８．リモートセンシングによる水害後の農地状況および流域森林の経年変化把握
8.1

リモートセンシングによる調査の方針

衛星および航空機によるリモートセンシング技術をもちいて，7.13 新潟豪雨水害による農地の水田被害状況を把握すること，および水源涵養機能に関連する刈谷田川および五十嵐川対象流域の森林資源の経年変化状況を把握することを目標として，データ収集および調査解析を実施した。

8.2

リモートセンシングによる農地被害把握

７月 13 日は，稲作においては生育途上の時期であり，後の生育ステージである出穂状況等への影響が懸念された。このため，水害直後の湛水した水田の把握をおこない，その後の９月の刈り取り直前までの時間経過に対して，被災領域がどのように推移するかを，衛星および航空機などにより継続してモニタリングすることを試みた（図 8-1 参照）。

(1) 収集した情報と内容
・7 月 14 日：国土交通省防災ヘリで斜めビデオ撮影
正射変換とデジタルモザイク処理により湛水域の面的把握
・7 月 24 日：SPOT-5 衛星画像観測
10m 分解能（RESTEC/新潟大学/東北大学共同）水害約 10 日後の農地状況の把握
・8 月 09 日：農業被災地の現地調査を実施
調査地区;長岡市成沢町,与板町,中之島町,見附市田井町
調査内容：被災状況の聞き取り，被災農地の状況および位置確認
・8 月 13 日：IKONOS 高分解能衛星観測（注文観測）

１ｍ分解能 水害１ヶ月後の農地状況把握
・8 月 29 日：防災ヘリ同乗

熱分布および斜め画像撮影 収穫直前の状況把握

・9 月 12 日：航空測量会社 PASCO による航空撮影支援
農地の収穫直前の状況把握(2) 調査対象地区
現地調査結果等を踏まえて，農地への影響が大きな地区として，中之島町の刈谷田川，中之島川に挟まれた水田地帯を主体に，周辺地区を含めて，調査を実施した。

125

(3) 調査内容
調査内容は，被災から約 10 日後の，稲の葉色の分析と，被災１ヶ月後の葉色分析をおこなった。10 日後の場合には，葉面に泥が付着すると，稲の健康を阻害することが予想されたため，葉面に土壌が付着している程度を，SPOT5 の衛星画像を用いて分析した（図 8-2，8-3，8-4 参照）。
被災から 30 日後の分析では，出穂の時期にあたっており，稲の色が緑色から黄色への移行期にあることから，緑色成分と黄色成分の状態を分析し，出穂の進み具合を推定した。
この際に，黄色成分が高くても，稲の葉緑素成分の反射が低いものは，近赤外線の分析から，出穂状態ではなく，生育状態の異常を呈している水田であると判別した（図 8-5,8-6 参照）。

(4) 調査結果
中之島の対象地区における，被災 10 日目，30 日目の追跡調査により，初期に被災し，状態がやや回復した水田，回復があまり確認できなかった水田，ほぼ正常に生育したとみられる水田などの分布を把握することができた。

126

8.3

リモートセンシングによる流域森林の経年変化把握

7.13 新潟豪雨水害は，高い降雨強度が長時間継続して発生した洪水である。雨水の受皿である流域の森林に着目し，刈谷田川，五十嵐川の各流域の森林被覆密度状態を，約 20 年
前の 1985 年と現在に近い 2002 年の状態を比較検討した。

(1) 収集した情報と内容
・1985 年 7 月 25 日観測の LANDSAT 衛星 TM 画像データ
・2002 年 9 月 2 日観測の LANDSAT 衛星 ETM+画像データ
両画像データとも，中越地区をほぼ網羅しており，地上分解能は 30m である。

(2) 調査対象地区
調査対象地区は，刈谷田川流域，五十嵐川流域を含む中越地域とした。

(3) 調査内容
ITTO 国際熱帯木材機関で実利用されている森林樹冠密度推定用のモデル（FCD モデル）を用いて，1985 年と 2002 年の樹冠密度の経年変化を比較分析した。FCD モデルの構成を図8−7 に示す。

