研究

共同利用による効率的なプロジェクト研究の推進を目指し、当センターでは3つの研究プログラムにそった研究活動を展開しております。

平成22年4月からの共同利用・共同研究拠点の発足にともない、環境リモートセンシング研究センター (CEReS) では、より効率的なプロジェクト研究の推進をめざして3つの研究プログラムに沿って研究を進めています。この6年間の第2期中期目標・中期計画をさらに発展すべく、2016年4月からの第3期における目標・計画では拠点再認定を受け、３つの重点課題を設定し活動を始めました。また、随時、最近の研究成果や、現在取り組んでいる研究活動の進捗状況などを積極的に発信しています。

プログラムは以上の3つから構成されており、これらの関係は、「学問分野軸」を横軸に、「リモートセンシング技術」を縦軸にとって表示すると、おおよそ下の図のようにまとめることが可能です。

こうしたプログラムの展開を通じて、CEReSは環境リモートセンシング分野における共同利用・共同研究を推進し、リモートセンシングの「総合情報拠点」として、関連研究コミュニティおよび広く社会に貢献して参ります。

program1 先端的リモートセンシングプログラム

リモートセンシング技術による地球環境研究の進展とともに、既存の観測方法の限界がしばしば問題となっている。本プログラムでは、これまで十分な観測が困難であったターゲットについて、新たなリモートセンシングセンサとアルゴリズムを開発することによって新局面を積極的に切り拓いていく。とくに、可視光からマイクロ波に至る広い波長域でのリモートセンシング情報の統合と活用、次世代小型衛星センサによる大気情報と植生情報を含むグローバルな環境情報の取得などの活動を通じて、先端的リモートセンシングの創生と新たな環境情報の創出をめざす。

主な担当教員

第3期中期計画期間の研究課題（平成28～33年度の6年間）

  • エアロゾル、雲、温暖化気体、および汚染気体を対象とした新しい大気リモートセンシング手法として、自然光源および多様な人工光源を用いた高スペクトル分解能観測の可能性を明らかにする。
  • 広域観測、高頻度観測、高スペクトル分解能観測が可能なひまわり8号など新しい衛星データと地上観測データの統合利用することにより大気情報と陸域情報の分離を含む新しい観測方法の可能性を明らかにする。
  • 光学センサを用いた多角観測によるバイオマス推定アルゴリズム高度化に対して寄与する地上検証データ収集手法のうち、植生LIDARを用いて地上および空中からの森林樹冠構造計測手法を確立する。
  • 地上リモートセンシングを活用した地球大気環境の萌芽研究として、新たな観測装置開発を行う。具体的には、太陽電池駆動型の独自の大気環境観測装置を開発する。得られたデータと成果は公開する。
  • 高分解能レーザーで取得される3次元データを活用した森林リモートセンシングとバイオマス変化量の把握。
  • 高感度低出力のミリ波レーダによる地球規模の雲分布の観測およびこのレーダを活用した大気中浮遊物質（昆虫や花粉）の分布計測、飛行場周辺での霧の詳細計測。

重点課題：先端マイクロ波リモートセンシング

  • 教育・環境・災害監視用の無人航空機・飛行機搭載のマルチバンド、小型・軽量の合成開口レーダシステムを開発する。
  • グローバル地殻変動観測用の小型衛星搭載用合成開口レーダシステムのエンジニアリングモデルを開発する。
  • ALOS-2やTerraSAR-X等の各種SAR画像による地震、津波、火山、風水害などの災害把握に関する研究を推進し、災害把握手法の標準化を目指す。
  • 地震現象を地殻内の応力集中による破壊現象としてとらえ、その準備過程において地圏、大気圏、電離圏で発生する電磁気現象を正確に把握し、その物理機構を解明する。地上・衛星観測データを用いた電磁気的なアプローチによる地殻活動の監視、いわば「地象天気予報」を実現し、減災に役立てることを究極の目的とする。

