核心概念
センチネル2号データの表面反射率をより正確かつ比較可能な形で得るために、無指向性BRDF調整反射率への変換が不可欠である。本研究では、この変換を簡易的に行うためのPythonパッケージ「sen2nbar」を開発した。
摘要
本研究では、センチネル2号(S2)ミッションのレベル2A製品である表面反射率(SR)データの正確性と比較可能性を高めるために、無指向性BRDF調整反射率(NBAR)への変換手法を紹介している。
まず、BRDF効果による反射率の異方性と、観測角度や太陽角度の変動を補正するNBAR変換の重要性について説明している。次に、MODISのBRDFモデルを利用したc-factorメソッドによるNBAR計算の簡易的な手法を示している。
その上で、著者らが開発したPythonパッケージ「sen2nbar」について詳しく述べている。sen2nbarは、個別のS2画像やSTACから生成されたESDCに対して、単一の関数でNBAR変換を行うことができる。パッケージは複数のモジュールから構成され、効率的な処理を実現している。
具体的には、MODISのBRDFパラメータの管理、メタデータからの角度情報の抽出、BRDF計算、c-factorの算出、NBAR値の算出といった一連の処理を自動化している。これにより、S2データのNBAR変換が容易になり、時空間解析や機械学習への応用が促進されると期待される。
最後に、sen2nbarの適用例として、ハイニッヒ国立公園のESDCを用いた事例を示している。NBAR変換による反射率の変化を可視化し、各種植生指数への影響を確認している。これらの結果から、NBAR変換の重要性が明らかになっている。
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arxiv.org
Facilitating Advanced Sentinel-2 Analysis Through a Simplified Computation of Nadir BRDF Adjusted Reflectance
統計資料
表面反射率(SR)とNBAR値の差(Δρ)の最大値と最小値は以下の通りです:
B02(青): 最大0.0235、最小-0.0235
B03(緑): 最大0.0300、最小-0.0300
B04(赤): 最大0.0400、最小-0.0400
B05(赤縁1): 最大0.0510、最小-0.0510
B06(赤縁2): 最大0.0550、最小-0.0550
B07(赤縁3): 最大0.0580、最小-0.0580
B08(NIR): 最大0.0550、最小-0.0550
B11(SWIR1): 最大0.0400、最小-0.0400
B12(SWIR2): 最大0.0350、最小-0.0350
引述
なし
深入探究
NBAR変換の影響は植生指数の種類によって異なるが、その理由は何か
NBAR変換による植生指数の影響の違いは、各指数が異なる波長帯を利用していることに起因しています。例えば、NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）は近赤外と赤の波長帯を使用し、NIRv（Near-Infrared Reflectance of Vegetation）は近赤外のみを利用します。したがって、これらの指数は植生の状態を異なる観点から評価します。NBAR変換によって、これらの波長帯の反射率が調整されるため、各指数の計算結果に影響が及ぶことがあります。特に、kNDVI（Kernel NDVI）やIRECI（Inverted Red Edge Chlorophyll Index）など、複雑な計算式を持つ指数では、NBAR変換による影響が顕著に現れる可能性があります。
NBAR変換を行わずに機械学習モデルを構築した場合、どのような問題が生じる可能性があるか
NBAR変換を行わずに機械学習モデルを構築すると、観測データの不均一性やBRDF効果などが考慮されず、モデルの精度に影響を与える可能性があります。特に、Sentinel-2のデータは観測角度や太陽光の影響を受けやすいため、NBAR変換を行わないままデータを入力すると、モデルがこれらの要因を適切に補正できず、誤った予測結果を出力するリスクが高まります。そのため、正確な機械学習モデルを構築するためには、事前にNBAR変換を行うことが重要です。
NBAR変換の精度を向上させるためには、どのようなアプローチが考えられるか
NBAR変換の精度を向上させるためには、以下のアプローチが考えられます。
BRDFモデルの改良: BRDFモデルのパラメータやカーネルの精度を向上させることで、NBAR変換の精度を高めることができます。
波長帯の最適化: 植生指数の特性に合わせて、NBAR変換を行う際の波長帯を最適化することで、より正確な結果を得ることができます。
データの前処理: NBAR変換を行う前に、データの品質を向上させるための前処理を行うことで、変換後の精度を向上させることができます。
機械学習モデルの統合: NBAR変換を組み込んだ機械学習モデルを開発し、データの変換とモデルの学習を一貫して行うことで、精度を向上させることができます。
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