Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
ることとなった。

### 4. その他の地域

## 「2006年日豪交流年」関連事業 < オーストラリア >

日豪のアーティスト、キュレーター、研究者等が共同作業を重ねて日本の現代美術を紹介した大型日本現代美術展「Rapt！」展をはじめ、巡回展「90年代の日本の絵画展」・「手仕事の形」展、巡回日本映画祭等、計36件の文化事業を実施または助成した。

特に、シドニー日本文化センターによる日本文化紹介キャラバン「ワンダーバス・ジャパン2006」をクイーンズランド州6都市へ2週間にわたり巡回させ、のべ8千人以上の観客を動員し、各地で大きな反響を得た。

また、日本とオーストラリアがアジア大洋州地域で果たすべき役割を「人権」、「平和維持構築」、「人道支援」、「メディアの役割」の4テーマから討議する連続公開フォーラム「日豪フォーラム」をマコーリー大学との共催により実施した。講演者に明石康・元国連事務次長をはじめとする国際的にも著名な日豪の有識者を招いたこともあり、のべ1,000人以上の聴衆を得た。

更に、「日豪マリンフォーラム」を日本において開催し、海洋資源の研究開発と保護において独自の実績を持つ日豪両国の専門家による非公開会議及び公開フォーラムを実施した。

以上
## 平成18年度 主要な事業の成果
## 業務運營

## 効率化に向けた取組

☐ プログラムの数を平成14年度223から平成18年度82まで63％削減。1割削減という中期目標を大幅達成。

☐ 一般管理費について、国内事務所借料の及び海外事務所借料の削減、人件費の削減等により平成14年度比10%（476百万円）削減の中期目標を達成。

☐ 運営費交付金を充当して行う業務経費について、毎事業年度1%以上の削減を行なう中期目標のもと、平成18年度は173百万円（△1.8%）の経費削減を達成。

資金の運用について、米国債の運用を継続した結果、19.87億円（17年度比で1.95億円増）の運用収入があった。また、自己収入については、日本語能力試験受験料や入場料等の見直しを行った結果、当初計画に対し1.00億円の増収となった。

18年12月から新給与制度を導入し、役職員給与の引下げ(本棒の役員△7,65%、職員平均△5.8%の下方改定)、等級職階制の改定、管理職数の削減などにより、人件費の節減を進めた。
## 外交上のニーズに対応した事業展開

2006年日豪交流年に協力し巡回展90年代の日本の絵画展・手仕事の形展（約26,000名入場、報道27件）Rapt！展（報道約90件）巡回日本映画祭等計36件の交流事業を、オーストラリアの各地で実施または助成。

## 日本の文化芸術情報の発信を通じた民間レベルの幅広い交流の推進

日本の舞台芸術を紹介するウェブサイトPerforming Arts Network Japanの年間訪問者数は約27.4万人で、毎日平均750人がアクセス。

## ポップカルチャーを通じた日本の魅力の発信

29カ国33の海外放送局に日本のテレビ番組等を提供。近年、日本のアニメに対する関心が高まっていることを踏まえ、「ちびまる子ちゃん」(ベトナム)、キャプテン翼」(イラク)などを新たに提供。アニメを通じて若者層に広範に日本の魅力をアピール。

☐ 海外数67カ国で119の日本映画祭・上映会を実施または助成。また、基金本部フィルム・ライブラリー所蔵261作品が53カ国・100都市で、延べ1,275回上映された。

## 多様な芸術交流事業の推進

☐ 国際交流基金が把握しているだけで、主催事業において、海外展2件で入場2万人・報道190件、国際展「ベネチア・ビエンナーレ建築展日本館」に6万人入場・報道43件、巡回展64カ国・123件で入場28万人・報道592件、国内展3件で入場者4万9千人・報道161件、海外公演35件で6万4千人入場、国内公演2件で2,320人入場、海外日本映画上映会58件で報道6,429件、国内映画祭6件で入場者9,500人・報道2,284件。
## 海外における日本語教育、学習への支援

## 日本語教育の標準化モデルの策定

日本語教育を戦略的に推進していくためには、日本語学習の体系化、標準化、共通化が不可欠となり、平成17年度より日本語教育スタンダード(仮称)開発に着手。平成18年度は、国際ラウンドテーブルの成果取り戻とめ及び日本語能力試験の抜本的改訂作業を開始した。（平成21年度までに完成・公表予定）

## 国・地域ごとの現状を踏まえた日本語教育の推進

既に大学レベルの日本語教育が充実している米国では、平成19年よりAP (Advanced Placement)テスに日本語が加えられることになった。初等中等教育における日本語教育を推進するため、高校生を対象とする大学単位認定・習熟度測定試験・コースへの日本語テスト導入を3年間支援。

## 世界における日本語学習への一層の関心の高まりに対応した事業展開

☐ 海外45力国、124都市で日本語能力試験を実施、昨年度比24%増の314,909人が受験 (台湾を除く海外分)。

☐ 日本語教育国別情報」等の海外日本語教育に関するホームページに約551万件のアクセスがあった。

☐ 特に、国内外の日本語教育専門家向け みんなの教材サイトの登録者数は昨年度比12,454名増の約32,000人に達しており 関係者の活発な情報交換が行われた。

☐ 海外の日本語学習者の半数以上が中等教育機関在籍者であることを踏まえ、若手俳優とアニメーションを駆使したテレビ放映用日本語講座「エリが挑戦！にほんごできます」を開発、放映開始。

## 拠点機関の強化、海外日本語教師に対する研修実施

☐ 海外のべ40カ国117ポスに日本語教育専門家・ジュニア専門家を派遣、海外のべ50機関で海外日本語講座の謝金給与助成を実施。

☐ 日本語国際センターにおいて、のべ420人の海外日本語教師等に対する研修を実施。

✿ 関西国際センターにおいて、海外の外交官、公務員、司書、研究者等のべ427人に、専門日本語研修を実施。
## 海外日本研究及ひ知的交流の促進

## 海外日本研究の促進

米国、中国、ロシア、カナダなどのベ195名の研究者にフェローシップを供与し訪日研究の機会を提供。

☐ 中国教育部との協定に基づき実施している北京日本学研究センター事業として、北京大学及び北京外国語大学等に、計30名の教授派遣、46名の訪日研修、8件の研究事業等支援を行った。