第2期中期計画期間の達成目標（平成22～27年度の6年間）および代表的な成果

  • 円偏波合成開口レーダデータの環境応用／合成開口レーダ搭載無人航空機・航空機・小型衛星の基本設計
  • 電離層観測用小型衛星（GAIA-I）の開発
  • 衛星データによる温室効果ガス濃度導出アルゴリズム開発と検証
  • 衛星データと地上取得データをリンクした広域大気情報の解析と活用
  • 次期地球観測衛星GCOM-Cに向けて：可視近赤外データの検証手法の確立と標準プロダクトのためのバイオマス、水ストレス傾向指数、カゲ指数等のアルゴリズム開発

可視光からマイクロ波に至る広い波長域でのリモートセンシング情報の統合と活用を図り、先端的リモートセンシングセンサおよび解析技術を社会的に活用していく道筋を確立する。

  • マイクロ波RSの展開に向けた無人航空機・航空機・小型衛星の開発と地球観測への活用
  • 静止衛星からの大気汚染物質等の気体濃度導出可能性の検討
  • 次世代衛星センサおよび革新的地上測器による高精度環境情報、とくに大気情報と植生情報の取得
  • 次期地球観測衛星GCOM-Cの検証実施とデータの活用

先端マイクロ波センサとその応用開発

当センターは地球環境観測のために、無人航空機、航空機、小型衛星搭載用の様々な先端的なマイクロ波センサを開発しています。グローバル地殻変動観測用の円偏波合成開口レーダ（CP-SAR）、電離層の物理情報観測用の電子密度電子温度プローブ（EDTP）等です。これらにより地震前兆の把握および地盤沈下・隆起、土砂崩れ等の地表面変動のモニタリングができます。


大気中の長光路（5km）を利用した都市上空の二酸化炭素濃度の連続計測

赤外広帯域光源を用いて千葉市上空で往復5km の光路に沿ってCO2 濃度の連続計測を達成しました。地点毎にサンプリングして測定していた従来の方法を変える新しい方法で、都市域のCO2 排出源や海洋・森林の吸収を知る上で有効です。


地上観測エアロゾルモデルに基づいたMODIS 衛星データの大気補正(左)と二方向性反射特性を用いた森林バイオマス推定(右)

衛星データの大気補正のためには、大気散乱光の影響を評価して除去する必要があります。分光放射計による地上観測データを用いて放射伝達計算を行いMODIS 画像を補正し、地表面反射率を導出しました。これにより大気変動の影響を取り除いて安定した画像データを作成することができます。
《森林構造モデルを用いたBRDFシミュレーション》
植生バイオマスを推定する目的で、レーザによる森林構造データとUAV 搭載分光放射計による計測データの実測データの基づいた二方向性反射率分布関数（BRDF）のシミュレーションを行う方法とそのソフトウェア（シミュレータ）を開発しました。これにより多方向観測の衛星データから全球の植生バイオマス推定が可能になります。

GOSAT/TANSO-FTS 熱赤外バンドからの温室効果ガス濃度導出

GOSAT/TANSO-FTS 熱赤外バンドの観測スペクトルから二酸化炭素およびメタンの濃度の高度分布を導出するアルゴリズムを開発しました。開発したアルゴリズムで導出された温室効果ガスの三次元分布データにより、温室効果ガスの地上発生源から上空への伝搬を明らかにすることができます。
このデータは下記より一般に公開されています。
http://www.gosat.nies.go.jp/

program2 地球表層情報統合プログラム

地球表層情報統合プログラムでは、データの作成、統合、公開を基軸として大気圏、陸域の環境研究を推進する。取り扱うデータは衛星観測データ、地上観測データ、研究成果としての環境データである。本プログラムに含まれる主要な研究テーマは、衛星データの補正・前処理、膨大な量の衛星データの効率の良い処理手法の確立、衛星データと地上データの統合による環境モニタリング手法の開発、および衛星データからの大気・陸域の環境情報の抽出である。なお、本プログラムはCEReSとしての各種データの公開（VLおよび計算機データベース委員会業務）、共有システムの運用（CEReS Gaia）に密接に関わる形で運用する。

