リモートセンシング技術による農業環境把握

リモートセンシング技術による農業環境把握

著者 齋藤 元也

最終講義

最終講義

最終講義

最終講義

最終講義

最終講義

リモートセンシング技術による

リモートセンシング技術による

最終講義

最終講義

リモートセンシング技術による

リモートセンシング技術による

リモ トセンシング技術による

リモ トセンシング技術による

農業環境把握

農業環境把握

リモ トセンシング技術による

リモ トセンシング技術による

農業環境把握

農業環境把握

齋藤元也

齋藤元也

齋藤元也

齋藤元也

東北大学大学院農学研究科

東北大学大学院農学研究科

複合生態フィールド制御学分野

複合生態フィールド制御学分野

東北大学大学院農学研究科

東北大学大学院農学研究科

複合生態フィールド制御学分野

複合生態フィールド制御学分野

齋藤 元也

(1946.11.23 新潟市で生まれる。） <学歴> <学歴> 1969.3 山形大学大学院農学部農芸化学科卒業 1975.4 山形大学大学院農学研究科修士課程修了 1998 3 農学博士（岐阜大学）取得 1998.3 農学博士（岐阜大学）取得

<職歴>

1969.4 日本精化（株）入社、生産技術研究所に勤務（神戸） 1975.4 農林省北海道農業試験場畑作部研究員（十勝） 1982.4 農水省草地試験場環境部研究員（西那須野） 1988.10 農水省農業環境技術研究所隔測研究室長（つくば） 農 省農 境 情 ば 1996.10 農水省農業環境技術研究所計測情報科上席研究官（つくば） 2001.4 (独) 農業環境技術研究所地球環境部生態システム研究グループ長（つくば） 2003.4 (独) 農業工学研究所農村環境部長（つくば） 2004 4 東北大学大学院農学研究科教授（仙台） 2004.4 東北大学大学院農学研究科教授（仙台） 2010.3 東北大学大学院農学研究科退職

<受賞> 2009.5 システム農学会賞

受賞

2009.5 システム農学会賞

<著書>

1996.10 農業リモートセンシング −環境と資源の定量的解析−，166p, 養賢堂 2007 1 農業リモ トセンシング ハンドブ ク 512 システム農学会 他 2007.1 農業リモートセンシング・ハンドブック, 512p, システム農学会 他 <シンポジウム> 2008.8 第6回 国際複合生態フィールド科学シンポジウム −リモートセンシング関連− 仙台

内容

第1部

衛星画像で見る

日本と世界の多様な農

業

業

第2部 リモートセンシン

グ技術の農業利用

2007年1月出版

グ技術の農業利用

第3部 リモートセンシン

グ画像解析の基礎

2007年1月出版

白黒版2500円、DVD付き

（A4横版、512ページ）

第4部 リモートセンシン

グ解析演習、利用ソフトと

グ画像解析の基礎

（A4横版、512

ジ）

（ABC順）

Appendix:

グ解析演習、利用ソフトと

データ

（

順）

pp

•大学等教育機関

•研究機関・独立行政法

人 財団法人等

1.

ハンドブックの著者は100名を超え、農業リ

モートセンシングに関わる最新の情報を網羅

2

般の方から教育・研究や調査 営農や行

_{人・財団法人等}

•民間企業

2.

一般の方から教育・研究や調査、営農や行

政に反映させる上で有用

リモートセンシング技術による農業環境把握

Ⅰ. 分光測定による植被率算出モデルの作成と利用

1. 地上分光測定による植被率算出モデル

2. インドネシア・ジャワ島西部土色マップ

3. フィリピン・ピナツボ山噴火植生被害

Ⅱ 光学衛星デ タによる農業環境把握

Ⅱ. 光学衛星データによる農業環境把握

1. インドネシアスマトラ島での土地利用変化

2 NOAA/AVHRRによる広域農業環境モニタリング

2. NOAA/AVHRRによる広域農業環境モニタリング

3. ALOS/AVNIR2およびTERRA/ASTERによる農業把握

Ⅲ 合成開口レーダ（SAR)衛星データによる農業環境把握

Ⅲ. 合成開口レ ダ（SAR)衛星デ タによる農業環境把握

1. JERS/SARによる中国沿岸部の水田抽出

2. RADARSAT2/SARによる水稲作付け把握

3. 2008サイクロン・ナルギスでのミャンマー農業被害

付記

複合生態フィ ルド制御学分野での博士・修士・卒業論文

覧

付記. 複合生態フィールド制御学分野での博士・修士・卒業論文一覧

リモートセンシング関連在籍者

Ⅰ. 分光測定による植被率算出モデルの作成と利用

1. 地上分光測定による植被率算出モデル

100 100

植生100%の点

近

100

近赤外

反

50

L

近

赤外

反

50

反

射率

50

K

(％)

