Laguna (2018) 24: 39-48

ISSN 2185-2995

Landsat-8 TIRS データによる
日本湖沼の表面水温推定の精度検証
作野裕司 1・槇尾慶太

2Precision test of water surface temperature estimation in
Japanese lakes using Landsat-8 TIRS data
Yuji Sakuno1 and Keita Makio2

Abstract: The objective of this study is to estimate the precision of water surface temperature(LST) in Japanese lakes using Landsat-8 TIRS data for the just after 1 year launched in February
2013. The satellite / observed data set in 2013 was collected in main lakes of our country such as

Lake Shinji, Lake Nakaumi, Lake Biwa, Lake Kasumigaura, and Lake Ogawara. The following

matters became clear. 1) The LST precision by the single band method was about 1.6 - 3.1 ºC. 2)
The LST precision by two band method using TIRS band 10 and band 11 was about 0.9 ºC. 3) The

LST precision by two-band method, which considered the effect of the solar zenith angle correction
for water-vapor absorption, was 0.9 ºC. Therefore, The LST estimation by simple two-band method
using TIRS band 10 and band 11 only was recommended by this research.
Key words: Landsat-8, thermal sensor, lake, SST，remote sensing

は

じ

め

2 つあり，１つは「温度の上昇にともなって生物の活性に

湖沼の富栄養化が問題となって久しい．湖沼の水温が高まる」（温度が 10℃ 上がると，生物の活性がおよ
そ 2 倍になる），そして「水温の季節変化による湖水は，「そこに生活する生物と物質循環に大きな影響を与える」（西条・三田村，1995）ため，行政や湖沼管の停滞（成層）と鉛直循環（混合）による影響」がある（西条・三田村，1995）．また，湖沼の表面水温は，理者の富栄養化対策にとって非常に重要なパラメータ

その地域の気温とも関係し，大きな湖では沿岸の気の１つである．湖沼生態系への水温影響は大別して温を緩和させる等の効果もある．しかし，琵琶湖のよ12

広島大学大学院工学研究科・Graduate School of Engineering, Hiroshima University, 1-4-1, Kagamiyama, Higashi-Hiroshima, Hiroshima, 7398527, Japan.

元広島大学大学院工学研究科・Formerly Graduate School of Engineering, Hiroshima University.

受付日：2017 年 11 月 7 日，受理日：2018 年 2 月 5 日，WEB 掲載日：2018 年 2 月 22 日

39

表 1	
  作野裕司	 作野裕司・槇尾慶太

表 1 Landsat-8 TIRS センサの諸元．
Table 1 Characteristic of Landsat-8 TIRS sensor.

Band

Wavelength (µm)

10

10.60

- 11.19

11

11.50- 12.51

Resolution (m)Swath (km)Quantization (bits)100

180 × 185

12

うな大きな湖では，水温の水平分布の差も大きく，宍Temperature）の精度検証を行うこととを目的とした．

道湖のような淡水と海水が入り混じる汽水湖では時間

なお，本論文ではアルゴリズム（推定方法）としての的な変化も大きいため，時空間的な水温分布把握が新規性は問わず，既存の基本的アルゴリズムを用いた難しかった．

「精度検証」を主眼とする．具体的には，日本の代表的な淡水または汽水の 5 湖沼において，打ち上げ直このような問題点を克服するために衛星リモートセンシング（RS）による水温分布把握は，実測を補後の 2013 年のLandsat TIRS／実測データセットを使っ間する有力なモニタリングツールとして期待されている．衛星 RS による水 温 推 定に関しては，NOAA やて，表面水温推定式を校正する．校正した実用的な日，海洋の表面海水温を知ることができる（Sakaida
and Kawamura, 1992; Hosoda and Qin, 2011）．しかし，得られた湖沼の水温分布の特徴を述べる．

手法を別の日のデータセットを使って精度検証を行った．最終的に，その校正式を使って OLI データから

MODIS 等の熱赤外センサによって日本近海でも毎これらの衛星の解像度は 1km 程度であり，日本の多方くの湖沼で利用するには，粗すぎる解像度である．
一 方，LANDSAT TM・ETM や Terra ASTER 等 の 解

