次目
要

旨 ························································································································

3

1. まえがき ···················································································································

41.1

海草藻場の重要性 ·································································································

1.2

海草藻場の分布と密度の測定 ·················································································

4

1.3

本研究の目的 ·······································································································

4

2. リモートセンシングについて ·························································································

4

2.1

4

入手可能な画像の種類と，その比較 ········································································

4

3. リモートセンシングデータの画像解析手法 ·····································································

5

3.1

リモートセンシングデータのみを使用する方法 ························································

5

3.2

リモートセンシングデータとグランドトルースデータを統合する方法 ·························

6

4. 現地適用例

風蓮湖 ····································································································7

4.1

風蓮湖を対象とした理由と特徴 ··············································································

7

4.2

解析方法 ·············································································································

8

4.3

結果と考察 ··········································································································

9

5. あとがき ··················································································································· 16
5.1

本研究で得られた成果の要約 ················································································· 16

5.2

今後の課題 ·········································································································· 17

謝辞 ······························································································································ 17
参考文献 ························································································································ 17-1-

Estimation of the Distribution and Coverage of Seagrasses
Using Field Observation Data and Satellite Imagery

Junichi KYODA*
Tomohiro KUWAE**

Synopsis
Seagrass meadows provide a variety of ecosystem services; the recent attention that seagrass
systems are beginning to attract amongst the service includes a potential to store and sequestrateatmospheric CO2. Thus, we anticipate that the restoration and conservation of seagrass meadows in
port and coastal areas can contribute to atmospheric CO2 reduction. Restoration and conservation
efforts have been made to recover the lost seagrass areas and to sustainably receive the services thatthe seagrass systems provide. Accurate measurement of the coverage and distribution of seagrassbeds is important to establish the restoration technology and the quantification of the ecosystemservices.
Here, we developed the measurement technology of the coverage and distribution of seagrassbeds and applied it to a model site, using both GIS (Geographic Information System) andhigh-resolution multi-band satellite imagery, consolidated by field observation data.
The estimation accuracy of the distribution was greatly improved when field observation data
were incorporated into the image analyses. However, supervised classification is greatly affected by"training data". Thus, it is still necessary to develop a valid method for the choice of "training data"in order to improve the analysis results.
Key Words: restoration, GIS, supervised classification, Zostera marina* Researcher, Coastal and Estuarine Environment Group, Coastal and Estuarine Environment Field.
** Head, Coastal and Estuarine Environment Group, Coastal and Estuarine Environment Field.
3-1-1 Nagase, Yokosuka, 239-0826 Japan
Phone：+81-46-844-5046
Fax：+81-46-844-1274
e-mail:kyouda-j852a@pari.go.jp-2-

現地観測データと衛星画像の統合による海草藻場の分布域と密度の測定
京田

潤一*・桑江

要

朝比呂**

旨

海草藻場は，様々な生態系サービスを生み出している．また，CO2 固定効果の可能性が高いとして注目されており，港湾における海草場の再生や保全によって，CO2 削減対策への貢献が期待される．一方で，磯焼けや沿岸開発に伴う埋め立てによる浅場の喪失などで，海草藻場の面積は減少してきていることから，藻場の造成や保全活動が行われている．生態系サービスの定量化や藻場造成による再生技術の確立のために，海草藻場の分布域や被度を正確に把握することは重要である．
海草藻場の分布域を把握する方法として，潜水調査による現地観測や，衛星画像データの解析などがあるが，どちらの方法にも長所と短所があり，両者の長所を活かすような手法の開発が求められている．そこで，本研究では，高解像度かつマルチバンドを有する人工衛星の画像データについて，GIS（地理情報システム）を用いて現地観測によって得られた情報で補完することにより，海草藻場の被度や分布の測定技術を開発することを目的とした．そして，現地観測データを使わない場合と比較し，海草藻場の分布や被度の測定精度がどの程度改善されるかを検証した．
現地観測によって得られたデータで人工衛星画像を補完することにより，海草藻場の分布域の推定精度が大幅に改善されており，被度を考慮した分布域の推定ができるようになった．しかし，推定精度は現地観測データの空間代表性の決定や，現地データの取り方により大きな影響を受けるた
め，有効な現地データの取り方を検討することにより，更なる推定精度の向上が見込まれる．
キーワード：自然再生，GIS，教師付き分類，アマモ* 沿岸環境研究領域沿岸環境研究チーム研究官** 沿岸環境研究領域沿岸環境研究チームリーダー〒239-0826 横須賀市長瀬3-1-1 港湾空港技術研究所
電話：046-844-5046 Fax：046-844-1274
e-mail:kyouda-j852a@pari.go.jp-3-