反

射率

50

NIR

K

(％)

0

NIR

(％)

テンサイ圃場 土壌タイプ 裸地

赤反射率

0 _{10 20}

(％)

ソイルライン NIR = aR + b 0

赤反射率R

20 10

(％)

テンサイ圃場 土壌タイプ 裸地 6/23 7/24 6/23 褐色火山性土壌 黒色火山性土壌 ラ 植生値 K = NIR - aR – b 最大植生値 L = Kmax

植被率（Vegetation Cover Ratio: VCR) 壌

沖積土壌 ₌

_K

_/

_L

100

真

甜菜圃場の分光反射率から求めた

_{植生被覆率（VCR)の検証}

真

上写

真

植生被覆率（VCR)の検証

%

真

から

求

50

R 0 95**

求

めた

植

生

R= 0.95**

生

被覆

率

褐色火山性土壌 黒色火山性土壌

率

︵

VCR

︶

50

100

0

_%

分光反射率から求めた植生被覆率（VCR)

Ⅰ. 分光測定による植被率算出モデルの作成と利用

2. インドネシア・ジャワ島西部土色マップ

対象地域

Ⅰ. 分光測定による植被率算出モデルの作成と利用

2. インドネシア・ジャワ島西部土色マップ

P NIR Vegetation cover KVI max High LANDSAT/MSSから作成したジャワ島西部土色マップ A S il li KVI b Low Soil line R 0

Ⅰ. 分光測定による植被率算出モデルの作成と利用

3. フィリピン・ピナツボ山噴火植生被害

噴火したピナツボ山 （ウィキペディア、1991年6月12日撮影） 20世紀最大級の大噴火。高度34,000mまで吹き上げられ、 全球規模の硫酸エアロゾル層を形成し 地球の気温が0 5度 全球規模の硫酸エアロゾル層を形成し、地球の気温が0.5度 下がりオゾン層の破壊も著しく進んだと言われている。 周辺に大量の火山灰を噴出（総量で10km3_{）し、その後降} 雨に伴う泥流（ラハール）が発生し、多くの被害が発生した。 ASTER /DEMを 使用した ピナツボ山の位置と解析範囲 使用した ３Ｄ画像 （2001年 観測）

Long-term monitoring for

Vegetation at Mt. Pinatubo area

using satellite data

using satellite data

Hanae SATO, Kazumasa OSAWA, Takahiko SUGIHARA and Genya SAITO

The study area

Philippine map

Mt.

Pinatubo

Philippine map

The research area, MOS-1/MESSR, 1990/10/31

The concept of Vegetation cover ratio(VCR)

P

NIR

Soil line NIR= aR+b

High Kind of Vegetation Index

Vegetation cover

KVI max Kind of Vegetation Index

(KVI)

KVI = NIR - (aR - b)

A

Low VCR = KVI/KVI max _KVI

b VCR (differ) = (VCR (before) – VCR (after) VCR(before) Soil line

R

b 0 VCR(before)

The concept of KVI and KVI max

R

VCR(differ) = Damage VCR(differ) = Damage

After 20 days (1991/07/05)y ( ) After 4 months(1991/10/23) After 9 months (1992) 100-9% 90-60% 60 30% 30 10% 60-30% 30-10% 10-0% Water

