宇宙航空研究開発機構

講演・パネルディスカッションの要約（サマリー）

●本日はお忙しい中お集まりいただき、心よりお礼を申し上げます。（場内の混雑ぶりに触れ）もっと広い会場を選ぶべきであったと反省し、おわび申し上げます。
●2月はじめの初画像には私自身もたいへん感動致しました。また、地すべりや洪水や噴火や地震など、アジア地域での自然災害が頻発したため、急遽関係する画像を取得し、現地で少しでも役立てられればと関係諸機関に提供してきました。
●本日参加されているのは、いわばプロのみなさんが中心ですが、今後はその利用層をもっと広げていきたい。そのためにもご協力をお願いしたいと思っています。

●だいちの活躍ぶりは各国からも注目され、ますます期待が集まっている。本来の目的である地図作製をはじめとするミッションなどを通して、その成果が国民生活に還元され、理解され、実感してもらうことが重要と考えています。
●本日お集まりの方々の協力とご理解で宇宙政策がより有意義なものとなっていく。どうかよろしくお願いしたいと思います。

●（実画像を織り込んだCG画像を用い、センサ構成や衛星の概況を解説しながら）長くALOSに関わってきたみなさんは、CG部分は何度もご覧になった映像だと思うが、今日お見せしているのは、富士山やオホーツクの流氷など、実際に取得された画像をはさみ込んで再編集したものです。こうした形でご紹介できることに喜びを感じています。
●（ミッション要求とシステム仕様などの関連性、ALOS固有の新技術、データ伝送経路などを解説しつつ）たとえばALOS固有の新技術としては、衛星構体各部の熱膨張をゼロに近づけるような特殊な炭素材料を使い、高解像度でミッション要求に応えています。
●（ALOSならではの画像として）富士山の初画像や、噴煙を上げる桜島。ハマチ養殖で知られる錦江湾では赤潮の兆候も見てとれる。北海道・オホーツク海ではPALSARで350km幅を一気に撮像するトライアルを行い、流氷もとらえました。
●（主要成果として）高分解能で連続撮影をするセンサとしては、PALSARによる「フルポラリメトリ」観測は世界初。AVNIR2とPALSARの同時稼働も世界初。データ中継衛星「こだま」との間でのデータ伝送速度278Mbpsは世界最高速といった成果を上げ、アジア地域の大規模災害にも対応してきました。
●（各国へのデータ提供体制、開発スケジュールなどに触れた後）現状までに、設計目標をほぼ満足する成果が得られています。今後いっそうの利用拡大に向け努力を続けます。

●打上げから5か月が過ぎましたが、私たちのチームにとっては（データ本格提供までの）3か月以内にキャリブレーションを終了しなければならないわけで、残り時間が少なくなってきていることを実感しています。現段階の校正作業の状況などをお知らせしたいと思います。
●校正というと堅苦しい仕事のように思われるかもしれません。皆さんに画像を提供する上で、色つき画像である「標準プロダクト」、さまざまに利用しやすいよう、倒れ込み補正などを施した「高次プロダクト」など種類がありますが、その画像・データを使い物になるようにするための裏方の仕事です。
●各センサはみな順調で、予測通りの性能が出ています。PALSARによる画像など、解像度もあり深みも重みもある実に良い画像だと見ていてほれぼれする。
●この5か月間に約100回、地上でPALSARの電波を、入射方向に反射する「レーダーキャリブレーター」を用いてキャリブレーションを行ってきました。4.5mの分解能が実地に出ています。スイスのザルツブルグの画像や、アマゾン流域を350km幅で撮った画像を見てほしい。雨が降った後の川の流れを抽出できている。また、世界初の「フルポラリメトリ」データと、インターフェロメトリの組み合わせで森林の木の高さなどを知ることができ、（バイオマス量の推定などに）成果が期待されています。
●日本国内の観測画像に、一部ノイズかと思うような点が映っていたので拡大してみたら、旅客機だった。双発のジェットのボーイング767型でしょうか、機種まで分かります。あるいは光が線を引くスミアが見られたので、現地（静岡県）まで行って現場で確認したところ、ビニールハウスがあった。屋根の角度などの条件でこういうことが起きました。
●インドネシア・メラピ山の4月と6月の観測データを比較しての、インターフェロメトリ画像を得ています。この図はまだベースバンド（比較対照に用いた衛星軌道の間隔）が1.7kmと長いものですが、ここ2週間以内にもっと精度の高い画像が公表できると思っています。タイ北部の洪水の場合も、JERS-1による過去の観測データの蓄積があったおかげで、それとの比較から洪水の範囲を推定することができています。
●校正作業に関しては、これまでの5か月で1万3000シーンを取得し、現在も進行中です。あと3か月もあっという間にすぎることでしょう。
●ぜひALOSのデータを使っていただき、感想をどんどんお寄せいただければと思います。

