8km daily pal ndvi データの構築と北部ユーラシアの植生フェノロジー

CEReSの夕べ, Nov. 16, 2004

8km Daily PAL NDVIデータの構築と北部ユーラシアの植生フェノロジー

(途中経過報告)

鈴木力英

(海洋研究開発機構地球環境フロンティア研究センター，千葉大学環境リモートセンシング研究センター)


第2回地球観測サミット(Earth Observation Summit II)コミュニケ (2004年4月:東京)

地球観測作業部会(GEO)（欧州委員会，日本，南アフリカ，アメリカ）

■ 大きな目標地球システム(天候，気候，海洋，陸域，地質，自然資源，生態系，自然及び人類起源の災害)に対する我々の認識及び理解を変化させ向上させる → 人間の健康と安全、福祉の増進、貧困を含む人間の苦難の軽減、地球環境の保護、持続可能な開発の達成

■ 計画全球地球観測システム(GEOSS: Global Earth Observation System of Systems)の立ち上げ，その10年計画を策定 → 2005年2月第3回地球観測サミット(ブリュッセル)に対し案を用意する．


GEOSS 10-Year Implementation Plan - DRAFT REFERENCE DOCUMENT 202-1 Ad hoc Group on Earth Observations (GEO) Implementation Plan Task Team (IPTT) http://earthobservations.org/


•　気候 ⇒ 植生

– 気温，降水量などの気候因子が植生の地理的分布，季節変化，経年変化へ及ぼす影響

•　植生 ⇒ 気候

– 蒸散，アルベドの変化，力学的粗度の変化，遮断蒸発

■ 気候と植生の密接な相互関係の研究


■ 研究の目的

• ユーラシア北部の植生フェノロジーを精密に調べ，その経年変化やトレンドを明らかにし，気候要因との関連を発見する．

CEReSの夕べ, Nov. 16, 2004サイト１

CEReS第1プロジェクト衛星データによる地球表層環境変動の実態把握とその要因解析

本研究での実態把握

土地被覆樹木被覆率

氷河植生活動

人間活動によるCO2排出

既存のデータ

地表面温度

積雪

気温

降水量

グローバル・大陸規模　　　ローカル

変動・トレンドの関係分析グローバル変動の解釈

土地被覆・植生の変動と気候要因、人間要因（経済活動、政策）の分析

サイト２サイト３サイトｎ

海氷


植生指数(NDVI: Normalized Difference Vegetation Index)を計算する方法

VISNIRVISNIRNDVI

VIS:可視域での反射強度NIR:近赤外域での反射強度


過去の研究の紹介

R. Suzuki, T. Nomaki and T. Yasunari (2003):West-east contrast of phenology and climate in northern Asia revealed using a remotely sensed vegetation index. International Journal of Biometeorology, 47, 126 – 138.


50-90E/55-60Nの地域内で平均されたNDVIと積雪


植生フェノロジーを表す，三つのタイミング．


年間で始めてNDVIが0.2を超えた週（W-a)の分布 (1987-1991年の平均) (Suzuki et al. 2003より）


年最大NDVIが出現した週（W-b)の分布 (1987-1991年の平均)． (Suzuki et al. 2003より）


NDVIが年最大となった後，0.2を下回った週(W-c)の分布(1987-1991年の平均) (Suzuki et al. 2003より）


45-50N東西トランゼクトとカザフ地域 (A)とモンゴル地域 (B)


45-50N東西トランゼクトにおける， W-a, W-b, and W-cの東西プロファイル． (Suzuki et al. 2003より）

Kazakh

Mongolia


45-50N東西トランゼクトにおける， NDVI，気温，降水量，土壌水分，積雪深の季節変化． (Suzuki et al. 2003より）


可視・近赤外帯で地表面を観測するセンサーの比較


植生のリモート・センシングに利用される主な衛星/センサー

• NOAA/AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer): 1981 – 2004, 全球, 日別値, 1.1km

• Terra, Aqua/MODIS (Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer): 2000 – 2004, 全球, 日別値， 500m, 1km