The change of vegetation damage 1000ha(%) ＶＣＲ diff After 20 d 4 h 9 h

2 years 4 years 5 years 10 13 The change of vegetation damage 1000ha(%)

differ days months months years years

100-90% 170(33) 22(4) 44(9) 48(9) 45(9) 47(9) 14(3) 7(2) 90-60% 97(19) 59(12) 86(17) 63(12) 53(10) 51(10) 61(12) 43(11) 60 30% 118(23) 101(21) 106(21) 156(30) 146(28) 160(31) 105(21) 98(25) 60-30% 118(23) 101(21) 106(21) 156(30) 146(28) 160(31) 105(21) 98(25) 30-10% 59(12) 93(19) 104(21) 76(15) 140(27) 84(16) 142(29) 79(20) 10-0% 64(12) 228(46) 139(28) 147(29) 104(20) 146(28) 143(29) 131(33) water 4(1) - 21(4) 25(5) 25(5) 25(5) 25(5) 30(7)

Ⅱ. 光学衛星データによる農業環境把握

1. インドネシア・スマトラ島の土地利用変化

Pasir Mayang地区

Pasir Mayang地区

研究対象地区 0 300 600km

利用したLandsat画像の撮影年月 １９９３年６月 １９９５年６月 １９９９年４月年 月

ゴム林 森林

ゴム林（林床） 森林（林床）

灌木 裸地

森林 灌木 ゴム林 ゴム林 草地 裸地 河川 湛水域 Landsat画像から作成 した土地被覆図

70 80 Forest森林 灌木 森林 面積割合 40 50 60 % Bush or Shrubs Rubber or Sec. veg. Grasslands 灌木 ゴム林 草地 貯留量 (Mton) 20 30 40 % Grasslands Barelands River 裸地 河川 湛水域 灌木 草地 ゴム林 10 12 ( ) 0 10 92 93 94 95 96 97 98 99 Water surface湛水域 草地 ゴム林 _裸地 灌木 ゴム林 8 土地被覆項目 地上C貯留量 92 93 94 95 96 97 98 99 Year

Fig. Land cover changes in Pasir Mayang

Pasir Mayang地区の土地被覆変化 _森林 4 6 土地被覆項目 地上C貯留量 (t/ha) 森 林

155.2

灌 木

_{15 0}

2 灌 木

_15.0

ゴム林

_35.5

草 地

_6.0

地上部炭素（Ｃ）貯留推定量の変化

0 ９３ ９４ ９５ ９６ ９７ ９８ ９９ 裸 地

_0.0

地上部炭素（Ｃ）貯留推定量の変化

Ⅱ. 光学衛星データによる農業環境把握

2. NOAA/AVHRRによる広域農業環境モニタリング

５月上旬

_６月上旬

７月上旬

モンゴル モンゴル 北京 北京 （ゴビ砂漠） （ゴビ砂漠） （ゴビ砂漠） （ゴビ砂漠）

３ヶ年の平均ＮＤＶＩ値（１９９７∼１９９９年）

植生が 少ない 植生が 多い

３ヶ年の平均ＮＤＶＩ値（１９９７

１９９９年）

ＮＤＶＩ＝（ＮＩＲ−Ｒ）/（ＮＩＲ＋Ｒ）

６月中旬

_６月下旬

_６月下旬

７月上旬

７月中旬

NOAA/AVHRRによる

２０００年中国干ばつ拡大状況図

2000年NDVI−平年のNDVI

（黄：2000年が小、緑： 2000年が大）

Ⅱ. 光学衛星データによる

農業環境把握

2008.9.17

農業環境把握

3. ALOS/AVNIR2および

TERRA/ASTERによる

農業把握

2008.5.2 2008.9.17

農業把握

AVNIR2観測データ

2006 5 4 2006.5.4 2006.5.4

北海道・東北・関東

北海道・東北・関東

北海道

北海道

北海道石狩平野

2008 5 2

2006.5.4

2008.5.2

東北

東北

2008 9 17

青森県津軽平野

2008 5 2

_2008.9.17

2008.5.2

秋田県横手盆地

2008 5 2

2008 9 17

2008.5.2

2008.9.17

庄内平野（酒田市・鶴岡市）

秋田県横手盆地

2008 5 2

秋田県八郎潟

2008 5 2

北海道石狩平野

2008 5 2

2008.5.2

2008.5.2

2008.5.2

栃木県関東平野（那須塩原市・大田原市）

2008 5 2

2008 9 17

九州

九州

九州

九州

佐賀県佐賀平野

佐賀県佐賀平野

2006.5.4

熊本県阿蘇谷

2006.5.4

Understanding of Agricultural Fields in the World Using ASTER Data

Aya KITAMURA, Genya SAITO, Chinatsu YONZAWA (Agri.,Tohoku Univ.)y , y , ( g , )

and Masatane KATO(ERSDAC

)

