日本における植生指数と気象条件の相関解析

筑波大学大学院博士課程
システム情報工学研究科修士論文
日本における植生指数と気象条件の相関解析
石原
光則
（社会システム工学専攻）
指導教官
田村
2003 年 1 月
正行
目次
第1章
1.1
1.2
序論 ･････････････････････････････････････････････････････････････････ 1
研究の背景と目的 ･････････････････････････････････････････････････････ 1
1.1.1
NDVI について ･･････････････････････････････････････････････････ 1
1.1.2
NDVI の重要性 ･･････････････････････････････････････････････････ 3
1.1.3
NDVI と気象条件の関係 ･･････････････････････････････････････････ 5
1.1.4
研究の目的 ･････････････････････････････････････････････････････ 7
論文の構成 ･･････････････････････････････････････････････････････････ 9
第2章
使用データ ･･･････････････････････････････････････････････････････ 10
2.1
はじめに ････････････････････････････････････････････････････････････ 10
2.2
NDVI データ ････････････････････････････････････････････････････････ 10
2.2.1 衛星センサの仕様 ････････････････････････････････････････････････ 10
2.2.2 雲による影響の補正 ･･････････････････････････････････････････････ 14
2.3
気象データ ･･････････････････････････････････････････････････････････ 16
2.3.1 気象データの仕様 ････････････････････････････････････････････････ 16
2.3.2 GDD について ･･･････････････････････････････････････････････････ 17
2.3.3 全天日射量の推定 ････････････････････････････････････････････････ 18
2.4
植生データ ･･････････････････････････････････････････････････････････ 21
第3章
NDVI と気象条件の相関解析 ･･････････････････････････････････････････ 23
3.1
はじめに ････････････････････････････････････････････････････････････ 23
3.2
対象地域および対象期間 ･･････････････････････････････････････････････ 23
3.3
解析手順 ････････････････････････････････････････････････････････････ 25
3.4
NDVI と気象条件の相関係数の算出について･････････････････････････････ 26
3.5
結果および考察 ･･････････････････････････････････････････････････････ 27
3.5.1
NDVI と気象条件の平均相関係数算出の結果と考察 ･･･････････････････ 27
3.5.2
NDVI と気象条件の最大相関係数算出の結果と考察 ･･･････････････････ 36
3.6
第 3 章のまとめ ･･････････････････････････････････････････････････････ 42
i
第 4 章 NDVI 推定モデル ･････････････････････････････････････････････････････ 43
4.1
はじめに ････････････････････････････････････････････････････････････ 43
4.2
解析手順 ････････････････････････････････････････････････････････････ 43
4.3
NDVI の分類について ････････････････････････････････････････････････ 44
4.4
NDVI 推定モデルについて ････････････････････････････････････････････ 46
4.5
結果および考察 ･･････････････････････････････････････････････････････ 48
4.5.1
NDVI 推定モデル構築の結果と考察･････････････････････････････････ 48
4.5.2
モデル検証の結果と考察 ･･････････････････････････････････････････ 51
4.6
第 4 章のまとめ ･･････････････････････････････････････････････････････ 62
第5章
5.1
おわりに ･･･････････････････････････････････････････････････････････ 63
本研究の結論 ･･･････････････････････････････････････････････････････････ 63
･･････････････････････････････････････････････････････････････････････････････
5.2
今後の課題 ･････････････････････････････････････････････････････････････ 65
謝辞 ･････････････････････････････････････････････････････････････････････････ 66
参考文献 ････････････････････････････････････････････････････････････････････ 67
ii
図目次
Fig. 1.1 Characteristic of spectra reflectance of vegetation, water, and soil. ････････････････ 1
Fig. 1.2 Characteristic of spectra reflectance of green vegetation, dry vegetation, and soil. ･･･ 2
Fig. 2.1 The seasonal change of NDVI from SPOT/VEGETATION data in Japan in 2001. ･･ 12
Fig. 2.2 Flow chart of BISE method.･････････････････････････････････････････････ 15
Fig. 2.3 The conceptual diagram of Growing Degree Day model. ･･････････････････････ 17
Fig. 2.4 Comparison of observed and estimated amount of global solar radiation. ･････････ 20
Fig. 2.5 Study area and the location of weather stations. ･･････････････････････････････ 22
Fig. 3.1 Concept of the time lags of between NDVI and climate parameters. ･･････････････ 26
Fig. 3.2 Average correlation coefficients between NDVI and climate parameters as functions of
time lags for all weather stations. ･････････････････････････････････････････ 27
Fig. 3.3 Time series curve of average and minimum temperature and GDD of Hinoemata from 1
April 1998 to 31 December 2001.････････････････････････････････････････････
Fig. 3.4 Time series curve of NDVI and amount of global solar radiation of Hinoemata in 1999.････30
Fig. 3.5 Time series curve of NDVI and average temperature of Hinoemata in 1999. ･･･････ 31
Fig. 3.6 Time series curve of NDVI and accumulated amount of solar radiation of Hinoemata in 1999. ･ 33
Fig. 3.7 Time series curve of NDVI and accumulated average temperature of Hinoemata in 1999. ･ 34
Fig. 4.1 Time series curve of NDVI shows the characteristic pattern in 1998 to 2001. ･･･････ 45
Fig. 4.2 Scatter plots of NDVI versus temperature accumulated for 40 days. ･･････････････ 47
Fig. 4.3 Scatter plots of NDVI versus temperature accumulated for secondary forest for 30 days;
the solid line is approximate best fit of dataset. ･･･････････････････････････････ 50
Fig. 4.4 Scatter plots of NDVI versus temperature accumulated for grass farm for 30 days; the
solid line is approximate. ･････････････････････････････････････････････････ 50
Fig. 4.5 Scatter plots of NDVI versus temperature accumulated for paddy for 30 days; the solid
line is approximate. ････････････････････････････････････････････････････ 52
Fig. 4.6 Scatter plots of NDVI versus temperature accumulated for natural vegetation of
grassland for 20 days; the solid line is approximate. ･･････････････････････････ 52
Fig. 4.7 Scatter plots of NDVI versus temperature accumulated for grass farm for 30 days. ･ 53
iii
Fig. 4.8 Scatter plots of NDVI versus temperature accumulated for substitutional vegetation of
high profile grassland for 30 days. ････････････････････････････････････････ 53
Fig. 4.9 Model-derived NDVI carve and observed NDVI curve of Ibigawa in 2001. ････････ 55
Fig. 4.10 Model-derived NDVI carve and observed NDVI curve of Daigo in 2001. ･････････ 55
Fig. 4.11 Model-derived NDVI carve and observed NDVI curve of Shimoichi in 2001. ･･････ 56
Fig. 4.12 Model-derived NDVI carve and observed NDVI curve of Koshigaya in 2001. ･････ 56
Fig. 4.13 Model-derived NDVI carve and observed NDVI curve of Nakatombetsu in 2001. ･･ 57
Fig. 4.14 Model-derived NDVI carve and observed NDVI curve of Kawayu in 2001. ･･･････ 57
Fig. 4.15 Model-derived NDVI carve and observed NDVI curve of Inawashiro in 2001. ･････ 58
Fig. 4.16 Model-derived NDVI carve and observed NDVI curve of Toyama in 2001. ･･･････ 58
Fig. 4.17 Scatter plots of NDVI versus temperature accumulated for Aikawa for 20 days. ･･･ 60
Fig. 4.18 Model of only one station derived NDVI curve and observed NDVI curve of Aiawa in 2001. ･･ 60
Fig. 4.19 Scatter plots of NDVI versus temperature accumulated for Nosappu for 30 days. ･･ 61
Fig. 4.20 Model of only one station derived NDVI curve and observed NDVI curve of Nosappu in 2001. 61
iv
表目次
Table 2.1 Characteristics of SPOT/VEGTATION sensor. ･･････････････････････････････ 10
Table 2.2 Characteristic of weather observation.･････････････････････････････････････ 16
Table 2.3 Classification of the degree of vegetation naturalness. ････････････････････････ 21
Table 3.1 Maximum average correlation coefficients and time lag for maximum average
correlation coefficients for all weather stations. ････････････････････････････ 29
Table 3.2 Average maximum correlation coefficients and time lag for average maximum
correlation coefficients for each weather station. ･･･････････････････････････ 36
Table 3.3 Standard deviations in average maximum correlation coefficients and time lag for
average maximum correlation coefficients for each weather station.･･･････････ 36
Table 3.4 Average maximum correlation coefficients for the degree of vegetation naturalness. ･ 39
Table 3.5 Time lag for maximum average correlation coefficients for the degree of vegetation
naturalness. ･････････････････････････････････････････････････････････ 40
Table 4.1 Coefficient of determination and the number of points of a NDVI estimated equation for
the degree of vegetation naturalness. ･････････････････････････････････････ 48
v
第 1章
序論
研究の背景と目的
1.1
1.1 .1
NDVI に つ い て
リ モ ー ト セ ン シ ン グ の 一 般 的 な 応 用 法 は ，植 生 の モ ニ タ リ ン グ や 評 価 で あ る 。
その中で算術演算式の典型的な利用例として植生指標があげられる。植生指標
は，気象衛星や地球観測衛星からの画像データを用いて，グローバルな植生の
分布状況を把握するための指標である。これらの指標には様々な種類が存在す
るが，植生状態を評価するために世界中で最も広く利用されている手法は正規
化 植 生 指 標 （ N o r m a l i z e d D i f f e r e n c e Ve g e t a t i o n I n d e x ： N D V I ) で あ る 。 N D V I は 多
様な土地被覆から植生を抽出するために使用され，その原理は土地被覆のスペ
クトル反射特性に由来している。
Fig. 1.1 か ら 分 か る よ う に 土 地 被 覆 は そ れ ぞ れ が 固 有 の ス ペ ク ト ル 反 射 特 性
を 持 っ て い る 。 植 物 は 可 視 域 （ 波 長 0.4∼ 0.7μ m） で 反 射 率 が 低 く ， 近 赤 外 域
（ 波 長 0.7∼ 1.3μ m） で 反 射 率 が 高 い 。 こ れ に 対 し ， 土 で は ， 植 物 と 特 性 が 異
なり，可視から近赤外域でなだらかな反射特性を示す。また，水は可視から近
赤 外 全 域 で 反 射 率 が 低 い 。こ の よ う に ，植 物 と 土 壌 ，水 に は 反 射 ･ 吸 収 に 大 き な
差があるため，可視から近赤外域の波長を使用することにより，これらを区別
することが可能となる。
Fig. 1.1 Characteristic of spectra reflectance of vegetation, water, and soil.
(Source: National Space Development Agency of Japan Earth Observation Center)
1
植物がこのように特異な反射特性を示すのは，植物の葉に含まれるクロロフ
ィルが，可視域の赤の光を強く吸収するためである。一般に植生のあるところ
では，可視域の赤と近赤外域の反射率の差は大きくなる。この差は他の土地被
覆にはあまり見られない特徴であり，この差を利用すれば植物を他の土地被覆
と 区 別 す る こ と が 可 能 と な る 。 こ の 差 を 利 用 し て 正 規 化 し た も の が NDVI で あ
り，以下の式を用いて表される
1）
。
NDVI =
ここで，
ρ R − ρ NIR
ρ R + ρ NIR
（ 1.1）
ρ R は 可 視 域 の 赤 の 反 射 率 ， ρ NIR は 近 赤 外 域 の 反 射 率 を 表 す 。
N D V I の 値 は - 1 か ら 1 の 範 囲 に 分 布 す る 。F i g . 1 . 2 の よ う に 植 物 の 近 赤 外 域 の
反射率は植物の活性度が高いほど（クロロフィル濃度が高いほど）大きい。そ
の た め 植 物 の 量 に 対 応 し て ， NDVI の 値 が 高 い ほ ど 植 生 が 多 い こ と を 表 す 。 衛
星画像のように空間分解能が決められたデータ取得方法では，各ピクセルに含
ま れ る 植 物 が 多 い ほ ど NDVI の 値 が 大 き く な る 。 こ の よ う な 理 由 か ら ， NDVI
は，植物の活性度と密度に関係が深いと言われている。
Visible red
Near infrared
Green
Vegetation
Dry
Dry
Vegetation
Vegetation
Soil
Fig. 1.2 Characteristic of spectra reflectance of green vegetation, dry
vegetation, and soil. (Source: U.S. Geological Survey Spectroscopy Lab)
2
1.1 .2
NDVI の 重 要 性
リ モ ー ト セ ン シ ン グ で の 観 測 手 段 は ，他 の 観 測 手 段 と 比 較 し た 場 合 ，広 域 性 ，
即時性，反復性，定期性など優れた特徴があり，一度に広範囲の土地被覆状況
や，海洋状況の把握が可能である。リモートセンシングで得られた成果は，農
林業，防災，海洋調査，環境保全，気象観測，土地利用調査，資源探査等に利
用されている。現在，リモートセンシングは地球温暖化や砂漠化，熱帯雨林の
減少，エルニーニョ現象など地球規模の環境問題の状況を調査するために不可
欠な，情報収集手段となっている。
特に，地球温暖化問題に関して，炭素吸収量の算定にリモートセンシングの