Landsat-8 TIRS センサについて

Landsat-8 は 陸 域 イ メ ー ジ ャ ー「OLI」（the

像度 60 ～ 120 ｍ程度の高解像度の熱赤外センサを使って，湖の水温分布を把握する研究も行われてきた（Lathrop and Lillesand, 1987；Becker and Daw, 2005）．

法Operational Land Imager）と熱赤外センサー「TIRS」

ただし，いずれのセンサも設計寿命を超えているた（Thermal Infrared Sensor）と呼ばれる，プッシュ・ブ
ルームセンサ（pushbroom sensor：像面センサ）つまり，

め，観測停止の危険性を常に有している．こうした状 況の中，2013 年 2 月 11 日に Landsat-8（Irons et al.,にのみ走査を行うセンサを積んでいる．このプッシュ・

1 ライン分の光検知素子を並べて 1 方向（進行方向）

2012）と呼ばれる衛星が NASA/USGS によって打ち上

ブルームセンサは，スキャナーのように機械的可動部

げられた．この衛星には，OLI と呼ばれる解像度 30m

分がないため，信頼性に優れている．このうち，本研究では表 1 に示すような特性を持つ「TIRS」データの可視～中間赤外のマルチスペクトルセンサとともに
TIRS（Thermal Infrared Sensor）と呼ばれる熱赤外セが使われる．このセンサの解像度は 100 m，観測幅
は 185 km × 180 km である．また観測周期は 16 日でンサ（解像度 100m）が搭載されている（Reuter et al.,2015）
．従来の Landsat-7 と比較して高い量子化（12bit）

あるが，観測軌道（極軌道）は軌道同士で一部オーと 2 バンド化が実現されているため，この衛星シリー

バーラップして撮影されるため，実際，宍道湖・中海の観測周期は 8 日となる水域もある．従来機であるズとしては，より高精度の水温分布推定が期待されている．すでに打ち上げから，5 年が経過しており，海Landsat-7 の「ETM」の熱赤外バンドの解像度 60m と外では TIRS の水温精度やその分布特性について論じられている成果も出てきているが（Aleskerova et al.,

比べると，解像度の性能では劣っている．しかし，量子化が 8 ビットから 12 ビットに向上し，単バンドから
2 バンドへと性能が向上している．

2016；Huang et al., 2017），いずれも地域的な事例に過ぎず，検証されたとは言い難い．また国内に至っては，
成果がほとんどないというのが現状である．

実用的な表面水温推定法
TIRS の熱赤外センサを使って，LST を推定する最このような背景から，本研究では我が国湖沼における TIRS データの実利用を念頭に，利用の第一歩とも単純で実用的な方法は，水面から鉛直上向きに放して実用的な手法による表面水温（LST: Lake Surface

射されるエネルギーを以下のような「プランクの法則」
40

表 2	
  作野裕司	 Landsat-8 TIRS データによる日本湖沼の表面水温推定の精度検証

表 2 式 (2) と式 (3) における Landsat-8 TIRS データの温度変換係数．
Table 2 Conversion factors for temperature from Landsat-8 TIRS data using Equations (2) and (3).

Band

K1

K2

ML

AL

10

774.891321.08

3.34E-040.1

11480.891201.14

3.34E-04

0.1(1)

データから LST を推定する方法をここでは，「単バンが成り立つと仮定して，計算する方法である．
Lλ =

2hc

λ5

2

1
⎛ hc ⎞exp ⎜
⎟ − 1⎝ k λ[ BT ] ⎠ド法」と呼ぶ．
一方，式 (2) では実際には「大気の影響」
（主に水

	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  （1）

蒸気）を大きくうけるので，実測の LST とは異なる(1)

場合が多い．そこで，大気中での放射の散乱及び吸(2)

収の大きさが波長によって異なることを利用して複数バンドで大気 効果を補正する SW 法（Split Window(1)

ここで，L λ は放射輝度，h はプランク定数，c は光速，k
K 2 BT は輝度温度
λはボルツマン定数，
	
  	
  	
  	
  	
  （Brightness
	
  	
  	
  	
  	
  	
 
BTλ = は波長，⎛⎞K1
Temperature）を示す．衛星から観測できるのは，式 (1)ln ⎜ + 1⎟
L
⎝ λ
⎠
(1)
の L であり，大気や放射率が無視できる場合，式Method）がよく使われる（McMillin and Crosby，1984;
丹波ほか，1991）．これを応用すると TIRS データで（2）

