筑波大学農林工学系　西田顕郎

kenlo@sakura.cc.tsukuba.ac.jp

内容

地球研第五プロジェクト地域研究班平成 15年度第一回会合2003年 5月 2日 (金 )～ 3日 (土 )　総合地球環境学研究所

光学センサーによる、フェノロジーの衛星リモートセンシング観測

生態的側面からの研究構想（杉本班）

フェノロジーリモセンのコンセプト利用可能な衛星データ植生季節変化の、衛星観測と地上観測との対応植生構造の季節変化と陸面過程・リモセン指標の対応植生季節変化と気候変動の衛星観測フェノロジー研究のための衛星データの品質について

「フェノロジー」のリモセン研究のコンセプト

• フェノロジー（植生の季節変化）の観測は衛星の得意技。• 気候変動は、フェノロジーに顕著にあらわれる• 衛星データの季節変化を植生構造の観点でどう解釈すればよいか？• 衛星データの季節変化を生態活動の観点でどう解釈すればよいか？• 衛星データの季節変化を陸面過程の観点でどう解釈すればよいか？• 衛星データの経年変化を気候変動の観点でどう解釈すればよいか？• 衛星データの季節変化・経年変化にどのような系統誤差が乗っているのか？

←高山フラックスサイトの NDVIの季節変動蒲生稔氏のウェブサイトより。http://staff.aist.go.jp/old-gamo/2-1phetop-.htm

植生構造：　 LAI　 FPAR　キャノピー高

生態活動：　蒸散　光合成　独立栄養呼吸　従属栄養呼吸

陸面過程：　蒸発散　融雪・積雪　粗度　アルベド

環境条件：　光環境　温度　水蒸気量　雲量　エアロゾル

すべては「季節変化」する

しかもこれらが複合的に「衛星データ」に反映される

衛星フェノロジー研究は一筋縄ではいかない

フェノロジー研究に利用可能な衛星データ

Sensor/Dataset Spatial Temporal Coverage Period Signals and Products

AVHRR/PAL 8km 10day Global 1981- NDVI, VNIR, TIR, date

AVHRR/SIDAB 1km 10day East Asia 1993- NDVI

AVHRR/Iwate Univ. 1km 10day East Asia 1998-1999 NDVI, VNIR, TIR, date, angle

SPOT-Vegetation/S10 1km 10day Global 1998- NDVI, VNIR, MIR, date, angle

MODIS/Land products 1km 8day Global 2000- FPAR, LAI, NPP, VNIR, MIR, TIR

1km 16day Global 2000- EVI, NDVI

1km/500m/250m Daily Global 2000- VNIR, MIR, TIR

（とりあえず入手容易なもの）

AVHRR/PAL, 8km, 10day, 1981-　○○△ ×× AVHRR/SIDAB, 1km, 10day, 1993-　○○△ ××

SPOT-Vegetation/S10, 1km, 10day, 1998-　○△○○○ MODIS/spectral reflectance, 500m, 8day, 2000-　○ ×○○○

フェノロジー観測用のリモセンデータに要求されること：１　観測頻度が高いこと　（短期間の季節変化を追うため）

２　長期間の蓄積があること　（季節変化を知るには最低複数年のデータが必要）

３　長期間一定の品質管理が行われていること　（特に衛星の交替時期）

４　観測日を特定できること　（イベントのタイミングを知るため）

５　観測条件（特に太陽高度とセンサー方位）を特定できること　（品質管理のため）

植生季節変化の、衛星観測と地上観測との対応

地上観測（三枝、私信）

衛星

衛星

衛星

衛星衛星

高山フラックスサイト（落葉広葉樹林）の例

三枝・山本・土田（産総研）との共同研究

GPPは、通年で見ると、衛星ベースの見積もりと地上観測でよく対応。しかし、春先の衛星指標（特に FPAR）の早い増加を反映して、春の活動期の開始が現実よりも早く見積もられている。

地上観測（三枝、私信）

衛星

衛星＋気象データ

同じ AVHRRセンサーのデータでも、コンポジット処理（間引き・統合）の方法によって、観測される植生季節変動パターンは大きく異なる。

衛星

衛星

衛星データによる生態モデルのチューニング

LAIは衛星から推定可能　→　 LAIが整合するように、陸域生態モデルのプールを調整すればどうなるか？

方法：　スピンアップで設定された植生・土壌の炭素・窒素プールを、観測 LAIとモデル LAIの比でスケーリングして初期条件とした。生態モデル： Biome-BGC4.1.1、対象：高山サイト、 LAIデータ：現地での消散係数法観測と衛星観測（MODIS-LAI）

GPPは、地上での LAI観測データでプールをスケーリングすると、現実的な年積算値となった。 NEEは、LAIスケーリングによって土壌呼吸が大きく増え、非現実的な値となった。呼吸は LAIスケーリングをしないランが最も現実的。

“Spring belching” detected by AVHRR brightness temperature and NDVI.