1. まえがきいることから，真のデータを得ることができる．しかし，潜水調査は，コストがかかるため，短期間で実施可能な

1.1

海草藻場の重要性

面積は限られ，広域な海草藻場分布域の被度を把握する藻場とは，沿岸域に形成された海藻や海草の群落であ目的には適していない．

る．海藻は，ワカメやコンブなどの海産の藻類のことで，これに対して，人工衛星や航空機などから地球表面を岩礁域や港湾構造物に生息しており，胞子によって繁殖観測する技術（リモートセンシング）を利用して得た画

する．海草は，海中で花を咲かせ種子によって繁殖する

像は，広範囲の海草藻場分布域を一度に描画し，広域なアマモなどの海産性種子植物であり，光が充分届く浅い海草藻場分布域を捉えやすい．しかしながら，平面画像

砂泥域に生息する．

情報のみであることから，水深や濁りなどの水面下の特海草藻場は，魚介類の産卵，生育，採餌場としての機性による影響や，雲などの大気特性が排除できない．

能や，栄養塩を吸収する水質浄化機能，光合成による二これらの問題を解決する手法として，近年，GIS（地理酸化炭素吸収など様々な生態系サービスを生み出してい情報システム）を用いて衛星画像を現地観測データで補る（Costanzaら，1997）．また，海草藻場はCO2固定効果の完する方法が開発され始めている（表-1）．しかし，海草可能性が高いとして注目されており，港湾における海草藻場の有無についての研究例はあるが（山北ら，2005；

場の再生や保全によって，CO2削減対策への貢献が期待さ

市村ら，2005），海草藻場の被度についてリモートセンシ

れる．アマモ場の再生は干潟の再生と同様に，浚渫土砂

ングと現地観測を統合した例はない．

処分の有効利用のオプションとして近年着目されている．
一方で，磯焼けや沿岸開発に伴う埋め立てによる浅場の1.3喪失などで，海草藻場の面積は減少してきている．その本研究では，リモートセンシングと現地観測を統合しため，藻場の造成や保全活動が行われている．

本研究の目的て，海草藻場の被度や分布の測定技術を開発することを以上のことから，沿岸域における海草藻場の保全や再目的とする．具体的には，高解像度かつマルチバンドを

生は，生物多様性の側面のみならず，港湾機能の持続的有する人工衛星の画像データについて，GIS を用いて現な維持管理のために重要と考えられる．

地観測によって得られた情報で補完する．そして，現地観測データを使わない場合と比較し，海草藻場の分布や

1.2

海草藻場の分布と密度の測定

被度の測定精度がどの程度改善されるかを検証する．な生態系サービスの定量化や藻場造成による再生技術のお，海草種の中でわが国の沿岸域に広範囲に分布してい確立のために，海草藻場の分布域や被度を正確に把握するアマモ場を主な解析対象とする．さらに，リモートセ

ることは重要である．また，藻場造成の効果を確認する

ンシングデータを用いて光合成活性の空間分布の推定もためのモニタリング調査を行うにあたり，藻場面積の経実施し，将来の CO2 固定効果検討につなげることを目指

年変化を捉える必要がある．

す．

海草藻場の分布域を把握する方法として，潜水調査法

2. リモートセンシングについてがある．例えば，植生の被覆度合を示す被度を潜水調査において測定した場合，現地の海草藻場を直接観測して

2.1
表-1

入手可能な画像の種類と，その比較(1) 市販の衛星画像

リモートセンシングによる海草藻場の分布と市販の衛星画像については，QuickBird や WorldView-2

密度の既往研究例などがあり，これらの衛星画像は，過去に撮影された画像（アーカイブ）を購入する方法や，撮影エリアを指定して新規に撮影する方法がある．
QuickBird は，可視 3 波長（Green，Blue，Red）と近赤外域（NIR）に 1 波長を持つ人工衛星である（表-2）．
WorldView-2 は，Coastal，Blue，Green，Yellow，Red，
RedEdge，NIR1，NIR2 の 8 バンドを有する人工衛星であり（表-2），従来の QuickBird 衛星に新たに 4 バンド（Coastal,Yellow,Red Edge,NIR2）が加えられている．新

