Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
## （３）テストサイト・横浜市を含む首都圏におけるデータの整備

都市域での生態系サービス評価に向けて、供給サービス、調整サービス、文化的サービスなどに関与する重要な項目の一つである森林の樹高と地上バイオマスの分布を示す地図を、横浜市を対象として作成した。この地図の作成には、レーザー光を利用して高精度に地物の標高を計測できる、航空機搭載LiDAR（Light Detection and Ranging）のデータを主に利用した。この航空機LiDARのデータは、国土地理院が2006年から2007年にかけて計測したものについて貸与を受けた。また、解析を行う上で必要となる検証用の真値データであるトゥルスについては、サブテーマ3において2012年3月7日から20日に実施した現地調査のデータを利用した。この調査は、半径11.3m（面積0.04ha）の調査プロットを横浜市内の50地点の森林に設定し、プロット内の全木に対して樹種・樹高・胸高直径等の計測を行う毎木調査に基づくものである。

また、人口密集地である首都圏においては、ヒートアイランドに関係する地表面熱収支などの熱環境のデータが、都市環境における気温や湿度などの調整サービスを算出するための熱収支モデルの入力データ、緑地の価値にも関わる文化サービスの評価などに必要となる。そこで、都市の熱環境データとして最も基礎的かつ必須である地表面温度データを、2000年～2012年のMODISおよびASTERの地表面温度プロダクトに基づき収集し、両者を比較し精度検証を行った上で整備した。まず、2000年～2012年のMODIS地表面温度プロダクト（MOD11A2）を収集した。これは、Aqua衛星に搭載されたMODISセンサーの31、32バンドから作成された、空間分解能1 km、日別のデータである。次に、2000年～2012年のASTERの地表面温度プロダクトを毎に作成し、MODIS地表面温度データの精度検証に使用した。両データの空間分解能が異なるため（図(2)-2）、MODISピクセル内でのASTERの地表面温度の平均値を求め、同じ観測日のMODISの地表面温度と比較した。

図(2)-2 MODISの地表面温度とASTER地表面温度の空間分解能の違い。

## （４）テストサイト・釧路川流域圏を含む北海道のデータの整備

自然度の高いテストサイト（釧路川流域圏）における生態系サービス評価を行う上で、特に供給サービス・調整サービス評価に重要な項目である樹高の分布を示す地図を作成した。対象地域は釧路川流域圏の約700 km²の面積で、弟子屈町と鶴居村にまたがる範囲である。ここでは、航空機LiDARに比較して安価に広域をカバーできる、空中写真を利用する手法を用いた。空中写真とは航空機から地表を撮影した写真で、異なる位置から撮影された2枚の写真のステレオ視を応用し
た解析手法（空中三角測量）により、地物の標高を示す地図であるDSM（Digital Surface Model）を作成することができる。利用した空中写真は、2007年から2010年にかけてNTT空間情報（株）および国際航業（株）が撮影したものである。一部のエリアにおいて、作成された樹高地図と2006年に計測された航空機LiDARデータとを比較することで検証を行った。このほか、既存の研究プロジェクトで作成された森林樹高とバイオマスのデータを北海道域で収集し、広域評価に有効なデータとして整備した。

## （５）テストサイト・ボルネオ島のデータの整備

海外テストサイトであるボルネオ島における生態系サービス評価、特に木材の供給サービスや温室効果ガスの調整サービスに必要とされる、森林バイオマス、標高、土地被覆、生産力に関わる衛星指標、および既存の文献調査に基づく森林バイオマスの地上計測データを収集し、利用可能な形式に整備した。

## 4 ．結果および考察

## （１）各種データの収集整理の結果

表(2)-1に、収集・整理したデータのリストを示す。森林バイオマス計測用データ、基盤データ、フラックスデータの3つのディレクトリに分けて整理した。森林バイオマス計測用データはリモートセンシングデータや地上計測されたバイオマス計測に関するデータ、基盤データはGISデータ、フラックスデータは渦相関法により計測された熱・水・二酸化炭素に関する大気と地表面との間の輸送量のデータであり、日本やアジアに多数の観測点をもつ観測ネットワークや、そのデータベースのデータを収集し、統合的に解析して、気候調整サービス（炭素収支など）および供給サービス（炭素蓄積量）などの広域把握に必要なデータとして整備した。

図(2)-3に、アジアにおける熱・水・二酸化炭素交換量観測のネットワーク（AsiaFlux）のデータを利用して、アジア各地の生態系（森林、草原、農耕地を含む）の炭素収支の季節変化パターンを表した結果を示す。本データは、AsiaFluxの推進する国際共同研究が収集したデータを、本研究に利用できるよう整備したものである。高緯度（ロシア等）に位置する落葉針葉林では吸収量の総量も呼吸量の総量も小さく、中緯度（日本、中国、韓国など）に位置する針広混交林・常緑針葉林・落葉広葉林では夏に森林が正味の炭素吸収、冬に正味放出となる季節変化が明瞭であり、低緯度（中国南部、タイ、インドネシアなど）に位置する熱帯林では、他の緯度帯に比べて吸収・放出量ともに年間を通して多いが、正味吸収・放出の季節変化は明瞭ではないといった特徴がはっきりと示されている。さらに、水田や畑地といった農耕地（耕作地）においては、比較的短い作物の生育期間に強い二酸化炭素吸収が見られることがわかる。このように、気候調整サービスの指標として重要な役割を果たす温室効果ガスの吸収・放出の季節変化パターンが、植生タイプや気候帯によって異なる様子をよく表す観測データを従来にない規模で整備した。
表 $ (2) $ -1 収集・整理したデータの一覧

