GRASP：リモセン界のスーパーモデル
The best sysytem for atmospheric remote sensing
向井 苑生 1，佐野 到 2 ，中田 真木子 2，Oleg Dubovik3
Sonoyo Mukai1, Iataru Sano2, Makiko Nakata2 and Oleg Dubovik3
1

京都情報大学院大学環境リモートセンシングセンター（The Kyoto College of Graduate Studies for Informatics）
2
3

近畿大学（Kinki University）

Laboratory of atmospheric optics University of Lille-1, CNRS, FranceAbstract
This article introduces GRASP (Generalized Retrieval of Aerosol and Surface Properties) software
package and GRASP-cloud for general users in order to expect for understanding the atmosphericremote sensing and new initiatives to handle feel free to the huge and difficult academic system
without prior knowledge. The GRASP cloud system seems to be generally useful.
リモートセンシングへの興味と関心を持ってもらいたいと「リモートセンシングデータから地球環境情報を導出する画期的なソフトウエアパッケージ GRASP 」，並びに巨大で学術的に難解な GRASP パッ
ケージを予備知識無く使いこなせる

GRASP-cloud

システムを紹介する。GRASP-cloud システムはリモートセンシング分野に限らず，広く汎用化が可能である。

■ 1．はじめにする（AI を超えた）スーパー AI の世界となった。
本稿では情報解析を目指す一人でも多くの方に，リ

我々環境リモートセンシング研究グループ

モートセンシングへの興味と関心を持ってもらいた(REESIT: Remote Sensing for Earth Environment

いと「衛星リモートセンシングデータから多用な地based on Science and Information Technology) は，

球環境情報を導出する画期的なソフトウエアパッ

四半世紀にわたりリモートセンシングデータを解析

ケージ GRASP (Generalized Retrieval of Aerosol処理して地球環境問題に取り組んできた。リモートand Surface Properties)

センシングといっても人工衛星だけではない。地上で難解な放射観測ネットワーク NASA/GSFC/AERONET は現した自ら

ground remote sensingと名乗っている。

人工衛星データも紫外から可視，赤外にわたる放射観測，ライダー，マイクロ波，更に偏光情報とバラ52

GRASPを紹介する。更に，巨大パッケージの手軽な運用を実GRASP-cloudシステムを紹介する。

■ 2．大気エアロゾル

エティーに富んでいる。1957 年旧ソヴィエト連邦

当研究グループ REESIT の主たる研究課題は，が打ち上げたスプートニク 1 号衛星以来，1 万数千大気エアロゾル解析である。地球大気には，窒素，個の物体が地球から打ち上げられ，得られる情報量

酸素，二酸化炭素といった気体分子だけではなく，は留まる事を知らない。勿論データ量だけではない。

エアロゾルと呼ばれる 1 万分の１ミリ程の煙霧状

多様なリモートセンシング情報解析を支える物理数の液体 / 固体微小粒子が漂っている。大気エアロゾ

学過程の精密化・精度向上と言った質的改善も求め

ルの生成過程は非常に複雑で，自然起源・人為起源・られている。

両者の混合と様々な要素が複雑に絡み合っている

今やリモートセンシング分野は高度な頭脳を駆使（図１参照）。例えば春先にやって来る黄砂は，中国してビッグデータを解析し未知の多様な情報を抽出

大陸内部の砂嵐で巻き上げられた砂漠塵が，中国都

NAIS Journal市域から放出される人為起源粒子を先ず取り込み，表面モデルを作成し，大気−地表面複合モデルにお次に東シナ海上にて海塩性エアロゾルを巻き込んでいて放射シミュレーションを実施する事になる。勿日本上空にやって来る。エアロゾル粒子は時により論，海洋リモートセンシングでは地表面に替わり海場所により質・量ともにめまぐるしく変化し，気候面モデルを採用する。ここでは放射シミュレーショ変化や環境変動を引き起こす。

