この記事では、地球生態系動態調査 (GEDI) プロジェクトの科学的概要と応用分野について説明します。生物多様性、バイオマスと変化、生態系モデリング、森林管理と炭素循環、地形と地表の変形、水資源、天気予報などが含まれます。
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1. 科学的概要
1、生物多様性
多層林冠のイラスト
GEDI は、地球上で最も多様な森林バイオームにおける生態系構造の詳細かつ体系的な測定を提供します。
生息地に関連する生態系の構造特性には、植生の高さ、被覆率、林冠材料の垂直分布が含まれます。これは、植物の多様性、撹乱、温度、降水量、地形などの環境勾配と、放牧、放牧、種子散布などの動物活動との間の相互作用の結果です。地球上でさまざまな生息地の構造要素がどのように変化するかについての私たちの理解は、まばらに分布したフィールドプロットと航空機および宇宙ベースの LIDAR からの限られたサンプリングから得られます。GEDI は、高密度の空間サンプリングを通じて重要なデータと知識のギャップを埋め、熱帯、亜熱帯、温帯の生態系における生息地の構造を定量化できるようにします。GEDI を使用すると、主要な森林生態系における樹冠の高さと構造の詳細な特性評価が可能になり、これらの特性が植物の多様性や動物の生息地の利用パターンにどのように関連するかがわかります。光学およびレーダー衛星システムとの融合により、生息地の構造、植生状態、群集の特徴を網羅する高解像度 3D マップがさらに提供されます。
2、バイオマスと変化
GEDI の主な科学的動機は、炭素貯蔵量と炭素フローのモニタリング、報告、検証に関連した空間解像度で、世界の森林における炭素貯蔵量の定量的で世界的に一貫した透明性のある評価を提供することです。
GEDI データは、世界中の温帯および熱帯林の垂直構造の代表的な測定値を提供します。これらの測定値は、各 GEDI フットプリント内の地上バイオマス密度 (AGBD) を定量化するために使用されました。GEDI フットプリントは直径約 25 m のほぼ円であり、植生の垂直プロファイルに関する情報が含まれています。統計モデルは、鉛直高さプロファイルを、現地の目録から推定された AGBD に地理的に関連付けます。これらのモデルは、各プロファイル測定点の位置での AGBD とそれに関連する不確実性を予測するために、2 年間のミッション期間にわたって取得された数十億の GEDI プロファイルに適用されました。これらのモデル予測は、GEDI レベル 4A 地上バイオマス データ製品として公開されています。世界的に一貫した測定とアルゴリズムは、世界中で不完全なサンプリングや異なるデータソースと方法論の使用による不確実性を克服するのに役立ちます。GEDI は、各フットプリントのバイオマス推定値、および 1 km グリッドの推定値と、それに関連する不確実性を提供します。
AGBD に対する土地利用の変化の影響は、Landsat および他の光学衛星画像との融合によって推定できます。Landsat を使用してマッピングされた植生除去障害は、GEDI によって作成された共局在化 AGBD 推定値と比較され、炭素排出の可能性が定量化されました。さらに、補完的なアプローチを使用して、撹乱後に植生が再成長するときの炭素隔離を推定しました。
3、生態系モデリング
森林の成長と変化のモデルにおける主要な変数とプロセスを示す挿入図。
気候パターンの変化や土地管理の決定に対する森林炭素の将来の反応を予測することは、GEDI が取り組む社会的関連性の高い重要な科学的問題です。
世界の森林は多くの重要な生態系サービスを提供し、大量の炭素貯蔵量を維持し、大気と大量の炭素フラックスを交換します。森林炭素モデリングは、主要な炭素貯蔵量と炭素フラックスの理解を深め、将来の動態を予測し、陸上生物圏における将来の炭素損失のリスクと将来の炭素獲得の機会を定量化するために使用されます。現在、これらのモデルには不確実性があり、森林の範囲と遷移状態に関するデータが不足しているため限界があります。局地的な森林ギャップ モデルにおける個々の樹木の特定の表現から、最新世代の地球規模の土地モデルに至るまで、さまざまなコンピューター モデルが植生の 3 次元構造を追跡し、主要なプロセスの理解を深めています。
