GCOM-C/SGLIのページ

1. 今月のピックアップ画像
2. Global Land Cover
3. SGLIアラート
4. 画像集
5. SGLI daily images
6. GCOM-C/SGLIの基本情報
7. 便利なツール集

1. 今月のピックアップ画像

※本ページのデータ作成に使用した原初データは、宇宙航空研究開発機構より提供を受けました。

北海道胆振東部地震[2018年9月6日]後の植生回復の様子



2023年5月5日：霧ヶ峰高原の林野火災前後の様子



2023年4月11日、12日：Kamchatka半島の火山噴火前後の様子

＜噴火前の画像＞

＜噴火後の画像：4月11日（噴火した約12時間後）と 4月12日（噴火した約36時間後）＞

：なぜ噴煙の所だけTI02の値が高いか？ --- SO2の影響らしい。

2023年4月から5月にかけての東日本の展葉の様子([R:G:B]=[VN08:VN05:VN03])







2020年〜2023年の4月から5月にかけての東南アジアLST(LSTによる10-days MVC)





2023年2月27日：東日本

2022年4月：アメリカNewMexico州アルバカーキ近郊の森林火災

2023年3月29日：アラビア半島の灌漑農業

2023年5月3日：西ヨーロッパ

2. Global land Cover

A) Land Cover map --- SGLIデータを使って作成した年毎の土地被覆マップです。

B) Land Cover change map --- 土地被覆変化マップです。森林火災も変化箇所に含まれています。過去年と比較して変化した箇所を赤・黒・白色で強調表示しています。
backgroundはその年のSGLI土地被覆マップです。

※本ページのデータ作成に使用した原初データは、宇宙航空研究開発機構より提供を受けました。

1) タイル[Tvvhh=T0529(aroud Japan)]

Global land Cover [2019年〜2021年]


[2019年]  [2020年]    [2021年]   [2021年土地被覆変化]

2) 他のタイル

T0428(North part of Japan)
T0528(a part of Japan)
T1012(aroud Bolivia and Brazil)
T0508(West part of USA)
T0418(a part of Western Europe)
(未)T0509(South part of USA)
(未)T0912(a part of South America)
(未)T0913(a part of South America)
(未)T1013(a part of South America)
(未)T0410(West part of USA)
(未)T0420(a part of Eastern Europe)
(未)T0725(a part of India)
T0728(a part of Southeast Asia)
(未)T0820(a part of Africa)

3. SGLIアラート

A) NDVI月間アラート --- 過去年同月と比較して変化した箇所をアラートしています。ある月に森林火災が発生して植生回復が遅れている場合等はその期間アラートし続けます。
青：植生密度増加タイプの変化箇所。
赤：植生密度減少タイプの変化箇所。
backgroundは当該月のNDVIです。

B) NDVI年間アラート --- 1年分の月間アラートをまとめたものです。変化によるアラートが続いている場合はアラートが始まった月を表示しています。
backgroundは2020年SGLI土地被覆図です。

C) LST月間アラート（月間値） --- 過去年同月と比較したanomaly箇所をアラートしています。
1.過去年同月の平均値・SD（年ごと）の平均値と比較して閾値を超えた箇所をアラート。(LSTmonth-LSTavr5個のmean)/LSTsd5個のmean＞閾値。
※最小値とSDは、気象条件や日向か日陰かなどによる較差が大きい。アノマリーを出せるのはLSTが異常に＋になったケース。
2.過去年同月の平均値（年ごと）の平均値・SDと比較して閾値を超えた箇所をアラート。(LSTmonth-LSTavr5個のmean)/LSTavr5個のsd＞閾値。
3.過去年同月の最大値（年ごと）の平均値・SDと比較して閾値を超えた箇所をアラート。(LSTmonth-LSTmax5個のmean)/LSTmax5個のsd＞閾値。

D) LST_NRTアラート(瞬間値) --- 過去年同月と比較したanomaly箇所をアラートしています。
1.過去年同月（打ち上げ以降すべて）の最大値（maxと5th_max）・最小値（minと5th_min）と比較して最大・最小となった箇所をアラート。
2.過去年同月の平均値・SD（年ごと）の平均値と比較して閾値を超えた箇所をアラート。(LSTday-LSTavr5個のmean)/LSTsd5個のmean＞閾値。
※最小値とSDは、気象条件や日向か日陰かなどによる較差が大きい。アノマリーを出せるのはLSTが異常に＋になったケース。
3.過去年同月の平均値（年ごと）の平均値・SDと比較して閾値を超えた箇所をアラート。(LSTday-LSTavr5個のmean)/LSTavr5個のsd＞閾値。
4.過去年同月の最大値（年ごと）の平均値・SDと比較して閾値を超えた箇所をアラート。(LSTday-LSTmax5個のmean)/LSTmax5個のsd＞閾値。

