本日の内容自己紹介衛星データによる地球観測の概要 RESTECの事業について衛星データの活用事例 2 Remote Sensing Technology Center of Japan All rights reserved RESTEC 2016

(1)

衛星リモートセンシングによる地

球観測データの利活用について

ET/IoT2017出展計画

SEC先端技術入門ゼミ

（一財）リモート・センシング技術センター

研究開発部山本彩

(2)

本日の内容

自己紹介

衛星データによる地球観測の概要

RESTECの事業について

(3)

自己紹介

山本彩（やまもとあや）

 大学・大学院にて鉱物学を専攻。（博士（理学）取得）

 在学時に、（当時の）新しい地質調査手法としてのリモートセンシ

ングと出会い、その可能性に惹かれてRESTEC（現職）に入社。

 分光反射特性を基にした土地被覆分類解析、時系列変化の解析など

中心に、環境・農業・災害などのプロジェクトに参加。また、地球

以外にも月惑星探査におけるリモートセンシングにも携わる。

(4)

１．衛星による地球観測

（１）概要

©JAXA

 政府及び民間企業により打上げ、運用

※日本では、JAXAによる中～大型衛星（2～

4t）が主流

※世界的に、超小型・小型衛星（数kg～数百

kg）が増加

 高度500～800㎞の軌道を周回

※「ひまわり」のような静止軌道衛星は、

高度3万6000㎞

 目的に合わせ、様々なセンサを搭載

＜東＞

＜西＞

北極

地球の自転

高度約600㎞

ALOS-2(JAXA)

(5)

１．衛星による地球観測

（２）衛星に搭載される様々なセンサ

 目的に合わせて、様々なセンサ（観測装置）を搭載している。

→光学センサ、レーダー、環境観測センサ（マイクロ波放射計等）等

光学センサ

レーダー

環境観測センサ

_{（画像はマイクロ波放射計）}

分解能：31㎝～15m

観測幅：10~70㎞

分解能：1m ～

250m

観測幅：10~450㎞

分解能：数km

観測幅：数千㎞

分かりやすい詳細な

画像の取得

悪天候、夜間での画像取得

地表面の微小な変動の検出

海面温度、降水量、大気

ガス等の環境情報の取得

(6)

１．衛星による地球観測

（３）世界の主な地球観測衛星

政

府

系

民

米国：

Landsat シリーズ

欧州：

Sentinel衛星シリーズ（欧）、

TerraSAR-X（独）、CosmoSkyMed（伊）、SPOTシリーズ（仏）

日本：

ALOS-2、GCOM-C、GPM

米国：WorldView衛星シリーズ（高分解能光学衛星）、 Planet社等

カナダ：

Radarsat-2

政府系衛星データの

オープン＆フリー化の方向性

超小型・

コンステレー

ション（編隊）・

ベンチャー

(7)

 RESTECの紹介

財団名

一般財団法人リモート・センシング技術センター

本社所在地

〒105-0001 東京都港区虎ノ門3丁目17-1 TOKYU REIT 虎ノ門ビル3階

設立

1975年8月1日

各種許認可

品質マネジメントシステム（ISO9001）認証取得

情報セキュリティマネジメントシステム（ISO27001）認証取得

環境マネジメントシステム(ISO14001)認証取得

基本財産

250,000千円

職員数

153名（常勤役員等5名含む）

理事長

常務理事

総務部

経営企画部

ソリューション事業部

研究開発部

つくば事業所

鳩山事業所

衛星情報技術室

組織

概要

(8)

RESTECの事業紹介

 国内・海外衛星データの

受信、処理，提供、校正

検証等

 関連地上システム運用

 リモートセンシングデータの利用研究、

 国内外におけるリモート

センシング技術に関する

研修

 地球観測、リモートセンシ

ングに関する調査、ミッ

ション要求とりまとめ

 新興国等におけるニーズ調

査・分析

 リモートセンシング技術に関す

るコンサルティングを含む付加

価値情報提供サービス

(9)

ソリューション提供事業における重点五分野

REDD+に関する森林情報提供

食料安全保障に関連する

農業生産状況監視

災害時における被災情報提供

持続可能な水資源管理のための

情報提供及びシステム構築

国土基盤情報整備のための情報提供

(10)