Band10（10μm 帯）と Band11（11μm 帯）の，次のは(3)(1) の定ような式で大気の影響を補正することが可能となる．
の BT が，地上の温度に相当する．そこで式
2hc 2
1
	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  （1）
Lλ = 52 5(4)数項である右辺の「2
右辺の分母のうち
「hc/
λ
⎛ hc
⎞を K1，hc/λ 」(2)−1
exp ⎜
⎟
	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  （3）
LBT
M
+ A(2)[ BTkλ」を K2 として，
(4)
LST = BT10 + β ( BT10 − BT11 ) + γ
λ ×] DN
λ式
λ のような形となる．
⎝λ k=λを解く
⎠と，

BTλ =

K2

	
  	
  	
  	
  	
  	
 (3)
	
  	
  	
  	
  	
 

（2）

この式は海表面と衛星の間の放射伝達方程式の解析(5)から，通常の海表面の温度レンジ
程度）
LST（0
= α～
BT30℃
+ βBT
+γ
10

11

において，右辺第 2 項の「BT10-BT11」（大気補正項）(1) (6)と「LST-BT10」（左辺の LST から右辺第 1 項の BT を
LST = α ' BT10 + β ' ( BT10 − BT11 ) + γ ' ( BT10 10− BT11 )(sec θ z − 1) +(1)(4)
移行した値）がほぼ直線関係を示す，という結果にLST = BT + β ( BT10 − BT11 ) + γ
実際，他の Landsat シリーズの熱赤外センサデータ同 10 基づいて導出されたものである（横山ほか，1992）．ま
2
2hc
1
	
 	
  	
 	
 により
	
 	
  	
 	
  	
 	
 BT
	
 	
  	
 	
 が計
	
 （1）
（3） たは，式（4）を拡張して，以下のような式も使われる．
Lλ =2006）
Mλ × ，
DN
al.,
TIRS
様（Ahn
でも式
Lλ = et
λ +A
λ 	
  	
 	
  	
 	
 (2)
λ5
⎛ hc ⎞(5)
exp ⎜
算される．なおここで計算される温度は絶対温度（K）⎟ − 1⎝ k λ[ BT ] ⎠
LST = αBT10 + βBT11 + γ(5)（5）
であるが，本研究では実測温度の単位（℃）に合わ (2)(2)(6)(2) で導かれる
せるため，以後の計算では，すべて式⎛ K⎞
ln ⎜ 1 + 1⎟
L
⎝ λ
⎠

(2)

BT の絶対温度から
α，β，γ は，「273.15」を引いた値として扱った．
「 実 測 LST」 と TIRS から得られ
LST = α ' BT10ここで+ β ' ( BT
10 − BT11 ) + γ ' ( BT10 − BT11 )(sec θ z − 1) + δ
K2
-2 -1
-1
-1
	
  	
 μm
	
  	
 」と
	
  	
 「μm
	
  	
  	
 」であ
（2） る「Band10 と Band11 の BT」との回帰分析で得られλ の単位は「W	 m	  sr
ここで LBTとλ =⎛ K1 ⎞ln
1+
る．さらに式 (2)⎜ の L λ⎟は式 (3) より TIRS が観測した (3) る係数である．このような 2 バンドデータから LST⎝ Lλ⎠デジタル値（DN: Digital Number）から得られる．
を推定する方法をここでは，2 バンド法と呼ぶ．なお，(3)
式 (4) と式 (5) は本質的に同意であるので本研究では(4)

式 (5) を使う．また大気効果を補正する 2 バンド法
(3)
	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  （3）
Lλ = M λ × DNλ + Aλ 	
  	
  	
  (4)
LST = BT10 + β ( BT10 − BT11 ) + γ
では，しばしば水蒸気吸収の天頂角（θz）補正としてLST = BT10 + β ( BT10 − BT11 ) + γ[secθz -1] を導入し（写真測量学会編，1986；Lee et al.,M λ と A λ はヘッ (5) 2010），以下のような式も提案されている．本研究でここで M と A は放射輝度変換係数で，(5)
LST = αBT10 + βBT11 + γ
K1
ダー情報から得られる．本研究で実際に使われたもこのような式が有効か確かめた．
LST = αBT10 + βBT11 + γ（5）と K2 ，および M と A の値を表 2 に示す．ただし M λ (6)(6)
LST = α ' BT10 + β ' ( BT10 − BT11 ) + γ ' ( BT10 − BT11 )(sec θ z − 1) + δと A λ の値は本来打ち上げ後の校正で別の値に置き(6)
LST = α ' BT10 + β ' ( BT10 − BT11 ) + γ ' ( BT10 − BT11 )(sec θ z − 1) + δ
換えられることがあるが，本研究で扱われたすべてのデータは同じ値であった．なお，このような単バンド
1
41

