氷見市森林施業効果モニタリングレポート

5-Year Forest Vigor Change

+15.2% NDVI

2021-2022 平均 0.401 → 2024-2025 平均 0.462
植生活力が向上、森林整備の効果が観測されている

1. 観測結果

5年累計 ΔCO₂

+41,566t-CO₂

NDVI→AGB 経験式

水資源涵養量変動

+0.3%

+362,707 m³/年相当

観測回数

71点

夏期ピーク 5 年

対象 AOI

12,398ha

氷見市朝日山系周辺

2. 年次 NDVI 推移

観測年	夏期 NDVI 平均	観測点数	前年比 ΔNDVI	前年比変化率

年次変動の大きさについて：単年比較では ±20〜40% の振れ幅があるが、これは気候年較差（猛暑・梅雨明け遅延等）の影響を含む。 2-3 年単位の移動平均で評価することで、施業や森林状態の真の変化を抽出できる。 本レポートでは「2021-2022 平均」vs「2024-2025 平均」で長期トレンドを計算。

3. 計算根拠

// NDVI → CO2 換算（経験式、Pettorelli et al. 系統） ΔAGB（t/ha） = ΔNDVI × 30 ΔC（t-C/ha） = ΔAGB × 0.5 ΔCO₂（t/ha） = ΔC × 3.67 ΔCO₂（AOI） = ΔCO₂/ha × forest_area_ha // NDVI → 水資源涵養換算（保守的） Δ水源涵養（%） = ΔNDVI × 5 (NDVI 0.1 上昇 ≈ 0.5% 涵養量上昇) Δ水源涵養（m³） = 涵養量(基準) × Δ% // 長期トレンド評価 NDVI_early = mean(2021, 2022) NDVI_late = mean(2024, 2025) ΔNDVI_long = NDVI_late − NDVI_early

4. クレジット制度 MRV との比較

MRV（Monitoring, Reporting, Verification）の低コスト代替： J-クレジット森林吸収プロジェクトの認証維持には、年間モニタリング・報告・第三者検証で数十万〜数百万円のコストがかかる。本手法は すべて公開データから自動算定 できるため、追加コストはほぼゼロ。クレジット創出者・購入企業・自治体が同じ数値を共有でき、データの一貫性も担保される。

5. Sentinel-1 SAR：全天候・全季節モニタリング

Sentinel-2 の NDVI は光学観測のため、雲・霧・夜間で観測できない。日本のように梅雨・台風シーズンに観測ギャップが生じる地域では、これが大きな弱点になる。そこで C-band SAR（合成開口レーダー）である Sentinel-1 を組み合わせる。

雲を貫通

6-12日

全天候・全季節で観測

VH 後方散乱

バイオマス指標

林冠構造・蓄積量に相関

伐採検知

即時可

皆伐は -6〜-10 dB 急落

Sentinel-1 SAR — VH Backscatter (Himi AOI)

    📡 SAR画像取得待ち（次回 fetch_sentinel1_himi.py 実行で表示）
  

裸地・水 (< -18 dB) 疎な植生 (-18 〜 -14) 中程度の森林 (-14 〜 -11) 密な森林 (> -11 dB)

VH 偏波（クロスポーラリゼーション）は林冠構造の散乱に強く反応するため、森林バイオマスの代理指標として有効。 Gamma0 で地形補正済み、Copernicus DEM 30m でオルソ補正済み。

NDVI × SAR のハイブリッド評価： NDVI（光学・植生活力）と VH 後方散乱（レーダー・バイオマス）を組み合わせることで、 (1) 葉の元気さと (2) 構造としての蓄積量を独立に推定できる。片方が天候で欠測しても、もう片方が補完するためモニタリングギャップが発生しない。

6. 誤差を構造的に圧縮する取り組み

本手法の改善ロードマップ：

NDVI → AGB 換算は経験式 → 林野庁 LiDAR 統合 で個別林分のバイオマス実測値に置換
気候年較差の影響 → 移動平均 + AMeDAS 気象補正 で純粋な植生変化を抽出
大規模伐採・自然攪乱 → Sentinel-1 SAR 統合で雲量・季節に依存しない検知（§5）
下層植生・若齢林の変化把握 → 多バンド衛星指数（NDMI, SAVI 等） を併用
Tier 2 → Tier 3 化 で不確実性を ±30% → ±10〜15% へ圧縮

7. 次のステップ

林班単位での時系列差分（静岡県 1,102 林班 → 各林班ごとに変化検知）
林野庁 LiDAR（栃木・兵庫・高知オープン化分）と組み合わせて Tier 3 化
自治体・森林組合がダッシュボードで自分の森の変化を見られる UI
AMeDAS 連携で気象変動の影響を補正
SAR 時系列の差分自動化（伐採アラート）

8. データソース

Sentinel-2 L2A（時系列 NDVI）— CDSE Sentinel Hub Statistical API
Sentinel-1 GRD（C-band SAR, VH 偏波）— CDSE Sentinel Hub Process API
林野庁簡易評価法 Ver.1.0（水資源涵養量の基準値）
IPCC AFOLU 2006（CO₂ 換算係数）
Pettorelli et al. 系統（NDVI → AGB 経験的換算）

※ 本レポートは公開衛星データに基づく第三者試算であり、J-クレジット制度・VCS等の公式認証データではありません。実際のクレジット創出・更新には、林野庁・制度事務局の方法論に準拠したモニタリング報告書が別途必要です。