リモートセンシングを⽤いたヒノキ⼈⼯林の蒸散量広域予測モデルを開発
衛星リモートセンシング技術と森林調査データを組み合わせ、これまでより⾼い精度でヒノキ林の蒸散量を予測できる新モデルを開発しました。衛星だけでなく、近年多く利⽤されているドローンも使えます。森林の⽔源涵養機能の評価や管理の効率化などに⼤きく貢献することが期待される成果です。

森林は「緑のダム」と呼ばれます。⽔を地⾯に浸透させ、地下⽔を涵養する機能を持っているからです。しかし、⽇本では近年、間伐などの⼿⼊れが⾏き届かずに過密化した⼈⼯林が問題となっています。こうした⼈⼯林では蒸発散（⼟壌からの蒸発や樹⽊からの蒸散）によって⽔分が⼤気中に放出され、相当量の地下⽔資源が失われていることが指摘されています。⽇本のような森林の豊かな地域では、特に樹⽊からの蒸散（Et）が⼤きな割合を占めています。Et を広域かつ正確に把握できれば、⼈間が利⽤可能な地下⽔量を可視化し、渇⽔時には計画的な地下⽔利⽤が可能となります。
国⽴⼤学法⼈東海国⽴⼤学機構 名古屋⼤学⼤学院⽣命農学研究科の五味 ⾼志 教授は、本研究チームとともに、Et をこれまでより正確に予測できる新モデルを開発しました。対象はヒノキ⼈⼯林で、衛星リモートセンシング技術と森林調査データ（FI）を組み合わせて Et を計算します。
Et の予測は気象条件や植物の⽣理的反応に⼤きく影響されるため、複雑で難易度が⾼い問題でした。
しかし、今回開発したモデルは、衛星が観測した地表の温度とマルチスペクトルデータ、FI を活⽤することで、これらの要素を効果的に統合することに成功しました。また、Et に⼤きく影響する辺材⾯積（樹⽊断⾯のうち⽔が流れる⾯積）も FI のデータを基に計算し、モデルに統合しました。その結果、この新モデルの予測値は実際の Et との間に⾼い相関（相関係数 r = 0.76−0.89）を⽰しました。
この研究成果は他の樹種の Et 推定にも応⽤できる可能性があります。また、ドローンなど他のリモートセンシング⼿法にも適⽤できます。このため、新モデルは、樹種ごとの Et をより詳細かつ正確に推定するための貴重な⼿法となり、森林管理の効率化と精度向上に⼤きく貢献し、持続可能な林業や森林の⽔源涵養機能の評価に資することが期待されます。

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研究代表者
筑波⼤学⽣命環境系／放射線・アイソトープ地球システム研究センター（CRiES）
恩⽥ 裕⼀ 教授
筑波⼤学理⼯情報⽣命学術院⽣命地球科学研究群地球科学学位プログラム
橋本 朝陽
研究の背景
森林は「緑のダム」と呼ばれます。⽔を地⾯から浸透させ、地下⽔を涵養する機能を持っているからです。しかし、⽇本では近年、間伐などの⼿⼊れが⾏き届かず過密化した⼈⼯林が問題となっています。こうした⼈⼯林では蒸発散注 1）によって⽔分が⼤気中に放出され、相当量の地下⽔資源が失われていることが指摘されています。そして、⽇本のような森林の豊かな地域では、特に樹⽊からの蒸散（Et）が⼤きな割合を占めています。Et を広域かつ正確に把握できれば、⼈間が利⽤可能な地下⽔量を可視化し、渇⽔時には計画的な地下⽔利⽤が可能となります。
このため本研究では、森林の蒸散量（Et）の正確な予測に焦点を当てました。Et は気象学的要因注２）や植物の⽣理学的反応注３）によって影響を受けます。これまでの衛星リモートセンシングを利⽤した Et 推定モデルでは、植物の活動という複雑な要素を⼗分に考慮していない問題がありました。
研究内容と成果
本研究では、単⼀樹種で構成されているヒノキ⼈⼯林を対象に、Et 推定モデルを開発しました。これまでのモデルより正確に Et を推定するため、気象学的な蒸散（Etbase）と植物⽣理学的な蒸散（Etleaf）を考慮し、これらを組み合わせました。また、予測値と⽐較する実測データとして、全国４地点で得られた樹液流量注 4）データ（SF）を利⽤しました（図１b, d）。これは、樹⽊の中に流れている⽔の量を計測するもので、Et の実測値として広く利⽤されています。主に栃⽊県佐野市の唐沢⼭における SF データを⽤いてモデルを開発し、神奈川県で 1 か所、福岡県で 2 カ所の SF データでモデル精度の検証を⾏いました。各地域は 900〜4500 m2 の⼤きさです。
森林調査データ（FI）は各樹種の⽣育範囲と樹齢データが記録されたものです（図 1e）。本研究では、群⾺県桐⽣市における FI データと衛星画像を利⽤することで、ヒノキ林の活性度と葉の⾯積を衛星から推定できる指標の開発を試みました。
唐沢⼭において、気象学的な影響が強くなる冬季の Et は、衛星から得られた表⾯温度注５）と⾼い相関関係があることが分かりました。また、植物⽣理学的な影響が強くなる夏季において SF は、葉の⾯積と植⽣活性度の積と⾼い相関関係がみられました。
以上を踏まえて、Etbase、Etleaf を以下のように定義しました。

