土壌水分モニタリングに関する文献レビュー

1. 土壌水分モニタリング技術の分類

土壌水分モニタリング技術は、モニタリングの規模と原理に応じて、地上点測定技術、近接センシング技術、リモートセンシングモニタリング技術の3つに分類できます。 3 つのテクノロジーにはそれぞれ独自の焦点があり、ローカルな点の測定から地球規模のモニタリングまで、アプリケーションのニーズの全範囲をカバーします。

(1) 地上点計測技術

地上点測定技術は、直接接触土壌センサー測定を中心としており、連続または固定点の土壌水分データ収集を実現でき、土壌水分モニタリングの基本手段です。これには主に、抵抗プローブ、タイムドメイン反射率測定法 (TDR)、静電容量センサー、中性子プローブなどのタイプが含まれます。センサーが異なれば、精度、コスト、適用可能なシナリオも大きく異なります。

(2)近接センシング技術

近接センシング技術は、主に現場または流域規模で適用されます。非侵襲的な手段を通じて土壌水分の空間分布特性を取得し、地上での点測定の局所的な制限を補います。一般的な技術としては、電磁誘導（EMI）、地中レーダー（GPR）、宇宙線中性子探査（CRNP）などが挙げられます。中でもCRNP技術は、広域にわたる地域平均土壌水分の非侵襲測定を実現でき、地上の点計測と衛星リモートセンシングをつなぐ重要な架け橋となっています。

(3) リモートセンシング監視技術

リモートセンシング技術は、衛星や航空機などのプラットフォームを介して大規模（地域から地球規模）の土壌水分の動的なモニタリングを実現します。リモートセンシング帯域に応じて、光学リモートセンシング、熱赤外線リモートセンシング、マイクロ波リモートセンシングに分類できます。中でも、マイクロ波リモートセンシングは、気象条件に対する感度が低く、植生や表土に浸透する能力があるため、大規模土壌水分モニタリングの主流の技術となっています。さらに、アクティブ マイクロ波リモート センシング (合成開口レーダー、SAR など) とパッシブ マイクロ波リモート センシング (放射計など) に分類できます。

2. 主要監視技術の原理と性能比較

(1) 地上点計測センサの性能比較

センサーの種類	利点	短所	該当するシナリオ	精度指数
抵抗プローブ	1. データロガーと組み合わせて連続測定が可能。 2. 最低価格; 3. 低消費電力	1. 精度が悪く、校正値は土壌の種類と塩分によって異なります。 2. センサーは劣化しやすい	水分含有量の変化を判断するだけでよく、精度の要件が低いシナリオ	精度が低い
TDR プローブ	1. 連続測定が可能。 2. 土壌固有のキャリブレーション後の高精度 (2 ～ 3%)。 3. 塩分に影響されません（信号が消えるまで）。 4. 高い学術的認知度	1. 静電容量センサーよりも操作が複雑です。 2. 設置には溝を掘る必要があり、時間がかかります。 3. 高塩分環境では無効です。 4. 消費電力が大きい（大型の充電式電池が必要）	高精度な測定が必要な関連システムを備えた研究室	高精度 (2-3%)
静電容量センサー	1. 連続測定が可能。 2. 一部のタイプでは取り付けが簡単です。 3. 校正後の高精度 (2-3%); 4. 低消費電力（小型電池で十分）。 5. 低価格で多点測定が可能	1. 高塩分環境では精度が低下します (飽和抽出物の電気伝導率 > 8 dS/m)。 2. 低品質ブランドの業績不振	多点測定、シンプルなシステム展開とメンテナンス、低消費電力が必要なシナリオ	高精度 (2-3%)
中性子プローブ	1. 測定量が大きい。 2. 塩分に弱い。 3. 学術的認知度が高い（成熟した技術）。 4. 土壌センサーの接触問題の影響を受けない	1. 高価である。 2. 操作には放射線認証が必要です。 3. 非常に時間がかかります。 4. 連続測定ができない	高塩分濃度または膨張収縮粘土質土壌の測定を必要とする既存の機器と認証を使用するシナリオ	低精度 (フィールド校正後に改善)
CRNP (宇宙線中性子探査機)	1. 非常に広い測定範囲（直径800mの影響量）。 2. 自動測定; 3. 衛星データの地上検証に適しています（大規模な変動を平滑化します）。 4. 土壌センサーの接触問題の影響を受けない	1. 最高価格; 2. 測定量の定義が不明確で、土壌水分によって変化します。 3. 植生などの交絡要因によって精度が制限される	大規模な平均水分値と衛星データの地上検証が必要なシナリオ	RMSE ≈ 0.032 cm3/cm3 (校正後)