●「2003年打ち上げ！」というプロモーションビデオをずっと見ながらやきもきしていました。種子島には出向けず、大学でインターネット中継で打ち上げを見届けましたが、ちょうどそれが偶然にも国土地理院の方との会議の最中のことでした。
●ALOSデータに期待することは、この衛星ならではのユニークさを存分に生かしてほしいということです。2003年6月のエビアンサミットで提言された「GEOSS(=Global Earth Observation System of Systems=全地球観測システム)」は「健全な意志決定のために包括的かつ高品質の地球観測データを、長期間にわたって提供する、複数の観測システムからなるシステム」を目的としている。実現のためにはデータの共有と統合が鍵になります。
●XMLという情報と情報構造の記述形式は、数式やベクトルデータ、デジタルTVプログラムなどさまざまな分野で利用が広がっている。タグの定義なども可能な、非常に柔軟性の高い形式なので、これに沿うかたちで標準化が進むのは必然。ただ標準化は「縛り」を増やすということにもつながります。（インターネットでアクセスできる世界地名辞書“GEOnet Names Server”を例示しながら）世界各地の集落レベルの地名まで網羅し、表記揺れもカバーしている。こういうサイトやサービスも参考になるでしょう。
●（建設CALSなどを例にひきながら）地理情報と土地利用情報、施設情報などと地理情報の統合が重要です。安くて良いものが提供されると次第にそこに統合されていく、というのが期待したいシナリオです。防災に地理情報をどう生かすか。たとえば大雨で堤防が決壊すると、水がどうあふれたかを知るだけでは十分でない。その土地の人口や年齢別の分布、あるいは具体的に「誰が」住んでいるのかを洗い出し、どういうルートで救出に向かえばいいかまで洗い出すものができないかと思います。
●今後のデータ作成戦略についてだが、「集中と分散」はこの分野でも当てはまる。どんな地図でも「ピタリと重なる」ことが重要なので、軌道・座標情報はある機関が集約して行う必要がある。その地図にどんな情報を載せていくかは、さまざまな機関や個人が担い、地図の利用が豊かなものになっていきます。
●分散型の好例としてDCP(Degree of Confluence Project)をご紹介したい。東経137度・北緯36度といった経緯度が整数値となる地点に出向き、その場所の写真を撮ってサイト上に登録するもの（潜水艦で出向き、北極点まで登録されている）。非常に興味深いもので、いろいろな展開や統合が期待できるものです。

●私が最初にALOSデータを受け取って、何にどう驚いたかを今日はお伝えしたいと思います。
●そもそも森林リモートセンシングは林種判読、林道のトレース、病害虫発生の状況判別、違法伐採、森林火災の発見・把握などに有用です。ALOSのAVNIR-2に関してはマルチスペクトル（可視〜赤外をワイドレンジで）の観測に、PRISMに関してはDEM（デジタル標高モデル）について期待している。PALSARについては森林バイオマスの把握に今後の期待が高まっています。
●まず、解像度に驚きました。（AVNIR-2+PRISMによる高解像度カラーの）パンシャープン画像で宮崎県にある九州大学演習林の一帯を見てみたが、林道まで詳細にとらえられており、過去のLANDSAT画像と比較することで、その間の伐採地の抽出もできました。
●ALOS利用協議会でも言ってるように、衛星データの利用促進にGISの存在は大きい。まずはGISの背景図として使ってもらえるようなプロダクトが出てくれば良いと思う。例えば、社団法人日本森林技術協会のForest Wide Imageは森林域に特化した色調補正を施した衛星画像地図である。
●なお、日本の森林はほとんどが山間の傾斜地にあります。オルソプロダクト（斜め上空から見たデータを、真上から見たデータとして使えるよう、標高データに基づいて修正したもの）が利用拡大の鍵を握ることになります。山間地であっても、ピクセルtoピクセルの重ねあわせに耐える高品質のオルソ化画像が最初から提供されれば、背景図としての利用から広がっていくでしょう。年1回程度の更新があればなお安心です。

●日本の食料輸入率は60%。世界の農業監視は「自分たちの胃袋」のためにも必要なのです。
●2006年5月4日のALOSデータをもらったが、この日は実は「特異日」。兼業の多い日本の農家が、ゴールデンウィーク中の休日にあわせいっせいに田植えを行う。じいちゃんばあちゃんが面倒を見る田んぼに、町に出て暮らす息子や娘たちが帰ってきて田植えを手伝うわけで、しかも全国的に晴れていました。
●北海道から東北を南下する形でALOSのPALSARとAVNIR-2はデータを取得しています。北海道では１区画が大きいのが特徴的です。休耕し小麦などを植えている区画はAVNIR-2のカラー合成画像で赤く映っているが、まだ水を入れている田は少ない様子。これが、岩手、仙台、福島と南下していくにつれ湛水田の比率が増えてきます。
●PALSARのデータでも湛水田がはっきり判別できます。水面ではレーダーの電波を入射と反対方向にほぼ全反射するので、暗く映るからです。より広い範囲を観測する有効な手段である。
●メラピ火山の防災目的での観測データからも、周辺の農地の事情がよく分かります。災害監視の小判ザメ的な農業モニタリングも手かもしれません。
●ALOSのデータを見て、あらためてぜひ早い時期に後継衛星／センサの計画を動かしてほしいと強く感じました。これは研究の継続、ひいては日本が世界に冠たる「作物統計技術」の強みを生かしていけるかどうかに関わる問題です。実はこの技術プレゼンスは下降気味であり、それだけになおさら日本の衛星データとセットで、その技術を世界に広めていきたいと思っております。