𝐸𝑡
𝐸𝑡

15.427 𝜌
2.3541 𝑁𝐼𝑅 exp 𝐼

12.014,𝜌

ここで、ρは空気密度（kg/m3）、NIR は近⾚外域における反射率注６）、IGreen,Red は可視光緑・⾚の反射率を⽤いた正規化指標７）です。これらのデータは衛星画像から取得できます。また、近⾚外、可視光緑・⾚の反射率はマルチスペクトルセンサーを⽤いて得ることができます。マルチスペクトルセンサーは、画像を⾊別に撮影することで、植物の活性度などさまざまな情報を取得できます。⼈間が⾚、緑、⻘などの⾊情報を⽤いて物体を識別することに似ています。
2Etbase, Etleaf は、気温によって依存率が変化します。したがって、観測したい⽇の気温を 0 から 1 の間で⽰す表⾯温度指数注８）（TI）を⽤いて、各蒸散源の依存性を表しました。

𝐸𝑡

𝑇𝐼 𝐸𝑡

1

𝑇𝐼 𝐸𝑡

ここで、Etorigin は Et 推定モデルの基本形です（図２）。このモデルは、Et の推定に表⾯温度を利⽤します。衛星画像撮影直前に降⾬があった場合、⾬⽔の直接の蒸発によって表⾯温度が低下し、Et の推定精度に影響を及ぼすことが考えられます。そこで、地表⾯の湿潤度を⽰す先⾏降⾬指数注９）（API）
を⽤いることで、Et 推定値の信頼度評価および補正を⾏いました。

𝐴𝑃𝐼

𝑇𝐼 𝐴𝑃𝐼,1

𝑇𝐼 𝐴𝑃𝐼

ここで、a および b：降⾬をさかのぼる時間です。⾬⽔の蒸発のしやすさは気温に依存することから、TI および短期間・⻑期間の API を組み合わせることでより正確に地表の湿潤度を表すことができます。

𝐸𝑡

0.2227𝐴𝑃𝐼
𝐸𝑡

𝐸𝑡

0.0442,

𝐸𝑡

ここで、Eterror: API から推定される推定 Et の誤差、EtAPI: API で補正された Et です（図３）。
Et は辺材⾯積注 10）に依存することが知られています。辺材⾯積を考慮するため、FI から得られる樹齢もしくは胸⾼直径注 11）を利⽤し、モデルに組み込みました。
𝐸𝑡

𝜑𝐸𝑡

ここで、Etestimated: 推定される蒸散量(mm/day)、𝜑: 辺材⾯積係数です。その結果、Etestimated はSF から得られた Et と r = 0.76−0.89 注 12）の⾼い相関関係を⽰しました（図４）。
今後の展開
本研究では、３カ所で得られた SF データを⽤いて、モデルの精度検証を⾏いました。今後は、より多くの地域で SF データを観測することで、更なる精度向上を図ります。また、モデルを今回より広域で適⽤することにより、⽇本のヒノキ林における⽔収⽀データを⾼解像度でモニタリングすることを⽬指していきます。また、他の樹種の SF データを収集・解析することで、ヒノキ以外のさまざまな樹種への応⽤可能性も探っていく予定です。
本モデルは可視光に近い波⻑のマルチスペクトルデータと、表⾯温度データを⽤いています。これらのセンサーは⽐較的安価で、⼀般向けのものが数多く販売されています。そのため、衛星リモートセンシングだけでなく、ドローンなどの近接リモートセンシングにも応⽤しやすくなっています。そのため、他のリモートセンシング⼿法を⽤いた場合でのモデル精度検証も⾏っていきたいと考えています。

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参考図

図 1. SF データを利⽤した各地域の位置。Hw, Iz は福岡県、Ki は神奈川県に位置する⼈⼯ヒノキ林である。Kr は今回モデル開発に利⽤した SF データを取得した唐沢⼭（栃⽊県佐野市）の位置であり、(c)の⽩枠における SF データを利⽤した。(e)は群⾺県桐⽣市における FI データで、広葉樹（Broadleaf tree）、スギ (Cedar)、ヒノキ（Cypress）の⽣育範囲が詳細に記載されている。