ンには言及しないが，一言付け加えると，対象媒質

1990 年代に入り，環境破壊が進行する中で，最を正確に表現する放射伝達方程式の定式化並びに解も関心の高い地球環境問題である温暖化 (Global法は数理物理学の古くからの一つの課題で，その歴warming) 予測の不安定要素として大気エアロゾル

史は 19 世紀後半にまで遡る。滞りなく放射シミュが注目されるようになった。地球温暖化問題は地球レーションが終了すると，衛星観測値に相当する値

システムにおけるエネルギー収支のバランスが崩れをデータベース（この業界ではルックアップ・テーる事によって生じる。地球に入射するエネルギーのブル（Look-up table; LUT）とも呼ぶ）に格納する。

大部分は太陽光で，この太陽入射光をエアロゾル粒

ここまでの処理をForward process

子が散乱・吸収する（直接効果）. 更に，エアロゾ

2 では細点線で囲みFと呼び，図と表記している。

ルは雲粒子の生成に関与し，雲による散乱・吸収に影響を及ぼす（間接効果）。温暖化予測において，大気エアロゾルが放射収支の鍵を握っているとも言

"F"
GRASP

われる。2017 年 12 月 23 日に種子島宇宙センター

エアロゾル，地表面モデル

か ら 打 ち 上 げ ら れ た 気 候 変 動 観 測 衛 星 JAXA/GCOM-C( しきさい衛星 ) は，①エアロゾルの日射量影響②生物による二酸化炭素の吸収能力③気候形成に影響を及ぼす様々な物理量の観測から，気温上昇量を含む気候変動予測精度の向上を目指している。

大気－地表面システム
放射シミュレーション"I"

計算値LUT比較

最適パラメタ

衛星データ

図2

エアロゾル・レトリーバルの流れ

次に，得られた計算値と衛星観測データを比較して最も観測値に近い計算値を与えるエアロゾルや地表面パラメタを最適値とする。この統計的手法に基づく最適パラメタ推定過程を Inversion process
図１

地球大気エアロゾルの発生生成と呼び，図 2 ではIと表し 1 点鎖線で囲んだ部分が対応する。求めるパラメタ数が増せば，最適値

リモートセンシングデータから大気エアロゾル粒探索に対応できる十分な衛星データ数が必要とな子の特性（量，大きさ，組成，形等）を導出するエる。多波長（マルチバンド）データが有効になる所アロゾル・レトリーバル (aerosol retrieval) の大ま以である。衛星画像の１画素に対応する（衛星の解かな処理の流れを図 2 に示す。ライダーのような像度により変わるが例えば）１平方キロメートルの能動型センサを搭載する人工衛星もあるが，通常は碁盤目で地球表面を敷き詰め，各画素で図 2 の F

太陽光が地球大気や表面で反射散乱される光（放射）から I の処理を行うと考えて欲しい。（20 年前にはを幾つかの波長帯（チャネルやバンドとも呼ぶ）に夢だったが）速くて大メモリーの計算機が必須とな分けて観測する受動型分光放射観測が多い。放射観る。通常は，こうして推定したパラメタを最適解と測データを解析するには，先ず大気エアロゾルや地する。

NAIS Journal53

図 2 の太点線で表記した

GRASP

は，これでエアロゾル解析処理では，２節で既述したように，は飽き足らず，得られた最適パラメタをエアロゾル

まず地球大気−地表（海面）をモデル化し放射伝達や地表面モデルに還元し，各画素において F から I過程に基づき計算を行う。その過程においてはさまの処理を（収束条件を満たすまで）繰り返す。当然，ざまなパラメタを設定するが，衛星（或いは地上）更にハイレベルな計算機とアルゴリズムが求められ計測値を最もよく説明できるエアロゾルや地表（海）る。

