HABITAT of RETICENT RIBBITTER by YAMAGUCHI Yuhei (山口侑平) - Tohoku University

《HABITAT of RETICENT RIBBITTER》

社会科学における衛星データ応用事例紹介 01

社会科学でどのように衛星データが応用されているのかを紹介するシリーズ，始めます．これは第一回です．不定期的に論文紹介する記事を書いていこうと思います．今回は，社会経済的地位（SES; Socioeconomic Status）と緑地へのアクセスに関する論文を雑多に紹介します．

［抑えておくべき用語］

NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）
NDVIはリモセン界隈で最も広く用いられている指標で，植生の活性度を表すものです．赤色光と近赤外線の画像を組み合わせることで算出することができます． NDVIは-1から1までの値を取ります． NDVIが大きいほど（1に近いほど）その地点のの植生密度が濃いこと・健康であることを意味します．
具体例として，東京のNDVI（2020年6月-8月の雲を除外した合成画像）をみてみましょう！　2020年3月-5月を春．2020年6月-8月を夏．2020年9月-11月．2019年12月-2020年2月を冬として，データを描画しました．衛星画像はSentinel-2のもので，雲を除外した合成画像です．
夏のNDVIは，他の季節よりも大きくなっていますね．一方で冬は他の季節よりも小さくなっています．夏は木がモサモサと茂り，冬は葉が散るので，そりゃそうなるでしょうね，といった感じかもしれませんね．

NDVIがどういうものかなんとなく分かれば，以降の文章がスッキリ読めると思います．

Klompmaker et al. (2023)

論文へのリンクはこちらです．使用している衛星は，

［概要］

自然環境変数（Natural Environment Measure）のひとつとして，NDVIを使用．
お金持ちの居住地は緑豊か！

［この論文のいいところ］

Park and Guldmann (2020)

論文へのリンクはこちらです．使用している衛星は，