Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
およびデジタル標高モデルASTER GDEMである。取得した衛星データは大気上端輝度のデータであるため、大気放射伝達モデル6Sで大気補正処理を施して地表面反射率に変換した。その際に用いた大気の条件は、大気モデル：Mid-latitude summer、海洋性エアロブル、波長550nmでのエアロブル光学的厚さ0.05、雲なしである。更に、2011年10月に現地調査を実施し、観測対象地域内でGround Control Point (GCP)を取得しASTER画像の幾何補正を行った。Landsatデータに関しては、ASTERデータを参照データとしてImage-to-Imageで両者の画像をマッチさせた。

図(3)-2 釧路川流域圏における森林の典型例。この例の場合、樹種はカラマツで、林床をササが覆っている。

釧路川流域圏における最適な土地被覆アルゴリズムを明らかにするために、土地被覆図の決定木法の他，オブジェクトベース分類、最尤法の3手法で比較検討した。決定木手法についてはその作成のために200地点のトレーニングデータを取得し、地表面反射率データ（緑、赤、近赤外反射率、正規化植生指数）およびDEM（標高、傾斜角）と土地被覆の関係をまとめた。そしてこのトレーニングデータを用いて決定木を作成した。さらに、作成した精度検証のためにGoogle Earthを用いて152地点の土地被覆の真値を取得し作成した土地被覆図と比較した。また、国土数値情報のGISデータを入手し森林地域のデータとの比較も行った。2時期の土地被覆図から針葉樹林と広葉樹林面積の過去20年の変動を評価した。

## 2 ) 森林バイオマス推定

本研究では、釧路川流域圏において森林地上部バイオマスを衛星ALOS/PALSARのデータによって推定することを試行した。本研究では、PALSARの後方散乱強度と森林地上部バイオマスとの関係を把握することで、推定を試行した。まず、釧路川流域圏をカバーする2010年7月1日に観測されたALOS PALSARデータ（Level 1.5 fine-beam double-polarization）の2シーンを用意した。水平解像度は約20m × 10mである。デジタル数で表現されているデータを式(3)、(4)で物理量である規格化後方散乱断面積（NRCS、normalized radar cross section）に変換した。

$\sigma^{0}_{\mathrm{HV}}\perp\sigma^{0}_{\mathrm{HH}}$ は、それぞれHVモード（送信偏波が水平、受信偏波が垂直）とHHモード（送信偏波が水平、受信偏波が水平）のNRCSである。$DN_{\mathrm{HV}}$ と $DN_{\mathrm{HH}}$ はそれぞれHVモードとHHモードのデジタル数で、<>はアンサンプル平均を意味する。以上の式から計算された規格化後方散乱断面積の2つの画像を一つの画像にソフトウェア「ENVI」を用いてモザイクした。一方、現地では衛星観測に対する地上真値を得る目的から、森林地上部バイオマスを測定した。釧路川流域圏は植林によるカラマツ林(図(3)-2)やトドマツ林が卓越している。本研究では主に2011年7月と10月に現地を訪れ、42か所の森林で測定を行った(図(3)-3)。森林地上部バイオマスを求める方法として、ビターリッヒ(Bitterlich)法を応用した。ビターリッヒの方法は以下の通りである。
a. 森林において代表的観測点を1～2ヶ所定する。

b. 観測点に立ち、レラスコープによって各立木の1.3mの高さの樹幹の太さ(水平視野角)を視準する。基準となる視野角(basal area factor k (m²/ha)で与えられる)よりも太く見える立木を対象木とする。対象木の数は15本以上になるよう、視準する前にあらかじめkを調節しておく。

c. レラスコープで対象木として選定された立木 $ i(i=1,\cdots,N, $ N は対象となった立木の本数) の樹高 $ h_{i} $ (m) と胸高直径 $ d_{i} $ (cm) (立木の胸の高さにおける直径) を実測する。

d. 対象木の乾重(材積量) $ m_{i} $ (kg)を樹高 $ h_{i} $ と胸高直径 $ d_{i} $ をもとに、林野庁の公表しているアロメトリ式を用いて計算する。

e. 対象木の胸高における樹幹断面積 $ g_{i} $ は $ \pi d_{i}^{2}/40000 \, (\mathrm{m}^{2}) $ であるので、1ha の地域における断面積密度は $ k/g_{i} \, (\mathrm{ha}^{-1}) $ となる。よって、対象木の 1ha あたりの地上部乾重 (バイオマス) は $ m_{i} \, k/g_{i} $ $ ha^{-1} $ で計算される。

f. 森林の総乾重(地上部バイオマス)M(kg ha $ ^{-1} $ )は以下の式で計算される。

$$ M=k\sum_{i=1}^{N}\frac{m_{i}}{g_{i}}\enspace. $$

42か所の森林地上部バイオマスのほかに、目視で非森林とみなされた26か所の場所の緯度・経度を測定し、森林地上部バイオマスがゼロの地上真値の地点とした。

次に、PALSARの画像上で、42か所の森林と26か所の非森林に対応した領域を発見し、その周辺の数10ピクセルを囲む楕円形を設定し、その中に含まれる$\sigma^{0}_{\mathrm{HV}}$と$\sigma^{0}_{\mathrm{HH}}$の平均値を計算した。

図(3)-3 2011年7月26～29日と10月24～27日に行われた調査によって森林地上部バイオマス(森林材積量)が推定された森林の位置(●全42地点)。ゼロ森林バイオマスの参照点として選定された草地(■全26地点)の位置。

図(3)-4 LAI-2000を用いた葉面積指数の地上データを取得した22サイトの位置。
図(3)-5 横浜市において現地調査された18か所の森林の位置（右図）と、調査風景（上図）。左図の地図中のAからRは森林を区別するための記号、その横のカッコ内は各森林において調査を行ったポイントの数である。協力：横浜市