作野裕司・槇尾慶太

表 3	  作野裕司	 表 3 2013 年における TIRS ／水表面温度データセットの概要．
Table 3 Overview of TIRS / in-situ SWT data set in 2013.
Data set acquisition date
Site

	
 
1

L. Shinji

LST range

Number of

Calibration

data set(ºC)

4/13, 7/11, 8/19, 11/7, 11/23

510.0 - 30.6

Data set acquisition date
Validation	 	
 Number of

LST range

data set(ºC)

4

13.9 - 29.5

5/24, 8/12, 9/13, 11/16

2

L. Nakaumi

7/11, 8/19, 11/7, 11/23

4

12.4 - 31.5

5/24, 8/12, 9/13, 11/16, 12/2

5

10.5 - 30.5

3

L. Biwa

5/17, 6/27, 8/5, 8/21

4

13.3 - 30.3

5/26, 7/20, 8/14, 10/17

4

17.3 - 29.4

4

L. Kasumigaura

4/26, 8/16, 10/3

3

15.4- 30.4

5/12, 9/17, 11/20

3

14.2 - 26.5

5

L. Ogawara

7/15, 10/19

2

16.1 - 22.9

9/17, 11/4

2

13.7 - 21.3

	
 

	
 

	
 

18

10.0 - 31.5

18

10.5 - 30.5

Site
1 L. Shinji
2 L. Nakaumi
3 L. Biwa
4 L. Kasumigaura
5 L. Ogawara

Total

Ave. Depth Area Brackish /
(m)
Flesh
(m2)
4.5
79.1 Brackish
5.4
86.2 Brackish
41.2
670.3
Fresh
3.4
167.6 Fresh
10.5
62.2 Brackish

1 2
!!

!

5

4
!

3

!

図 1 それぞれの湖における水表面温度の実測地点と地理的条件．
Fig. 1 Observed LST data acquisition points and geographical condition of each lake.
ここで，θz が太陽天頂角，α'，β'，γ'，δ は定数である．

土交通省が水文水質データベース（http://www1.river.
go.jp/）として自動観測している午前 11 時（衛星とほ衛星／実測表面水温データセットぼ同期）のデータを取得した．詳細な測点は宍道湖（ 宍 道湖 湖 心， 北 緯 35 度 27 分 01 秒， 東 経 132 度

本研 究で使 用した衛星データは USGS が「Earth
Exploler」を介して無償配布している「Landsat-8 OLI
TIRS Level1 GeoTIFF」 デ ータプロダクト（1 シーン

57 分 36 秒），中海（中海湖心，北緯 35 度 27 分 59 秒，
東経 133 度 11 分 29 秒），霞ヶ浦（霞ヶ浦湖心，北緯36 度 02 分 16 秒 東経 140 度 24 分 14 秒），琵琶湖（安700MB-1GB 程度）を使用する．ダウンロードされた

曇川沖中央，北緯 35 度 18 分 21 秒，東経 136 度 08
分 41 秒），小川原湖（小川原湖湖心，北緯 40 度 49

データから各測点において Band10（10.6-11.2μm）とBand11（11.5-12.5μm）の DN を抽出した．一方，実分 06 秒，東経 141 度 19 分 55 秒）である．今回は，
表 3 に示すように Landsat-8 データが実質的に提供さ

測水温データは，図 1 に示す 5 湖沼（宍道湖，中海，琵琶湖，霞ヶ浦，小川原湖）の湖心部において国42

Landsat-8 TIRS データによる日本湖沼の表面水温推定の精度検証

表 4	  作野裕司	 表 4 表 3 に示される校正用 TIRS ／水表面温度データセットを使った水表面温度モデルの統計結果．
Table 4 Statistical results of LST model for calibration using TIRS / in-situ calibration data set as shown in Table 3.
r2bias(ºC)