※本ページのデータ作成に使用した原初データは、宇宙航空研究開発機構より提供を受けました。

1) タイル[Tvvhh=T1012(aroud Bolivia and Brazil)]

NDVI年間アラート [2021年1月〜2023年2月]


[2021年1月〜2022年2月] [2022年1月〜2023年2月]

NDVI月間アラート

青：植生密度増加タイプの変化箇所。
赤：植生密度減少タイプの変化箇所。

月間アラート [2021年1月〜12月]

月間アラート [2022年1月〜12月]

月間アラート [2023年1月〜12月]

ピクセルベース詳細画像
2021年
2022年
2023年

2) 他のタイル

T1012(aroud Bolivia and Brazil)
T0912(a part of South America)
T0913(a part of South America)
T1013(a part of South America)
T0410(West part of USA)
T0509(South part of USA)
T0418(a part of Western Europe)
T0420(a part of Eastern Europe)
T0725(a part of India)
T0728(a part of Southeast Asia)
T0820(a part of Africa)

4. 画像集

※本ページのデータ作成に使用した原初データは、宇宙航空研究開発機構より提供を受けました。

1) 2020年5月20日：

2) 2020年10月21日：

3a) 2021年12月22日：

3b) 2022年01月10日：

4) 2022年1月7日：

5) 2022年3月：

6) 2022年3月5日：

★ 土地被覆の見え方：

5. SGLI daily images

※本ページのデータ作成に使用した原初データは、宇宙航空研究開発機構より提供を受けました。

A) Daily global NDVI images

解像度は約4km（0.0333333333 degrees=1.6′）に落として作成しています。

2023年12月 2023年12月1日

B) Daily RGB images around Japan

解像度は約250m（0.00208333333333 degrees=7.5′′）で作成しています。

2023年12月 2023年12月1日

2018年4月
2018年5月
2018年6月
2018年7月
2018年8月
2018年9月
2018年10月
2018年11月
2018年12月
2019年1月
2019年2月
2019年3月
2019年4月
2019年5月
2019年6月
2019年7月
2019年8月
2019年9月
2019年10月
2019年11月
2019年12月
2020年1月
2020年2月
2020年3月
2020年4月
2020年5月
2020年6月
2020年7月
2020年8月
2020年9月
2020年10月
2020年11月
2020年12月
2021年1月
2021年2月
2021年3月
2021年4月
2021年5月
2021年6月
2021年7月
2021年8月
2021年9月
2021年10月
2021年11月
2021年12月
2022年1月
2022年2月
2022年3月
2022年4月
2022年5月
2022年6月
2022年7月
2022年8月
2022年9月
2022年10月
2022年11月
2022年12月
2023年1月
2023年2月
2023年3月
2023年4月
2023年5月
2023年6月
2023年7月
2023年8月
2023年9月
2023年10月
2023年11月
2023年12月
2024年1月
2024年2月
2024年3月
2024年4月
2024年5月
2024年6月
2024年7月
2024年8月
2024年9月
2024年10月
2024年11月
2024年12月
2025年1月
2025年2月
2025年3月
2025年4月
2025年5月
2025年6月
2025年7月
2025年8月
2025年9月
2025年10月
2025年11月
2025年12月

C) Monthly composited RGB images around Japan

解像度は約250m（0.00208333333333 degrees=7.5′′）で作成しています。
ex. 2023年1月20日の画像=2022年12月21日〜2023年1月20日のコンポジット画像

2022年1月〜12月 2022年8月31日

2018年
2019年
2020年
2021年
2022年
2023年
2024年
2025年

D) Monthly composited NDVI images

解像度は約4km（0.0333333333 degrees=1.6′）に落として作成しています。
ex. 2023年1月20日の画像=2022年12月21日〜2023年1月20日のコンポジット画像