☑ 世界の日本研究者の研究ネットワークを推進する基金のウェブサイト Japanese Studies Network Forum は、各国の日本研究最新動向を紹介、年間アクセス件数は16万件を越えた。

☐ 海外における日本研究を促進するため、16カ国に18名の客員教授を派遣、8カ国17機関を拠点機関として助成、5カ国7ポストの日本研究に関する講師等スタッフポスト新設を助成、21カ国50件の共同研究・会議等のプロジェクトを支援、76カ国165機関に対して図書を寄贈。

## 知的交流の促進

18年4月に「日中交流センター」を開設し、中国の高校生招聘事業（77名）、日中市民交流担い手ネットワーク事業を実施。中国国内拠点の設置運営を準備。

日本と海外の知的交流・対話を進めるため、アジア・大洋州諸国との知的交流のために52件、欧州・中東・アフリカ地域諸国との知的交流のために28件の国際会議を開催又は支援。また、米国とは、知的交流事業36件、市民交流事業48件をそれぞれ開催又は支援。

日本と海外の知的交流・対話を担う次世代リーダー育成を主たる目的として様々な分野のフェローシップを実施。特に、日米両国におけるグローバルな課題解決を担う人材を育成するため、14名に安倍フェローシップを供与した。また、欧州・中東・アフリカ地域を対象に知的交流フェロー15名を招聘した。
## 国際交流情報の収集・提供、国際文化交流担い手への支援等

18年4月に、日本研究情報、国際文化交流に関する情報を総合的に提供する『FICライブラリ』とイベントスペース『FICコモンズ』を開設した。

☐ 国際交流基金ウェブサイトを運営し 国際交流全般及び国際交流基金に関する各種情報を提供した。18年度には、年間目標数100万件を大幅に上回る276万件のアクセスがあった。また、基金事業を動画で紹介する動画スクエアをウェブサイトに開設し38本の映像を掲載した。

☐ 国際交流基金の活動をきめ細かく広報するため、メールマガジンを日本語51回・英語21回配信、プレスリナスを年間99本配信した。さらに若手職員が国際交流基金の活動を紹介するプログラムを運営し、一日平均250件のアクセスがあった。

新たな会員制度「JFサポーターズクラブ」は、会員数が15年度172名から18年度1,177名と倍増加。また、基金事業への参加や入場料割引など、各種特典の充実に努めた。

☐ 海外19都市の海外事務所の図書館に、22万人の来館者があ1日本関連図書約15万件の貸出しを行った。また、5万3千件以上の照会回答をおこなった。

✿ 各海外事務所が現地語で解説しているホームページに、合計585.5万件以上のアクセスがあった。
## 中国・韓国を中心とした東アジア域内の対話・交流・協働の推進

## 日中交流センターの開設

18年4月に「旧中交流センター」を開設し、中国の高校生招聘事業、日中市民交流担い手ネッドワーク事業を展開。中国国内拠点の設置運営を準備。(19年4月に成都にて最初の拠点ふれあいの場」オープン)

☐ 特に、18年度は、77名の中国の高校生を長期短期で招聘し、日中両国のメディアで87件もの報道が出る等、注目を集めた。

## 韓国との交流・対話の推進

☐ 中長期的な日韓文化関係の改善発展を視野に、基金は両国の人的交流やネットワーク形成に重点を置いた、対韓国事業「日韓文化交流5カ年計画」(平成18年度～)を策定。

✿ 同計画に即して、中堅指導者交流事業 3件）、地方への事業展開強化（12件）、日韓交流ネットワーク構築事業（4件）などの新たな試みの事業を実施した。

## 東南アジア諸国との交流・対話の推進

2007年の日本・タイ修好120周年、日本・マレーシア国交樹立50周年を記念して、それぞれのオープニングに和太鼓グループ東京打撃団91太鼓を派遣し、タイ、マレーシア等3カ国4都市で公演を行った(約6,500人入場)。
## 国内向什事業

## アラブ映画祭2007」

アラブ映画祭2007を開催し、アラブの映画を日本に紹介した(入場者計3,780人、報道件数89件以上)。NHK-BS放送で特集も組まれる等、大きな反響を得た。

## 中東・中央アジアの舞台芸術公演

✿ 東京国際芸術祭と連携し、ウズベキスタン、チュニジア・レバノの現代演劇公演を実施した (入場者計2,320名、日本経済新聞「文化往来」欄や演劇誌を含めて多数の報道。)。

## 市民青少年交流事業を通じた国内における異文化理解の推進

アジア、中東、中南米地域などに対する異文化理解の促進のため、異文化理解講座 3期12講座、950名参加）、「中東・イスラム理解セミナー（2件、340名入場）」、「アジア漫画展（国内7都市開催、4,799名入場、報道83件）」、開高健記念アジア作家招聘（1件、150名入場）などを実施。
A-0801 グローバルな森林炭素監視システムの開発に関する研究

（２）時系列SAR解析による森林減少・森林劣化抽出に関する研究

独立行政法人宇宙航空研究開発機構

地球観測研究センター 島田政信

$$ < 研究協力者 >\quad 宇宙航空研究開発機構地球観測研究センター \quad 磯口治 $$

平成20～22年度累計予算額：20,300千円（うち、平成22年度予算額：6,300千円）

予算額は、間接経費を含む。

[要旨] L-band SAR (PALSAR) を用いた上記研究を平成20年度から平成22年度の3年間にわたって実施し、1）森林減少解析の為のPALSARデータセットの作成とサブグループ1への提供、2) L-band 航空機搭載合成開ロレーダ（以下、Pi-SAR-L）の傾斜補正画像を用いた森林バイオマスと後方散乱係数の関係の導出、3) 傾斜補正画像を用いたインドネシアにおける森林劣化の抽出の準備解析を行った。テストサイトとして、1) はカリマンタン島内とシベリアの一部を、2) は苫小牧サイトを用い、3) は中央カリマンタンを用いた。特に、1) のサイトについては毎年度約50シーンの勾配補正済みデータセットを作成した。苫小牧サイトは、地上データがサブテーマ4により収集されており、PALSARと感度の良いPi-SAR-Lも併用してL-band SARと森林バイオマスの関係、勾配補正の感度、偏波依存性等を調べた。その結果、1) 勾配補正はSARが地表形状から受ける変動を効果的に補正できること、2) 苫小牧ではバイオマス量が60トン／Hha当りで後方散乱係数が飽和すること、3) 後方散乱係数は、HH＞VV＞HVの順に大きいこと、4) 台風による倒木、間伐により後方散乱係数は減少することがわかった。これらは、常識的な結果であるが、本研究により定量的な結果を得ることができ今後の森林研究にL-Band SARが効果的に使用できることが確認された。