センサーの種類	利点	短所	該当するシナリオ	精度指数
抵抗プローブ	1. データロガーと組み合わせて連続測定が可能。 2. 最低価格; 3. 低消費電力	1. 精度が悪く、校正値は土壌の種類と塩分によって異なります。 2. センサーは劣化しやすい	水分含有量の変化を判断するだけでよく、精度の要件が低いシナリオ	精度が低い
TDR プローブ	1. 連続測定が可能。 2. 土壌固有のキャリブレーション後の高精度 (2 ～ 3%)。 3. 塩分に影響されません（信号が消えるまで）。 4. 高い学術的認知度	1. 静電容量センサーよりも操作が複雑です。 2. 設置には溝を掘る必要があり、時間がかかります。 3. 高塩分環境では無効です。 4. 消費電力が大きい（大型の充電式電池が必要）	高精度な測定が必要な関連システムを備えた研究室	高精度 (2-3%)
静電容量センサー	1. 連続測定が可能。 2. 一部のタイプでは取り付けが簡単です。 3. 校正後の高精度 (2-3%); 4. 低消費電力（小型電池で十分）。 5. 低価格で多点測定が可能	1. 高塩分環境では精度が低下します (飽和抽出物の電気伝導率 > 8 dS/m)。 2. 低品質ブランドの業績不振	多点測定、シンプルなシステム展開とメンテナンス、低消費電力が必要なシナリオ	高精度 (2-3%)
中性子プローブ	1. 測定量が大きい。 2. 塩分に弱い。 3. 学術的認知度が高い（成熟した技術）。 4. 土壌センサーの接触問題の影響を受けない	1. 高価である。 2. 操作には放射線認証が必要です。 3. 非常に時間がかかります。 4. 連続測定ができない	高塩分濃度または膨張収縮粘土質土壌の測定を必要とする既存の機器と認証を使用するシナリオ	低精度 (フィールド校正後に改善)
CRNP (宇宙線中性子探査機)	1. 非常に広い測定範囲（直径800mの影響量）。 2. 自動測定; 3. 衛星データの地上検証に適しています（大規模な変動を平滑化します）。 4. 土壌センサーの接触問題の影響を受けない	1. 最高価格; 2. 測定量の定義が不明確で、土壌水分によって変化します。 3. 植生などの交絡要因によって精度が制限される	大規模な平均水分値と衛星データの地上検証が必要なシナリオ	RMSE ≈ 0.032 cm3/cm3 (校正後)

(2) リモートセンシング監視技術の基本原理と性能

リモートセンシング監視技術は、さまざまな帯域の電磁放射に対する土壌の反射、放射、または散乱特性を検出することにより土壌水分を取得します。測定深度、空間分解能、およびさまざまな帯域におけるテクノロジーの適用可能なシナリオは大きく異なります。

• 光学式および熱式赤外線リモートセンシング：光学式リモートセンシング（可視光、近赤外線、短波赤外線）は、土壌の色の変化（湿った土壌はより暗くなります）を通じて、非常に薄い表層（≤1mm）の土壌水分を取得します。熱赤外線リモートセンシングは、表面土壌温度の変化を監視することにより、間接的に水分状態を反映します。どちらも天候や植生の影響を受けやすく、測定深度が浅いです。