主な担当教員

VL（Vertual Laboratory)HP

第3期中期計画期間の研究課題（平成28～33年度の6年間）

  • 地上リモートセンシングを活用した地球大気環境の基盤研究として、CEReS主導の国際地上観測ネットワーク(SKYNET)とNASA主導のネットワーク(AERONET)の主力機材の調和観測を開始し、そのデータの品質に関する新しい知見を得る。
  • リモートセンシングを活用した地球大気環境の応用研究として、Aura/OMI等の衛星観測やSKYNET等の地上観測を活用してアジア域の各種大気成分（微量ガス、エアロゾルなど）の時空間分布を新たに明らかにする。
  • 温室効果ガス観測技術衛星2号（2017年度打ち上げ予定）の温室効果ガス観測センサ(TANSO-FTS2)の熱赤外スペクトルから従来からの二酸化炭素、メタンに加えて新たに気温、水蒸気の高度プロファイルを導出するアルゴリズムを開発し、衛星およびセンサの開発元である国立環境研究所と宇宙航空研究開発機構にデータ処理プログラムを提供する。
  • 日本の温室効果ガス観測技術衛星GOSATシリーズ（GOSAT、GOSAT2）の二酸化炭素およびメタンの全球高度プロファイルの長期間データのデータ質を検証し、衛星観測による全球温室効果ガス濃度の長期傾向を明らかにする。
  • TRMM運用期間(1998-2014) の全球静止気象衛星降水ポテンシャルマップを開発・作成し、公開する。
  • MTSAT(2005-2015)期間での東・東南アジア域での衛星日射・降水量プロダクトを活用した陸域水循環過去解析を実施し、水循環過程を明らかにし、解析結果を公開する。
  • 気候診断に関わる4センター（東京大学大気海洋研、名古屋大学宇宙地球環境研究所、東北大学大気海洋変動観測研究センター、CEReS）の連携によりバーチャルラボラトリーを形成し、各センターの特色と研究資産を活かした研究と教育を分担・連携して実施する。
  • 地理空間データの共有システム（CEReS Gaia）を国際的に展開・運用し、情報統合による地球環境研究を推進する。
  • GCOMシリーズでの検証データシェアリングを行う（プログラム1との連携）。

重点課題：ひまわり8/9号データを活用したリモートセンシング手法の開発

  • ひまわり8号対応のマルチチャンネルを用いた高精度降水ポテンシャルマップを開発・作成する。
  • 準リアルタイムで高速可視化する技術を開発し、リモートセンシング手法による環境研究に活用する。

第2期中期計画期間の達成目標(平成22年～27年度の６年間)および代表的な成果

  • 静止気象衛星の全球での10年以上のデータセットの整備、校正、高次化を行い、それらのデータ公開を公開
  • 静止気象衛星データを中心として、とくに鉛直方向の計測、リトリーバルが可能な衛星データによる複合解析を実施し、大気のシームレスモニタリングを試行
  • 陸域ではグローバル樹木被覆率データセット、土地被覆データセットの高度化を推進
  • 地理空間データ蓄積共有システムCEReS Gaia の構築を開始

20年以上にわたるシームレスモニタリングによって長期の気候解析を行い、大気と陸域の相互連携研究を推進するとともに、地球環境情報拠点を実現する。

  • 地球観測衛星データ、とくに主要な地球観測衛星データの集積、校正、高度化を実施し、大気圏のシームレスモニタリングの長期化（気候解析）を実現
  • シームレスモニタリングで得られた知見を陸域プロダクト生成の前段階（データ校正、大気補正等）にフィードバックし、大気圏研究と陸域研究の相互連携を強化
  • GCOMシリーズでの検証データシェアリングにも貢献
  • 情報統合プログラム、あるいは他のプログラム、共同利用・共同研究で得られたデータを公開し、総合環境情報拠点の一つの完成形を目指す。