-4-

表-2

表-3

人工衛星の諸元

画像の比較

しいバンドである Coastal は，水に吸収されにくく，透過性が高いため沿岸域の解析に有効であると考えられる（DigitalGlobe，2010）．
(2) 無料公開されている衛星画像
衛星画像である Landsat 画像の一部が，米国メリーラ
ンド大学の web サイト（GLCF：Earth Science Data
Interface；http://glcfapp.umiacs.umd.edu:8080/esdi/index.jsp）
から無償でダウンロードすることができる．Landsat が搭載する TM（Thematic Mapper) センサーには、青色、緑色、赤色、近赤外、中間赤外（２）、熱赤外の 7 つのバンドがあり，分解能は約 30m である（表-2）．
(3) 空中写真撮影
空中写真として，気球やラジコンなどから撮影する方法がある（図-1）．希望する日時に撮影が可能である．
一方，撮影範囲が限られるため，広範囲の画像を必要とする場合は，撮影後の画像を組み合わせるモザイク処理
や幾何補正が煩雑となることや，各画像撮影時の潮位や日照量の違いにより画像解析に影響がすることがある．
(4) 画像の比較
撮影方法別の各画像について，比較検討を行った（表-3）．解像度においては，QuickBird と WorldView-2 は約2m と高解像度であることから，今回の解析に適している．なお．空中写真は，撮影するカメラなどによって解像度が変わる．バンドについては，WorldView-2 と Landsat
は 8 つのバンドあり，様々な解析が可能となる．コストについては，Landsat は過去に撮影された画像の一部が無料で公開されている．
この結果から，コスト面を除けば，WorldView-2 が現在のところ最も解析に適していると判断される．

3. リモートセンシングデータの画像解析手法
3.1
図-1

気球からの撮影例．斜めから撮影されるため画

リモートセンシングデータのみを使用する方法

リモートセンシングデータのみを使用する画像分類方

像がひずんでいる．撮影に使用した船の航跡後が筋の法のひとつとして，「教師なし分類」が挙げられる．教師

ように見えている．

なし分類は，分類クラスをあらかじめ特定せずに，特徴

-5-

①

②

バンド２

③

バンド２

バンド２

５

分類する画素

最短距離
５

４

５

４

４

３
３
２

３

平均値の初期値
（重心）

２

２
１

１

１

バンド１

バンド１

④

バンド１

⑤

バンド２

バンド２

５

クラスタのグループ化
５

４

４
３

３
２
２

１

新しい
平均クラス
ポイント
（重心）

１

バンド１

バンド１

参考文献：ArcGIS ヘルプライブラリ(http://help.arcgis.com/ja/arcgisdesktop/10.0/help/index.html#/na/009z000000pt000000/），
SFC-GIS 電子教材 リモートセンシング編(http://www.kri.sfc.keio.ac.jp/report/gakujutsu/2004/3-2/gisman/material/011/index.html）

図-2

分類教師なし分類（ISODATA 法）の概要の類似したデータをグループ化する分類手法である．分返しを終了させる．

類後に各クラスの意味付けが必要となる．

教師なし分類は，現地情報がない場合，分類結果の各

教 師 な し 分 類 の 代 表 的 な 手 法 で あ る Iterative

クラスが実際どのような対象によって分類されたのか，

Self-Organizing Data Analysis Technique（ISODATA）法は，海草など目的とする対象が正確に分類できているかが不画素を繰り返し分類していくことで，データ内のスペク明である欠点がある．

トルパターンを自動的に明らかにし，スペクトルパター
ンが似た画素どうしで分類していく方法である．

3.2

2 バンドのデータを例として ISODATA 法について説

リモートセンシングデータとグランドトルース
データを統合する方法

明する（図-2）．はじめに，あらかじめ指定したクラス数

リモートセンシングデータとグランドトルースデータに応じて各バンドを均等に区分し，平均値の初期値（重を統合した画像分類方法のひとつとして，「教師付き分心）を決める．
（図-2 の①）．それぞれの画素は，各クラ類」が挙げられる．教師付き分類は，判別の基準となる

スの重心との距離が計算され，最も距離が近いクラスに「教師データ（トレーニングデータ）」を設定し，画像を所属される（図-2 の②）．すべての画素について所属す分類する方法である．

るクラスが決定されると（図-2 の③，④），クラスごと教師付き分類で最もよく用いられる最尤法は，各クラに画素値を計算し，新たな重心が決定される（図-2 の⑤）．

スに対する画素値の尤度を求め，尤度が最大となるクラ

そして，先程と同様に，画素は各クラスの重心との距離

スに画素を分類する方法である．尤度とは，ある確率分を計算し，最も距離の近いクラスに所属される．この作

布を仮定した下で，観測されたデータが得られる確率の業を繰り返すことで分類を収束させる．最終的には，あことである．トレーニングデータ（教師データ）を基にらかじめ設定した，前のクラスタリングで変化しない割して，設定したクラスごとに確率密度関数が設定される合や，クラスタリング回数のパラメータから，この繰り（図-3）．横軸が画素値，縦軸が尤度である．２つのクラ

