計測自動制御学会東北支部 第 233 回研究集会(2006.12.18)
資料番号 233-11

津軽海峡沿岸部における JERS-1 合成開口レーダのクロススペクトル法を利用した海上風の風向評価
Estimation of wind direction on the Tsugaru channel of the JERS-1/SAR image
using the cross spectral method○ 山本義春*，齊藤玄敏*○ Yoshiharu Yamamoto，Hiroyuki Saito*

弘前大学理工学部*

Faculty of Science and Technology, Hirosaki University.

キーワード：JERS-1/SAR(JERS-1 synthetic aperture radar)，フーリエ変換(fourier transform)，
クロススペクトル法(cross spectral method)，コヒーレンス(coherence)，風向(wind direction)

連絡先：〒036-8561 弘前市文京 3 弘前大学理工学部知能機械工学科

齊藤玄敏

Tel：0172-39-3694，E-mail：saitoh@cc.hirosaki-u.ac.jp

1.はじめに予測につながるためである．海上風の風況マッピ

エネルギー問題の解決法の一つとして，風力発ングには，合成開口レーダ(SAR)を利用すること電などの再生可能エネルギーが期待されている．

ができる．SAR はパルス圧縮と合成開口処理に風力発電はクリーンかつ無尽蔵であるが，風力発より，光学センサと同等の高い空間分解を得るこ

電のための風車設置には，風向・風速の変動によとのできる唯一の衛星搭載マイクロ波センサでり安定したエネルギー供給が難しく，プロペラのある．海域を対象とした SAR の応用については，回転や発電機に伴う騒音，設置場所の確保の困難，欧州で打ち上げられた ERS-1/SAR を使用する風景観を損なうなどの問題がある．これらの問題を

況マッピングの研究が進んでいる．

解決するため，欧州を中心として，特にデンマー

著者らはこれまでに青森県と北海道の間に位クの沿岸部へ風車設置が進められている1)．日本

置する津軽海峡を対象地域とし，JERS-1/SARのでは，国内の沿岸部で水深が急に深くなるため，海域画像から算定したパワースペクトルを，波長沿岸部の風車設置は難しいとされていたが，2003

800mから 6.4kmの範囲で積分し，相互相関解析か年に国内最初の洋上風車が建設されている2)．

らピーク位置を求めることで風向を決定し，観測沿岸部の風車の設置を考える場合，海上風の風所のデータを基に抽出風向を評価している3)．こ況マッピングが重要である．設置地点の詳細な風の方法では，フィッティングさせる周期成分以外

況の把握は，最適な設置場所の決定や，発電量のの影響を受ける問題が生じ，求めた全ての相関係

1

数の平均値が 0.6 以下となった．そこで本研究でいは大間崎と大間の風向が大きく異なる場合に，は相関解析にクロススペクトル法を採用し，位相風向の基準が問題になる．この場合大間崎，竜飛差とコヒーレンスを使って風向の評価を行う方

崎が海に近いのでこれらの観測所で観測した風法について検討し，風向の再評価を行う．

向を基準にした．

2.使用データと対象地域N

本研究では 1993 年から 1998 年にわたる，津軽

Kikonai海峡を含むパス-ロウ 65-231 の 13 シーンのLevel2.1 JERS-1/SAR画像を使用した．対象とする

Ooma-zaki

海域は観測所付近の 6.4km平方の正方領域で切Oomaり出した．抽出した風向の比較には渡島半島のやや南方に位置する木古内町，津軽半島の北端に位置する竜飛崎およびその東方に位置する今別町，下北半島の北端に位置する大間崎およびその付近に位置する大間町の観測所データを使用した．
Tappi-zaki

大間，今別，木古内の観測所は気象庁・電子閲覧

Imabetsu

室の観測データを，大間崎，竜飛崎の観測所デー
タは日本海洋データセンターの観測データを使Fig.1 Target area on Tsugaru channel (1996/1/16)用した4,5)．

0°100%

Fig.1 に 1996 年 1 月 16 日の JERS-1/SAR 画像

30°

330°

80%

Wind direction frequencyに観測所の位置，および観測所の付近の対象とした海域の領域を示す．使用した JERS-1/SAR 画像には，対象の海域部分に船からの後方散乱と考えられる海面以外の信号が含まれることがある．この場合はできるだけ海面以外の後方散乱を含ま60%20%
0%

