宇宙と気候変動研究最前線

Google Earth Engineを活用した衛星データによる気候変動研究：効率的なデータ処理と解析

Tags: Google Earth Engine, 衛星データ, 気候変動研究, リモートセンシング, データ解析, Python

はじめに

地球規模で進行する気候変動は、今日の科学研究において最も重要な課題の一つです。この研究において、宇宙からの地球観測データは、広範囲かつ長期的な視点からの現象把握を可能にする不可欠な情報源となっています。しかしながら、衛星データの利用には、膨大なデータ量の処理、多様なセンサーデータの統合、高度な解析手法の適用といった課題が伴います。特に若手研究者にとっては、これらの技術的な障壁が研究の推進を妨げる要因となることがあります。

近年、クラウドベースの地球空間データ分析プラットフォームであるGoogle Earth Engine (GEE) が注目されています。GEEは、テラバイト規模の衛星データアーカイブへのアクセスと、それらを処理するための強力な計算能力を提供します。本稿では、GEEが気候変動研究においてどのように役立つのか、その特徴と具体的な活用方法、そして解析の実践例について解説します。

Google Earth Engine (GEE) の概要と特徴

Google Earth Engineは、数十年にわたるペタバイト級の地球観測データをクラウド上に集約し、ユーザーが独自のアルゴリズムを記述してデータ解析を実行できるプラットフォームです。その主な特徴は以下の通りです。

GEEを用いた気候変動研究におけるメリット

GEEを活用することで、気候変動研究におけるデータ処理と解析の様々な課題を克服し、研究を効率的に進めることができます。

GEEによる気候変動関連パラメータの解析例

GEEは、気候変動によって引き起こされる様々な現象や影響をモニタリング・解析するために活用できます。

1. 植生変動のモニタリング

乾燥化、砂漠化、森林火災、植生回復などの現象は気候変動と密接に関連しています。植生指数（例: NDVI, EVI）の時系列解析は、これらの変動を捉えるための基本的な手法です。

GEEのデータカタログからLandsatやSentinel-2などの衛星画像コレクションを選択し、指定した期間・領域における植生指数の時系列データを抽出・解析できます。長期にわたるトレンド分析や、特定のイベント（干ばつなど）前後の変化を定量的に評価することが可能です。

2. 地表面温度（LST）の解析

都市のヒートアイランド現象や熱波の頻度・強度の変化は、気候変動の重要な影響の一つです。地表面温度（LST）データ（例: MODIS LST）を用いることで、これらの現象を空間的・時間的に把握できます。

GEEでは、MODIS LSTなどのデータセットを利用して、特定の都市域や地域の長期的な温度トレンド、季節変動、日中夜間の温度差などを解析できます。

3. 水域変動の追跡

湖沼面積の減少、河川流量の変化、沿岸域の浸食などは気候変動の影響を示唆します。Sentinel-1（SARデータ）やSentinel-2、Landsatなどの光学データを用いて水域を抽出・マッピングし、その経年変化を追跡することが可能です。

特にSARデータは、雲の影響を受けずに観測できるため、モンスーン地域など光学データが利用しにくい地域での水域モニタリングに有効です。GEEはSARデータの処理（フィルタリング、地形補正など）もサポートしています。

GEEを用いた解析の実践（Python APIの例）

GEEを用いた解析は、主にデータセットのフィルタリング、マッピング（空間処理）、リデューシング（統計計算）、そして結果の可視化という流れで行われます。ここでは、Python API (eeライブラリ) を用いた基本的なコードの概念を示します。

まず、earthengine-apiライブラリをインストールし、認証設定を行います。

pip install earthengine-api
earthengine authenticate

次に、Pythonスクリプト内でGEEを初期化し、データセットにアクセスします。

import ee
import ee.mapclient # マップ表示に使用（Jupyter Notebook環境など）

# GEEの初期化
try:
    ee.Initialize()
    print('Google Earth Engine has been initialized.')
except ee.EEException as e:
    print('Failed to initialize Google Earth Engine: {}'.format(e))

# 例: Landsat 8 Collection 2 Tier 1 サーフェスリフレクタンスデータセットにアクセス
landsat8 = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C02/T1_L2')

