EOS-4 dual-polarised and Hybrid polarimetric data utilization for field crops and plantation monitoring

湿潤で雲に覆われたインドのモンスーン期において、宇宙から作物の成長を観察することは、長らく運任せのゲームでした。可視光を利用して写真を撮る光学衛星は、生育期を象徴するような厚い霧や霞、あるいは絶え間ない雨によって、しばしば視界を遮られてしまいます。空が灰色に染まるとき、上空からの眺めは消失し、農家や科学者は自分たちの畑の状態を知る術を失ってしまいます。これを解決するために、研究者たちは異なる種類の「目」、すなわちレーダーへと目を向けました。光を必要とするカメラとは異なり、レーダーは目に見えないマイクロ波のパルスを放出し、それが地面で跳ね返って衛星に戻ってくることで、雲や暗闇を通り抜けて地表を見通すことができます。この技術は植物の物理的構造や、植物が保持する水分に対して特に敏感であり、天候が最悪の状態にある時でも農業を追跡するための信頼できるツールとなります。長年、科学者たちはこれらのレーダー信号を用いて米などの作物をマッピングしてきましたが、最近登場した新しい衛星は、より鮮明で多用途な地球の観察方法を提供し、これまで隠されていた植物の成長に関する詳細を明らかにすることを約束しています。

インドのリモートセンシングおよび宇宙科学研究所の研究チームは、高度なレーダー計器を搭載するように設計された衛星、EOS-4の打ち上げとともに、この新しい能力を最近テストしました。彼らの目的は、この新しいデータが単にどのような作物が育っているかを特定するだけでなく、種が蒔かれた瞬間から最終的な収穫に至るまでの、畑の「日々の営み」を追跡できるかどうかを確認することでした。さらに、茶園の複雑な数年周期のサイクルまでも監視できることを目指しました。研究は、二つの非常に異なる景観に焦点を当てました。一つは、農家が米やトウモロコシ（パールミレット）を栽培している平坦で半乾燥したアグラの平原、もう一つは、霧深い丘陵地帯のパランプールの茶園です。チームは、地域全体をカバーする広域スキャンと、特定の畑の超高解像度スナップショットを組み合わせることで、作物が成長し、成熟し、収穫されるにつれて、レーダー信号がどのように変化するかをマッピングしました。

アグラの畑では、研究者たちはモンスーンの時期を通じて米とパールミレットを観察しました。多くの場合、冠水した水田に植えられる米は、独特のシグネチャー（特徴的な反応）を示します。最初に田んぼが冠水し、若い苗が移植されたばかりのとき、滑らかな水面が鏡のように作用して信号を衛星から遠ざけてしまうため、レーディ信号は非常に弱くなります。米が成長して背が高くなり、葉が空を満たし始めると、信号はより強く、力強く跳ね返ってくるようになります。チームは、これらの経時的な変化を見ることで、米の植え付けが早かったのか、適期だったのか、あるいは遅かったのかを判別できることを見出しました。これにより、地区全体の収穫スケジュールに関する明確な図を描くことができました。乾燥した条件下で繁栄するたくましい穀物であるパールミレットは、異なるパターンを示しました。植物が裸の土壌から密で背の高い茎へと成長するにつれ、レーディ信号は着実に増加し、作物が最も充実した時にピークに達しました。研究者たちは、レーダーが植物からどのように跳ね返るかに基づいた特定の指数（計算式）を用いて、この成長を追跡しました。彼らは、作物が青々と茂むにつれてこの指数が上昇し、植物が乾燥して収穫され、切り株や束になった茎だけが残ると再び低下することを発見しました。これにより、いつ作物が刈り取りに適した状態になり、いつ畑が空になったのかを正確に特定することができました。

植物をより詳細に理解するために、チームは個々の畑を驚異的な明瞭さで捉えることができる、衛星の高解像度モードも使用しました。彼らは地上から物理的なサンプルを採取して植物の重量と高さを測定し、それらの数値とレーダーデータを比較しました。その結果、新しいレーダー信号は、作物が非常に密集している場合でも、生きた植物物質（バイオマス）の量や葉面積に対して非常に敏感であることが分かりました。レーディ信号を異なる種類の「跳ね返り」に分解することで、収穫後の滑らかな地表、信号が地面に当たってから垂直な茎に当たる「ダブルバウンス（二重反射）」、そして厚い葉のキャノピー（天蓋）の中を信号が散乱する「ボリュームバウンス（体積散乱）」の違いを判別することができたのです。このレベルの詳細さにより、彼らは単に作物がそこにあることを見るだけでなく、そこにどれだけの量があり、どれほど健康的であるかを、現場に足を踏み入れることなく推定することができました。

研究はまた、年間の穀物とは大きく異なる挙動を示す作物である、パランプールの茶園にも注目しました。茶は多年生植物であり、毎年成長し、その価値は最も若い葉や芽を摘むタイミングに依存します。研究者たちは、茶の木が剪定された瞬間や、葉が収穫された瞬間をレーダーが検知できることを発見しました。茶の木が剪定されると、レーダーは植物の構造の変化を捉え、新しい葉が成長するにつれて、信号は再び変化しました。彼らは、庭園内の日陰を作る樹木が一定の信号を作り出す一方で、茶の木自体は、収穫されているか、あるいは冬の休眠期にあるかに応じて、明確な変化を示すことを観察しました。データは、適切な摘み取りと剪定がレーディの戻り値に特有のパターンを作り出すことを明らかにし、伝統的な観察がほぼ不可能なモンスーンの豪雨時においても、これらの経済的段階のモニタリングを可能にしました。

これらの知見は、天候によって視界が遮られやすい地域において、この新しい衛星システムが強力な管理ツールであることを示唆しています。それは、異なる種類の作物を区別し、成長段階を精密に追跡し、物理的な状態を推定する能力を証明しました。雲や霧を通り抜ける能力があるということは、農家や計画立案者が、推測ではなくリアルタイムのデータに基づいて意思決定を行えることを意味します。今回の研究は米、ミレット、茶に焦点を当てたものですが、ここで開発された手法は、レーダーが多種多様な作物やプランテーションを監視し、天候に関わらず食料供給に対して継続的かつ信頼できる「目」を提供する未来へと向かっています。