90°

270°

20%
40%60%ないように，切り出す領域を若干移動させた．

60°

300°

40%

240°

120°

80%
210°

100%

観測日の 24 時間についての風向分布を調べる

150°
180°

ために，観測所の風向データを用いて風配図を作

calm=8.3%(a) Tappi-zaki (1996/1/16)

成した．Fig.2 に 1996 年 1 月 16 日の竜飛崎，お0°
100%

よび今別の観測所の風向データを使用した風配

330°

30°

80%

図を示す．これらの図から，観測所で観測した風Wind direction frequency

60%

向が，一日を通してほぼ西北西か北西であることが分かる．また，観測所毎に比較することで観測する風向分布の分散の大小の傾向が分かる．Fig.2の a と b では，共に風向の分散が小さく見えるが，300°

60°

40%
20%
0%

270°

90°

20%
40%
60%

240°

120°

80%

全ての日付について作成した風配図からは木古

100%

210°

150°
180°

内，今別の観測所で観測した風向は，大間，大間

calm=12.5%

崎，竜飛崎の観測所と比べて風向が分散する傾向(b) Imabetsu (1996/1/16)にある．観測所が比較的近い竜飛崎と今別，あるFig.2 Wind rose in observatory wind direction2

3.水域観測の原理
海域では上層の風向に鉛直方向の循環が生じ，上層の風向と海面の風向が直交するラングミュール循環現象が生じる6)．海面ではラングミュール循環によって生じたさざ波により，入射したマイクロ波が後方散乱する．海上の風速に応じてさざ波が立つことで海面の粗さが変化し，レーダの受信する後方散乱断面積(NRCS)が変化する．また，受信するマイクロ波の往復距離の差が，海面の波長と整数倍異なる場合にブラッグ散乱が起こり，海域における主散乱要素となる．ブラッグ
Fig.3 Power spectrum for sea area near from
Tappi-zaki and Imabetsu (1996/1/16)

散乱の条件は，

L B = λ / (2sin θ )(1)で示される．ここに，LBはブラッグ波長，λはマERS-1/SARを使用した研究例では，画像のパワイクロ波の波長，θは入射角である．JERS-1/SARースペクトルにおいて波長約 600m以上の範囲にの場合，波長λ=23.5cm，入射角θ=40 度となるのあるピーク列の向きを利用して風向を抽出してで，この場合はブラッグ波長LB =18cmとなり，波いる9） ．しかし，本研究で使用したJERS-1/SAR

長約 18cmのさざ波が主散乱要素となる7)．

画像から算定したパワースペクトルは，波長 3km

SARがラングミュール循環によって生じたさ以上の範囲にパワーが集中しており，短波長成分ざ波からブラッグ散乱を受信することで，画像のについては ERS-1/SAR のスペクトル分布のよう海域部分には風向に沿って粗く並ぶ縞状の構造にはならなかった．そこで，JERS-1/SARから算が現れる8,9)．

定したパワースペクトル|F(u,v)|2を，北を 0 度と4.風向の抽出方法して，時計回りの方向毎に軸方向に波長 400mかSAR 画像中のパターンを抽出，認識するため，

ら 800mの範囲を積分し，パワーの集中する方向2 次元高速フーリエ変換(2DFFT)を使用する．画を決定した．この方向と直行する方向をSARの抽素の配列を x 方向に M，y 方向に N として SAR出風向として扱う．Fig.3 に 1996 年 1 月 16 日の

画像を f(x,y)とし，x を 0 から M-1，y を 0 から大間海域を使用して算定したパワースペクトル

N-1 の配列で表すとき，2DFFT で得られるスペクを示す．この図は波長 400m以上のスペクトルを

トル F(u,v)は，切り出したものである．中央の長波長部分にピー
M -１ N -1

F(u , v) =1∑∑ f ( x, y)WM-ux WN-vy
MN x =0 y=0(2)

ク列があり，短波長部分にピークは無い．
算定したパワースペクトル|F(u,v)|2は，波数uとW M = exp( j 2 π / M )(3)

W N = exp( j2 π / N )(4)波数vの軸について対称性があるので，積分で求めた配列には周期性がある．この配列にクロススで表される．ここに，uはx方向の輝度値に対するペクトル法を用いて同じ周期の正弦波をフィッ