-6-

図-3

教師付き分類（最尤法）の概念図

図-4

風蓮湖位置図スがあるが，それぞれのクラスは正規分布すると仮定し（２）水深は澪筋以外では浅く，平均水深1mとなっていて，あらかじめ教師データを設定しておく．そして，全ることから，海草藻場の分布や被度の変化に富んでいる体に適用し，画素値からクラス別の尤度を求める．そしことが期待され，水深が浅く画像解析に有利で，現地観て，最も尤度の高かったクラスが，所属すべきクラスと測が行いやすいと考えられることが挙げられる．また，判断され，画素に対して，そのクラスを示す値が格納さ（３）当研究所により風蓮湖においてCO2吸収量の現地観

れる．図-3 の例では，クラス A の尤度（P(A)）の方がク測を実施しており，本研究と統合することにより藻場単ラス B の尤度（P(B)）より高いため，この画素はクラス

位面積あたりのCO2吸収量の解析にも貢献できる．以上のA に分類される．

点から，リモートセンシングと現地観測を統合して，海この手法では，①クラス数が不適切な場合，②クラス

草藻場の被度や分布の測定技術を開発する上で，風蓮湖が正規分布を仮定できないとき，③トレーニングデータ

が現地観測場所として適していると判断した．

が不十分であった場合は，分類精度が低下する．

根室湾とつながっている開口部は水深13mと最も深く

以上のように，教師付き分類にも課題があるものの，なっており，一年を通して開いているため，湖の干満に現地観測データを教師データとすることで，上述の教師

よって海水が出入りする．北側の湖には主要河川とされなし分類の欠点，すなわち，各クラスがどのような対象

る風蓮川，矢臼別（ヤウシュベツ）川，ポン矢臼別川が物によって分類されたかということを克服することがで流入している．集水域の主な土地利用は牧場，耕作地ときる．

なっており，有機物を多く含んだ淡褐色の河川水が流入する．

4. 現地適用例

風連湖

2006年5月～2008年11月に風蓮湖で行われた水質調査結果によると，水中の植物プランクトン量の指標となる

4.1

風蓮湖を対象とした理由と特徴

クロロフィルa（Chl.a）は，周年河口域で高く，各月の平解析の対象地域は，北海道根室半島の付け根に位置する

均値で0.9～35.3μgL-1の変動を示しているが，季節的な変風蓮湖とした（図-4）．その理由として，（１）風蓮湖は，動パターンは見られなかった．開口部周辺（風蓮湖南東22

面積が56.4km の汽水湖で，その7割にあたる約40 km をア側）では河口部周辺（風蓮湖北西側）と比べて周年低く，マモ場が占めている，全国の中で最もアマモ場が広域に