[キーワード] ALOS、PALSAR、森林減少、バイオマス、Pi-SAR-L

### 1. はじめに

平成20年度からの3年間の研究として、ALOS-PALSARやPi-SAR-L等L-band SARと森林のバイオマス量の関係の導出、森林伐採地検出感度の有無について実データを用いた評価を行った。初年度は、レーダ散乱と森林・非森林の見え方、特にブラジルを例にとり定性的な検討を行った。平成21年度は、地上データが豊富に揃い、かつ、PALSARよりも高分解能のPi-SAR-Lのデータの整った苦小牧のテストサイトに焦点を絞り、森林バイオマスとレーダ散乱の関係の導出と勾配補正の効果についての検討を進めた。その結果、バイオマスとPi-SAR-L/PALSARの散乱特性をつかむことができた。しかしながら、結果についてはややばらつきが大きいという難点とPALSARは苦小牧のテストサイトを扱うには分解能が大きすぎるという難点がみられた。最終年度は、この結果をより明瞭なものとするために、Pi-SAR-Lを用いた苦小牧データの再解析に焦点を絞った。留意点としては、データの平均取り方と異常点の除去である（急峻な勾配を含む箇所は平均から除外した。また、平均個数は40m程度の四方に広げデータのばらつきを下げた）。
従って、平成22年度の作業内容として、以下の2項目を設定した。

（１）森林減少解析の為のPALSARデータセットの作成：カリマンタンの森林減少解析の為に、テストサイト近辺を勾配補正したデータセットを作成する（ただし、このデータセット作成に関わる技術は宇宙航空研究開発機構（JAXA）がすでに取得した画像処理技術を使用する。なお、サイトについてはサブチーム１がシベリアを希望した為にシベリアサイトに変更した）。

（２） PALSARの傾斜補正画像を用いた森林評価：山岳地帯のSAR画像が地形勾配の影響を受け、後方散乱係数が変動し、高精度の分類には勾配補正が必要なことが以前から各種論じられてきた。平成21年度は、地形勾配を補正した後方散乱係数を用いて、この補正を苫小牧で PALSAR/Pi-SAR-Lを用いて実施した。平成22年度は、さらに、別途開発した散乱係数（ガンマノート、gamma-naught、γ⁰）を導入して再解析を実施し、バイオマス量と後方散乱係数の関係、台風による森林倒壊との関係、間伐との関係、雪との関係、について解析を行った。

前後するが、近年の研究で天候や昼夜の別無く観測できるL-band合成開ロレーダデータが森林情報と高い相関を持つことが明らかになり、森林域では大きな後方散乱係数（-7.5dB）を維持すること¹）、森林伐採後は後方散乱係数が-10dB以下に小さくなること、観測機器であるPALSARが高精度のラジオメトリック観測精度と幾何学的精度を併せ持つこと²、³）、さらには、JAXAは2002年からALOS/PALSARを用いた森林観測研究プロジェクトを実施し各種成果を出してきたこと⁴）等が本研究に関係したものであり、森林に関する情報を多く提供する。平成20年度はカリマンタンサイトに対する1994年からのL-band SAR信号の時系列変化を調査し、森林の減少状況を定性的に評価した。

### 2. 研究目的

1）PALSARの時系列データを用いて森林減少を抽出すること。2）勾配補正を行ったSAR画像の反射強度の変化から森林減少を抽出すること。3）さらには森林の時間的な変化がPALSARデータを用いて把握できるかどうかを調べることを掲げた。

## 3 ．研究方法

## （１）森林減少解析の為のPALSARデータセットの作成

本研究課題内で設定された領域について、JERS-1 SARのデータセットと2006年からのPALSAR観測データを処理し、チーム内に提供する。2006年以降、夏期はPALSARのFine Beam Dual (FBD) (HH+HV)で、雨期はFBS (HH)でデータを取得しており、可能な限り同一偏波情報での時間変化を表示する。

## （２）Pi-SAR-Lの傾斜補正画像を用いた森林評価

Pi-SAR-L画像（振幅情報）の明るさが観測対象物の勾配によって変わることがこれまでの研究で知られており、補正の効果および勾配補正後方散乱係数とバイオマスの関係を抽出し、それを評価した。評価場所は、北海道苫小牧を用いた。
（３）L-band SAR画像の時系列変化

JERS-1 SARとALOS/PALSARを用いて1994年からの時系列変化のモニターを行い、森林減少がSARによりどのように見えるかを定性的に評価した。

## 4 ．結果・考察

（１）森林減少解析の為のPALSARデータセットの作成

作成地域、作成方法、処理パラメータ等を以下にまとめる。また、表1に使用したデータ一覧（平成22年度分）を示す。平成22年度分の処理総数は49シーンを数えた。また、図1にテストエリアを示す。図2にエリア毎の時系列データを示す。

作成地域 シベリア領域（計49シーン）

2006年 1エリア（3シーン）

2007年 4エリア（23シーン）

2008年 4エリア（23シーン）

作成方法 処理ソフト

再生、オルソ処理： SIGMA-SAR(2010年1月19日01版)

モザイク処理：SIGMA-MOSAIC(2010年2月2日01版)

処理パラメータ

スペーシング：12.5m

斜面勾配補正：あり

リサンプリング法：バイリニア

参照DEM：SRTM-3

地図投影：等緯度経度図法

画像の向き：Geo-code

表1：処理したデータリスト一覧.