(11)

藻場の分布状況調査への衛星データの利用

沿岸海洋の多様性を保全するために重要な「藻場」の調査に、衛星デー

タが利用されています。（環境省様HPにおいて結果を公開中）

(12)

衛星データによる浅深測量「SDB」

（Satellite Derived Bathymetry）

船舶による測量の困難な

浅海域において、面的に

安価な水深データを提供

(13)

水中での光の減衰は水深に比例する

光の波長によって減衰の割合は異なる

Red

,

Green

,

Blue

,…

2. 衛星データによる浅海域の深浅測量

＜原理＞

水中では近赤外より長波長の光は

殆ど吸収される。一番吸収されにくく

且つ散乱されるのが青い光であるため、

海は青く見える

(14)

• 光学センサは太陽光の地表からの反射光の強さ（放射輝度）を計測するが、光が水中で減

衰するために水深により放射輝度の強さが異なることを利用して水深を推定する。

幾何補正

放射量補正

放射量解析による

水深推定

潮高補正

衛星画像

学習用水深

データ

潮汐データ

©DigitalGlobe, Inc.

2. 衛星データによる浅海域の深浅測量

＜SDB作成フロー＞

(15)

衛星センサ名

WorldView-2

空間分解能

1.84 m

ピクセルサイズ

2.0 m

バンド

Visible 6

Near Infrared 2

2. 衛星データによる浅海域の深浅測量

＜元データとなる衛星画像＞

(16)

2. 衛星データによる浅海域の深浅測量

＜SDB作成結果＞

(17)

Analyzed by ©RESTEC

2. 衛星データによる浅海域の深浅測量

＜SDBから作成した等深線＞

(18)

2. 衛星データによる浅海域の深浅測量

＜SDBの精度と利点＞

• SDBの精度

– 理想条件下での精度を下の表にまとめた。

– 誤差 (RMSE: root mean square error)はレーザー測深結果を正解として算出。

– 透明度が低いなどの条件が悪い場合には精度は低下し、解析できない場合もある。

方法

精度

経験的モデル

RMSE: 1 m

機械学習

RMSE: 1 m

一般化経験的モデル

学習データあり: RMSE: 1.5 m

学習データ無し: RMSE: 2.0 m

方法

コスト

SDB

€25-45/km

2 Lidar

€1,500-2,000/km

2 • SDBの利点

– 空間的に連続的なデータが得

られる。

– コストが低い。

(19)

• 太平洋地域における気候変動影響評価等支援業務

– SDBの応用として、高潮、高波シミュレーションのための基礎データとしてSDBを使

用。

衛星画像

SDB

AW3D(標

高モデル)

地形モデル

高潮・高波シミュレー

ション

浸水域の予測

2. 衛星データによる浅海域の深浅測量

＜SDBの活用：高潮・高波シミュレーション＞

(20)

(21)

 国内事例：農業分野（ブランド米）

衛星データ

から米の

タンパク量

や

成熟度合い

を解析し、

高品質の米をより多く収穫できるよう生育管理に役立てます。

(22)

衛星データ

と農地のGISデータから、

耕作放棄地を抽出し、その分布を把握することができます

 国内事例：農業分野（耕作放棄地の把握）

・年間200億近い鳥獣害への対策

(23)

Before Planting

(Flooding)

Planting

Vegetative

High

Low

RADARSAT data ©CSA 1997. Received by the Canada Centre for Remote Sensing. Processed and distributed by RADARSAT International.

(24)

RADARSAT Standard Mode (5 June,

1997)

(

G

,

B

)

(

R

)

Flooding season

Transplanting season

_{Glowing season}

RADARSAT Standard Mode (29 June,

1997)

RADARSAT Standard Mode (23 July,

1997)

specular reflection

_{weak backscatter}

strong backscatter

(25)

R

G

B

=23 July

/

5 June

/

5 June

, 1997

RADARSAT data ©CSA 1997. Received by the Canada Centre for Remote Sensing. Processed and distributed by

北海道石狩平野の水田の様子

(26)

