うちゅうから、めで みえる ひかりだけで 地きゅうを うつすと、ゆきの ひろがりも、くもも、おなじ くらい まっしろに うつります。

NASAが しらべた アメリカ ちゅうせい ぶの ゆきの しゃしんでも、ゆきは くもと おなじ くらい あかるく、みわけるのが むずかしいと せつめいされて います［1］。

これは こまります。ゆきが どれだけ つもったかを しるには、くもに かくれた 地めんと、ゆきを、ちゃんと わけたいからです。

ただし、まったく みわけが つかない わけでは ありません。ゆきと くもは、めに みえない ひかりで みると、ちがう すがたに なります。

NASAの地球観測のページに、2001年1月にアメリカ中西部を撮った衛星画像が出ています。目に見える光（赤い光、波長0.66マイクロメートル）で撮ると、雪は雲と同じくらい明るく、雪と雲を見分けるのが難しいと説明されています［1］。

見分けたいのには理由があります。雪がどこにどれだけ積もっているかを知りたいとき、雲に隠れた場所を雪と取りちがえては、地図が成り立たないからです。

ここで役に立つのが、人の目には見えない光です。では、その光で見ると、雪と雲はどうちがって見えるのでしょうか。

可視光（MODISのバンド1、0.66μm）の画像では、積雪の反射率は雲と同程度に高く、両者の弁別が難しい。NASA Earth Observatoryは、2001年1月2日にTerra衛星のMODISが撮ったアメリカ中西部の画像で、このことを示している［1］。

積雪域の地図を作るには、雲に覆われた画素を雪と誤って数えないことが前提になる。雲の下は観測できないが、雲を雪と誤れば、積雪面積が実際より大きく出てしまうためだ。

では、可視光で区別できない二つを、別の波長なら分けられるのか。次の章でその答えを見る。

ひかりには、めに みえない なかまも います。その 1つが、「きんせきがい」という ひかりです。この ひかりの 中でも、ながさが 1.6マイクロメートルの ひかりを つかうと、ゆきと くもは はっきり ちがって みえます。

NASAの せつめいでは、ゆきは この ひかりを すいこんで、くもよりも ずっと くらく うつります。そのため、衛星えいせいの MODISという きかいは、ゆきと くもを とても うまく みわけられると かかれて います［1］。

アメリカの 海と 空を しらべる NOAAの ゆきを みはる ぶもんも、おなじ ことを いって います。1.6マイクロメートルでは、ゆきの 光を はねかえす ちからは とても ひくく、くもは たかい ままです［2］。

ゆきが なぜ この ひかりを すうのかは、こおりが この ひかりを すいこむ せいだと かんがえられて います。くわしい ところまでは、この きじでは あつかいません。

つまり、めで みると おなじ まっしろでも、めに みえない ひかりで みると、ゆきは くろっぽく、くもは しろっぽいままです。

光は、波長によって性質が変わります。目に見える光より少し波長の長い近赤外線のうち、波長1.6マイクロメートル（1マイクロメートルは100万分の1メートル）の光で見ると、雪と雲のちがいがはっきり出ます。

NASAは、雪がこの波長の太陽光を吸収するので、雲よりずっと暗く見えると説明しています。だから衛星のMODISは、雪と雲を非常にうまく区別できるのだそうです［1］。NOAAの積雪監視部門（NOHRSC）も、1.6マイクロメートルでは雪の反射率が非常に低く、雲の反射率は高いままだと述べています［2］。

雪の氷の粒が、この波長の光を吸い込みやすいためと考えられますが、資料に詳しい説明はないので、ここでは深入りしません。

ここまでが、この記事の問いの答えです。目で見ると同じ白でも、1.6マイクロメートルの光では雪は暗く、雲は明るいまま。この差を手がかりに、衛星は雪と雲を見分けています。

では、この「暗い」「明るい」の差を、コンピューターはどうやって自動で判定するのでしょうか。

近赤外域のうち1.6μm付近（短波長赤外）では、雪は太陽光をよく吸収して反射率が下がる。一方、雲の反射率は高いまま保たれる。NASAはこの性質のため、MODISは積雪と雲を非常にうまく弁別できると説明し［1］、NOHRSCも、NOAA-15のAVHRRに1.6μmのチャンネルがあり、雪は反射率が非常に低く雲は高いままだと述べる［2］。