GEDI の森林構造測定データは、強固な地球観測基盤に基づいて、以前に入手可能なデータと比較して、植生構造測定の量、精度、分解能において飛躍的な向上を達成しました。これにより、より詳細なモデルの初期化とテストが可能になり、最終的には陸上生態系の動態と炭素の予測が向上します。
2. 応用分野
1、アプリケーションの概要
GEDI の林冠と地表面の 3D 測定は、以下の図に示すように、いくつかの科学分野における主要な課題に対処します。
GEDI は、多くの科学的および社会的用途に貴重なデータを提供します。
GEDI は、水資源管理、天気予報、森林管理、地形学など、多くの分野での応用を推進しています。地表水、氷、植生、地表の正確な高さ測定は、嵐による洪水リスク、淡水の利用可能性、森林資源の推定を改善し、生物多様性保全の優先順位を特定するのに役立ちます。GEDI 標高データは、科学者、モデラー、資源管理者、政策立案者などによって、天然資源への理解を深め、その持続可能な利用を促進するために使用できます。
2、森林管理と炭素循環
GEDI は、火災の動態、炭素循環、生物多様性の理解、予測、管理に役立つ豊富な森林構造測定結果を提供します。
2.1 保護
GEDI データは、世界中の温帯および熱帯生態系における植生林冠の垂直構造の世界的に一貫した測定値を提供します。この情報は、特にアマゾン盆地、中央アフリカ、東南アジアなどの生物多様性ホットスポットにある種の豊富な湿潤森林において、絶滅危惧種の保護と管理に役立ちます。これらの地域には多数の種が生息しており、農業の拡大、伐採、採掘に伴う生息地の喪失によって脅かされています。
コロンビアのハキリアリ。
GEDI データは、絶滅危惧種の個体群を支えるための構造的複雑性をもたらす可能性のある手つかずの森林地域を特定するために使用されました。GEDI データは、残存する HCV の構造と品質、およびそれらが適切な生息地回廊にどの程度接続されているかを特徴づけることにより、これまでアクセスできなかった規模での保全計画を導きます。Landsat 時系列からの植生撹乱情報により、撹乱後の植生構造の回復を体系的に評価することも可能になり、二次林の潜在的な保全価値に関する情報が得られます。
ガボンの伐採トラック。
GEDI プロジェクトは、市民社会組織や自然保護団体と協力することで、主要な保護地域を対象にし、生物多様性に関する国際条約に森林の状況を報告する際のデータの利用を促進できます。現在進行中の具体的なアプリケーションには、地球観測グループ - 生物多様性観測ネットワーク (GEO BON) の活動をサポートするための GEDI の生息地構造情報の使用が含まれます。
2.2 生物多様性
植生の垂直方向の分布は、霊長類の群集が森林内の垂直方向の空間をどのように分割するか、一部のコウモリの種が樹冠の中や上部でどのように採餌するかなど、多くの動物の生息地の適性に影響を与える重要な要素です。森林伐採、森林劣化、撹乱は森林構造を変化させ、生物多様性に重大な影響を与える可能性があります。
現時点では、植生の垂直分布を特徴付けるための十分に詳細な高密度サンプリング観察がありません。GEDI は、主要な森林地域全体の森林構造の変化、気候勾配、撹乱強度を特徴付けるために必要な観察結果を提供し、これらの要因が生息地の質、動物の多様性、種の絶滅の危機にどのように影響するかのパターンについての理解を深めます。
GEDI 波形は、野外調査、自動音響調査、カメラ トラップ グリッドなどの野生生物の観察と同じ場所に設置すると、貴重な植生構造情報を提供します。そうでなければ、航空または地上ベースのスキャン システムを使用した大規模な現地調査や LIDAR 取得が必要になります。GEDI データと光学画像やレーダー画像を融合することで、毎年行われる数百もの生物多様性と生息地利用の研究に重要な垂直方向の側面が加わります。包括的な情報は、動物の移動データとテレメトリー研究データを組み合わせる場合に特に重要です。