## 3 ）森林の葉面積指数の推定

ASTERの各波長の反射率と葉面積指数との関係を得るために，三次元放射伝達モデルFLiES $ ^{(6)} $ を用いて、釧路川流域圏の森林の葉面積指数の推定手法を検討した。本検討では針葉樹と広葉樹のそれぞれに対して別々の推定式を作成した。また、推定した葉面積指数の検証を行うためにLAI-2000を用いて植物体面積指数(PAI)の現地調査を実施した。現場調査は釧路川流域圏の国有林計22サイト(図(3)-4)(トドマツ、アカマツ、エゾマツ、カラマツ、広葉樹)において2012年7月4～6日にかけて行った。LAI-2000は曇天時もしくは夜明け直後、夕暮れ直前での調査が推奨されている。本調査では昼間に計測を行ったが、すべての調査日で天候は曇であり、直射日光の葉面における散乱の影響による計測誤差は小さいと考えられる。各サイトでは、2本の30mのトランセクトができるだけ90度でクロスするように設置し、そのトランセクト上で5m間隔の林冠ギャップを取得した。また、ギャップ計算に必要となる参照値は、林道沿いなど近隣のオープンな場所で取得した。取得した林冠ギャップデータはLAI-2000の推奨する標準的な方法で処理し、葉面積指数を算出した。

## （３）横浜市の緑地の炭素貯蔵・環境調節機能評価のための緑地調査

サブテーマ2における研究開発と関連し，横浜市内では国土地理院による航空機LiDAR樹高データの誤差を検証するために、市内の18か所の森林(図(3)-5)における全50ポイントで土地の斜面角と方位と位置(緯度・経度)、ポイントの中心から半径11.28m以内(面積0.04ha)にあるすべての樹木についての樹高、太さ(胸高直径)、樹種、中心からの水平距離と方位の測定を行った。

## 4 ．結果および考察
（１）マレーシア・サラワク州におけるオイルパームプランテーションの抽出

## 1 ）地形効果の残る山岳地域での抽出

得られた決定木のピクセル値をPGMの仕様に従い斜面補正を施した規格化後方散乱断面積（$\gamma^{0}$）に換算したものを図(3)-6に示す。図(3)-6は7つの閾値のみでオイルパームプランテーションの地図を作成できる事を示している。決定木の最初の条件式は、N=32とした標準偏差を算出するハイパスフィルターをPGMのHH偏波の衛星画像に施した結果が$\gamma^{0}$換算で-33.59dB未満であれば、海であることを示す。言い換えれば海のほとんどのピクセルにおいて半径約320mの範囲内でのHH偏波の後方散乱係数の標準偏差が他の土地被覆に比べて低いこと、つまりHH偏波の$\gamma^{0}$がほぼ一様であることを示す。実際、海は他の土地被覆と比べて、波の有無により多少異なるが表面の構造や成分が一様であるため、HHやHV偏波の$\gamma^{0}$がほぼ一様になり、結果的に一定範囲内の$\gamma^{0}$の標準偏差は低くなると考えられる。

決定木の２つ目の条件式は、１つ目の条件式で土地被覆が不明とみなされ、かつN=12とした平均を算出するローパスフィルターをPGMのHH偏波の衛星画像に施した結果がγ⁰換算で-13.04dB未満であれば河川であることを示す。実際、河川などの開放水域は他の土地被覆と比べて人工衛星からのレーダー波を鏡面反射に近い形で反射するため、河川から人工衛星に戻るレーダー波は少なく後方散乱係数も他の土地被覆と比べて低い値を示すと考えられる。

決定木の3つ目の条件式は、2つ目の条件式で土地被覆が不明とみなされ、かつN=12とした平均を算出するローパスフィルターをPGMのHH偏波の衛星画像に施した結果が $ \gamma^{0} $ 換算で-6.058dB未満であれば草地または市街地であることを示す。実際、草地や市街地と判断された場所をGoogle Earthの画像で確認すると樹木のような上下方向の構造物が無い草地や、道路が多い市街地が存在しており、人工衛星からのレーダー波の多くが開放水域のように前方散乱するため後方散乱が低くなると考えられる。

図(3)-6 PGMを用いてオイルパームプランテーションを抽出するための $ \gamma^{0} $ における決定木。
図(3)-7 精度検証の例（PALSAR Global Mosaicの画像にオイルパームプランテーションの抽出結果を重ね合わせた）

決定木の4つ目の条件式は、3つ目の条件式で土地被覆が不明とみなされ、かつN=32とした標準偏差を算出するハイパスフィルターをPGMのHH偏波の衛星画像に施した結果が$\gamma^{0}$換算で-22.32dB以上であれば大型の建物または草地であることを示す。実際、大型の建物が存在する場所は大型の建物による2回散乱で高い後方散乱が期待できる一方、その周辺では道路などが低い後方散乱強度を示すために大きな建物およびその周辺は

表(3)-1 3 箇所の精度検証地のオイルパームプランテーションの抽出結果に関するerror matrix。

Mapped by model	Land cover truth	User's accuracy(%)
Oil palm	Not oil palm
Oil palm	116997	9140	92.3
Not oil palm	20755	343996	94.3
Producer's accuracy (%)	85.0	97.4

Mapped by model	Land cover truth	User's accuracy(%)
Oil palm	Not oil palm
Oil palm	109264	7701	93.4
Not oil palm	5952	339495	98.2
Producer's accuracy (%)	94.8	97.8

Mapped by model	Land cover truth	User's accuracy(%)
Oil palm	Not oil palm
Oil palm	17143	7	100
Not oil palm	3241	74924	95.9
Producer's accuracy (%)	84.1	100