(Shadowed parts are warmer than 20 degree C and NDVI less than half of the yearly range.)

植生の春先のオンセット（ CO2の一時的放出）を衛星で捉えることができるか？橋本・ Nemaniとの共同研究，未発

表

植生構造の季節変化と陸面過程、衛星指標の対

応（地上実験）

筑波大陸域環境研究センター（旧水理実験センター）草地， 1999樋口（名大）との共同研究

筑波大陸域環境研究センター（旧水理実験センター）草地， 1999

LAI・植被率

草丈・色素密度

色素濃度

潜熱輸送

バルク輸送係数

分光指標

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

4/ 1 5/ 1 5/ 31 6/ 30 7/ 30 8/ 29 9/ 28 10/ 28 11/ 27

NDVI

, SAV

I

NDVISAVI

0

4

8

12

16

20

4/ 1 5/ 1 5/ 31 6/ 30 7/ 30 8/ 29 9/ 28 10/ 28 11/ 27

Simp

le Ra

tio

696

700

704

708

712

716

REP

(nm)

Simple RatioRed Edge Position

0

0.2

0.4

0.6

0.8

4/ 6 5/ 6 6/ 5 7/ 5 8/ 4 9/ 3 10/ 3 11/ 2 12/ 2 1/ 1 1/ 31 3/ 1 3/ 31 4/ 30 5/ 30

NDVI

and

SAV

I

NDVIcenter of NDVI rangeSAVIcenter of SAVI range

0

2

4

6

8

10

4/ 6 5/ 6 6/ 5 7/ 5 8/ 4 9/ 3 10/ 3 11/ 2 12/ 2 1/ 1 1/ 31 3/ 1 3/ 31 4/ 30 5/ 30

Simp

le Ra

tioSRcenter of SR range

分光指標

The onset and the offset of greenness detected by the spectral VIs――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――

Onset (1999) Offset (1999) Onset (2000) Threshold1)

―――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――― Biophysical property Cv 5/4 --- --- 0.5 LAI 6/25 10/20 --- 4.6 Canopy height 7/2 12/15 --- 90 cm―――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――― Vegetation index NDVI 4/9 12/15 5/6 0.52 SAVI 4/20 10/26 5/14 0.36 SR 5/6 10/11 5/27 5.45 SR - corrected2) 5/23 9/24 -- 3) 7.15 RVIS 4/8 12/19 4/28 0.11――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――1) Each threshold is the center of the range of each VIs.3) Not achieved within the period of observation.

0

0.2

0.4

0.6

0.8

4/ 6 5/ 6 6/ 5 7/ 5 8/ 4 9/ 3 10/ 3 11/ 2 12/ 2 1/ 1 1/ 31 3/ 1 3/ 31 4/ 30 5/ 30

NDVI

and

SAV

I

NDVIcenter of NDVI rangeSAVIcenter of SAVI range

0

2

4

6

8

10

4/ 6 5/ 6 6/ 5 7/ 5 8/ 4 9/ 3 10/ 3 11/ 2 12/ 2 1/ 1 1/ 31 3/ 1 3/ 31 4/ 30 5/ 30Si

mple

Ratio

SRcenter of SR range

                                              

                                   The Link Between Sea Surface Temperature and Vegetation

http://earthobservatory.nasa.gov/Newsroom/NewImages/images.php3?img_id=4796

植生季節変化と気候変動の衛星観測

植生指標だけでなく、温度の変動で影響を裏付け

松田（京大）・鼎（東大）との共同研究

インドシナ半島の NDVI・表面温度の変動と、 ENSO および DMIの対応

タイの３箇所のフラックスサイト

における季節変化

KGM　（ KogMa）　・・・　熱帯季節林

EGAT　・・・　水田・畑・森林の混合地表面

SKT　（ Sukhothai）　・・・　水田

- 0.2

- 0.1

0

0.1

0.2

81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 00

NDVI

anom

aly

- 10

- 5

0

5

10

Ts (K

) and

rain

(cm)

anom

aly

NDVI Ts rain EGAT - Mixed deciduous

- 0.2

- 0.1

0

0.1

0.2

81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 00

NDVI

anom

aly

- 10

- 5

0

5

10

Ts (K

) and

rain

(cm)

anom

aly

NDVI Ts rain Sukhothai - Paddy

- 0.2

- 0.1

0

0.1

0.2

81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 00

NDVI

anom

aly

- 10

- 5

0

5

10

Ts (K

) and

rain

(cm)

anom

aly

NDVI rain Ts Kogma - Evergreen

- 4

- 2

0

2

4

81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 00year (1981- 2000)

