Eco-Engineering, 24（1）,13-19, 2012

原著論文

土壌線と最大植生被覆線を利用した反射率補正法に基づく
植生指数（raNDVI）の提案
Proposal of a Vegetation Index (raNDVI) Based on Reflectance
Adjustment Method using Soil Line and Full Vegetation Cover Line
内藤裕貴、清水庸、大政謙次＊
Hiroki Naito, Yo Shimizu 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, Tokyo 113-8657, Japan（2011年11月14日受付、2011年12月22日受理）

ABSTRACTTo reduce irremovable radiometric distortion on images observed with remote sensing sensors, reflectance adjustment
approach based on the positional relationship between soil line and full vegetation cover line in red reflectance (R) andnear infrared reflectance (NIR) space and raNDVI (Reflectance-adjusted Normalized Difference Vegetation Index) were
proposed. The raNDVI was subsequently compared its reflectance adjustment effect with other conventional vegetation
indices, NDVI, SAVI and MSAVI by evaluating errors of each pixel value between two years in three different vegetation
type regions. As a result of this experiment, it confirmed that the proposed approach properly corrected the ratio of R to NIR
for unifying the vegetation index values in the preserved vegetation areas. It is also showed that this method had suitablychanged the length and direction of the reflectance correction according to the positional gap between whole scatter plots
and origin of R, NIR feature space on each image.

Key words : Full vegetation cover line, Reflectance adjustment, Radiometric Correction, Soil Line, Vegetation Index

形効果による誤差に大別される（Jensen, 2005）。センサ

１. 緒

言

系による誤差については、センサ同士の較正や画像処

植生リモートセンシングの分野では葉面積指数（LAI,

理により補正可能である（Teillet, 1986）。大気による減Leaf Area Index）や植生被覆率といった植生の情報を引衰については、現地データによる補正や放射伝達モデき出すために数多くの植生指数が提案され、幅広く利用

ルによる大気補正などが行われる。地形効果についてはされている（Silleos et al., 2006; Omasa, 2007）。植生指数

cosine 法に代表される手法が提案されている（Teillet etから対象の性質についての正確な情報を得るためには、

al., 1982）。これらの放射強度補正に加えて、植生指数も対象物からセンサで検知するまでに生じる放射強度のそれ自体に補正効果を含むものが存在する。植生指数と誤差を正しく補正することが必要不可欠である（Japan

して一般的に普及している NDVI（Normalized Difference

Association of Remote Sensing, 1992）。 放 射 強 度 の 誤 差

Vegetation Index）では、赤色反射率（R）と近赤外反射

は、センサ系による誤差、大気の影響による誤差、地率（NIR）の和（NIR + R）で除算することで正規化し、地*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（15）13

形的効果のような不均一な影響を補正している（Rouse

補正量が適切ではない。そして、実際のリモートセンシ

et al., 1974）。SAVI（Soil Adjusted Vegetation Index）ではングの応用では R、NIR 空間で植生密度の等値線を正確

土壌調整項（L）を NDVI 式に含み、土壌からの不要なに定めることは困難であることが多い。そこで本研究で成分の反射を緩和している（Huete, 1988）。SAVI をさらは、導出するのが困難である植生密度の等値線ではなく、に発展させた指数である MSAVI（Modified Soil Adjusted

代わりに植生密度が最大となる最大植生被覆線を用いる

Vegetation Index）では、異なる植生被覆率の場合でも土ことにした。まず、土壌線は土壌種や含水量などの土壌

壌からの反射の影響を最小化するよう、L 項を再帰的にの性質に由来する直線であり、時期が異なっても変化し計算することで修正している（Qi et al., 1994）。

ないと考えられる。次に、観測領域の植生状態に大きな

このように、放射強度補正や植生指数の改良により、変化がないと仮定できる場合は、植生の分光反射率には正確に植生の状況を反映することができる。しかしなが大きな違いは生じないため、NIR が高く R が低い領域をら、一般には様々な要因による誤差を全て補正すること引く最大植生被覆線も同様に大きく変化せず、土壌線には困難であり、補正しきれない誤差が残っている場合が対する相対的な傾きは一定であると考えられる。そこで、多い。このような場合、放射強度や反射率に含まれる誤各画像に対し土壌線と最大植生被覆線との交点を原点差によって、植生指数の値に大きな差が生じてしまう。