後方散乱の強弱が激しくなるため、$\gamma^{0}$の標準偏差は高くなると考えられる。

決定木の5つ目の条件式は、4つ目の条件式で土地被覆が不明とみなされ、かつN=32とした平均を算出するローパスフィルターをPGMのHV偏波の衛星画像に施した結果が$\gamma^{0}$換算で-13.20dB以上であれば耕作地または森林であることを示す。実際、森林は幹や太い枝、地表などでレーダー波の多重散乱が期待できるため、HV偏波の後方散乱係数は他の土地被覆よりも高くなると考えられる。決定木の6つ目の条件式は、5つ目の条件式で土地被覆が不明とみなされ、かつN=8とした平均を算出するローパスフィルターをPGMのHH偏波の衛星画像に施した結果が$\gamma^{0}$換算で-9.58dB以上であれば森林であることを示す。決定木の7つ目の条件式は、6つ目の条件式で土地被覆が不明とみなされ、かつPGMのHV偏波の$\gamma^{0}$とHH偏波の$\gamma^{0}$に対して、N=32とした平均を算出するローパ
スフィルターを施した結果をそれぞれV1、H1とした時のV1／H1が-0.4757以上であれば草地、-0.4757未満であればオイルパームプランテーションであることを示す。今回用いたCARTで作成した決定木は、基本的により多くの条件を経て区別されるカテゴリーほど区別がよりつきにくい傾向があるため、得られた決定木から、オイルパームプランテーションと一番区別しにくい土地被覆は草地であることが示唆された。実際、PGMのHH偏波のピクセル値、HV偏波のピクセル値、前者を後者で除した値をそれぞれ赤、緑、青に当てはめた擬似カラーの衛星画像を観察したところ、オイルパームプランテーションと、湿地上に形成されたと思われる一様な草地の一部は極めて似た外見であった。

このようにオイルパームプランテーションを抽出するための教師付き分類用の決定木は、その構成要因のほとんどは理論的に説明がつくものであるため、オーバーフィッティングを避け汎用性が高いと考えられる。

得られた決定木を用いて、オイルパームプランテーションの地図を作成し、精度検証地の土地被覆図と重ね合わせ（図(3)-7）、error matrix（表(3)-1）を作成した結果、総合精度を示すカッパ係数（-1～1の値をとり1に近づくほど完璧な分類精度に近づく）は3箇所のそれぞれで、0.85、0.89、0.92と高い精度を示し、実際のオイルパームプランテーションの面積のうち、3箇所それぞれで85%、84%、95%を正しくオイルパームプランテーションとして認識していた。

今後の課題としては、(1) 土地の起伏が激しい場所のオイルパームプランテーションをごく一部ではあるが、都市域や海岸線付近の森林と混同してしまう、(2) 密生した草地(湿地の草原を含む)

(a)

(b)

図(3)-8（a）Landsatデータから目視で抽出したオイルパームの林齢マップ、(b)Radarsat-2データで推定したShannonのエントロピー図、(c) PALSARデータで推定したShannonのエントロピー図。
図(3)-9 SARセンサーの後方散乱断面積（NRCS）とオイルパームの林齢の関係(a) 2011年のTerraSAR-Xデータ、(b) 2012年のRadarsat-2データ、(c) 2009年のPALSARデータ。

図(3)-10 ALOS PALSARのマイクロ波後方散乱NRCS(図(3)-8の関係式)によって推定されたサラワク全域におけるオイルパームの林齢。Old: 2006年以前に植林、Medium: 2007年～2010年に植林、Young: 2011以降。JAXA K&Cによる50mモザイクデータを使用。

や、植生が疎な土地被覆と植生が密な土地被覆とが混在する場所の一部をオイルパームプランテーションと混同してしまう、(3)得られた決定木の一部の条件式に対して理論的な説明がなされていない、といった問題に対応する事が挙げられる。

## 2 ）複数センサーの利用による推定手法の検討

図(3)-8 (a)はサラワク州ミリ市周辺において収集した時系列Landsatデータのトゥルーカラー画像と正規化植生指数（NDVI）マップから目視で作成したオイルパームプランテーションのマップである。時系列のLandsatデータを利用する

ことで、各地のオイルプランテーションへの改変が行われた時期が把握できるため、その情報をもとに、図(3)-8のように各地のプランテーションの林齢分布を見ることができる。サラワク州のオイルパームの大部分は私企業によって開発されており、その開発エリア・開発年などの情報を収集することは難しい。そのため、本研究ではこのLandsatデータをSAR推定手法の参照データとして利用した。

SARのデータとLandsatデータから得られたオイルパームの林齢のデータの関係を見るために、他様々なSARデータのNRCSとオイルパームプランテーションの林齢について相関解析を行った。図(3)-9(a)は、
XバンドSARであるTerraSAR-XのNRCSとオイルパームの林齢の関係である。本研究では波長の短いXバンドのSARデータからは、林齢との明瞭な関係を見出すことはできなかった。図(3)-9（b)は、Radarsat-2のNRCSとオイルパームの林齢の関係である。また、図(3)-9は、PALSARのNRCSとオイルパームの林齢の関係である。NRCSとオイルパームの林齢の相関を調べたところ、PALSARのHV偏波モードのデータを利用した場合に最も良好な決定係数R²が得られた（R²=0.77）。LバンドSARはクロス偏波のHVモードでは体積散乱と良い関係があることが知られており、オイルパーム林の林齢の増加に伴うバイオマス量の増加をとらえていると言える。つまり、NRCSが小さい場合には、植林後間もないオイルパームであることを示している。しかし、オイルパームの成長は早く、樹冠のギャップは急速に減少し、地表面を確認できなくなる。そのため、十分に成長したオイルパーム林では、HV偏波のNRCSは飽和する。特に植林後5年以上を経過したオイルパーム林では、NRCSは林齢に対してほとんど感度がなくなった（図(3)-9(c)）。本研究から、TerraSAR-X、Radarsat-2、PALSARデータの中でPALSARのHV偏波モードから林齢を推定することが可能であることが明らかとなった。一方で植林後5年以降の生育ステージにあるオイルパームの区別は難しいことが明らかとなった。このような条件にあるオイルパームプランテーションを分離するために、Radarsat-2とPALSARのデータを用いてShannonの情報量エントロピー解析を行った。この解析の結果、Radarsat-2とPALSARの両者ともオイルパームプランテーションの成長ステージに関連した関係がみられた（図(3)-8(b)(c)）。ただし、参照データがない場合にはエントロピー解析で得られた定性的な分布情報（0-1の情報）と林齢を1:1で対応させることは難しい。エントロピー解析による正確な林齢の推定は、今後の課題である。本研究の解析から、SARデータによる正確な林齢の推定は難しいものの、3段階程度（幼齢期(young）、生育期(medium)、成熟期(old)）に分離することが可能であると結論づけた。この知見をもとに、サラワク州全域のオイルパームプランテーションの抽出とその生育ステージの推定を行った（図(3)-10）。この図では林齢を「old」、「medium」、「young」の3段階で示している。図からわかるように、オイルプランテーションは沿岸に近い低湿地を中心に広く分布していることが分かる。ミリからニアにかけての北東部において、樹齢の高いオイルパームプランテーションが広く分布している。ビントウルからクチンにかけての南西部では、年齢の高いオイルパームプランテーションも見当るが、概して若齢のものも多く、近年にかけて伐採が進んでいることを示唆している。