SD (ºC)N

LST = BT10

-

-2.43

2.22

18

2

LST = BT11

-

-2.68

3.13

18

3

LST = 1.27BT10-2.64

0.95

0

1.61

18

4

LST = 1.33BT11-3.52

0.88

0

1.65

18

5

LST = 0.0032DN10-58.7

0.95

0

1.65

18

6

LST = 0.0039DN11-69.9

0.87

0

2.67

18

LST = 2.74BT10-1.63BT11+0.00571

0.99

0

0.89

18

LST = 0.0076DN10-0.00501DN11-38.5

0.99

0

LST estimation model

No
1

7
8

SBM*

TBM**

0.87
18
図 2	
  作野裕司	 *SBM: Single band model**TBM: Two band model

図 2 校正のための実測水表面温度と TIRS 水表面温度の関係．(a) 単バンド法，(b)2 バンド法．
Fig. 2 Relationship between in-situ LST and TIRS LST for the calibration. (a) Single band method. (b) Two band
method.

れた 2013 年 4 月から同年 12 月までの 36 個の TIRS/が複雑で変換精度もよくなかったため，本論文では

実測水温データセットを使った．このデータセットをそれぞれの観測所における観測水深での表層水温をほぼ同じ水温レンジになるように各水域で２種類のそのまま使用した．

データセットに分けた．そのうちの片方を校正用，もう片方を検証用とした．なおこれらのデータの詳しい測定水深は宍道湖・中海が 1m，琵琶湖で 2m，霞ヶ結果と考察
TIRS による水温推定式の開発

浦で 0.5m，小川原湖で 4m であった．それぞれの水表 4 に校正用データセットを使って開発された LST
推定式と統計量のまとめを示す．なお表 4 はモデル

深から表皮水温への変換手法についても別途検討したが（作野，2014），変化要因（風速や日射量など）
43

図 3	
  作野裕司作野裕司・槇尾慶太

図 3 検証のための実測水表面温度と TIRS 水表面温度の関係．(a) 単バンド法（表 5 の No.5 と No.6），(b)2 バ
ンド法（表 5 の No.7）．
Fig. 3 Relationship between in-situ LST and TIRS LST for the validation. (a) Single band method (No.5 and No6 of
Table 5). (b) Two band method (No.7 of Table 5).

があると報 告されている（ 写 真 測 量 学会 編，1986；
Steissberg et al., 2005）．さらに TIRS 同様，高解像度の種類として，BT そのものを LST とするモデル（No.1，
BT を線形式として LST を推定するモデル
No.2），（No.3，
No.4），その線形式をより簡便な方法として BT を DNに変換したモデル（No.5，No.6），そして式（5）を使っTIR センサである ASTER 熱赤外 5 バンドの BT を使った多バンド法でも 0.5℃（乾燥季）と 1.4℃（湿潤季）の精度と報告されている（Tonooka，2005）．またどれたモデル（No.7）と式（5）の BT を DN に変換したモデル（No.8）の 8 種類の場合をそれぞれ示している．

だけ細かい温度差を見分けるかを示す指標である雑音 等 価 温 度 差 NEDT（Noise Equivalent Temperature

これより，単バンド法では，「BT10 と実測 LST」と「BT11と実測 LST」の差の平均（bias）はそれぞれ -2.4℃ とDifference，2 点温度を測定しその温度差を信号と雑-2.7℃ と過小評価であり，標準偏差（SD）は 2.2℃ と音の比で割った値）の 観 点からみても，MODIS やAVHRR 等 の 比 較 的 高 い NEDT（0.02-0.1K@300K）

3.1℃ であった．これに対して，No.3 と No.4 では，SDは 1.6℃ と 1.7℃ まで精度が向上した．BT の変わりに
DN を使った No.5 と No.6 のうち，No.5 の Band10 での セン サと 比 較して，NEDT が 0.4K@300K で あ る
TIRS では，今回の約 0.9℃（SD としては 0.9K と同意）

は 1.7℃ と同じ SD となった．一方，2 バンド法の No.7と No.8 は，BT，DN ともに SD が約 0.9℃ であり，SBMという推定 SD は妥当な数値であると考えられる．