No.	Date of acquisition	FBS/FBD	Scene ID	Path
1	2007/6/29	FBD	ALPSRP076091140	508
2	2007/7/11	FBD	ALPSRP077841130	506
3	2007/7/11	FBD	ALPSRP077841140	506
4	2007/7/16	FBD	ALPSRP078571140	509
5	2007/8/2	FBD	ALPSRP081051120	510
No.	Date of acquisition	Path/Row	Scene ID	6	2007/8/2	FBD	ALPSRP081051130	510
1	1995/5/27	187/203	J1SAR19950527M08120202187203	7	2007/8/2	FBD	ALPSRP081051140	510
2	1995/8/23	187/203	J1SAR19950823M08129003187203	8	2008/7/1	FBD	ALPSRP129771140	508
3	1996/8/9	187/203	J1SAR19960809M08164202187203	9	2008/7/13	FBD	ALPSRP131521130	506
4	1996/9/22	187/203	J1SAR19960922M08168605187203	10	2008/7/13	FBD	ALPSRP131521140	506
5	1995/5/27	187/204	J1SAR19950527M08120202187204	11	2008/7/18	FBD	ALPSRP132251140	509
6	1995/8/23	187/204	J1SAR19950823M08129003187204	12	2008/8/4	FBD	ALPSRP134731120	510
7	1996/8/9	187/201	J1SAR19960809M08164202187204	13	2008/8/4	FBD	ALPSRP134731130	510
8	1996/9/22	187/204	J1SAR19960922M08168605187204	14	2008/8/4	FBD	ALPSRP134731140	510
9	1995/5/27	187/205	J1SAR19950527M08120202187205	15	2008/8/4	FBD	ALPSRP134731140	508
10	1995/8/23	187/205	J1SAR19950823M08129003187205	16	2009/7/16	FBD	ALPSRP136481140	508
11	1996/8/9	187/205	J1SAR19960809M08164202187205	17	2009/7/16	FBD	ALPSRP185201130	506
12	1996/9/22	187/203	J1SAR19960628M08160001189203	18	2009/7/16	FBD	ALPSRP185201140	506
13	1996/6/28	189/203	J1SAR19960811M08164402189203	19	2009/7/21	FBD	ALPSRP185931140	509
14	1996/8/11	189/204	J1SAR19960628M08160001189204	20	2009/7/21	FBD	ALPSRP185931120	509
15	1996/8/11	189/204	J1SAR19960811M08164402189204	21	2009/7/21	FBD	ALPSRP185931130	509
16	1996/6/28	189/205	J1SAR19960628M08160001189205	22	2009/8/7	FBD	ALPSRP188411120	510
17	1996/8/11	189/205	J1SAR19960811M08164402189205	23	2009/8/7	FBD	ALPSRP188411130	510
18	1995/5/31	191/203	J1SAR19950531M01120602191203	24	2009/8/7	FBD	ALPSRP188411140	510
20	1996/9/26	191/203	J1SAR19960926M08169004191204	25	2009/8/19	FBD	ALPSRP190161120	508
21	1995/5/31	191/204	J1SAR19960926M08169004191204	26	2009/8/19	FBD	ALPSRP190161130	508
22	1996/9/26	191/205	J1SAR19950531M01120602191205	27	2009/8/19	FBD	ALPSRP190161140	508
23	1995/5/31	191/205	J1SAR19960926M08169004191205	28	2009/8/19	FBD	ALPSRP190161140	508
24	1996/9/26	191/205	J1SAR19960926M08169004191205	29	2009/8/19	FBD	ALPSRP190161140	508
図1：シベリア内のJERS-1 SAR画像、右はPALSARデータ.

図2：本処理で作成した領域の画像例を示したもの. 上段がJERS-1 SARを, 下段がPALSARを表す.

本データセットは、全て勾配補正済みのデータであり、全体にのっぺりとした画像である。これは、Shuttle Radar Topography Mission (SRTM)の標高データから計算した勾配情報を用いて、地形の影響を除去する効果が現れたものである。森林減少の検出能力は偏波に依存し、HHよりもHVが高い。エリア1内で2007から2008年に伐採領域が増加したこと、エリア2で伐採領域が増加したこと、エリア3では逆に森林が増加したこと、エリア4でも森林が増加したことが予測された。併せて、2010年の画像作成範囲を図3に示す。
データセット作成場所

図3：カリマンタン島内の画像作成領域（例として2007年だけを表示する．）全部で49シーン分を処理に使用した．

(2) Pi-SAR-Lの傾斜補正画像を用いた森林評価

Pi-SAR-Lを利用して解析を実施した。

評価項目、1)バイオマス量と後方散乱係数の関係

使用センサー：Pi-SAR-L

对称領域：苫小牧国有林（1196—1198林班）

使用データ：以下の表2参照、昨年に比べて観測時期を2002年11月7日から2005年2月13日まで、合計6パスのデータを使用した。

後方散乱係数：gamma-naught

評価パラメータ：散乱係数とバイオマスの関係、台風被害による後方散乱係数の変化、間伐による変化の有無
表 2 使用したPi-SARデータ一覧

観測日	データ番号	飛行方向	使用した現地データ	備考
2002/11/7	L06409	西→東	DW(2003)
2003/8/20	L06910	西→東	同上	間伐前、FY21解析に使用したときのデータ
2004/2/8	L07410	西→東
2004/8/3	L07906	西→東	DW(2004thin)	間伐後、FY21解析に使用したデータ
2004/11/3	L08104	西→東	DW(TYP)	台風襲来後
2005/2/13	L08808	西→東	同上

注1）データ番号とはPi-SAR-Lの各々の観測に対して一意に付加される番号である。観測時間は観測サイトの大きさに依存し、本件では概ね5分間くらいである。飛行はほとんどが西から東に向かう。理由は飛行機が気流に乗って飛ぶときが安定性は高いからである。