面パラメタが目標値となる。放射伝達計算は，この■ 3．GRASP

ような様々なパラメタを必要とするだけではなく，太陽と衛星と観測点の位置や方向に関する変数並びに観測波長といった多変量関数の微積分方程式の解

図 3 に GRASP の現段階の構成概念図を載せる。

を求める事になり長い計算時間を要する。さらに衛GRASP は １ 節 で も 示 し た よ う に Generalized

星解析においては多数の画素が存在することから，Retrieval of Aerosol and Surface Properties の 頭

計算結果をまとめて大規模な配列データベース ( 図文字であり，リモートセンシングデータから「エア２の LUT) に格納し，それを参照しながら最適値探ロゾルと地表面情報を同時に導出」するシステムと索を進める。この従来手法の利点は解析時において名付けられた。GRASP は誰もが使用可能なように必要な計算は適切なパラメタに近づくための最適探

オ ー プ ン ソ ー ス で 公 開 さ れ て い る (https://www.

索計算ならびに LUT データ参照に必要となる各種

grasp-open.com/)。また，図 3 に示すように衛星観の内挿処理のみであるため，大容量の衛星画像で測データ・地上計測値・実験室データなど様々なデーあっても効率的に解析できる。但し，LUT を準備タに適用できる上，これらのデータの複合利用も可する際に予めパラメタを事前に設定しておく必要が能で，この汎用性の高さが得られる結果の質と量をあるため，最適探索時，即ち Inversion 処理におい高めている。ては事前に準備した範囲の解答群内でパラメタを推MISRPOLDER, 3MIAERONET

MERIS

SentineI-4lidar
laboratory
GRASP concept of multi instruments retrieval

Sentinel-3

singlescattering

shape

図354

NAIS Journal

Surface reflectance
BRDF
BPDF

GRASP の構成概念図（www.grasp-open.com）

定するという制約条件を超えられない。
GRASP の特徴は解析時において放射伝達計算を同業者としては一瞬たりとも目が離せない怖い存在である。

即時に行うのが大きな特徴である（図 2 太点線参GRASP は，大気や地表面の環境情報解析に携わ照）。Dubovik らが 2000 年にアルゴリズムを提案る者には非常に有用で誰もが使いたいシステムであし シ ス テ ム を 開 発 し て， そ の 端 緒 を 開 い て お り

るが，余りにも専門的な設定が多く複雑なため，計(Dubovik and King, 2000)， 現 在 で も NASA/

算機好きであってもシステム設定に長い時間を要す

AERONET データの標準解析手法として用いられる。結果として「GRASP は確かに良さそうだが，ている。さらに GRASP の利点は，衛星データの画

私 は 私 の や り 方 で 行 こ う 」 と 多 く の 同 業 者 は，素を超えた領域と時間を基準に解析を行うことにあGRASP 導入に躊躇し尻込みして来た．．．（向井のる。領域（複数画素）解析のアイデアはエアロゾルような高齢者程その傾向が強いかも）。そこで，聡や地表面の物理特性に基づくものである。通常 10

明な Dubovik は考えた。難解さを隠して ガーファ

km 四方程度の領域では，大気中に浮遊するエアロのような誰でも簡単に GRASP が使えるようにしよ

ゾルの変動は小さい。一方，地表面の土地利用（土う。

地被覆状況）の空間変化は大きい。他方，時間変化

GRASP-cloud

プ ロ ジ ェ ク ト の 発 足 で あ る。という観点から見ると，エアロゾルは毎日のように

GRASP-cloud は，いわゆるクラウド上に GRASP変動するが，地表面特性の日変動は大きくない（図システムを準備し，またシステム導入においても専4 参照）。このように時間および空間という 2 次元門家の助言を仰ぎながら設定を行うことができる。

空間での特性変化を制約条件として，両変量に関すユーザーは GRASP システムの面倒なインストールる方程式を解く。方程式系は大規模で複雑になるが，作業から解法され，例え大規模な解析であってもク結果として大気エアロゾルパラメタだけではなく，ラウド上のリソースを用いて処理時間の短縮が図れ地表面パラメタも同時に推定出来る。GRASP の理る。現在，GRASP-cloud プロジェクトはオースト論的解析に関する多くの研究論文が Dubovik 等にリア政府助成金「Beyond Europe」のサポートのよって刊行されているが，本稿は応用情報分野の一下に進行している。プロジェクト実行主体はオース

