Iはじめに
1972年にランドサット1号が打ち上げられてから35年が経つが，植生の反射スペクトルの特徴についての理解は必ずしも十分ではない。葉の水分量と短波長赤外(1600nm付近）の反射率の相関が高く，水分量（例えば重量合水率）が少ないほど反射率が大きくなることが分光計測により知られており，その特徴を報告した研究は、1960年代半ばから実施されているが(2,3,4,6,7,8,9,11,15),近年のリモートセンシングのテキストに取り上げられている例は少ない。葉の含水率に関わるリモートセンシングの研究は，スペクトルから水ストレスを判定するものと(4,5,8,9,12), 樹冠水分量を推定して(14)火災危険度判定(10)などに応用するものに大別されるが，季節が移り変わっていく中で，樹木の葉の含水率と反射係数がどのように変化するのかを指摘した論文は見あたらない。植物生理学的には含水率よりも水ポテンシャルが重要な指標であるが，測定にはプレッシャーチャンパーを必要とし，手軽には測定できない。他方，含水率には重量合水率(WC)(のや相対含水率(RWC)(8)などがあり,水分量を表す指標としては他にEWT(Equivalent Water Thickness)(6)がある。水ストレスの観点からはRWCを用いい，樹冠水分量の観点からはEWTを用いた研究が多いようである。 Makiら(10)はこれらの含水準とNDWI(Normalized Difference Water Index)との関係を論じているが，反射率との関係はほとんど触れていない。ところで，ランドサット衛星セマティックマッパー (TM)データを用いて落葉広葉樹林の反射係数を推定すると，葉の水分量が多い新緑期（苫小牧５月末）のほうが水分量が少ない盛夏（８月）や紅葉期（10月中旬）よりも短波長赤外での反射係数が高く，分光計測で得られている知見と矛盾する（I）。短波長赤外城での個集の反射には含水率以外に細胞構造の違いなどが影響し(15),林分レベルでは葉量や太陽高度も影響すると指摘されている(4)。このため，群落レベルでの反射の季節変化の要因を明らかにするには，まず季節を変えて個葉の反射スペクトルと含水率の関係を検証しておくことが必要であせ。このような背景から，本報告では樹冠レベルでの水分量評価に結びつけることを念頭に，人工乾燥と自然状態で測定された個葉の反射スペクトルと水分指標（WC, RWC, EWT）の関係を解析して，各指標の特徴を検討した結果を報告する。
Π　サンプルと計測方法
森林総合研究所本所（茨城県つくば市）に植栽されている樹高約７mのプナを対象とし，異なる３本の個体の長枝から陽葉をサンプリングした。温暖湿潤な環境にある日本では，樹木は夜間に水分を十分補給し，明け方気孔が開く前の蒸散はゼロである。燕散がゼロの時の葉の水ポテンシャルは通常-0.5MPa以上でほぼ飽水状態にある（13)。そこで，2007年７月24日の日の出時に葉をサンプリングし，実験室に持ち帰って重量（擁入時重量）と計測時の時間を記録した。サンプリングから重量測定までに要した時間は約６分だった。分光放射計(FieldSpec FR, ADS USA)と簡易積分球(ISP-REF, Ocean USA)を利用して葉のスペクトルを測定した。 FieldSpecの観測波長域は380〜2500nmで，波長分解能は1050nmまでが約3nm,それ以上では約10nmで，計測結果は自動的に1nm間隔に内挿される。葉は光の一部を透過するためスペクトル計測では背景の物体の色の影響を受ける。そこで，個葉を400～2500nmまでの反射率が約2%の反射板(Spectralon SRS02, Labsphere USA)の上に載せて,背景の影響を最小限におさえて計測した。 1枚の葉について10箇所で輝度(Sr)を計測し，反射率が100%の標準白色板(Spectralon SRS99, Labsphere)の計測債(所)との比をとって個集の反射率(Rs)を算出した（((1)式)。 Rs = Sr / Wr (1) FieldSpec  FRは暗電流を除去した計測値を記録するので，暗電流の補正は行わなかった。また，Terrat衛星MODISの観測波長帯について反射率の平均値を算出した。分光計測の直前と直後に電子天秤（BL220-H,品津)により葉の重量を測定して平均値を葉の重量とした。スペクトル計測後に葉を定温乾燥器(DX30,ヤマト科学)に入れて，温度40℃で約10分間乾燥した後にサンプルを取り出して，分光計測と重量測定を繰り返し，葉の重量変化がほぼ終了するまで計測を続けた。計測終了後,温度80℃で約24時間乾燥させてから絶乾重量を計測した。その後，スキャナを用いて葉面積を計測した。 WC, RWC, EWTはそれぞれ以下の式で計算した。 WC=(Fw-Dw) / Dw (2) RWC=(Fw-Dw) / (Sw-Dw) EWT=(Fw- Dw) / La (3) (4)ここで， Fw :サンプルの重量(g),  Dw :サンプルの絶乾重量(g), Sw :飽水時のサンプル重量(g), La:葉面積(cm²)である。なお，搬入時重量と初回のスペクトル計測前重量とに基づいて，時間問隔に比例配分させてサンプリング時の葉重量を算出してSwとした。この測定データに加えて2006年５月２日, 5月８日, 9月15日にサンプリング直後の自然に近い状態（以下,自然状態と呼ぶ）で， 2007年5月17日に人工乾燥下の状態で計測した反射スペクトルとWC, EWTを利用した。