注2) 本データは本受託研究で取得したものではなくて JAXA 自身の予算で、自身の目的で取得したデータである。

後方散乱係数は(1)で定義されるように単位面積、単位立体角当りに散乱するエネルギーを等方向に散乱するエネルギー量で規格化したものであり、SAR画像では規格化後方散乱係数として扱われる。しかしながら、図4に示すようにSAR特有の地形の影響を強く受ける（利点としては地形認識に効果的であることがあげられる）。これは、後方散乱係数を算出するときの面積が地球形状をモデル化した準拠椅円体上にあると仮定したことによって生じる誤差である（地形効果）。そこで、地形の効果を補正する（勾配補正）と同時にgamma-naught（散乱面積を衛星と直交する面で定義）に変換した情報を散乱係数として定義し、上に書いた解析を行う。

$$ \sigma^{0}\equiv\lim_{R\rightarrow\infty}\frac{4\pi R^{2}}{A}\frac{\left\langle E\times E^{*}\right\rangle_{scatter}}{\left\langle E\times E^{*}\right\rangle_{input}} $$

$$ \gamma^{0}\equiv\frac{\sigma^{0}}{\cos\theta_{local}}\frac{\cos\psi}{\sin\theta_{inci}} $$

$$ \cos\psi=\mathbf{n}_{f}\times\mathbf{n}_{l} $$

ここに，$\gamma^{0}$ は$\gamma^{0}$ は$\gamma^{0}$ はsigma-naught，$\theta_{local}$ は局所入射角，$\theta_{inci}$ は準拠楕円体であるGRS80上で定義された入射角，$\psi$ は局所垂直ベクトル（$\mathbf{n}_{f}$）とレーダ視線方向に垂直で（衛星、地球中心、ターゲットを含む面内にある）ベクトル（$\mathbf{n}_{l}$）で張られる角度である（$^{[5]}$、$^{[6]}$参照）。

平成21年度の解析では、1)散乱係数として勾配補正済みのsigma-naughtを使用し、2)バイオマスとの関連性の導出において多少とも大きな勾配地も評価点に含めたが（その為に、データのばらつきが大きくなったと考察するが）、今年度は、1)散乱係数として勾配補正後のgamma-naughtを使用し、更に、平均処理では大きく勾配が変化する点は処理から外した。その違いを、以下の2種類の図とグラフで確認する。図4はPi-SAR-Lの画像で苦小牧の試験サイトを含む画像を表示したものである。左から、勾配未補正画像、勾配補正sigma-naught画像（ただし昨年の指標である勾配補正済みのsigma-naughtを使用したもの）、勾配補正したgamma-naught画像（今年の指標を使用したもの）を示す。国土地理院発行の25000分の一の地形図からリサンプリングした10m分解能
のDEMを使用して地形補正を行った。右に行くに従って勾配補正の効果が確認できる。しかしながら、Pi-SAR-Lが取得する時刻の精度が十分でないことと、DEMの精度が十分でないことのために完全な地形補正には難がある。図4内でX-Yに沿ってサンプリングした散乱係数をグラフ化したものが図5である。レンジ毎のばらつきの大きさを図より確認できるが、gamma-naughtが一番小さいばらつきを示すことから地形の効果をより効果的に表現できるものと考えられる。

$ s^{0} $ （斜面勾配補正有無）、 $ g^{0} $ による違い

$ s^{0} $ （斜面勾配補正無し）

$ s^{0} $ （斜面勾配補正有り）

$ g^{0} $ （斜面勾配補正有り）

図4： 苦小牧試験サイトのPi-SAR-L画像. 左から, sigma-naught（勾配補正なし）, sigma-naught（勾配補正あり）, gamma-naught（勾配補正あり）.

図5：レンジ方向にデータを描いたものであり，$\gamma^{0}$（青）がばらつきが最も小さいことがわかる．
評価領域の林班は図6に示すように一部を除きほぼ平坦地形にある。特に、DEMから作ったSAR疑似画像から一部を除き平坦地であることがわかる。ただ、青でかこった評価領域内にも2、3カ所勾配地形が判断できる。本来、gamma-naughtは勾配補正が可能な散乱係数であるが、影響を避ける為に以下の計算において、勾配地形は除外した。

図6：Pi-SAR-L画像とバイオマスを計測した点の表示（左），DEMから計算した疑似SAR画像（右）.

この解析では以下の4項目について解析を行う。1）$\gamma^{0}$ と $\sigma^{0}$ の比較、2）冬季データの特性、3）間伐データの特性、4）台風倒木の効果

参考までに、昨年度解析結果の一部を図7に再表示する。バイオマスと散乱係数に関連性は認められるが、明瞭な関係があるとは言い難い。この理由として、後方散乱係数の平均値の計算時、勾配の急な箇所を含めた、サンプル数が少なかった等の要因が考えられる。

図7: HH偏波とバイオマスの関係（左）, HV偏波とバイオマスの関係（右）.

## 1 ）$\gamma^{0}$ と $\sigma^{0}$ の比較

これに対して、台風の影響前の3種類の画像（2002/11/7、2003/8/20、2004/8/3）を統合して、且つ、散乱係数としてgamma-naughtを新規に採用して表示し直したのが、図8（左）である。参考までに、sigma-naughtを右に表示する。この図より、バイオマスと後方散乱係数に強い相関関係が認められる。また、HH, VV, HVの順に散乱係数は並ぶことがわかる。Gamma-naughtとsigma-naughtは0.5デシベル程度の違いが見られるが、これはcos（入射角）の違いである。バイオマス量が60トン程度で飽和することがわかる。飽和量に関して偏波間の違いは無い。別論文等によると、ライク偏波（HH, VV）よりもクロス偏波（HV）の方がバイオマスの増加とともに後方散乱係数の増加する傾向にあると記述されることが多いが、苫小牧に関してはそのような傾向は見られなかった。この理由は不明であるが、諸外国の樹種の違いによる可能性がある $ ^{7} $ 。本データは3期のデータを
統計処理したもので、当初Pi-SAR-Lの特性の不安定性を不安視したが、結果を見るとその限りではない。かなり安定なデータといえる。その理由は、本データは毎回苫小牧サイトにコーナー反射鏡を設置してデータの校正を実施したからである。校正方法、その結果については $ ^{8-10)} $ を参考のこと。

図8：後方散乱係数とバイオマスの比較.