2022年1月〜12月 2022年8月31日

2018年
2019年
2020年
2021年
2022年
2023年
2024年
2025年

6. GCOM-C/SGLIの基本情報

・ 2017年12月23日にH-ⅡAロケット37号機で打ち上げられた。
・ GCOM-Cは衛星の名前。
・ SGLIはセンサの名前。
・ 回帰日数は34日。極域は1日に何度も観測されるが、赤道付近は2.5日に1回くらい観測される。
・ VNR-NPは3鏡筒（11 channel）、VNR-PLは2鏡筒（2 channel）、IRSは走査式（6 channel）。
・ 解像度はだいたい250m。海域はだいたい1km。偏光鏡筒（VNR-PL）はだいたい1km。
・ 偏光鏡筒のチルト角は45°。つまり、地球の曲率を考えると衛星天頂角は52.0-60.0°くらいになる。
・ 偏光鏡筒は北半球では前方視、南半球では後方視。黄道付近でチルトが変わる。
・ VNR-NPとVNR-PLの観測時間のずれは大体2分くらい。
・ GCOM-C軌道（SGLIがどこを観測した or 観測するか）を知りたい場合は、https://suzaku.eorc.jaxa.jp/GCOM_C/orbit/orbit_map_j.html https://shikisai.jaxa.jp/obsplan/obsplan_j.html
・ 明日観測する場所と衛星幾何を簡単に知りたい場合は、34日前の画像を見れば分かる（ただし軌道修正する時があるので注意）。
・ 標準プロダクト（L2SG）が作成されるのは、観測から1日後くらい。
・ GCOM-Cの処理状況や制約事項を知りたい場合は、https://shikisai.jaxa.jp/faq/faqlist_j.html
・ 特定の期間において、熱赤外バンド（T01）の特定画素にノイズが発生したことに伴い、RSRFQではTI01を使う雲識別に異常が発生しているので注意。砂漠とかでcloudやpol_cloudが立っている。
・ RSRF:台風一過で快晴の日はshadowフラグが立っていたりするので注意。
・ RSRF:POLのrecoveryを知るには >>> QA_flagのLTOAK画素相当（16画素）の一つでもPOL_recoveryが立っていればrecoveryの情報が含まれている。
・ RSRFのKチャンネル生成法:4x4に同じ値を格納→画素毎に雲識別、大気補正、BRDF推定を行う→4x4平均してKチャンネルを出力
・ POLのチルト駆動が停止するとLTOAが作成されない時があるらしい。
・ Australiaの湖（Eyre, Gairdner, Torrensなど）、ChileのUyuni塩湖でwater_flagが立っているので注意（元にしている水域マップで水域としているため。変更するのは難しいらしい。）。陸域標準プロダクトは物理量を計算しない。陸域が水域になっていると大気補正時に雲等と間違える事があるのでRSRFQを使うときは注意。→MODISプロダクト等では物理量を計算している。主なLCマップではpermanent water以外はbareやfloddedとしている。

※ SGLIの解像度（赤道直下。合っているかどうかは保証しない。）。
・ VNR(NP): FOV中央
[along-track] resolution = 249.4m, resampling interval ≒ resolution
[cross-track] resolution = 249.4m, resampling interval ≒ resolution
・ VNR(NP): FOV端
[along-track] resolution = 314.9m, resampling interval ≒ 250m
[cross-track] resolution = 412.0m, resampling interval ≒ resolution
※along-track方向とcross-track方向でresolutionが異なる。along-track方向ではresampling領域が隣接画素で重なる。
・ IRS: FOV中央
[along-track] resolution = 249.4m, resampling interval ≒ resolution
[cross-track] resolution = 249.4m, resampling interval ≒ resolution
・ IRS: FOV端
[along-track] resolution = 340.3m, resampling interval ≒ 250m
[cross-track] resolution = 492.7m, resampling interval ≒ resolution
※mechanical scanning なのでVNR(NP)より観測幅をやや広くとっている。
・ VNR(PL): FOV中央
[along-track] resolution = 2496.7m, resampling interval ≒ 1000m
[cross-track] resolution = 1512.6m, resampling interval ≒ resolution
※along-track方向ではresampling領域が隣接画素で重なる。
・ VNR(PL): FOV端
[along-track] resolution = 2982.5m, resampling interval ≒ 1000m
[cross-track] resolution = 2195.7m, resampling interval ≒ 1765m
※along-track方向とcross-track方向でresolutionが異なる。along-track方向ではresampling領域が隣接画素で重なる。

※ SGLIデータをダウンロードする方法。
・ 例えば、2023/04/01-05/31のVGI_Q（T0901〜T0917のタイル）をDLしたい時は、次のようなシェルを書いて実行すれば明日の朝までにはDLできているはず（G-Portalへのユーザー登録や鍵交換はユーザーマニュアルに従ってあらかじめやっておく）。