工解析方法
最初にWCを変えた場合の反射スペクトルの変化を,人工乾燥と自然状態の場合について比較した。次いで, ７月24日のサンプルについて波長別の各水分指標(WC, RWC, EWT)と反射率との相関係数を算出して特徴を検証した。さらに自然状態で計測した全てのサンプルを用いて，WC, EWTと反射率の相関係数を算出して，人工乾燥と自然状態のケースを比較しながら水分指標と相関が高い波長を検証した。この結果に基づいて，相関が高い緑(MODIS 555nmチャンネル相当), 近赤外 (MODIS 860nmチャンネル相当)および短波長赤外(MODIS 1640nmチャンネル相当)で,全てのサンプルを用いてWCおよびEWTと反射率の散布図を描いて，人工乾燥と自然状態のサンプルの分布状況を検証した。
IV 結果と考察
ブナの場合，WCは開葉後に400%を越えたものが，葉の成熟に伴って初夏には100%程度に，英葉期には70%程度に減少した。EWTもWCと同様に季節変化が大きいか， RWC は葉が保持できる水分量に対する比率であるので， 100%を超えることはない。 ７月24日の１時点の計測結果に限れば, ３つの指標の相関はほぼ１で各指標は比例し，それぞれが葉の水分量に対して同じように変化していることを示していた。図ー 1は葉を人工乾燥させた場合のWC別の反射スペクトルである。全ての波長でWCが低いほど反射率が高くなっているが，変化量が大きいのは1500～2200nm付近の短波長赤外域である。一方，自然状態の場合の反射スペクトルとWCの関係（図－２）は人工乾燥した場合ほど明確ではない。人工乾燥の場合，可視から短波長赤外までの反射率と各指標との間には高い負の相関があるが，とくに1400～ 1900nm付近で高く，全波長域を通じて３つの水分指標でほとんど差がなかった（図－３）。一方，自然状態で計測した場合は, WCとEWTのパターンに差が生じ,可視域では正，他の波長域では負の相関が得られた(図一4）。これは可視域ではクロロフィル濃度の変化によって葉の色が変わったためと考えられた。他の研究の場合, WCでは多くの波長で正の相関を示す場合(7)，EWTでは本研究と同様に可視と他の波長で傾向が異なる場合(7)や, 1400nm付近までは正で長い波長では負の相関を示す例が報告されている(の)。本研究を含めてこれらに共通するのはEWTの場合，1500～1600nm付近で相関係数が高いことである。本事例は単一樹種でサンプル教が少ないため，相関係数が極めて高い。普遍的な結果を得るためには樹種と季節を変えてサンプル数を増やす必要がある。波長別の散布図では５月17日，７月24日と2006年のサンプルが分離して分布している例が多かった。とくに555nmの人工乾燥サンプルは反射率と水分指標の関係が非線形になっていた（図未掲載）。相関が高い1640nmチャンネルについて反射率とWCの関係を検討すると，人工乾燥した場合と自然状態の場合とで分布の傾向が異なることが分かる（図－５）。人工乾燥と自然状態の各々については相関が認められるが(P<0.01)，両者を込みにすると直線では近似しがたく，対数関数で近似できた。反射率とEWTの場合は(図－６)，両者を一本の直線で回帰することができた(P<0.01)ことから，反射率に基づいて水分条件を評価する場合，この組み合わせが有効と思われる。図－６は，異なるメカニズムで葉の水分量が変化しても, EWTを介して反射率から水分量を推定できる可能性を示唆している。サンプル数が少ないため断言できないが，分光反射率と植物体の水分量を論じる場合，水分指標としてはEWTが扱いやすいと推察された。 EWTと葉面積指数の積をとると群落の水分量を得ることができるので，短波長赤外のデータは群落レベルの水分量の推定に向いていると言えよう。
おわりに
V
個集から群落へとスケールアップを目指すには反射スペクトルは有効な情報と考えられている。しかしながら,個葉レベルの成果を群落レベルに拡張する場合に，様々な要因を考慮する必要があることが，この研究からも実感された。今後，群落レベルでの解析に本研究の知見を生かしたい。