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第
2 章 東北地方太平洋沖地震による海岸林の効果と被害について
第
1 節 衛星画像解析による津波被害の把握（越智士郎、野々口義延）
1. はじめに 2011 年 3 月 11 日の東日本震災では，津波により東北太平洋沿岸地域の広い範囲は壊滅的な 被害を受けた。沿岸に位置する海岸林および沿岸低地の樹林地でも，直接津波に流されたり， 深い浸水による塩害被害で枯損木として立ち枯れの被害が出るなど，被害は広域に及んでいる。 しかし，沿岸の比較的狭い範囲をとってみてみても，沿岸や海底の地形，あるいは防潮堤や 消波ブロックの位置により津波の高さが一様でないこと，林地の地形，土壌，地下水位などの 森林立地条件，液状化や地盤沈下などの地震被害の程度により，海岸林の被害の程度は多様で ある。 本報告は，リモートセンシング画像によるデータ分析により，広域な被害状況を把握しよう とするものである。52 2. 分析手順
今回行ったリモートセンシング画像分析の処理の流れを図に示し、以下に説明する。 2-1. 被災前 衛星画像
米国地質調査所(U.S. Geographic Survey: USGS)では過去に撮影された各種衛星データの 一部をインターネットを通じて無料で公開しており、被災地を撮影した画像も複数存在してい る。 その中で、比較的鮮明な(雲量が少なく)直近の Landsat 画像として、1999 年 12 月 1 日 撮影の１画像(三陸・中部)と 2000 年 9 月 21 日撮影の２画像(三陸南部・仙台平野・福島海岸部) を選択し、ダウンロード、入手した。全てETM センサ画像である。
53 ETM センサの特徴を表に示す。 Landsat ETM+ band 波 長 帯 解像度(m) 区 分 内 容 1 青～緑 (0.45-0.52μm) 30 浅海域の地形や沿岸域の観測。針葉樹と広葉樹の区別、土壌と植生 の区別等。 2 緑～黄 (0.52-0.60μm) 30 地表構造物の識別、水質等。水域・陸域の区別等。 3 赤 (0.63-0.69μm) 30 市街地や砂浜、造成後の乾いた裸地、収穫後の畑地、枯れた草地や 芝地などが、画像上で明るく見える。っ植生調査。陸域と水域の区 別等。 4 近赤外 (0.76-0.90μm) 30 人間の目には感じられない領域。赤外線は水に吸収されるため、水 面は暗く写る。陸域と水域の境界線の抽出や地質構造の判読に向い ている。植生分布、熱水変質による褐鉄鉱などの検出等。 5 中間赤外 (1.55-1.75μm) 30 人間の目には感じられない領域。雲と積雪域の区分。埋立地や空き 地、草地やゴルフ場は白く見える。植物と土壌の水分含有量の推定 等。 6 熱赤外 (10.4-12.5μm) 60 人間の目には感じられない領域。地熱、水温等、地表物質の温度分 布。石灰岩や粘土分布等シュードカラー表示して詳細な分布をみる。 7 中間赤外 (2.08-2.35μm) 30 人間の目には感じられない領域。露出している地表熱水鉱床や鉱石 資源探査、水域と雲の識別等。 8(p) 緑～近赤外(0.50-0.90μm) 15 地表構造物の識別、植生分布等の調査。上記 30m 画素データの高解 像度化。 SPOT5 (HRG-X,HRV-P) band 波 長 帯 解像度(m) 1 緑～黄 (0.50-0.59μm) 10 2 赤 (0.61-0.68μm) 10 3 近赤外 (0.78-0.89μm) 10 4 中間赤外 (1.58-1.75μm) 20 5(p) 緑～赤 (0.48-0.86μm) 5or2.5 Terra/ASTER (VNIR) band 波 長 帯 解像度(m) 1 緑 (0.52-0.60μm) 15 2 赤 (0.63-0.69μm) 15 3 近赤外 (0.76-0.86μm) 15
54 分析に利用した３シーンの画像を図に示す。 1_199912 01 2_200009 21 3_200009 21
55 ３シーンが含む範囲について，被害の状況を考慮して，地域を以下の4 つのゾーンに分割し て，解析を進めた。 (ZONE-1) 三陸海岸北部 (ZONE-2 )三陸海岸南部 (ZONE-3) 仙台平野部 (ZONE-4) 福島沿岸部 4 つのゾーンを図に示す。 図 ４ゾーンの配置
56 2-2. 被災後衛星画像
被災後の衛星画像については，日本のJAXA が保有する各種の人工衛星画像の他，フランス SPOT-Image 社の SPOT 画像，カナダの RADARSAT 画像などがチャーター撮影を実施し， 画像データの無償配布を行った。本報告では，無償配布されたデータの中からスペクトル特徴， 空間解像度(地上分解能)，撮影範囲，画質(雲量)などを考慮し，SPOT 画像を利用することとし た。ただし，雲で判読できない場所については，ASTER データで補完することにした。 SPOT/Pan/XS センサおよび ASTER センサの特徴を表(前出)に示す。 2-3. パンシャープン画像の作成 SPOT センサには，地上分解能 2.5m のパンクロマチック画像(PAN 画像)と地上分解能 10m の マルチスペクトル画像(XS 画像)が存在する。パンシャープン画像(PS 画像)とは，2.5m 解像度 のPAN 画像の輝度情報を利用して，解像度 10m のマルチスペクトル画像を疑似的に解像度を 2.5m に鮮明化した画像である。スペクトル反射輝度のオリジナル情報は損なわれるが，鮮明 なマルチスペクトル画像(カラー画像)となるため，特に目視判読により画像判読を行う場合に は有効である。 図は分析に利用したSPOT 画像 8 シーン(XS 画像)である。 また図に同一地点のPAN 画像，XS 画像，PS 画像を示した。PS 画像で鮮明なカラー画像とな り，目視判読に有効であることがわかる。 図 SPOT パンシャープン画像の作成