図(3)-11 土地被覆分類のために作成した決定木。Slopeはデジタル標高モデルASTER GDEMから算出した斜面の傾斜角。
## （２）北海道・釧路川流域圏における森林機能評価のための衛星リモートセンシング

## 1 ) 衛星データによる土地被覆図の作成

まず、土地被覆分類を決定木法，オブジェクトベース分類、最尤法で作成し、それぞれの手法のパフォーマンスを比較した。その結果、オブジェクトベースの分類法で高精度推定を行うためには、多くのパラメータ調整を行う必要があること、また、最尤法の分類図は、釧路川流域圏の上流域の急峻な山林で誤分類することがわかり、決定木が最も良好なパフォーマンスを示すことが明らかとなった。作成した決定木(図(3)-11)では、反射率データの他、デジタル標高モデル(ASTER GDEM)から算出した標高、傾斜角などの情報も用いることで傾斜のきつい山林でも針葉樹と広葉樹の分類を行えることが明らかとなった。決定木で作成した土地被覆図を図(3)-12に示す。Google Earthから取得した真値をもとに精度検証を行った結果、広葉樹の約20％は針葉樹へと誤分類されていたものの、その他のカテゴリ（水面、裸地、牧草地、湿地および針葉樹）は良好な推定結果となった。全体としてカッパ係数0.85となり、高精度な土地被覆図を衛星データのみから作成することができた。また、作成した土地被覆図の森林面積を国土数値情報の森林の森林面積と比較した結果、国土数値情報の森林面積が6.6％多い事が明らかとなった。流域全体と各自治体の森林面積（針葉樹＋広葉樹）の比較結果を表(3)-2に示した。国土基盤情報データでは森林区画としてベクター情報を提供しているが、森林区画の中でも倒木、伐採などで開けた場所がある可能性がある。一方で衛星データでは、観測日時の現況を見ており、土地利用が森林であっても、そこに樹木がなければ他のカテゴリーとして分類されてしまう。そのために、国土基盤情報の森林面積は、衛星データの推定図より若干高めとなったと

図(3)-12 釧路流域圏の土地被覆図。右図:Landsat-5データから作成した1990年の土地被覆図。左図Terra/ASTERデータから作成した2010/2011年の土地被覆図。
表(3)-2 釧路川流域圏及び各自治体ベースにおける国土基盤情報データと森林面積の比較。

国土基盤情
報(km2)	2011推定図
(km2)	誤差(%)	1990推定図
(km2)	誤差(%)2
釧路流域	2205.29	2067.48	-6.67	2136.95	-3.20
釧路	683.41	649.57	-5.21	632.67	-8.02
鶴居	377.15	357.52	-5.49	362.59	-4.01
標茶	620.21	572.96	-8.25	643.15	3.57
弟子屈	524.32	486.43	-7.79	498.49	-5.18

考えられる。1990年と2010/2011年の森林面積を比較した結果、過去20年間に広葉樹面積が9%減少し、針葉樹面積が3%程度増加したことが明らかとなった。

## 2 ) 森林バイオマス推定

森林地上部バイオマスとNRCS( $ \sigma^{0}_{HV} $ )との関係を図(3)-13に示す。図からわかるように、地上部バイオマスが大きくなるにつれて、後方散乱強度は大きくなる関係がみられる。た

だし、森林地上部バイオマスがおおよそ100Mg/haを超えると後方散乱強度の感度が低下することもわかった。なお、NRCS( $ \sigma^{0}_{HH} $ )と森林地上部バイオマスとの関係については相関関係が弱かったため、図示していない。以上から得られた対数法則による回帰関数を用いて森林地上部バイオマスを推定し、その分布を図(3)-14に示す。全体的な特徴として、海表面や湖表面ではバイオマス量はほぼゼロとして推定されている。また、森林地上部バイオマスは湿原や農地に対応する地域では小さく、北部と西部の山岳域では大きくなっている。

PALSARは、マイクロ波を地表面に対して斜め方向に送信してその後方散乱を受信しデータを得るため、フォーショートニングと呼ばれる原理上不可避な地形のひずみや後方散乱強度の誤差が生じる(図

(3)-15)。この誤差を低減するため、高解像度標高モデル(DEM: digital elevation model)を用いて斜面補正を行った(図(3)-15)。左の図では地形の尾根の位置が西側に倒れ込み、また斜面東側よりも西側で後方散乱強度が大きくなっていることが分かる。これに対して、斜面補正後の画像では、後方散乱強度にお

図(3)-13 釧路川流域圈で測定された森林地上部バイオマス(AGB)と、ALOS PALSARのNRCS( $ \sigma^{0}_{HV} $ )(HVモード)との関係。

図(3)-14 ALOS PALSARの後方散乱強度(HVモード)から推定された、釧路川流域圏の森林地上部バイオマスの分布。
図(3)-15 ALOS PALSARデータに見られるフォーショートニングによる後方散乱強度(HV)の地形による誤差(左)。それに対してDEMを使って斜面補正を行った画像(右)。地域は屈斜路湖の南部。

ける地形による誤差が大きく減少し、山岳域では平坦な分布となっていることがわかる。

斜面補正を施した後の規格化後方散乱断面積( $ \gamma_{HV}^{0} $ )を元に作った釧路川流域圏の森林地上部バイオマスの分布を図(3)-16に示した。斜面補正を行う前の推定値(図(3)-14)と比較して、斜面西側における過大推定値が補正されているために、全体に滑らかな分布となっていることが分かる。

