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衛星リモートセンシングデータの農業・森林・防災での利活用事例

2015年1１月１２日

国際航業株式会社新井邦彦 < [email protected] >

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KKCのコアテクノロジーズ

航空計測車載計測

空間データ生産衛星計測

防災調査・計画災害復旧支援

環境調査・保全計画森林保全・ｸﾚｼﾞｯﾄ

空間情報デザイン・ユビキタス

3D モデル・ CG 製作

コンサルタント

I T Solutions GIS・クラウドインテグレーション

データベース構築

地理空間情報構築

エネルギー太陽光・風力

都市計画・まちづくり景観計画

１

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対策を念頭に置いた利用価値の創出

高解像度衛星(光学)

•Urban areas, flood plains, mountainous areas, etc.

中解像度衛星(光学)

•Regions (nation), basins, forest areas, etc.

合成開口レーダ衛星(SAR)

•Emergency monitoring

•Monitoring at night/in bad weather

•Periodical monitoring

航空機（光学、LiDAR）

•Central urban areas, river areas, mountainous slopes, etc.

自動計測車（ＭＭＳ）

•Roads, peripheral buildings, etc.

必要な情報を必要なプラットフォーム／センサーから取得して利活用

Use high and low/medium resolution satellites as basic means and complement with other means as the need arises

UAV

準天頂衛星／GNSS 衛星群

リモートセンシング＋シミュレーション技術と政策論の融合⇒対策

土砂災害水資源森林保全農業洪水


1．農業現場での利活用


1-1 農業を取り巻く現状

・農地の過不足・農地集約により手が行き届かない・維持管理が難しい農地を手放したい・作業性を向上させたい

・新規就農者の減少・後継者がいない・経営継承をしたいが相手がいない

・TPP ・肥料や燃料のコスト・気象の変化・作物の品質低下

・圃場の状態を確認したいが，判別を行なえる人材が不足している・システムの管理・運用やデータの入力・修正・更新に係る人材が不足している

GISを導入したが効果が出ていない（活用できていない）リモセンも検討したが欲しいタイミングでデータ取得できない・高いそもそも本当に利用できるか分からない＝費用対効果はあるのか？


様々なリモートセンシング衛星で観測

ＫＫＣ農業サービスクラウド

営農活動

施肥の判断品質・収穫適期の判断

生育状況の把握追肥の判断

現地調査コンサルティング

衛星画像の解析結果 →ＰＣやスマホへ配信

衛星画像取得

営農支援【酪農】の例

1-2 牧草地の診断システム

６


リモートセンシングでわかること

1-3 牧草地の診断から見える化へ

■ 牧草 ■ 牧草・裸地 ■ 雑草 ■ 雑草・裸地 ■ 裸地

10月下旬（2014.10.19観測）

【良い牧草地】【雑草の多い悪い牧草地】

客観的かつ最適な営農指導が可能に

【診断の見える化】


1-4 JA様・農家様への提供情報の共有

圃場見学会の実施参加者：JA職員，道出先機関職員，道研究所職員，生産者など実施日：6/27（6/2-3），11/12（10/19）括弧内は観測日組合員への提示・アンケート次年度の営農計画策定時に資料として使用圃場の状態について確認・意見聴取

分析結果について • 圃場の状況とよく合致している • 見れていない圃場の状況が分かって良い • 更新対象圃場の選定が客観的にできる • 肥培管理に利用できる

要望 • もっと細かく圃場の状況を把握したい • 安価で継続的に情報を提供して欲しい

農業を支援する情報を相互に提供することが可能


-0.04

-0.02

0

0.02

0.04

0.06

0.08

0.1

405

455

505

555

605

655

705

755

805

855

905

955

1005

1055

wavelength (nm)

refle

ctan

ce

8

営農支援【茶業】の例

1-5 新芽の生育状況とHSSデータの関係

CASI画像における生育状況の違い（黒：早い，青：遅い）（R:G:B＝755nm:525nm:525nm）

生育の早い圃場と遅い圃場のCASI一次微分反射率比較（赤：早い圃場 ← 出開き度10%以上（30圃場））（黒：遅い圃場 ← 出開き度10%未満（24圃場））

現地での生育速度の違いを客観的に把握・的確な刈り取り順を決められる


営農支援【小麦】の例

1-6 品質の判断：出穂期～登熟後期

HyMapデータ子実重推定図窒素推定図

灰分推定図作付分類図作付分類のための合成図

穂水分推定図

葉面積指数推定図


Agriculture/Irrigation：

1-7 水資源ポテンシャルアセスメント

10

Rainfall analysis

River network & watershed Surface water potential (SY: specific runoff yield + Q: river discharge)

Surface water analysis

Ground water potential

River discharge analysis

Ground water analysis


2．森林・林業での利活用


2-1 森林経営支援におけるリモートセンシング

12

森林資源調査・衛星観測・航空機Lidar ・現地プロット調査・森林資源解析・評価

路網計画・防災評価

木材切出計画・集材計画

森林経営計画・施業森林バイオマス発電地域活性化・まちづくり

森林組合バイオマス発電事業者

森林保有者地権者自治体電力事業者

提案

森林経営・施業

切り出し・搬出

製材

計画立案モニタリング・ゾーニング

まちづくり治山・防災バイオマス発電里山管理 CSV継承

里山管理・生物多様性

森林認証・森林価値評価

リモートセンシング利活用


2-2 林相区分・林分材積の推定

森林施業化支援バイオマス発電業務支援


2-3 海外における森林REDD+

活動：途上国での活動＋先進国の資金＋技術・政府ガバナンス調整・衛星リモートセンシング・現地森林調査・炭素量推定（過去・現在・未来）・認証⇒C02排出権取引・キャパシティービルディング（現地還元）

Classificatio

n What is Spatial Volume?