動物の生息地の利用と行動は、ライダーから得られる植生構造情報と相関していました。米国北東部の森林樹冠の高さと垂直変動を使用して、新熱帯の渡り鳥であるノドグロムシクイの繁殖生息地を予測し、地図を作成しました。南アフリカのクルーガー国立公園では、ライダー植生マッピングとGPS遠隔測定データを組み合わせた結果、雄のライオンは密集した植生で獲物を待ち伏せする傾向があるのに対し、雌のライオンはより開けた生息地で協力して狩りをする傾向があることが明らかになった。
クロノドブルーウグイス。
2.3 生態系モデリング
生態系モデルを使用すると、生態系がどのように機能するかについての科学的理解を深め、生態系をどのように管理するかについての意思決定を行うことができます。動的植生モデルは、特定の場所の植生の成長に影響を与える要因を表します。森林を個々の木またはコホートとして表す植生モデルは、樹冠の高さ、樹冠の形状、葉面積指数、バイオマス、およびその他の植生特性に関する情報を使用して、不均質な景観における炭素フラックスなどの変数を予測する際のモデルの精度を向上させることができます。生態系モデルを使用すると、熱帯林の回復による気候緩和の利点を定量化したり、さまざまな森林伐採戦略の炭素動態を理解したり、火災頻度の変化が炭素貯蔵量に及ぼす影響を推定したりすることができます。しかし、環境や土地利用の勾配は短距離で大きく変化することが多く、その結果、距離に応じて森林構造が急速に変化します。これにより、モデルが空間スケールの影響を受けやすくなり、モデルエラーが発生します。樹冠の高さと構造は多くの植生モデルの重要な要素であるため、GEDI の数十億の密集した観察ポイントにより、これらのモデルの全体的な精度と空間的詳細が向上し、政策、計画、研究ツールとしての有用性が大幅に向上します。
森林の人口統計プロセスは、個人ベースの動的植生モデル (WWW.FORMIND.ORG) によって表されます。GEDI の森林構造の測定は、森林の将来に影響を与えるこれらのプロセスやその他のプロセスの表現を改善するために使用できます。以下に示すように、
2.4 火災シミュレーション
計画的火災であれ山火事であれ、景観における火災の挙動は、利用可能な燃料の量と分布 (水平方向と垂直方向) によって決まります。燃料は、構造、種類、水分などの植生の特性に関連しています。燃料が空間的にどのように構成されているかは、特定の火災の挙動に直接影響します。たとえば、地面と樹冠燃料との間に垂直の植生柱に大きな隙間がある場合、火災が樹冠に延焼する可能性は低い可能性があります。しかし、いわゆるはしご型燃料がある場合、他の有利な条件下でも火災がより容易にキャノピー内に広がり、その結果燃料柱が連続的に発生する可能性があります。
火災と植生構造の間には密接な相関関係があるため、消防コミュニティは、LIDAR を使用して景観内の燃料の空間パターンを特徴付けることに長い間関心を持ってきました。LiDAR は燃料積載に関連する植生構造を直接測定できるため、広範囲の燃料パラメータを推定するリモートセンシングに非常に適しています。これらの推定値は、地域規模の景観上の燃料負荷を説明するために、地域の燃料特性の直接観察を補完することができます。一部の燃料指標、特に天蓋の燃料部分の特性評価に関連する指標は、LiDAR データを使用して正常に導出されていますが、地表または地表付近の燃料特性評価はより困難であり、実用化するにはさらなる研究開発が必要です。
2 つの LIDAR 波形の形状は、樹冠柱を通る植生の垂直分布を示します。左側の波形は、地表から樹冠上部までの植生の存在を示しており、これははしご燃料を示している可能性があります。右側の波形は、地表と天蓋の燃料の間に隙間があるため、地表から天蓋に延焼する潜在的な危険性が低いことを示しています。以下に示すように、