ここで可視光とのちがいが出る。可視光では、雪も雲も反射率が高いので区別がつかない。1.6μmでは雪だけが落ちるので、同じ画素を二つの波長で比べると、雪は「可視で明るく、1.6μmで暗い」、雲は「どちらでも明るい」という別々の組み合わせになる。

雪がこの波長で暗くなる物理的な理由は、氷による光の吸収と考えられる。ここでは、雪がこの波長で雲より暗く写るという性質を土台にして話を進める。

題名の問いの要点はここまでで答えが出ている。次は、この「組み合わせ」を衛星がどう自動で判定しているかを見る。

コンピューターは、「くらい」「あかるい」を めで みて きめる わけでは ありません。ちがいを かずに して、きまりで はんだんします。

その かずが、NDSIと よばれる ゆきの しるしです。みどりの ひかりの あかるさから、1.6マイクロメートルの ひかりの あかるさを ひいて、ふたつを たした かずで わります［3］。

たとえば みどりの ひかりが 0.8、1.6マイクロメートルが 0.1の ゆきなら、NDSIは 0.7 ÷ 0.9で、およそ 0.78です。くもが 0.8と 0.6なら、0.2 ÷ 1.4で、およそ 0.14。ゆきの ほうが ずっと おおきい かずに なります。ただし これは わかりやすく した たとえの かずです。

MODISでは、このNDSIが 0.4いじょうなど、いくつかの きまりを みたした ところを ゆきと しています［4］。

NDSIは「正規化差分積雪指数」の略で、式は（緑の光の明るさ−短波長赤外の明るさ）÷（緑の光の明るさ＋短波長赤外の明るさ）です。MODISでは、緑はバンド4、短波長赤外はバンド6を使います［3］。

数字のイメージをつかむために、私がつくった例で計算してみます。緑が0.8、短波長赤外が0.1の雪なら、（0.8−0.1）÷（0.8＋0.1）で約0.78。緑が0.8、短波長赤外が0.6の雲なら、（0.8−0.6）÷（0.8＋0.6）で約0.14です。雪のほうが大きな値になります。実際の観測値ではなく、式の動きを見るための数字です。

EUMETrainの解説では、MODISの雪判定として、NDSIが0.4以上で、かつバンド2（センサーが測る光の種類の一つ）の反射率が11%を超えるピクセルを雪とする例が紹介されています。雲に覆われていない画素だけを対象にしており、バンド4の反射率が10%未満なら雪としない条件も付きます。ほかに輝度温度（衛星が測る温度の目安）が283K（Kはケルビンという温度の単位で、283Kはおよそ10℃）未満という条件もあり、これは判定条件の一部を紹介した例です［4］。

しきい値は、製品の版や衛星によって変わります。この0.4は一例として読んでください。

数字にできても、人間が画面で確かめるには、やはり色で見せたほうが分かりやすい場面があります。次の章では、気象庁のひまわりがその色の工夫をどう使っているかを見ます。

NDSI（Normalized Difference Snow Index）は、緑と短波長赤外の正規化差分で、（緑−SWIR）／（緑＋SWIR）と書く。MODISでは緑がバンド4、SWIRがバンド6である。式の出典はEsriの文書で、Riggs・Hall・Salomonson（1994）の考案とされる［3］。

ここでは、仮の値で式の動きを確かめる。雪（緑0.8、SWIR0.1）なら（0.8−0.1）／（0.8＋0.1）≒0.78、雲（緑0.8、SWIR0.6）なら（0.8−0.6）／（0.8＋0.6）≒0.14になる。実測値ではなく、式の向きを見るための数字である。

EUMETrainが紹介するMODISの判定では、NDSIが0.4以上でバンド2の反射率が11%を超えれば雪とし、バンド4の反射率が10%未満なら雪としない。対象は雲に覆われていない画素で、輝度温度が283K未満であることも条件に入る［4］。雪の判定は、NDSIの一つの数字だけでなく、反射率と温度の条件を重ねて行われている。