## 2 ）冬季データの散乱特性

冬季データ（2004/2/8）を用いて降雪により後方散乱係数がどのように変化するかを調べた（図9参照）。図8と比較すると、全体に散乱係数が小さくなることがわかる。その大きさは約2.5デシベルである。降雪と散乱係数の減少については過去の研究に多く見られるが、減少量はほぼ同じである。減少の理由は、L-band信号の積雪による吸収である。図8と比較して、いくつかの特徴を読むことができる。

a）減少量は概ね2.5デシベルである。

b）積雪が無いときには飽和が60トン近くで生じていたが、本例では飽和が見られない。60トン近辺での後方散乱係数の減少量が大きい。本例だけでは結論を導くことはできないが、積雪の状態に左右される可能性がある。（本例は、観測の為に当地を訪れた。森林は等しく降雪していたが、どちらかというと森林が多くないところの方が降雪量は多くあった記憶がある。逆に森林のあるところは（あるいはバイオマスの高そうな木立では）根元近くが冠雪しているだけで森林部（樹幹部）には雪が無かったように思う）、雪が無く減衰量が小さかったのかもしれない。
図9：降雪データのバイオマスと散乱係数の関係.

## 3 ）間伐データの特性

間伐後データ（2004/8/3）を用いて間伐により後方散乱係数がどのように変化するかを調べた（図10参照）。図8と比較すると、全体に散乱係数が小さく（約1デシベル）なることがわかる。偏波毎の変化の大きさを図11に示す。【間伐後平均値-間伐前平均値】の差分平均を取ると、以下の数値となる。単位は、デシベルである。

HH: -0.161, HV: -0.895, VV: -0.732

図10：間伐直後の散乱係数とバイオマスの関係.
図11：間伐前（青：2003/8/20）と間伐後（桃：2004/8/3）の $ \gamma^{0} $ の比較である。

図11の方が、微小な変化がわかるように表示してあるのでこちらの図を用いて説明する。図11の左から右へ、HH、HV、VVでの間伐前後での散乱係数の変化を示したものである。いずれも、青が間伐前、ピンクが間伐後のデータである。どれも間伐により後方散乱係数が減少しているが、中でもHV, VVが大きく、それぞれ、1デシベル（dB）、0.6デシベルを数える。一方、HHも減少はしているものの、さほど大きくない。0.2デシベル程度である。この理由として以下が考えられる。森林からの後方散乱として、体積散乱、二回散乱が主要要素であるが、間伐により体積散乱が減少したことから、元来、体積散乱のみを検出するHVの減少量が一番大きく、二番目に体積散乱と二回散乱が大きいVVが、最後に二回散乱を多く含むHHの減少量は小さかったものと思われる。

## 4 ）台風倒木の効果

台風倒木の効果として、台風後である2004/11/3の後方散乱係数とバイオマスを比較したグラフを作成した。図12、図13にそれぞれ台風後のgamma-naughtとsigma-naught vs. biomass特性を示す。図12と図8を比較すると、グラフが全体に左に寄ったような印象を受ける。飽和量は20トンであり、図8に比べておおよそ3分の1である。

図12: 台風後のバイオマス量と散乱係数の関係.
図13 台風前（青：2002/11/7）と台風後（桃：2004/11/3）の $ \gamma^{0} $ の比較.

図13 は台風前後での後方散乱係数の変化を示すが、HHは減少したのに対して、HVとVVが逆に増加している。この理由は、正しくは数値計算を待つ必要があるが、倒壊した樹木の方向とPi-SAR-Lの飛行方向の関係によるものと考えられる。HHではわずかに後方散乱係数が下がり、VVでは、大きく上がる傾向が見られた。しかしながら、HVでは、環境研は後方散乱係数が下がるという結果を報告したことに対して、本解析では後方散乱係数がやや上がる傾向が見られた。

【台風後平均値-台風前平均値】の差分をとると以下の数値となる。単位はデシベル。

HH: -0.470, HV: 0.693, VV: 2.315

森林／非森林分類：対象地域一帯は森林地域であるため、2時期の変化を確認したが、1196～1198林班では有意な変化は見られなかった。また、バイオマス量と後方散乱係数の関係の評価では、2003年8月20日観測データでは、HH、HV、VV偏波ともに、斜面勾配補正を行ったデータの方が、斜面勾配補正なしよりも高い相関係数（R2値）で近似できた。2004年8月3日観測データでは、斜面勾配補正あり／なしともにHH、HV、VV偏波ともにばらつきが大きかった。
JERS-1/SAR (Sept., 1994)

1.1 JERS-1/SARおよびPALSARの年月別画像(2/17)

JERS-1/SAR (Sept., 1996)

1.1 JERS-1/SARおよびPALSARの年月別画像(3/17)

JERS-1/SAR (Mov., 1996)

1.1 JERS-1/SARおよびPALSARの年月別画像(4/17)

1.1 JERS-1/SARおよびPALSARの年月別画像(5/17)

JERS-1/SAR(Feb., 1997)

1.1 JERS-1/SARおよびPALSARの年月別画像(6/17)

JERS-1/SAR(Jan.,1998)

JERS-1/SAR(July, 1998)

1.1 JERS-1/SARおよびPALSARの年月別画像(12/17)

PALSAR FBD (Sept., 2007)

PALSAR FBS(Feb.,2008)

1.1 JERS-1/SARおよびPALSARの年月別画像(17/17)

PALSAR FBD (Sept., 2008)

PALSAR FBS (Nov., 2008)

図14：中央カリマンタンの1994年からの時系列変化.
## (3) L-band SAR画像の時系列変化

森林減少、劣化領域の抽出アルゴリズムの開発のために、まずはデータを注意深く眺めることから始めた。図14に、1994年～2008年の画像を示す（各画像上部に観測日が記載されている）。これらは、チーム内で20年度に作成することが決定された中央カリマンタンのJERS-1 SARからALOS/PALSARの約17年間にわたっての画像の時間変化を示したものである。もちろん、PALSARには2種類の主たる観測モードがあり、1)FBSと2)FBDであり、FBDを選択したときには単にHH偏波だけでなく、HV偏波の画像を得ることができる。

Sept., 1994

図15：評価領域 中央カリマンタンの評価領域.