0.8～3.9μgL-1であった（門谷ら，2011）．

分布する水域である（環境省自然環境局，2008）こと，-7-

0 0.51

2

3

4

Kilometers

Ｎ

図-5

4.2

北海道風蓮湖の人工衛星画像（WorldView-2 のマルチスペクトル画像）（2011 年 11 月撮影）と現地観測地点

解析方法

いる．また，このデータは，衛星画像データ取得日のお(1) 画像の入手と解析までの流れ

よそ30年前のデータであるため（国土地理院，2010），水

2.1で述べた理由により，解析に使用する人工衛星画像

深は参考データとして取り扱う．

はWorldView-2とし，本研究では，新規に撮影依頼を行っ(2) 現地観測データ

た．撮影期間は2011年8月1日から12月1日までとした．先

衛星画像データから海草藻場分布を教師付き分類する

述のように雲が存在すると画像解析が実施不可能なため，現地情報（グランドトルース）を得るため，現地観測を

なるべく雲量の少ない日（雲量15%以下）の画像を選択し実施した．様々な被度や様々な水底質の空間分布に関連た．その結果，解析に供された撮影日は 11月21日であっ

した色情報を含んだ実測データを得た方が，衛星画像とた．また，衛星画像は，地形やセンサー特性によるひず

統合後の推定精度の向上が期待できるため，海草藻場（アみを含んでいることから，幾何補正が必要となる．本研マモ場）が一様に分布するものの被度の強弱があり，河

究ではシステム補正及び精密補正された画像（標準画像）

川の影響で濁度が高く水深が浅い北西側（2011年8月3日

を用いた．

実施）と，澪筋がありアマモ場の有無が明確に分かれて画像解析の対象は藻場であるため，入手した画像から

いて，北西側よりも濁度が低い南東側（同8月7日実施）

GISを用いて海岸線をなぞり，海域を抽出することで，解を選んだ（図-5）．それぞれの場所の500×500mの範囲内

析対象となる画像を切り出した．海草藻場データに加え，において，100m毎の地点及びアマモ場の被度が特徴的な

水深を考慮した解析を行うため，水深データをGISにより数箇所において（図-5の丸印内各点），船上からあるいは統合した．水深データは，昭和54年および昭和56年に国潜水による目視観察を行うことにより，アマモ場の有無

土地理院が発行している風蓮湖湖沼図を用いて，作成しと被度を測定した．被度は現地観測では10％刻みに区分た．なお，水深は東京湾平均海面（T.P.）を基準面としてし，解析においては誤差を考慮して20%刻みに再分類した．

-8-

現地で観測したアマモ場の有無及び被度のデータは，(4) 単位面積当たりの光合成活性度の推定

観測時にGPSにより測定した各地点の緯度・経度を基に，

NDVI（正規化植生指数）は，単位面積当たりの植生のGISを用いて人工衛星画像上に統合した．なお，水深や濁光合成活性を表す指標で，近赤外域の反射率（IR）と可りによる色情報への影響や，データの位置的な誤差を考

視域赤の反射率（R）を用いて，以下の式で算出される

慮し，各観測点から半径10m分のピクセル値をバンド毎に（Tucker，1979）．

平均化して（バッファを発生させて）教師データとした．

NDVI 

衛星画像は指定した日時で撮影することが困難なため，
衛星画像撮影時期（11月21日）と現地観測時期（8月3日，( IR  R)( IR  R)(1)

なお，算出に当たり，近赤外（IR）はWorldView-2のバ

7日）が異なっている．8月と11月で藻場の現存量に約３

ンド7，可視光赤（R）はバンド5を用いた．

倍（アマモ湿潤重量：夏季平均548g，秋季平均177g）の違いが見られるところもあるが（門谷ら未発表データ），分布に差がないことを目視で観察しているため，現地観4.3

測データを教師データとして使用する．

(1) 教師なし分類

結果と考察

教師なし分類の結果を図-7 に示す．教師なしだけでは(3) 藻場の分布と密度の推定
画像解析は，先述のように（１）現地観測データを使分類結果が何を示すのかが不明なため，以下に各クラス

わないISODATA法による分類（教師なし分類）と（２）の意味の推定を行った．WorldView-2 のマルチスペクト

現地観測で得た被度データで補完した最尤法による教師

ル画像（図-5）から，図-7 中の凡例 8 から 10 は雲があ付き分類の２つの手法により実施した（日本リモートセる場所と推定される．同様に凡例 1 は雲の陰であると推ンシング学会編，2011）（図-6）．

定される．現地の目視観察より，澪筋では水深が深く現

教師なし分類は，本解析においては8つのバンドのデー

地で藻場がないところであるため，凡例 2 はアマモ場がタをもとにデータをクラスタ化し，10段階のクラスに分ない場所であると推定される．凡例 3 から 7 は上記以外類した（ISOクラスター分類）．分類後に各クラスがどのの場所であることから，アマモ場が含まれる場所と推定

ような対象を示しているかの推定（意味づけ）を行い，された．現地の目視観察により，特に凡例 4 は比較的ア

教師なし分類の特徴を考察した．

マモ場の被度が高い場所であると推定される．
(2) 教師付き分類

教師付き分類は，本解析においてはアマモ場の有無およびアマモ被度を分類クラスとし，現地調査によって得

教師付き分類の解析では，水深が深い澪筋などでアマモられたデータの位置に対応する画素値を教師データとし

場なしと分類される（図-8），または被度が低いと分類さて，画像の分類を行った．

れる（図-9）など，現地状況とも一致しているところが多かった．ただし，「藻場なし」もしくは「被度0%」と分類されている場所の一部は，画像から雲または雲の陰の影響を受けている場であることがわかっている．
(3) 教師なし分類と教師付き分類の比較
教師なし分類と教師付き分類の結果を比較すると，水深が深く明らかにアマモ場がない澪筋で，教師なしではアマモ場と判定されているが，教師付き分類ではアマモ
場なしとなり，澪筋がはっきりと出ている（図-10）．
教師データの有無による分類結果の精度を比較するため，澪筋内で水深が一番深い箇所において検証を行った（図-11）．検証箇所は現地でもアマモ場がないことから，
各分類方法において「藻場なし」と分類された画素数の割合を分類精度とし，比較を行った（表-4）．教師付き分
類は，教師なし分類と比較して高い精度で分類されている．
(4) 教師付き分類の精度検証