## 3 ）森林の葉面積指数の推定

図(3)-16 ALOS PALSARの後方散乱強度(HVモード)に対して斜面補正を行い、その値から推定された、釧路川流域圏の森林地上部バイオマスの分布。
放射伝達計算により様々な波長の反射率と葉面積指数の関係を検討した結果、広葉樹林については図(3)-17右の様な関係が得られたため、この関係式を使って葉面積指数の推定を試みた。しかし、針葉樹に関しては、シミュレーションでは衛星データと葉面積指数の関係を評価することができなかったため、現地観測で得られた葉面積指数と観測値の緯度経度情報をもとに抽出した衛星反射率を使って対応関係を調べた。その結果、図(3)-17左の様に青バンドの反射率と針葉樹の樹冠の葉面積指数の間に良好な関係が見出された。これらの関係式を用いて推定された葉面積指数(林床のササを除く)を図(3)-17に示す。図(3)-18に示したように、高精度化された葉面積指数(LAI)が針葉樹林と広葉樹林について別々にマッピングされた。LAI推定値の地上真値による検証の結果、針葉樹と広葉樹はroot mean square error (RMSE)が、それぞれRMSE=1.39、0.70であった。このように、高空間分解能のデータと放射伝達モデルを用いた詳細な検討を行うことで、森林が山岳地域に分布する複雑地形の場所でも、ある程度の精度で葉面積指数推定を行うことが可能であることが明らかとなった。

針葉樹

0

広葉樹

3.5

7

図(3)-18 図(3)-17の関係式から推定された針葉樹の樹冠葉面積指数（左）と広葉樹の林床を含めた全葉面積指数（右）。
図(3)-17 放射伝達シミュレーションによって作成した葉面積指数LAIと反射率の関係式。右：広葉樹のトータルLAIと近赤外反射率の関係、左：針葉樹の樹冠LAIと青反射率の関係式。

## （３）横浜市の緑地の炭素貯蔵・環境調節機能評価のための緑地調査

図(3)-5に対象となった18か所の森林の場所とその森林の調査風景の写真を挙げた。測定した樹木の数は1673本で、多くの樹木の樹高が5～25mの範囲にあることが分かった。測定されたデータはサブテーマ2の行った横浜市の森林の航空機LiDARによる樹高データの検証などに用いられた。

## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

1）オイルパームプランテーションの開発主体である現地の企業からの聞き取りだけでは、オイルパームプランテーションの広がりや植林時期の情報を州レベル・国レベルで収集することは困難である。本研究では、プランテーションの抽出とその生育ステージの評価法について議論しており、現場の事前データなしで広域の分布を評価できる衛星データ使用法を提案できたことに意義がある。今回の研究ではオイルパームプランテーションの林齢を3段階（young、medium、old）で大まかに評価したが、Shannonのエントロピー法など画像情報の抽出法をさらに検討することでより詳細な林齢が評価できるようになる可能性がある。

2）釧路川流域圏の様な山岳地域を含む流域で、衛星データのみから高精度な土地被覆図を作成することができた。特に、山岳地域では、衛星データから作成したデジタル標高モデル（DEM）を用いることで、複雑地形において広葉樹・針葉樹の分離が可能であることがわかった。また森林の地上部バイオマス、葉面積指数が推定できた。これらの手法は最低限の現地調査データで作成されており、現場データの収集が容易ではない地域においても、同様のアプローチでの調査が展開できると期待できる。

## （２）環境政策への貢献
## ＜行政が既に活用した成果＞

特に特筆すべき事項はない。

## ＜行政が活用することが見込まれる成果＞

本サブテーマで開発した地図データは生態系サービスの評価モデルや炭素循環モデルに利用することで、土地利用のシナリオ予測などに利用することが可能である。本サブテーマで作成された釧路川流域圏の土地利用図は、サブテーマ4に提供されInVESTで土地利用シナリオ予測に活用された。行政でも同様の活用が期待できる。

## 6 ．国際共同研究等の状況

特に特筆すべき事項はない。

## 7 ．研究成果の発表状況

## （1） 誌上発表

## <論文（査読あり）>

1) R. AVTAR、R. SUZUKI、H. SAWADA: PLoS ONE、9、1、e86121、1-15（2014)

“Natural forest biomass estimation based on plantation information using PALSAR data”

3) 林真智、山形与志樹、平春、哈斯巴干、鈴木力英、三枝信子: 写真測量とリモートセンシング、52、306-315 (2013)

## ＜查読付論文に準ずる成果発表＞（対象：社会・政策研究の分野）

特に特筆すべき事項はない。

## くその他誌上発表（査読なし）>

特に特筆すべき事項はない。

## （2） 口頭発表（学会等）

1) R. SUZUKI, Y. KIM, R. ISHII, and J. NICOLL: 3rd iLEAPS Science Conference, 2011 "Estimation of above-ground biomass of Alaskan boreal forest by ALOS-PALSAR with slope effect reduction process"

2) H. KOBAYASHI, N. DELBART; R. SUZUKI, K. KUSHIDA, and A. ITO: AGU 2011 Fall Meeting, 2011
“Satellite estimation of leaf area index across the east Siberia and the northern Japan from 1998 to 2010”

3) R. SUZUKI, S. NAGAI, T. NAKAI, and Y. KIM: American Geophysical Union 2011 Fall Meeting, 2011

“Comparison of bi-directional reflectance factors of black spruce forest in snow and no-snow seasons in Alaska”

4) M. HAYASHI, N. SAIGUSA, H. BAGAN, Y. YAMAGATA, H. BORJIGIN, R. SUZUKI: ForestSAT, 2012

“Development of the forest biomass map using airborne lidar data in Yokohama city, Japan”

5) R. AVTAR and R. SUZUKI: PolInSAR Workshop, 2012

“Multi-temporal PALSAR data to detect conversion of peatland forest to oilpalm plantation in Sarawak, Malaysia”

6) R. AVTAR, H. KOBAYASHI, H. FADAEI and R. SUZUKI: SPIE Asia-Pacific Remote Sensing, 2012

“SAR-based monitoring of plantation area in peatland forests of Sarawak, Malaysia”

7) R. AVTAR, H. SAWADA, R. SUZUKI: International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2012

8) R. AVTAR, R. SUZUKI, R. ISHII, H. KOBAYASHI, S. NAGAI, H. FADAEI, R. HIRATA, A. SUHAILI: American Geophysical Union 2012 Fall Meeting, 2012

