リモートセンシングとGISを利用したインドネシア東カリマンタン森林火災の被害評価

概要

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1997年中旬から1998年初旬にかけて，インドネシア東カリマンタン州はエルニーニョ南方振動（ENSO）現象の影響とみられる異常乾燥に襲われ，それにより森林火災が多発した。火災による被害面積は東カリマンタン州全域で約52万haを超え，地上観測のみによる全体像の把握は不可能であった。本論は，衛星リモートセンシング技術を利用して森林火災の被害地域を面的に把握するとともに，地理情報システム（Geographic Information System: GIS）を利用して，現地の地理条件や人的要素を考え合わせた森林火災被害の総合的な評価を行うことを目的とした。研究対象地には，インドネシア東カリマンタン州のムラワルマン大学ブキットスハルト演習林（BSEF），ワイン川保護林（SWPF）およびその周辺地域（面積約24.1万ha）を選定した。BSEFとSWPFはどちらも保護林であるが，管理主体の違いにより，管理保全状況が全く異なった林である。研究対象地域は，上記の異常乾燥や森林火災により深刻な植生被害を受けている。解析に用いる衛星リモートセンシングデータとして，合計8時期のデータ（Landsat－5 TMデータ：1997/4/13・1997/8/3・1998/1/26・1998/2/11・1998/3/31，JERS－1 OPS VNIRデータ：1996/9/27・1997/8/1・1998/6/5）を使用した。これらのデータを取得順に並べることで，異常乾燥・森林火災による植生の変化状況を時系列的に定量解析することが可能となる。また，1：50,000地形図における情報（交通網や等高線など）のベクタ化や数値地形モデル化により，GIS解析に用いる各種レイヤを作成した。これにより，斜面傾斜モデル，稜線・水系モデル，生活行動圏バッファポリゴン，演習林・保護林ポリゴンといった地理情報レイヤを得た。さらに，TMデータを最尤法による土地被覆分類することで土地被覆区分図を作成し，これも地理情報レイヤとして採用した。衛星リモートセンシングデータを用いた解析として，NDVI差画像を用いて植生状況の変化抽出を行い，1996年9月～1998年6月における時系列的な植生変化図を作成した。森林火災の規模が最も大きかった1998年2月～3月には，研究対象地において26.8％の地域が植生減少したことが示された。また，森林火災後の1998年3～6月には，11.8％の地域で植生の回復過程が確認された。次に，衛星リモートセンシングデータから作成した植生変化抽出図をGIS上で地理情報レイヤと組み合わせるオーバーレイ手法を用いることにより，さまざまな地理条件が植生の被害状況に及ぼす影響を検証した。まず，土地被覆毎の植生変化箇所を抽出することにより，土地被覆区分と森林火災被害の関係を検証した。さらに各種の地理情報レイヤを植生変化抽出図に重ね合わせることで，地理条件や人的要因による森林火災被害の程度とその影響を総合的に把握・評価した。その結果，森林火災による植生変化状況は，その地域における植生の管理状況，人間の活動エリアからの距離，標高や地形条件などに大きく影響されることが示唆された。本論で得られた知見は，森林火災の危険度を示すハザードマップ作成の際に，火災要因の重み付けを行うための有効な情報となると考えられる。It is difficult to assess and get general view of large scale forest fire with ground survey alone. Satellite remote sensing technique which enables monitoring over a large area multitemporally, was employed to map the extent of the large scale forest fire occurred in East Kalimantan Province, Indonesia, between mid 1997 and early 1998. GIS technique was then used to assess the damage caused by the fire. According to the report of Indonesian Government, this fire damaged more than 520,000ha of forest in the Province. Southern part of Samarinda, the capital city of East Kalimantan Province, was selected as a study site. The study site covers 241,000ha, including Bukit Soeharto Education Forest (BSEF) and Sungai Wain Protection Forest (SWPF). Although BSEF and SWPF are both protection forests, they have different degree of protection level and different types of vegetation management. Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) differentiation analysis method was employed to map vegetation cover changes caused by the forest fire, using 5 scenes of Landsat TM data (acquired on 1997/4/13, 1997/8/3, 1998/1/26, 1998/2/11, and 1998/3/31) and 3 scenes of JERS-1 OPS VNIR data (acquired on 1996/9/27, 1997/8/1, and 1998/6/5). From this satellite remote sensing data analysis, 26.8% of land area in the study area showed vegetation decrease from February to March 1998, which probably caused by the forest fire, while 11.8% showed vegetation increase from March to June 1998 by regeneration of vegetation after the forest fire. A GIS database of this study area was newly constructed to find out the relationship between human activities and forest loss due to the fire using overlay method. The database comprises spatial data such as 1) slope model, 2) basin/ridge model, 3) buffer zones representing human activity area, 4) boundary of the BSEF and SWPF, and 5) land cover map of the study area before the forest fire obtained from RS data classification. By overlaying vegetation cover change layers with other GIS layers, it was possible to assess degree of the forest fire damage in relation to human impact and vegetation management condition. They suggest that the vegetation change of the study site caused by the forest fire have strong relation to the conditions of vegetation management, distance from human activity zones, and terrain condition. The results of this study will help forest fire hazard map to be more accurate.

著者

露木聡
東京大学大学院農学生命科学研究科

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