グローバル土地被覆データGLCNMO2008 の作成

地球地図プロジェクトの一部として、国土地理院、世界の地図作成機関の協力を得て、MODIS データ（2008）を用いて、画素サイズ緯度経度15 秒（赤道で約500 ｍ）のグローバル土地被覆図を作成しました。成果データは地球地図およびCEReS のホームページから公開されています。


地理空間データの国際クラスターによるデータ共有システムCEReS Gaia の構築と運用

2012 年に初期版が完成し運用を始め、2014 年には改訂版に更新しました。インドネシア大学および他の大学（計画中）のサーバとクラスターを組み、さらに拡張が可能です。衛星データ、地理データ、現地写真などの地理空間データの国際共有を推進するシステムです。このデータは下記より研究者コミュニティに公開されています。（ユーザー登録制）
http://gaia.cr.chiba-u.jp/portal/

衛星データ・環境データの公開

本センターでは、静止気象衛星データのみならず、様々な地球観測衛星データを処理・公開しています。公開しているデータフォーマット、所在を示すナビゲーションとしてwiki を作成し、ユーザがより使いやすいようにしています。
CEReS DB wiki:
http://www.cr.chiba-u.jp/~database-jp/wiki/wiki.cgi

食糧安全保障パッケージ

2013 年度より、高時間分解能衛星日射プロダクトEXAM および降水プロダクトGSMaP を入力として、統合陸面過程モデルSiBUC および作物生長モデルSIMRIW を組み合わせることで、より詳細な陸面パラメータおよび収量推定に関する研究を推進しています。現在までに上記の一連の処理を一括実施するためのパッケージング化を行いました。

東アジア域における窒素酸化物の大気中濃度の時空間変動に関する定量的解析

2012 年に千葉大学に大気環境中の多成分（ガス・エアロゾル）を観測するための最先端の地上リモートセンシング装置（MAX-DOAS）を新設した。MAX-DOASによる窒素酸化物の大気中濃度の連続観測を東アジア域の複数地点で実施し、また、観測手法の評価・改良を実施しました。さらには、この地上観測を活用してAura 衛星データの検証を行い、2005 年から2014 年までの東アジア域における窒素酸化物の大気中濃度の時空間変動を定量的に明らかにしました。

 

program2 衛星利用高度化プログラム

宇宙基本法の成立（2008年）により、「宇宙開発と利用」に関する我が国の施策は「研究開発」から技術の幅広い「利用」へと変化した。今後の環境リモートセンシングでは、具体的な問題の発見・理解・解決、施策への反映を目指した多くの関連分野の協働体制の中におけるリモートセンシング技術の利用方法の確立を推進する必要がある。そこで、本プログラムでは日本および世界における解くべき重要な課題を設定し、リモートセンシングの成果を地上における情報と融合させ、異分野協働による衛星利用方法の高度化を達成することを目的とする。

主な担当教員

第3期中期計画期間の研究課題（平成28～33年度の6年間）

  • 穀物の食料生産の増大と向上を目的として、水稲の生産量を推定・予測する方法を確立する。
  • 水稲の生産基盤である水・土壌・気候の環境をリモートセンシング・GISの技術で把握し、その生産基盤を改良・向上させる方法を確立する。
  • 日本と東南アジアを対象とし、農業保険の中核である損害査定プロセスにリモートセンシングデータ、GIS、気象データ等の空間情報を適用することにより損害査定を効率化する方法を確立する。
  • UAS(Unmanned Aircraft Systems)としてマルチコプターや固定翼機を使った低高度の近接リモートセンシング技術を確立させ、リモートセンシングを様々な課題に対応させるプロトコルを作成し、社会実装する。
  • フィールドワーク、リモートセンシング、モデリングを通じて森林生態系や湖沼・河川の水質モニタリングを行う。
  • リモートセンシングとGISを用いた都市環境の把握、およびリモートセンシング手法による都市スケールの災害把握の研究。