• マイクロ波リモートセンシング: 土壌の体積誘電率 (水の誘電率は約 80 で、土壌固形物や空気の誘電率よりもはるかに高い) を測定することによって水分を回収します。これは、アクティブ (レーダーが信号を送信してエコーを測定する) タイプとパッシブ (自然のマイクロ波放射を測定する) タイプに分けられます。マイクロ波帯域の中でも、L バンドと P バンドは植生を透過する能力が高く、地表近くおよび根域の土壌水分の監視に適しています。 C バンドは、裸地または植生のまばらな地域に適しています。

主流のマイクロ波リモートセンシング衛星ミッションの性能比較

衛星ミッション	センサーの種類	バンド	空間解像度	再訪期間	主な利点	精度指数
SMOS (土壌水分および海洋塩分衛星)	パッシブマイクロ波放射計	Lバンド	25 km (EASE-2 グリッド)	3日間	土壌水分の監視に特化した初の衛星ミッションで、植生の光学的深さ (VOD) を取得可能	中央値 R2=0.75、RMSE=0.023 m3/m3
SMAP (土壌水分アクティブ・パッシブ衛星)	アクティブレーダー + パッシブ放射計 (レーダー故障)	Lバンド	36km（標準）、9km（強化）	2～3日	現在最も正確な地球規模の土壌水分製品であり、根域 (0 ～ 100cm) の水分データを提供できます。	ubRMSE=0.035-0.038 cm3/cm3 (表層); 0.026-0.03 cm3/cm3 (ルートゾーン)
センチネル-1	アクティブ合成開口レーダー (SAR)	Cバンド	10～20メートル	6日間	高い空間解像度、SMAP データと融合して 3km 解像度のプロダクトを生成可能	RMSE<0.046 cm3/cm3
ESA CCI (気候変動イニシアチブ)	アクティブ + パッシブマイクロ波融合	マルチバンド	複数の解像度	データソースに依存する	1978 年以来、長期継続的な地球規模の土壌水分データを提供します	中程度の包括的な精度、長期的な気候変動研究に適しています

3. 土壌水分モニタリングの精度に影響を与える主な要因

文献 3 のメタ分析結果に基づくと、土壌水分モニタリングの精度はセンサーの種類、モデル化方法、環境条件などのさまざまな要因に影響されます。主要な影響要因は次のとおりです。

(1) センサーと技術構成

• センサーの種類: アクティブおよびパッシブのマイクロ波センサーの精度は、単独で使用した場合は同程度 (両方とも中央値 R²=0.7) ですが、組み合わせて使用​​した場合の研究はほとんどありません。現在の証拠は、融合精度が大幅に改善されていないことを示しており (中央値 R²=0.59)、さらなる研究と最適化が必要です。

• 偏波モード: アクティブマイクロ波センサーの中で、VV+VH 二重偏波の組み合わせが最も高い精度を持ち (中央値 R²=0.76、RMSE=0.035 m³/m³)、次に HH 偏波が続き、VH 偏波が最も精度が低くなります。

• 深さの測定: マイクロ波リモートセンシングは主に表層 (0 ～ 5cm) の土壌水分の監視に適しています。深層 (>20cm) の水分は、機械学習モデルを通じて間接的に取得する必要があります。現時点では、深層モニタリングの精度についてはデータサンプル数が少なく、結論はまだ明らかではありません。

(2) モデリングとデータ処理方法

データを監視する反転モデリング方法は、精度に大きく影響します。

• 機械学習モデル (特にニューラル ネットワーク) は最高の精度を持ち、中央値 R²=0.73 および RMSE=0.035 m³/m³ です。中でも、LSTM ネットワークは時間依存性を捉えることができるため、最も高い精度 (中央値 R²=0.86) を持ちます。

• 半経験的モデル (水雲モデル (WCM)、τ-ω モデルなど) が広く使用されていますが、その精度は機械学習の精度 (中央値 R2=0.71、RMSE=0.042 m3/m3) よりわずかに低くなります。