利用が注目されている。地球温暖化防止政策に科学的な基礎を与えることを目
的 に 1 9 9 5 年 1 2 月 ，国 連 環 境 計 画（ U n i t e d N a t i o n s E n v i r o n m e n t P r o g r a m m e：U N E P ）
と 世 界 気 象 機 関 （ Wo r l d M e t e o r o l o g i c a l O rg a n i z a t i o n ： W M O ） 共 催 の ｢ 気 候 変 動
に 関 す る 政 府 間 パ ネ ル ｣ （ I n t e rg o v e r n m e n t a l P a n e l o n C l i m a t e C h a n g e ： I P C C ） が
行われた。ここでは，地球温暖化に関する最新の自然科学的および社会科学的
知見がまとめられ，第二次評価報告書が採択された。ここでまとめられた知見
は，以下のようなものである
2),3)
。
① 人間活動の影響による地球温暖化がすでにおこりつつあることが確認さ
れたこと
② 大 気 中 の 温 室 効 果 気 体 の 排 出 量 を ， 将 来 的 に 1990 年 の 排 出 量 を 下 回 る ま
で削減する必要があること
③ 省 エ ネ ル ギ ー な ど の 経 済 的 な 利 益 を 得 な が ら ，か な り の 温 室 効 果 気 体 排 出
削減が可能となる技術があること
しかし，グローバルな炭素循環を正確に推定するには，陸域生態系の放出源
と吸収源の変化を正しく見積もる科学技術の確立が重要である。
1997 年 ｢第 三 回 気 候 変 動 枠 組 条 約 締 約 国 会 議 ｣（ The 3rd Conference of Parties
to the United Nations Framework Convention on Climate Change： COP3） で は 京 都
議 定 書 が 採 択 さ れ た 。こ こ で は ，2008∼ 2012 年 の 5 年 間 に ，先 進 国 は そ れ ぞ れ
決 め ら れ た 量 ま で 温 室 効 果 気 体 排 出 量 の 削 減 ･ 抑 制 目 標 値 が 設 定 さ れ た 。こ こ で
の 目 標 値 は 1990 年 を 基 準 と し ， 日 本 は 6%， 米 国 は 7%， 欧 州 は 8%の 削 減 ･抑
制 で あ る 。吸 収 源 と し て 規 定 さ れ た ｢ 京 都 フ ォ レ ス ト ｣ は ，1 9 9 0 年 以 降 直 接 か つ
3
人 為 的 に 新 規 植 林 ･再 生 林 ･森 林 伐 採 が 行 わ れ た 植 林 地 域 と 規 定 さ れ て い る が ，
具 体 的 な 定 義 や 吸 収 量 の 算 出 法 の 詳 細 は ， COP3 後 の 重 要 な 検 討 課 題 と な っ て
いる
4)
。
そのため，グローバルな科学データセットを作成する必要があると考えられ
る 。 地 球 圏 生 物 圏 国 際 共 同 研 究 計 画 （ International Geosphere-Biosphere
Programme： IGBP） な ど が ， 国 際 的 な 科 学 研 究 の 面 で ， 中 心 的 な 役 割 を 持 ち ，
森林，農業，自然植生，それぞれの炭素フラックスなどの地上観測やモデルの
研究を進めてきた。これらの植生の中で，グローバルな観点から最もデータが
揃 っ て い る の は 農 作 物 で ，国 連 食 糧 農 業 機 関（ F o o d a n d A g r i c u l t u r e O rg a n i z a t i o n
o f t h e U n i t e d N a t i o n s ： FA O ） が 各 国 の 統 計 情 報 を 管 理 し て い る 。 し か し ， 森 林
や 自 然 植 生 に つ い て は ，地 上 観 測 に よ る 検 証 方 法 の 確 立 も 含 め ，総 合 的 ･ 国 際 的
な研究が必要とされている。
こ こ で ，1 . 1 . 1 で 述 べ た よ う に ，N D V I は リ モ ー ト セ ン シ ン グ の 応 用 法 と し て ，
植生の観測や評価手法のために広く用いられている。そのため，現在までに
NDVI と 植 生 の 間 の 関 係 に 関 す る ， 様 々 な 研 究 が 行 わ れ て き た 。 こ れ ら の 研 究
で は ，N D V I は 土 地 被 覆 分 布
7),8)
5)
，植 生 分 布
6)
，葉 面 積 指 数（ L e a f A r e a I n d e x：L A I ）
， 植 物 生 産 量 （ バ イ オ マ ス ） や 純 一 次 生 産 量 （ N e t P r i m a r y P r o d u c t i o n： N P P ）
9) ∼ 11)
， 光 合 成 有 効 放 射 の 吸 収 率 （ Fraction of Photosynthetically Active
R a d i a t i o n ： F PA R ） 1 2 ) , 1 3 ) ， な ど の 植 生 パ ラ メ ー タ と 関 連 が あ る と さ れ て い る 。
そ の た め ， 地 球 温 暖 化 問 題 に 関 し て ， NDVI は ， リ モ ー ト セ ン シ ン グ の 特 性
を生かした，グローバルな温室効果気体の吸収量算出に，有用な手段であると
考えられる。
4
1.1 .3
NDVI と 気 象 条 件 の 関 係
N D V I は 主 に 気 象 ，地 形 ，植 生 / 生 態 系 ，土 壌 / 水 分 の 関 数 で あ る と 考 え ら れ る 。
そ の た め ，N D V I は こ れ ら の 環 境 変 数 を 用 い て ，以 下 の 式 で 表 す こ と が で き る 。
NDVI = F (C,V , P, S ) + E
（ 1.2）
こ こ で ， C は 気 象 の サ ブ モ デ ル ， V は 植 生 /生 態 系 サ ブ モ デ ル ， P は 地 形 サ ブ モ
デ ル ， S は 土 壌 /水 分 サ ブ モ デ ル で あ る 。 サ ブ モ デ ル は ， そ れ ぞ れ の 主 な 成 分 の
関数として以下の式で表すことができる。
C = F1 (降水量，気温，全天日射量) + E1
（ 1.3）
V = F2 (生態系分類，植生分類) + E2
（ 1.4）
P = F3 (高度，傾斜，方位) + E3
（ 1.5）
S = F4 (土壌水分保持力，栄養素，浸透率) + E4
（ 1.6）
こ こ で E ， E1 ， E 2 ， E 3 ， E 4 は モ デ ル エ ラ ー で あ る 。
こ れ ら の サ ブ モ デ ル で ， タ イ ム ス ケ ー ル を 年 間 ， あ る い は 10 年 と し た 場 合 ，
植 生 /生 態 系 ， 地 形 ， 土 壌 /水 分 の サ ブ モ デ ル は 変 化 が 比 較 的 小 さ い と 考 え ら れ
る 。 そ の た め ， NDVI は 主 に 気 象 条 件 の 関 数 で あ る と 考 え ら れ る 。
以 上 の こ と か ら ， NDVI と 気 象 条 件 の 間 の 相 互 作 用 を 詳 し く 解 明 し ， NDVI
値の変化量に関する具体的な説明をするための研究が必要となる。
これらの関係についての研究方法は，大きく 2 つに大別できる。1 つは，植
物 生 長 の 生 物 物 理 や 生 化 学 過 程 を 明 確 に す る 物 理 モ デ ル の 利 用 で あ る 。こ れ は ，
植生と気象環境の相互作用を理解するために非常に有用である。もう 1 つは，
植生と気象環境の関係を定量化する統計モデルの利用である。これは，物理モ
デルやモデルパラメータの精度向上に有用である。
現 在 ま で に ，統 計 モ デ ル を 利 用 し た 研 究 が ア メ リ カ
東アジア
20),21)
14)∼ 16)
，ア フ リ カ
17)∼ 19)
な ど 様 々 な 地 域 で 行 わ れ て い る 。ま た ，グ ロ ー バ ル ス ケ ー ル
，
22),23)
での研究も行われている。
Ya n g ら
16)
は ， ア メ リ カ ネ ブ ラ ス カ に お い て NDVI と 作 柄 に 対 す る 温 度 の 影
響 度 合 い （ G r o w i n g D e g r e e D a y s ： G D D ）， 土 壌 温 度 ， 蒸 発 散 ， 降 水 量 の 関 係 を
解 析 し た 。ま た ，こ れ ら の 関 係 の 空 間 ・ 時 間 で の 変 化 性 ，土 地 被 覆 特 性 ･ 土 壌 水
循 環 と の 関 係 を 解 析 し た 。同 期 間 に お け る NDVI と GDD，土 壌 温 度 の 平 均 相 関
5
係 数 は そ れ ぞ れ 0.81， 0.83 と 高 い 相 関 を 示 し た 。 NDVI と 降 水 量 の 平 均 相 関 係
数 は 0.23 で ， GDD， 土 壌 温 度 と 比 較 す る と 相 関 係 数 は 低 か っ た 。 NDVI と 蒸 発
散 の 平 均 相 関 係 数 は 0.6 で あ っ た が ， 観 測 地 に よ る 違 い が 大 き か っ た 。 タ イ ム
ラ グ を 考 え る と ， NDVI と GDD， 土 壌 温 度 は 同 期 間 か 一 週 間 前 で 相 関 係 数 は 最
大 と な る 。 し か し ， NDVI と 降 水 量 ， 蒸 発 散 の 相 関 係 数 は 長 い タ イ ム ラ グ で 増
加 し て い っ た 。 NDVI と 蒸 発 散 の タ イ ム ラ グ は ， 土 壌 特 性 ， 土 壌 浸 水 率 ， 降 水
量 に 依 存 し ， 季 節 的 ･地 域 的 な 変 化 が 大 き い た め 決 定 す る こ と が で き な か っ た 。
N D V I と 降 水 量 の 相 関 係 数 が 最 大 と な る タ イ ム ラ グ は 5 ∼ 7 週 間 で ，そ の 時 の 各
観 測 所 で の 相 関 係 数 は 0.57∼ 0.74 で あ っ た 。 時 期 的 な 違 い を 見 る と ， 3 月 か ら
10 月 の 生 長 期 間 全 体 よ り ， 4 月 か ら 9 月 の 生 長 期 中 間 の ほ う が NDVI と 気 候 変
数の相関が高かった。
Li ら
20)
は ， 中 国 に お い て NDVI と 降 水 量 ， GDD と の 関 係 を 解 析 し た 。 こ れ
に よ る と ，N D V I と G D D の 1 6 0 地 点 で の 平 均 相 関 係 数 は 0 . 7 6 で ，最 大 値 は 0 . 9 3 5
で あ っ た 。N D V I と 降 水 量 の 関 係 は 0 . 8 6 か ら 0 . 2 2 と 変 化 し て お り ，地 域 や 植 生 ，
年 間 降 水 量 な ど に 依 存 し て い た 。 NDVI と GDD， 降 水 量 の 相 関 係 数 を 比 較 す る
と ， GDD の 方 が 高 い 値 を 示 し た 。 NDVI と 降 水 量 の 相 関 係 数 と 年 間 降 水 量 の 関
係 を 見 る と ，年 間 降 水 量 が 5 0 0 m m 以 下 の と こ ろ で は 年 間 降 水 量 の 増 加 に 伴 い 相
関 係 数 も 増 加 し ，500-700mm の 間 で 最 大 値 に 到 達 し ，700mm を 超 え る と ，そ れ
に伴い相関係数も減少した。
Kawabata ら
22)
は ，グ ロ ー バ ル ス ケ ー ル で 季 節 ，年 間 で の NDVI の 変 化 傾 向
を 解 析 し た 。 ま た ， NDVI の 増 加 ･減 少 が 確 認 さ れ た 地 域 で ， NDVI の 変 化 に 対
す る 気 候 影 響 を 調 べ る た め ， NDVI と 気 温 ， 降 水 量 の 関 係 を 解 析 し た 。 NDVI
の 増 加 ･減 少 を 示 し た 地 域 は ， 北 半 球 中 /高 偉 度 地 域 ， 赤 道 熱 帯 地 域 ， 南 半 球 乾
燥 / 半 乾 燥 地 域 の 3 地 区 で あ っ た 。そ の た め ，こ の 地 域 に お け る ，N D V I と 気 温 ，
降 水 量 の 関 係 を 解 析 し た 。 北 半 球 中 /高 偉 度 地 域 で は ， 年 単 位 と 季 節 単 位 で の
NDVI と 気 温 と の 間 に 正 の 相 関 を 示 し た 。 し か し ， 降 水 量 と の 間 に は 有 意 な 相
関 は 認 め ら れ な か っ た 。 赤 道 熱 帯 地 域 で は NDVI と 気 温 ， 降 水 量 の 間 に 強 い 相
関 は 認 め ら れ な か っ た 。南 半 球 乾 燥 / 半 乾 燥 地 域 は ，年 単 位 の N D V I と 降 水 量 の
間に相関を示した。
リモートセンシングでの観測は，雲があるときには正確なデータの取得が困
難 で あ る 。 そ の た め ， NDVI と 相 関 が 高 い 気 象 パ ラ メ ー タ を 用 い て NDVI を 推
定するモデルを構築する研究が必要であると考えられる。
Di ら は
24)
， ア メ リ カ ネ ブ ラ ス カ の 乾 燥 ･半 乾 燥 地 域 に お い て NDVI と 降 水 量
の 関 係 を 解 析 し た 。 こ れ に よ る と ， 降 水 量 を 用 い た モ デ ル で ， 時 系 列 の NDVI
を正確に表すことができると示している。
6
1.1.4
研究の目的
1 . 1 . 2 で 述 べ た よ う に ，地 球 温 暖 化 問 題 に 関 し て ，炭 素 吸 収 量 の 算 定 の た め に ，
リモートセンシングの広域性，即時性，反復性，定期性など優れた特徴を利用
することが注目されている。その中でも，特に，植生のパラメータと関連が強
く ， グ ロ ー バ ル ス ケ ー ル で の 植 生 の 状 態 把 握 に 適 し た ， NDVI の 利 用 が ， 炭 素
吸収量の算定に有用な手段であると考えられている。
しかし，リモートセンシングでの観測は，雲があるときには正確なデータの
取得が困難である。そのため，雲の影響による欠損データの補正を行い，炭素
吸 収 量 を 精 度 良 く 推 定 す る 必 要 が あ る 。 現 在 の NDVI の 観 測 態 勢 は ， グ ロ ー バ
ル な 観 測 に つ い て は S P O T / V E G E TAT I O N や N O A A / AV H R R な ど の 衛 星 で 行 わ れ
て お り ，こ れ ら の 衛 星 は ，地 上 分 解 能 約 1km で 毎 日 観 測 が 行 わ れ て い る 。し か
し ，こ れ ら の デ ー タ は 雲 の 影 響 を 除 去 す る た め ，1 0 日 間 や 1 ヶ 月 の 最 大 値 合 成
画 像 と し て 用 い ら れ る こ と が ほ と ん ど で あ る 。 そ の た め ， 10 日 間 ， 1 ヶ 月 の 最
大 値 合 成 画 像 は ，そ れ ぞ れ 1 年 間 に 3 6 ，1 2 シ ー ン の 取 得 と な る 。こ れ ら の 現 状
か ら ， よ り 精 度 の 良 い グ ロ ー バ ル な NPP 推 定 を 行 う た め に は ， NDVI 値 が 精 度
良 く 揃 っ て い る こ と が 必 要 に な る と 考 え ら れ る 。し か し ，1 0 日 間 や 1 ヶ 月 の 最
大値合成画像は，気象条件により完全に雲の影響を除去出来ない場合も存在す
る。そのため，最大値合成画像により除去しきれなかった雲の影響を含んだ
NDVI 値 を ， 他 の 方 法 に よ り 補 正 す る こ と が 必 要 で あ る と 考 え ら れ る 。
こ こ で ， 1.1.3 で 述 べ た よ う に ， NDVI は 主 に 気 象 条 件 の 関 数 で あ る と 考 え ら
れ る 。 そ の た め ， 気 象 条 件 を 用 い た NDVI の 欠 損 デ ー タ の 補 正 が 可 能 で あ る と
思われる。
気 象 条 件 を 用 い た N D V I の 欠 損 デ ー タ の 補 正 を 行 う た め ，始 め に N D V I と 様 々
な気象条件の間の相互作用を詳しく解明し，定量化する統計モデルを利用した
研 究 が 必 要 と な る 。次 に ，NDVI と 関 連 が 高 い 気 象 条 件 を 用 い て ，NDVI 推 定 モ
デルを構築する研究が必要となる。
現在までに，これらの関係に関する様々な研究が行われてきた。しかし，以
下のようにいくつかの問題がある。そのため，これらの問題を考慮した，新た
な研究が必要となる。
① NDVI と 気 象 条 件 の 関 係 に つ い て の 研 究 は ， ア フ リ カ や ア メ リ カ な ど の 乾
燥 ･半 乾 燥 地 帯 で 行 わ れ て い る こ と が ほ と ん ど で ， 日 本 の よ う な 温 暖 湿 潤
気候の地域における研究は，ほとんど行われていない。
7
② 気 象 条 件 と し て ， 気 温 ， 降 水 量 を 用 い た 研 究 が ほ と ん ど で ， NDVI と 全 天
日射量の関係についての研究は，ほとんど行われていない。
③ ア メ リ カ ネ ブ ラ ス カ の 乾 燥 ･半 乾 燥 地 域 に お い て ， 降 水 量 を 用 い た NDVI
推定モデルを構築した研究
24)
があるが，日本のような温暖湿潤気候の地
域 に お い て ， NDVI と 関 連 の あ る 気 象 デ ー タ か ら NDVI を 推 定 す る モ デ ル
を構築する研究は，ほとんど行われていない。
本 論 文 で は ， 第 1 に ， 温 暖 湿 潤 地 域 で あ る 日 本 に お い て ， NDVI と 様 々 な 気
象条件の関係を，時間のずれを考慮しながら，実際の気象観測所のデータを用
い て 解 析 を 行 う 。 そ の 結 果 を 考 慮 し ， NDVI と 気 象 条 件 の 間 の 相 互 作 用 を 詳 し
く解明する。
次 に ， NDVI と 関 連 が 強 い 気 象 条 件 を 用 い て ，植 生 や 地 域 的 な 違 い を 考 慮 し
た ， 日 本 に お け る NDVI 推 定 モ デ ル を 構 築 し ， 欠 損 NDVI デ ー タ の 推 定 を 行 う
ことを目的とする。
8
1.2
論文の構成
本論文の構成は以下の通りである。
① 研究の背景および目的（第 1 章）
N D V I の 重 要 性 お よ び ，N D V I と 気 象 条 件 の 関 係 に 関 す る 既 存 研 究 な ど を 整 理
し ，そ れ に 関 わ る 問 題 点 を 述 べ た 。こ れ を 受 け て 本 研 究 の 目 的 を 明 ら か に し た 。
② 使用データ（第 2 章）
本研究で使用したデータの詳細について述べる。
③ NDVI と 気 象 条 件 の 相 関 解 析 （ 第 3 章 ）
N D V I と 様 々 な 気 象 条 件 の 間 の 相 互 作 用 を 詳 し く 解 明 し ，定 量 化 す る た め に ，
日 本 に お け る NDVI と 気 象 条 件 の 相 関 解 析 を 行 う 必 要 が あ る 。 そ の た め ， 第 3
章 で は ， NDVI と 様 々 な 気 象 条 件 の 相 関 関 係 に つ い て 述 べ る 。 こ の 時 ， 時 間 の
ず れ に よ る 相 関 関 係 の 変 化 に つ い て も 考 慮 す る 。 ま た ， 日 本 に お い て NDVI に
影響を与える気象条件に関して述べる。
④ NDVI 推 定 モ デ ル （ 第 4 章 ）
雲 が あ る 時 の 欠 損 デ ー タ を 推 定 す る た め に ， 気 象 条 件 を 用 い た NDVI 推 定 モ
デ ル の 構 築 が 必 要 で あ る 。そ の た め ，第 4 章 で は ，第 3 章 の 結 果 を も と に ，N D V I
に与える影響が最大の気象条件を用いて，植生や地域的な違いを考慮した
NDVI 推 定 モ デ ル の 構 築 に 関 し て 述 べ る 。
⑤ まとめ（第 5 章）
本論文の総括を行い，今後の展望について述べる。
9
第 2章
使用データ
はじめに
2.1
本 研 究 で は ， 日 本 に お け る NDVI と 気 象 条 件 の 相 関 解 析 と ， 気 象 条 件 に よ る
NDVI 推 定 モ デ ル 構 築 の た め に ，NDVI デ ー タ ，気 象 デ ー タ ，植 生 図 デ ー タ を 用
いた。
本章では，これらのデータの特性や仕様の詳細を整理する。
2.2
NDVI デ ー タ
2.2.1 衛 星 セ ン サ の 仕 様
N D V I デ ー タ は ， S P O T / V E G E TAT I O N の 1 0 日 間 の 最 大 値 合 成 画 像 （ S 1 0
products） を 用 い た 。 10 日 間 の 最 大 値 合 成 画 像 は ， 10 日 間 で NDVI 値 が 最 大 と
な る 日 を 採 用 し ， 合 成 し た も の で あ る 。 雲 の 影 響 を 含 ん だ NDVI 値 は ， 植 生 の
NDVI 値 よ り 低 く な る 傾 向 が あ る た め ， こ の 方 法 で 雲 の 影 響 を 含 ん だ デ ー タ を
減少させることが可能である。
こ の 衛 星 セ ン サ を 用 い た 理 由 は 以 下 の 2 点 で あ る 。 ① S P O T / V E G E TAT I O N は
NDVI で 用 い る 可 視 域 の 赤 （ 0.43∼ 0.47μ m） と 近 赤 外 域 （ 0.78∼ 0.89μ m） の 波
長 を 有 す る ， ② S P O T / V E G E TAT I O N の 地 上 解 像 度 は 1 k m で あ り ， 今 回 の 解 析 で
用 い た 植 生 図 の 地 上 解 像 度 と 対 応 し て い る 。S P O T / V E G E TAT I O N の 仕 様 は Ta b l e
2.1 に 示 す 通 り で あ る 。
Table 2.1 Characteristics of SPOT/VEGTATION sensor.