図-6a）藻場の有無の精度における地形による影響

解析手順のフローチャート-9-教師付き分類によって，現地観測を実施した場所（教減少により，場合によっては77%と，教師なしと比較して師データを得た場所）をどの程度精度良く推定している改善が見られないこともある．

かを詳細に検証する．教師付き分類（藻場の有無）の解

c）藻場の被度の精度

析結果の検証を行うため，現地観測データと解析による教師付き分類（被度）の分類精度を検証するため，現推定の比較を行った（図-12）．現地観測と推定結果が一

地観測データと解析による推定の比較を行った（図-14）．

致している地点は83%（114カ所中95カ所）であった．判

決定係数（R2）が0.45であったことから，被度の推定精度

定が誤っている場所は，水深が急激に変化している澪筋

は45%程度と示唆される．現地観測データの被度0%とのところである．誤差の原因は，水深の勾配による影響，100%のところにおいて，教師付き分類結果に大きな誤差

教師データのバッファの粗さが誤差を生み出しているかが生じていることがわかる．これは，教師データのバッもしれない．

ファを10m取っているため，現地調査で被度が0%や100%となっていても，推定にはより多くの被度を含んでいる

b）藻場の有無の精度における教師データの選択によることが影響しているかもしれない．

影響(5) 既往文献との比較

推定精度は，教師データの影響を受けると考えられる．
ここでは，教師データの取り方について，教師データを精度を検証した既往研究は非常に少なく，東京湾富津

半分にして検証を行った．教師付き分類（藻場の有無）

干潟の空中写真を基にした藻場の有無の教師付き分類のについて，現地観測データの半分を教師データとして用精度は，67%であった（山北ら，2005）．また，広島湾のい，残りの半分を検証用のデータとすることで，解析結Landsat画像を基にした教師なし分類の精度は，82.5%及び果の検証を行った（図-13）．教師データの取り方により，72.2%であった（宮野ら，2006，2007）．今回の事例の精度

分類結果に大きな影響が出ることがわかる．データ数のは，これらと比較して高かった．

各クラスにおける推定される対象
1

雲の陰

3

2

藻場なし

4

8
9

5
雲がある
場所

10

藻場が
含まれ
る場所

6
7

水深（T.P.）
：0m
：0.5m
：1.0m
：1.5m
：3.0m
：5.0m

図-7

教師なし分類による画像解析による各クラス分類- 10 -

:藻場なし:藻場あり

水深（T.P.）
：0m
：0.5m
：1.0m
：1.5m
：3.0m
：5.0m

※丸印の箇所は，雲または雲の陰のため，「藻場なし」と判定されているが，実際には藻場がある

図-8

教師付き分類（藻場の有無）による解析結果

被度（％）
0
1 - 2021 - 40
41 - 60
61 - 80
81 - 100

水深（T.P.）
：0m
：0.5m
：1.0m
：1.5m
：3.0m
：5.0m

※丸印の箇所は，雲または雲の陰のため，「被度0%」と判定されているが，実際には藻場がある

図-9

教師付き分類（藻場の被度）による解析結果- 11 -

水深（T.P.）
：0m
：0.5m
：1.0m
：1.5m
：3.0m
：5.0m

教師なし分類図-10

教師付き分類（藻場の有無）

教師の有無による分類結果比較．澪筋内には実際には藻場がないことから，左図の教師なし分類より，
右図の教師付き分類の方が正しく推定されている．

教師なし分類

教師付き分類（藻場の有無）

検証箇所（斜線部）

教師付き分類（藻場の被度）

図-11
表-4

分類結果の検証

検証箇所における分類結果の精度比較．ここでは，藻場なしと分類されるのが正しい．
藻場あり
と分類
(画素数)
教師なし分類

教師付き分類（藻場の有無）

教師付き分類（藻場の被度）- 12 -

藻場なし
と分類
(画素数)

精度
(％)