ディレクトリ	内容
/biomass	森林バイオマス計測用データ
/kushiro	釧路川流域圏データ
/spaceborne	衛星データ
/icesat	ICEsat/GLAS
/aster	TERRA/ASTER
/avnir2	ALOS/AVNIR-2
/airborne	航空機データ
/airphoto	空中写真（環境省）
/lidar	航空機LiDAR（国土地理院より貫与）
/dsm	樹冠高データ
/ground	現地地上計測データ
/bitterlich	地上バイオマスデータ
/icesat	樹高データ
/yokohama	横浜市データ
/world view2	WordView-2
/plotsurvey	毎木調查データ
/plotnet_db	Plotnetデータベース
/jalter_db	JALTERデータベース
/basedata	基盤データ
/yokohama	横浜市（首都圏）データ
/gis	都市計画基礎調査データ等（横浜市より貫与）
/dem	標高データ（国土地理院）
/LST	MODIS（2000～2012年）ASTER（2000～2012年）

LST: Land Surface Temperature

NDVI: Normalized Difference Vegetation Index

ETM: Enhanced Thematic Mapper
図(2)-3 各種生態系で観測された月別の炭素収支量を表す。緑棒は総一次生産量(GPP)、赤棒は生態系呼吸量(RE)、青線は生態系純二酸化炭素交換量(NEE)であり、負値が生態系による炭素吸収を表す（単位 g C m^{-2} month^{-1}）。

## （２）森林の地上バイオマスの実測

主に本研究のテストサイトである釧路川流域圏の森林において、ビッターリッヒ法に基づき、代表的な樹種をカバーするよう43ヶ所で実測調査を行った。このうち4ヶ所では、同一の林分の異なる箇所で2回計測した平均をとることで、計測精度が向上した。調査地の多くは、根釧西部森林管理署管内の国有林にある。図(2)-4に各調査地で計測された幹材積および地上バイオマスのヒストグラム、図(2)-5に調査地における代表的な植生の概況（林内の写真）を示す。実測調査の結果、釧路川流域では幹材積が100-250 m³ ha⁻¹、地上バイオマスが40-140 t ha⁻¹の範囲の蓄積量を有する森林が多いことがわかった（t=Mg）。この調査により、本研究のテストサイトである釧路川流域圏の森林をほぼ代表すると思われる地点でバイオマス実測データを収集することができた。
図(2)-4 幹材積ヒストグラム（左）と地上バイオマスヒストグラム（右） $ t=Mg $

図(2)-5 釧路川流域圏における標準的な地上バイオマスを有する林分の様子。カラマツ植林地（左） 92.8 t ha $ ^{-1} $ 、トドマツ植林地（右） 95.1 t ha $ ^{-1} $ （t = Mg）。

## （３）テストサイト・横浜市を含む首都圏におけるデータの整備

首都圏にある横浜市では、市街地、住宅地、公園等の緑地、そして横浜市が保全する森林などが複雑に配置されており、こうした都市のバイオマスや樹高を広域で正確に評価するには、航空機LiDARによる高空間分解能での樹高測定と地上検証を組み合わせることが有効である。

本研究で横浜市のバイオマスと樹高を求めるために行った航空機LiDARデータの解析手順を、図(2)-6に示す。航空機LiDARによる計測では、LiDARによってレーザー光が照射された位置の高さが計測される（図(2)-6(a)）ため、地盤面の標高データを作成して各点群の標高から差し引くことにより、樹木や建物等の地物の高さを計算できる（図(2)-6(b)）。ここで、建物の位置を示すデータや森林域を示すデータを別途用意し、これらを利用することで森林域の点群のみを抽出し、さらにメッシュ化して画像データに変換した（図(2)-6(c)）。
(a)解析前の点群データ

(b) 地物の高さを示す点群データ

(c)樹高を示すメッシュデータ

図(2)-6 航空機LiDARデータの解析例。

図(2)-7（a)現地調査データに基づく航空機LiDARの計測樹高の検証結果(左)と、(b)現地調査データから作成したアロメトリ式(右)。

このようにして航空機LiDARデータから作成した樹高地図の精度を検証するため、メッシュ化する前の点群の状態のデータを現地調査データと比較し検証した（図(2)-7(a)）。その結果、航空機LiDARは樹高を過小に計測する傾向があることが分かった。これはLiDARの発射したレーザー光が必ず樹頂に当るとは限らず、むしろ樹頂より低い樹冠に当ることが多いことを反映したと考えられる。この検証結果に直線を近似したところ、航空機LiDARの計測樹高を1.1倍することで現地調査データとの差異が最小となったため、以降は樹高を1.1倍に補正したデータを用いた。

次に、樹高のデータを地上バイオマスへ換算した。一般に、樹高と地上バイオマス（もしくは幹材積）との間には、べき乗式で近似される関係のあることが知られている。幹材積とは、樹木の幹の部分の体積である。先述した、横浜市における現地調査データを利用して、樹高と幹材積との間の関係式（アロメトリ式）を作成した（図(2)-7(b)）。ここで、地上バイオマスではなく
幹材積との間でアロメトリ式を作成したのは、樹高との相関が高かったためである。航空機LiDARデータの解析により作成した樹高地図（図(2)-8(a)）に対してこのアロメトリ式を適用して幹材積地図を作成した。これに、幹材積から地上バイオマスへ換算するための係数（バイオマス拡大係数、容積密度）を乗じることで、地上バイオマス地図を作成した（図(2)-8(b)）。このように作成した地上バイオマス地図から、横浜市の森林が有する地上バイオマスは913,450 Mgと推定された。以上の検討の結果、市街地およびその周辺の公園緑地・街路樹・農地などに複雑に点在する樹木をも測定対象とした横浜市全体の樹高と地上バイオマスを、航空機LiDARを用いて高精度に評価することができた。以上のようなデータを都市域の生態系サービス評価に活用することにより、これまで考慮されることの少なかった都市の植生を利用した二酸化炭素吸収源の確保とそれによる調整サービスの向上についても、科学的知見に基づく定量評価が可能になると考えられる。

(a) 樹高地図

(b) 地上バイオマス地図

図(2)-8 航空機LiDARデータから作成した(a)横浜市の樹高地図(左)と、(b)地上バイオマス地図(右)。

人口密集地の首都圏にある横浜市において、地表面温度のデータは、気温や湿度といった人間の過ごしやすさに関連する調整サービスに直結し、また緑地の価値などとも関係する文化的サービスの評価にも重要な役割を果たす。そこで本研究では、MODISとASTERの複数の衛星プロダクトから地表面温度データを求め、両者を比較することにより、精度検証を行ったデータを整備することとした（2011年11月30日、2012年10月15日）。