へと平行移動することで、原点に対する R と NIR の分

特に異なる時期で植生指数を直接比較する場合には植生

布の位置の違いを揃え、R と NIR を調整する方法を考え

指数同士の較正が必要である。そこで本研究では、異なた。Fig. 1 のように土壌線と最大植生被覆線を引き、こる時期の間での反射率を補正するために、赤−近赤外反れらの交点の座標を（l1, l2）とし、原点から交点へのベ射率空間での土壌線（Soil line）と最大植生被覆線（Full

クトルを p とする。 p は、それぞれの画像での R と NIR

vegetation cover line）を利用した補正方式を考案し、その分布の相対的な原点からのずれを表している。このずの反射率補正を取り入れた植生指数 raNDVI（Reflectance-

れを揃えるために、画像ごとに R、NIR 空間の各点を−adjusted Normalized DifferenceVegetation Index）を提案した。

→

なお、今回は反射率を補正しているが、反射率は放射強補正する。その後 NDVI と同様に反射率の差（NIR−l2）度をもとに計算されるため反射率補正はそのまま放射強−（R−l1）を反射率の和（NIR−l2）+（R−l1）で除算する

度補正と置き換えることができる。

ことで正規化し、得られた新たな植生指数を raNDVI と→→p だけ平行移動させ、両反射率を（R−l1, NIR−l2）とした。

２. 理論的背景と比較に使用する植生指数2. 1 理論的背景

実際に raNDVI を求めるにあたり、土壌線の導出の方法を示す。

一般に土壌と植生を含んだ画像では、赤色反射率（R）（1）R、NIR 空間で基準線（NIR = aR + b ; a は基準線のと近赤外反射率（NIR）の反射率空間で各ピクセルのほ

傾き、b は基準線の切片）の初期条件（ a = 0.001、

とんどが Fig. 1 の灰色部のような形状の領域の中に含ま

b = 0 ）を設定する。

れることが知られている（Jones and Vaughan, 2010）。土（2）設定された基準線に対して垂直に、R と NIR の分

壌の R と NIR はほぼ線形関係であるため、各ピクセル

布を 5 つのデータ区画に分割し、各データ区画での中で裸地土壌は土壌線とよばれる回帰直線上にそって基準線からの符号付き距離（基準線に対し右下方分布する。一方、植生は R が低く NIR が高いため、土向の領域を正とする）の分布で µ + 3σ の点（ µ壌線に対し左上方向に分布し、高密度植生であるほど左はデータ区画内での符号付き距離の平均値、 σ上に分布する。

はデータ区画内での符号付き距離の標準偏差）をR、NIR 空間で反射率を補正する方法として、SAVI が知られている。SAVI の式では土壌線の傾きは 1 と仮定され、R、NIR の補正すべき量はともに L / 2（L は SAVI

それぞれ得る。
（3）5 つのデータ区画における µ + 3σ点を使って線形回帰を行う。

式中の補正項）であると近似している。また、実際の L（4）得られた線形回帰直線（NIR = a'R + b' ; a' は回帰の値は経験則的な値が用いられている。本来ならば R、

直線の傾き、b' は回帰直線の切片）と（2）で使用

NIR 空間での植生密度の等値線を正確に求め、R、NIR のした基準線とを比較し、① a−a' < 1 × 10−2 かつ補正量をそれぞれ適切に決定するべきであるが、SAVI

b−b' < 1 × 10−8 のとき、基準線は収束したもの

では植生密度の等値線を考慮しないために、それぞれのとみなし、線形回帰直線を最終的な土壌線とする。

14（16）

Eco-Engineering

また、② a−a' ≥ 1 × 10−2 または b−b' ≥ 1 × 10−8のとき、線形回帰直線を基準線に設定し、
（2）か

2. 2

比較する植生指数

提案した raNDVI と一般的な植生指数との補正効果の比較を行った。比較に使用する植生指数の特徴とその定ら繰り返す。
最大植生被覆線も同様に、上記アルゴリズムで、（1）