波数，vはy方向の輝度値に対する波数である．パティングし，パワーの集中するピーク位置を決定

ワースペクトル|F(u,v)|2のピーク列の方向を利用した．クロススペクトル法は 2 つの配列の相互相して風向を抽出する．

関関数をフーリエ変換し，周波数領域で解析す3

ることでコヒーレンスと位相差を求める．周波数から，使用したデータでは観測した日の風向につ領域で求めたコヒーレンスは 2 つの配列の間で，いて，東北東と西北西のものが多いことが分かる．

フィッティングする周波数成分間の相関係数を

また，観測所データの各風向を基準として，幾つ示し，同様にして求めた位相角は 2 つの配列の間か抽出結果の大きく逸脱している部分が確認での位相差を示す10)．この位相差は変換前の系列のきるが，この結果から風向の抽出差が大きくなるディレイを示す．ここで，pをパワースペクトル風向は判断することができなかった．

|F(u,v)|2の積分から求めた配列とし，qを正弦波の得られた風向の抽出精度は 41 度であり，配列とする．コヒーレンスCohと位相角θpqは，SEASAT/SARで約 10 度8)，ERS-1/SARで約 20 度9)

Coh 2 ( ω ) =K pq 2 ( ω ) + Q pq 2 ( ω )S pp ( ω )S qq ( ω )θ pq ( ω ) = tan -1 (Q pq ( ω )K pq ( ω )であることを考慮すると，約 20 度抽出誤差が大(5)きい．

6.検討(6))

抽出結果に大きな誤差が生じた原因として，ラで示される，ここに，Sppは配列pのパワースペク

ングミュール循環が起こらずに上層の風向と海

トル，Sqqは配列qのパワースペクトル，Kpqは配列上風が平行していることが考えられる．そこで誤pと配列qのコスペクトル，Qpqは配列pと配列qの差が 70 度以上となった抽出結果は，スペクトル

クオドスペクトル，Cohは配列pと配列qについてのピーク列の方向を抽出風向として，観測所の風のコヒーレンス，θpqは配列pと配列qについての向データを用いて再評価を行った．再評価の結果

位相角を示す10)．

を Fig.5 に示す．Fig.5 は Fig.4 よりも分散が小さ求めた位相角θpqから求めた正弦波の移動量をくなっており，抽出結果は絶対値の平均値が 23計算し，ピーク位置を示す角度を求め，その角度度，標準偏差が 30 度となった．この場合の風向と直交する角度を抽出した風向とする．の評価結果は，他の衛星 SAR と比較して約 10 度

5.風向評価の結果抽出誤差が大きい．本研究の風向の抽出結果の誤使用した 13 シーンを通して JERS-1/SAR 画像差が大きい原因には，観測所が陸に位置しているから抽出した海上の風向と，観測所の示す風向差ことから，海上からの風向が陸の地形の影響を受を求めた．SAR 画像のスペクトルから抽出したけて変化していることが挙げられる．その他にノ

風向には 180 度の任意性があるので，付近の観測イズの影響も誤差の原因として考えられる．

所の風向に近い抽出結果を採用した．
抽出結果は絶対値の平均値が 32 度，標準偏差がWind direction from JERS-1/SAR [degree]

4590135180225

270315360

Wind direction from obsavatory [degree]

04 9- -Wind direction from JERS-1/SAR [degree]

0 504 9- 00 5 0 5 0 5 0 5 0 55 0 6 1 7 2 8 3 9 44 4 3 3 2 2 1 10 50 5 0 5 0 5 0 5 0 55 0 6 1 7 2 8 3 9 44 4 3 3 2 2 1 141 度となった．抽出結果を Fig.4 に示す．この図04590135180225

270315360

Wind direction from obsavatory [degree]

Fig.5

Fig.4 Wind direction from SAR image andobservatory

4Wind direction from SAR image andobservatoryノイズの指標となる等価ノイズ σ0Neq は使用する未満の結果がやや多く，それ以上でほぼ等しく分バンドと関連する．ERS-1/SARはCバンドなので布している．b はややサンプル数が少ないが，cσ0Neq≦-20dBである11)．LバンドのJERS-1/SARは，と共に特に特徴が無い．d では風向差が 40 度以送信電力が低下した影響も含めて σ0Neq=-14.5dB内の結果が多い．以上のことから，コヒーレンスである12)．よって，JERS-1/SARはERS-1/SARと比が 0.9 以上のとき，正しい抽出結果が得られる可べて-5dB以上のノイズを含んでいる．

