MODIS 画像による積雪分布履歴の特性抽出と比較照合
環境リモートセンシング研究室
指導教員
1．背景と目的
新潟県などの日本海沿岸域は，世界有数の豪雪地帯である．雪は，雪崩や融雪に伴う洪水・地

吉田京平
力丸

厚

較を行った．その後，2006 年の ASTER データおよび地上観測データ等で検証を行った．解析手
順を図１に示す．

滑りなどの災害を引き起こす要因であるとともTerra-MODISデータに，融雪水は人々の大切な水資源である．雪はこれら相反する二面性を持っている．積雪を防災管

2003

2004

理，あるいは水資源として有効利用するためには，

2005

2006

積雪域抽出

積雪の状態を時間的・空間的・定量的に把握する
積雪頻度画像作成ことが重要である．しかしながら，連続的かつ広域的に積雪観測を行うには，雪崩や遭難といった領域分割

DEM

危険が伴うと同時に多大な人的・経済的資源も必
時間的・空間的特性抽出要である．とくに山岳地帯の降雪・積雪特性を把握することは非常に困難である．

妥当性の検証連続的・広域的に地表面状態を観測可能なリモ図１ートセンシング技術は、山岳地帯においても積雪解析手順を面的に把握する上で有効である．しかし，融雪期は不順な天候が続くことが多く，広域にわたる

3．解析手法積雪の断続的な観測は困難である．そのため地上3.1 積雪域抽出および積雪頻度画像作成

観測画像を利用して積雪領域を広域推定する研

積雪域抽出には MODIS データのバンド 1

究が試みられているが、推定の過程において毎年（可視赤）とバンド 6（短波長赤外）を利用した．

同様に融雪すると仮定している．

これらのバンドを利用し，MODIS 画像から目視

しかしながら、近年は年によって豪雪地域が変判読により明らかな積雪域、無雪域のトレーニン化したり、融雪状態の違い等が地域ごとに見られグデータを抽出し，ヒストグラムからそれぞれのる．そこで本研究では、異なる年次の積雪域を比平均値を算出し，その平均値の中間値を閾値とし較することで時間的空間的な特徴を把握するこた。図 2 に 2 次元ヒストグラム関係図を示す．水とを目的とし、さらにその積雪域抽出の妥当性を色で表示された部分が積雪と判別された部分で同年次の地上観測画像等において照合する。

ある．

2．使用データと研究の流れ

積雪頻度画像は，各シーンの積雪域抽出画像の本研究は、解析において Terra-MODIS 使用し，積雪域を 1，無雪域を 0 として，それらを地点ご検証では Terra-ASTER を使用した．地上観測デとに時間軸方向に累積したものをいう．図 3 に積ー タ は デ ジタ ル カ メ ラを 用 い た ．解 析 の 流 れ

雪頻度画像モデル図を示す．その積雪頻度画像をは,2003 年〜2006 年の 4 年分の融雪期における各年と 4 年分すべてを累積したものとを作成した．

MODIS データを使用し，各シーンに対して積雪図 4 に 4 年分の積雪頻度画像を示す．

域抽出を行い，積雪頻度画像を作成した．その後
DEM と積雪頻度画像を利用し領域分割を行い，各年およびそれぞれの領域ごとの積雪分布の比3.2 領域分割
輝度値

DEM（50ｍメッシュ）と 3.1 で作成した 4 年

閾値255分の積雪頻度画像を使用し，領域分割を行った．

無雪Band5（短波長赤外）

解析手順は以下の通りである．
閾値DEM を使用し分水界法を用いて領域分割を①行う．

積雪

4 年分の積雪頻度画像を DEM に見立てて①②無雪
0

積雪Band3（赤色）255輝度値

図 2 ２次元ヒストグラム関係図と同様に分水界法により領域分割を行う．
③①と②を重ね合わせて②と重なる①の部分を 1 つの領域とする．
図 5 に分けられた領域を示す．

T1T2T3T4

3

Tx-1TxT1〜Tx時期の積雪域断面

69 78

45
1210

積雪頻度画像の積雪域断面

図 5 領域分割図
積雪域無雪域

4．特性抽出図 3 積雪頻度概念図

積雪分布について 3.2 において分けられた領域ごとに特性抽出を行う． 特性抽出には，各領域のピクセル数に対して積雪域の占める割合（以下45積雪占有率）を使用する．縦軸に積雪占有率，横軸に観測日をとった関係図を年次別や領域別に作成した．そこで目視によるグラフ比較，領域ごとの相関係数による比較，積雪占有率減少傾向についての年次比較を行い特性抽出した．

0図 4 4 年分 MODIS データによる
積雪頻度画像4.1 目視比較
縦軸に積雪占有率，横軸に観測日をとった関係図を年次別，領域べつに作成し，積雪占有率の増減の一致している箇所や減少傾向が似ていると思われる箇所などについて目視比較を行った．

4.2 相関係数による領域比較
3

縦軸と横軸にそれぞれ同年の違う領域をとり3観測日ごとの積雪占有率の値をプロットし領域4ごとの相関係数を算出する．４年分各領域同士で2の総当りの相関係数を算出する．例として 04 年