“ALOS-PALSAR multi-temporal observation for describing land use and forest cover changes in Malaysia”

9) R. AVTAR, S. HERATH, and R. SUZUKI: Institute of Industrial Science Forum, The University of Tokyo, 2013

“Monitoring growth stages of oil palm plantations in Sarawak, Malaysia using TerraSAR-X data”

10) R. SUZUKI, H. KOBAYASHI, H. FADAEI, R. AVTAR, R. ISHII, S. NAGAI, N. SAIGUSA, M. HAYASHI, A. TAKAHASHI, K. SHOYAMA, M. ADACHI, A. ITO, K. OKABE, S. YAMASHITA, H. TAKI, Y. HONDA, K. KAJIWARA: International Conference on Earth Observations and Societal Impacts, 2012

“Recent studies of ecosystem functions and biodiversity by remote sensing in Japan”

11) R. SUZUKI, M. HAYASHI, Y. KIM, R. ISHII, H. KOBAYASHI, K. SHOYAMA, M. ADACHI, A. TAKAHASHI, N. SAIGUSA, A. ITO: American Geophysical Union Fall Meeting, 2012 "Sensitivity of backscatter intensity of ALOS/PALSAR to above-ground biomass and other biophysical parameters of boreal forests in Alaska and Japan"

12) R. SUZUKI, S. NAGAI, H. KOBAYASHI, T. NAKAI, Y. KIM: SPIE Asia-Pacific Remote Sensing, 2012

“Satellite remote sensing of photosynthetic potential of boreal forest in Alaska”
13) R. SUZUKI: 5th GEOSS Asia-Pacific Symposium, 2012

“Roles of remote sensing for studies of terrestrial biodiversity and ecosystem function – Recent challenges of Japanese group”

14) R. SUZUKI: International Conference on Earth Observations and Societal Impacts, 2012 "Trade-off between climate change prevention and biodiversity conservation"

15）鈴木 力英，永井 信，小林 秀樹，中井 太郎，金 龍元：日本地球惑星科学連合 2012 年大会（2012）

「衛星リモートセンシングと地上観測の融合によるアラスカの亜寒帯林の研究」

16）鈴木力英：日本生態学会第60回大会（2013）

「衛星リモートセンシングによる生態系機能の広域評価」

17) R. AVTAR, R. ISHII, H. KOBAHYASHI, H. Fadaei, R. SUZUKI: Asia-Pacific Synthetic Aperture Radar Conference, Tsukuba, Japan, 2013

“Evaluation of multi-sensor SAR and optical data to monitor growth stages of oilpalm plants”

18) R. AVTAR, R. ISHII, H. KOBAHYASHI, H. FADAEI, R. SUZUKI, S. Herath: IGARSS-2013 IEEE, Melbourne, Australia, 2013

“Efficiency of multi-frequency, multi-polarized SAR data to monitor growth stages of oil palm plants in Sarawak, Malaysia”

19) Y. TANIGAKI, R. ISHII, H. KOBAHYASHI, S. NAGAI, R. SUZUKI: American Geophysical Union 2013 Fall Meeting, 2013, California, U.S.A., 2013

“Extraction of oil palm plantations on the undulating terrains in the Borneo using PALSAR Global Mosaic”

20) Y. TANIGAKI, S. NAGAI, R. ISHII, H. Kobayashi, R. Suzuki: The 16th CEReS Symposium on Environmental Remote Sensing, Chiba, Japan, 2014

## （3） 出願特許

特に特筆すべき事項はない。

（４）シンポジウム、セミナー等の開催（主催のもの）

特に特筆すべき事項はない。

（５）マスコミ等への公表・報道等

特に特筆すべき事項はない。

(6) その他

特に特筆すべき事項はない。

### 8 \. 引用文献

1) IPCC: IPCC報告書 (2006)
“Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories”

2) UNFCCC: UNFCCC報告書, 11-12, (2009)

“Decision 4/CP.15, FCCC/CP/2009/11/Add.1”

3）村上暁信：土地総合研究，15-22，(2013)

“都市住民を活かした農づくりと農を活かした都市づくり”

4) L. Breiman, J. H. Friedman, R. A. Olshen, C. J. Stone: Wadsworth International Group, (1984)

“Classification and regression trees”

5) J. Cohen: Educational and Psychological Measurement, 20, 37–46, (1960) "A coefficient of agreement for nominal scales"

6) H. Kobayashi, H. Iwabuchi: Remote Sensing of Environment, 112, 173-185, (2008) "A coupled 1-D atmosphere and 3-D canopy radiative transfer model for canopy reflectance, light environment, and photosynthesis simulation in a heterogeneous landscape"
## （４）生態系サービス統合評価手法の研究

$$ \begin{aligned}&( 独 )\ 国立環境研究所 \\&\begin{aligned}\\ & 地球環境研究センター & 主席研究員 & 山形与志樹 \\&< 研究協力者 >& 庄山紀久子 \\ &\end{aligned}\\ \end{aligned} $$

平成23(開始年度)～25年度累計予算額：35,841千円（うち、平成25年度予算額：10,640千円）

予算額は、間接経費を含む。

## [要旨]

生態系サービスの受益量評価はこれまで環境経済学の分野でその手法が開発されてきたが、土地被覆を始めとする生物物理指標に基づいて空間的に経済評価まで行う手法が注目されつつある。将来の土地利用オプションに基づき生態系サービスの変化予測を示すことは、サービス間トレードオフを考慮した意思決定を可能にする。そこで本研究課題では生態系からの供給プロセスに着目した時空間評価を実施するとともに、これまで主に経済学の分野で独自に開発が進められてきた経済評価手法に生態系情報を導入し、価値推定の精度向上を図ることを目的とした。国内のテストサイトを対象として、（1）土地利用シナリオに基づいた生態系サービスの時空間評価を行った。生物多様性保全と気候変動緩和策シナリオに基づいた生態系サービス供給量の変化を推定し、土地被覆変化によって生じ得る流域内でのサービス間トレードオフを空間的に明示した。（2）生態系サービス経済評価手法の開発では、顕示選好法および表明選好法において、土地被覆、緑地変数、生息地指数、炭素吸收量、生産性等の指標を導入し、生態系情報に基づいた社会価値評価手法の検討を行った。また遠隔地および地域の住民を対象とした生態系サービスに対する選好評価を実施し、受益者間トレードオフについて分析を行った。本課題の成果から、テストサイトにおける複数のサービス間トレードオフおよび広域および地域内に存在する受益者間トレードオフを示した。