首都圏におけるASTER地表面温度とMODIS地表面温度の画像を図(2)-9に示し、両者の比較結果を図(2)-10に示す。図(2)-10によると、両者は比較的高い相関を示したが $ \left(R^{2}=0.60、0.69\right) $ 、RMS誤差は±1.28℃、±2.24℃であり、MODISによる地表面温度がASTERに比べて1～2℃系統的に高いことがわかった。この差は、郊外の地域で過去に求められた衛星データ間の差異に比べてやや大きい。以上の結果より、複雑な土地被覆をもつ都市圏では、空間分解能の違いに加えて、プロダクト間のバイアスを考慮したデータ利用に注意を払う必要があることがわかる。
図(2)-9 横浜市を含む首都圏における地表面温度の空間分布（2011年11月30日）（左 ASTER、右 MODIS）（単位 ℃）。

MODIS地表面温度 ( $ ^{\circ} $ C)

図(2)-10 ASTERとMODIS地表面温度の比較（左 2011年11月30日、右 2012年10月15日）。

地表面温度データを都市域の生態系サービス広域評価に利用する上で、温度環境には季節変動が大きいことから、観測頻度が高く（毎日）、時系列を追うことのできるMODISのデータを利用できることが望ましい。しかし、上述のとおりMODISの地表面温度はバイアスの影響を受けていることがあるので、確認と補正が必要である。ここで比較のため使用したASTERは、熱赤外領域で90mと高い空間分解能をもち、その回帰日数が約16日と長いために詳細な時系列を扱うことはできないが、日本付近での検証研究も進められていることから、MODISのデータを確認する上では有用で
ある。以上のような検討と確認を行い、都市域の熱環境に関わる生態系サービス評価を詳細に評価することのできる地表面温度データを整備した。

## （４）テストサイト・釧路川流域圏を含む北海道のデータの整備

釧路川流域圏は、北海道の沿岸部から釧路川上流の山地に至る生態系を含む。この地域で生態系サービスの広域評価を行う際に、航空機LiDARや衛星データを活用することが不可欠であるが、森林バイオマスや樹高を正確に求める上で、地物の正確な標高データが不可欠である。そこで本研究では、各種生態系サービス評価に必須の基盤データ整備の一環として、まず釧路川流域圏を撮影した空中写真の解析に基づき、地物の標高を示す地図であるDSMを作成した（図(2)-11(a)）。地盤面の標高を示すデータである国土地理院が公開している10 mメッシュ標高データとの差分を計算することで、樹高の分布を示す地図を作成した（図(2)-11(b)）。また、この地図の一部地域において、航空機LiDARにより計測した樹高との比較検証を行ったところ、空中写真の解析により作成された樹高地図の二乗平均平方根誤差（RMS誤差）は2.8 mであり、当地域における生態系サービス評価を行う上で十分な精度の標高と樹高データを整備することができた。

(a) 地物の標高を示す地図 (DSM)

(b) 樹高地図

図(2)-11 空中写真の解析から作成した釧路川流域圏の樹高地図。

続いて、本研究の釧路川流域圏テストサイトとその周辺部を含み、さらに広域の北海道全体を対象とする生態系サービス評価にも利用できるよう、衛星LiDARを利用した樹高とバイオマスの推定データも収集した。LiDARを搭載した衛星は、現在のところ NASA ICESat のみである。ICESat 衛星は2003～2009年に運用され、現在は使われていないが、運用された数年間に世界中のきわめ
て数多くの地点において反射レーザー光の観測を行った。

図(2)-12 に、衛星LiDARを用いた樹高およびバイオマス推定の原理と手法を表す模式図を示す。衛星搭載型のLiDARは、航空機搭載のものとは異なり、レーザー光線の照射範囲が広く（直径約60m）、地面と樹冠から反射されたレーザー光が、地形等の影響を受けて若干ピークの広がった形となる。そこで、反射波形の特徴を表す複数のパラメータの組み合わせに基づき、経験式を導出して樹高やバイオマスを推定する手法が近年活発に開発されつつある。本研究では、他の研究プロジェクトで開発された手法に基づき推定した、北海道における森林バイオマスと樹高データを、本研究および将来にわたり生態系サービス評価手法の開発研究に利用できるよう、釧路テストサイトを含む北海道の13,774点において整備した。

図(2)-12 衛星LiDARを用いた樹高およびバイオマス推定の原理と手法を表す模式図。

図(2)-13 衛星LiDARによる13,774点におよぶ測定点（左図）、およびそのデータを用いて推定された地上バイオマスの頻度分布（右）。

続いて、北海道域の生態系サービス評価において、気候変動（温暖化）緩和に大きく関与する炭素吸収量の評価を高度化するため、従来考慮されてこなかった攪乱の影響を評価に反映できるようにするためのデータを整備した。
生態系サービスに大きな影響を与える攪乱には、人為的な攪乱と自然の攪乱がある。例えば、森林の生態系サービスに対して重要な人為的攪乱には、森林伐採、植林、農地への転換などが挙げられる。また、自然攪乱には、台風等による風倒、火災、虫害、雪水害、洪水等に伴う斜面崩壊などがある。ここでは、サブテーマ1で取り組んでいる調整サービス・供給サービス評価のための陸域生態系モデルに、森林生態系における詳細な林齢分布を反映できるようにするため、森林を伐採し新たな樹木を植栽した年（植栽年）のデータを整備した。このことにより、伐採・植林とその後の樹木の成長過程を考慮した現実的な炭素収支の評価が可能となり、生態系サービスの経年変化に関する定量評価を大幅に精度向上することができる。

過去1960年代から1970年代に活発に植林の行われた北海道において、植栽年を考慮した場合と考慮しない場合の正味の炭素吸收量、および両者の差を求めた結果を図(2)-14に示す。植栽年を考慮することにより、今から40-50年前までに植林された森林による高い生産力の効果が北海道全域に現われ（図(2)-14(c)の色のついた部分）、植栽年を考慮することにより、考慮しない場合との差が、炭素吸收量にして1ヘクタールあたり最大3-5トンと、無視できない大きさになることがわかった。このように、植栽年を考慮することにより、より現実に近い調整サービスの評価を行うことのできるデータが利用可能となった。