Shonai plain

MW-China

Bhutan

California

NE Th il

d

Mekong Delta

California

NE-Thailand

SE Australia

Paddy Fields

Paddy Fields

Paddy Fields

Paddy Fields

4h

4ha

Characteristics of Each Paddy Field

Growing

Season

Field

Size

Field

Shape

Regional

Topography

Shonai, Japan Mountainous Summer Middle All Rectangle

MW-China China Almost Flat Summer Middle Irregular & Rectangle

NE Thai Thailand Very Flat

Rainy

Small

Almost Irregular

NE-Thai, Thailand Very Flat Rainy Small Almost Irregular

Mekong D Vietnam Very Flat Rainy & Dry Small & Large Rectangle

g

y

y

y

g

g

C-W Bhutan Mountainous Summer Very Small Irregular

California USA Almost Flat Summer Large Rectangle and Irregular

S-E Australia Almost Flat Summer Large Rectangle

アメリカ カリフォルニア 日本 庄内 オーストラリア 東部

３km

３km

Ⅲ. 合成開口レーダ（SAR)衛星データによる農業環境把握

1. JERS/SARによる中国沿岸部の水田抽出

JERS-1/SAR

（Lバンド：波長23.5cm，地上分解能24m）

1998 1 22

1998 6 3

1998 7 17 1998 8 30

1998.1.22, 1998.6.3. 1998.7.17 1998.8.30

幾何補正

幾何補正

湛水域と非湛水域に2分する

湛水域と非湛水域に2分する

3×3フィルタで単独画素を除く

3×3フィルタで単独画素を除く

4時期の重ね合わせ

時期の重ね合わせ

4回非湛水

4回湛水

1-3回湛水

通常の陸地

水域

水田

通常の陸地

水域

水田

解析手順

水田

水田

通常の陸地

水域

白

黒

灰

4回非湛水

4回湛水

1-3回湛水

通常の陸地

水域

水田

（市街地、森林、畑等）

Ⅲ. 合成開口レーダ（SAR)衛星データによる農業環境把握

2. RADARSAT2/SARによる水稲作付け把握

水稲作付け水田

（暗い部分）

早坂昭彦・齋藤元也・米澤千夏（東北大） 石塚直樹（農環研）・小川茂男（農工研） 村木宏和・根岸正浩(イメージワン）

（暗い部分）

2009年6月7日画像

RADARSAT2/SAR

RADARSAT2/SAR

波長：Cバンド（6cm）

地上分解能: 6m

水稲作付け水田は、

この時期は稲が小さく湛水条

件

ため 衛

から

ク

鏡面反射

件のため、衛星からのマイク

ロ波は水面では鏡面散乱と

なって前に進み、衛星にほと

んど戻ってこないため、暗くな

る。