Orbit factor
Spectral bands
Spatial
Resolution
(km)
Altitude
832 km
Repeat Cycle
26 days
1: 0.43‐0.47μm (visible blue)
2: 0.61‐0.68μm (visible red)
3: 0.78‐0.89μm (near infrared)
4: 1.58‐1.75μm (short-wave infrared)
1.0*1.0
10
Swath
Width
(km)
2250
こ の デ ー タ は ，フ ラ ン ス の C e n t r e N a t i o n a l d ’ E t u d e s S p a t i a l e s ( C N E S ) に よ っ て
The Simplified Method for Atmospheric Corrections (SMAC)
25)
を用いた大気補正
が行われており，画像中の値は地表面反射率を表している。なお，この
S P O T / V E G E TAT I O N デ ー タ は ， T h e V l a a m s e I n s t e l l i n g v o o r Te c h n o l o g i s c h
O n d e r z o c k （ V I TO ） に よ る 無 料 配 布 ( h t t p : / / f r e e . v g t . v i t o . b e / ) が 行 わ れ て い る 。
本 研 究 で は ，N D V I 値 が 必 要 で あ っ た た め ，b a n d 2（ 可 視 域 の 赤 ）と b a n d 3（ 近
赤 外 域 ） の 反 射 率 を 用 い て ，（ 1 . 1 ） 式 に よ り N D V I に 変 換 し た デ ー タ を 使 用 し
た 。 こ の デ ー タ は Digital Number (DN)で 収 録 さ れ て い る た め ， 次 の 式 を 用 い て
NDVI 値 に 変 換 し た 。
NDVI = a × DN + b
（ 2.1）
こ こ で ， a （ = 0 . 0 0 4 ）， b （ = - 0 . 1 ） は 定 数 ， DN は N D V I の D N 値 を 表 す 。
す べ て の 対 象 期 間 内 で ， 上 述 の 演 算 を 行 い ， NDVI 値 を -1 か ら 1 の 範 囲 に 変
換 し た 。 2001 年 の 1， 4， 7， 10 月 の 結 果 を Fig. 2.1 に 示 す 。
11
NDVI
-0.1
1
km
500
0
500
(a) 1-10 January
NDVI
-0.1
1
km
500
0
(b) 1-10 April
12
500
NDVI
-0.1
1
500
0
500
km
(c) 1-10 July
NDVI
-0.1
1
-0.1
km
500
0
500
(d) 1-10 October
Fig. 2.1 The seasonal change of NDVI from
SPOT/VEGETATION data in Japan in 2001.
13
2.2.2
雲による影響の補正
S P O T / V E G E TAT I O N の デ ー タ に は ，1 0 日 間 の 最 大 値 合 成 で 除 去 し き れ な か っ
た 雲 の 影 響 が 残 っ て い る 。 そ の た め ， B I S E（ B e s t I n d e x S l o p e E x t r a c t i o n ） 法
26)
を 使 用 し ， 雲 に よ る 影 響 の 補 正 を 行 っ た 。 BISE 法 の 作 業 の 流 れ を Fig. 2.2 に 示
す。
NDVI 値 は ， 雲 の 影 響 を 受 け る と ， そ の 値 が 減 少 す る 。 そ の た め ， BISE 法 で
は ，最 初 に 基 準 と な る 期 間 の N D V I 値（ N D V I 0 ）と ，次 の 期 間 の N D V I 値（ N D V I 1 ）
を 比 較 し ， NDVI 値 が 増 加 し て い る 場 合 は NDVI1 を 採 用 す る 。
一 方 ，N D V I 値 が 減 少 し て い る 場 合 は ，基 準 と な る 期 間 よ り 2 期 間 先 の N D V I
値（ N D V I 2 ）を 参 照 す る 。こ の 時 ，N D V I 2 が ，N D V I 0 と N D V I 1 の 差 の 2 0 % ，N D V I 1
よ り 大 き い 値 の 場 合 ， NDVI2 を 採 用 し ， NDVI1 を 異 常 値 と す る 。
次 に ， NDVI2 が NDVI0 と NDVI1 の 差 の 20%， NDVI1 よ り 小 さ い 値 の 場 合 は ，
基 準 と な る 期 間 よ り 3 期 間 先 の N D V I 値（ N D V I 3 ）を 参 照 す る 。こ の 時 ，N D V I 3
が ，N D V I 0 と N D V I 1 の 差 の 2 0 % ，N D V I 1 よ り 大 き い 値 の 場 合 ，N D V I 3 を 採 用 し ，
N D V I 1 と N D V I 2 を 異 常 値 と す る 。N D V I 3 が N D V I 0 と N D V I 1 の 差 の 2 0 % ，N D V I 1
よ り 小 さ い 値 の 場 合 は ， NDVI1 を 採 用 す る 。 異 常 値 と 判 定 さ れ た NDVI 値 は ，
そ の 前 後 の NDVI 値 を 用 い て 補 間 を 行 う 。
採 用 さ れ た 期 間 の N D V I 値 を 基 準 と し ，同 じ 作 業 を 繰 り 返 し ，時 系 列 の N D V I
値の雲による影響の補正を行う。
14
NDVI time-series
Searching the NDVI0 and the NDVI1
No
NDVI0−NDVI1>0
Accepting the NDVI1
Yes
Searching the NDVI2
No
NDVI1+0.2×(NDVI0
‐NDVI1)>NDVI2
Accepting the NDVI2 and
interpolating the NDVI1
Yes
Searching the NDVI3
No
NDVI1+0.2×(NDVI0
‐NDVI1)>NDVI3
Accepting the NDVI3
and interpolating the
NDVI1 and the NDVI2
Yes
Accepting the NDVI1
Fig. 2.2 Flow chart of BISE method.
15
気象データ
2 .3
2.3.1
気象データの仕様
気 象 デ ー タ は ， 気 象 官 署 デ ー タ ， ア メ ダ ス （ Automated Meteorological Data
Acquisition System： AMeDAS） デ ー タ を 用 い た 。 こ れ ら の 気 象 デ ー タ は ， 気 象
庁 に よ り 観 測 が 行 わ れ て お り ， 日 本 全 国 に 気 象 官 署 が 約 150 地 点 ， ア メ ダ ス が
約 1 3 0 0 地 点 設 置 さ れ て い る 。気 象 官 署 ･ ア メ ダ ス デ ー タ の 観 測 仕 様 に つ い て は ，
Ta b l e 2 . 2 に 示 す 通 り で あ る 。 な お ， 気 象 デ ー タ は ， 財 団 法 人 日 本 気 象 協 会 北 海
道 支 社（ h t t p : / / w w w. n j w a . j p / w e a t h e r / ）の デ ー タ ベ ー ス か ら 取 得 し た も の で あ る 。
本 研 究 で は ，気 象 条 件 と し て ，降 水 量 ，平 均 気 温 ，最 低 気 温 ，G D D（ G r o w i n g
D e g r e e D a y s ）， 全 天 日 射 量 を 使 用 し た （ G D D に 関 し て は 2 . 3 . 2 参 照 ）。 N D V I デ
ー タ が 1 0 日 間 の 最 大 値 合 成 画 像 を 使 用 し て い る た め ，気 象 条 件 も そ れ に 対 応 さ
せ ， 10 日 間 の 平 均 値 ， 積 算 値 を 用 い る こ と と し た 。 そ の た め ， 降 水 量 ， GDD，
全 天 日 射 量 は 10 日 間 の 積 算 値 ， 平 均 気 温 ， 最 低 気 温 は 10 日 間 の 平 均 値 を 用 い
た 。 降 水 量 ， 平 均 気 温 ， 最 低 気 温 ， GDD は ， そ れ ぞ れ 気 象 デ ー タ の 降 水 量 ， 気
温を用いて算出を行った。全天日射量は，気象官署では観測を行っているが，
アメダスでは観測を行っていないため，気象データの日照時間から推定するこ
と と し た （ 2 . 3 . 3 参 照 ）。
Table 2.2 Characteristic of weather observation.
要素
降水量
概要
転倒ます型雨量計による0時∼24時の合計値。0.5mm未満のときは0。
平均気温 電気式温度計による毎時24回の平均値
気温
最高気温 0時∼24時の最高値
最低気温 0時∼24時の最高値
日照時間
回転式日射計，太陽追尾式日射計，直達電気式日射計などによる1日の合計値
16
2.3.2
GDD に つ い て
27)
G D D（ G r o w i n g D e g r e e D a y s ） は ， 温 度 に よ る 作 柄 の 評 価 方 法 と し て 最 も 一 般
的な測定単位である。
作 物 の 生 長 速 度 を 近 似 す る 線 形 モ デ ル は ， Growing Degree Day モ デ ル と 呼 ば
れ る 。 Growing Degree Day モ デ ル は ， 10℃ か ら 始 ま り ， 30℃ ま で は 直 線 的 に 上
昇 す る（ F i g 2 . 3 ）。作 物 の 生 長 率 は ，気 温 が 1 0 ℃ か ら 3 0 ℃ に 上 昇 す る に 従 っ て ，
0 か ら 1 に 上 昇 す る 。 30℃ 以 上 と な る と ， 気 温 の 上 昇 は 作 柄 に 何 も プ ラ ス の 影
響を与えないが，マイナスの影響も及ぼさないと考えられる。そのため，生長
率は一定とみなすことができる。
Growing Degree Days は ， Growing
1
Growing rate
Degree Day モ デ ル の 直 線 部 分 を 表 現 す
る 尺 度 で あ り ，気 温 が 1 0 ℃ 以 下 で あ れ
ば，生長率は 0 である。この成長率
（ GDD） は ， 1 日 の 最 低 気 温 と 最 高 気
0
10
温 の 平 均 か ら 基 準 温 度 （ 10℃ ） を 差 し
30
Temperature （℃）
引 く こ と に よ り 求 め ら れ る 。そ の た め ，
Fig. 2.3 The conceptual diagram of
GDD は 次 式 で 表 さ れ る 。
Growing Degree Day model.
GDD =
Tmin + Tmax
− Tbase
2
（ 2.2）
こ こ で ， Tmin（ ℃ ）は 1 日 の 最 低 温 度 ， Tmax（ ℃ ）は 1 日 の 最 高 気 温 ， Tbase（ ℃ ）
は 基 準 気 温 （ =10℃ ） を 表 す 。
GDD の 計 算 で は ，最 低 気 温 ，最 高 気 温 と も に ，10∼ 30℃ の 範 囲 の 気 温 に 設 定
す る 。 こ れ は ， 10℃ 以 下 で は 植 物 が 逆 生 長 す る こ と は な く ， ま た ， 30℃ 以 上 で
は 植 物 の 生 長 率 は 一 定 で あ る た め で あ る 。よ っ て ，G D D は 0 ∼ 2 0 の 範 囲 で 変 化
することになる。
17
2.3.3
全天日射量の推定
全天日射量は，アメダス観測所では観測していないため，日照時間からの推
定を行った。日照時間からの全天日射量推定式は，近藤の方法
28)
を用いた。
地球と太陽がその平均距離のとき，大気の上端で，太陽光線に垂直な単位面
積 に 単 位 時 間 に 入 射 す る エ ネ ル ギ ー を 太 陽 定 数 （ s o l a r c o n s t a n t , I 00 = 1 3 6 5 W m - 2 ）
という。
大 気 上 端 の 水 平 な 単 位 面 積 に 入 射 す る エ ネ ル ギ ー ｢水 平 面 日 射 量 ,
S0
↓
（ Wm-2） ｣は 次 式 で 表 さ れ る 。
↓
S 0 = I 00 (
d0
) cosθ
d
（ 2.3）
cos θ = sin φ sin δ + cos φ cos δ cosh
（ 2.4）
こ こ で ， θ （ rad） は 天 頂 と 太 陽 の な す 角 度 す な わ ち 天 頂 角 ， φ （ rad） は 緯 度
（ ＋ は 北 緯 , − は 南 緯 ）， δ （ r a d ） は 太 陽 の 赤 偉 ， h （ r a d ） は 太 陽 の 南 中 か ら の
時 角 ， d と d0 は 太 陽 ･地 球 間 の 距 離 と そ の 平 均 値 を 表 す 。
（ 2.3） 式 を 1 日 の 24 時 間 に つ い て 積 分 し た ， 大 気 上 端 の 水 平 面 の 日 平 均 日
射量は次式で表される。
↓
S 0d =
I 00 d 0 2
( ) ( H sin φ sin δ + cos φ cos δ sin H )
π d
（ 2.5）
こ こ で ， H （ rad） は 日 の 出 か ら 南 中 ま で の 時 角 を 表 す 。
↓
次 式 を 用 い て ， S0 の 算 出 を 行 う 。
H = cos −1 (− tan φ tan δ )
(
（ 2.6）
d0 2
) = 1.00011 + 0.034221 cosη + 0.00128 sin η
d
+ 0.000719 cos 2η + 0.000077 sin 2η
18
（ 2.7）
δ = sin −1 (0.398 × sin a 2 )
（ 2.8）
a 2 = 4.871 + η + 0.033 sin η
（ 2.9）
η = (2π / 365)i
（ 2.10）
i ≈ 30.36( M − 1) + DAY
（ 2 . 11 ）
こ こ で ， η は 1 年 の i 番 目 の 日 を 表 す パ ラ メ ー タ ， M は 月 数 ， DAY は 各 月 の
日を表す。
↓
全 天 日 射 量 の 日 平 均 値 Sd （ Wm-2） を 推 定 す る 実 験 式 は ， 次 式 で 表 さ れ る 。
Sd
↓
S 0d
↓
= a+b
N + ∆N
N0
0<
N
≤1
N0
N
=0
N0
=c
のとき
のとき
（ 2.12）
（ 2.13）
こ こ で ， N （ h r ） は 日 照 時 間 ， ∆N は 補 正 値 ， N 0 （ h r ） は 可 照 時 間 ， a ， b ， c
は係数を表している。可照時間とは，雲や大気による減光が無いとして計算さ
れ る 可 能 な 最 大 日 照 時 間 で あ る 。 係 数 a， b， c は ， 日 照 計 の 種 類 に よ っ て 受 感
の 閾 値 が 異 な り 変 化 す る 。本 研 究 で は 気 象 官 署 ･ ア メ ダ ス で 用 い ら れ て い る 回 転
式 日 照 計 の 係 数 ， a = 0 . 2 4 4 ， b = 0 . 5 11 ， c = 0 . 11 8 を 用 い る こ と に し た 。
↓
（ 2.5） 式 と 次 式 を 用 い て ， Sd の 算 出 を 行 う 。
N0 =
2H r
0.2618
sin( H r / 2) = (
A = sin(
π
4
+
（ 2.14）
A
)1 / 2
cos φ cos δ
φ −δ +γ
2
19
) sin(
π
4
（ 2.15）
−
φ −δ −γ
2
) （ 2.16）
こ こ で ， Hr （ rad） は 地 平 屈 折 度 r （ =0.01rad） を 考 慮 し た 日 の 出 か ら 南 中 ま
での時角を表す。
気象官署では，全天日射量と日照時間の観測が同時に行われている。そのた
め ， 本 研 究 で 用 い た 気 象 官 署 の う ち ， 1998 年 4 月 か ら 1999 年 12 月 の 期 間 で ，
欠 損 デ ー タ を 含 ま な い 1 4 地 点 に お い て ，日 照 時 間 か ら 推 定 さ れ た 全 天 日 射 量 と ，
観 測 に よ り 得 ら れ た 全 天 日 射 量 の 1 0 日 間 で の 積 算 値 を 比 較 し ，日 照 時 間 か ら の
全天日射量推定の妥当性について検討した。
日照時間から推定された全天日射量と，観測により得られた全天日射量をプ
ロ ッ ト し た も の を ， Fig. 2.4 に 示 す 。 こ こ で の 2 乗 平 均 平 方 根 誤 差 （ Root Mean
Square Error： RMSE） は 9.00Wm-2 で ， こ れ は 全 天 日 射 量 の 10 日 間 で の 平 均 積
Estimated amount of global solar radiation(Wm-2)
算 値 の 約 7％ 程 度 の 値 で あ る た め ， 十 分 な 精 度 で 推 定 で き る と い え る 。
300
1:1 Line
250
200
150
100
50
0
0
50
100
150
200
250
300
Observed amount of global solar radiation(Wm-2)
Fig. 2.4 Comparison of observed and estimated amount of global solar radiation.