重点課題：ドローンを活用した近接リモートセンシング

  • マルチコプターや固定翼機を使った低高度の近接リモートセンシング技術を確立し、リモートセンシングを様々な課題に対応させるプロトコルを作成して社会実装する。

第2期中期計画期間の達成目標(平成22年～27年度の６年間)および代表的な成果

  • 中国における環境変動に関する研究
  • 台地−低地系水循環の生態系サービス機能の評価（千葉県との協働）
  • 歴史的地理情報による環境変遷に関する研究
  • 近接手法によるオンデマンド・リモートセンシング
  • 食料安全保障のための戦略的生産管理手法の構築
  • 農業共済保険制度への衛星データの社会実装

沙漠化、水問題、食糧問題、生態系サービス機能の評価、都市・農村計画、等の課題に対して、積極的にリモートセンシングの活用を図り、地上における情報との融合に基づき、新たな衛星の利用方法の創出を図る。

  • アジアにおける環境変動のモニタリングと要因解析
  • 千葉県における健全な水循環と生物多様性の再生
  • 災害・環境リテラシーを醸成する空間情報システムに関する研究
  • 生活に役立つ空間情報の構築と提供
  • 空間情報の社会実装及び利用促進

衛星リモートセンシングによるアジアの環境変動モニタリング

地球表層の状況を繰り返し記録する衛星データを用いて、アジア各地の環境変動、災害に関する解析を行いました。リモートセンシング・社会経済情報・現地調査を組み合わせた要因解析に重点を置き、環境変動の人間要因と自然要因に関する総合的検討に基づき、アジア各所の環境変動の実態を解明しました。具体例として、新疆における農地の拡大は地球温暖化による雪氷の融雪水の増加の影響を受けており、将来にわたって持続可能ではないことを明らかにしました。

環境問題におけるトランスディシプリナリティーの実現

環境問題の理解と解決を目指す試みとして閉鎖性水域の水環境問題（印旛沼流域）、広域放射能汚染地域（福島）における環境回復の課題に取り組みました。地元住民を含むステークホルダーと協働して、問題解決におけるリモートセンシングとGISの有効性を立証しました。例えば、放射能汚染に関しては、都会の暮らしからは意識されにくい里山における放射能汚染の実態について、地形や植生によるセシウム沈着量の違いを明確にしました。

UAS リモートセンシングの実用化研究

UAS(Unmanned Aircraft Systems) を活用した低空からのリモートセンシングに関する開発研究を行いました。ドローンによるオルソ空中写真の実用化や三次元的な温湿度分布、地表面温度分布、三次元的な空間線量率分布等の環境計測技術を確立できました。また、水田圃場における草丈、LAI、NDVI などの計測による水稲の生育モニタリング技術を開発しました。

衛星データ活用型花粉飛散予報サービス

気象データ、スギ雄花数、MODIS/fPAR データから花粉飛散量を予測する手法を構築しました。このfPAR 画像は、森林の活性度を示す指標に読み替えが可能であり、この値が高いほどスギの雄花の着花量が多くなる傾向があります。民間企業でも本センターで開発した衛星データを活用した新しい花粉予測手法を採用し、花粉飛散予報情報の提供を開始しました。国民病とも言われる花粉症患者や花粉症に関わる製品を製造する事業者にとって欠かせないサービスとなっています。

気候変動への適応策としての農業保険サービス

空間情報を活用して水稲の収量推定及び減収割合を評価し、農業保険制度における損害評価の効率化とコスト削減に貢献する新たな評価手法を構築しました。食料安全保障の観点からの農業保険制度という社会インフラの強化につながり、気候変動に対する適応策としての農業保険制度を強靭化することはグローバルな視点からも社会的効果が高い取り組みです。


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