NOAA AVHRR

現在の地球環境変動を論じる上で欠かせないデータ源として、 AVHRRというセンサーがある。可視光線と赤外線の受動型の走査観測でディジタル画像を得るセンサーである。

これは1979年初めに運用を始めたTIROS-Nに最初に使われ、 1982年のNOAA 7号以来、基本的には同じ設計のものがNOAAシリーズの衛星にのせられている。 AVHRRはAdvanced Very High Resolution Radiometerの略だが、1970年代の技術の産物なので、今となってはこの名前はふさわしくない。しかし、このセンサーは今でも次の点で重要である。(一部は、センサー自体ではなく、衛星の運用や担当機関(NOAA=アメリカ合衆国海洋大気庁)のデータ公開の方針からくる特徴だが)

ほぼ太陽同期の極軌道であり、高緯度を含めて地球上全部を観測している。
地球上のどの場所も、2つのNOAA衛星を合わせると、毎日4回以上観測の視野にはいっている。(1つの衛星でも昼と夜のそれぞれ1回以上)
同じ位置・大きさの画素について、太陽光の反射(可視・近赤外)と、地球放射(10μm付近、いわゆる熱赤外)を同時に観測している。 (波長帯ごとにセンサー技術が違って来るためではあろうが、このような設計になっているセンサーは意外に少ない。) これは、雲や地表面の情報を得ること、たとえば雪氷と雲の判別、に有効である。
太陽光の反射は、さらに、0.7 μmを境に可視と近赤外のチャネルに分けて観測している。これは、(当初の意図ではないそうだが) 植生のモニタリングに有効である。
熱赤外チャネルは、おもに雲頂温度(高さを推定できる)や海水面温度の情報を得るため、水蒸気の吸収の少ない波長を選んでいるが、それをさらに2つのチャネルに分けている。チャネル間で水蒸気や雲による吸収がいくらか違うことを利用して、雲の厚さを見積もることや、大気中の水蒸気の効果を補正して地表面温度の精度をあげることが、ある程度可能である。
画素の大きさは、軌道直下の地上で 1.1 km であり、雲と地表面が混ざった画素を考える必要が比較的少ない大きさである。また、データ量が、(今の時点で)大学の研究者が全球規模のデータを扱うことがなんとかできる規模におさまる。(これより空間分解能を上げたりチャネル数をふやしたりすると、まだ困難である。)
同じ基本設計のセンサーで運用が継続されており、長期間のデータセットとして利用することができる。
データの利用は基本的にフリーである。手数料だけで購入することができ、再配布してもかまわない。 (インターネット経由で提供されることもあるが、今のところ大部分は絵として見るGIFやJPEGなどの形式の画像データであり、数値データとして使える原画像データはあらかじめ登録した人にだけ提供するという体制のところが多い。ただしこれは回線やデータ記憶装置の容量からくる制約であり、データの権利関係のためではない。) また衛星から観測と同時に電波で流されている情報を受信することもできる。

残念ながら次のような欠点もある(やはり一部は運用上の問題)。

(観測頻度の高さの裏にある問題として)走査の幅を広くしているので、視野の端のほうでは、画素の地上での形、面積、また反射する光と地表面の間の角度などの点で偏りが大きい。
軌道はほぼ太陽同期だが、厳密に同じ時刻になるような軌道修正をしていない (衛星の運用期間を長くすることを優先させているらしい)。このため、植生や雲の経年変化があるように見えても、時刻の変化による見かけのものである可能性が生じてしまう。
データレコーダーの容量に限りがあり、またデータリレーも利用されていない。このため、センサーの分解能を保ったデータは、アメリカの運用機関で選択した軌道の一部の画像(LACという)と、地上の受信局でリアルタイムでデータを受けたもの(HRPTという)だけしか残っていない。全球規模に得られるデータは、一種の間引きと平均化をした、空間分解能約4 kmの画像(GACという)である。
可視・近赤外センサーの較正は打ち上げ前にはされているが、運用中のセンサーの変質(劣化)に対する補正は最近まで行なわれていなかった。過去のデータを使う場合、砂漠など地上の状態が変わらないと思われるところを基準として較正をしなおす必要のある場合がある。
画像データファイルの形式が受信した主体ごとに少しずつ違う (項目は基本的に同じだがビット数や記録順序などが違う)。また、衛星から受信されたままのデータは、幾何補正されておらず、地図と比べるとかなりゆがんでいる。
(なお、日本付近については、東北大学大型計算機センターや、千葉大学環境リモートセンシング研究センターで提供している幾何補正ずみの画像を使うことも可能である)。