# 特定の領域と期間でデータをフィルタリング
# 例: 東京都心の一部領域 (適当なポリゴン座標)
roi = ee.Geometry.Polygon(
    [[[139.70, 35.65],
      [139.70, 35.75],
      [139.80, 35.75],
      [139.80, 35.65],
      [139.70, 35.65]]])

# 期間フィルタリング (例: 2020年1月1日から2020年12月31日)
filtered_collection = landsat8.filterBounds(roi).filterDate('2020-01-01', '2020-12-31')

# クラウドピクセルマスクを適用する関数 (データセット固有のバンドを使用)
# Landsat 8 Collection 2 Level 2 データの場合、'QA_PIXEL' バンドを使用
def mask_clouds(image):
    qa_pixel = image.select('QA_PIXEL')
    # Cloud (Bit 3) and Cloud Shadow (Bit 4) bits
    cloud_bit = 1 << 3
    cloud_shadow_bit = 1 << 4
    # Both flags should be zero, indicating clear conditions.
    mask = qa_pixel.bitwiseAnd(cloud_bit).eq(0).And(
           qa_pixel.bitwiseAnd(cloud_shadow_bit).eq(0))
    return image.updateMask(mask)

# フィルタリングされたコレクションにマスク関数を適用
masked_collection = filtered_collection.map(mask_clouds)

# NDVIを計算する関数
def add_ndvi(image):
    # Landsat 8 Collection 2 Level 2 は Band 5 (NIR) と Band 4 (Red)
    ndvi = image.normalizedDifference(['SR_B5', 'SR_B4']).rename('NDVI')
    return image.addBands(ndvi)

# コレクション内の各画像にNDVIバンドを追加
collection_with_ndvi = masked_collection.map(add_ndvi)

# 特定の期間のNDVIの平均画像を計算
# 例: 2020年夏の平均 (6月から8月)
summer_ndvi_2020 = collection_with_ndvi.filterDate('2020-06-01', '2020-08-31').select('NDVI').mean()

# 結果の取得やエクスポート
# GEEオブジェクトはクラウド上の計算指示であり、ローカルでの実データ取得にはcompute()やexport()を使用
# 例: 計算結果の統計値をプロット用に取得
# roi_ndvi_mean = summer_ndvi_2020.reduceRegion(
#     reducer=ee.Reducer.mean(),
#     geometry=roi,
#     scale=30 # 空間解像度 (メートル)
# ).get('NDVI')
# print('Average NDVI over ROI in Summer 2020:', roi_ndvi_mean.getInfo()) # getInfo()で実際の値を取得

# 結果の可視化 (Jupyter Notebookなどでee.mapclientを使用する場合)
# ee.mapclient.centerMap(139.75, 35.70, 11) # 地図の中心座標とズームレベル
# ee.mapclient.addToMap(summer_ndvi_2020, {'min': 0.0, 'max': 0.8, 'palette': ['red', 'yellow', 'green']}, 'Summer 2020 NDVI')

上記のコードはあくまで基本的な例であり、実際の研究ではさらに複雑な処理（時系列トレンド分析、異常検知、他のデータセットとの結合など）を記述することになります。GEEの豊富なAPIドキュメントやチュートリアルを参照することで、様々な解析手法を学ぶことができます。

最新トレンドと展望

GEEは常に進化しており、新しいデータセットの追加や機能の拡張が続けられています。近年では、GEE上で機械学習モデルを実行するための機能や、他のクラウドプラットフォーム（例: Google Cloud Platform）との連携が強化されています。

これらの最新トレンドを追うことは、自身の研究に新しい手法を取り入れ、学術分野の最前線に立つ上で非常に重要です。

まとめ

Google Earth Engineは、膨大な地球観測データへの容易なアクセスと強力なクラウド計算能力を提供することで、気候変動研究におけるデータ処理と解析のあり方を大きく変革しています。特に若手研究者にとっては、データ入手の困難さや計算資源の限界といった課題を乗り越え、大規模かつ長期的な視点からの研究を効率的に推進するための強力なツールとなります。

本稿で紹介した基本的な概念やPython APIの例を参考に、ぜひGEEの活用を検討してみてください。GEEの提供する豊富なデータと解析機能は、気候変動という複雑な現象の解明に向けて、あなたの研究に新たな可能性をもたらすでしょう。