宮城県北部水田地帯のRADARSAT2画像

水稲作付け水田

RADARSAT2の

カラ 合成

B: 2009.6.7

G 2009 6 24

水稲作付け水 調整水田

カラー合成

G:2009.6.24

R:2009.7.25

水稲 調 水 （水張り水田） 水稲 以外

•水稲作付け水田は、

暗い赤から黄色とな

暗い赤から黄色とな

り、容易に判読でき

る。

田植えの遅い水田

•暗い赤の水田は田植

えの遅い水田である。

RADARSAT2の3時期カラー合成画像

多偏波データ→パウリ画像

多偏波観測の利用

多偏波デ タ→ ウリ画像

表面散乱： 青

多偏波観測の利用

RADARSAT2は

表面散乱： 青

RADARSAT2は

多偏波観測をして

多偏波観

体積散乱:  緑

おり、多偏波観測

データからパウリ

デ タ

ウリ

画像に変換し、水

稲の散乱特性を明

2回散乱： 赤

稲の散乱特性を明

らかにした。

2回散乱： 赤

8月中旬の水田では、

衛星からのマイクロ波

水稲作付け水田

水稲作付け水田

衛星からのマイクロ波

は、平面を構成している

水面または土壌面にぶ

調整水田

調整水田

（水張り水田）

（水張り水田）

_{水面または土壌面にぶ}

つかり前に進むが、繁

茂した稲体にぶつかり、

水稲以外

水稲以外

衛星方向にマイクロ波

が戻ってくる。2回散乱

であり パウリ画像では

であり、パウリ画像では

赤く表示される。1時期

の観測で水稲作付け水

の観測で水稲作付け水

田を同定できる。

青 表面散乱

青：表面散乱

緑：体積散乱

赤：2回散乱

RADARSAT2パウリ画像（2009.8.16）

赤：2回散乱

3. 2008サイクロン・ナルギスでのミャンマー農業被害

Ⅲ. 合成開口レーダ（SAR)衛星データによる農業環境把握

ク ナ ギ 農業被害 衛星データによるミャンマーの農業とサイクロン被害把握 谷津愛実・斎藤元也・（東北大）・小川茂男（農工研） 農業被害把握の戦略 TERRA/ASTER 2006.1.31 2004.4.5 サイクロン被害時 ALOS/PALSAR 2008 5 6 ALOS/PALSAR Full 偏波観測 2007.3.16 2007 5 1 サイクロンでの 冠水地域 2004.4.5 2008.5.6 冠水地域土地利用状況および 2007.5.1 冠水地域 （2008.5.6） 冠水地域土地利用状況および 4月・5月農作物生育状況把握 農業被害の把握

図1左は「だいち」搭載の パルサー（PALSAR）の JAXAのHP _パルサ （PALSAR）の ScanSARモードで観測した 災害前の2008年4月24日の 画像 _{図1右は同じく高分} 画像、図1右は同じく高分 解能モードで観測した災害 後の2008年5月6日の画像で す。PALSARによる画像で す。PALSARによる画像で は、水面は暗く見える特徴 があり、災害後の画像では 広い領域に渡って洪水（暗 い領域）が広がっているこ とが分かります。

図2は災害前の画像と災害後 の画像を色付けして重ね合わ の画像を色付けして重ね合わ せ、災害前後の違いを色とし て表したものです。青く浮き 出ている地域が浸水した領域 出ている地域が浸水した領域 を表しています。黄色の領域 は降水により土の中の水分が 増加したことを示していま す。 JAXAでは国際災害チャータの 要請に基づき、データを国際 災害チャータ及びセンチネル アジアへ提供しました。