図(2)-14 陸域生態系モデルによる北海道の炭素収支計算結果（2006-2010年）（t = Mg）。(a) 植栽年を考慮しない場合（左）、(b) 考慮した場合（中央）、(c) 両者の差（考慮した場合から考慮しない場合を差し引いた値）（右）。

## （５）テストサイト・ボルネオ島のデータの整備

本研究課題では、予算削減に伴う計画変更によりボルネオ島における生態系サービス評価の研究計画を縮小したため、ボルネオにおける収集データの数は当初に比べて減少したが、本研究が特に重要視している森林バイオマスについては、文献値や、他の機関・他の研究プロジェクトで収集・公開されたデータを中心に、ボルネオ島全域を対象としてデータ整備を進めた。

まず、ボルネオ島における標高データとして、経済産業省が公開しているASTER GDEM（空間分解能30m）とNASAから公開されたSRTM（90m）二種類のDEMを整備した。また、森林バイオマス推定用の衛星データとして、JAXAから公開された50m空間分解能のPALSAR Global Mosaic dataと森林非森林データを整備した。このほか、ボルネオ島における地表面温度データ（2000年～2012年、MODIS MOD11A2）、地表面反射率（MOD09A1）に基づくNDVI、土地被覆データ（MCD12Q1）、ならびに中分解能の衛星データとしてLandsat画像ETM2001年、TM1991年のデータを収集した（50シーン）。
図(2)-16 ボルネオ島における、衛星LiDARに基づく森林バオマスの推定結果。

図(2)-15（a)森林と非森林マップ(2007年）（左）、および(b)土地被覆分類図（2005年）（右）。

(a)ICE-Sat衛星による観測点の空間分布。黒い点の一つ一つ（直径約60m）がLiDARによる計測点の位置を表す（約11万点）。

(b) 上記のデータを使い、各計測点で推定されたバイオマスを20kmグリッド毎に平均化して求めた結果。

(c)上記のデータを使い、ICE-Satによる観測点を含まないグリッドについても内挿（クリギング法に基づく）によりバイオマスを推定した結果。

図(2)-15(a)に示すJAXAから最近公開された森林非森林マップは、近年オイルパームプランテーションが急速に拡大し土地利用変化が進むボルネオ島の生態系サービス評価に取り組む上で重要な情報をもつデータである。非森林の比率は、農地や都市への開発が進んでいると思われる海岸沿い、特にボルネオ島南部の平地で高くなっている。図(2)-16(a)(b)(c)には、衛星LiDARを使い、ボルネオ島全域での森林バイオマスデータを独立に推定した結果を示す。衛星LiDARに基づく森林バイオマスの推定結果を検証するためのトゥルスデータには、他の研究で得られたデータを利用した。図(2)-16(c)に示すバイオマス推定結果と図(2)-15(a)を比較すると、非森林と判別された地域（海岸に近い平野部分、特に南部）でバイオマスが低いという結果になっており、バイオマ
スの空間分布推定結果と矛盾しない。従来の衛星リモートセンシングでは、バイオマスの大きい熱帯林においてはバイオマスの正確な推定が困難であったため、森林・非森林の判別と森林面積の推定に主眼がおかれてきたが、最近進展している衛星LiDARを利用した方法により、ボルネオ全島のバイオマスの空間分布の特徴を現実的に把握することのできる、これまでにない質・量のデータを整備することができたと考えている。こうしたデータ整備により、気候調整サービスに関わる機能として森林の二酸化炭素吸排出量の推定を、より高精度で行うことが可能である。

## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

本研究で実施した生態系機能の広域評価に向けたデータ整備により、主として日本、加えてアジアにおける生態系サービスの広域把握に必要不可欠な気候調整サービス、供給サービス、およびそれらを規定する生態系の構造・機能のデータを、近年アジア太平洋域において構築の進んでいる各種陸域観測ネットワークのデータ、既存の研究プロジェクトや事業により収集されたデータ、文献データなどを活用して収集し、本研究の終了後も将来にわたり、各データの利用ポリシーに従って利用者に対して使用の便宜を図ることができるようにした。このことは、生態系サービス評価に関する総合的な研究がまだあまり進展していないアジア太平洋地域において、この地域に特有の生態系の機能やサービスに関する基盤的なデータの整備と、将来の生態系サービス評価手法の開発研究の進展に大きく貢献するものである。

## （２）環境政策への貢献

## ＜行政が既に活用した成果＞

特に記載すべき事項はない。

## ＜行政が活用することが見込まれる成果＞

地上観測、および航空機・衛星リモートセンシングに基づく生態系機能の広域評価に必須のデータを整備したことにより、全球地球観測システム（GEOSS）の一部を担うことで、森林炭素・水循環・多様性・防災などの分野において広域的な取組に貢献しうる。GEOのタスクである全球森林観測イニシアティブ（GEO GFOI: Global Forest Observation Initiative）や、アジア太平洋地域の生物多様性モニタリング（GEO AP-BON）に貢献する。

## 6 ．国際共同研究等の状況

IGBPのコアプロジェクトの一つである iLEAPS（integrated Land Ecosystem-Atmosphere Process Studies）の承認プログラムである FLUXNET、およびそのアジアにおけるネットワーク（AsiaFlux）の推進する日中韓共同研究（中国科学院・李勝功博士、ソウル国立大学・金俊教授、北海道大学・平野高司教授ほか）に参加し、20地点以上の森林炭素収支のデータを集めて日中韓の共同研究者と統合解析を行った。その結果整備されたデータベースを本課題の研究に活用した。

## 7 ．研究成果の発表状況

## （1） 誌上発表
## <論文（査読あり）>

1) A. TAKAHASHI, H. OGUMA, M. SHIMADA, M. WATANABE, Y. YONE, N. SAIGUSA: Hydrological Research Letters, 5, 64-68 (2011)