※ Tile[VV,HH]内の画素[i,j]について緯度経度を計算する方法。
・ VV:南北方向のタイル番号（0始まり）、HH:東西方向のタイル番号（0始まり）
・ i:南北方向の画素番号（0始まり）、j:東西方向の画素番号（0始まり）
・ dims[0]:南北方向の画素数、dims[1]:東西方向の画素数（Qタイルの場合は4800、Kタイルの場合は1200）
・ ver_resolution:南北方向の解像度（Qタイルの場合は0.00208333333333、Kタイルの場合は0.00833333333333）
int i;/* i */
int j;/* j */
int iv;/* VV */
int ih;/* HH */
float lat;/* 緯度 */
float lon;/* 経度 */
hsize_t dims[2];
float ver_resolution;
int NP0, NPi;
float M_PI=3.14159...;/* 円周率 */
lat = 90.0 - ( iv * dims[0] + i + 0.5 ) * ver_resolution;
NP0 = 2.0 * ( 180.0 / ver_resolution + 0.00000001);
NPi = NP0 * cos( lat * M_PI / 180.0 ) + 0.00000001;
lon = 360.0 / NPi * ( j + ih * dims[1] - NP0 / 2.0 + 0.5 );

※ GCOM-C標準プロダクトのデータやタイル抜け等の問題

・ 2020/04/30 --- 南米北西部のタイル(T0710,0711,0810,0910,1010)の陸地に水域フラグが立っている。なので陸域標準プロダクトはエラー値。
・ 2023/09/30-,2022/04/13-05/21,2022/01/18-03/05他 --- 全タイル。TIRバンドの異常によるRSRFの雲識別異常（stripe状）。なので陸域標準プロダクトはstripe状のエラー値。
・ 2022/03 --- GC1SG1_20220301D01M_Tvvhh_L2SG_RVxxQ/RTxxQ/RSxxQ...のデータ入力不足による欠損多発：全タイル。
・ 2023/04/16 --- GC1SG1_20230416D01D_Tvvhh_L2SG_LTOAQ...と後続プロダクトの抜け：T0516,T0615,T0616,T0617,T0715,T0716。
・ 2023/04/26 --- GC1SG1_20230426D01D_Tvvhh_L2SG_LTOAQ...と後続プロダクトの抜け：T0117,0118,0216,0217,0317,0318。
・ 2023/04/26 --- GC1SG1_20230426D01D_Tvvhh_L2SG_LTOAQ...と後続プロダクトのデータ欠損（すべてエラー値）：T0218。
・ 2023/04/27 --- GC1SG1_20230427D01D_Tvvhh_L2SG_LTOAQ...と後続プロダクトの抜け：T0717,0718,0817,0817。
・ 2023/04/29 --- GC1SG1_20230429D01D_Tvvhh_L2SG_LTOAQ...と後続プロダクトの抜け：T0911。
・ 2023/05/26 --- GC1SG1_20230526D01D_Tvvhh_L2SG_LTOAQ...と後続プロダクトの抜け：アジア東部のタイル抜け。
・ 2023/09/16 --- GC1SG1_20230916D01D_Tvvhh_L2SG_RSRFQ...と後続プロダクト（Rs_VN11が異常値なので後続も異常値）：T0508。07/28以降のタイルに時々発生。
・ 2023/10/30 --- GC1SG1_20231030D01D_Tvvhh_L2SG_RSRFQ...と後続プロダクトのデータ異常：T1011。
・ 2023/11/22 --- GC1SG1_20231122D01D_Tvvhh_L2SG_RSRFQ...と後続プロダクト（Rs_VN11が異常値なので後続も異常値）：T0619。