Nino

3 SS

Tan

omaly

(K)

- 4

- 2

0

2

4

DMI

NINO3SSTDMI

３サイトにおけるNDVI・表面温度の変動と、

ENSO および DMIの対応

Gutman, 1999, Int. J. Rem. Sens 20(17)

NOAA/AVHRRの放射温度アノマリーに衛星軌道ドリフトが与える影響　→

補正前

補正後

衛星の上空通過時刻がだんだん夕方遅くになる→地表面温度は当然下がる

衛星データの品質

エアロゾル・・・ 1992-1994ピナツボ→　 NDVI低下、 Ts低下 (?)

水蒸気・雲→　 NDVI低下、 Ts低下

軌道ドリフト（太陽高度の低下）→　 NDVI上昇、 Ts低下 (!!!???)

太陽高度の（季節）変化は大きなノイズ要因

植生指標の、フェノロジーによる振幅と方向性による振幅の比較―――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――

date NDVI SAVI Simple Ratio Red Edge――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――― phenology 4/15-12/7 0.50 (100%) 0.40 (100%) 10.7(100%) 18nm(1

00%)――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――― sun angle 8/2 0.05 (10%) 0.11 (26%) 3.2 (30%) 2.5nm(14%)

8/17 0.07 (14%) 0.07 (17%) 2.6 (24%) 5.0nm(28%) view angle 6/9 0.11 (22%) 0.04 (10%) 4.4 (41%) 2.3nm(13%)

8/3 0.03 (6%) 0.06 (15%) 3.1(29%) 5.3nm(29%) average (13%) (17%) (31%) (21%)―――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――

1999年、筑波大学陸域環境研究センター草地での観測結果。Nishida, Higuchi, and Iida: Seasonal change of the biophysical properties and the spectral vegetation indices of a grassland site. （投稿中）

１．衛星データ解析- 日単位のデータは必要か？（作業量的に大きな判断）- センサーフュージョン（複数衛星の併用）の可能性- 高空間分解能データ（ ASTER、 Landsat）によるスケール検証（ミクセル問題）- 方向性データ（MISR、 ATSR）による観測方向の影響の検討- TRMM/VIRSによる太陽高度の影響の検討

２．地上データとの対応- 地上での LAI・ FPARなどの時系列データが不十分。- 早い春の立ち上がりと、秋の活性減少をどう捉えるか？- 下層条件（積雪、下草）の影響評価を・・・林冠・林床の様子の地上定点観測が必要

３．モデルとの協力- 広域のフェノロジーモデルへ、キャリブレーションデータを提供- リモセン用キャノピー放射伝達モデルと生態モデル、陸面過程モデルの結合が必要。

４．高次情報用アルゴリズムの開発- 有効エネルギーの分配比　（蒸発比もしくはボーエン比）　・・・・　MOD16として開発中- 水ストレス、光合成効率

今後の課題

USGS/AVHRR-1kmデータセットによる、インドシナ半島の蒸発比の分布推定

裸地の蒸発比 植生の蒸発比 植被率 全体の蒸発比

1993年 3月 11日～ 20日

高次の衛星フェノロジープロダクトの例

Nishida, K., Nemani, R. R., Running, S. W., Glassy, J. M. (2003): An operational remote sensing algorithm of land surface evaporation. Journal of Geophysical Research D, accepted.

Nishida, K., Nemani, R. R., Running, S. W., Glassy, J. M. (2003): Development of an evapotranspiration index from Aqua/MODIS for monitoring surface moisture status. IEEE Transactions of Geoscience and Remote Sensing, 41(2)

西田顕郎・松田咲子・鼎信次郎：インドシナ半島における地表面状態の経年変動・季節変動と、降雨・エルニーニョ．水文・水資源学会誌，準備中

Nishida, K., Higuchi, A., and Iida, S. (2003?): Seasonal change of biophysical properties and vegetation indices of a grassland site. Remote Sensing of Environment, 準備中

Higuchi, A., Nishida, K., Kondoh, A., Tanaka, K., Ebisu, N., Iida, S., and Nakakita, E., (2003?), Seasonal variations in spectral vegetation indices derived from radiation-based vegetation monitoring system at typical land covers in Japan. Agricultural and Forest Meteorology, 準備中

文献