計測自動制御学会 東北支部 第 243 回研究集会 (2008.6.20)
資料番号 243-14

稲の被覆率による NDVI の影響の評価
Correction of NDVI value by using coverage of paddy-rice○三浦裕幸* , 丹波澄雄*○ Hiroyuki Miura* , Sumio Tanba**弘前大学*Hirosaki University
キーワード：正規化植生指標（NDVI : Normalized Difference Vegetation Index）
米タンパク質（Rice Protein） 土壌補正（Soil Revision）
反射率（Reflectivity）、混合画素（Micsel）

連絡先 : 〒036-8561

青森県弘前市文京町３番地

弘前大学大学院理工学研究科

丹波研究室

E-MAIL : h08gs411@stu.hirosaki-u.ac.jp

1. はじめに物である稲と背景になる土壌のミクセル度

米の品質を左右する主な要因の一つに米に着目する。ミクセル度が変わることで各タンパク質がある。一般に、この米タンパバンドの反射率は変化するため反射率値かク質の含有量が低いものが食味が良く、高ら算出される NDVI の値も変化する可能性

品質な米とされている。つまり、米づくりがある。の過程で玄米に含まれるタンパク量を調査

そこで本研究では、米タンパク質の含有し、状況に応じた対策を行うことで、高品量の推定精度を向上させることを目的とし質な米を作ることが出来る。て、土壌に対する稲の被覆率が NDVI に及

この米タンパク質の含有量を調べる方法の一つとして、人工衛星や航空機によるリぼす影響の特徴をシミュレーションによって調べた結果について報告する。

モートセンシングデータから求めたNDVI(正規化植生指標)を用いる方法がある。

2. 使用データ

しかしながら、この NDVI は様々な要因に

今回は、JAXA が 2006 年に打ち上げた陸よる誤差を含んでいる。誤差の要因として域 観 測 技 術 衛 星 『 だ い ち （ ALOS ）』 のは、大気効果の影響、混合画素（ミクセル）、 AVNIR−２センサの band3、band4 のデータ
量子化誤差、ノイズなどが考えられる。今回は地上分解能のサイズの観点からミクセルによる誤差の影響を調べるために、対象を使用した。詳細を以下に示す。

表 1 AVNIR-2 の詳細データ

画像 A：５月２１日の画像である。水田

klmnop.Oqr!"#$CDfst?u>B9:;<=%&'()*+,-%./,-0,&'()1+,-02/,-3,&'()4+,-32/,-35&'()6+,-73/,-85
2,>?@ABには水が張られ代掻きは終わり、早いと7,F>?@ABM.,,&'()2/NOPOM,-.0&'()%O+OM,-.,
7,,V&'()[%%\8`ab

画像 B：８月１７日の画像である。稲もCDE
GHIJKL
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QRSTU$WX"SR"YZ]^_`ab$

表 2 使用したデータ

ころでは田植えも終わっている。しかしながら植えられた稲は未だ成長していないので殆ど水面と見なしうる状況である。
ある程度成長しているので、水田の部分は緑色に見える。しかし、緑の濃さは水田によってばらつきがあることが分かる。
また、雲がかかっている部分もある。

3. NDVI•土壌補正について!"

32#$4115/0/4.

4115/6/.7

NDVI(正規化植生指標)とは、植物の活性,-./01度を表す指標であり、植物の緑葉の青領域%&'()'*+と赤領域の波長を吸収し、近赤外線領域の波長を強く反射する特性に基づいている。
NDVI は(１)式で表される。

NDVI =( IR ! R)( IR + R)

IR：近赤外波長(band4)(１)

R：赤波長(band3)

NDVI の値の範囲は−１~１の間であり、正の値が植生域では正の値を取る。
一画素の瞬時視野内に異なる対象物が存在する場合をミクセルと呼ぶ。対象物体の反射率を X、背景の反射率を A とすると、ミクセル画素の反射率 B は(２)式で表現される。

B = A ! (1 " r ) + X ! r(２)

対象物体本来の反射 X は(３)式で表現される。

X =B ! A " (1 ! r )r

X：補正後の反射率
A：５月の反射率

上:画像 A (5/21) 下:画像 B (8/17)
図１

使用した画像の例（一部）(３)r：稲の被覆率

B：８月の反射率

５月の画像（画像 A）の水田は全面が背景である冠水している土壌と考えられるので
画像 A の水田画素の反射率を A とする。また、８月の画像（画像 B）では水田画素は稲カウント値 O を反射率 ρ に変換する。

Oa(４)(# $ L % $ d 2 )ESUN A $ cos & S(５)と背景である土壌のミクセルとなっている

L" =と考えられるので、画像 B の水田画素（ミクセル画素）の反射率を B とする。稲の被覆率"=r は稲の生長の程度や観測の角度によって変!