このような時系列画像から、以下のことがわかる。

1. 1994 年にはさほど開発が進行していなかったが、1995 年あたりから開発が急速に進んできた。

2. 特に伐採のためか、画像が暗く見えることが多い。

3. HH画像よりもHV画像の方が変化の感度が高く見受けられる。

確かに濃淡だけでも、森林伐採の進行をより手軽にみることが可能であるが、さらに表現の自由度を高めるために色付け表現を試みる（図15参照）。HH画像を用いて、1994、1998、2008年の各画像を色合成すると、1994、1998、2008年で、当該地域は大きく様変わりし、2008年にはほ
とんどの森林が消失したことが明らかとなった。さらに、HH画像及びHV画像での同様な解析を試みると、HHよりもHVの方がダイナミックで、わかりやすい。特に、テストサイトの北の場所の違いを容易に認識でき、HVの方が遥かに容易に現地の特徴物を抽出できる。これらによって、伐採地と思われる部分のより細かい年次変化が抽出できた。

## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

森林の樹冠部を透過する割合の高いL-band信号を用いる合成開ロレーダによる2000年初頭からの苫小牧森林観測データを再解析することで、近年問題が顕在化してきた森林バイオマス量と後方散乱係数の関連性を評価することができた。特に、バイオマス量の明確な苫小牧のテストサイトを用いて勾配補正を行った後方散乱係数との関係明確化はレーダによるバイオマス量計測の可能性を示唆するとともに、苫小牧では60トンが計測限界であることが明確になった。ただし、この飽和量は諸外国で行われる研究と類似性と非類似性を併せ持っている。例えば、初期のバイオマス研究では、アマゾン $ ^{11} $ で80トンが飽和量と報告された。一方、近年のオーストラリアにおける研究 $ ^{7} $ では200トン近くに増えた。この理由として、アマゾンや本研究では樹木の湿度が関係している可能性がある。湿度が増えることで、樹幹部を構成する葉の反射係数が増加し、電波の樹木下部への透過量が減少する。その結果、バイオマスを多く含む樹幹部からの散乱は減少する。つまり、樹幹部が大きくなったとしても散乱係数は変化しないこととなる。一方、オーストラリアのように乾燥した森林では（あるいは、乾期にデータをそろえた場合）、葉の散乱係数は小さくなり、電波の透過量が増える。樹幹部のバイオマス量は木々においては支配的であり、バイオマスと散乱係数が対応することとなる。つまり、飽和量が上昇することとなる。このような基礎的な情報を収集することができ、レーダ散乱と植生バイオマス量の関連性についての明確な関係性を得ることができたことは意義深い。

## （２）環境政策への貢献

陸域起源の二酸化炭素排出に関する定量的な情報として森林減少量とバイオマス変化に対する基礎データを取得することができ、将来的には政策への反映が可能である。

### 6 \. 引用文献

1) Shimada, M. (2005) Long-term stability of L-band normalized radar cross section of Amazon rainforest using the JERS-1 SAR, Canadian Journal of Remote Sensing, 31(1), 132-137.

2) Shimada, M., Isoguchi, O., Tadono, T., Higuchi, R. & Isono, K. (2007) PALSAR CALIBRATION AND VALIDATION, The Journal of Space Technology and Science, 23(1), 36-42.

3) Shimada, M., Isoguchi, O., Tadono, T. & Isono, K. (2009) PALSAR Radiometric and Geometric Calibration, IEEE Trans. GRS, 47(12), pp. 3915–3932.

4) 島田政信、磯口治、プリーサン・ラクティワン、ロンジェペ・ニコラ、「ALOSPALSARによる森林状況監視」、進学技法 ICICE Technical Report SANE2009-39(2009-6)， pp. 139-146， 2009.

5) Shimada, M. (2010) Ortho-rectification and Slope Correction of SAR Data Using DEM and Its Accuracy Evaluation, IEEE JSTAR special issue on Kyoto and Carbon Initiative, 3(4), pp.
657-671.

6) Shimada, M. & Otaki, T. (2010) Generating Continent-scale High-quality SAR Mosaic Datasets: Application to PALSAR Data for Global Monitoring, " IEEE JSTARS Special Issue on Kyoto and Carbon Initiative, 3(4), pp.637-656.

7) Lucas, R., Armston, J., Fairfax, R., Fensham, R., Accad. A., Carreiras, J., Kelly, J., Bunting, P., Clewley, D., Bray, S., Metcalfe, D., Dwyer, J., Bowen, M., Eyre, T., Laidlaw, M. & Shimada, M. (2010) An Evaluation of the ALOS PALSAR L-Band Backscatter – Above Ground Biomass Relationship Queensland, Australia: Impacts of Surface Moisture Condition and Vegetation Structure, IEEE JSTAR special issue on Kyoto and Carbon Initiative, 3(4), pp. 576–593.

8) Shimada, M., Tadono, T. & Watanabe, M. (2004) Calibration of the L-band Pi-SAR – 2004 (in Japanese), Proc. 36th Conf. Remote Sensing Society of Japan, pp. 49-50, Chiba University, Japan.

9) Shimada, M., Tadono, T., Isoguchi, O. & Uratsuka, K. (2003) Five-Year Stability of L-band PI-SAR Calibration, Proc. of IEICE 2003, Sendai, Japan.

10) Shimada, M., Tadono, T. & Watanabe, M. (2003) Updated calibration result of the L-band Pi-SAR (in Japanese), Proc. 35th Conf. the Remote Sensing Society of Japan, pp. 121-122, Nagaoka, Japan.

11) A, Luckman, J. Baker, M. Honzak, & R. Lucas, (1998) Tropical Forest Biomass Density Estimation Using JERS-1 SAR: Seasonal Variation, Confidence Limits, and Application to Image Mosaics, Remote Sensing Environment, 63, 126-139.