1479

5097

77.5

7

6569

99.8

179

6397

97.2

北西側

南東側

現地観測

解析結果

解析結果判定

地点数

藻場なし

藻場なし

○

15

藻場なし

藻場あり

×

8

藻場あり

藻場なし

×

11

藻場あり

藻場あり

○

80

図-12

83%

教師付き分類（藻場の有無）の精度検証（地形による影響）

現地観測

解析結果

解析結果判定

地点数

現地観測

解析結果

解析結果判定

地点数

藻場なし

藻場なし

○

8

藻場なし

藻場なし

○

6

藻場なし

藻場あり

×

6

藻場なし

藻場あり

×

3

藻場あり

藻場なし

×

2

藻場あり

藻場なし

×

10

藻場あり

藻場あり

○

41

藻場あり

藻場あり

○

38

図-13

86%

現地観測データを半分ずつ教師データとして用いた場合の教師付き分類（藻場の有無）の精度検証（教師データの選択による影響）- 13 -

77%

100

80
教
師
付
60
き
分
類

y = 0.4788x + 25.379
R² = 0.45

被 40
度
(
)

%

20

0
0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

現地観測 被度(%)

図-14

教師付き分類（被度）の分類精度

Coastalバンド（有り）－（無し）-100-99 - -50
-49 - -10
1 - 5051 - 99100

水深（T.P.）
：0m
：0.5m
：1.0m
：1.5m
：3.0m
：5.0m

図-15

Coastal バンドの有無による被度の分類結果比較- 14 -

Coastalバンド（有り）－（無し）-100-99 - -50
-49 - -10
1 - 5051 - 99100

水深（T.P.）
：0m
：0.5m
：1.0m
：1.5m
：3.0m

南東側
：5.0m

図-16

Coastal バンドの有無による被度の分類結果比較（拡大図）

NDVI
高

低

水深（T.P.）
：0m
：0.5m
：1.0m
：1.5m
：3.0m
：5.0m

図-17

NDVI

- 15 -

NDVI
高低

水深（T.P.）
：0m
：0.5m
：1.0m
：1.5m
：3.0m
：5.0m

図-18

NDVI（拡大図）(6) 低波長バンドの有無による比較

よる影響を大きく受けていると考えられる．

WorldView-2で新たに追加されたCoastalバンドは，低波

5. あとがき長であるため水に吸収されにくく，透過性が高いと言われている．そこで，Coastalバンドの有無による解析結果

5.1

を比較するため，教師付き分類（藻場の被度）について，

本研究で得られた成果の要約

本研究では，リモートセンシングと現地観測を統合して，

Coastalバンドを含む8バンドの画像と含まない7バンドの海草藻場の被度や分布の測定技術を開発することを目的

画像の差分をとって検証を行った（図-15）．

とした．マルチバンドの衛星画像と現地観測データを用

赤色に近いほどCoastalバンドを含む画像が含まない画像よりも藻場の被度が高いと判定されていることを示し

いて，海草藻場の分布域と被度の推定を試みた．

ており，逆に，青色に近いほどCoastalバンドを含む画像

本研究の主な結果は，以下のとおりである．

が含まない画像よりも藻場の被度が低いと判定されてい・現地観測によって得られたデータで人工衛星画像を補ることを示している．青色で示されているとおり，Coastal

完することにより，海草藻場の分布域の推定精度が大バンドを含んだ方が，含まない場合と比べて被度が下が幅に改善されており，被度を考慮した分布域の推定がっているところがある．しかし，南東側ではあまり違いできるようになった．
・今回の事例では，現地観測データを使わない場合は78%が見られない（図-16）．水深が5m程度のところであるため，低波長バンドのメリットがあまり得られなかったの程度で，現地観測データを使うと最大で99.8%と改善さかもしれない．

れた．この精度は，既往文献と比較して高かった．しかし，現地データ数が少ない場合や，現地データの選(7) 単位面積当たりの光合成活性度
NDVI（図-17）は，おおむね水深が1 mまでの場所で高い択によっては，改善が見られない．現地観測データを値がみられていることから，浅い場所で光合成活性が高用いた被度の精度は，45%程度にとどまった．

いことが示唆される．NDVIの拡大図（図-18）をみると，・推定精度は，現地観測データの空間代表性の決定や，水深が深くアマモ場がない澪筋でも高い値を示している

現地データの取得場所により，大きな影響を受ける．

ことから，植物プランクトンなどのアマモ以外の植生に・WorldView-2における水中透過性が高い低波長バンド- 16 -

（Coastalバンド）の有無による画像解析への影響につい参考文献て，水深が5m程度の浅い水域では明瞭な差は見られな

市村康・松原雄平 (2005)：沿岸域のマッピング手法の開かった．

発に関する研究，海岸工学論文集，第 52 巻，・今回の事例では，光合成活性度（NDVI）の平面分布のpp.1436-1440.