GEDI を使用すると、土地管理者は、景観内での燃料取り扱いの有効性を評価し、火災リスクが高い可能性のある燃料積載量が多い地域を特定し、火災の感受性や回復力に対する生態系やその他の要因 (干ばつ、昆虫、病気など) の影響を監視し、他のデータ ソースとの連携を通じて構造と燃料生産のマップを生成できます。GEDI 植生構造サンプルにより、景観から地域スケールでの評価が可能になり、大規模な火災関連の植生と燃料の特性を一貫して特徴づけようとする米国国家火災イニシアチブ (LANDFIRE) などの国家レベルの地図作成の取り組みに情報を提供できます。これには通常、GEDI 波形のローカル スケールから対象のメトリクス (樹冠の高さや樹冠の被覆率など) を導出し、モデリングまたは外挿技術を使用して GEDI ポイントサンプル データから空間的に連続した積を生成することが含まれます。GEDI 観測から得られる詳細な構造データと空間連続スペクトル データ (Landsat など) を組み合わせることで、火災の意思決定管理をサポートする中解像度の植生構造および燃料データ レイヤーを生成できます。一部の指標 (樹冠の高さや樹冠の被覆率など) の導出アルゴリズムは基本的に成熟していますが、他の火災関連の指標 (樹冠の基部の高さや樹冠の体積密度など) についてはさらなる研究と従来の現場測定、航空 LIDAR または地上の LIDAR との比較が必要です。
データ ストリームは、管理者や政策立案者による原野火災関連の評価、監視、意思決定を支援する GEDI 由来の情報製品を生成するために使用されます。
3、地形と表面変形
コロンビア北部のシエラ ネバダ デ サンタ マルタ山（下の写真）では、
GEDI が数十億回の測地グレードのレーザー標高観測を提供し、密集した樹冠の下でも地表標高を測定しています。
宇宙ベースのレーザー高度計技術から得られる正確な地表反射データは、デジタル標高モデル (DEM) を改善し、地表標高の変化を測定するための貴重な観測データを提供します。これらのレーザー高度測定データは、正確で明確に定義された地上基準枠内で地理位置が特定されるため、他の地表標高データの校正データセットになります。ICESat レーザー高度計による地表高度観測は、立体写真測量とレーダー データから構築された地域および地球規模の DEM の誤差を検証および定量化するために広く使用されています。ICESat レーザー高度計からの地表高度観測は地上管制観測としても使用され、InSAR 由来の DEM のベースライン改良を大幅に改善し、複数の DEM ステッチングを制御しました。宇宙ベースのレーザー高度観測は、大規模な体系的な偏りや、植生による影響など、レーダー システムによって引き起こされる誤差を除去するために使用されます。GEDI によって得られた正確な地表高度観測は、フットプリント レベルで ICESat と比較して空間サンプリングが大幅に向上し、緯度 ± 51.6° 以内で ICESat および ICESat-2 と比較して空間軌道サンプリングが大幅に向上したことを示しています。GEDI の高密度軌道サンプリングと正確な地理位置情報は、地球規模および地域 DEM の検証と校正のため、また地表標高変化の参照データとして重要な地上基準点データセットを構成します。
4、水資源
ウプサラ氷河の崩壊でできた氷。
GEDI レーザー高度計の観測により、地表、沿岸水域、温帯氷河の前例のない測定が可能になります。
4.1 大陸表流水
大陸の地表水は水循環の主成分であり、人間が消費する水資源の源ですが、地球上の総水量の 1% 未満にすぎません。大陸表流水の監視は国、州、地方自治体にとって重要な問題であり、気候変動とそれが人々や生物多様性に及ぼす影響を理解するための水文学研究にとっても重要です。衛星高度計は長い間、大陸表流水の監視に貢献してきており、特に内海、湖、川、貯水池、湿地の水面標高観測を提供してきました。これらの標高観測は、湖と貯水池の体積変化、河川の水位と流量、河川の標高プロファイルと現場観測点の水準、湿地の水位など、いくつかの水文学的成果の生成に貢献します。GEDI によって収集された測地標高観測データは、地球規模の地表水モニタリングにとって重要なデータセットです。GEDI データセットは、水域を貫通することなく、レーザーで測定された大規模なフットプリントの水面標高のサブキロメートルの空間サンプリングを提供するという点でユニークです。マルチトラックの高解像度のトラック沿いサンプリングにより、GEDI データは河川流域の勾配を測定するのに特に役立ちます。
