVI 値への影響を減少させるため換算式を求める．
として，ある地点での水田の植生フェノロジーからの 得られた換算式を以下の式（2）に示す．
田植え日，刈り取り日を農地の季節変化として推定を

𝑦 = 1.11𝑥 − 0.02

（2）

行う．JA から公表される栽培指針，栽培暦と照らし x はひまわり NDVI，y は MODIS NDVI 相当の値とな合わせ季節変化抽出の有効性について検討を行う．

る．相関係数は 0.78，決定係数は 0.61，RMSE は2．対象地域と使用データ0.13 となった．

水田稲作期間を含む 4/1～10/31 の 214 日間を対象

補間画像作成には MODIS NDVI 画像を基本とし，期間とし，2017 年のデータを用いる．衛星データは， MODIS データで雲と判別された領域に，ひまわり
Terra/Aqua MODIS 500m Daily(MOD09GA/MYD09GA) NDVI で補間した．の Band1(0.62-0.67µm)，Band2(0.84-0.88µm)と，ひまわ 3．2．補間性能の検討
り 8 号は標準データ(日本域，10 時から 14 時までのひまわりデータを用いることでどれほど観測可2.5 分間隔)の，Band3(0.60-0.68µm)，Band4(0.84-0.87µm) 能領域が増加するのか検討した．観測可能領域はを使用する．また，陸域のみを対象とするため水域マ 214 日分の陸地部分で衛星データごとに観測できスク(MOD44W5)を使用する．陸地の雲がかかってい た画素，観測できていない画素数から割合を求め観ない地点を対象とするため，雲域の除外を行う．式(1) 測可能領域とした．観測可能領域について以下の表に示す雲域指標(CI：Cloud Index)の値が 0.2 より大き 1 に示す．表 1 をより MODIS では被雲で，ひまわりい時，雲と判定する．2）R は赤外の反射率，NIR は近 のでは陸面観測可能なのは 23.6%となっており，これはひまわり NDVI を用いることで観測可能領域が赤外の反射率である．
𝐶𝐼 = √𝑅 × 𝑁𝐼𝑅(1)

土地利用状況の把握には平成 26 年度 国土数値情報増加することがわかる.
実際に観測頻度を増加させることで，観測可能領土地利用細分メッシュデータを用いる．対象地点は北 域が増加するのか，10 分間隔のひまわりデータ（デ
緯 34～40 度，東経 135～142 度画像内に存在する，5 ータ数は 1/4 となる）を用いた場合に比べ， 2.5×5＝25 画素を 8 地点選択する．選択条件として，分間隔の観測可能な領域が 3.9%増加した．これら

のことから，MODIS による地上観測において，雲に ５．まとめよる障害を高頻度観測が可能なひまわりデータを

ひまわりデータと MODIS データを組み合わせるこ用いて補間が期待できると考えられる．とで植生の観測機会を向上させ，水田 NDVI から季節4．季節変化抽出

変化抽出として田植え日，刈り取り日を推定する方法

4．1．方法を検討した．ひまわりデータを組み合わせることで，補間画像と補間なし画像を用いて，対象範囲の画 陸面観測領域が 23.6%上昇することが分かった．
素ごとに水田の季節変化として田植え日，刈り取り MODIS NDVI とひまわり NDVI を組み合わせた補間日の推定を試みた．抽出には衛星時系列データ解析 画像を用いた．季節変化抽出では未補間画像に比べ田ソフトの TIMESAT を利用した．設定パラメータは季 植え日，刈り取り日の推定精度が上昇した．また田植節の始まり ，終わりを決める「 season start」 え日は刈り取り日に比べ推定が難しいことが分かっ「season end」の値だけ各対象地点で変化させ，そ た．栽培暦を基準とした季節変化抽出は実際の農作業のほかのパラメータは固定した．田植え日，刈り取 日との違い，対象範囲内の作付け品種の違いで誤差がり日の基準日として各 JA より公表されている栽培 生じてしまうことが分かった．
暦を使用した．また基準日より前後 7 日間を許容範囲として設定し，許容範囲に 25 画素中いくつ入る 表 1 2.5 分間隔のひまわりと MODIS の陸面観測可かの割合を求め正確度とした．

能，被雲領域の割合[単位 : %]4．2．結果と考察求めた推定日の標準偏差，正確度についてまとめたものを以下の表 2，表 3 に示す．
表中の M&H は MODISとひまわりを組み合わせた補間画像，M は MODIS のみの未補間画像を示す．

表2

TIMESAT による推定日の標準偏差

表 2，表 3 から補間の有無による違いを見ると，補間画像のほう越後ながおかを除いて，ほとんどの地点でばらつきが小さく，正確度は高くなっていることがわかる．このことから補間によって推定精度の上昇が見込まれる．次に各地点のばらつき，正確度を見てみると新潟県内の 3 地点では精度が高いことがわかる．
そのほかの地点では田植え日のばらつきや，刈り取り 表 3

TIMESAT による推定日の正確度日の正確度の低さが目立つ．ばらつきが大きく出た理由として，対象範囲内での作付け品種の違いや，農家ごとによる田植え日の違いが考えられる．ばらつきの小さかった新潟では作付け品種はコシヒカリが 70%以上だが，おうみ冨士では 3 品種が 20%ずつ作付けされており品種のばらつきによる精度の低下が伺える．
田植え日のほうがばらつきが大きくなる原因として 参考文献
は，田植え日では波形のスタート地点を読み取るため，1) Rong Shang，et al，Determining the Start of the Growing Seasonfrom MODIS Data in the Indian Monsoon Region: Identifying

データ欠損部などで立ち上がりと誤認してスムージ Available Data in the Rainy Season and Modeling the Varied
Vegetation Growth Trajectories，2018，Remote Sens.，Volume 10ングを行う傾向があるため，刈り取り日に比べ急激な 2) 永嶋希望，MODIS 画像の低雲頻度領域抽出による作物の植値の変化を受けやすい．正確度の違いは実際に農作業 生指標の時系列変化把握，2012，長岡技術科学大学大学院修士を行った日がその年の気象状況などにより，栽培暦とずれていることが考えられる．

論文