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spot_xs_org1 spot_xs_org2
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spot_xs_org11 spot_xs_org13
59 なお，ZONE-2(三陸海岸南部)については，SPOT 画像では雲量が多く，解析が困難なため， 日本のASTER・VNIR 画像(表参照)を利用した。 図は作成したASTER-VNIR 画像(ZONE-2)である。 図 ASTER/VNIR 画像 (ZONE-4)
60 2-4. 被災した可能性のある地域の切り出し (1)三陸海岸地域については，標高 30m 以下の地域， (2)仙台平野部については，標高 10m 以下の地域， (3)福島県沿岸地域については，標高 20m 以下の地域， を被災した可能性のある地域として切り出し，分析対象地とした。 LT7_ROI_2 LT7_ROI_1
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62 2-5. NDVI による被害度の比較
NDVI(エヌディーブイアイ、Normalized Difference Vegetation Index)とは植生の分布状況 や活性度を示す指標で，日本語では正規化差植生指数と呼ばれるものである。 NDVI は衛星データの，赤バンドと近赤外バンドの反射率を用い，以下の式により算出でき る。 NDVI=(IR−R)/(IR+R) R:衛星データの可視域赤の反射率 IR:衛星データの近赤外域の反射率 この式から，NDVI は -1 ～ 1 の間に正規化した実数値を示すが，本報告で，これを 0 ～ 200 の整数値に変換して使用する。NDVI は大きい数値になるほど植生が濃い(植生の活性度が 高い)ことを表すが，具体的な単位量(例えばバイオマス量，葉面積，緑被率)ではない。単位量 を推定するために，様々な単位量と植生指標の関係を現地観測データとの相関から求める必要 がある。本報告では，NDVI 値だけから，相対的な植生の活性度の変化を調べている。 計算式で利用される赤バンドと近赤外バンドは多くの人工衛星のセンサに搭載されており， 本研究で利用したLandsat/ETM 画像，SPOT/XS 画像，ASTER/VNIR 画像でも算出できる。 ただし，同じ地点を撮影しても画像が異なれば計算されるNDVI 値に差異が生じる。これはセ ンサ毎の解像度や感度の違いや，その地点から見た衛星や太陽(日射)の角度の違いによるもの で，異なる画像間でNDVI を比較する場合には，現地の状態に応じたキャリブレーションが必 要となる。
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図は，被災前のLandsat 画像から計算された NDVI 値と被災後の SPOT(または ASTER)画 像から計算されたNDVI の変化を模式的に示したものである。 被災前のLandsat(ZONE-1)画像は 1999 年 12 月 1 日撮影のものであり，季節的に，落葉樹 や草本の多くは既に枯れていると考えられる。また，被災前の Landsat(ZONE-2～4)画像は 2000 年 9 月 21 日の画像で，落葉樹や草本もまだ葉の緑を保っていると考えられる。一方，被 災後のSPOT 画像，ASTER 画像は，2011 年 3 月に撮影されたもので，落葉樹や草本は新緑を 迎える前の冬季の植生状態で撮影されている。 従って4 つのゾーンで単純に NDVI 値の減少量から植生の減少度を出すのではなく，シーン 毎に，できればシーン内の植生タイプの異なる地域ごとに，NDVI 値の減少量と現地の状態を 対比させながら，被害度の推定を行う必要がある。本報告では，2 度にわたり現地調査を実施 し，画像の情報と現地の被害度のすり合わせを行った。 2-6. 被害分布図の作成 被災前の Landsat 画像から「森林」と判読した領域を対象に，現地調査から得た知見から， NDVI の減少量と被害度の関係を考慮し，被害度を以下のように分類し，分類マップを作製し た。 A 外観上の被害が軽度もしくは確認できない林地・・軽度の被害 B 画像上からも植生の劣化が確認できる林地・・・・中程度の被害 C 消失または大部分の植生が流出した林地・・・・・深刻な被害
64 被害分類図_Ｚ1
65 被害分類図_Ｚ２
66 被害分類図_Ｚ３
67 被害分類図_Ｚ４
68 2-7. 集計結果
69 3. 考察 クラスC の被害は，面積としては石巻市(宮城県)が最も大きいが，分析対象地域の面積自体 が大きいためと考えられる。分析対象地の面積に対するクラスC 被害地面積に割合では，太白 区(仙台市)，山元町，亘理町など仙台平野と，その周辺の，塩釜市，七ヶ浜，利府町などで大 きくなっている。 図は名取川と阿武隈川にはさまれた仙台平野の被害マップである（被害分類図_Ｚ３の部分）。 仙台平野沿岸の海岸林は全体的に林帯幅が広く，海岸側と内陸側で被害程度が異なっている場
70 所も多くの場所で確認できた。そうした地点の多くで，図に見えるように，海岸に側の林地よ り内陸側の林地の方が被害度が強くなることが確認できる。その要因として、 １．海岸側の樹木が比較的若齢で，幹が細く，津波の力に対してしなって，折れにく いこと， ２．海岸側の土地の方は砂丘となり内陸側より土地が高く，地下水位が深く，逆に内 陸側の土地では地下水位が低く，湿地化していること， ３．数回にわたる津波で，内陸で発生したがれきを含んだ引き波により，内陸側の樹 木により強い破壊力が加わった， ことなどが考えらえられる。 以上の分析結果を踏まえて，今後の海岸林および内陸の樹林地の復旧と創生に関する提言を 考える。 以上