Hallらの2002年の論文は、全球・500m解像度のMODIS積雪製品が、雪と雲の大部分を分けられる点を改良として挙げ、雲マスクには別の製品MOD35を入力に使うと述べる［8］。しきい値は製品の版や用途で変わり、Sentinel-2の利用例では0.42や0.6などの値もあるので、0.4を普遍的な値とは読めない。

数値化すれば自動判定はできる。では、人間が画面を見て判断する場面で、この波長の差はどう使われているのか。

てんきの ニュースで つかう 日本の 衛星えいせい「ひまわり」は、めに みえない ひかりの ちがいを いろに かえて みせて います。

いくつかの ひかりの あかるさを、あか・みどり・あおに わりあてて、1まいの 画像がぞうに まぜあわせるのです。きしょうちょうは、これを「RGB画像がぞう」と よんで います［5］。

たとえば 「ナチュラルカラー」という 画像がぞうは、1.6マイクロメートルの ひかりを あか、0.86マイクロメートルを みどり、めに みえる 0.64マイクロメートルを あおに して います。くもの しゅるいや、ゆきや こおりを みわけるのに つかわれます。つかえるのは ひるまだけです［6］。

ひとつの ひかりでは おなじに みえる ものも、いくつかの ひかりを いろに わりあてると、ちがう いろに なって うかびます。

気象庁気象衛星センターのひまわり8・9号の画像には、「RGB合成画像」というものがあります。複数の波長で撮った画像の明るさを、それぞれ赤・緑・青に割り当てて、1枚のカラー画像にしたものです。ひとつの光では区別しにくいものを、色のちがいにして見せる工夫です［5］。

「Day Snow-Fog RGB」は、0.86マイクロメートル（バンド4）を赤、1.6マイクロメートル（バンド5）を緑、3.9マイクロメートルの太陽光の反射成分（バンド7）を青に割り当てます。日中の下層雲や霧と、雪や氷の地域の区別に使えるとされています。3.9マイクロメートルの反射成分を使うので、日中だけの利用です［5］。

「Natural color RGB」は、1.6マイクロメートル（バンド5）を赤、0.86マイクロメートル（バンド4）を緑、目に見える0.64マイクロメートル（バンド3）を青にしたものです。上層の氷の雲（積乱雲のかなとこなど）と、下層の水の雲や霧の区別、雪や氷、植物、黄砂、火山灰の見分けに使えるとされています。こちらも日中だけです［6］。

1.6マイクロメートルの光が、色の一つに入っているのがポイントです。雪と雲で差が出る光を、色のちがいとして目で読めるようにしているのです。なお、どの色が雪に見えるかは、気象庁のページに書かれていないので、ここでは触れません。

ただし、この方法にも限りがあります。次の章で、それでも起こるまちがいを見ます。

気象庁気象衛星センターは、ひまわり8・9号の複数バンドの画像を赤・緑・青に割り当てたRGB合成画像を提供している。単一の波長では同じに見えるものを、波長ごとの反射特性のちがいにもとづく色の差にするという考え方である［5］。

Day Snow-Fog RGBは、B04（0.86μm）を赤、B05（1.6μm）を緑、B07（3.9μm帯の太陽光反射成分）を青に割り当て、日中の下層雲・霧と雪氷域の判別に使う。3.9μmの太陽光反射成分を使うため、日中のみの利用になる［5］。

Natural color RGBは、B05（1.6μm）を赤、B04（0.86μm）を緑、B03（0.64μm、可視）を青とし、氷雲（上層雲・積乱雲のかなとこ）と水雲（下層雲・霧）の区別や、雪氷・植生・黄砂・火山灰の識別に使う。これも日中のみである［6］。

どちらのRGBも、1.6μmのバンドを三原色のいずれかに入れている。雪と雲で最も差が出る波長を色の成分にすることで、目で見て判別できるように設計されている。なお、気象庁のページには雪が具体的に何色に見えるかの記載はないので、本稿でも色名は示さない。

数値化も色の合成も、万能ではない。判別の限界を次の章で見る。

この やりかたでも、まちがいは なくなりません。MODISの ゆきの 地図で いちばん おおい まちがいは、ゆきと くもの みわけの むずかしさだと、せつめいされて います［4］。