東南アジアにおける農業統計事情（背景情報）

レポーティングシステムが主流

県レベル

市レベル

町村レベル

町村レベルの職員が任意のヒアリングの結果に基づき統計値を推定。

町村レベルの推定結果が、市、県、中央へとボトムアップ式で集計されていく。

(27)

アジアにおける衛星データを用いた水稲作付面積・収量推定ソフト“

INAHOR

”

IN

ternational

A

sian

H

arvest m

O

nitoring system for

R

ice

他地域への展開：アフリカにおけるメイズ（とうもろこしの一種）

(28)

(29)

ブラジル国における違法伐採低減への貢献

JICA技プロ：アマゾン森林保全・違法伐採防止のためのALOS衛星画像の利用Project

RESTEC小野誠特任首席研究員

第2回宇宙開発利用大賞環境大臣賞の受賞

光学

SAR

SARでは、明

確に森林/非森

林が分かる

事業期間

低減に貢献

(30)

(31)

 災害時のリモートセンシングの役割

広

一番の役割は、地表を俯瞰すること

• 地表から500km～700km上空の宇宙空間にあるため、地表を俯瞰することができる

。これが地球観測衛星が最も得意とするところで、大きな役割。災害の概要をつかみ

、応急や復旧、詳細な調査を行うための基礎資料としての利用ができる。

人工衛星で観測、俯瞰する

被害の概要をつかむ

（判読・解析など）

航空機やヘリで観測する

救援や調査で人を派遣する

災害緊急観測、災害対応

人工衛星の役割

情報の細かさ

得ら

れる情報の範囲

粗

細

狭

(32)

The image

shows damage

caused by a

typhoon in the

Tacloban area

of Leyte Island,

Phillipines, 2011.

Yellow: partial

destruction

Red : complete

destruction

 台風・高潮等による家屋倒壊の様子

(33)

2006年にフィリピンレイテ島における土砂

崩れをSARデータを用いて抽出した例。

(34)

(35)

光学画像（トゥルーカラー）、WORLDVIEW-2（分解能0.5m）

出典： http://www.disasterscharter.org/image/journal/article.jpg?img_id=105478&t=1314010087598

海上に流出した瓦礫

港湾施設や構造物の被害

道路、鉄道の被害（落橋等）

2011/03/13 WORLDVIEW2（分解能0.5m）

地震・津波による被害状況把握（２）

(36)

 火山活動モニタリング

差分干渉画像(2014/10/29-2015/5/7の変動)

差分干渉画像(2015/6/18-2015/7/2の変動)

・ALOS-2緊急観測により箱根山周辺を撮影

・温泉地学研究所と国土地理院が解析を行い、結果が

噴火警戒レベル1→2

噴火警戒レベル3→2

噴火警戒レベル2→3

(37)

Satellite/Sensor ALOS-2/PALSAR-2

Subsid

e

Uplift

Soekarno Hatta International Airport

Central Jakarta

City

Subsidence

signals

N

ジャカルタ市街地付近の地盤沈下の様子

observed by ALOS-2/PALSAR-2 Interferometry

Estimated subsidence rate is

approx. 1.3mm/day in this

period

地盤沈下の見られる地域

↓

新たな浸水リスク地域

(38)

浸水履歴情報

SBT Rainfall Info

(GSMaP) & rain gauge

SBT DEM (ALOS World 3D)

JICAプロジェクトによる、バングラデシュにおける洪水警報システムの構築例

(39)

三重県総合図上訓練における利用状況

防災訓練へ提供した想定津波浸水域衛星地図

・南海トラフ地震発災後を想定した自治体訓練にプロダクトを提供

・プロダクトを活用し、孤立地域における救助方策などを検討

(40)

初動

応急

復興

平時

災害対応

サイクル

現状の防災利用実証の

対応範囲

 災害サイクルにおける衛星利活用

(41)

(42)

老朽化

日本中に張り巡らされた交通インフラ

管理の

人手

衛星データを利用した、

年間数mm～cmで地盤

変動を検出できる解析

技術の利用

空間基盤：交通インフラのモニタリング

(43)

地表面変位の解析事例：

変位量：赤（-10cm）＞オレンジ＞黄色＞黄緑＞青（+10cm)