義を Table 1 にまとめた。Huete（1988）によれば、SAVIの初期条件を「a = 100、b = 0」、（2）の「µ + 3σの点」をに含まれる L 項の最適値については対象とする領域の植「 µ−3σの点」と変更することで算出した。

生密度によって異なり、低植生密度では L = 1 程度、中ここで得られた最大植生被覆線上の全ての点が、正確

植生密度では L = 0.5 程度、高植生密度では L = 0.25 程度、な最大植生被覆率ではない。しかしながら、分布上で実が最適であるという実験結果を得ている。今回解析した

際に植生被覆率が最大である直線を引くことは困難であ

領域は、いずれも高植生密度地域であるために L = 0.25

るため、上記のアルゴリズムにより分布の中で R に対を採用した。これらの植生指数の特徴として、NDVI はする NIR の比が最大になるような直線を近似的に最大正規化することで地形効果のような不均一な反射率の大

植生被覆線として代用した。植生状態が変わらなければ、きさの影響に対する補正を行っている。SAVI、MSAVI、

この近似直線上の植生状態も変わらないため、反射率補

raNDVI は正規化に加えて指数の中で R、NIR に対する補正に用いることができると考えられる。

正も行っている。したがって、これらの植生指数を比較することで、それぞれの反射率に対する補正効果を検証することができる。

Original reflectance plots
Adjusted reflectance plots

Near infrared reflectance

0.5

2. 3

解析対象地域

解析対象地域は北海道川上郡弟子屈町にある阿寒国立公園内摩周湖を含む北緯 43 度 26 分 49.11 秒から北緯 43
度 39 分 9.78 秒、東経 144 度 25 分 11.77 秒から東経 144

0.4

度 45 分 54.51 秒、605.6 km2（27.3 km×22.1 km、910 pixel× 737 pixel）のエリアを選択した。Fig. 2 中の実線で囲ま0.3

れた Region 1, Region 2, Region 3 は植生指数の比較に用い
0.2

た植物群落の領域を示しており、それぞれ Region 1：ダケ
→

p

0.1

カンバ−エゾマツ群落（Picea jezoensis−Betula ermanii）、
Region 2：サ サ 群 落（Sasa spp.）、Region 3：ト ド マ ツ −

l1
→

p

ミズナラ群落（Quercus crispula−Abies sachalinensis）で
0.1
l2

0.2
Red reflectance

0.3

0.4

ある。植物群落を選ぶ際には、環境省自然保護局生物
多様性センターが実施した自然環境保全基礎調査の植生 調 査 の 結 果 を 利 用 し た（Biodiversity Center of Japan,

Fig. 1 Typical scatter diagram showing relationship between nearinfrared and red reflectance for a vegetated area. Gray area
indicates original reflectance plots area and white area
indicates adjusted reflectance plots transformed by - p→.

2011）。植物群落の規模はそれぞれ、Region 1（1.20 km2、1333 pixel）、Region 2（1.16 km2、1285 pixel）、Region 3（1.04 km2、1151 pixel）であった。

Table 1 Vegetation indices and their properties compared in this research
ACRONYM

Name

FormulaReferences

NDVI

Normalized difference vegetation index

NDVI =

SAVI

soil-adjusted vegetation index

SAVI =MSAVI

Modified soil-adjusted vegetation index

MSAVI =

Qi et al., 1994

raNDVI

Reflectance adjusted normalized difference vegetation index

raNDVI =this article

Eco-Engineering

Rouse et al., 1974
(1＋L)

Huete, 1988

（17）15

作成した。
4 時期の R と NIR の画像をもとに、比較する各植生指数（NDVI、SAVI、MSAVI、raNDVI）の画像を作成し、最終的に計 16 の画像を得た。
2. 6

評価方法

各植生指数の反射率の補正効果を検証する方法として、異なる時期で植生状態が維持されている植物群落での各植生指数の差を調べた。1990 年と 1991 年の画像の比較、および 2006 年と 2007 年の画像の比較を考えた場
合、これらのデータはほぼ同時期の 8 月に観測されたものであり、また選択した 3 カ所の植物群落は国立公園特Fig. 2 Location of the study area. The white line indicates threedifferent vegetation type regions.