20
植生データ
2.4
植生データは，環境庁（現環境省）自然環境局生物多様性センター発行の自
然 環 境 GIS に 収 録 さ れ て い る ，自 然 環 境 保 全 基 礎 調 査 の 第 4 回 植 生 調 査 結 果 を
もとに作成された，現存植生図データを用いた。このデータは，日本全国土を
カ バ ー す る ５ 万 分 の １ 現 存 植 生 図 で あ る た め ， 約 1km×1km メ ッ シ ュ の デ ー タ
に変換を行った。現存植生図に表された植物社会学的群落分類（凡例）は，人
為 に よ る 影 響 度 合 に 応 じ て 1 0 ラ ン ク の 植 生 自 然 度 に 区 分 さ れ て い る 。こ の 中 で ，
農 耕 地（ 水 田 ･畑 ）に 区 分 さ れ て い る 植 生 自 然 度 を ，さ ら に 水 田 ，畑 地 ，牧 草 地
の 3 種 に 分 類 を 行 い ， 計 1 2 種 の 植 生 自 然 度 に 分 類 し た （ Ta b l e 2 . 3 ）。
こ の 植 生 区 分 を 用 い て ，さ ら に 地 形 の 広 が り を 考 慮 し ，気 象 官 署 ･ア メ ダ ス
の 観 測 地 点 を ，各 植 生 に お い て 8 ∼ 1 0 地 点（ 計 11 7 地 点 ）を 選 定 し た（ F i g . 2 . 5 ）。
Table 2.3 Classification of the degree of vegetation naturalness.
植生自然度
1
区分内容
区分基準
市街地
市街地、造成地等の植生のほとんど存在しない地区
水田
2
農耕地（水田･畑） 畑地
畑地、水田等の耕作地、緑の多い住宅地
牧草地
3
農耕地（樹園地）
果樹園、桑畑、茶畑、苗圃等の樹園地
4
二次草原（背の低い）
シバ群落等の背丈の低い草原
5
二次草原（背の高い）
ササ群落、ススキ群落等の背丈の高い草原
6
植林地
常緑針葉樹、落葉針葉樹、常緑広葉樹等の植林地
7
二次林
クリ−ミズナラ群集、クヌギ−コナラ群落等、一般に二次林と
呼ばれる代償植生地区
8
二次林（自然林に近いもの）
ブナ−ミズナラ再生林、シイ・カシ萌芽林等、代償植生で
あっても特に自然植生に近い地区
9
自然林
エゾマツ−トドマツ群集、ブナ群集等、自然植生のうち多層の
植物社会を形成する地区
10
自然草原
高山ハイデ、風衝草原、自然草原等、自然植生のうち単層の
植物社会を形成する地区
21
Weather station
Fig. 2.5 Study area and the location of weather stations.
22
第 3章
NDVI と 気 象 条 件 の 相 関 解 析
はじめに
3.1
本 章 で は ，第 2 章 で 述 べ た N D V I デ ー タ ，気 象 デ ー タ を 用 い て ，N D V I と 様 々
な気象条件の間の相互作用を詳しく解明し，定量化するために，日本における
NDVI と 気 象 条 件 の 相 関 解 析 を 行 っ た 。 同 時 に ， 時 間 の ず れ に よ る 相 関 関 係 の
変 化 に つ い て も 解 析 を 行 っ た 。 ま た ， 日 本 に お い て ， NDVI に 影 響 を 与 え る 気
象条件の特定を行った。
対象地域および対象期間
3.2
対 象 地 域 は ， 第 2 章 で 示 し た 対 象 地 域 （ Fig. 2.5） と し た 。 対 象 地 域 で あ る
日本の気候は，冷帯の北海道，それ以外の温暖湿潤気候に大別できる。また，
日本は四季の変化が明瞭である。冬は日本海側の大雪と太平洋側の晴天とで対
照的な気候となっている。冬から春にかけては三寒四温と呼ばれるように，4
∼ 5 日 周 期 で 寒 暖 ･天 気 が 変 化 す る 。 6 月 中 旬 か ら 7 月 中 旬 に か け て の 梅 雨 は ，
東アジアだけに見られるもので，梅雨の末期には集中豪雨に襲われることがあ
る。梅雨前線が北上すると，暑い夏となり台風が到来する。9 月にはまた雨季
があり，気温は冬に向かって次第に下降していく。
日本の四季について，以下のようにまとめることができる
①
28)
。
冬
シ ベ リ ア 大 陸 に は し ば し ば 1 0 4 0 h P a 以 上 の 高 気 圧 が 現 れ ，寒 冷 な 季 節 風 が
日 本 に 向 か っ て 吹 い て く る 。 こ の パ タ ー ン が ｢西 高 東 低 ｣の 気 圧 配 置 で あ る 。
地 上 の 風 向 は 西 か ら 北 西 で あ る が ，西 南 諸 島 で は 北 寄 り に な る 。寒 冷 な 気 団
が 日 本 海 を 渡 る 間 に ， 暖 か い 海 面 か ら 加 熱 ･加 湿 さ れ 雲 郡 が 発 達 し ， 日 本 海
側 に は 大 雪 が も た ら さ れ る 。降 雪 は 山 脈 で せ き 止 め ら れ ，太 平 洋 側 で は 乾 燥
晴天日となる。
②
春
日差しが強くなるに従い，大陸では気温が上昇し，季節風は弱まる。移
動性の高気圧と低気圧が西から次々と現れる。強い低気圧が日本海を通過
するとき，暖かい南風が吹き，山地では，雪崩が発生し，融雪が急速に進
23
む。山地の雪が消え乾燥したところ，大雨を伴わない強い低気圧が通過し
たあと，また，乾燥強風により，北海道や東北地方で山火事が続発するこ
とがある。
③夏
6 月中旬から 7 月中旬にかけての約 1 ヶ月間，中緯度の東アジアに独特
の雨季がある。日本列島を横切って，高緯度に起源を持つ，乾いた寒冷な
気団と，太平洋に起源を持つ，湿った暖かい気団の境界が梅雨前線帯であ
る。この前線上に低気圧が頻繁に発生し，北海道を除く日本列島に雨季が
も た ら さ れ る 。低 気 圧 と 前 線 に 伴 っ て ，1 0 0 k m 程 度 の 広 さ の 雨 域 が 分 散 し ，
その中のさらに狭い範囲で，集中的に強雨が生じることがある。
台 風 は ，年 間 2 0 ∼ 3 0 個 発 生 し ，そ の う ち 2 ∼ 3 個 が 7 ∼ 9 月 に 日 本 に 上 陸
する。関東以西での強風の記録は台風によることが多い。台風は強雨で水
害を起こす反面，重要な水資源をもたらす。冬の山間部の雪と，夏の台風
による雨が少ない年は渇水になりやすい。
④秋
9 月 中 旬 か ら 10 月 上 旬 に か け て ， 梅 雨 前 線 帯 に 似 た 前 線 帯 が ， 日 本 列 島
に そ っ て 形 成 さ れ ，雨 季 を も た ら す 。こ の 雨 季 は ，梅 雨 ほ ど 顕 著 で は な い 。
9 月に非常に強い台風が来ることがある。
1 0 月 か ら 11 月 に か け て は ， 大 き な 移 動 性 高 気 圧 に 覆 わ れ ， 晴 天 に な る
こ と が 多 い 。 北 日 本 で は 1 0 月 に 初 霜 ， 11 月 に 初 雪 を ， 西 日 本 で は 約 1 ヶ
月遅れて初霜と初雪をみる。
対 象 と し た 期 間 は ， S P O T / V E G E TAT I O N の デ ー タ が 利 用 可 能 な ， 1 9 9 8 年 4 月
1 日 か ら 2001 年 12 月 31 日 の 間 と し た 。
24
3.3
解析手順
本 章 は ， 始 め に ， NDVI と 気 象 条 件 の 相 関 解 析 を 行 う た め に ， デ ー タ に 関 し
て以下の処理を行った。
植 生 区 分 図 を 用 い て ，気 象 観 測 所 を 1 2 種 の 植 生 に 分 類 し た 。そ れ ぞ れ の 植 生
か ら 地 形 的 な 広 が り を 考 慮 し ， 8 か ら 1 0 地 点 （ 計 11 7 地 点 ） の 気 象 観 測 所 を 選
定 し た 。次 に ，対 象 期 間 中 の N D V I デ ー タ か ら ，そ れ ぞ れ の 気 象 観 測 所 の 偉 度 ･
経 度 を 含 む ， 1 ピ ク セ ル の NDVI 値 を 算 出 し た 。 ま た ， 対 象 期 間 中 の 気 象 デ ー
タ の 降 水 量 ， GDD， 全 天 日 射 量 は 10 日 間 の 積 算 値 ， 平 均 気 温 ， 最 低 気 温 は 10
日間の平均値に変換した。
次 に ， 処 理 後 の デ ー タ を 用 い て ， そ れ ぞ れ の 気 象 観 測 所 ご と で ， NDVI の 観
測 期 間 と 同 期 間 の 気 象 条 件 と N D V I の 相 関 係 数 の 算 出 を 行 っ た 。こ れ と 同 時 に ，
N D V I の 観 測 期 間 よ り 前 の 期 間 の 気 象 条 件 と N D V I ，さ ら に ，ず ら し た 期 間 ま で
積 算 し た 気 象 条 件 と NDVI の 相 関 係 数 を 算 出 し た 。
NDVI と 気 象 条 件 の 関 係 の 傾 向 を 見 る た め に ， こ の 相 関 係 数 を 用 い て ， す べ
て の 観 測 場 所 に お け る ， NDVI と 気 象 条 件 の 平 均 相 関 係 数 と ， 平 均 相 関 係 数 が
最大となる時間のずれを算出した。
ま た ， 日 本 に お い て ， NDVI に 最 も 影 響 を 与 え る 気 象 条 件 の 特 定 を 行 う た め
に ， そ れ ぞ れ の 観 測 場 所 に お け る ， NDVI と 気 象 条 件 の 最 大 相 関 係 数 と ， 最 大
相関係数を示す時間のずれを算出し，すべての観測場所での平均値と，各植生
での平均値を求めた。
25
3.4
NDVI と 気 象 条 件 の 相 関 係 数 の 算 出 に つ い て
NDVI と 気 象 条 件 の 相 関 解 析 に お い て ， 時 間 の ず れ を 考 慮 し て い る も の が 多
数存在する
14),16),21)
。ま た ，実 際 の 作 物 の 発 育 と 気 象 条 件 と の 関 係 を 表 す た め ，
積 算 気 温 ，有 効 積 算 気 温 が 多 く 使 用 さ れ て い る
29)∼ 33)
。そ の た め ，本 研 究 で は ，
時間のずれと積算した気象条件を考慮するため，以下に示す 2 通りの場合にお
い て ， 対 象 期 間 中 に 取 得 さ れ た 135 の NDVI に つ い て ， そ れ ぞ れ 気 象 条 件 と の
相関解析の算出を行った。
(1) Case①
NDVI の 観 測 期 間 と 同 期 間 ， お よ び 10∼ 150 日 前 ま で ず ら し た 期 間 の 気 象
条 件 と NDVI の 相 関 係 数 。
(2) Case②
NDVI の 観 測 期 間 よ り 10∼ 150 日 前 ま で ず ら し た 期 間 を 積 算 し た 気 象 条 件
と NDVI の 相 関 係 数 。
こ れ ら の 関 係 を Fig. 3.1 に 示 す 。
40
30
20
10
0
気象条件
NDVI
Jan
Mar
Feb
NDVI観測日
Case①
NDVI
Case②
0
10
20
30
40
NDVI
0+10
0+10+20
0+10+20+30
0+10+20+30+40
Fig. 3.1 Concept of the time lags of between NDVI and climate parameters.
26
3.5
3.5.1
結果および考察
NDVI と 気 象 条 件 の 平 均 相 関 係 数 算 出 の 結 果 と 考 察
す べ て の 観 測 場 所 で ， 3.4 で 示 し た Case① と Case② の 場 合 で の ， 相 関 係 数 を
算 出 し ， す べ て の 観 測 場 所 に お け る ， NDVI と 各 気 象 条 件 の 平 均 相 関 係 数 を 算
出 し た 。 平 均 相 関 係 数 を 算 出 し た 結 果 を ， Fig. 3.2 に 示 す 。
(a) Case①
1.0
0.8
Correlation coefficient
0.6
0.4
0.2
0.0
-0.2
-0.4
-0.6
-0.8
-1.0
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10 11 12 13 14 15
Time lag (10 days)
(b) Case②
1.0
0.9
Correlation coefficient
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0.0
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10 11 12 13 14 15
Time lag (10 days)
precipitation
average temperature
minimum temperature
GDD
amount of global solar radiation
Fig. 3.2 Average correlation coefficients between NDVI and climate
parameters as functions of time lags for all weather stations.
27
こ の 図 か ら ， Case① と Case② と も に ， NDVI の 観 測 期 間 と 同 期 間 の 気 象 条 件
よ り も ，N D V I の 観 測 期 間 よ り 前 の 気 象 条 件 の 方 が ，N D V I と の 相 関 が 高 い こ と
が分かる。
NDVI と 降 水 量 の 関 係 を 見 る と ， Case① と Case② と も に ， 明 確 な 相 関 関 係 は
見 ら れ な か っ た 。 こ れ ま で の 研 究 で は ， 乾 燥 地 域 に お い て ， NDVI と 降 水 量 の
間に高い相関関係があるとの報告がある
18),19)
。そ の た め ，乾 燥 地 域 で は ，降 水
量が植物の生長制限要因となっていると考えられる。
し か し ，日 本 の 年 降 水 量 は 平 均 1 8 0 0 m m y - 1 で ，地 球 上 の 年 平 均 降 水 量 の 1 0 0 0
mmy-1 や ， 北 半 球 30∼ 40°N の 緯 度 帯 に お け る 年 平 均 降 水 量 の 600 mmy-1 と 比
較 す る と ，非 常 に 多 い こ と が 分 か る
28)
。そ の た め ，日 本 で は ，平 均 的 な 降 水 量
がある場合には，水分が十分に存在し，降水量が植物の成長にそれほど影響を
与えないことが分かる。以上のことから，日本のような温暖湿潤地域では，降
水量は植物の生長制限要因ではないと考えられる。
N D V I と 平 均 気 温 ，最 低 気 温 ，G D D の 関 係 を 見 る と ，C a s e ① と C a s e ② と も に ，
ほぼ同じ変化をしていることが分かる。ここで，日本における，平均気温，最
低 気 温 ， GDD の 時 系 列 変 化 と し て ， 1988∼ 2001 年 の 桧 枝 岐 （ 福 島 県 ） の 例 を
Fig. 3.3 に 示 す 。 こ の 図 か ら ， 平 均 気 温 ， 最 低 気 温 ， GDD は ， 毎 年 ほ ぼ 同 じ 変
化 を し て い る こ と が 分 か る 。 そ の た め ， NDVI と 平 均 気 温 ， 最 低 気 温 ， GDD の
25
16
20
14
12
15
10
10
8
GDD
Average and Minimum temperature (℃)
関係も，ほぼ同じ変化をしていると考えられる。
5
6
0
4
-5
2
-10
0
1998
1999
2000
2001
Time
Average temperature
Minimum temperature
GDD
Fig. 3.3 Time series curve of average and minimum temperature
and GDD of Hinoemata from 1 April 1998 to 31 December 2001.
28
Case① と Case② の そ れ ぞ れ の 気 象 条 件 で ，最 大 と な る 平 均 相 関 係 数 と ，平 均
相 関 係 数 が 最 大 と な る 時 間 の ず れ を Ta b l e 3 . 1 に 示 す 。こ の 表 か ら ，全 天 日 射 量 ，
平 均 気 温 ， 最 低 気 温 ， GDD に お い て ． 最 大 と な る 平 均 相 関 係 数 は ， 約 0.6∼ 0.8
と，高い値を示していることが分かる。
Table 3.1 Maximum average correlation coefficients and time lag for
maximum average correlation coefficients for all weather stations.