7. 国際共同研究等の状況

特に記載すべき事項はなし。

8．研究成果の発表状況

（1）誌上発表

特に記載すべき事項はなし

（2）口頭発表

特に記載すべき事項はなし

（3）出願特許

特に記載すべき事項はなし

(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し

（５）マスコミ等への公表・報道等
特に記載すべき事項はなし

## (6) その他

特に記載すべき事項はなし
RF-0902 亜寒帯林大規模森林火災地のコケ類による樹木の細根発達と温室効果ガス制御機構の解明

（１）森林火災後の林床植生成長速度と林床植生が樹木根の成長に与える影響の評価

（独）森林総合研究所

四国支所 森林生態系変動研究グループ

野口享太郎

<研究協力者>

International Arctic Research Center, University of Alaska Fairbanks

Dr. Yongwon Kim

平成21～22年度累計予算額：6,783千円（うち、平成22年度予算額：3,133千円）

予算額は、間接経費を含む。

[要旨] 北米アラスカ州内陸部の火災後5年、10年、90年を経過したマリアナトウヒ林に調査区を設置した（5年区、10年区、90年区）。これらの調査区で林床植生被覆率と林床植生～堆積有機物層の深さを測定した結果、林床植生被覆率は火災後年数が短いほど小さく、5年区、10年区、90年区でそれぞれ37%、73%、98%であった。この結果は、林床被覆率が火災後数年である程度回復することを示唆しているが、5年区では優占種がPolytrichum juniperinumで、90年区の主要構成種であるフェザーモス類やミズゴケ類とは種類が異なった。地表～堆積有機物層の深さは、5年区、10年区、90年区でそれぞれ8.6±1.6、41±3、35±3 cmであり、5年区の値は10年区、90年区よりも有意に小さかった。これらの結果は、火災が起こるとマリアナトウヒ林の林床植生やその下部の有機物層は減少し、数年～10年程度では十分に回復しないことを示唆している。また、各調査区の林床植生の生産量を推定するために林床植生の伸長成長量を測定した結果、P. juniperinumの伸長成長量（7.9±1.0 mm yr⁻¹）が最も大きく、地衣類の伸長成長量（3.2±0.7 mm yr⁻¹）が最も小さかった。得られた伸長成長量や林床被覆率をもとに各調査区の林床植生生産量を推定した結果、5年区、10年区、90年区でそれぞれ46、33、38 g m⁻² yr⁻¹であった。また、各調査区において直径2 mm以下の細根の生産量をイングロースコア法で推定した結果、5年区、10年区、90年区でそれぞれ48±13、47±12、63±10 g m⁻² yr⁻¹であり、調査区間で有意な差は認められなかった。さらに、各調査区の細根生産量を林床の状態により比較した結果、5年区と10年区ではコケ類の群落下と燃え跡（ミズゴケの枯死有機物）における細根生産量は同程度であったが、90年区では、地衣類を含む群落下の細根生産量がコケ類の群落下よりも有意に小さかった。これらの結果は、林床植生や細根の生産量が火災後に比較的速やかに回復することや、細根生産量が林床植生の種類によって変動しうることを示唆している。

[キーワード] アラスカ、マリアナトウヒ、林床植生生産量、細根生産量、堆積有機物

1. はじめに
亜寒帯林は地球上の全森林が貯留する炭素の30－50％を貯留しており、地球上の炭素動態において重要な役割を担う生態系と考えられている。しかし、近年になり亜寒帯林では森林火災が頻発し、被害面積が急増している。そのため、IPCCの第4次評価報告書では、森林火災が将来の生態系に対するキーインパクトの一つとして位置づけられている $ ^{1} $ 。しかし、森林火災が亜寒帯林の炭素動態に与える影響や火災後の回復過程における炭素動態の変化に関する報告例は少なく、その解明が求められている。

北米アラスカ州のマリアナトウヒ（Picea mariana）林、ロシア中央シベリアのグメリニカラマツ（Larix gmelinii）林などの亜寒帯林では、地下部（根）へのバイオマスの分配が大きいことが報告されており $ ^{2)} $ $ ^{3)} $ 、マリアナトウヒ林では、細根（一般に直径2 mm以下の根を指す）の生産量が純一次生産量の約60％を占めるとする報告例もある $ ^{4)} $ 。また、亜寒帯林の多くでは地表面がコケ類やミズゴケ類、地衣類などの林床植生に覆われており $ ^{5)} $ 、その生産量は純一次生産量の20％におよぶこともある $ ^{4)} $ 。このように、亜寒帯林では樹木細根と林床植生の動態が炭素動態に強く影響すると考えられる。しかし、森林火災が細根や林床植生の動態に与える影響や火災後の回復過程についての知見は少なく、その解明が求められている。また、これらの亜寒帯林では、樹木細根は土壌表層の林床植生と堆積有機物からなる層に密集して生育しており、林床植生が細根系の発達に影響をおよぼしている可能性がある。しかし、このような観点から研究を行った例は極めて少なく、森林火災の影響も含め、その解明が課題となっている。

### 2. 研究目的

本研究では、亜寒帯林における林床植生および細根の生産量について、森林火災の影響と火災後の回復過程における変動を評価することを目的とした。また、林床植生と細根生産量の関係について解析し、火災による林床植生の衰退や火災後の回復過程における林床植生の変化が、樹木細根に及ぼす効果について評価することを目指した。そのため、本研究では北米アラスカ州内陸部において火災後の経過年数の異なるマリアナトウヒ（Picea mariana）林に調査区を設置し、林床植生および細根の生産量について解析した。これにより得られたデータを調査区間で比較検討することにより、火災後の回復過程における細根生産量の変化や、細根生産量と林床被覆の関係について考察した。

### 3. 研究方法

## （1） 試験地

本研究では、北米アラスカ州内陸部・フェアバンクスの市街地から北東50 kmに位置するアラスカ大学ポーカーフラット（PF）実験場およびカリブーポーカークリーク（CPC）流域試験地において調査を行った。これらの地域の年平均気温と年降水量は、それぞれ-2.5℃および400 mmと報告されている $ ^{6)} $ 。PF実験場では火災後5年を経過したマリアナトウヒ（Picea mariana）林（5年区）、CPC流域試験地では火災後10年、90年を経過したマリアナトウヒ林（それぞれ10年区、90年区）を調査地とし、2009年8月に10年区に20 m×30 m、90年区に20 m×20 mの調査プロットを設置した（図1）。5年区については、既存の調査プロット $ ^{7)} $ を利用した。プロジェクト期間中の2009年8月、2010年5月、2010年7月、2010年9月に約1週間～10日間ずつフェアバンクスに滞在し、調査を行った。