別地域内にあり、人為的改変は少なく、時期をまたいで植生状態に大きな違いはないと仮定している。このような仮定の下では、比較する画像で各ピクセルの植生指数2. 4 使用したデータの差が小さいほど、植生状態が変化していないことを表

解析には Landsat-5 に搭載されたセンサ TM（Thematic

しており、画像間の反射率補正が達成できていると考え

Mapper） か ら 取 得 さ れ た 4 時 期（1990 年 8 月 3 日、られる。上記の方法で、3 つの植物群落について各植生

1991 年 8 月 29 日、2006 年 8 月 6 日、2007 年 8 月 2 日）指数の傾向を比較した。

のデータを使用した。Landsat は太陽準回帰軌道をとっ３. 結ているため、撮影時刻は各時期とも現地時刻午前 10 時

果

付 近 と ほ ぼ 同 じ 時 間 帯 で あ る。Landsat TM は、 可 視

2006 年と 2007 年の NDVI、raNDVI 画像と、それらの光から熱赤外までに計 7 バンドの観測波長帯を有してピクセル値のヒストグラムを Fig. 3 に示した。図中ではいる。今回は TM から取得された画像のうち、赤色光（Band 3：0.63−0.69 µm）および近赤外光（Band 4: 0.76
らのバンドの空間分解能は 30 m である。

気上端での放射輝度に変換した後（National Aeronautics

NDVI 2006
10000
8000
6000
4000
2000

and Space Administration, 2011）、MODTRAN4 放 射 伝 達
その後、解析対象地域とその周囲において選定した 16の地上基準点を用いてアフィン変換による幾何補正を

NDVI 2007
10000
8000
6000
4000
2000

行った。補間方法は Nearest neighbor 法によって内挿し

0.85
0.84

raNDVI 2006
10000
8000
6000
4000
2000

0.81

した。初めに画像ごとに最尤分類法により 6 クラス（水、0.70 0.75 0.80 0.85 0.90 0.95

雲、日陰、植生、土壌、市街地）に分類した。分類後に

raNDVI 2007

は Majority filter により平滑化し分類のノイズ成分を除去している。そして、水、雲、日陰を除去するマスクを

16（18）

0.83
0.82

Numberof Pixels

る際に不要な情報を除去するために、マスク画像を作成

0.86

0.70 0.75 0.80 0.85 0.90 0.95

た。
補正後、R、NIR 空間で土壌線と最大植生被覆線を求め

0.87

0.70 0.75 0.80 0.85 0.90 0.95

Numberof Pixels

コードを用いて大気補正を行い地表面反射率を求めた。

0.89
0.88

Numberof Pixels

でのセンサ感受特性を補正するための変換式により大0.90

0.70 0.75 0.80 0.85 0.90 0.95

2. 5 前処理取得した各時期の Landsat 画像の DN 値は、観測時期

NDVI
raNDVI

10000
8000
6000
4000
2000

Numberof Pixels−0.90 µm）のデータから各植生指数を算出した。これ

0.80

Fig. 3 Gray level differences in NDVI and raNDVI between 2006
and 2007 and their histogram.

Eco-Engineering

NDVI と raNDVI それぞれについて 2006 年と 2007 年の

具 体 的 に は 1990 年 と 1991 年 の 間 に 比 べ て 2006 年 と間での植生指数の違いを示している。なおグレースケー

2007 年の間では NDVI は約 0.03 程度高く、SAVI は同程

ルは 0.8 から 0.9 までの範囲を強調して示している。Fig.