Case①
Case②
Maximum average
correlation coefficient
Time lag
(days)
Maximum average
correlation coefficient
Time lag
(days)
Precipitation
-0.2136
150
0.3384
50
Amount of global solar radiation
0.5954
50
0.7732
110
Average temperature
0.7801
10
0.7902
30
Minimum temperature
0.7713
10
0.7810
30
GDD
0.7142
10
0.7323
30
こ こ で ， Case① で の NDVI と 全 天 日 射 量 の 関 係 を 見 る と ， 平 均 相 関 係 数 が 最
大 と な る 時 間 の ず れ は 50 日 前 で あ っ た 。 ま た ， 同 様 に ， NDVI と 平 均 気 温 ， 最
低 気 温 ， GDD の 関 係 を 見 る と ， 時 間 の ず れ は 10 日 前 で あ っ た 。
こ の 理 由 を 説 明 す る た め に ， Fig. 3.4 と Fig. 3.5 を 示 す 。 Fig. 3.4 の （ a） は ，
桧 枝 岐 に お け る 1999 年 の NDVI と ， NDVI の 観 測 期 間 と 同 期 間 の 全 天 日 射 量 の
時 系 列 変 化 ，（ b ） は N D V I と ， N D V I の 観 測 期 間 よ り 5 0 日 前 に ず ら し た 全 天 日
射 量 の 時 系 列 変 化 を 表 し て い る 。Fig. 3.5 の（ a）は ，桧 枝 岐 に お け る 1999 年 の
N D V I と ，N D V I の 観 測 期 間 と 同 期 間 の 平 均 気 温 の 時 系 列 変 化 ，
（ b ）は N D V I と ，
NDVI の 観 測 期 間 よ り 10 日 前 に ず ら し た 平 均 気 温 で の 時 系 列 変 化 を 表 し て い る 。
Fig. 3.3 か ら ， 平 均 気 温 ， 最 低 気 温 ， GDD は ， ほ ぼ 同 じ 時 系 列 変 化 を し て い る
こ と が 確 認 さ れ た た め ， NDVI と 最 低 気 温 ， GDD の 時 系 列 変 化 は ， NDVI と 平
均気温の時系列変化と，ほぼ同様であると考える。
29
(a) Same time
180
0.8
160
140
0.6
NDVI
120
100
0.4
80
60
0.2
40
0.0
Amount of global solar radiation (W/m2)
200
1.0
20
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11 12
Month
NDVI
Amount of global solar radiation
(b) Time lags on 50 days
180
0.8
160
140
0.6
NDVI
120
100
0.4
80
60
0.2
40
0.0
20
1
2
3
4
NDVI
5
6
7
Month
8
9
10
11 12
Amount of global solar radiation
Fig. 3.4 Time series curve of NDVI and amount
of global solar radiation of Hinoemata in 1999.
30
Amount of global solar radiation (W/m2)
200
1.0
(a) Same time
25
1.0
15
NDVI
0.6
10
0.4
5
0.2
Average temperature (℃)
20
0.8
0
0.0
-5
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11 12
Month
NDVI Average temperature
(b) Time lags on 10 days
1.0
25
15
NDVI
0.6
10
0.4
5
0.2
0
0.0
-5
1
2
3
4
5
NDVI
6
7
Month
8
9
10
11 12
Average temperature
Fig. 3.5 Time series curve of NDVI and
average temperature of Hinoemata in 1999.
31
Average temperature (℃)
20
0.8
こ れ ら の 図 か ら ， 全 天 日 射 量 と 平 均 気 温 と も に ， NDVI の 観 測 期 間 と 同 期 間
の 時 系 列 デ ー タ よ り も ， NDVI の 観 測 期 間 よ り 前 の 期 間 に ず ら し た 時 系 列 デ ー
タ の 方 が ， NDVI の 時 系 列 変 化 と 一 致 し て い る こ と が 分 か る 。
全天日射量は，2 月下旬から 5 月の上旬にかけて増加する傾向が見られる。
こ れ に 対 し て ，N D V I は ，4 月 の 中 旬 か ら 6 月 の 中 旬 に か け て 増 加 す る 傾 向 が 見
られる。そのため，両者の増加期間には，約 1 ヵ月半のずれが生じていること
に な る 。 こ の ず れ が 存 在 す る た め ， NDVI と 全 天 日 射 量 の 相 関 関 係 は ， NDVI
の 観 測 期 間 よ り 5 0 日 前 に ず ら し た 全 天 日 射 量 を 用 い た 時 に ，最 大 に な る と 考 え
られる。
同 様 に ， 平 均 気 温 に つ い て 見 る と ， NDVI と 平 均 気 温 の 増 加 期 間 に は ， 約 10
日 の ず れ が 生 じ て い る 。し か し ，減 少 期 間 を 見 る と ，20∼ 30 日 の ず れ が 生 じ て
い る 。こ こ で ，F i g . 3 . 2 の（ a ）か ら ，N D V I と 平 均 気 温 の 平 均 相 関 係 数 は ，N D V I
の 観 測 期 間 と 同 期 間 ，N D V I の 観 測 期 間 よ り 1 0 ∼ 3 0 日 前 に ず ら し た 期 間 に お い
て ， 0.7506 か ら 0.7801 の 範 囲 で 変 化 し て い る 。 そ の た め ， こ の 期 間 内 で は ，
NDVI と 平 均 気 温 の 相 関 係 数 は ， そ れ ほ ど 大 差 が 無 い こ と が 分 か る 。 以 上 の こ
とから，観測場所の位置や，植生による違いは存在するが，すべての観測場所
の 結 果 を 平 均 す る と ，N D V I と 平 均 気 温 の 平 均 相 関 関 係 は ，N D V I の 観 測 期 間 よ
り 10 日 前 に ず ら し た 平 均 気 温 を 用 い た 時 に ， 最 大 に な る と 考 え ら れ る 。
次 に ， Case② で の NDVI と 全 天 日 射 量 の 関 係 を 見 る と ， 平 均 相 関 係 数 の 最 大
値 は ， Case① で の 0.5954 か ら 0.7732 に 変 化 し た 。 ま た ， 平 均 相 関 係 数 が 最 大
と な る 時 間 の ず れ は 11 0 日 前 で あ っ た 。同 様 に ，N D V I と 平 均 気 温 ，最 低 気 温 ，
GDD の 関 係 を 見 る と ， 平 均 相 関 係 数 は ， ほ と ん ど 変 化 せ ず ， 時 間 の ず れ は 30
日前であった。
こ の 理 由 を 説 明 す る た め に ，F i g . 3 . 6 と F i g . 3 . 7 を 示 す 。F i g . 3 . 6 の（ a ），
（ b ），
（ c） は ， 桧 枝 岐 に お け る 1999 年 の NDVI と ， NDVI の 観 測 期 間 よ り そ れ ぞ れ
4 0 ， 8 0 ， 11 0 日 前 ま で 積 算 し た 全 天 日 射 量 の 時 系 列 変 化 を 表 し て い る 。 F i g . 3 . 7
の （ a ），（ b ），（ c ） は ， 桧 枝 岐 に お け る 1 9 9 9 年 の N D V I と ， N D V I の 観 測 期 間 よ
り そ れ ぞ れ 10， 20， 30 日 前 ま で 積 算 し た 平 均 気 温 の 時 系 列 変 化 を 表 し て い る 。
Fig3.5 と 同 様 に ， NDVI と 最 低 気 温 ， GDD の 時 系 列 変 化 は ， NDVI と 平 均 気 温
の時系列変化と，ほぼ同様であると考える。
32
1.0
800
700
0.8
600
NDVI
0.6
500
0.4
400
0.2
300
0.0
200
1
2
3
4
5
6
7
Month
8
9
10
11 12
Accumulated amount of global solar radiation (W/m2)
(a) Accumulated amount of global solar radiation for 40 days
1400
0.8
1200
0.6
1000
0.4
800
0.2
600
NDVI
1.0
0.0
400
1
2
3
4
5
6
7
Month
8
9
10
11 12
Accumulated amount of global solar radiation (W/m2)
(b) Accumulated amount of global solar radiation for 80 days
1.0
1800
1600
0.8
1400
0.6
NDVI
1200
0.4
1000
800
0.2
600
0.0
1
2
NDVI
3
4
5
6
7
Month
8
9
10
11 12
Accumulated amount of global solar radiation (W/m2)
(c) Accumulated amount of global solar radiation for 110 days
Accumulated amount of global solar radiation
Fig. 3.6 Time series curve of NDVI and accumulated
amount of solar radiation of Hinoemata in 1999.
33
(a) Accumulated average temperature for 10 days
1.0
40
0.8
30
NDVI
0.6
20
0.4
10
0.2
0
0.0
Accumulated average temperature (℃)
50
-10
1
2
3
4
5
6
7
Month
8
9
10
11 12
(b) Accumulated average temperature for 20 days
1.0
60
0.8
50
40
0.6
NDVI
30
20
0.4
10
0
0.2
-10
0.0
Accumulated average temperature (℃)
70
-20
1
2
3
4
5
6
7
Month
8
9
10
11 12
(c) Accumulated average temperature for 30 days
1.0
80
0.8
60
NDVI
0.6
40
0.4
20
0.2
0
0.0
Accumulated average temperature (℃)
100
-20
1
2
3
NDVI
4
5
6
7
Month
8
9
10
11 12
Accumulated average temperature
Fig. 3.7 Time series curve of NDVI and accumulated
average temperature of Hinoemata in 1999.
34
こ れ ら の 図 か ら ， 全 天 日 射 量 と 平 均 気 温 と も に ， NDVI の 観 測 期 間 よ り 前 の
期 間 で 積 算 し た 時 系 列 デ ー タ が ， NDVI の 時 系 列 変 化 に 近 づ い て い る こ と が 分
かる。
全 天 日 射 量 は ， 積 算 す る 期 間 が 増 え る に つ れ ， デ ー タ が 平 滑 に な り ， NDVI
の 時 系 列 変 化 と 同 じ よ う な パ タ ー ン に な る 。 そ の た め ， NDVI と 全 天 日 射 量 の
平 均 相 関 係 数 は ， Case① と 比 較 し て 高 く な っ た と 考 え ら れ る 。
ま た ， N D V I の 観 測 期 間 よ り 11 0 日 前 ま で 積 算 し た 全 天 日 射 量 の 時 系 列 デ ー
タ は ， NDVI の 時 系 列 変 化 と ほ ぼ 一 致 す る 。 こ こ で ， Fig. 3.4 で 示 し た よ う に ，
NDVI と 全 天 日 射 量 の 時 系 列 変 化 に は ， 約 1 ヵ 月 半 の ず れ が 存 在 す る 。 こ の ず
れが，積算日数の少ない時には，データに大きく影響を与え，積算日数の増加
に 伴 い 影 響 が 少 な く な る と 考 え ら れ る 。そ の た め ， NDVI と 全 天 日 射 量 の 相 関
関 係 は ，N D V I の 観 測 期 間 よ り 11 0 日 前 ま で 積 算 し た 全 天 日 射 量 を 用 い た 時 に ，
最大になると考えられる。
同様に，平均気温について見ると，積算する期間が増えるにつれ，ある程度
データが平滑になる。しかし，平均気温の観測値は全天日射量と比較すると，
ば ら つ き が 少 な い 。 そ の た め ， 積 算 に よ り デ ー タ が 平 滑 に な る こ と は ， NDVI
と 平 均 気 温 の 相 関 関 係 に そ れ ほ ど 影 響 を 与 え な い 。 よ っ て ， NDVI と 平 均 気 温
の 相 関 関 係 は ， Case① と 比 較 し て ほ と ん ど 変 化 し な い と 考 え ら れ る 。
ま た ， Fig. 3.7 で ， そ れ ぞ れ の 期 間 に お い て 積 算 し た 平 均 気 温 は ， NDVI の 時
系 列 変 化 と ほ ぼ 一 致 し て い る 。 こ こ で ， Fig. 3.2 の （ b） か ら ， NDVI と 平 均 気
温 の 平 均 相 関 係 数 は ，N D V I の 観 測 期 間 よ り 1 0 ∼ 3 0 日 前 ま で 積 算 し た 平 均 気 温
に お い て ，0 . 7 7 4 5 ∼ 0 . 7 9 0 2 の 範 囲 で 変 化 し て い る 。そ の た め ，こ の 期 間 内 で は ，
NDVI と 平 均 気 温 の 平 均 相 関 係 数 は ， そ れ ほ ど 大 差 が 無 い 。 以 上 の こ と か ら ，
NDVI と 平 均 気 温 の Case① で の 関 係 と 同 様 に ， 観 測 場 所 の 位 置 や ， 植 生 に よ る
違 い は 多 少 存 在 す る が ， す べ て の 観 測 場 所 の 結 果 を 平 均 す る と ， NDVI と 平 均
気 温 の 相 関 関 係 は ，N D V I の 観 測 期 間 よ り 3 0 日 前 ま で 積 算 し た 全 天 日 射 量 を 用
いた時に，最大になると考えられる。
35
3.5.2
NDVI と 気 象 条 件 の 最 大 相 関 係 数 算 出 の 結 果 と 考 察
そ れ ぞ れ の 観 測 場 所 で ， Case① と Case② の 場 合 に お い て ， NDVI と 気 象 条 件
の最大相関係数と，最大相関係数を示した時間のずれを算出した。すべての観
測場所における，各気象条件での最大相関係数の平均値と，最大相関係数を示
し た 時 間 の ず れ の 平 均 値 を ，Ta b l e 3 . 2 に 示 す 。ま た ，そ れ ぞ れ の 標 準 偏 差 を Ta b l e
3.3 に 示 す 。
Table 3.2 Average maximum correlation coefficients and time lag for
average maximum correlation coefficients for each weather station.
Case①
Case②
Average maximum
correlation coefficient
Time lag
(days)
Average maximum
correlation coefficient
Time lag
(days)
Precipitation
0.0375
67
0.2638
89
Amount of global solar radiation
0.6412
59
0.7926
111
Average temperature
0.7812
20
0.8085
35
Minimum temperature
0.7631
20
0.7991
32
GDD
0.6950
21
0.7467
37
Table 3.3 Standard deviations in average maximum correlation coefficients and
time lag for average maximum correlation coefficients for each weather station.