“Influence of forest disturbances on backscatter of the airborne L-band synthetic aperture radar in a larch forest in northern Japan”

2) M. HAYASHI, N. SAIGUSA, H. OGUMA and Y. YAMAGATA: ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 81, 12–18 (2013)

“Forest canopy height estimation using ICESat/GLAS data and error factor analysis in Hokkaido, Japan”

3) N. SAIGUSA, S. -G. LI, H. KWON, K. TAKAGI, L. -M. ZHANG, R. IDE, M. UEYAMA, J. ASANUMA, Y. -J. CHOI, J. -H. CHUN, S. -J. HAN, T. HIRANO, R. HIRATA, M. KANG, T. KATO, J. KIM, Y. -N. LI, T. MAEDA, A. MIYATA, Y. MIZOGUCHI, S. MURAYAMA, Y. NAKAI, T. OHTA, T. M. SAITOH, H. -M. WANG, G. -R. YU, Y. -P. ZHANG and F. -H. ZHAO: Journal of Forest Research, 18, 41-48 (2013)

4）M. HAYASHI, Y. YAMAGATA, H. BORIGIN, H. BAGAN, R. SUZUKI and N. SAIGUSA：写真測量とリモートセンシング, 52, 6, 306-315(2014)

“Forest biomass mapping with airborne LiDAR in Yokohama City”

## <査読付論文に準ずる成果発表>

特に記載すべき事項はない。

## くその他誌上発表（査読なし）>

1) N. SAIGUSA, H. MURAOKA and K. NASAHARA: iLEAPS Newsletter, 12, 18–20 (2012) "Cross-disciplinary research collaboration and training during integrated long-term environmental observations"

2）林真智：森林地理空間情報誌 La Foret，5，4-7（2013）「空から森林バイオマスを計測する技術の現状」

3）三枝信子：水利科学，56，6，31-40（2013）

「陸域生態系と大気の温室効果気体の交換に関する研究」

4) R. HIRATA, K. TAKAGI, A. ITO, T. HIRANO and N. SAIGUSA: Biogeosciences Discussions, 11, 2847-2885 (2014)

“The impact of climate variation and disturbances on the carbon balance of forests in Hokkaido, Japan”

## （2） 口頭発表（学会等）

1）林真智、三枝信子、小熊宏之、山形与志樹：(社)日本リモートセンシング学会第51回学術講演会(2011)
「ICESat/GLASデータを利用した森林樹高の計測」

2) N. SAIGUSA, S-G. LI, H. KWON, K. TAKAGI, J. HONG, R. IDE, M. KANG, Z. LEIMING, M. UEYAMA, J. ASANUMA, S. J. HAN, T. HIRANO, R. HIRATA, Y. N. LI, T. MAEDA, A. MIYATA, Y. MIZOGUCHI, S. MURAYAMA, Y. NAKAI, T. OHTA, T. M. SAITOH, H. M. WANG, G. R. YU, Y. P. ZHANG and F. H. ZHAO: AsiaFlux Workshop 2011: Bridging Ecosystem Science to Services and Stewardship, Johor Bahru, Malaysia, 2011

“Spatial and temporal patterns of the carbon budget in Asia and the uncertainty caused by different gap filling procedures”

3) N. SAIGUSA: GEO Grid Workshop, Sapporo, Japan, 2011

“Integrative use of AsiaFlux network observations for continental-scale estimates of carbon budget”

4）林真智、三枝信子、小熊宏之、山形与志樹：第123回日本森林学会大会(2012)「ICESat/GLASデータを利用した樹高計測」

5）林真智、三枝信子、小熊宏之、山形与志樹、鷹尾元：日本リモートセンシング学会第52回（平成24年度春季）学術講演会(2012)

「ICESat/GLASデータを利用した2004年台風18号の風倒木被害の解析」

6) M. HAYASHI, N. SAIGUSA, H. BAGAN, Y. YAMAGATA, H. BORJIGIN and R. SUZUKI: ForestSAT 2012, Corvallis, USA, 2012

“Development of the forest biomass map using airborne LiDAR data in Yokohama City, Japan”

7) M. HAYASHI, N. SAIGUSA, H. OGUMA, Y. YAMAGATA and G. TAKAO: ForestSAT 2012, Corvallis, USA, 2012

8) M. HAYASHI, N. SAIGUSA, H. OGUMA, Y. YAMAGATA, N. SUGIMOTO, G. TAKAO, H. SAWADA, K. MIZUTANI and K. ASAI: SPIE 2012 Asia-Pacific Remote Sensing, Kyoto, Japan, 2012 "Measuring forest canopy height using ICESat/GLAS data for applying to Japanese spaceborne LiDAR mission"

9) N. SAIGUSA, A. ITO and Y. YAMAGATA: The 5th GEOSS Asia-Pacific Symposium, Tokyo, Japan, 2012

“Integrating ground observation, satellite remote sensing, and terrestrial ecosystem model for future forest carbon monitoring systems”

10) N. SAIGUSA, S-G. LI, H. KWON, K. TAKAGI, L.-M. ZHANG, R. IDE and M. UEYAMA: The 55th Symposium of the International Association for Vegetation Science, Mokpo, Korea, 2012 "Carbon budget estimations based on AsiaFlux Network observations"

11）林真智、三枝信子、小熊宏之、山形与志樹、鷹尾元:第124回日本森林学会大会(2013)「ICESat/GLASデータを利用した北海道の森林バイオマス分布の計測」

12) M. HAYASHI, N. SAIGUSA, H. OGUMA, Y. YAMAO, Y. YAMAGATA and G. TAKAO: International Symposium on Remote Sensing (ISRS) 2013, Narashino, Japan, 2013
“Forest biomass observation in Hokkaido using ICESat/GLAS data”

13) M. HAYASHI, N. SAIGUSA and Y. YAMAGATA: The 4th International Workshop on Wild Fire and Carbon Management in Peat-Forest in Indonesia, Palangka Raya, 2013

“Forest resources estimation using satellite laser altimetry over Kalimantan Island”

14) M. HAYASHI, N. SAIGUSA, H. OGUMA, Y. YAMAO, Y. YAMAGATA and G. TAKAO: 2013 AGU Fall Meeting, San Francisco, USA, 2013