度、MSAVI、raNDVI は総じて 0.02 程度低くなっている。

3 より、2006 年と 2007 年の NDVI 画像は明度の差が大ただし、1990 年と 1991 年の間では、MSAVI が SAVI ときいが、2006 年と 2007 年の raNDVI 画像では明度がほ比べて RMSE 値が大きいという結果が得られた。

ぼ同程度に補正されている。各画像のヒストグラムの分次に植物群落別にみると、Region 1 と Region 3 では

布のピークは、NDVI の 2006 年、2007 年でそれぞれ 0.90、両者ともに全ての植生指数で RMSE が似たような値の0.82 程度と 0.1 近い値の差が見られた。一方の raNDVI

傾向を示した。また、Region 2 では他の植物群落に比の 2006 年、2007 年ではどちらも 0.85 程度でありヒスト

べ、SAVI と MSAVI の RMSE が 高 い 結 果 が 得 ら れ た。

グラムは類似していた。このことからも、NDVI と比較

具体的には、Region 2 では Region 1, Region 3 と比較しして raNDVI での反射率の補正は植生指数の値を揃え、て RMSE が SAVI では 0.02 程度、MSAVI では 0.03 程度

差を小さくする効果があることが窺える。

高いという結果が得られた。raNDVI については全ての

raNDVI の補正項に注目すると、それぞれの時期の補
正 項（ l1, l2） の 値 は、1990 年（−3.9 × 10
10−2

, −1.27 ×）、1991 年（−1.06 × 10

−2

, −7.3 × 10

−3−2）、2007 年（1.66 ×年（−7.1 × 10
−2

10

−3

, 9.33 × 10

, 2.05 × 10）であった。補正量の大きさはそれぞ−2

れ、| p1990 | = 1.33 × 10
= 2.17 × 10→−2、| p1991 | = 1.29 × 10→−2、| p2007 | = 9.48 × 10

逆に Region 2 で RMSE が低かった。

）、2006

−2

→

−2

−3

植物群落を通してほぼ同程度であり、NDVI については→、| p2006 |Table 2 Each simple ratio of average infrared reflectance to average redreflectance on three different vegetation type regionsγであった。傾向として、2006 年と 2007 年の補正量の大きさは 1990 年と1991 年の補正量と比較して大きく、とくに 2007 年の補Region 1

正量が最も大きかった。また、補正項の符号より 1990
年と 1991 年ではどちらも第 3 象限に交点が位置していRegion 2

るが、2006 年では第 2 象限、2007 年では第 1 象限に交点は位置していた。
Table 2 では 1990 年と 1991 年の画像および 2006 年と2007 年の画像の間で、それぞれの植物群落での R と NIRの比と 2 時期の間の差を表している。γ は補正前の平均反射率の比であり γ=である。γ' は補正後のRegion 3

|Δγ|

1990
1991
2006
2007

9.73
12.08
18.91
9.57

1990
1991
2006
2007

10.25
12.18
15.99
9.70

1990
1991
2006
2007

9.40
13.36
20.53
9.87

γ'

|Δγ' |

9.06
8.67
12.66
12.79

2.35
9.34

0.39
0.13

9.78
10.08
12.92
11.44

1.92
6.28

0.30
1.49

8.75
8.99
13.28
13.71

3.97
10.66

0.24
0.44

γ means the ratio of original reflectance and |Δγ| is its absolute difference,
while γ' means the ratio of adjusted reflectance. |Δγ' | is its absolutedifference between years.

)/() である。
平均反射率の比であり、γ' = (γγ'
ま た、|Δ | と |Δ | は そ れ ぞ れ、1990 年 と 1991 年、2006 年と 2007 年の間のγ、γ' の差の絶対値を表して0.10

い る。 表 よ り、|Δγ| に 対 し て |Δγ' | は 大 幅 に 小 さ く
Fig. 4 ではそれぞれの植物群落の各ピクセルでの時期の間の植生指数の差を、二乗平均平方根誤差（Rootmean square error, RMSE）で示している。RMSE が小さ
いほど時期の間で植生指数の差が小さく、反射率が補正されていることとなる。 Fig. 4 より、全体を通して
raNDVI の RMSE が最も低い（0.02 から 0.04 程度）ことが分かる。
まず年次別にみると 1990 年と 1991 年の間に比べて2006 年と 2007 年の間の方が NDVI の RMSE 値が高く、他の指数は同程度もしくは低いという結果が得られた。

Eco-Engineering

0.08

RMSE

なっていることがわかる。

0.06
0.04
0.02
0.00

Region1 Region2 Region3 Region1 Region2 Region3
1990 - 1991
NDVI

2006 - 2007
SAVI

MSAVI

raNDVI

Fig. 4 RMSE values of each vegetation index between years inareas classified as vegetation type.