Case①
Case②
Average maximum
correlation coefficient
Time lag
(days)
Average maximum
correlation coefficient
Time lag
(days)
Precipitation
0.3372
53.24
0.4826
43.45
Amount of global solar radiation
0.1697
22.53
0.2156
25.89
Average temperature
0.2632
23.25
0.1845
27.50
Minimum temperature
0.2847
25.76
0.1828
27.35
GDD
0.2960
29.26
0.1787
26.92
36
Ta b l e 3 . 2 か ら ， 最 大 相 関 係 数 の 平 均 値 は ， C a s e ① と C a s e ② と も に ， 全 天 日 射
量 ， 平 均 気 温 ， 最 低 気 温 ， GDD に お い て ， 高 い 値 を 示 し て い る こ と が 分 か る 。
ま た ，最 大 相 関 係 数 を 示 す 時 間 の ず れ の 平 均 値 は ，全 天 日 射 量 に お い て ，C a s e
① の 場 合 で 5 9 日 ， C a s e ② の 場 合 で 111 日 で あ り ， 平 均 気 温 ， 最 低 気 温 ， G D D
に お い て ， Case① の 場 合 で 約 20 日 ， Case② の 場 合 で 約 35 日 で あ っ た 。 こ れ ら
の 結 果 は ，3 . 5 . 1 で 述 べ た 平 均 相 関 係 数 の 結 果 と ，ほ ぼ 同 じ で あ る こ と が 分 か る 。
し か し ，降 水 量 の C a s e ① に お け る 結 果 は ，平 均 相 関 係 数 の 結 果 と 異 な る 。こ
こ で ， Ta b l e 3 . 3 か ら ， C a s e ① に お け る ， 降 水 量 の 最 大 相 関 係 数 と ， 最 大 相 関 係
数 を 示 す 時 間 の ず れ で の 標 準 偏 差 は ， そ れ ぞ れ ±0.3372， ±53.24 で あ り ， Case
①における，他の気象条件と比べると大きいことが分かる。そのため，観測場
所により，最大相関係数と，最大相関係数を示す時間のずれは大きく変化して
いることが分かる。
また，各観測場所での最大相関係数を見ると，他の気象条件ではほとんど負
の 相 関 を 示 す 観 測 所 が な い の に 対 し て ，降 水 量 で は ，5 1 の 観 測 所 で 負 の 値 と な
り ， 全 観 測 所 の 約 40%で あ っ た 。 こ こ で ， Fig. 3.2 の （ a） か ら ， 降 水 量 の 平 均
相 関 係 数 は ，時 間 の ず れ が 1 0 日 前 後 の ，約 0 . 2 に か ら ，1 5 0 日 で ，最 大 の - 0 . 2 1 3 6
と な っ て い る こ と が 分 か る 。そ の た め ，時 間 の ず れ が 1 0 日 前 後 で 正 の 最 大 相 関
係 数 を 示 す 観 測 所 と ， 150 日 前 後 で 負 の 最 大 相 関 係 数 を 示 す 観 測 所 が あ る こ と
が分かる。
以 上 の こ と か ら ，降 水 量 の C a s e ① に お け る 結 果 は ，平 均 相 関 係 数 の 結 果 と 異
なると考えられる。
ま た ， 降 水 量 の Case② の 結 果 も ， 平 均 相 関 係 数 の 結 果 と 異 な る 。 こ こ で ，
Case① と 同 様 に ，降 水 量 の 最 大 相 関 係 数 と ，最 大 相 関 係 数 を 示 す 時 間 の ず れ で
の 標 準 偏 差 は ， そ れ ぞ れ ±0.4826， ±43.45 で あ り ， Case② に お け る ， 他 の 気 象
条件と比べると大きいことが分かる。そのため，平均相関係数の結果と異なる
と考えられる。
こ の よ う に ， 降 水 量 に 関 し て は ， 3.5.1 で 述 べ た 理 由 の 他 に ， 観 測 場 所 に よ
る 違 い が 大 き い た め ， NDVI と の 関 係 を 明 確 に 表 す こ と が で き な い と 考 え ら れ
る 。 観 測 所 に よ る 違 い が 生 じ た 理 由 と し て ， 以 下 の こ と が 考 え ら れ る 。 NDVI
が 増 加 す る 春 か ら 夏 に か け て ， 降 水 量 が 増 加 し ， NDVI が 減 少 す る 秋 か ら 冬 に
かけて，降水量が減少する場合は，正の相関を示し，逆の場合は負の相関を示
す。そのため，春から夏にかけて降水量が多い地域では，正の相関を示し，秋
から冬にかけて降水量が多い地域では，負の相関を示す。また，季節的な増減
が少ない地域では，無相関に近くなる。このため，季節や地域的な降雨パター
ンの違いにより，観測所による違いが生じると考えられる。
37
これに対し，全天日射量と気温は，春から夏にかけて増加し，秋から冬にか
けて減少する傾向が見られる。そのため，明確な相関関係が得られたと考えら
れる。
以 上 の 結 果 か ら ， 日 本 に お い て ， NDVI に 影 響 を 与 え る 気 象 条 件 の 特 定 を 行
っ た 。 は じ め に ， Case① と Case② に お い て ， そ れ ぞ れ の 気 象 条 件 で ， 最 大 相 関
係 数 の 平 均 値 を 比 較 す る と ，す べ て の 気 象 条 件 で C a s e ② の 方 が 高 い 値 を 示 し て
い る 。 し か し ， 平 均 気 温 に 関 し て は ， 有 意 水 準 5%で ， 有 意 差 が 認 め ら れ な か
った。
次 に ， Case② で の ， 温 度 に 関 す る 変 数 に お け る ， 最 大 相 関 係 数 の 平 均 値 を 見
る と ， 平 均 気 温 ， 最 低 気 温 ， GDD で は そ れ ぞ れ ， 0.8085， 0.7991， 0.7467 で あ
っ た 。 こ こ で ， 平 均 気 温 ， 最 低 気 温 ， GDD の そ れ ぞ れ に 関 し て ， 有 意 水 準 5%
で ， 有 意 差 が 認 め ら れ た 。 そ の た め ， 温 度 に 関 す る 変 数 は ， 平 均 気 温 が NDVI
に 最 も 影 響 を 与 え て い る と 考 え ら れ る 。 ま た ， Case② で の ， 全 天 日 射 量 の 最 大
相 関 係 数 の 平 均 値 を 見 る と ， 0.7926 で あ っ た 。 こ こ で ， Case② で の ， 全 天 日 射
量 と 平 均 気 温 に 関 し て ， 有 意 水 準 5%で ， 有 意 差 は 認 め ら れ な か っ た 。
以 上 の こ と か ら ， 今 回 の 結 果 で は ， 日 本 に お い て ， NDVI に 影 響 を 与 え る 気
象 条 件 は ， NDVI の 観 測 期 間 か ら 20 日 前 の 平 均 気 温 ， NDVI の 観 測 期 間 か ら 35
日 前 ま で 積 算 し た 平 均 気 温 ， 111 日 前 ま で 積 算 し た 全 天 日 射 量 で あ る と 特 定 す
ることができた。
こ れ ら の 結 果 か ら ，日 本 に お い て ，NDVI の 変 化 量 は ，NDVI の 観 測 期 間 よ り
前 の 期 間 の 平 均 気 温 ， NDVI の 観 測 期 間 よ り 前 の 期 間 ま で 積 算 し た 平 均 気 温 ，
全天日射量に影響を受けていると示すことができた。また，同時に，降水量に
関 し て は ，N D V I の 変 化 量 の 明 確 な 影 響 要 因 で は 無 い こ と も 示 す こ と が で き た 。
こ こ で ， NDVI 推 定 モ デ ル を 構 築 す る た め の ， 気 象 条 件 を 選 択 す る 必 要 が あ
る。そのため，各植生区分における，それぞれの気象条件での最大相関係数の
平 均 値 と ， 最 大 相 関 係 数 を 示 し た 時 間 の ず れ の 平 均 値 を ， Ta b l e 3 . 4 と Ta b l e 3 . 5
に示す。
38
Table 3.4 Average maximum correlation coefficients
for the degree of vegetation naturalness.
(a) Case①
降水量
全天日射量
平均気温
最低気温
GDD
市街地
0.0353
0.4986
0.3535
0.3454
0.3192
水田
0.0655
0.6520
0.8816
0.8739
0.8455
畑地
0.1789
0.6059
0.8028
0.7936
0.7493
牧草地
-0.0708
0.7420
0.9319
0.9201
0.8057
農耕地
（樹園地）
0.0329
0.6058
0.7617
0.7525
0.7071
二次草原
（背の低い）
0.0549
0.6478
0.7413
0.7240
0.6791
二次草原
（背の高い）
-0.0511
0.6895
0.8789
0.8697
0.7958
植林地
0.0668
0.7056
0.8745
0.8666
0.7928
二次林
0.0566
0.6379
0.8348
0.8231
0.7887
二次林
（自然林に近い）
0.0786
0.5855
0.7047
0.5989
0.5406
自然林
-0.0344
0.6610
0.7656
0.7580
0.6961
自然草原
0.0393
0.6694
0.8539
0.8444
0.5995
降水量
全天日射量
平均気温
最低気温
GDD
市街地
0.3162
0.6154
0.6195
0.6078
0.5823
水田
0.2255
0.8427
0.8852
0.8791
0.8532
畑地
0.4518
0.7822
0.8155
0.8059
0.7695
牧草地
0.2001
0.9128
0.9430
0.9335
0.8397
農耕地
（樹園地）
0.3108
0.7771
0.7733
0.7647
0.7271
二次草原
（背の低い）
0.2306
0.6634
0.7253
0.7098
0.6012
二次草原
（背の高い）
0.17056
0.8795
0.8870
0.8792
0.8161
植林地
0.3095
0.8426
0.8908
0.8827
0.8208
二次林
0.3684
0.8390
0.8417
0.8300
0.8033
二次林
（自然林に近い）
0.2769
0.7230
0.6977
0.6894
0.6376
自然林
0.1023
0.7959
0.7668
0.7595
0.7043
自然草原
0.1834
0.8326
0.8573
0.8482
0.8015
(b) Case②
39
Table 3.5 Time lag for maximum average correlation
coefficients for the degree of vegetation naturalness.
(a) Case①
降水量
全天日射量
平均気温
最低気温
GDD
市街地
74
46
41
39
39
水田
69
60
13
11
11
畑地
48
60
19
17
17
牧草地
87
60
11
12
11
農耕地
（樹園地）
78
63
24
23
22
二次草原
（背の低い）
70
62
24
23
22
二次草原
（背の高い）
67
59
12
12
11
植林地
64
60
16
15
16
二次林
53
60
18
17
18
二次林
（自然林に近い）
63
71
25
40
40
自然林
7
55
21
18
19
自然草原
63
56
9
9
25
降水量
全天日射量
平均気温
最低気温
GDD
市街地
88
71
19
16
20
水田
94
116
26
21
22
畑地
74
117
44
39
46
牧草地
8.3
121
26
26
43
農耕地
（樹園地）
114
112
44
42
50
二次草原
（背の低い）
101
90
39
39
23
二次草原
（背の高い）
100
119
28
27
31
植林地
78
113
41
37
41
二次林
64
116
34
28
28
二次林
（自然林に近い）
77
128
55
54
63
自然林
99
113
36
34
45
自然草原
96
108
20
18
23
(b) Case②
40
こ れ ら の 表 か ら ， NDVI に 影 響 を 与 え る 気 象 条 件 と し て 特 定 さ れ た ， Case①
で の 平 均 気 温 ， Case② で の 平 均 気 温 と 全 天 日 射 量 に お い て ， 最 大 相 関 係 数 の 平
均 値 が 最 大 と な る 植 生 区 分 を 特 定 し た 。 そ の 結 果 ， Case① で の 平 均 気 温 は ， 二
次 草 原 （ 背 の 低 い ） で ， C a s e ② で の 全 天 日 射 量 は 農 耕 地 （ 樹 園 地 ）， 二 次 林 （ 自
然 林 に 近 い ），自 然 林 で ，そ れ ぞ れ 最 大 を 示 し た 。ま た ，C a s e ② で の 平 均 気 温 は ，
他 の 8 つ の 植 生 区 分 で 最 大 を 示 し た 。 Case② で の 平 均 気 温 が ， 最 も 多 く の 植 生
区 分 で 最 大 値 を 示 し た た め ， 本 研 究 の NDVI 推 定 モ デ ル で は ， NDVI の 観 測 期
間より前の期間で積算した，平均気温を用いることにした。
41
3.6
第 3 章のまとめ
本 章 で は ，N D V I デ ー タ と 気 象 デ ー タ を 用 い て ，N D V I 値 の 変 化 量 に 関 す る 特
定 の 解 釈 を す る た め に ， 日 本 に お け る NDVI と 気 象 条 件 の 相 関 解 析 を 行 っ た 。
ま た ， 相 関 解 析 の 結 果 を 用 い ， 日 本 に お い て ， NDVI に 影 響 を 与 え る 気 象 条 件
の特定を行った。
そ の 結 果 ， 全 て の 観 測 所 に お い て ， 時 間 の ず れ を 考 慮 し た ， NDVI と 各 気 象
条 件 の 平 均 相 関 係 数 は ， NDVI の 観 測 期 間 と 同 期 間 の 気 象 条 件 よ り も ， NDVI
の観測期間より前の期間の気象条件，ずらした期間まで積算した気象条件の方
が，相関係数が高くなることが分かった。
ま た ， そ れ ぞ れ の 観 測 場 所 に お け る ， NDVI と 気 象 条 件 の 最 大 相 関 係 数 の 平
均 値 は ， NDVI の 観 測 期 間 よ り 前 の 期 間 の 気 象 条 件 と ， ず ら し た 期 間 ま で 積 算
し た 気 象 条 件 と も に ，全 天 日 射 量 ，平 均 気 温 ，最 低 気 温 ，GDD が 高 い 相 関 を 示
す こ と が 分 か っ た 。こ こ で ，最 大 相 関 係 数 を 示 す 時 間 の ず れ の 平 均 値 は ，N D V I
の観測期間より前の期間の気象条件と，ずらした期間まで積算した気象条件に
お い て ，全 天 日 射 量 は ，そ れ ぞ れ 5 9 ，111 日 で あ り ，平 均 気 温 ，最 低 気 温 ，G D D
は ，そ れ ぞ れ 20，35 日 前 後 で あ っ た 。し か し ，降 水 量 は ，ど ち ら の 場 合 も 明 確
な相関関係が無いことが分かった。
こ れ ら の 結 果 か ら ，日 本 に お い て ，NDVI の 変 化 量 は ，NDVI の 観 測 期 間 よ り
前 の 期 間 の 平 均 気 温 ， NDVI の 観 測 期 間 よ り 前 の 期 間 で 積 算 し た 平 均 気 温 ， 全
天日射量に影響を受けていることが分かった。
ま た ，N D V I 推 定 モ デ ル で は ，N D V I の 観 測 期 間 よ り 前 の 期 間 ま で 積 算 し た 平
均気温を用いることにした。
42
第 4章
4.1
NDVI 推 定 モ デ ル
はじめに
本 章 で は ，雲 が あ る 時 の 欠 損 デ ー タ を 推 定 す る た め に ，第 3 章 か ら 得 ら れ た ，
NDVI の 観 測 期 間 よ り 前 の 期 間 で 積 算 し た 平 均 気 温 を 用 い て ， 植 生 や 地 域 的 な
違 い を 考 慮 し た ， NDVI 推 定 モ デ ル の 構 築 を 行 っ た 。 ま た ， 構 築 し た ， NDVI
推 定 モ デ ル を 用 い て 推 定 し た NDVI デ ー タ と ， 実 際 の 観 測 NDVI デ ー タ で 比 較
を行った。
4.2
解析手順
本 章 で は ， 始 め に ， NDVI の 時 系 列 デ ー タ に ， 地 域 に よ る 様 々 な パ タ ー ン が
存 在 し た た め ， NDVI を ， NDVI の 周 期 性 の 有 無 ， 雪 の 有 無 を 考 慮 し た ， 3 パ タ
ーンに分類した。
次 に ， 分 類 し た そ れ ぞ れ の NDVI に つ い て ， 各 植 生 で 線 形 回 帰 ， ロ ジ ス テ ィ
ッ ク 回 帰 を 用 い て ， 1998∼ 2001 年 の ， NDVI の 観 測 期 間 よ り 前 の 期 間 で 積 算 し
た 平 均 気 温 に よ る ， NDVI 推 定 モ デ ル の 構 築 を 行 っ た 。
ま た ， NDVI 推 定 モ デ ル の 検 証 の た め に ， 1998∼ 2000 年 の 積 算 気 温 を 用 い た
NDVI 推 定 モ デ ル か ら 求 め た NDVI デ ー タ と ， 2001 年 の 実 際 の 衛 星 観 測 に よ る
NDVI デ ー タ と の 比 較 を 行 っ た 。
43
4.3
NDVI の 分 類 に つ い て
NDVI 推 定 モ デ ル を 構 築 す る た め ， 本 研 究 で 使 用 し た NDVI の 時 系 列 デ ー タ
を ，特 徴 の あ る 3 パ タ ー ン に 分 類 し た 。こ こ で ，そ れ ぞ れ の 例 と し て ，蒲 郡（ 愛
知 県 ，農 耕 地〔 樹 園 地 〕），竹 田（ 大 分 県 ，植 林 地 ），豊 富（ 北 海 道 ，植 林 地 ）の ，
1998∼ 2001 年 の NDVI の 時 系 列 デ ー タ を ， Fig. 4.1 に 示 す 。
Fig. 4.1 の （ a） の 蒲 郡 か ら ， NDVI の 時 系 列 デ ー タ は ， 明 確 な 周 期 性 が 認 め
ら れ な い が ， Fig. 4.1 の （ b） と （ c） の ， 竹 田 と 豊 富 で は ， NDVI の 時 系 列 デ ー
タ に 周 期 性 が 認 め ら れ る 。 こ の よ う に ， NDVI の 時 系 列 デ ー タ は ， 周 期 性 の 有
無により分類することができると考えられる。
次 に ， NDVI の 時 系 列 デ ー タ に 周 期 性 が 認 め ら れ た ， Fig. 4.1 の （ b） と （ c）
に お い て ，N D V I 値 が 低 い 冬 季 を 見 る と ，F i g . 4 . 1 の（ b ）で は ，減 少 期 間 か ら ，
最 低 値 に 到 達 し ， す ぐ に 増 加 期 間 に 移 行 し て い る 。 し か し ， Fig. 4.1 の （ c） で
は，減少期間から，最低値に到達し，その後，約 3 ヶ月間最低値で推移してか
ら，増加期間に移行している。
こ こ で ， こ の Fig. 4.1 の （ c） と 同 じ 傾 向 が あ る 観 測 場 所 を 見 る と ， 北 海 道 ，
東北地方，北陸地方がほとんどであった。ここで，これらの地域における，冬
季 の 特 徴 を 考 え る と ， 降 雪 が あ る こ と で あ る 。 ま た ， こ の 時 の NDVI の 最 低 値
を 見 る と ， 0.15 以 下 で あ る こ と が ほ と ん ど で あ っ た 。 こ こ で ， 雪 の ス ペ ク ト ル
反 射 率 は ， 全 波 長 帯 に わ た っ て 高 い 値 を 示 す た め ， 雪 の NDVI 値 は 低 く な る と
考 え ら れ る 。以 上 の こ と か ら ，F i g . 4 . 1 の（ c ）の よ う な 傾 向 を 示 す 観 測 場 所 は ，
降 雪 地 帯 に 存 在 す る と 考 え ら れ る 。 そ の た め ， NDVI の 時 系 列 デ ー タ は ， 雪 の
有無によっても分類することができると考えられる。
以 上 の 結 果 か ら ， 日 本 に お け る ， NDVI の 時 系 列 変 化 は ， 周 期 性 の 有 無 と ，
雪の有無により，3 パターンに分類することができると考えられる。
こ の よ う に ， N D V I を 分 類 す る と ， 本 研 究 で 用 い た 11 7 の 観 測 場 所 は ， 周 期
性 が 無 い 観 測 所 が 28 地 点 ， 周 期 性 が あ り ， そ の 中 で ， 雪 が 無 い 観 測 所 が 42 地
点 ， 雪 が あ る 観 測 所 が 47 地 点 で あ っ た 。
44
(a) Gamagori
1.0
0.8
NDVI
0.6
0.4
0.2
0.0
1998
1999
2000
2001
2000
2001
2000
2001
Time
(b) Taketa
1.0
0.8
NDVI
0.6
0.4
0.2
0.0
1998
1999
Time
(c) Toyotomi
1.0
0.8
NDVI
0.6
0.4
0.2
0.0
1998
1999
Time
Fig. 4.1 Time series curve of NDVI shows
the characteristic pattern in 1998 to 2001.