解析からは，アマモ以外の植物の光合成活性も関連し

環境省自然環境局 (2008)：第 7 回自然環境保全基礎調査ていると考えられた．

浅海域生態系調査（藻場調査）報告書，pp. 30-31.
国土地理院 (2010)：風蓮湖周辺及び温根沼地区湖沼湿原

5.2

今後の課題

調査報告書, 国土地理院技術資料，D・1－No.563, pp.

本研究から，以下のような課題が抽出された．これら

25-36.

の課題を解決することで，更なる分類精度の向上が見込

佐藤仁・渡辺光弘・山本潤 (2010)：画像解析による海藻

まれ，より汎用的な測定技術となることが期待される．

現存量の経年変化算定の試み，
寒地土木研究所月報，・雲などの障害がある画像について，どのようにデータ

No.690，pp.23-28.

を補完するかを検討する必要がある．

日本リモートセンシング学会編 (2011)：基礎からわかる
リモートセンシング，理工図書

・水深勾配や濁りによる色情報をどのように補正するか

宮野忠文・佐野誠・長谷川浩治・馬場祥宏・小黒剛成・について検討を行う必要がある．

相田聡・千葉良三 (2006)：(広島湾流域圏環境再生

・現地観測データの空間代表性の決定や，現地データの取り方により分類結果に大きな影響を受けるため，有研究)リモートセンシング画像による藻場分布把握

効な現地観測データの取り方を検討する必要がある．

技術の開発(第 2 報)，広島県立総合技術研究所西部

・現地観測における藻場の被度の目視判定について，誰工業技術センター研究報告，No.49（2006)，pp.12-15.

が判定しても同じ被度と分類できるように，判定の基宮野忠文・佐野誠・長谷川浩治・馬場祥宏・小黒剛成・
相田聡・千葉良三 (2007)：広島湾流域圏環境再生

準を作成する必要がある．
・衛星画像の撮影時期と現地観測の時期がずれるため，研究(第 3 報)リモートセンシング画像による藻場分解析に大きな影響を与えないような現地データの取り

布把握技術の開発，広島県立総合技術研究所西部工

込み方を検討する必要がある．

業技術センター研究報告，No.50（2007)，pp.9-12.

・光合成活性度（NDVI）については，現地実験もしくは

門谷茂・真名垣友樹・柴沼成一郎 (2011)：酪農業の進展

現場型光合成活性測定装置を用いて，検証を行う必要と風蓮湖の生物生産構造変化，沿岸海洋研究，第49 巻，第 1 号，pp.59-67.

がある．

山北剛久・仲岡雅裕・近藤昭彦・石井光廣・庄司泰雅（2012年11月9日受付）(2005)：東京湾富津干潟における海草藻場の長期空間動態，保全生態学研究，第 10 巻，第 2 号，

謝辞
本研究にあたり，元港湾空港技術研究所の細川真也氏，

pp.129-138.

北海道大学の仲岡雅裕氏，渡辺健太郎氏，門谷茂氏，柴Costanza, R., R. d'Arge, R. de Groot, S. Farber, M. Grasso,

沼成一郎氏から，多くのアドバイスを頂いた．また，本M., B. Hannon, K. Limburg, S. Naeem, R.V. O'Neill, J.

研究の野外調査において，元北海道大学の斉藤勝也氏，Paruelo, R.G. Raskin, P. Sutton and M. van den Belt

青江翔太郎氏，別海漁協の皆様，根室湾中部漁協の皆様，(1997): The value of the world's ecosystem services and

元港湾空港技術研究所在外研究員の孟俊鎬氏に多大なごnatural capital, Nature, Vol.387,pp. 253-260.

助力を頂いた．本論文の作成にあたっては，港湾空港技

DigitalGlobe (2010)：The Benefits of the Eight Spectral Bands

術研究所の中村由行氏，高橋宏直氏から多数の貴重なコ

of WorldView-2,

メントを頂いた．上記の方々に，個々に記して心から謝

http://www.digitalglobe.com/downloads/white-papers/D意を表する．

G-8SPECTRAL-WP.pdf

本研究の一部は，キヤノン財団研究助成プログラム「理Tucker, C.J.（1979)：Red and photographic infrared linear

想の追求」と（独）日本学術振興会科学研究費助成事業

combinations for monitoring vegetation ， Remote「挑戦的萌芽的研究（No.24656316）」（共に研究代表者：

Sensing of Environment,8,pp.127-150.

桑江朝比呂）の助成によるものである．

- 17 -

1273