能性がある．ただし，いくつか大きな風向差も現求めたコヒーレンスは 65 個の抽出結果の内，れている．これは観測所が陸に位置していること56 個が 0.7 以上となった．コヒーレンス毎に，生から，海上からの風向が陸の地形の影響を受けてじた風向差についてヒストグラムを作成した結変化していることが考えられる．また，ラングミ果を Fig.6 に示す．コヒーレンスが 0.7 未満の結ュール循環が起こらずに上層の風向と海上風が果はスペクトルに 180 度の周期性が無いと考え平行していることが考えられる．

表示していない．図中の a では，風向差が 30 度

101816814Frequency

Frequency

121086464220001020304050607080

9001020

Difference[Degree]

4050607080908090

Difference[Degree](a) Coherence 0 to 1.0(b) Coherence 0.7 to 0.810108866Frequency

Frequency

3042420001020304050607080900

Difference[Degree]

10203040506070

Difference[Degree](c) Coherence 0.8 to 0.9(d) Coherence 0.9 to 1.0

Fig.6 Histogram of difference for wind direction corresponding to coherence5[5]日本海洋データセンター,沿岸海上気象データ

7.終わりにhttp://jdoss1.jodc.go.jp/cgi-bin/2001/wave.jp

本研究は JERS-1/SAR 画像の海域部分のパワースペクトルを算定し，スペクトルの積分結果にク[6] 宇野木早苗 , 沿岸の海洋物理学 , 東海大学出

ロススペクトル法を使用して風向を抽出した．抽版, 1995, pp.276-277

出した風向は観測所の風向を利用して風向評価[7](財)資源・環境観測解析センター,地球観測デーを行った．評価結果は絶対値の平均値が 32 度，タからの情報抽出(資源・環境リモートセンシン

標準偏差が 41 度となった．この抽出精度は，他

グ実用シリーズ 3), pp219-221, 平成 15 年 3 月 31の衛星搭載 SAR と比較すると約 20 度低い．

日70 度以上の誤差に関してはラングミュール循

[8]Gerling, T.W:Structure of the surface wind field

環が起こらなかったと考え，スペクトルのピーク

from the SEASAT SAR, Journal of Geophysical

列の方向から風向を抽出し，観測所の風向を利用

Research, Vol.91, No.C2, pp.2308–2320, 1986.

して抽出した風向を評価した．この場合の評価結[9]P.W. Vachon, F.W Dobson:Validation of wind

果は絶対値の平均値が 23 度，標準偏差が 30 度とvector retrieval from ERS-1 SAR images over theなり，抽出精度は他の衛星搭載 SAR と比較してocean, The Global Atmosphere and Ocean, 5,

約 10 度低い．

pp.177-187, 1996.
[10] 日野幹雄 , スペクトル解析 , 朝倉書店 , 1977,

画像のパワースペクトルから風向を決定する
際に計算したコヒーレンスを用いて評価した場

pp.184-191.

合，コヒーレンス 0.9 以上の抽出結果は 40 度以[11]Christopher, R. Jackson, John R. Apel. Synthetic

下の風向差となる結果が多く，正しい風向を抽出

Aperture Radar Marine User’s Manual, 2005, pp.474

できる．

[12]Shimada, T, H. Kawamura and M. Shimada

本研究で抽出した風向と観測所の示す風向と(2002):An L-Band Geophysical Model Function forの差は観測所が陸に位置していることから，海上SAR Scatterometry Using JERS-1 SAR, IEEE Trans.

からの風向が陸の影響で変化したことが考えら

Geoscience and Remote Sensing, 41, 518-531.

れる．他に，JERS-1/SAR が ERS-1/SAR と比較して SN 比が低いことが原因として考えられる．

参考文献[1] 牛 山 泉 , 風 力 エ ネ ル ギ ー の 基 礎 , オ ー ム 社 ,2005, 263p.
[2]風車よ回れ, 海風を受けて!, Science Web, 2006
年 5 月, pp.88-91.

[3]山本義春・齊藤玄敏, JERS-1 合成開口レーダを用いた津軽海峡沿岸部の風向評価に関する研究,
日本リモートセンシング学会第 40 回学術講演論
文集, pp.209-120, 2006.

[4]気象庁,気象観測(電子閲覧室)
http://www.data.kishou.go.jp/indem.htm

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