45
4.4
NDVI 推 定 モ デ ル に つ い て
N D V I 推 定 モ デ ル の 構 築 を 行 う た め に ，4 . 3 で 分 類 し た 3 パ タ ー ン の N D V I と ，
NDVI の 観 測 期 間 よ り 前 の 期 間 で 積 算 し た ， 平 均 気 温 の 散 布 図 を 作 成 し た 。 こ
こ で ，4.3 で 例 に 挙 げ た 蒲 郡 ， 竹 田 ， 豊 富 の 散 布 図 を Fig. 4.2 に 示 す 。 こ こ で 用
い た 積 算 期 間 は ， Ta b l e 3 . 5 で 示 し た ， 最 大 相 関 係 数 を 示 し た 時 間 の ず れ の 平 均
値 で あ る 。し か し ，平 均 気 温 は 1 0 日 間 の 平 均 値 で あ る た め ，時 間 の ず れ の 平 均
値を四捨五入することにより，実際のデータの形と合わせることとした。ここ
で ，蒲 郡 は 44 日 前 ，竹 田 と 豊 富 は 41 日 前 で あ っ た た め ，40 日 前 ま で 積 算 し た
平均気温を用いた。
Fig. 4.2 の （ a） か ら ， NDVI に 周 期 性 が な い 場 合 は ， NDVI の 値 が ラ ン ダ ム に
変 化 す る た め ， NDVI の 観 測 期 間 よ り 前 の 期 間 で 積 算 し た 平 均 気 温 で は 推 定 が
困 難 で あ る と 考 え ら れ る 。 そ の た め ， 本 研 究 で は ， NDVI に 周 期 性 が 無 い 場 合
の推定は行わなかった。
次 に ， Fig. 4.2 の （ b） か ら ， NDVI に 周 期 性 が あ り ， 雪 が 無 い 場 合 は ， ほ ぼ
線 形 に な っ て い る こ と が 分 か る 。 こ れ に 対 し ， Fig. 4.2 の （ c） か ら ， NDVI に
周 期 性 が 有 り ，雪 が あ る 場 合 は ，S 字 型 に な っ て い る こ と が 分 か る 。そ の た め ，
雪がない場合は線形回帰，雪がある場合はロジスティック回帰を行うことにし
た 。 そ れ ぞ れ の 回 帰 式 を （ 4.1） と （ 4.2） に 示 す 。
NDVI = aT + b
NDVI =
1
1 + b(a T )
（ 4.1）
（ 4.2）
ここで， aは回帰係数， bは定数， T は積算平均気温である。
ロジスティックモデルは，従属変数が 0 以上で無ければならないため，それ
ぞ れ の 観 測 場 所 に お い て ，N D V I の 最 低 値 を 用 い て N D V I を 0 か ら の 値 に し た 。
ま た ， 観 測 地 に よ る NDVI の 変 動 の 違 い を 無 く す た め ， NDVI の 最 大 値 を 用 い
て ，1 ま で の 値 に し た 。以 上 の よ う に ，NDVI 推 定 の た め に ，最 低 値 0 か ら ，最
高 値 1 ま で に 再 正 規 化 し た NDVI を 使 用 し た 。
46
(a) Gamagori
1.0
0.8
NDVI
0.6
0.4
0.2
0.0
20
40
60
80
100
120
140
Accumulated temperature (℃)
(b) Taketa
1.0
0.8
NDVI
0.6
0.4
0.2
0.0
0
20
40
60
80
100
120
80
100
Accumulated temperature (℃)
(c) Hinoemata
1.0
0.8
NDVI
0.6
0.4
0.2
0.0
-20
0
20
40
60
Accumulated temperature (℃)
Fig. 4.2 Scatter plots of NDVI versus temperature accumulated for 40 days.
47
4 .5
4.5.1
結果および考察
NDVI 推 定 モ デ ル 構 築 の 結 果 と 考 察
各 植 生 で ， NDVI の 観 測 期 間 よ り 前 の 期 間 で 積 算 し た ， 1998∼ 2001 年 の 平 均
気 温 を 用 い て ，NDVI 推 定 式 を 算 出 し た 。そ こ で 得 ら れ た 決 定 係 数（ r2）と ，推
定 に 用 い た 地 点 数 を ， Ta b l e 4 . 1 に 示 す 。
Table 4.1 Coefficient of determination and the number of points of a
NDVI estimated equation for the degree of vegetation naturalness.
雪がない場合
雪がある場合
r２
地点数
r２
地点数
市街地
0.533
1
0.439
3
水田
0.664
7
0.814
2
畑地
0.591
5
0.735
2
牧草地
0.726
1
0.820
9
農耕地
（樹園地）
0.601
5
0.809
2
二次草原
（背の低い）
0.684
2
0.767
3
二次草原
（背の高い）
0.624
2
0.629
7
植林地
0.622
4
0.768
5
二次林
0.663
8
0.834
1
二次林
（自然林に近い）
0.627
1
0.814
4
自然林
0.587
2
0.774
5
自然草原
0.392
5
0.659
3
48
こ の 表 か ら ， 各 植 生 区 分 で ， NDVI 推 定 式 の 決 定 係 数 に ， ば ら つ き が 見 ら れ
る 。 雪 が 無 い 場 合 の ， 決 定 係 数 の 最 大 値 は ， 牧 草 地 の 0.726 で ， 最 低 値 は ， 自
然 草 原 の 0 . 3 9 2 で あ っ た 。雪 が あ る 場 合 の ，決 定 係 数 の 最 大 値 は ，二 次 林 の 0 . 8 3 4
で ， 最 低 値 は 二 次 草 原 （ 背 の 高 い ） の 0.629 で あ っ た 。 こ こ で ， 市 街 地 は ， 植
生がないため考慮していない。
し か し ， 各 植 生 8∼ 10 地 点 を ， NDVI の パ タ ー ン に よ り 3 種 類 に 分 類 し た た
め，それぞれの植生での地点数には，ばらつきがみられる。また，地点数が少
ない植生では，決定係数が高くなる傾向が見られる。
以上のことから，決定係数の比較を行う場合，推定に用いた地点数を考慮す
る必要があると考えられる。そのため，地点数が 4 地点以上の植生について考
察することにした。ここで，地点数が 4 地点以上の植生は，雪が無い場合に 6
種類，雪がある場合に 5 種類存在した。これらの植生において，雪が無い場合
と ，あ る 場 合 の 決 定 係 数 を 比 較 す る と ，雪 が 無 い 場 合 の 決 定 係 数 の 平 均 は 0 . 5 8 8
で ， 雪 が あ る 場 合 は 0.761 で あ っ た 。 こ の こ と か ら ， 雪 が 無 い 場 合 に 比 べ て ，
雪 が あ る 場 合 の 方 が 精 度 良 く ， NDVI 推 定 モ デ ル を 構 築 す る こ と が で き た と 考
えられる。
この理由を説明するために，雪が無い場合と，雪がある場合で，それぞれ最
も 地 点 数 が 多 い ， 二 次 林 と 牧 草 地 の NDVI と ， NDVI の 観 測 期 間 よ り 前 の 期 間
で 積 算 し た ， 平 均 気 温 の 散 布 図 を ， Fig. 4.3 と Fig. 4.4 に 示 す 。
こ れ ら の 図 か ら ，雪 が 無 い 場 合 は ，N D V I の ば ら つ き が 大 き い こ と が 分 か る 。
ま た ，雪 が あ る 場 合 は ，N D V I が 0 . 8 以 上 の 所 で ，多 少 の ば ら つ き が あ る が ，全
体 的 な ば ら つ き が 少 な い こ と が 分 か る 。こ の ば ら つ き は ，NDVI を 0∼ 1 の 値 に
再 正 規 化 し た 時 に ，N D V I の 最 小 値 を 用 い た こ と が ，原 因 で あ る と 考 え ら れ る 。
NDVI デ ー タ に は ， BISE 法 で 除 去 し き れ な か っ た ， 雲 の 影 響 が 含 ま れ て い る 場
合 が あ る 。一 般 的 に ，雲 の 影 響 が あ る 場 合 は ，N D V I 値 が 低 く な る 傾 向 が あ る 。
雪 が あ る 場 合 は ，冬 季 の NDVI 値 が 0.15 以 下 に な る た め ，雲 の 影 響 が あ る 場
合にも，その値を最小値として用いることが少ないと考えられる。しかし，雪
が な い 場 合 は ， 冬 季 で も NDVI 値 が 低 く な る こ と は 少 な い 。 そ の た め ， 雪 が 無
い場合は，雲の影響を受けたデータを，最小値として使用したと考えられる。
そ の 結 果 ， 再 正 規 化 を 行 っ た NDVI デ ー タ は ， 偏 り を 持 っ た も の に な る た め ，
ばらつきが生じたと考えられる。
以 上 の こ と か ら ，雪 が な い 場 合 に 比 べ て ，雪 が あ る 場 合 の 方 が 精 度 良 く ，N D V I
推 定 モ デ ル を 構 築 す る こ と が で き る と 考 え ら れ る 。 そ の た め ， NDVI の 再 正 規
化に関して，さらに改善する必要があると考えられる。
49
1.0
NDVI (re-normalized)
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0
-20
0
20
40
60
80
100
120
Accumulated temperature
Fig. 4.3 Scatter plots of NDVI versus temperature accumulated for secondary
forest for 30 days; the solid line is approximate best fit of dataset.
1.0
NDVI (re-normalized)
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0
-60
-40
-20
0
20
40
60
80
100
Accumulated temperature
Fig. 4.4 Scatter plots of NDVI versus temperature accumulated
for grass farm for 30 days; the solid line is approximate.
50
4.5.2
モデル検証の結果と考察
4 . 5 . 1 で 述 べ た ，地 点 数 が 4 地 点 以 上 の 中 で ，決 定 係 数 が 最 大 に な る 植 生 と ，
最 小 に な る 植 生 に お い て に ，N D V I 推 定 モ デ ル の 検 証 を 行 っ た 。Ta b l e 4 . 1 で 示
したように，雪が無い場合において，決定係数が最大を示した植生と，最小を
示した植生は，それぞれ水田と自然草原であった。また，雪がある場合は，そ
れ ぞ れ 牧 草 地 と 二 次 草 原（ 背 の 高 い ）で あ っ た 。こ れ ら の 植 生 で ，1998∼ 2000
年 の NDVI の 観 測 期 間 よ り 前 の 期 間 で 積 算 し た ， 平 均 気 温 を 用 い た NDVI 推 定
モ デ ル を 構 築 し た 結 果 を ， Fig. 4.5∼ Fig. 4.8 に 示 す 。
Fig. 4.5 と Fig. 4.6 は ， そ れ ぞ れ 雪 が 無 い 場 合 の ， 水 田 と 自 然 草 原 の 結 果 で
あ る 。 こ こ で の 決 定 係 数 は ， そ れ ぞ れ 0.640， 0.327 で あ っ た 。 こ れ ら の 図 か
ら ， 決 定 係 数 が 最 大 で あ る 水 田 の 場 合 も ， NDVI の ば ら つ き が 大 き い こ と が 分
かる。
Fig. 4.7 と Fig. 4.8 は ， そ れ ぞ れ 雪 が 無 い 場 合 の ， 牧 草 地 と 二 次 草 原 （ 背 の
高 い ）の 結 果 で あ る 。こ こ で の 決 定 係 数 は ，そ れ ぞ れ 0 . 8 1 7 ，0 . 6 2 2 で あ っ た 。
こ れ ら の 図 か ら ， 決 定 係 数 が 最 大 で あ る 牧 草 地 の 場 合 は ， NDVI の ば ら つ き が
少 な く ， NDVI 推 定 モ デ ル が ， 精 度 良 く 構 築 さ れ て い る こ と が 分 か る 。 決 定 係
数 が 最 小 で あ る 二 次 草 原 （ 背 の 高 い ） の 場 合 は ， NDVI の 観 測 期 間 よ り 前 の 期
間で積算した，平均気温が増加するにつれ，ばらつきが大きくなることが分か
る。
51
1.0
NDVI (re-normalized)
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0
-20
0
20
40
60
80
100
Accumulated temperature
Fig. 4.5 Scatter plots of NDVI versus temperature accumulated
for paddy for 30 days; the solid line is approximate.
1.0
NDVI(re-normalized)
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0
0
20
40
60
80
100
Accumulated temperature
Fig. 4.6 Scatter plots of NDVI versus temperature accumulated for
natural vegetation of grassland for 20 days; the solid line is approximate.
52
1.0
NDVI(re-normalized)
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0
-60
-40
-20
0
20
40
60
80
100
Accumulated temperature
Fig. 4.7 Scatter plots of NDVI versus temperature accumulated
for grass farm for 30 days; the solid line is approximate.
1.0
NDVI(re-normalized)
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0
-40
-20
0
20
40
60
80
100
120
Accumulated temperature
Fig. 4.8 Scatter plots of NDVI versus temperature accumulated for substitutional
vegetation of high profile grassland for 30 days; the solid line is approximate.
53
こ こ で ， 雪 の 無 い 場 合 と ， 雪 が あ る 場 合 の ， 各 植 生 に お い て 構 築 し た NDVI
推 定 モ デ ル を 用 い て ，2 0 0 1 年 に お け る ，推 定 モ デ ル か ら 求 め た N D V I デ ー タ と ，
実 際 の 衛 星 観 測 に よ る NDVI デ ー タ と の 比 較 を 行 っ た 。 そ の 結 果 ， 雪 が 無 い 場
合 の ， 水 田 に お け る 推 定 値 と 観 測 値 の 平 均 RMSE は ， ±0.0828 で あ り ， 自 然 草
原 で は ， ±0.1223 で あ っ た 。 ま た ， 雪 が 有 る 場 合 の ， 牧 草 地 に お け る 推 定 値 と
観 測 値 の 平 均 R M S E は ，± 0 . 0 8 3 7 で あ り ，二 次 草 原（ 背 の 高 い ）で は ，± 0 . 11 5 9
で あ っ た 。 こ こ で ， そ れ ぞ れ の 植 生 で RMSE が 最 小 と 最 大 を 示 し た 観 測 場 所 に
お け る ，N D V I の 推 定 値 と 観 測 値 の 時 系 列 デ ー タ を ，F i g . 4 . 9 ∼ F i g . 4 . 1 6 に 示 す 。
F i g . 4 . 9 ∼ F i g . 4 . 1 2 は ，そ れ ぞ れ 雪 が 無 い 場 合 の ，水 田 と 自 然 草 原 に お い て ，
R M S E が 最 小 と 最 大 を 示 し た 地 域 で の ，N D V I の 推 定 値 と 観 測 値 の 時 系 列 デ ー タ
で あ る 。F i g . 4 . 9 ∼ F i g . 4 . 1 2 は ，順 に 和 田 山（ 兵 庫 県 ），巻（ 新 潟 県 ），館 林（ 群
馬 県 ），相 川（ 新 潟 県 ）で あ り ，R M S E は ，そ れ ぞ れ ± 0 . 0 4 9 9 ，± 0 . 1 2 5 3 ，± 0 . 0 5 9 3 ，
±0.1972 で あ っ た 。
F i g . 4 . 1 3 ∼ F i g . 4 . 1 6 は ，そ れ ぞ れ 雪 が 有 る 場 合 の ，牧 草 地 と 二 次 草 原（ 背 の
高 い ）に お い て ，R M S E が 最 小 と 最 大 を 示 し た 地 域 で の ，N D V I の 推 定 値 と 観 測
値 の 時 系 列 デ ー タ で あ る 。 F i g . 4 . 1 3 ∼ F i g . 4 . 1 6 は ， 順 に 更 別 （ 北 海 道 ）， 川 湯
（ 北 海 道 ）， 猪 苗 代 （ 福 島 県 ）， 納 沙 布 （ 北 海 道 ） で あ り ， R M S E は ， そ れ ぞ れ
±0.0502， ±0.1075， ±0.0653， ±0.1774 で あ っ た 。
こ れ ら の 図 か ら ， 雪 が 無 い 場 合 と あ る 場 合 と も に ， RMSE が 最 小 の 観 測 場 所
で は ， NDVI の 推 定 値 と 観 測 値 の 時 系 列 デ ー タ は ， ほ ぼ 同 じ パ タ ー ン で 変 化 し
て い る こ と が 分 か る 。 ま た ， RMSE が 最 大 の 観 測 場 所 で は ， 特 に ， 推 定 モ デ ル
の 決 定 係 数 が 低 い 自 然 草 原 と 二 次 草 原 に お い て ， NDVI の 推 定 値 と 観 測 値 の 時
系 列 デ ー タ の 差 が 大 き か っ た 。 そ の た め ， 決 定 係 数 が 高 い 場 合 は ， NDVI の 推
定が可能であると考えられる。
54
1.0
0.8
NDVI
0.6
0.4
0.2
0.0
0
6
12
18
10 days
Observed NDVI
24
30
36
Calculated NDVI
Fig. 4.9 Model-derived NDVI curve and observed NDVI curve of Wadayama in 2001.
