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FOSS4Gツール (GRASS、R、GMT)を用いた氷河の解析事例

Takayuki NUIMURA

名古屋大学・雪氷研

11th Dec. 2011

Takayuki NUIMURA (名古屋大学・雪氷研) FOSS4G ツールを用いた氷河の解析事例 11th Dec. 2011 1 / 15

Outline

1 はじめに解析に使用したソフトウェア山岳氷河について

2 解析解析の流れStep 1: GDALで DEMデータ変換Step 2: GRASSで GPSデータをグリッド DEMに変換Step 3: Octaveで RS-DEMの補正＆精度評価Step 4: Rで RS-DEMsの統計処理

3 グラフ出力Rで解析結果のプロット (高度分布)GMTで解析結果の描画 (空間分布)


解析に使用したソフトウェア解析には、FOSS4Gを含む以下の FLOSS1を用いた。

FLOSS

FOSS4G

データ処理&図化(GDAL, GRASS, R, Octave)

空間データ図化(GMT)

Beamer

グラフィック処理(Inkscape, GIMP)

プレゼンテーション(LaTeX Beamer)

1Free/Libre and Open Source SoftwareTakayuki NUIMURA (名古屋大学・雪氷研) FOSS4G ツールを用いた氷河の解析事例 11th Dec. 2011 3 / 15

山岳氷河について

クリーン氷河 (ex. AX010氷河)

クリーン氷河は面積変化が捉えやすい

デブリ氷河

衛星画像からの面積変化の識別は困難=⇒氷河表面の高度変化が重要。


本研究の目的

ネパール東部のクンブ地方における現地観測データをもとに、衛星データの精度検証及び補正を行なった上で、氷河変動量を高精度で復元することを目的とした。

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

8000[ m ]

Nepal

China

India

Khumbu Himal

Kathmandu

80˚ 85˚ 90˚

25˚

30˚

86˚30' 86˚40' 86˚50' 87˚00'

27˚30'

27˚40'

27˚50'

28˚00'

10 km

N Everest


2007年調査 (クンブ地方)

3000

4000

5000

6000[ m a.s.l ]

86˚30' 86˚40' 86˚50' 87˚00'

27˚50'

28˚00'

N

Everest

Base stationPeak

0 5 10

kmNepal

China

India

リモートセンシング DEMの検証及び補正用に、干渉測位 GPS測量。(標高 3800 – 5500 m a.s.l.)

(Nuimura et al., J. Glaciol., in revise)


解析の流れ

1 GDAL：DEMデータを、HDF=⇒GeoTIFF変換2 GRASS：GPS測量データを、ポイント=⇒GeoTIFF変換3 Octave：RS-DEMs (1992–2008)をGPS-DEMを参照として、水平・垂直補正＆精度評価

4 R：補正済みの RS-DEMsを用いて氷河表面の高度変化率 (m a−1:1992–2008)を算出


Step 1: GDALでDEMデータ変換

GDALを用いて HDF2=⇒GeoTIFF形式に変換

gdal_translateコマンドで変換 (sdsオプションが重要)

#いったん EHdr (ヘッダ付きバイナリ)に変換してからgdal_translate -sds -of “EHdr”【HDFファイル名】【Ehdrファイル名】

#各バンド毎に適切なファイル名をつけて GeoTIFFに変換gdal_translate -of “Gtiff”【Ehdrファイル名】【GeoTIFFファイル名】

この gdal_translateコマンドは、ラスターデータのフォーマット変換ができる (高速で対応形式が多い！)。

2ERSDACの販売している ASTERデータは HDF形式Takayuki NUIMURA (名古屋大学・雪氷研) FOSS4G ツールを用いた氷河の解析事例 11th Dec. 2011 8 / 15

Step 2: GRASSでGPSデータをグリッドDEMに変換

GRASS GISの v.surf.rstコマンドでスプライン補間1 v.in.ogr：ポイントデータを GRASSへインポート2 v.surf.rst：スプライン補間、ポイント=⇒グリッド変換3 r.out.gdal：グリッドデータを GRASSから GeoTIFFへエクスポート


Step 3: OctaveでRS-DEMの補正＆精度評価

行列演算を高速にできる Octaveを用いて、全ての RS-DEMsを GPS-DEMに合うように水平＆垂直補正、補正後に精度評価も。

Step 1: 水平方向の補正

Step 2: 垂直方向の補正


Step 4: RでRS-DEMsの統計処理

Rの rgdalパッケージrgdalパッケージを用いると、以下の GIS入出力関数が使用できる

readOGR：ベクターデータ読み込み

readGDAL：ラスターデータ読み込み

writeOGR：ベクターデータ書き出し

writeGDAL：ラスターデータ書き出し

本研究では readGDALで GeoTIFFの多時期の DEMを読み込んで解析し、計算結果を writeGDALで GeoTIFFに書き出し。



1992–2008年の間の多時期の DEM(地形データ)から、標高値の時系列変化をグリッドごとに計算

=⇒氷河の表面高度がどのように変化しているか (上昇 or低下)が求められる



1 readGDAL関数：1992–2008の多時期の DEMを Rへ読み込み2 lm関数：lm関数で、グリッドごとに、表面高度の変化率 (m a−1)計算3 writeGDAL関数：計算された表面高度の変化率分布をGeoTIFFに出力


Rで解析結果のプロット (高度分布)DEMと解析結果の表面高度の変化率の組み合わせによる高度分布図

−3 −2 −1 0 1 2 3

4000

4500

5000

5500

6000

6500

7000

Elevation change (m a−1)

Ele

vatio

n (m

)

Debris−freeDebris−covereda)

Area (km2)

0 5 10 15 20

Debris−freeDebris−coveredb)

高度 50 mごとに区間分けをし、区間での変化率 (m a−1)と精度を計算し、Rの plotCI関数で、エラーバー付きプロット。


GMTで解析結果の描画 (空間分布)

色のついている場所が氷河域、暖色が表面低下、寒色が表面上昇を示す

GDALで、GeoTIFF=⇒NetCDF3に変換したのち、GMTコマンドのgrdmathで NoDATAを設定すると、図のように重ねあわせ描画4ができる。

3GMTで扱う形式4背景の衛星画像上に、氷河の場所のみの表面硬度の変化率


Technology

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