AVHRRのデータの例

NOAA AVHRRの数値データの例を用意した(未収録)。

N19280605.QRAは、 NOAA 11号の1992年8月6日、グリニッジ時間 05時(日本時間14時)のAVHRR画像(HRPT、東京大学生産技術研究所で受信)を、日本の研究者グループ(窓口は東海大学情報技術センター)が作った PaNDAというプログラムを使って放射量較正と幾何補正をしたもので、画像の形式は、緯度経度の等間隔、範囲は東経132度から142度、北緯32度から40度、画素数は、横(東西) 801、縦(南北) 1001、画素の配列順序は、BIL (band-interleaved-line)と言われる形式になっている。 N19280605HQRAは、この画像を識別するデータ (こちらはテキストファイル)である。

N19280605.ppmは、同じ画像の、チャネル 1, 2, 4にそれぞれ赤、緑、青を対応させ、PPMという形式に変換したものである。なお、海岸線と経度緯度線を重ねている。このwebページでは、さらに画素数と階調を間引いてPNGに変換したものを示す。

チャネル2の近赤外線は葉緑素の反射が強いので、これに緑をあてると植生が直観的にわかりやすい。一方、チャネル4は定性的に地表面または雲頂の温度に対応する。雲は一般に地表面より白く、かつ温度が低いから、これを白く表現するため、太陽放射の反射(チャネル1, 2)は強いほど白く、地球放射(チャネル4, 5)は弱いほど白くなるように色をあてるのがふつうである。昼の画像では、海や湖の表面は、太陽の光をよく吸収し、しかも陸面より温度が低いことが多いので、この色のつけかたで青く表現される。

幾何補正は、予測された衛星の軌道情報だけでなく、海岸線のパタンマッチングを使って自動で行なった。この例の場合、位置合わせはうまくいっている。しかし、受信のときのノイズのため、異常な値を示している走査線がいくつか見られる。数値データとして使う際には、このような画素を使わないように注意する必要がある。

NOAA 11号の1992年8月6日、グリニッジ時間05時(日本時間14時)のAVHRR画像 (東京大学生産技術研究所で受信)
R赤=チャネル1; G緑=チャネル2; B青=チャネル4(ネガ)
(PaNDAで作成したPPMから画素数と階調を間引いてPNGに変換したもの)

プログラムbil2txt.fは、このBIL形式のファイル (*.QRA)を読んで、データをテキスト形式で標準出力に書き出すものである。ただし、ファイル量が大きくなるので、書き出す範囲を緯度経度それぞれ1度以内くらいにしておくのが適当である(それでも出力は0.7 MBになる)。 Fortranでのバイナリデータの読み書きは機種間で多少動作が違う。 f77 -o bil2txt bil2txt.fで、 bil2txtという実行プログラム(機械語)ができる。ここにあるbil2txt.fは、Intel CPU (little-endian)用だが、 SunやIBM AIX (IBMのUnix)では、bil2txt.bigendian.fを使えばよい。 [なお、DEC FortranではSunやIBMのUnix上と共通のプログラムで読むことができるが、多少のオプション指定が必要である。] 実行するときは、 bil2txt > noaa.txtのように標準出力をファイルにして、標準入力から、1行めはファイル名 (full path名、たとえば/pool/masuda/noaa/sample/N19280605.QRA)、 2行めには経度と緯度の範囲(例、139 140 36 37)を入れる。

結果は数値が7列にならんだテキストファイルになる。左から、経度、緯度、チャネル1...チャネル5の観測値である。ただし、チャネル1と2(太陽光の反射の波長帯)は、輝度の相対値 (%、最大が100)である。通称アルベドと言われているが、正しいアルベドつまり反射率ではない。太陽の光が正面から当たって完全に反射した場合を100とした相対値らしい。チャネル3, 4, 5は、相当黒体温度、つまりその波長帯の放射が Stefan-Boltzmannの法則に従う黒体放射の一部だと仮定した場合のその黒体の温度である。単位はふつうKelvinだが、ここではセ氏度になっている。

gnuplotでチャネル2と4の散布図は

  plot "noaa.txt" using 4:6

また、チャネル4の相当黒体温度を高さとみなした投影図は

  set parametric
  splot "noaa.txt" using 1:2:6

とすれば見られる。 (このファイルでは列番号はチャネル番号+2になっている。)

また、テキストファイルなので、awkを使って処理できる。たとえば、

awk -f ndvi.awk noaa.txt > ndvi.txt

とすれば、チャネル1と2を組み合わせて、normalized difference vegetation index (NDVI, 正規化差分植生指標)と呼ばれる植物の葉緑素の指標を計算することができる。式は

(ch2 - ch1)/(ch2 + ch1)

である。ただし、ch2、ch1はそれぞれのチャネルの輝度。 ch2が近赤外線、ch1が可視光線の波長帯であることに注意。実際の画像データの処理では、いったんテキストに変換せずに、バイナリファイルから主記憶に読みこんで結果もバイナリで書き出すプログラムを使うのがふつうである。

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2000-07-06, 2001-04-20
増田耕一