## [キーワード]

生態系サービス、土地利用シナリオ、顕示選好法、表明選好法、社会価値評価
### 1. はじめに

生態系サービスの統合評価では生態系からの供給量評価と人間社会における受益量評価の関連性を考慮する必要がある。供給量評価は生態学的手法によって生物物理指標を用いた定量化が進められ、複数のサービス間の時空間的なトレードオフ関係について、サービスの供給量という観点から指摘されてきた。ミレニアム生態系評価の4分類（供給・調整・文化・基盤サービス）に基づいて統合的に経済評価を行うことは過大評価になるという指摘もあるが、生態系からの供給プロセスに基づく評価を行うことで生態系の変化を考慮できるという利点がある。一方で受益量評価に関しては環境経済学の分野で貨幣換算による定量化手法が独自に開発されてきた。例えば林業生産や発電の市場価格に基づく正味現在価値の算出、浸水被害額や栄養塩・堆積物処理コストによる換算、炭素価格やGHG削減限界費用によって経済価値を推定する。これらは比較的、貨幣換算によって定量化されやすい供給サービス、調整サービスに関する一部の利用価値に限られている。これに対して、その価値がまだ社会的に定量化されていない非利用価値を含む経済評価に関しては顕示選好法の他に表明選好法による手法が適用され、近年多くの評価事例が報告されている。そこで本研究課題では、生態系からの供給プロセスに着目した時空間評価を実施するとともに、これまで主に経済学の分野で開発が進められてきた経済評価手法に生態系情報を導入し、価値推定の精度向上を図ることを目的とした。

## 2 ．研究開発目的

本研究課題の目的は（1）将来の土地利用シナリオに基づいた生態系サービスの時空間評価と（2）生態系情報に基づいた生態系サービス経済評価手法の開発である。国内のテストサイトにおける生態系サービスの変動把握を目的として、長期的な時系列リモートセンシング画像やデジタル化した地図情報および社会経済データを収集し、土地利用シナリオに基づいた生態系サービス変化の定量化を行うことで、サービス間トレードオフを考慮した意思決定に寄与することを目的とする。また経済評価手法の開発として、顕示選好法および表明選好法における生態系情報の導入について検討し、社会価値評価における生物物理指標の有効性について検証する。

## 3 ．研究開発方法

## （１）土地利用シナリオに基づいた生態系サービスの時空間評価

国内テストサイトである釧路川流域圏を対象として、生物多様性保全と気候変動対策というふたつの保全シナリオにおける土地利用変化による生態系サービスへの影響を把握することを目的に、シナリオに基づいた将来の土地被覆変化を推定し、生態系サービス指標を算出した。保全シナリオは（1）生息地の改善を目的として流域内の自然林、湿原の面積を1970年代の状態に戻す生物多様性保全シナリオと（2）人口減少によって将来発生すると予測される未利用地を炭素吸收および林業生産を目的とした生産林として活用する気候変動対策シナリオを設定した。時系列の土地被覆情報および社会経済データより将来の人口・社会構造を考慮した土地利用シナリオ分析を行った。将来の土地需要や規定要因などの情報から、与えられた条件下で起こり得る土地利用変化を推定するCLUEモデル¹によって作成したシナリオ毎の土地被覆図を入力データとして、4つの生態系サービス指標として生息地指数、炭素吸收量、木材生産量、水供給量を算出した。生態系サービス指標の算出にはGISベースの評価ツールInVEST²）を用いた。指標の算出において各
サブテーマにおいて作成された詳細な土地被覆、炭素収支、バイオマス量推定値や生物分布データを用いて精度向上について検討した。生物分布推定には北海道レッドデータブック記載種の在データ（鳥類326種）を活用しMaxentモデル $ ^{3)} $ による分布推定結果を生息地指数算出に用いた。

## （２）生態系サービス経済評価手法の検討

生態系が提供する環境財の多くは市場価値が存在しないことから、その評価には非市場アプローチである顕示選好法（Revealed Preferences）と表明選好法（Stated Preferences）が用いられる。本研究では顕示・表明選好法における生態系情報の導入について検討した。また釧路川流域圏の地域住民を対象とした事例研究から、生態系サービスの受益者間トレードオフについて分析を行った。

## 1 ）顕示選好法における手法の検討

蹟示選好法であるヘドニック・アプローチを用いて横浜市中心部の都市緑地の価値評価を行った。地価をもとに地域アメニティ等の価値を評価する手法であり、分位点回帰モデルを用いて市場（価格帯）毎に緑地による地価影響の差異を検出した。緑地の集塊性を計測する指数を式 $$ 1 $$ で表す。

$$ 2stAI_{i}=\sum_{j}\sum_{k}\frac{p_{j}}{d_{ij}^{2}}\frac{1}{d_{jk}^{2}} $$

ここで j、k：緑地メッシュ、 $ p_{j} $ ：緑地メッシュ j の魅力（一様に1）、 $ d_{ij} $ ：マンション i とメッシュ j と間の直線距離、 $ d_{jk} $ ：メッシュ j とメッシュ k の間の直線距離である。

2 階集塊性指数を用いて森林と草地の集塊性を定義し、森林と草地のデータはLANDSAT ETM+画像データ(2011年)を分類することで作成した。分析に用いた横浜市中心部の戸別マンションデータを図(4)-1に、緑地変数以外の説明変数を表(4)-1に示す。