2008 5 6 2008.5.6 RGB= HH,VH,HH １３０ｋｍ １３０ｋｍ

ALOS/PALSAR

ALOS/PALSAR

Pauli-image

Blue: One Time

Scattering

Scattering

Green:Volume

Scattering

R d T

Ti

Red:Two Times

Scattering

多偏波HH VH HV VV観測

Pauli画像 仙台

多偏波HH,VH,HV,VV観測

Pauli 画像

1回散乱：青

体積散乱：緑

2回散乱 赤

2回散乱：赤

2007.3.16

_{PALSAR ASTER}

2006.1.31

2006.4.5 2007.5.2

2007.3.16

PALSAR ASTER

2006.1.31

2006.4.5 2007.5.2

2007.3.16

_{PALSAR ASTER}

2006.1.31

2006.4.5 2007.5.2

2007.3.16

_{PALSAR ASTER}

2006.1.31

2006.4.5 2007.5.2

2007.3.16

_{PALSAR ASTER}

2006.1.31

2006.4.5 2007.5.2

2007.3.16

_{PALSAR ASTER}

2006.1.31

2006.4.5 2007.5.2

農業被害の把握

サイクロン「ナルギス」により、ミャンマー沿岸部デルタ地帯

では、乾季に稲作用の水が確保されるところは乾季稲作が

では、乾季に稲作用の水が確保されると ろは乾季稲作が

行われる。乾季では水が確保できないところは雨季作のみ

の米作りが行われている。降雨に依存する稲作であり、気

象条件等 より 年次間

生育状況

違 は大き

象条件等により、年次間の生育状況の違いは大きい。

５月はじめは 乾季作の稲で収穫前がかなりあり これは

５月はじめは、乾季作の稲で収穫前がかなりあり、これは

サイクロンによる洪水により収穫皆無と考えられる。また、

雨季作稲の田植え中であるが、まだ、開始はじめの時期

雨季作稲の田植え中であるが、まだ、開始はじめの時期

で、決定的なダメージではない。

衛星

像 より 各種

養魚場が認められた

中

衛星画像により、各種の養魚場が認められた。この中に

育てられていた魚類はながされて、大きな被害を受けたと

考えられる

考えられる。

博士号

神

泉

び

像作成

す

究

2010.3 神谷泉 ALOS/PRISM による DEM およびオルソ画像作成に関する研究

2009.3 冨久尾歩 時系列衛星データによる中国内蒙古半乾燥草原の植生変化把

握

2009.3 国井大輔 河川集水域における土地利用と河川水中の栄養塩の関係に関

する研究

する研究

修士号

2009.3 杉原鷹彦 リモートセンシングによる東北地方の森林バイオマス推定に関す

る研究

2009 3 浪波史子 リモ トセンシングデ タを用いた東北大学川渡地区における植

2009.3 浪波史子 リモートセンシングデータを用いた東北大学川渡地区における植

生変化把握

2009.3 今井厚太 ASTERおよびPALSARデータによる古代アマゾン文明の遺跡

検出

の検出

2008.3 大澤一雅 リモートセンシングによる宮城県北西部の農業実態把握および

遊休農地の小学生ビオトープ体験圃場の取り組み

2007.3 花山誠 フィールドサイエンス教育研究のためのリモートセンシング解析シ

ステムおよび

GISの構築

学士号

2010.3 青柳弘太 合成開口レーダを利用した農業災害把握手法 −水田の水抜け

把握−

2010.3 北村あや ASTERデータによるオーストラリア水稲作把握

2010.3 中川一郎 ケニアにおける陸稲適作区分図の試作と土壌図の比較

2010.3 早坂昭彦 SARデータによる水稲作付け域の判別

2010.3 堀まどか ALOS/AVNIR2データを用いた岩手・宮城内陸地震による被害

2010.3 堀まどか ALOS/AVNIR2デ タを用いた岩手 宮城内陸地震による被害

地のモニタリング

2009.3 矢部勝也 フィールドサイエンスセンターにおける航空機ハイパースパクト

ル観測を用いた樹種分類

ル観測を用いた樹種分類

2009.3 谷津愛実 衛星データによるミャンマーの農業と2008サイクロン・ナルギス

での農業被害

2007 3 岩佐涼子 リモ トセンシングを用いた宮城県におけるバイオマス量の推定

2007.3 岩佐涼子 リモートセンシングを用いた宮城県におけるバイオマス量の推定

2007.3 杉原鷹彦 Terra/ASTER衛星画像による東北地方の森林バイオマス推定

法の開発

浪波史

衛星デ タ よる山

県庄内地方 おける農業把握

2007.3 浪波史子 衛星データによる山形県庄内地方における農業把握

2007.3 佐藤英恵 リモートセンシング技術を用いたフィリピン・ピナツボ山噴火被害

の長期観測

2006.3 大澤一雅 2004年台風15号による庄内平野の水稲への塩分付量に関する

SPOT画像と地形・気象情報による解析

2010年度 リモートセンシング分野

年度 リ

グ分野

教員 米澤千夏先生

職員 安倍愛子氏

在籍学生

在籍学生

DC2

浪波史子、

杉原鷹彦

MC2

矢部勝也

渡辺宏嗣

MC2 矢部勝也、

渡辺宏嗣

MC1

北村あや、

堀まどか

4年生 佐藤直紀、

今井貴浩

浩

2010年4月からの齋藤元也の予定

東京

業大学イノベ シ ン研究推進体

東京工業大学イノベーション研究推進体

付加価値リモートセンシング特任教授

1day/week

宇宙航空研究開発機構宇宙利用ミッション本部

宇宙航空研究開発機構宇宙利用ミッション本部

地球観測研究センター主幹研究員

1.5day/week

農研機構農村工学研究所農地・水資源部

土地資源研究室特別研究員

2days/week