（19）17

の R と NIR の分布の位置が変化しても指数の算出アル

４．考察

ゴリズムは変わらないため、R、NIR の違いがそのまま各

最初に簡単に誤差の原因を考察する。Fig. 3 の結果に指数の RMSE の差として現れる結果となっている。一ついては、NDVI と raNDVI は、計算式は正規化した差方、raNDVI では画像ごとに値の異なる補正項 l1, l2 を求を求めている点で同様ではある。しかしながら、NDVI

めることが可能であるため、R と NIR の分布の位置の違は補正前の反射率を使用して植生指数を計算している。

いの大きさに応じて補正量を適切に調整している。R と

raNDVI では、各画像において R と NIR の分布の位置とNIR の比が揃うように補正されることにより植生指数

形状を元にして、土壌線と最大植生被覆線との交点を求

raNDVI の値が揃い、raNDVI が全体として最も RMSE

め、これを原点移動することで R と NIR を補正し、植が低かったと考えられる。

生指数の計算に用いている、という点で異なっている。

年次別では、2006 年と 2007 年の間で NDVI の RMSE

結果に示すとおり、補正量は特に 2007 年の時に大きかっ

値が高かった。これは、前述の通り 2006 年と 2007 年→−2）。補正量の大きさは、補正前の間で R と NIR の分布のずれが大きかったためであるの反射率分布の原点からの相対的なずれの大きさを示しと考えられる。また、1990 年と 1991 年の間で、MSAVIている。さらに 2006 年と 2007 年では交点の象限も異なっが SAVI と比べて RMSE 値が大きいという結果が得らている。したがって、2006 年と 2007 年の間ではもとのれた。解析した植物群落全体で、各植生指数の 1990

R と NIR の分布の位置の相対的なずれが大きく、R と年と 1991 年の間の関係を調べると、SAVI の回帰式はNIR を補正しない NDVI では最終的に得られる植生指数（SAVI1991 = 1.04 SAVI1990−0.022）、 決 定 係 数 は 0.72、に RMSE が 0.1 に近い差が残り、一方 raNDVI の場合は

MSAVI の回帰式は（MSAVI1991 = 1.21MSAVI1990−0.099）、補正の結果、RMSE が 0.02 程度の差に収まったと考え決定係数は 0.88 であった。SAVI の回帰式の傾きはほられる。

ぼ 1.0 であり、時期間の SAVI の値は同様の値をとってた（| p2007 | = 9.48 ×10

NDVI と raNDVI の式は共に正規化指数であるため、いる。一方の MSAVI の回帰式の傾きが約 1.2 であり、NIR / R の比と機能的に等しい。そのため反射率空間で1991 年 の MSAVI は 1990 年 の MSAVI に 比 べ て 大 き な

ピクセルの比 NIR / R が等しい場合は、植生指数の値は傾向を示している。この傾向が、1990 年と 1991 年の間等しい。Table 2 の結果より、2 時期の間での植物群落

で、MSAVI の RMSE が増加した原因と考えられる。植→ごとの平均反射率の比の差 |Δγ| が p による R と NIR の生別では、全ての植生指数が Region 1 と Region 3 で似補正により |Δγ' | と小さくなった。このことは、補正たような RMSE の傾向を示した。また、SAVI と MSAVI

しない NDVI では比の差 |Δγ| が大きいため指数の差もは Region 2 で他の植物群落に比べての RMSE 値が高い

大きかったが、補正した raNDVI では比の差 |Δγ' | が小傾向が見られ、raNDVI については植物群落による大きさくなり指数の差も小さくなったことを意味している。

な違いは見られず、逆に、raNDVI は Region 2 で RMSE

この結果より raNDVI による補正方式は、それぞれの画が低かった。Region 1 と Region 3 で同様の傾向を示した

像ごとに R と NIR の分布の位置と形状を元にして補正のは、それぞれの植物群落領域での R と NIR の分布がベクトルを決定しており、その補正する量と方向は画もともと似通っていたために、補正が同様に扱われ、結像間での R と NIR の比を揃えるよう調節されているこ果として植生指数として同じような値をとったと考えとが分かる。