また、1センチメートルより うすい ゆきは、みつけるのが にがてです。地上で たしかめると、ぜんたいでは 93%が あって いたと されて います。ただし この かずは、土地の すがたなどで かわります［4］。

ほかにも、ひかりでは なく 電波でんぱを つかう「SAR」という きかいが あります。太陽の ひかりや お天気に さゆうされずに、よるでも くもの 下でも みられます［7］。

ぬれた ゆきは、水の せいで はねかえる 電波が よわく なるので みつけやすいと されます［7］。ただし 山では、地けいで 画像がぞうが ゆがむ ことも あります。

EUMETrainの解説によると、MODISの積雪図で一番多い誤りは、雪と雲の判別の難しさから来ます。ごく薄い雪（1センチメートル未満）の検出も苦手です。地上のデータと照らした確認では、全体の精度は93%とされますが、土地の様子などで変わります［4］。

93%は高い数字ですが、残りの約7%には、何らかの食いちがいがふくまれます。その種類や割合は、条件によってちがいます。積雪の地図を読むときは、こうした誤りが混ざりうることを頭に入れておくと安心です。

別の方法として、合成開口レーダー（SAR）があります。太陽の光や天気に左右されずに観測でき、雪の広がりの地図づくりに使われてきました。濡れた雪は水分のため跳ね返る電波が弱まるので、見つけやすいとされます。山では地形の影響で画像がゆがみます［7］。

光で見る方法とレーダーで見る方法には、それぞれ得意と不得意があります。複数の観測を重ねて使うのは、そのためです。

EUMETrainの解説では、MODIS積雪図の誤りで最も多いのは雪と雲の判別問題である。ごく薄い雪（1cm未満）の検出も苦手で、地上観測との照合による全体精度は93%とされるが、土地被覆などで変わる［4］。

93%は条件で変わる全体の精度であり、残りの約7%は何らかの不一致にあたる。その種類や割合も条件で異なる。数字の条件（地表の種類や季節など）によって精度は変わるので、他の地域や製品にそのまま当てはめることはできない。

一方、合成開口レーダー（SAR）は、太陽光や天候に依存せず観測でき、積雪の被覆範囲の地図づくりに使われてきた。濡れた雪は水分による後方散乱の低下で検出しやすい。山地では地形による画像のゆがみが課題になる［7］。

光学センサーの弱点を、SARが部分的に補う関係にある。どちらか一方が完璧なのではなく、組み合わせで使われる。

きしょうちょうの きしょう衛星えいせいセンターの ウェブサイトには、ひまわりの いろいろな RGB画像がぞうが のっています。おうちの 人と いっしょに みて みましょう。

ふつうの しゃしんに ちかい 画像がぞうと、ナチュラルカラーなどの 画像がぞうを ならべて みると、くもの ところが ちがう いろに うかんで みえるかも しれません。

ひるまだけの 画像がぞうなので、よるは つかえません。ゆきの ふる 冬の 日と、そうでない 日で、くらべても おもしろいです。

気象庁気象衛星センターのウェブサイトには、ひまわりのRGB合成画像の解説と最新画像が公開されています。「Natural color RGB」と「Day Snow-Fog RGB」の解説ページには、使う波長の組み合わせが書かれています［5］［6］。

ふつうの白黒に近い画像と見くらべ、雲の種類や雪の広がりがどう見えるかを確かめてみてください。使えるのは日中だけです。

RGB画像の色の意味をもっと知りたいときは、気象庁気象衛星センターのRGB解説［5］［6］が日本語で読めます。使う波長の組み合わせと、色の見え方の対応が載っています。

本稿の根拠は、NASA Earth Observatoryの解説［1］、NOHRSCのAVHRR 3Aのページ［2］、EUMETrainのMODIS積雪判定の解説［4］、気象庁気象衛星センターのRGB解説［5］［6］である。

NDSIの式と0.4というしきい値は二次的な資料に基づくため、一次文献（Riggs et al., 1994 や Hall et al., 2002 の原文［8］）を読むと、前提条件が分かる。

一次論文で読んでみる価値のある問いは二つある。雪が1.6μmで暗くなる理由と、氷でできた雲と雪が混同されうるか、である。