サービス内容

 差分干渉・時系列差分干渉解析手法を用いた解析・計測サービス

 上記以外に提供検討中のサービス

 土壌水分量、土砂災害履歴（ハザード情報）

空間基盤：交通インフラのモニタリング

(44)

まとめ

 地球観測衛星の取得したデータは、農林水産業や環境、防災、地

図情報、教育など多岐にわたる分野において、様々な形で活用さ

れており、当財団も国内外のプロジェクトにソリューションを提

供しています。

 衛星データの利活用、ソリューションサービスにおいては、アル

ゴリズムのツール・モジュール化、システム化が必須となってい

ます。このため、ソフトウェアの信頼性向上は常に課題となって

います。また、近年、衛星の高性能化・小型コンステレーション

化に伴い、ビッグデータと化す衛星データの処理にはAI技術も必

須となってきています。

 今後も社会のニーズに応え、当財団では、現地観測・UAV・航空

(45)

本日の内容 自己紹介 衛星データによる地球観測の概要 RESTECの事業について 衛星データの活用事例 2 Remote Sensing Technology Center of Japan All rights reserved RESTEC 2016

衛星リモートセンシングによる地

球観測データの利活用について

ET/IoT2017出展計画

SEC先端技術入門ゼミ

（一財）リモート・センシング技術センター

研究開発部 山本 彩

本日の内容

自己紹介

衛星データによる地球観測の概要

RESTECの事業について

自己紹介

山本 彩（やまもと あや）

 大学・大学院にて鉱物学を専攻。（博士（理学）取得）

 在学時に、（当時の）新しい地質調査手法としてのリモートセンシ

ングと出会い、その可能性に惹かれてRESTEC（現職）に入社。

 分光反射特性を基にした土地被覆分類解析、時系列変化の解析など

中心に、環境・農業・災害などのプロジェクトに参加。また、地球

以外にも月惑星探査におけるリモートセンシングにも携わる。

１．衛星による地球観測

（１）概要

©JAXA

 政府及び民間企業により打上げ、運用

※日本では、JAXAによる中～大型衛星（2～

4t）が主流

※世界的に、超小型・小型衛星（数kg～数百

kg）が増加

 高度500～800㎞の軌道を周回

※「ひまわり」のような静止軌道衛星は、

高度3万6000㎞

 目的に合わせ、様々なセンサを搭載

＜東＞

＜西＞

北極

地球の自転

高度約600㎞

ALOS-2(JAXA)

１．衛星による地球観測

（２）衛星に搭載される様々なセンサ

 目的に合わせて、様々なセンサ（観測装置）を搭載している。

→光学センサ、レーダー、環境観測センサ（マイクロ波放射計等） 等

光学センサ

レーダー

環境観測センサ

（画像はマイクロ波放射計）

分解能：31㎝～15m

観測幅：10~70㎞

分解能：1m ～

250m

観測幅：10~450㎞

分解能：数km

観測幅：数千㎞

分かりやすい詳細な

画像の取得

悪天候、夜間での画像取得

地表面の微小な変動の検出

海面温度、降水量、大気

ガス等の環境情報の取得

１．衛星による地球観測

（３）世界の主な地球観測衛星

政

府

系

民

米国：

Landsat シリーズ

欧州：

Sentinel衛星シリーズ（欧）、

TerraSAR-X（独）、CosmoSkyMed（伊）、SPOTシリーズ（仏）

日本：

ALOS-2、GCOM-C、GPM

米国：WorldView衛星シリーズ（高分解能光学衛星）、 Planet社 等

カナダ：

Radarsat-2

政府系衛星データの

オープン＆フリー化の方向性

超小型・

コンステレー

ション（編隊）・

ベンチャー

本日の内容自己紹介衛星データによる地球観測の概要 RESTECの事業について衛星データの活用事例 2 Remote Sensing Technology Center of Japan All rights reserved RESTEC 2016

研究開発部山本彩

山本彩（やまもとあや）

→光学センサ、レーダー、環境観測センサ（マイクロ波放射計等）等

_{（画像はマイクロ波放射計）}

米国：WorldView衛星シリーズ（高分解能光学衛星）、 Planet社等

一般財団法人リモート・センシング技術センター