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1 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)

2 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

3 GEOSS 10-Year Implementation Plan - DRAFT REFERENCE DOCUMENT Ad hoc Group on Earth Observations (GEO) Implementation Plan Task Team (IPTT)

4 気候と植生の密接な相互関係の研究 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

5 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

6 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 グ ロ ー バ ル 大 陸 規 模 本研究での実態把握 土地被覆 樹木被覆率 植生活動 氷河 海氷 既存のデータ 地表面温度 気温 降水量 積雪 人間活動によるCO2排出 変動 トレンドの関係分析 ロ ー カ ル 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1 サイト2 サイト3 サイトn CEReSの夕べ, Nov. 16, 2004

7 植生指数(NDVI: Normalized Difference Vegetation Index)を計算する方法 NIR VIS NDVI NIR VIS VIS:可視域での反射強度 NIR:近赤外域での反射強度

8 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,

9 50-90E/55-60Nの地域内で平均されたNDVIと積雪

10 植生フェノロジーを表す 三つのタイミング

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

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

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

14 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)

15 Kazakh Mongolia 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

16 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

17 可視 近赤外帯で地表面を観測するセンサーの比較

18 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): , 全球, 日別値, 1.1km Terra, Aqua/MODIS (Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer): , 全球, 日別値 500m, 1km SPOT-4/VEGETATION: , 全球, 日別値, 1km Landsat/TM, ETM+ (Enhanced Thematic Mapper Plus): , 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

19 植生指数データ NOAA/NASA Pathfinder AVHRR Land (PAL) Data Set 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

20 Tile region of NOAA/NASA Pathfinder AVHRR Land Data Set

21 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

22 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

23 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)

24 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

25 Temporal Window Operation (TWO) 朴 建石 松岡(1999)より 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

26 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

27 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

28 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)

29 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

30 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)

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

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

33 NDVIが年最大となった後 0.2を下回った日(D-c)の分布(day-ofyear) 年の平均NDVIより計算

34 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dayof-year (オリジナルは 年のアニ メーション)

35 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

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