15 69 78105 6212003

49 7810の相関係数表を最期の頁に表１として示す．また
33相関係数の高い領域（2005 年 0.95 以上それ以外の年 0.90 以上）を積雪分布履歴類似度図として44

図 6 に示す．2003 年の図の見方は同色同士にお21いて相関性が高い． 2004 年〜2006 年の図に5 69 7810212005

5 69 78102006

図 6 積雪分布履歴類似度図

おいてはまず青色系以外はそれぞれ相関性が高い領域である．次に青色系の部分の見方は，4.3 積雪占有率減少傾向による年次比較

領域４を中心に相関性の高いものを色の濃淡により示している．例として 2004 年を見てみ4.1 でのグラフの目視による年次比較においてる．領域４と相関が高いものは領域３と領域２

2004 年の積雪占有率の減少傾向が他の年とは若である．よって領域４より青色の濃淡度を１つ干ことなるように見えた．積雪占有率の減少傾向

ずつ領域３に関しては濃く，領域２に関してはを比較し年次特性を抽出する．

淡くしている．次に慮域２と相関性が高いもの

解析方法はまず各年の各領域において積雪占有は領域４以外では領域 1 と 8 である．しかし，率が 50％から 30％になる日数を X，30％から領域１と８は領域４とは相関係数が 0.90 以上10％になる日数を Y とする（図７）．次に X を横ない．このため領域１と８は領域２よりも淡い軸に Y を縦軸にとったグラフにプロットする（図色で示される．このように，領域４を中心に濃８）．これにより横軸の値（日数）と縦軸の値（日淡が１つしか変わらないものは相関性が高い数）の関係より期間の前半後半の減少スピードがという見方をする．

見られる．また，2005 年に関しては，この比較結果として相関性の高い領域としては領域 5 とを行う上でのデータ数が極端に少ないため今回

6，領域 1 と 2.相関性の低い領域としては領域の比較からは除外した．図 8 において桃色の円と７と 9 と 10 となった．

その中心の点は 2004 年の標準偏差と平均値である．

2004 年相関係数表

表１2004

領域１

領域２

領域３

領域４領域５領域６領域７領域８領域９領域１-

0.902

0.721

0.759

0.017

0.074

0.677

0.927

0.852

0.775

-

0.924

0.910

0.520

0.363

0.895

0.902

0.897

0.732

-

0.971

0.670

0.527

0.896

0.784

0.753

0.585

-

0.635

0.474

0.899

0.821

0.680

0.558

-

0.986

0.775

0.236

0.337

0.298

-

0.669

0.001

0.058

0.075

-

0.79

0.65

0.50

-

0.795

0.616

-

0.779

領域２領域３領域４領域５領域６領域７領域８領域９領域１０領域１０-

結果として図 8 で示すように 2004 年の積雪占有率の減少傾向は期間の前半に早く期間の後半は他と同様もしくは遅い減少スピードとなってい積雪で合致ることがわかる．

ASTERのみ積雪と判断
MODISのみ積雪と判断

積雪占有率（％）

無雪で合致

Ｘ：日数50ASTER データと MODIS データ

Ｙ：日数30100Ｘ(日)Ｙ

図 7 減少傾向モデル図

積雪で合致

地上観測のみ積雪と判断

無雪で合致

MODISのみ積雪と判断

ASTER データと地上観測データ(日数)

図 9 重ね合わせ画像

6050Ｙ 40
3003年

2004年

1006年

001020Ｘ

304050 (日数)図 8 年次別積雪占有率減少傾向分布図

5.2 積雪深との比較
気象庁が一般公開している地上観測地点での積雪深データを利用し，積雪深の減少傾向と積雪分布の減少傾向の比較も行った．しかしながら，減少傾向については積雪深と積雪分布の関係を示すことは難しかった．また観測地点での積雪深0ｃｍ時の積雪域抽出画像との比較を行い，積雪5 比較照合分布の有無の確認を行った．この結果は 19 箇所

5.1 地上観測データとの比較照合で比較し 16 箇所の対応が確認された．

MODIS データは 250ｍの分解能と低く，地上観測画像との直接的な照合が難しいため，

6 まとめ

ASTER データを間に挟む形で検証を行った．照県内域を中心とした対象領域において，2003

合データは 2006 年のものを使用し，MODIS デ年 か ら 2006 年 ま で の 過 去 4 年 間 分 のータは 3 月 22〜29 日，ASTER データは 3 月 28

Terra-MODIS データを使用して，時間的・空間日，地上観測データは 3 月 22 日である．初めに的な積雪分布の特性抽出を行うことができた．

ASTER データと MODIS データのそれぞれの積

今後の展望としては，衛星の年次数を増やすこ雪域抽出画像を重ね合わせ合致率を算出した．そとでより時間的特性が抽出しやすくなると思わの結果は，約 78.9％であった．次に，ASTER デれる．また，領域特性については領域分割の部分

ータと地上観測データによる積雪域抽出画像をが大きく影響するため，今後は領域の細分化や広重ね合わせ合致率を算出した．結果は，約 58.0％域化または流域ごとの領域分割などを考えるこであった．図 9 に ASTER データと MODIS デーとで，それらに対応した様々な領域特性が抽出さタの重ね合わせ画像，ASTER データと地上観測れると考えられる．

データの重ね合わせ画像を示す．