• 機械学習と半経験的モデルを組み合わせることで、精度をさらに向上させることができます (中央値 R²=0.79、RMSE=0.030 m³/m³)。

(3) 環境および表面状態

• 気候タイプ: 乾燥地域および半乾燥地域 (R² の中央値が高い) の監視精度は、湿潤地域および半湿潤地域の監視精度よりも優れています。湿潤な地域では植生が密集し、水分の変動が大きく、信号に干渉する可能性が高いためです。

• 土壌の質: 砂質ロームは最高の監視精度を持っています (中央値 R²=0.75)。パッシブ センサーは粘土ロームと粘土でより優れたパフォーマンスを発揮し、アクティブ センサーは砂質ロームとロームでより優れたパフォーマンスを発揮します。

• 土地被覆: 農地 (小麦、トウモロコシ、大豆など) が主な研究シナリオです。植生の密度はマイクロ波信号の透過に影響を及ぼし、それによって精度に影響しますが、季節ごとの監視精度の差は大きくなく、マイクロ波技術の安定性を反映しています。

4. 土壌水分モニタリングのためのアプリケーションシステムとデータリソース

(1) モノのインターネット(IoT)とデータ管理システム

文献 1 で提案されている ZENTRA システムは、土壌水分モニタリングのための典型的な IoT ソリューションです。センサー、データロガー、クラウドプラットフォーム（ZENTRA Cloud）を統合し、簡素化されたインストール、リモートデータダウンロード、リアルタイム障害早期警告、マルチサイトデータ融合を実現します。研究者の作業負担を大幅に軽減し、データ管理の効率を向上させることができます。

(2) 世界的および地域的な監視ネットワーク

• COSMOS Network: CRNP 技術に基づく世界規模の土壌水分観測ネットワーク。現在、世界中に約 194 の常設ステーションがあり、米国、ドイツ、オーストラリア、英国などの地域をカバーしています。地上ベースの点測定と衛星リモートセンシングの間の空間スケールのギャップを埋めることができます。

• 国際土壌水分ネットワーク (ISMN): さまざまな測定技術をカバーする世界中の複数の観測所からの現場の土壌水分データを統合し、リモート センシング データ検証のための重要な基本データ リソースです。

• TERENO ネットワーク: ドイツの陸上環境観測所ネットワーク。流域規模の土壌水分動態モニタリングのための 20 の CRNP 観測点が含まれます。

(3) データプロダクトと共有プラットフォーム

• SMOS データ: 表層土壌水分、VOD、根域土壌水分、その他の製品を含む、ESA 公式 Web サイトおよび CATDS プラットフォームから入手できます。

• SMAP データ: 米国国立雪氷データセンター (NSIDC) によってリリースされ、最高精度の表面および根域の土壌水分製品が含まれます。

• ESA CCI データ: 1978 年以降の長期の地球規模の土壌水分データ (アクティブ、パッシブ、融合の 3 種類の製品) を提供します。このデータは、ESA Soil Moisture CCI 公式 Web サイトから入手できます。

5. 研究の結論と今後の方向性

3 つの文献は一貫して、土壌水分モニタリング技術が地上の点測定から地球規模のリモートセンシングまで本格的なシステムを形成していることを示しています。中でもマイクロ波リモートセンシングは大規模モニタリングの中核技術であり、機械学習モデルにより反転精度が大幅に向上しました。現在の技術の主な課題には、アクティブおよびパッシブマイクロ波センサーの融合の精度の最適化、深層土壌水分モニタリング方法の検証、複雑な植生および湿潤地域におけるモニタリング精度の向上が含まれます。将来の研究は、データ同化方法をさらに改善し、リモートセンシングデータと地上観測の組み合わせを強化し、農業灌漑管理、干ばつと洪水の早期警報、気候変動研究などの分野での土壌水分データの徹底的な応用を促進しながら、これらの方向に焦点を当てる必要があります。