“Applying ICESat/GLAS data to estimate forest aboveground biomass on Hokkaido, Japan”

15) R. HIRATA, A. ITO and N. SAIGUSA: AGU 2013 Fall Meeting, San Francisco, USA, 2013 "The impacts of disturbance on the spatial and temporal variations of carbon balance in forest ecosystems on Hokkaido, Japan"

16）平田竜一、伊藤昭彦、三枝信子：日本生態学会第60回大会(ESJ60)（2013）「観測およびモデルを用いた北海道の森林炭素収支に対する攪乱の影響評価」

17）平春、林真智、三枝信子、山形与志樹：日本写真測量学会平成25年度年次学術講演会(2013)「ALOS/PALSARデータを用いた森林バイオマスのマッピング手法の検討」

18）三枝信子：地球温暖化観測推進事務局／環境省・気象庁主催 平成25年度ワークショップ「陸域における炭素循環及び生態系・生物多様性観測の最近の動向」（2013）「陸域生態系の長期観測を通して推進する分野間連携研究とその人材育成」

20) N. SAIGUSA: Task CL-02 Working Meeting “Global Carbon Observations and Analysis”, Geneva, 2013

“Monitoring of greenhouse gas concentrations and their surface fluxes in the atmosphere, ocean, and terrestrial biosphere in Asia and the Pacific regions”

21) N. SAIGUSA: Synthesis Workshop on the Carbon Budget and Forest Ecosystem in the Asian Monitoring Network – The 20th Anniversary of the Takayama Site-, Takayama, Japan, 2013 "Impact of meteorological anomalies on forest productivity: from Takayama Site to Asia"

22) N. SAIGUSA, R. SUZUKI, T. HIYAMA and K. HAYASHI: Third International Symposium on the Arctic Research (ISAR-3) Tokyo, Japan, 2013

“Cross-disciplinary research collaboration for early detection of biological feedbacks”

23) N. SAIGUSA: The 6th GEOSS Asia-Pacific Symposium, Ahmedabad, India, 2013 "Integration of satellite, in-situ and model"

24）林真智、三枝信子、小熊宏之、山形与志樹：日本森林学会2014年大会（2014）

「衛星LiDARと衛星画像とを利用した北海道の森林バイオマス推計」

25) 平田竜一、高木健太郎、伊藤昭彦、平野高司、三枝信子：日本農業気象学会2014年度全国大会 (2014)

「気候変化および攪乱が森林の炭素収支に与える影響」

## （3） 出願特許
特に記載すべき事項はない。

（４）シンポジウム、セミナーの開催（主催のもの）

特に記載すべき事項はない。

## （５）マスコミ等への公表・報道等

特に記載すべき事項はない。

(6) その他

特に記載すべき事項はない。

### 8. 引用文献

特に記載すべき事項はない。
（３）生態系機能の広域評価のための衛星リモートセンシングに関する研究

（独）海洋研究開発機構

地球環境変動領域 物質循環研究プログラム 鈴木 力英・小林 秀樹

<研究協力者>

国連大学

サステイナビリティ高等研究所 Ram Avtar

（独）海洋研究開発機構

地球環境変動領域 物質循環研究プログラム 谷垣悠介（平成24～25年度）

平成23(開始年度)～25年度累計予算額：30,718千円

（うち、平成25年度予算額：9,119千円）

予算額は、間接経費を含む。

## [要旨]

気候変動対策と生物多様性保全の両者のトレードオフ関係を統合的に評価するためには、広域の診断的な評価手法の開発が必要である。リモートセンシングデータで広域の森林機能を評価することは、気候変動対策や生物多様性保全を評価する上から、その意義は大きい。一方で、衛星データは、空間分解能や観測頻度の制約などが指摘されており、これらの制約の中で観測データをどのように有効活用していくかという視点での研究開発が必要である。本研究では、天然林や湿地林からオイルパームプランテーションへの土地利用改変が急速に進むマレーシアのサラワク州（ボルネオ島）、木材資源の有効活用や流域レベルでの炭素循環評価のテストサイトとして北海道の釧路川流域圏、都市化が進んでいる地域として横浜市の3地域を研究対象とした。調査の結果、熱帯地域の様々なSAR画像の比較により、ALOS/PALSARのHV偏波を用いることでオイルパームプランテーションの分布とその林齢を3段階（young, medium, old）で大まかに評価することが可能となった。また、今後、増加が予想される山岳地域のプランテーション開発に対応して、急峻な地形におけるオイルパームプランテーションの抽出手法についても検討を行い、PALSARデータを用いて適切な閾値を組み合わせ決定木法で分類することで、プランテーション地域の抽出が可能であることが明らかとなった。釧路川流域圏では山岳地域を含む複雑地形が混在するが、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。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調査が展開できる。

[キーワード]