例として GRASP というビッグデータ解析システム

トリアの IT 企業 Catalysts 社，アルゴリズムを担とその運用法を紹介するものなので，代表的な最小う仏リール大学の GRASP グループ，オーストリア

限 の 文 献 を 挙 げ て お く (Dubovik et al. 2011,地球観測データセンタ（EODC）が EU 内メンバー

Litvinov et al. 2012, Lopatin et al. 2013)。

で，「EU を越えて」のスローガンの下に日本（近畿 大 学， 京 都 情 報 大 学 院 大 学 ）， 米 国（NASA/GSFC, NASA/JPL，Air Photon），中国（CAS）の研究者が参加している。各国のメンバーは，それぞれの国の衛星データ解析を GRASP-cloud で実施することを目指している。

■ 4．おわりに
第 1 回 GRASP-WS が 2018 年 6 月 20 日から 22日リンツの Catalysts 社で開催された（図 5 写真参
図4

面データと時系列データを組み合わせた
GRASP 処理の図示照）。

Dubovik 等は，その後も弛まず改良開発を重ね，応用領域を広げ，GRASP マフィアとも言える国際グループを育てるに至った。多くのユーザーとサポーターにより常に進化し続ける生きたシステム（それ故，図 3 は現段階のものと解釈してほしい）で，NAIS Journal55

参考文献[1] O. Dubovik and M. D. King, A flexible inversionnalgorithm for retrieval of aerosol optical properties
from Sun and sky radioance measurements, J.
Geophys. Res.., vol. 105, pp. 20673-20696, 2000.
[2] O. Dubovik, M. Herman, A. Holdak, T. Lappyonok, D.
Tanre, J. L. Deuze, F. Ducos, A. Sinyuk and A.
Lopatin, Statistically optimized inversion algorithm
for enhanced retrieval of aerosol properties fromspectral multi-angle polarimaetric satellite
observations, J. Atmos. Tech., vol. 4, pp. 975-1018,2011.
[3] P. Litvinov, O. Hasekamp, O. Dubovik and B. Cairns,
Model for land surface reflectance treatment:
Physical derivation, application for bare soil andevaluation on airborne and satellite measurements, ,vol. 113, pp. 2023–2039, 2012.
[4] A. Lopatin, O. Dubovik, A. Chaikovsky, P. Goloub, T.
Lapyonok, D. Tanre and P. Litvinov, Enhancementof aerosol characterization using synergy of lidar andsun-photometer coincident observations: theGARRLiC algorithm, Atmos. Meas. Tech., vol. 6. pp.
2065-2088, 2013.
図 5．リンツでの第 1 回 GRASP-WS でのスナップ

第 2 回は 12 月末にアメリカ・ワシントン DC で開催予定であり，2019 年前半期に「是非，日本で◆著者紹介第 3 回 GRASP-WS」をと熱い期待が寄せられてい向井る。
謝辞
本研究は次の外部資金の援助の下に実施しました：JAXA 受託研究費（Global Change Observation
Mission - Climate project by JAXA (no. JX - PSPC 434796))，オーストリア 政府助成金 Beyond Europe
Universal Satellite Retrieval Cloud(862347)，（独）環境再生保全機構 環境研究総合推進費（S-12)。

苑生

Sonoyo Mukai

京都情報大学院大学
応用情報技術研究科
環境リモートセンシングセンター(KCGI-REESIT) 教授

佐野到Iataru Sano

近畿大学理工学部情報学科
大学院総合理工学研究科教授

ご協力いただいた関係者各位に謝意を表します。

中田真木子

Makiko Nakata

近畿大学総合社会学部
大学院総合文化研究科准教授

Oleg Dubovik
Laboratory of atmospheric optics
University of Lille-1, CNRS, France
LOA 教授56

NAIS Journal