図２. 唐沢⼭における Etorigin と観測された Et の関係。(a) 全期間、(b) 1-3 ⽉、(c) 4-6 ⽉、(d) 7-9⽉、(e) 10-12 ⽉。これらの図の実線は 1:1 の直線であり、線に近いほど、精度よく Et を推定できていることになる。(f)は 2012 年から 2018 年に観測された Etorigin と観測された Et の変動。

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図３. 唐沢⼭における EtAPI と観測された Et との関係。(a) 全期間、(b) 1-3 ⽉、(c) 4-6 ⽉、(d) 7-9⽉、(e) 10-12 ⽉。特に⾬が多く降る 7-9 ⽉の間で、精度の向上がみられる。(f)は 2012 年から 2018年までの EtAPI と観測された Et の変動。

図４. 福岡県で 2 カ所、神奈川県で 1 カ所の地点で得られた SF データを利⽤した Etestimated とEtobserved の関係。(a)樹齢から求めた φ を⽤いて Etestimated を計算、(b) 樹齢から求めた φ を⽤いてEtestimated_simple （API で補正していない推定 Et）を計算、(c) 胸⾼直径から求めた φ を⽤いてEtestimated を計算、 (d) DBH から求めた φ を⽤いて Etestimated_simple を計算した。
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⽤語解説
注１）蒸発散 地球上の⽔循環の⼀つであり、陸域の⽔が⽔蒸気となり⼤気中に戻される現象。⽇本の森林では、⾬⽔が葉や枝によって遮断され、そのまま蒸発する「樹冠遮断蒸発」、植物が⾏う「蒸散」、森林⼟壌から蒸発する「林床⾯蒸発」の主に三つの蒸発散源が存在する。
注 2）気象学的要因 気温や湿度など気象によって⼤きく左右される要素。
注 3）植物の⽣理学的反応 植物が成⻑するために⾏う光合成や、夜間に⾏われる呼吸など、植物の⽣存・成⻑に必要な反応 。
注 4）樹液流量 樹⽊の内側に流れている⽔の量。英語では Sap Flow と呼ばれ、主に樹⽊外側の辺材と呼ばれる部分で⽔を運搬する。
注 5）表⾯温度

地表を構成している物の表⾯の温度。熱⾚外（Landsat8 の場合、10.6-11.19 μm）における放射輝度を⽤いて観測される。
注 6）反射率 ある波⻑帯における⼊射強度に対する反射強度の割合。
注 7）正規化指標 主に⼆つの波⻑帯における反射率を利⽤した指標で、-1 から 1 の間で推移する。正規化をすることで、対象物の特徴をとらえやすくなる。
注 8）表⾯温度指数 表⾯温度を 0 から 1 の間で表す指数。地域による気候の差異を考慮できるため、表⾯温度がその地域においてどれほど⾼い（低い）のかを表せる。
注 9）先⾏降⾬指数 地表に湿潤度を観測したい⽇において、過去の降⽔量を⾜し合わせることで、より効果的に地表の湿潤度を表せる指標。
注 10）辺材⾯積 樹⽊の断⾯における辺材の⾯積。辺材は樹⽊が⽔を通す部分であることから、Et の量と⼤きく関係する。
注 11）胸⾼直径 ⼈間の胸の位置における樹⽊の直径。主に樹⽊の成⻑具合の指標として⽤いられる。
注 12）r（相関係数） ⼆つのデータにおける直線的な関連を⽰す値。-1 から 1 の間で表され、0 から離れているほど、⼆つのデータの関連が強いことを意味する。
研究資⾦
本研究は、科学研究費助成事業（2022-2024 年度）、戦略的イノベーション創造プログラム（2018-2022年度）、科学技術振興機構（JST）ベルモントフォーラム（2021-2023 年度）の⼀環として⽀援を受けて実施されました。
掲載論⽂【題 名】：Satellite Remote Sensing Model for Estimating Canopy Transpiration in Cypress Plantation
Using in situ Sap Flow Observations and Forest Inventory（樹液流観測と森林調査データを⽤いた衛星リモートセンシングによるヒノキ林の樹冠蒸散量推定モデル）【著者名】：Asahi Hashimoto, Chen-Wei Chiu, Yuichi Onda, Makiko Tateishi, Kenji Tsuruta, TakashiGomi
橋本 朝陽（筑波⼤学）、Chen-Wei Chiu（筑波⼤学）、恩⽥ 裕⼀（筑波⼤学）、⽴⽯（岡﨑）⿇紀⼦（京都⼤学）、鶴⽥ 健⼆（滋賀県琵琶湖環境科学研究センター）、五味 ⾼志（名古屋⼤学）【掲載誌】ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing【掲載⽇】2023 年 11 ⽉ 17 ⽇6

【DOI】10.1016/j.isprsjprs.2023.11.009【URL】https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0924271623003143

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