衛星リモートセンシング、地上部バイオマス推定、土地被覆分類、オイルパーム抽出、葉面積指数
### 1. はじめに

気候変動対策と生物多様性保全の両者のトレードオフ関係を統合的に評価するためには、問題の所在が明らかな対象地域で緻密な評価を行う必要があると同時に、広域の診断的な評価手法の開発も必要である。例えば、森林減少と劣化の抑制による排出削減(Reducing Emissions from Deforestation and Forest Degradation in Developing Countries Plus:REDD+)のMRV(Measuring Reporting and Verification)では、州・県単位から国単位の森林減少・劣化を評価するために、IPCCのガイドライン¹をもとにした地上ベースのインベントリデータと衛星データの複合利用が推奨されている²)。また、急速に経済発展するアジア地域や地球規模での炭素循環過程の評価を行うためには生態系モデルや統合評価モデルの構築、地上観測サイトのネットワーク化と観測プロトコルの共通化に加えて、これらの手法の入力値やスケールアップデータとなる衛星プロダクトの開発が必要不可欠である。近年は生物多様性・保全に関連した分野でも生態系サービスの総合評価モデルを用いた評価手法が構築されつつあり、これらのモデル予測の基盤となる空間情報の集約は喫緊の課題となっている。気候変動対策や生物多様性の保全以外にも樹木は単に山林としてではなく、都市やその郊外では、公園などの緑地や大通りの街路樹としても存在し、地域住民に憩いの場を提供する（文化的サービス）とともに、防災機能、アメニティ機能、レクリエーション機能、生態系保全機能、教育機能（環境教育、伝統文化教育機能）など多面的な価値を提供する³）。このようなことから、リモートセンシングデータで広域の森林機能を評価することは、生態系サービスを評価する上からも、その意義は大きい。一方で、衛星データは、空間分解能や観測頻度の制約、また特に光学センサーの場合には、被雲率の高い地域（熱帯地域など）での観測の難しさなどが従来から指摘されており、これらの制約の中で観測データをどのように有効活用していくかという視点での研究開発が必要である。こうした背景を踏まえ、本研究では、生態系機能の広域評価のための指標を抽出する手法開発を目的とし、その中でも特に、天然林や湿地からオイルパームプランテーションへの土地利用改変が急速に進むマレーシアのサラワク州（ボルネオ島）、木材資源の有効活用や流域レベルでの炭素循環評価のテストサイトとして北海道釧路川流域の2地域を研究対象とした。また、ボルネオ、釧路川流域の2地域に加えて大都市圏の緑地（神奈川県横浜市）の炭素貯蔵機能およびヒートアイランド緩和などの環境調節機能評価への将来的な応用を見据え、緑地のデータ収集を進めた。このデータは、今後サブテーマ2と共同で航空機LiDARデータによる樹高推定手法とそのデータの活用法について検討するために利用される。

## 2 ．研究開発目的

本研究では、生態系機能の広域評価のための衛星リモートセンシング手法の開発を目的とし、その中で、オイルパームプランテーションの抽出を含む土地利用の改变のモニタリング手法の開発、森林の地上部バイオマスの評価手法の開発、森林の炭素吸収能評価のための重要な生態系パラメータである葉面積指数に着目し、マレーシアのサラワク州、北海道の釧路川流域圏、神奈川県横浜市で調査・研究を実施した。熱帯地域に属するマレーシアのサラワク州では、被雲率が高く光学センサーの観測頻度に制約がある。こうしたことから、従来の光学センサーを用いた土地被覆改変のモニタリングに加えて、能動型マイクロ波センサー（合成開ロレーダー、SAR）の有効
利用が必要不可欠である。特に、近年は異なる空間分解能、観測波長、多偏波観測データの利用が可能となっている。このため、これらのセンサーの複合利用による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、および急峻な地形における地形の影響の除去手法の開発を行う。また釧路川流域圏では、主に上・中流域における森林分布の変容の評価、木材資源（バイオマス）の定量化や炭素吸収機能評価のための生態系パラメータ推定を研究目的とした。なお、日本国内では衛星リモートセンシング手法を利用しなくても国や自治体から十分な国土基盤情報を収集することが可能である。しかし、本サブテーマでは、開発した手法を国土基盤情報が整備されていない（もしくは十分な精度が担保されていない）地域へ適用することを念頭に、衛星データを主体とした解析手法を開発することを目的とした。神奈川県横浜市では生態系機能評価の指標となり得る生態系パラメータとして緑地の樹高分布に着目し、航空機LiDARデータによる横浜市の緑地の高精度な樹高分布評価・検証のための現場データの収集を行った。収集されたデータはサブテーマ2へ提供し、航空機LiDARデータによる樹高推定に利用した。

## 3 ．研究開発方法

## （１）マレーシアの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

人工衛星「だいち」ALOS(Advanced Land Observing Satellite)はJAXAが打ち上げた衛星であり、2006年から2011年まで稼働した。PALSAR(Phased Array type L-band Synthetic Aperture Radar)はLバンドマイクロ波合成開ロレーダーである。ALOSのPALSARの衛星データのプロダクトである、PALSAR Global Mosaic（以下、PGM）はレーダー波を用いた衛星画像から急峻な複雑地形に起因するノイズ（地形ノイズ）を低減した衛星データセットの一つであるが、地形ノイズを低減する際に用いた地形データの空間解像度が荒いために地形ノイズが除去しきれていない場所が存在する。本研究では、このPGMのうち、地形ノイズの影響が残る場所（図(3)-1）のPGMを用いた教師付き分類によるオイルパームプランテーションのマッピングの精度を検証した。研究対象地として、PGMで地形ノイズが多分に残りかつオイルパームプランテーションや都市域、森林等の一般的な土