4.2 氷河、氷床、積雪
氷河、氷床、グリーンランドと南極の氷床は、世界の海面上昇の主な原因です。1992 年から 2010 年にかけて、グリーンランドと南極の氷床は世界の海面上昇の約 20% を占めました。つい最近の 2004 年から 2016 年まで、氷床は世界の海面上昇の約 35 パーセントを占めていました。しかし、今後 100 年間では、氷床を合わせたよりも山岳氷河と氷床の方が世界の海面上昇に大きく寄与し、氷の損失の約 60% が今後 100 年間で世界の海面上昇を 37 cm 上昇させる可能性があります。実際、現在世界の海面上昇に 2 番目に大きく寄与しているのはアラスカ湾の氷河であり、世界の海面上昇の約 7% を占めています。国際宇宙ステーションの軌道から極地の氷河を観察することはできませんが、GEDI は、アジアやパタゴニアの氷河や高山地域の氷床など、最も脆弱で深刻に劣化した亜極地の氷河を観察しています。パタゴニアの氷床は急速に体積を減らしており、現在の推定では、これらの氷床からの氷の損失は世界の海面上昇の2%に相当すると示唆されています。アジアの高山地域にある氷河は、亜寒帯地域で最大の凍った貯水池であり、何百万人もの人々にとって重要な水源です。気温の上昇によりこの地域では氷河が急速に消失しており、保守的な推定では今世紀末までに氷河の3分の1近くが消失するとみられている。GEDI のマルチビームによる大面積の表面標高観測は、亜極地氷河の現状と将来の変化を理解するための測定値を提供します。同様に、亜寒帯の雪は重要な水資源であり、GEDI の地表標高観測は雪の分布を検証し、地図を作成するのに役立ちます。
4.3 沿岸水域
海岸の地形は、海岸の変化プロセスを推進する重要なパラメーターであり、浸水や海面上昇、高潮、高潮の影響を定量化するために使用されます。地域的および局所的な海面上昇の影響を理解するには、海面との関係における地表の正確な地形測定が必要です。GEDI は、海洋と陸地の境界面における、設置面積の大きな表面標高の観測を多数提供します。GEDI は、遠隔地で植生の多い沿岸地域についてもこれらの観測を提供します。これらの高精度の地表標高観測は、海面と比較した海面の海岸デジタル標高モデル、海面上昇、高潮、高潮を研究するための局地的および地域的な洪水モデルを制御および改善し、ハリケーン危険地域を定量化するために使用できます。
NASAの2016年のAFRISARミッション中に撮影された、アフリカのガボン、ポンガラ国立公園のマングローブ。
5、天気予報
GEDI は、3D で樹冠構造と地面の標高を詳細に特徴付けることで、天気予報と気候モデリングを改善します。
森林の構造要素の水平および垂直分布と地形の影響により、樹冠表面にさまざまな空気力学的特性が与えられ、表面上の空気の流れ方が変化します。GEDI は、国立環境予測センター (NECP) や気象研究予報 (WRF) などの広く使用されている運用気象予測モデルや、世界気象機関 (WMO) で使用されているほとんどの気候モデルにおいて、地表の生物物理学的変数のより正確な推定値を提供します。これらの変数には、植生と地被の割合の計算に使用される樹冠ギャップ、表面粗さの推定に使用される樹冠の高さ、面放射線と蒸発散量の計算に使用される葉面積指数が含まれます。GEDI のデータ製品は、生物圏と大気の境界面における乱流の形成、熱とガスの交換、エアロゾルの分散についての理解をさらに深め、気象と気候の動態のより正確な予測を提供します。
下の図に示すように、樹冠の気象影響は、