1.0
0.8
NDVI
0.6
0.4
0.2
0.0
-0.2
0
6
12
18
10 days
Observed NDVI
24
30
36
Calculated NDVI
Fig. 4.10 Model-derived NDVI curve and observed NDVI curve of Maki in 2001.
55
1.0
0.8
NDVI
0.6
0.4
0.2
0.0
0
6
12
18
10 days
Observed NDVI
24
30
36
Calculated NDVI
Fig. 4.11 Model-derived NDVI curve and observed NDVI curve of Tatebayashi in 2001.
1.0
0.8
NDVI
0.6
0.4
0.2
0.0
0
6
12
18
10 days
Observed NDVI
24
30
36
Calculated NDVI
Fig. 4.12 Model-derived NDVI curve and observed NDVI curve of Aikawa in 2001.
56
1.0
0.8
NDVI
0.6
0.4
0.2
0.0
0
6
12
18
10 days
Observed NDVI
24
30
36
Calculated NDVI
Fig. 4.13 Model-derived NDVI curve and observed NDVI curve of Sarabetsu in 2001.
1.0
0.8
NDVI
0.6
0.4
0.2
0.0
0
6
12
18
10 days
Observed NDVI
24
30
36
Calculated NDVI
Fig. 4.14 Model-derived NDVI curve and observed NDVI curve of Kawayu in 2001.
57
1.0
0.8
NDVI
0.6
0.4
0.2
0.0
0
6
12
18
10 days
Observed NDVI
24
30
36
Calculated NDVI
Fig. 4.15 Model-derived NDVI curve and observed NDVI curve of Inawashiro in 2001.
1.0
0.8
NDVI
0.6
0.4
0.2
0.0
0
6
12
18
10 days
Observed NDVI
24
30
36
Calculated NDVI
Fig. 4.16 Model-derived NDVI curve and observed NDVI curve of Nosappu in 2001.
58
こ こ で ， NDVI の 推 定 値 と 観 測 値 の 時 系 列 デ ー タ の RMSE が 大 き い ， 相 川 と
納沙布において，これらの観測場所だけで推定モデルを構築し，推定モデルか
ら 求 め た NDVI デ ー タ と ， 実 際 の 衛 星 観 測 に よ る NDVI デ ー タ と の 比 較 を 行 っ
た 。 こ れ ら の 結 果 を ， Fig. 4.17∼ Fig. 4.20 に 示 す 。
Fig. 4.17 と Fig. 4.18 は そ れ ぞ れ ， 相 川 に お け る NDVI 推 定 モ デ ル の 結 果 と ，
NDVI の 推 定 値 と 観 測 値 の 時 系 列 デ ー タ で あ る 。 同 様 に ， Fig. 4.19 と Fig. 4.20
は そ れ ぞ れ ， 納 沙 布 に お け る NDVI 推 定 モ デ ル の 結 果 と ， NDVI の 推 定 値 と 観
測値の時系列データである。
こ れ ら の 図 か ら ， １ つ の 観 測 場 所 だ け で 構 築 し た NDVI 推 定 モ デ ル は ， 各 植
生 に お い て 構 築 し た NDVI 推 定 モ デ ル よ り ， NDVI の ば ら つ き が 少 な く ， 精 度
が 向 上 し て い る こ と が 分 か る 。こ の 結 果 か ら ，4 . 5 . 1 で 述 べ た N D V I の 再 正 規 化
に よ る NDVI の ば ら つ き 以 外 に ， 観 測 場 所 ご と の NDVI 変 化 パ タ ー ン が 異 な る
と 考 え ら れ る 。 そ の た め ， 本 研 究 で 用 い た NDVI の 周 期 性 ， 雪 の 有 無 の 他 に ，
地 域 的 な NDVI 変 化 パ タ ー ン の 特 徴 を 考 慮 し た 分 類 を 行 う 必 要 が あ る と 考 え ら
れる。
59
1.0
NDVI(re-normalized)
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0
0
20
40
60
80
Accumulated temperature
Fig. 4.17 Scatter plots of NDVI versus temperature accumulated
for Aikawa for 20 days; the solid line is approximate.
1.0
0.8
NDVI
0.6
0.4
0.2
0.0
0
6
12
18
10 days
Observed NDVI
24
30
Calculated NDVI
Fig. 4.18 Model of only one station derived NDVI
curve and observed NDVI curve of Aiawa in 2001.
60
36
1.0
NDVI(re-normalized)
0.8
0.6
0.4
0.2
0.0
-20
0
20
40
60
80
Accumulated temperature
Fig. 4.19 Scatter plots of NDVI versus temperature accumulated
for Nosappu for 30 days; the solid line is approximate.
1.0
0.8
NDVI
0.6
0.4
0.2
0.0
0
6
12
18
10 days
Observed NDVI
24
30
Calculated NDVI
Fig. 4.20 Model of only one station derived NDVI
curve and observed NDVI curve of Nosappu in 2001.
61
36
4.6
第 4 章のまとめ
本 章 で は ，雲 が あ る 時 の 欠 損 デ ー タ を 推 定 す る た め に ，第 3 章 か ら 得 ら れ た ，
NDVI の 観 測 期 間 よ り 前 の 期 間 で 積 算 し た ， 平 均 気 温 を 用 い て ， 植 生 や 地 域 的
な 違 い を 考 慮 し た ， NDVI 推 定 モ デ ル の 構 築 を 行 っ た 。
こ こ で ，NDVI の 時 系 列 デ ー タ を ，周 期 性 の 有 無 ，雪 の 有 無 に よ り ，3 パ タ ー
ン に 分 類 し た 。周 期 性 が 無 い 場 合 は ，N D V I 値 が ほ ぼ 一 定 の 値 と な る た め ，N D V I
推定モデルの構築は行わなかった。そのため，周期性がある場合において，雪
の 有 無 に よ り ， そ れ ぞ れ 線 形 回 帰 と ロ ジ ス テ ィ ッ ク 回 帰 を 用 い て ， NDVI 推 定
モデルの構築を行った。
こ の 結 果 ， 雪 が 無 い 場 合 は ， NDVI の ば ら つ き が 大 き く ， 雪 が あ る 場 合 は ，
NDVI の ば ら つ き が 小 さ か っ た 。こ れ は ，NDVI の 再 正 規 化 に よ り ，気 象 官 署 ご
と で ， NDVI の ば ら つ き が 大 き く な る こ と が 原 因 で あ る と 考 え ら れ る 。 そ の た
め ， NDVI の 再 正 規 化 に 関 し て ， さ ら に 改 善 す る 必 要 が あ る と 考 え ら れ る 。
ま た ， 構 築 し た ， NDVI 推 定 モ デ ル を 用 い て 算 出 し た NDVI デ ー タ と ， 実 際
の 観 測 NDVI デ ー タ の 比 較 を 行 っ た 。 こ の 時 ， NDVI 推 定 モ デ ル の 決 定 係 数 が
最大と最小を示す植生として，雪が無い場合においては水田と自然草原，雪が
ある場合においては牧草地と二次草原（背の高い）について比較を行った。
こ の 結 果 ， 水 田 ， 自 然 草 原 ， 牧 草 地 ， 二 次 草 原 （ 背 の 高 い ） で の RMSE の 平
均 は ， そ れ ぞ れ ± 0 . 0 8 2 8 ， ± 0 . 1 2 2 3 ， ± 0 . 0 8 3 7 ， ± 0 . 11 5 9 で あ り ， 決 定 係 数 が 高
い 場 合 は ， NDVI の 推 定 が 可 能 で あ る と 考 え ら れ る 。
さ ら に ， NDVI の 推 定 値 と 観 測 値 の RMSE が 大 き い 相 川 と 納 沙 布 に お い て ，
こ れ ら の 観 測 場 所 だ け で NDVI 推 定 モ デ ル の 構 築 を 行 っ た 。
こ の 結 果 ， NDVI 推 定 モ デ ル の 精 度 が 向 上 す る こ と が 分 か っ た 。 こ れ は ， 観
測 場 所 ご と の NDVI 変 化 パ タ ー ン が 異 な る こ と が 原 因 で あ る と 考 え ら れ る 。 そ
の た め ， 本 研 究 で 用 い た NDVI の 周 期 性 ， 雪 の 有 無 の 他 に ， 地 域 的 な NDVI 変
化パターンの特徴を考慮した分類を行う必要があると考えられる。
62
第 5章
5.1
おわりに
本研究の結論
本 論 文 で は ， 炭 素 吸 収 量 の 算 定 に 関 し て 有 用 で あ る ， NDVI の 変 化 量 に 関 す
る ， 特 定 の 解 釈 を 行 う た め に ， 温 暖 湿 潤 地 域 で あ る 日 本 に お い て ， NDVI と 気
象 条 件 の 関 係 を 解 析 し た 。 そ の 結 果 を 考 慮 し ， NDVI と 気 象 条 件 の 間 の 相 互 作
用 を 明 ら か に し た 。 次 に ， NDVI と 関 連 が 強 い 気 象 条 件 を 用 い て ， 植 生 や 地 域
的 な 違 い を 考 慮 し た ，日 本 に お け る NDVI 推 定 モ デ ル を 構 築 し ，気 象 条 件 か ら
の推定を行った。以下に，得られた知見をまとめる。
ま ず ， NDVI と 気 象 条 件 の 関 係 を 整 理 す る と ， 日 本 の 特 徴 と し て ， 以 下 の よ
うに整理することができる。
・ 全 て の 観 測 所 に お け る ， NDVI と 各 気 象 条 件 の 平 均 相 関 係 数 は ， NDVI
の 観 測 期 間 と 同 期 間 の 気 象 条 件 よ り も ， NDVI の 観 測 期 間 よ り 前 の 期 間
の気象条件，ずらした期間まで積算した気象条件の方が，高くなること
が確認できた。
・ そ れ ぞ れ の 観 測 場 所 に お け る ， NDVI と 気 象 条 件 の 最 大 相 関 係 数 の 平 均
値 は ， NDVI の 観 測 期 間 よ り 前 の 期 間 の 気 象 条 件 と ， ず ら し た 期 間 ま で
積 算 し た 気 象 条 件 と も に ，全 天 日 射 量 ，平 均 気 温 ，最 低 気 温 ，GDD が 高
い相関を示すことが確認できた。
・ 降水量に関しては，ずらした期間の気象条件と，ずらした期間まで積算
した気象条件の，どちらの場合も明確な相関関係が認められなかった。
こ れ ら の 結 果 か ら ，日 本 に お い て ，NDVI の 変 化 量 は ，NDVI の 観 測 期 間 よ り
前の期間の平均気温，ずらした期間まで積算した平均気温と全天日射量に影響
を 受 け て い る こ と が 明 ら か に な っ た 。 同 時 に ， 降 水 量 は ， NDVI の 変 化 量 に 影
響を与えていないことも確認できた。
次 に ， NDVI 推 定 モ デ ル に 関 し て ， 以 下 の よ う に 整 理 す る こ と が で き る 。
・ NDVI の 周 期 性 が あ る 場 合 に お い て ， 雪 の 有 無 に よ り NDVI 推 定 モ デ ル
63
を 構 築 し た と こ ろ ， 雪 が 無 い 場 合 は ， 観 測 場 所 に よ る NDVI の ば ら つ き
が大きく，雪がある場合は，観測場所によるばらつきが小さいことが確
認できた。
・ 雪 が 無 い 場 合 に ，N D V I の 推 定 精 度 が 悪 く な る 理 由 と し て ，N D V I の 再 正
規化の問題があることが確認できた。
・ NDVI 推 定 モ デ ル を 用 い て 算 出 し た NDVI デ ー タ と ， 実 際 の 観 測 NDVI
デ ー タ の 比 較 を 行 っ た と こ ろ ， NDVI 推 定 モ デ ル の 決 定 係 数 が 高 い 場 合
は ， NDVI の 推 定 が 可 能 で あ る こ と が 確 認 で き た 。
・ 観 測 場 所 ご と の NDVI 変 化 パ タ ー ン が 異 な る こ と が ， NDVI 推 定 精 度 低
下の理由として確認できた。
こ れ ら の 結 果 か ら ，N D V I 推 定 モ デ ル の 決 定 係 数 が 高 い 場 合 は ，N D V I の 推 定
が 可 能 で あ る こ と が 明 ら か に な っ た 。 ま た ， NDVI の 再 正 規 化 ， 観 測 場 所 ご と
の NDVI 変 化 パ タ ー ン が 異 な る こ と が ， 精 度 低 下 の 問 題 で あ る こ と と が 明 ら か
になった。
64
5.2
今後の課題
① NDVI の 変 化 量 に 関 す る 研 究
本 研 究 で は ，N D V I の 時 系 列 デ ー タ を 用 い て ，気 象 条 件 と の 解 析 を 行 っ た 。
し か し ， NDVI は ， 様 々 な 影 響 を 受 け て ， 観 測 期 間 の 前 の 値 か ら ， あ る 一 定
量 の 増 減 が 発 生 す る と 考 え ら れ る 。そ の た め ，時 系 列 デ ー タ の 値 に は ，観 測
期 間 の 前 で の ，N D V I の 影 響 が 含 ま れ て い る と 考 え ら れ る 。し た が っ て ，N D V I
の ，一 定 期 間 中 で の 増 減 量 を 算 出 し て ，そ の 値 と ，気 象 条 件 と の 相 関 を 解 析
する必要があると考えられる。
② NDVI の 再 正 規 化 の 改 良
本 研 究 で は ， NDVI の 再 正 規 化 を ， NDVI の 最 低 値 と 最 大 値 を 用 い て 行 っ
た。このとき，雲の影響が残っている値を最低値として，選択したために，
再 正 規 化 し た NDVI の ば ら つ き が 大 き く な っ た と 思 わ れ る 。 そ の た め ， 再 正
規化の方法を改良する必要があると考えられる。
③ 地 域 的 な NDVI 変 化 パ タ ー ン の 特 徴 を 考 慮 し た 分 類
本 研 究 で は ，N D V I の 周 期 性 ，雪 の 有 無 で N D V I の 分 類 を 行 っ た 。し か し ，
地 域 的 な NDVI 変 化 パ タ ー ン の 特 徴 の 違 い が 存 在 す る た め ， NDVI の ば ら つ
き が 大 き く な っ た と 思 わ れ る 。 そ の た め ， NDVI 変 化 パ タ ー ン の 特 徴 の 違 い
を考慮した分類を行う必要があると考えられる。
④ 日本においての分類化
本 研 究 で は ，観 測 場 所 の ポ イ ン ト デ ー タ を 用 い て ，推 定 を 行 っ た 。し か し ，
リ モ ー ト セ ン シ ン グ の 特 徴 で あ る 広 域 性 を 生 か す た め に ，日 本 を 何 種 類 か の
パ タ ー に 分 類 し ，メ ッ シ ュ 気 象 デ ー タ な ど を 用 い て ，推 定 を 行 う 必 要 が あ る
と考えられる。
65
謝辞
本論文は，筆者が筑波大学大学院システム情報工学研究科（社会システム工
学専攻）の連携大学院方式により，独立行政法人国立環境研究所において行っ
た ，2 年 間 の 研 究 の 成 果 を ま と め た も の で あ り ま す 。本 研 究 を 進 め る に あ た り ，
終始ご指導を頂いた筑波大学大学院システム情報工学研究科の田村正行連携大
学 院 教 授（ 国 立 環 境 研 究 所 社 会 環 境 シ ス テ ム 研 究 領 域 ，上 席 研 究 官 ）に 対 し て ，
ここに謝意を表します。
また，本研究を行う際に連携大学院の学生である著者を終始暖かく見守って
頂いた，国立環境研究所情報解析研究室の方々，ならびに社会環境システム研
究領域の方々にも深く感謝致します。
最後に，著者が修士論文として，本論文をまとめることができましたのは，
筑波大学と国立環境研究所による連携大学院方式によるところが大きく，この
場をお借りしまして関係各位に感謝いたします。
66
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