図(3)-1 波状の地形効果が残る森林でのPALSAR Global Mosaicの画像(©JAXA)。

地被覆が多数存在する、ボルネオ島サラワク州周辺を選定した。本研究で使用したデータは2009年6月20日から10月19日にかけて複数回に分けて取得されたALOS/PALSARの衛星画像から得られたPGMの水平・垂直偏波モード(HV)と水平・水平偏波モード（HH）の衛星画像、Google Earthのリモートセンシング画像および道路と河川のベクターデータ、現地の実情に詳しい研究者へのヒアリングの結果、現地調査の結果である。教師付き分類に向けて、まずPGMの画像取得日の前後の時期において、目的の土地被覆が変化していない
ことをGoogle Earthの画像から確認できる場所のみにおいて、各土地被覆カテゴリーのトレーニングエリアを設定し、精度検証地の土地被覆図を作成した。この選定作業によって、PGMに写っている土地被覆をGoogle Earthの画像から正しく推測できる可能性を高めた。土地被覆図の作成で区別したトレーニングエリアの土地被覆はオイルパームプランテーション、その他の耕作地、森林、都市域、海、川、草地、大型の建物の計8種類であり、精度検証地の土地被覆はオイルパームプランテーション、その他の土地被覆、解析対象外の計3種類である。解析対象外とした場所は、PGMの画像取得日の前後いずれかの時期に取得されたGoogle Earthの画像で雲やヘイズ、粗い空間分解能、局所的な土地被覆の変化が認められたために、PGMに写っている土地被覆をGoogle Earthの画像から推測できない、と判断された場所である。土地被覆図を作成する際はGoogle Earthのベクターデータである河川データや道路データをオーバーレイした際に20m以上ズレが確認できるGoogle Earthの画像は使用対象外とした。土地被覆の判読に際しては、Google Earthのデータのほか、現地調査結果や現地の実情に詳しい研究者へのヒアリングの結果を併用した。Google Earthの画像からオイルパームプランテーションかそれ以外かを判断する際は、必ずオイルパーム特有の放射状の枝葉の構造を判断の手掛かりとしたため、必然的にオイルパームプランテーションの土地被覆図を作成した場所のPGMは画像取得の前後の両時期にGoogle Earthの画像において、オイルパームの枝葉の放射状の構造が確認できるほどの高い空間分解能（地上分解能約50cm以下）の画像が存在することになる。なお、教師付き分類用のモデルのオーバーフィッテイングを極力避ける目的でトレーニングエリアと精度検証地は互いが重ならないように隔離した。また、トレーニングエリアと精度検証地はPGMで地形効果が残る場所を多く含むように設定した。さらにPGMから地形やスペックルノイズの悪影響を除去するために、以下に述べるローパスフィルターと、ローパスフィルターによって失われる重要なテクスチャー情報を利用するためのハイパスフィルターをPGMに適用した。使用したローパスフィルターは、フィルター適用後の画像のピクセル値として、同じ位置のフィルタ適用前の画像のピクセルから半径Nピクセル以内の近傍ピクセルの平均を使用する局所統計フィルタである。本研究におけるハイパスフィルターはローパスフィルターの平均を標準偏差に置き換えた局所統計フィルタである。Nは1、2、4、8、12、16、24、32ピクセル（1ピクセルの幅は約10m）の8種類とした。この他にフィルターの半径Nとフィルタの統計（平均か標準偏差）が同一のフィルタを適用した後のPGMのHV、HH偏波の衛星画像に対して、偏波HVのピクセル値を偏波HHのピクセル値で割った商を新たなピクセル値とした衛星画像を作成した。この割り算により新たに、2（フィルタの統計の種類）×8（フィルタのNの種類）=16種類の画像情報を作成した。

以上で得られた、ローパスフィルター処理後のHH、HV偏波のPGMが計16種、ハイパスフィルター処理後のHH、HV偏波のPGMが計16種、割り算を経たPGMが計16種類で合計48種類のPGMの処理結果を説明変数に、土地被覆カテゴリーを目的変数に設定して教師付き分類用のモデルである決定木を作成した。決定木の作成には、重み付きCART(Breiman et al. 1984) $ ^{4)} $ のアルゴリズムとトレーニングエリアから得たトレーニングデータを利用した。得られた決定木と計48種類のPGMの処理結果から土地被覆図を作成し、オイルパームプランテーションとその他の2つに土地被覆カテゴリーを再統合することで最終的なオイルパームプランテーションの分布図を得た。得られたオイルパームプランテーションの分布図に対して精度検証地の土地被覆図を真値として比較することでerror matrixを作成しカッパ（κ）係数(Cohen 1960) $ ^{5)} $ を算出した。
## 2 ）複数センサーの利用によるオイルパーム抽出とその生育ステージの推定

サラワク州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評価のために、多波長・多偏波SARデータの解析を行った。利用した衛星データはドイツの宇宙機関DLRによって運用されているTerraSAR-X（XバンドSAR、HH偏波のみ）（2011年観測）、カナダのMacDonald、Dettwiler and Associates社によって運用されているRadarsat-2（多偏波CバンドSAR）、（2012年観測）、およびALOS PALSAR（多偏波Lバンド）（2009年、2010年観測）である。本研究では、SARデータの観測における土壌水分の影響を最小化するために、乾季の衛星データを取得した。また、オイルパームプランテーションの長期的な変化の把握およびSARによる開発手法の検証のために、アメリカ地質調査所が公開するLandsatデータを2000-2011年まで収集し（http://glovis.usgs.gov/）、画像の目視解析によってオイルパームへの改変地域の抽出を行った。取得したSAR画像については、以下のように処理を行い解析に利用した。まずRadasat-2のSAR画像は、スペックスノイズフィルタリング、放射補正、幾何補正を施し規格化後方散乱断面積（NRCS、normalized radar cross section）を算出した。TerraSAR-Xに関しては、以下の式でNRCSを算出した。

$$ \sigma^{\circ}=\left(K_{\mathrm{s}}\mathrm{~x~}\mathrm{~}D N^{2}\mathrm{~-~}N E B N\right)\mathrm{~x~}\sin\left(\mathrm{~}\theta\right) $$

この計算式には、レーダーの入射角の影響と補正係数 $ K_{s} $ が考慮されている。最終的にNRCSは以下の式で与えられる。

$$ \sigma^{\circ}=10\mathrm{~x~}\log10\left(\sigma^{\circ}\right) $$

さらに、スペックルノイズを補正するために、3x3、5x5ピクセルのウインドウでFrost filterを適用した。PALSARデータは、以下の式でNRCSを算出した。

$$ \sigma_{\mathrm{HV}}^{0}=10\times\log_{10}\langle DN_{\mathrm{HV}}^{2}\rangle-83.0 $$

$$ \sigma^{0}_{HH}=10\times\log_{10}\langle DN_{HH}^{2}\rangle-83.0 $$

さらにPALSARデータは、5x5のウインドウでFrost filterを適用し、スペックルノイズを低減させた。

## （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

土地被覆図は、将来の土地利用シナリオ予測のベースラインデータとして、また森林バイオマス・葉面積指数の推定を行うための森林域の抽出などに利用される重要な基盤データである。釧路川流域圏では、既に自治体の作成した流域レベルの詳細土地利用図（2004年作成）が存在するが、頻繁なデータ更新のためには衛星・航空機リモートセンシングデータの利用が望まれる。本研究では、国土基盤データが必ずしも十分に存在しない国・地域へも適用可能な手法開発を目指し、現場データにできるだけ頼らない高精度土地被覆図の作成と検証を行う。土地被覆図作成のために用いた衛星データは、1990年6月のLandsat-5データと2010年8月/2011年8月のASTERデータ