●当社は岩手大学発のベンチャー企業です。私はコンピュータがコアメモリーの時代から30年、リモートセンシングに関わってきました。この技術を地元の生活に役立てたいという思いでおります。
●リモセン技術をどう生かせるか、JAXAより調査を受託し、北東北3県（青森、秋田、岩手）の自治体の54部署65課題、250人にヒアリングを行いました。
●たとえば、産業廃棄物の不法投棄の問題に行政の担当者は頭を悩ませています。「毎年ヘリコプターを出して調査するが、捜し切れない」と。ALOS搭載センサの解像度なら、わずかダンプ数台分のゴミの投棄でも、見つけることはできるはずで、期待を寄せられています。
●行政の担当者が日常業務の一環としてALOSデータのような高精度の衛星画像を利用するというのが望ましい姿です。そこでもし間違った判断をしたら、大批判にさらされる。そういう懸念を受け止められるだけの精度と信頼性が重要だろうと思います。
●さらに、画像データと日常業務を結びつける「インタプリター」的人材の育成、逼迫する財政の中でどう価値を認めてもらうか、データの継続性はどうなのか……。課題はさまざまあるが、現場での利用と知見の蓄積でシステムの進化が促されるというシナリオに期待している。

●GoogleEarthについてはあらためて説明の必要はなかろうと思いますが、前身は2001年創立の米ベンチャー"Keyhole"という会社が作ったKeyholeVer1.0というソフトウェア（サービス）です。日本ではシリコンスタジオという会社が総販売代理店となっており提供していました。サーバーにユーザーの画像データを投入し、イントラネットの中で利用するものでした。そして昨年5月にGoogleが同社を買収、Google Earthとして無償配布を開始し、世の中に大きなインパクトを与えました。当社は昨年秋にシリコンスタジオ100％出資の子会社として設立されました。
●つい先頃、Google EarthのVer.4.0がアナウンスされており、日本語対応、透過型のナビゲーションパネルがフィーチャーされております。
●KML（Keyhole Markup Language)を使いますと、お手元のさまざまな画像をGoogleEarthに載せる（半透明化し重ねて表示させる）ことができます。ご自身のお仕事や研究に必要なALOSのデータをこれで記述し、Google Earthに載せて使っていただきたいと思います。
●たとえば九州・阿蘇山の画像が先日公開されました。こうしたものを重ねることもできますし、水位監視のための定点カメラを地図上にポイントすることもできます。あるいは人口分布のデータを地図に重ね柱状グラフとして表示させることも可能です。東京23区の人口データで、人口区分別の65歳以上を表示させてみたところ東京の北西部で突出している部分が見てとれるでしょうか。これは高島平団地でした。
●GoogleEarthはさまざまな情報を展開するベースマップとしてひじょうに有効なものであることがお分かりいただけたのではないでしょうか。
●無償ソフトであるGoogle Earth Freeは個人利用のみを想定したもので、商用利用の際はGoogle Earth Proというライセンスをお買い求めいただきたい。ホームページからクレジットカードによるドル支払いか、円でお支払いになりたい場合は弊社にご連絡ください。

●当センターのメインプロジェクトは、各種衛星データを使って地下資源の探査における有望箇所を抽出したり、資源探査に関わる環境モニタリング（環境影響評価）などです。経済産業省で開発したASTERというセンサーを利用していますが、今回ALOSのPALSARが利用できることになり、たいへん喜ばしく思っています。本日はPALSARのデータ利用のために行ってきた、いわばリハーサルの成果をお見せしたいと思います。
●たとえば「熱帯雨林地域での地質解析」に、非常に期待が持てます。一例として天然ガス産地であるインドネシアのスラウェシ島の画像をお見せしますが、このような地域ではいつもこうしたひつじ雲のような雲がかっていて、可視・近赤外のセンサーではなかなか観測が難しいという実情があります。そういうときに雲があっても観測可能なPALSARはたいへんありがたいわけです。実際の地質判読図との比較で、非常に整合性が高いことが分かりました。
●「多偏波データによる地質解析」では、航空機搭載レーダーを利用してリハーサルをやってみましたところ、光学センサーでは見いだせない地層の褶曲や断層の構造を、偏波データから見いだすことができました（中国・トルファン堆積盆地）
●海底油田のある地域では、オイルスリックという海底から浮かび上がった油の筋が見受けられます。ただそれがタンカーから流れ出したものであるかもしれません。そういうものを抽出し、海底油田探査の助けにするためには、なかなか経験も必要です。
●このほか環境監視でいえば、焼き畑や洪水（時系列比較）、土地利用分類（多偏波データ）、地盤沈下量把握（差分干渉）などのアプリケーションが考えられます。
●インドネシア・ジャワ島のメラピ火山の観測で、4月29日と6月14日のPALSARデータを比較、さらに検証用にASTERの熱画像と重ね合わせてみたところ「溶岩流」が抽出できました。今後面白い利用法が生まれるのではないかと思っております。