と比較して，0.8℃ 精度が高くなった．一方，2 バンド
法による結果は，BT，DN ともに SD が約 0.9℃ であり，

TIRS による水温推定式の検証の中から BT を使った場合の実測水温と TIRS 水温の関係を示す．このうち（a）が単バンド法，（b）が 2 バに示した LST 推定モデルを表 3 右側に示されるデー
タセットを使って検証した．表 5 はその検証結果を示SBM と比較して，0.8℃ 精度が高くなった図 2 は表 4

一方，表 4 のような校正式が任意の日でも使えなけ
れば，実利用の観点からは非常に困る．そこで，表 4ンド法である．これより，特に 25℃ 以上の高温部で単バンドの SD が大きくなっていることがわかる．こしている．なお，表 5 中のモデルの種類は，表 4 と同じ 8 種類である．また，図 3 は表 5 の中から BT をからだと考える．

使った場合の実測水温と TIRS 水温の関係を示す．こ
のうち（a）が単バンド法（表 5 の No.5 と No.6 のモデ

MODIS を 使 った 例 で も 0.5℃ ～ 0.7℃ 程 度 の SDのとおり，bias±SD が 0.7-3.5±1.6-2.3℃ と 2 バンド法とれは，高温部になるほど水蒸気の影響を受けやすい

ル式を使用），（b）が 2 バンド法（表 5 の No.7 のモデ
ル式を使用）である．これより，単バンドでは，表 5

このような実用的な式を使った LST の水 温 推定
精度の値について，海洋や湖沼において AVHRR や

44

表 5	
  作野裕司	 Landsat-8 TIRS データによる日本湖沼の表面水温推定の精度検証

表 5 表 3 に示される検証用 TIRS ／水表面温度データセットを使った水表面温度モデルの統計結果．
Table 5 Statistical results of LST model for validation using TIRS / in-situ calibration data set as shown in Table 3.
r2

bias

SD (ºC)N

LST = BT10

-

-1.02

1.32

18

2

LST = BT11

-

-0.68

1.84

18

3

LST = 1.27BT10-2.64

-

1.83

1.57

18

4

LST = 1.33BT11-3.52

-

2.17

1.81

18

5

LST = 0320DN10-58.7

-

2.41

1.61

18

6

LST = 0.00390DN11-69.9

-

3.51

2.25

18

LST = 2.74BT10-1.63BT11+0.00571

-

0.6

1.45

18

LST = 0.0076DN10-0.00501DN11-38.5

-

0.45

1.42

18

LST estimation model

No
1

7
8

SBM*

TBM**

*SBM: Single band model

図 4	  作野裕司**TBM: Two band model

図 4 式 (5) を使った実測水表面温度と TIRS 水表面温度の関係．(a) 校正結果，(b) 検証結果．
Fig. 4 Relationship between in-situ LST and TIRS LST using Equation (5). (a) Calibration result. (b) Validation result.

比べて大きいことがわかる．2 バンド法も bias が 0.6℃とやや大きいが，これは図 3 右の矢印の時期を除くと，

響で流れが生じて，表皮と実測深度との間に異なる水らも 2 バンド法は 1:1 の直線状に非常によく一致して天頂角補正の効果
前節までに式 (2)，式 (5) のモデルを使った TIRS の温になっていた可能性等がある．

0.3±1.0℃ となり，校正結果と同程度となる．図 3 かいることがわかる．なお，この矢印の地点は琵琶湖の 2013 年 10 月 7 日のデータであるが，風速や太陽単バンド法と 2 バンド法による LST 推定を行ってきた．最後に式 (6) に示される水蒸気吸収の天頂角補天頂角等の観点（丹波ほか，1991）でそのはずれの原

正の効果についても検討した．図 4 (a) は式 (6) を使って校正した LST 推定式で，図 4 (b) は式 (6) を使って因を探ったが，他の時期との間に大きな相違はなく，原因は不明であった．考えられる点としては，衛星がLST 推定式を検証した図である．両方のデータから観測する表皮部または実測観測深度になんらかの影
45

作野裕司・槇尾慶太

図 5	  作野裕司	 図 5 2013 年の Landsat-8 データを使って表 4 の No.7 の校正式から推定された春，夏，秋における日本湖沼の
表面水温マップ．
（左上）宍道湖，（右上）霞ケ浦，（下）琵琶湖．
Fig. 5 LST map of Japanese lakes in spring, summer, autumn estimated from the calibration equation of No. 7 in Table

4 using Landsat-8 data of 2013. (Upper left) Lake Shinji and Lake Nakaumi, (Upper right) Lake Kasumigaura, (Lower)
Lake Biwa.