化する。r が求まれば(3)式によって稲の反射

L" ：輝度ESAN A ：大気外日射量率 X を求めることが出来る。

a：補正係数 " s ：太陽天頂角!
d：Julianday で決まる地球−太陽間の距離!

4. 処理手順
以下の手順で処理をおこなった。
①

水田マスクの作成・水田データの抽出②

輝度データの反射率への変換③

稲の被覆率の値の範囲の推定④

土壌補正済み NDVI の算出

⑤

結果の比較

それぞれの詳細を以下に示す。

!
!
表３

反射率算出に用いたパラメータ!"#$%&'(")
!"*

!

+,

546743;797743765<438 -")!9;47:43;

66<74372-")!

".,/01-")!2

34536

75864287498 -")!9-")!2

3455:

73:84534536

75864234;25

73:845

4.3 稲の被覆率の値の範囲の推定
８月の稲は垂れ始める前で真っ直ぐな

4.1 水田マスクの作成・水田データの抽出状態に近く、一列にしきつまっているので、図２の様に、５月の band4 のデータか図３の様に稲の壁になっていると考える。

ら、水の入っている水田のみのデータをこのように単純化した水田のモデルのパ取り出す為のマスクを、スペクトルデータラメータを以下の様に定める。


水田の幅：30m

閾値処理とは、画像を２値化処理する時



稲の高さ：0.77mに基準とする値（閾値）を用いて、基準を

稲の幅：0.15m超える値を黒に、それ以外を白にした画像

このモデルから、衛星の衛星天頂角（セの閾値処理によって作成する。

を作る処理のことである。
次に、このマスクを用いて、それぞれの画像から水田の領域を抽出する。

図２100mンサの方角）、アジマス角（水田の方角）の２つの角度により変化すると考えられる被覆率の範囲を求める。

水田マスクの作成

4.2 輝度デ−タの反射率への変換
衛星データのカウント値を O として、(４)式,(５)式と表 3 のパラメータを用いて、

図３水田モデルの概念図

能性があるので閾値処理で除去した。この閾
4.4 土壌補正済みの NDVI の算出

値処理では、なるべく純粋な水田のみのデ土壌補正では、稲の被覆率 r を５％刻みータを抽出するため、水田と他の土地（畦道で変化させ、ミクセルと見なしているなど）の画素が混在していると考えられる値band３と band４の反射率を補正した。補(ミクセル値) の部分などを取り除くために正 し た そ れ ぞ れ の band の 値 を 用 い て

後述の NDVI 値の標準偏差とヒストグラムNDVI 値を求める。に基づいて求めた閾値（今回は 20％）を用いた。（図４参照）

4.5 結果の比較
未補正値 NDVI100(被覆率 100％)とそれぞれの被覆率で求めた値 NDVIr（被覆率r％）の統計量の変化、未補正値との差(ΔNDVI＝NDVIr−NDVI100) を比較する。
また、水田モデルの値の範囲より、土壌補正の有効と考えられる範囲を求める。

結果

5.

5.1 水田データの抽出

図４

水田データの抽出の全体の流れは、①

５月の band４データから水田マスクを作成②

４つのデータに対して、水田マスクを用いて抽出③

抽出後のデータから極端に異なる値の除去④

NDVI の輝度変換・NDVI 算出後、ミクセル値の閾値処理による除去と、なっている。
５月の band４のデータより、海と溜池以外の数値の低い部分(画像の暗い部分)が水入れ後の水田と考えられるので、ヒストグラム
よりカウント値 30~85 の値を抽出する閾値
処理をおこなった。しかし、８月の画像では水田領域の上に雲と雲の影が写っているため、使用する band４データでは補正が必要になる。今回のシミュレーションでは雲域及び雲影域の画素はミクセルのシミュレーションを行う上では誤差の要因となる可NDVI 値のヒストグラム

5.2 被覆率の有効範囲
水田モデルにおいて、衛星の衛星天頂角が５としてアジマス角を 0~90まで変化させたときの被覆率をグラフにしたものが、図８である。この図よりアジマス角が大きくなれば、それに比例して被覆率は微量ではあるが増加していることが判る。
アジマス角が大きくなれば稲の列がセンサの走査方向に対して垂直になり土壌の部分が稲に隠れる様になることから、妥当な結果であると言える。
図９は、アジマス角が 90を 0~15、衛星天頂角まで変化させたときのグラフである。グラフから被覆率は、10付近までは比例的に増加しているが、10を過ぎると、ほぼ一定の値になっている。これは、10を過ぎる辺りで稲と稲の間の土壌が稲の高さによって衛星からみた場合に隠れてしまうと考えられる。