図(4)-1 横浜市中心部の戸別マンションデータ（戸数：9186、棟数：188）。
表4-1 緑地変数以外の説明変数。

説明変数	概要
Area	平均面積(m²)
Floor	階高
Tokyo	最寄駅から東京都内の主要駅（東京、新宿、池袋、渋谷、品川）までの鉄道ネットワークを介した最短経路距離(km)
Yokohama	最寄駅から横浜駅または川崎駅までの鉄道ネットワークを介した最短経路距離(km)
Bus	最寄りの鉄道駅までの移動にバスが必要であることを示すダミー変数
Station	最寄りの鉄道駅またはバス停までの徒歩による移動時間(分)
Toyoko	最寄りの鉄道駅に東急東横線、みなとみらい線、東急田園都市線が乗り入れていれば1を示すダミー変数
Minato	10

## 2 ）表明選好法における手法の検討

## a 一般市民の選好評価

表明選好法であるコンジョイント分析によって釧路川流域圏における生物多様性保全と気候変動緩和策シナリオに対する一般市民の選好性について分析を行った。分析に用いるデータとして、2011年12月にWEB上での選択実験を行い全国の市町村から約3800人の回答を得た（有効回答率＝14.1%）。シナリオの属性には自然林・湿原・生産林・農地の面積割合および対策効果が現れる年数と費用を設定した。自然林・湿原・生産林・農地に関するデータは空中写真（1977年、2004年）に基づく画像分類データを用いた。選択実験の被験者個人特性について採用した説明変数を表(4)-2に示す。

表(4)-2 採用した説明変数。

変数	概要	平均	標準偏差
年齢	回答者の年齢	40.280	11.682
性別	男性=1	0.559	0.496
収入	世帯年収(百万円)	5.840	3.421
都市規模	5:政令指定都市,4:中核市,3:特例市,4:その他の市,5:町村	3.349	1.541
道内在住者	ダミー変数(道民=1)	0.050	0.218
評価地域に対する知識	ダミー変数(知識あり=1)	0.690	0.463
基盤サービス認識	5段階評価	4.404	0.720
供給サービス認識	5段階評価	4.107	0.768
調整サービス認識	5段階評価	4.240	0.792
文化サービス認識	5段階評価	3.698	0.827
選択実験では保全対策を行うことで4つの土地利用割合が増減し、対応する生態系サービスが変化するプロファイル（シナリオ）を用意した（表(4)-3）。シナリオと共に回答者に提示する生態系サービス指標として絶滅危惧種の絶滅リスク増減、二酸化炭素吸収量、飼育家畜数を採用した（図(4)-2）。選択実験で得られたデータはランダム効用理論に基づき、人々の効用を最大化する属性（土地利用と関連する生態系サービス）の組み合わせを推定する。具体的には次のロジットモデルによって、限界支払意志額を推定した。

$$ U_{ij}=\beta^{\prime}x_{ij}+\varepsilon_{ij} $$

ここで $ x_{ij} $ は回答者 i の選択肢 j の属性（4つの土地利用と対策にかかる年数と費用）、 $ \varepsilon_{ij} $ は観察不能な誤差項である。効用 U を最大化するパラメータ $ \beta' $ を推定した。限界支払意思額 MWTP は

$$ \mathbf{M W T P}_{f}=-\frac{\beta_{f}}{\beta_{cost}} $$

によって推定される。ここで$\beta_{f}$は土地利用f、$\beta_{\mathrm{cos}}$は費用に関するパラメータである。

表(4)-3 選択実験における属性水準表（プロファイル）。

属性	水準	指標
自然林	現状より縮小（25%）	森林性鳥類の絶滅リスクの増加
現状を維持する（30%）	森林性鳥類の絶滅リスクあり
過去の状態に戻す（43%）	森林性鳥類の絶滅リスクの減少
湿原	現状より縮小（5%）	湿地性鳥類の絶滅リスクの増加
現状を維持する（7%）	湿地性鳥類の絶滅リスクあり
過去の状態に戻す（12%）	湿地性鳥類の絶滅リスクの減少
生産林	現状より縮小（10%）	CO₂吸収量の減少：31000世帯の排出量を吸収
現状を維持する（25%）	CO₂吸収量の維持：78000世帯の排出量を吸収
過去の状態に戻す（30%）	CO₂吸収量の増加：93000世帯の排出量を吸収
農地	現状より縮小（15%）	農業生産量の減少：家畜数64,000頭
現状を維持する（18%）	農業生産量の維持：家畜数76,000頭
現状より増加（20%）	農業生産量の増加：家畜数85,000頭
対策効果が表れる年数	10年，50年，100年
今後10年間対策に支払う費用	500円，1000円，2000円，5000円/年
図(4)-2 シナリオ選択実験における選択肢の例（左図）と設問例（右図）。

## b 地域住民の選好評価

受益者の地理的分布によって生態系サービスの価値は異なり、地域住民とその他の遠隔地に住む市民では支払意思額が異なることがある。これは、地域住民と遠隔地の住民では受け取る価値の種類が異なることに起因する。そこで全国アンケートに続いて釧路川流域圏の住民を対象とした生態系サービスに対する選好評価を実施した。北海道釧路川流域圏に位置する鶴居村の全世帯を対象に郵送アンケート調査を2013年3月に実施した（有効回答数143=20.7%）。本調査では具体的な保全金額ではなく、住民がどの生態系サービスを重視しているか相対的な価値を調べるため、あらかじめ保全金額10,000円を設定し、それを10項目の生態系サービス：①農業生産、②木材・林産物生産、③水供給、④観光・レクリエーション、⑤地域文化・歴史的景観、⑥環境教育、⑦野生生物の生息地、⑧土壤流出・洪水防止、⑨気候調整、⑩大気・水・土の基盤にどのように分配するか尋ねることで保全対策に対する選好性を尋ねた。さらに分配金額に影響する個人特性をTobitモデルによって分析した。

$$ Y_{i}=X_{i}\beta+\varepsilon_{i} $$

従属変数Yは保全金額（0～10,000円）、説明変数Xは個人iの属性（年齢、性別、職業、集落、居住年数、自然に対する依存度、環境保全行動、環境変化の認識）である（表(4)-4）。またアンケート調査で回答者が提示した具体的な保全場所の分布特性を平均最近隣距離指数によって分析し、回答者が提示した保全金額と具体的な保全場所を従属変数とし、説明変数に標高、傾斜、土地被覆、人口密度、集落・道路・河川への距離を採用し、最大エントロピー法による価値分布の推定を行った。