46

Landsat-8 TIRS データによる日本湖沼の表面水温推定の精度検証得られた SD は，それぞれ 0.9℃ と 1.3℃（図 3 (b) の矢印にあたる点を除去した場合，後者は 0.9℃）となり，

2)

より単純な式 (2)，式 (5) のモデルを使った場合と大差

2 バンド法による LST 精度は，0.9℃ であった．

BT の代わりに DN を使っ単バンド法と同じく，ても推定精度はほとんど変わらなかった．

はなかった．過去の研究でも，詳細な水蒸気吸収を考慮して計算された成果として，MODIS の精度は 0.6-3)

0.9℃ 程度，
ASTER の精度は 0.4℃
（乾燥季）と 0.8℃（湿

水蒸気吸収の天頂角補正の効果を考慮した
2 バンド法による LST 精度は，0.9℃ であった．
これは，天頂角補正をしない 2 バンド法と推潤季）であった．このように，極めて詳細な計算を行ったとしても，0.9℃ 程度の SD は生じるため，簡便さと定精度はほとんど変わらなかった．

いう観点からは 表 4 の No.7 または No.8 の推定式が4) TIRS データから推定された，宍道湖・中海，

最も実用的だと思われる．

霞ケ浦，琵琶湖における水温分布から，夏のLST の差は非常に小さく，特に春において河TIRS データから推 定された湖における水温 分布

口付近などで，特徴的な LST 分布パターンが特性例

前 節までに TIRS デ ータを使った LST 推 定の 精把握された．

度検証を行ってきたが，最後に TIRS データを使った LST 分布の特性について述べる．図 5 は，表 4 の今後は，2014 年以降から最近までの Landsat-8 デー

霞ケ浦，琵琶湖における春（5 月），夏（8 － 9 月），秋

タを使った場合の精度検証を行うとともに，富栄養化対策に役立つクロロフィル a 濃度，濁度推定も行う．

No.7 の校正式を使って推定された，宍道湖・中海，（11 月）の LST 画像である．水温は季節によって大き最終的には，現地観測，数値シミュレーションなどとく異なるため，レンジを一定にした場合，分布把握がの融合により，広域的な水質管理手法を提案してゆ難しくなる．そこで，最大値－最小値は季節によって

きたい．

変化させ，
水温差は各湖，同一季節内では同じ差（15℃の差）になるよう作図した．これより，いずれの湖でも，夏は湖内の LST は均一で非常に高くなっており，

謝

辞

本研究は科研費（課題番号：16H05631，17H04625）

均一な分布であることがわかる．一方，春や秋には湖ごとに特徴的な分布パターンが表れていた．例えば，宍道湖では，斐伊川河口部（図 5 の A 地点）や日本の成果の一部である．関係者各位に謝意を表す．

海（図 5 の B 地点）との接点で密度差によって発生引するとされる噴流状あるいはプルーム状の流出水の広がりパターン（井上ほか，1996）を把握することができ

用

文

献

Ahn, Y.-H., Shanmugam, P., Lee, J.-H. and Kang, Y.Q.

る．また霞ケ浦では，春に図 5 の C 地点にやや高い(2006) Application of satellite infrared data formapping of thermal plume contamination in coastal

水温がみられるが，基本的に水平的な変化は少ない．
琵琶湖では，
特に春や秋において南湖（図 5 の D 地点）

ecosystem of Korea. Marine environmental research,と北湖（図 5 の E，F，G 地点）で水温差が大きいこと

61(2):186-201.

Aleskerova, A. A., Kubryakov, A. A. and Stanichny,がわかった．

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タを使って，日本湖沼における LST の推定精度を検証した．その結果以下のような事項が明らかになった．

morphology and clarity on water surface temperature

1.6-3.1℃ であっ
1) 単バンド法による LST 精度は，た．また，BT の代わりに DN を使っても推定

Hosoda, K. and Qin, H. (2011) Algorithm for estimating

as measured by EOS ASTER. Remote sensing ofenvironment. 99(3):288-294.

sea surface temperatures based on Aqua/MODIS

精度はほとんど変わらなかった．

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作野裕司・槇尾慶太

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