7. 便利なツール集

A. [緯度/経度] を SGLIタイル画素[V, H, lin, col]に変換するツール(Excelファイル)。
V:南北方向のタイル番号（0始まり）、H:東西方向のタイル番号（0始まり）、lin:南北方向の画素番号（0始まり）、col:東西方向の画素番号（0始まり）
緯度:プラスが北緯でマイナスは南緯（単位は度）、経度:プラスが東経でマイナスは西経（単位は度）
1. 下のダウンロードリンクをクリックして変換ツールをダウンロードする。
変換ツールダウンロードリンク
2. [緯度/経度] を最近傍のSGLIタイル画素 [V, H, lin, col] に変換する
2.1 2行目の黄色枠内に緯度lat(in degrees)、3行目の黄色枠内に経度lon(in degrees)を入力する。
2.2 すると、入力した緯度/経度に対応するSGLIタイル画素[V, H, lin, col]が13〜16行目の青枠内に表示される。
3. SGLIタイル画素 [V, H, lin, col] を画素中心の [緯度/経度]に変換する
3.1 20〜23行目の黄色枠内にSGLIタイル画素 [V, H, lin, col] を入力する。
3.2 すると、入力したSGLIタイル画素 [V, H, lin, col]の画素中心に対応する[緯度/経度]が31〜32行目の青枠内に表示される。
※注意1: タイル画素は0 originです（各タイルの左上画素の[lin, col] = [0, 0]） 。
※注意2: この変換ツールはQタイル（250mタイル）用です。Kタイル（1kmタイル）で計算したい場合はnum. of pixelsを1200に変更して計算してください。
実行例） [V,H,lin,col]=[5,29,1865,1524]の画素中心に対応する[緯度,経度]=[36.1135degree,140.0953degree]。
実行例） [緯度,経度]=[35.4708degree,-102.0640degree]に対応する最近傍画素[V,H,lin,col]=[5,9,2174,3300]。

B. ある場所のSGLIプロダクトの値を抜き出すツール（Linux用）。
1. 下のダウンロードリンクをクリックしてツールをダウンロードする。
ツールダウンロードリンク
2. ダウンロードしたツール（zipファイル）を解凍する。
3. 値を抜き出したいSGLIプロダクトファイル名をinput_sample.txtに書き込む（1行に1ファイル名。）。
4. 解凍したフォルダ内で「./extract_value_v2.sh 22 input_sample.txt 924 926 1882 1884 NDVI ./output_sample.txt」のようにコマンドを打ち込む。
「22」は3.で書き込んだファイル名の数、
「924 926」は東西方向の画素番号、
「1882 1884」は南北方向の画素番号、
「NDVI」は抜き出したい物理量、
「./output_sample.txt」は出力するファイル名。
つまり上記の例では、3.で書き込んだファイル（22個）に対して東西方向924,925,926、南北方向1882,1883,1884の画素（全部で9個）のNDVI値がoutput_sample.txtというファイル名で出力される。
5. 「./output_sample.txt」が出力される(以下は出力例)。
1行目 Output: NDVI <---- 物理量名
2行目 (x_pixels, y_lines) = (924,1882) (925,1882) ... <---- 出力した画素番号
3行目 0: 16543 16436 ... <---- input_sample.txtの1行目のファイルの値（画素値の順番は2行目の画素番号の順番と同一）
...
2＋x行目 14: 65535 65535 ... <---- input_sample.txtのx行目のファイルの値（画素値の順番は2行目の画素番号の順番と同一）
最終行目 ??: Error_DN: 65535, Slope: 0.000100, Offset: -1.000000, Minimum_valid_DN: 0, Maximum_valid_DN: 20000 <---- 物理量のエラー値、slope、offset、最小値、最大値
※3行目以降で出力された値をxとすると、y=x✕slope＋offsetで画素値（x）を物理量（y）に変換できる。
実行例）[緯度,経度]=[36.1135degree,140.0953degree]に対応する場所の植生指数標準プロダクトの2023年8月1日から15日までのNDVI値を抜き出す。
1. [緯度,経度]=[36.1135degree,140.0953degree]に対応する最近傍SGLIタイル画素を計算する（[V,H,lin,col]=[5,29,1865,1524]と計算されるはず）。
2. ツールを解凍したフォルダに2023年8月1日から15日までのT0529タイルの植生指数標準プロダクトをコピーする。
3. 2023年8月1日から15日までの植生指数標準プロダクト名をinput_sample.txtに書き込む（1行に1ファイル名。）。
1行目: ./GC1SG1_20230801D01D_T0529_L2SG_VGI_Q_3000.h5
...
15行目: ./GC1SG1_20230815D01D_T0529_L2SG_VGI_Q_3000.h5
4. 解凍したフォルダ内で「./extract_value_v2.sh 15 input_sample.txt 1524 1524 1865 1865 NDVI ./output.txt」とコマンドを打ち込む。
5. output.txtが出力される。3行目から17行目に2023年8月1日から15日までのNDVI値が出力されている（値の順番はinput_sample.txtの順番と同一）。