• SPOT-4/VEGETATION: 1998 – 2004, 全球, 日別値, 1km

• Landsat/TM, ETM+ (Enhanced Thematic Mapper Plus): 1972 – 2004, 地域的, 16日毎, 40m

• ADEOS-II(みどり2号)/GLI (Global Imager): 2003年1月25日～2003年10月24日, 全球，日別値，250m～1km


■ 植生指数データ

• 期間: 1982年7月13日～2000年12月31日

• 時間解像度: daily

• 地域: 全球陸域を1000 x 1000kmのタイルでカバー

• 水平解像度: 8 km x 8 km (125 x 125 line-pixel for a tile)

• 要素: NDVI, Ch1 (Ref), Ch2 (Ref), Ch3 (TB), Ch4

(TB ), Ch5 (TB ), CLAVR flag, QC flag, Scan Angle,

Solar Zenith, Relative Azimuth, Day of Year

NOAA/NASA Pathfinder AVHRR Land (PAL) Data Set


Tile region of NOAA/NASA Pathfinder AVHRR Land Data Sethttp://daac.gsfc.nasa.gov/data/dataset/AVHRR/01_Data_Products/05_Tile_Products/pal_tile.html


今回，実際にPALデータを入手した地域 (全101タイル)全体で約35.5GB．


Neighbor 8-pixel comparison method （NECM)による，水平方向のノイズの低減化の例(1986年4月23日)．閾値を0.3に設定．


Neighbor 8-pixel comparison method （NECM)による，水平方向のノイズの低減化の例 (1986年4月23日)．


植生指数データから雲の影響を除去するアルゴリズム

• MVC (Maximum Value Composite) by Holben (1986)

• BISE (Best Index Slope Extraction) by Viovy et al (1992)

• TWO (Temporal Window Operation) by 朴・建石・松岡(1999)

• Moving Maximizing by Suzuki et al．


1. 時系列NDVIデータにおけるwindowの中で，始点よりも大きな値を持つ点が存在すれば，その点を次のwindowの始点とし，両始点の間を緩やかなNDVI増加とみなし，両始点間に存在する値を直線補間により修正する．

2. Windowの中で始点よりも大きな値を持つ点が存在しない場合，始点を除いた最大値を次のwindowの始点とし，両始点間をNDVIの緩やかなNDVIの減少とみなし，両始点の間に存在する値を直線補間により

修正する．

Temporal Window Operation (TWO)朴・建石・松岡(1999)より．


北半球における1990年6月の平均雲量．CRU TS2.0の雲量データを統計した．


北半球における1990年12月の平均雲量．CRU TS2.0の雲量データを統計した．


TWOによる雲の影響の低減 (1990年6月5日の例) (オリジナルは1990年1月1日～12月31日のアニメーション)


TWOによるdaily NDVI値の計算の例．Windowの長さは15日．東シベリア，ヤクーツクのそばのSpasskaya Padを含む一つの8 x 8kmピクセルを取り上げた．


19年間平均のdaily NDVIの例 (2月20日) (オリジナルは1月1日～12月31日のアニメーション)


NDVIが年最初に0.2を上回った日(D-a)の分布(day-of-year)．1982～2000年の平均NDVIより計算．


NDVIが年最大となった日(D-b)の分布(day-of-year)．1982～2000年の平均NDVIより計算．


NDVIが年最大となった後，0.2を下回った日(D-c)の分布(day-of-year)．1982～2000年の平均NDVIより計算．


1993年における，(a) NDVIが年最初に0.2を上回った日の分布，(b) NDVIが年最大となった日の分布，(c) NDVIが年最大となった後，0.2を下回った日(D-c)の分布．単位はday-of-year． (オリジナルは1982～2000年のアニメーション)


■ 今後の予定

植生のフェノロジーに関わる以下のパラメータについて，その時空間変化，特に経年変化を明らかにする．

Green-up, Maximum, Senescence

生育期間

NDVI積算値(NDVI・day)

以上の植生の経年変化を気候要因と関連付けて説明する．

NDVIを物理量化し，モデル開発へ貢献する

8km daily pal ndvi データの構築と北部ユーラシアの植生フェノロジー

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