非ランベルトモデルを仮定した地形補正

HotTopic2：非ランベルトモデルを仮定した地形補正

LandsatやSPOTに搭載された受動型光学センサは、太陽を放射源とし、対象物に反射あるいは放射された電磁波のエネルギーを観測しています。対象物への入射エネルギーは、対象物が被覆している斜面（傾斜角、斜面方位）と太陽（太陽高度、太陽方位）との相対的な位置関係に応じて変動するため、同じ対象物でも、センサによって観測される反射エネルギーが異なる場合があります。このような斜面と太陽の位置関係に由来した観測エネルギーのばらつきは地形効果と呼ばれ、太陽の位置が異なる多時期の衛星画像を利用した詳細な土地被覆解析を行ううえでは誤差要因となり得ます。

ここで紹介されているように、ERDAS IMAGINEのモデラー機能を用いることにより地形補正だけでなく、様々なオリジナルアルゴリズムを実現することができます。

詳細な手順については、下記からダウンロードして下さい。

非ランベルトモデルを仮定した地形補正手順書（Zipファイル1.02MB）

参考論文

村上拓彦（2002）SPOT/HRVデータから森林タイプ別に求めたMinnaert定数．　写真測量とリモートセンシング，Vol.41，No.1，47-55，2002

村上拓彦・藤井秀亮・今田盛生（1998）ランドサットＴＭデータに与えられた地形の影響の補正方法の比較　－九州大学宮崎演習林内のスギ林分を対象として－　九州大学農学部演習林報告　Vol.78，13－28

論文資料お問合せ先
九州大学大学院農学研究院　森林計画学研究室　助手　村上拓彦様
〒812-8581 福岡市東区箱崎6-10-1　Tel&Fax: 092-642-2867
e-mail: muratac@agr.kyushu-u.ac.jp　HP: http://ffpsc.agr.kyushu-u.ac.jp/

地形補正結果の解釈

図1　地形補正結果の解釈（左図：補正前　右図：補正後）

処理されたデータと元データを比較してみます。Profileツールを使用して、対象被覆の影の部分と、斜面部分を比較します。今回の結果では、バンド1,2,3では補正がうまくいっていますが、バンド4,5では完全ではありません。これは、回帰分析のグラフを見てもわかります。
同じ植生の森林部を影の部分と、日向の部分でプロットすると、補正前は、影の部分で、森林域にも関わらず、ピクセル値がBand3からBand4にかけて下がっていました。補正後は、それが修正され、ピクセル値が相対的にBand3からBand4にかけて上がっていることが確認することができます。

図2　地形補正後のNDVI算出（左図：補正前　右図：補正後）

上記のような補正結果が得られると、NDVIの算出などもよい結果が得られます。左図のLandsat画像から作成したNDVIより、右図の補正した画像から作成されたNDVIの方が地形の影響が抑えられているのが認識できます。

データ及び処理

使用データ：Landsat7　2000/11/24　01:06:13.426s

処理ツール：IMAGINE Professional 、ArcGIS DesktopエクステンションSpatial Analyst
処理内容

・	画像の切り抜き
・	ArcGIS DesktopエクステンションSpatial Analystを利用したDEMデータの補間（手順書参考）
・	Excelへ出力してのMinnert係数の算出のための回帰分析
・	モデラーによるアルゴリズムの実行

非ランベルトモデル実行の流れ

大まかな流れとしては、Minnaert係数を算出（STEP1～4）した後に、算出された係数を使用してモデルを実行（(5)）する形になります。詳細については、本ページトップに掲載されています手順書をご覧下さい。

STEP1 画素毎の太陽入射角とセンサ反射角の算出

グラフィカルモデルangle.gmdをModel Makerで開き、「太陽方位」、「太陽高度」、「DEM」および2つの「出力画像」を定義し、処理を実行します。これにより、画素値として太陽入射角の余弦を持つ画像（cos_i.img）とセンサ反射角の余弦を持つ画像（cos_e.img）の2つの画像が生成されます。

モデルのダウンロード

図3　太陽方位・太陽高度算出モデル

図4　太陽方位・太陽高度算出モデルの結果

STEP2 サンプルエリアの定義（AOIの作成）

補正前の衛星画像中で対象とする被覆であり、なおかつ、太陽入射角の余弦とセンサ反射角の余弦に偏りの少ない領域を目視判読し、サンプルエリアとします。つまり、傾斜角と斜面方位の両方を考慮し、これらの組み合わせに偏りがないように等しくサンプルを取得します。この作業を行うにあたっては、被覆対象の1画素をseedとしたRegion Growing処理を利用することができます。

補足：
現在のところMinnaert定数は回帰分析によって求められるので，抽出したサンプルに依存することを留意しておかねばならない。cos i に偏りがないよう調整するのが妥当と思われる（村上 2002）。

図5　サンプルエリアの定義例

STEP3 サンプルデータの抽出

回帰分析に必要なデータ（補正前の衛星画像の画素値、太陽入射角の余弦、センサ反射角の余弦）を画素値として持つ画像を、Intepreter｜Utilities｜LayerStack機能によりスタックします。その後、Convert Pixels to ASCII機能により、サンプルエリアに含まれる画素値のみを、ASCIIファイルに変換します。

STEP4 回帰分析（Excelへの出力）

ピクセル値の外部への出力に関してはこちらを参考にして下さい。

図6　Minnaert係数算出のための回帰分析結果

STEP5 Minnaert係数を入力して、モデルの実行

下図の(5)に上記で算出されたMinnaert係数を入力してモデルを実行します。

モデルのダウンロード

図7　非ランベルトモデルの実行モデル