(4) 調査結果
解析過程を図 8-8 に，結果を図 8-9 に掲載した。図 8-9 の下部の帯グラフに示すとおり，両流域とも森林被覆密度が大きく低下している。特に刈谷田川は，その程度が大きい。今後の流域森林保全が望まれる。

127

(C)JAPAN SPACE IMAGING(C)TOKYO SPOT IMAGE

2004年7月14日
ヘリ斜め空撮ビデオ正射変換画像

2004年7月24日
SPOT5 HRG-X画像

洪水直後（翌日）

１０日後(C)JAPAN SPACE IMAGING(C)TOKYO SPOT IMAGE

被災前年の状態2003年9月5日
SPOT5 HRG-X画像

2004年8月13日
IKONOS衛星画像

１年前

１ヶ月後

図 8-1

水害後の農地状態の変化

128(C)NERL2005

(C)TOKYO(C)TOKYO SPOT
SPOT IMAGE
IMAGE(赤:Band 4,緑:Band 3,青：Band 1)

図 8-2

水害 11 日後（7 月 24 日撮影）の SPOT-5 HRG-X 画像

129

植生被覆

土壌被覆

高高低

低
土壌被覆状態

植生被覆状態

植生被覆状態高(C)NERL2005

低低高土壌被覆状態

図 8-3

水害から 11 日後の植生・土壌被覆状態分布図

130

葉面の状態
葉面が正常

葉面に土壌が付着(C)NERL2005

図 8-4

水害 11 日後の葉面状態の解析図

1312004年8月25日撮影
撮影方向(C)JAPAN(C)JAPAN SPACESPACE IMAGINGIMAGING(赤:Band 3,緑:Band 4,青：Band 1)

図 8-5

水害 31 日後（8 月 13 日撮影）の IKONOS 衛星画像

132

回復があまり確認できなかった水田
やや回復がみられた水田
ほぼ正常な水田
裸地(C)NERL2005

図 8-6

IKONOS 衛星画像による稲体・葉色分析結果

133

LANDSAT TM データ

雑音除去
雲域，雲影，水域,（走査線雑音,大気雑音）

TM 各バンドのデータレンジの正規化

植生指標

裸地指標

陰影指標

植生・裸地合成モデル

黒色土壌の検出

主成分分析

森林ギャップ検出

熱指標

空間情報処理

植生被覆密度;VD

正規化陰影指標;SSI

統合モデル

森林樹冠密度分布図 FCD Map

図 8−7 FCD モデルの構成

1341985年 Landsat TM画像(赤：Band 5,緑：Band 4,青：Band 1）

2002年 Landsat ETM画像(赤：Band 5,緑：Band 4,青：Band 1）

森林樹冠密度算出

森林樹冠密度算出(C)NERL2005(C)NERL2005(C)NERL2005(C)NERL2005

1985年 森林樹冠密度画像

1985年 森林樹冠密度画像
非森林1102030405060

70

森林樹冠密度 [%]図 8-8 1985 年と 2002 年時点での森林被覆密度分布図

13580

90 100五十嵐川流域
五十嵐川流域

刈谷田川流域
刈谷田川流域2002 年の森林樹冠密度 [%]

100

11100
1985 年の森林樹冠密度 [%](C)NERL2005(C)NERL2005
1985年→2002年にかけて森林樹冠密度が無変化
1985年→2002年にかけて森林樹冠密度が減少
1985年→2002年にかけて森林樹冠密度が増加

五十嵐川流域内の密度別面積比率[%]
344

2002年

354143827

森林樹冠密度1985年10010322

刈谷田川流域内の密度別面積比率[%]
1985年
2002年

4849

2 842722(C)NERL2005

図 8-9 森林樹冠密度の経年変化比較図

1366040201524801[%]

1非森林