森林REDD+（Reducing Emissions from Deforestation and Forest Degradation ＋ Forest Conservation etc. in Developing Countries）

・森林からのCo2排出削減枠をクレジット換算・・・地球温暖化対策の一つ →資金を創出→現地活動→原住民の生活を守る→森林伐採をしない社会・気候変動枠組み締約国会議：京都議定書（COP3）、2012～第二期・次期枠組み検討：COP21（パリ）：仕組み検討、2020～発効

14


2-4 KKCのREDD+ Projectsの実績

１

２３

４５

６

７

No. Country Name

① Lao People's Democratic Republic

② Independent State of Papua New Guinea

③ Republic of Peru

④ Democratic Republic of the Congo

⑤ Gabonese Republic

⑥ Republic of Mozambique

⑦ Kingdom of Cambodia

No. Country Name

⑧ Malaysia

⑨ Democratic Republic of Timor-Leste

⑩ Republic of Indonesia

⑪ Socialist Republic of Vietnam

⑫ Republic of Angola

⑬ Federative Republic of Brazil

⑭ Republic of Paraguai

１２

１０

８

１１

９

１３

世界14カ国・アジア7 ・ｱﾌﾘｶ4 ・南米3

14

資金ファンド・経産省・環境省・JICA ・JICS／他・商社

15


2-5 PNGでの森林モニタリング事例

16


2-6 コミュニティフォレストを支援する森林モニタリング

17


3．防災での利活用


Terra衛星 3月14日観測分解能250m

RADARSAT-2衛星 3月13日観測分解能8m

IKONOS衛星 3月12日観測分解能1m

3-１マルチ衛星による浸水域の把握

・WorldView3（Digital Gloｂe/NTT空間情報）・CosmoSky-Med（KKC/JSI) ・浸水域解析（KKC)


GeoEye-1，3月13日観測，分解能50cm 画像処理による木材瓦礫抽出結果

分布状況の把握と撤去状況のモニタリングが必要

東日本大震災により発生した瓦礫量岩手・宮城・福島の3県で約2490万トン復旧・復興には，瓦礫の撤去が必要保険業界でも利活用

3-2 衛星による瓦礫分布の把握


3-3 ハザードマップへの衛星データ適用事例

Flood Prevention: Making Hazard Map

Flood Simulation

Hazard Map

Optical Satellite+Airborne LIDAR

Flood simulation using high-definition geography data.

Optical Satellite+Road Maps

The hazard map that a dangerous place was plotted.

Road DB

21


3-4 土砂災害モニタリング

Dislocation

Before and After

Radar Satellite + Optical Satellite + Airborne LIDAR + Terrestrial LIDAR

Field work

① Spatial Information Infrastructure

(Data Capturing)

② Topographic Model Rendering

(Data Processing)

③ Planning/Design

Cities, Erosion control, Rivers, Shorelines, Harbors,Roads

Gov.

Implementation Budgeting Planning Services

Disaster-stricken regions

22


3-5 InSARによる構造物モニタリング

23

ロックフィルダム（堤高：66m、堤頂長：445m）

4年間の変動量

-120

-100

-80

-60

-40

-20

0

2006/12/01 2007/12/01 2008/12/01 2009/12/01 2010/12/01

年月日

沈下量

[mm

]

GPSによる沈下量

SARによる沈下量

1年後のSAR沈下量 4年後のSAR

沈下量

盛立直後の反射強度画像

G

-

1

2

G-12（天端・最大断面）

下流

上流

下流

上流

下流

上流


3-6 海外での気候変動・洪水対策

Geography of neighboring

Hanoi (elevation category)

aerial photo

satellite radar

Legend Arterial

road Levee

Drainage

Non-physical measures

Physical measures

護岸堤防水門建設

想定結果に基づく高潮対策の具体実施

コンサル等

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SAR

KKC データ解析・情報クラウド

コンサルティング

気候変動モニタリング森林REDD+

資源

モニタリング

防災

モニタリング

環境

エネルギー

農業

モニタリング

NSDI／リモセン・情報基盤

衛星画像(光学・SAR)

＊市場性のある多様な分野へ展開する

企業

NGO

研究機関

各分野のスペシャリスト

アライアンス

Lidar 航空機画像センサー

高解像度衛星 UAV

MSS

中分解能コンステレーション・・・・

ソリューションに応じて最適なリソースを適用

航空センサー(光学・Lidar)

UAV/MSS

課題解決型マネージング

4-1 リモートセンシングとコンサルタントの役割

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ラスト１マイルを皆さんと一緒に


おわりに

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