以上の事より、被覆率は、衛星の衛星天頂角が大きく、アジマス角が小さい場合に（06/08/17）の band3,band4 の被覆率ごとの反射率データの統計量を求めた。

は大きくなるといえる。また、今回のモデ

図５は被覆率に対する band3 の統計量のルにおいては、被覆率の値の変動は 100%変化のグラフである。band3 の統計量は被~50%の範囲で収まると考えられる。

覆率が小さくなるにつれてピーク値・平均が減少する。
図６は被覆率に対する band4 の統計量の変化のグラフである。band4 の統計量は被覆率が小さくなるにつれてピーク値・平均共に増加傾向にある。
表４はＮＤＶＩの統計量の関係を示している。図７は表４の値を基に作成した統計量の変化を示すグラフである。NDVI 値の統計量の変化はピーク値・平均共に被覆率

図8

衛星天頂角５が減少するにつれて増加していく傾向があのときのることが分かる。ピーク値・平均についてアジマス角による被覆率変化は、(１)式より band３が減少、band４が増加すると NDVI の値は増加するので、これらのグラフの推移は、妥当な結果と考えられる。

図9

アジマス角 90のときの衛星天頂角による被覆率変化
5.3 土壌補正

図 5 被覆率（100~70%）による band3 反射率の統

水田データのみを抽出後、カウント値計量の変化

O を反射率 ρ に変換する。その後、画像 B!"#$%&'((<=>!?#@ABCDEF1GHIJGKL)*)(+*+(,*,(-*-(***(./01 2,3'2 423-5 4*3,+ *(345 *23+) *-35+ -*3-( ,53)5 ))3,, ))35, ))3)'67 2*3)4 2+3*' 4'34) 443)* 4)3(2 *23++ *)3,* --3+) ,435' ,+3(, ,,3-(89:;*3,+-34(,3'5,3),)3(5 '(324 '53(+ '432( '-32, ',3+5 ')3-'

図 6 被覆率（100~70%）による band4 反射率の統計量の変化

図 10

ΔNDVIr の分布図の例（r=95）

5.5 NDVI 値と ΔNDVI の関係
図 11 は NDVI100 を横軸に、また ΔNDVIの平均値を縦軸に取ったグラフである。
NDVI100 は 20~45%の範囲を５％刻みで集計した。グラフより、平均値は被覆率 rによらず NDVI 値の増加と共に増加する傾向にある。この増加傾向は r が小さくなる
程 大 き く な っ て い る 。 ま た 、 ΔNDVI はNDVI 値に関わらず r が小さくなると大きくなっている。

図 7 被覆率（100~50%）による NDVI 値の

図 12 は図 11 と同様であるが、縦軸に統計量の変化

ΔNDVI の標準偏差を取ってある点が異なる。グラフより、ΔNDVI の標準偏差は、r5.4 被覆率ごとの補正量ΔNDVIが大きい場合、ほぼ一定の値であるが、r

図 10 は 、 縦 軸 を ΔNDVI 、 横 軸 をが小さい場合、NDVI 値が小さい範囲で値

NDVI100 と し た と き の 散 布 図 で あ る 。

が大きく、大きい範囲では値が小さくなる

ΔNDVI の値の範囲にはある程度の広がり傾向がある。

はあるものの、分布は右肩上がりであり、
NDVI 値が増加すると ΔNDVI も増加する

被覆率傾向にあることが判る。また、この傾向はどの被覆率でも同様である。

図 11

NDVI100 に対する被覆率ごとのΔNDVI の平均値

被覆率

図 12

NDVI100 に対する被覆率ごとのΔNDVI の標準偏差

6. まとめ
今回は青森県津軽平野における ALOS /AVINIL-2 の可視・近赤外データに基づいて水稲と背景土壌のミクセルシミュレーシ
ョンを行った。結果より、水稲の被覆率 rが 95%のときでも、NDVI の誤差は 2~3%になることが判った。r が更に小さくなると誤差は更に増大する。正確な誤差を知ることで NDVI 値を補正することが可能である。
また、簡易的な水田モデルより、稲が垂れる前の状態では、被覆率の範囲は、衛星の衛星天頂角とアジマス角に関係があり、衛星天頂角、アジマス角が大きいと被覆率が大きくなる傾向にあることが判った。
今後は、GIS データを用いた水田抽出方法の検討、及びより現実的な水田モデルの構築を行う予定である。

7. 参考文献(1) JAXA：http://www.jaxa.jp/(2) ALOS : http://www.eorc.jaxa.jp/
ALOS/index̲j.htm(3)改訂版

図解リモートセンシング(日本リモートセンシング研究会 編)