られる。実際、Region 1：ダケカンバ−エゾマツ群落となお、今回は R、NIR 空間での平行移動による補正のRegion 3：トドマツ−ミズナラ群落はともに落葉広葉樹・みで、時期の間の土壌線と最大植生被覆線をほぼ一致さ

常緑針葉樹の混交林であり、Region 2 のようなササ群

せることが出来た。しかしながら、R と NIR の比が極度

落とは異なる光学特性を有していたといえる。Region 2に異なるような画像を補正する場合には、平行移動のみ

で SAVI と MSAVI の RMSE 値が高い傾向が見られたのでは土壌線と最大植生被覆線が一致できないことも考え

は、Region 2 では他の植物群落と比較してもとの反射率られる。そのような場合には、土壌線と最大植生被覆線の分布のばらつきが大きいために、結果として SAVI とをそれぞれ一致させるよう回転移動による補正を加える

MSAVI の値もばらつき、それぞれの誤差が大きくなっことも検討する必要があるだろう。

たために RMSE 値が高くなったと考えられる。SAVI とFig. 4 では NDVI、raNDVI に加えて SAVI、MSAVI とMSAVI とは対照的に raNDVI は植物群落の違いによるの比較を示している。NDVI、SAVI、MSAVI では画像影響を受けず、NDVI は逆に低かったことから、これら

18（20）

Eco-Engineering2 つの指数は Region 2 の反射率のばらつきに対する影響が少なかったことが言える。

Jensen, J. R., 2005: Introductory digital image processing: a remotesensing perspective. (3rd ed.). Pearson Education Inc., Upper
Saddle River, pp.194-222.

５．ま と めJones, H. G. and Vaughan, R. A., 2010: Remote sensing of vegetation:

本研究では、異なる時期の間で植生指数を比較する際

Principles, techniques, and applications. Oxford University Press.,に問題となる反射率の違いを補正するために、R、NIR 空間で土壌線と最大植生被覆線を利用した補正方式を検討

New York, pp.165.
National Aeronautics and Space Administration, 2011: Landsat 7

し、その反射率補正を取り入れた植生指数 raNDVI を提science data users handbook. At

案した。raNDVI の補正効果を検証するために、1990 年

http://landsathandbook.gsfc.nasa.gov/pdfs/Landsat7_Handbook.pdf,と 1991 年、2006 年と 2007 年の時期の間で、3 つの植

Accessed 20 July 2011.

物群落の各ピクセルでの植生指数の差を他の植生指数

Omasa, K. (ed.), 2007: Advanced image informatics in agricultural

NDVI、SAVI、MSAVI と比較した。その結果、raNDVI

and environmental applications: Phyto-imaging to remote

は画像ごとに R と NIR の分布の相対的な原点からのず

sensing. Nougyou Denka Kyoukai, Tokyo, 168 pp. （ 大 政 謙 次

れに応じて補正ベクトルを調整することで、異なる時期

編，1992: 植物機能のリモートセンシング 農業・環境分野にの間の R と NIR の比の違いを揃え、結果として植生指おける先端的画像情報利用．農業電化協会，東京，168 pp．）

数自体も揃える効果があることがわかった。
今後は LAI や植生被覆率といった植生に関する生物
物理学的な特性と raNDVI との関係について検証する必要があると考えられる。

Qi, J., Chehbouni, A., Huete, A. R., Kerr, Y. H. and Sorooshian, A.,
1994: A modified soil adjusted vegetation index. Remote Sensing
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Rouse, J. W., Haas, R. H., Schell, J. A., Deering, D. W. and Harlan,
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６．引用文献Biodiversity Center of Japan, 2011: Vegetation naturalness survey /(green wave effect) of natural vegetation. NASA/GSFC Finalreport, Greenbelt, MD, USA.

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Huete, A. R., 1988: A soil-adjusted vegetation index (SAVI). Remote
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Teillet, P. M., 1986: Image correction for radiometric effects inremote sensing. International Journal of Remote Sensing, 7,1637-1651.

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