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宮城県三陸海岸周辺における人工衛星リモートセンシング技術を用いた樹種分類

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Academic year: 2021

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宮城県三陸海岸周辺における人工衛星リモートセン

シング技術を用いた樹種分類

著者

成澤 朋紀

雑誌名

農業経済研究報告

52

ページ

46-46

発行年

2021-02-28

URL

http://hdl.handle.net/10097/00131587

(2)

宮城県三陸海岸周辺における

人工衛星リモートセンシング技術を用いた樹種分類

成澤朋紀(資源環境経済学講座・フィールド社会技術学分野) 【目的】 本研究では、リモートセンシングデータを用いた画像分類により、対象地域におい て潜在植生である常緑広葉樹のタブノキと、管理不足による拡大が懸念されるタケの 分布を推定した。 【方法】 研究対象地は宮城県三陸海岸周辺の森林とした。2020 年 6 月 4 日、9 月 22 日、10 月 6 日に現地調査を実施し、対象地域の現状の調査とトレーニングデータおよび検証デ ータ収集を行った。リモートセンシング画像の解析は、中分解能衛星である Sentinel-2 衛星の Sentinel-20Sentinel-20 年 Sentinel-2 月 1Sentinel-2 日、4 月 14 日、5 月 Sentinel-29 日、8 月 Sentinel-20 日、10 月 31 日のデータを 用いて画像分類を行った。分類手法は、SVM(サポートベクターマシーン)とランダム ツリーを用いた。 【分析結果】 現地調査により、対象地域では、タブノキ林が海岸部に多く存在すること、タケの 管理が不十分であり、他樹種の森林への拡大の懸念があることなどが分かった。 Sentinel-2 衛星データによる画像分類を行った結果、2 月と 4 月の画像を使い、 SVM を用いた時が最も精度が高く、全体精度は 89.8%、Kappa 係数は 0.87 であった。 この時、常緑広葉樹のユーザー精度は 91.5%、プロデューサー精度 75.0%であり、タ ケのユーザー精度は 91.0%、プロデューサー精度は 81.0%であった。 一時期のみのデータによる分類を行った結果、4 月の画像を使い、SVM を用いた時 が最も精度が高く、全体精度は 89.8%、Kappa 係数は 0.87 であった。この時、常緑広 葉樹のユーザー精度は 88.6%、プロデューサー精度 70.0%であり、タケのユーザー精 度は 88.9%、プロデューサー精度は 80.0%であった。複数時期の画像を用いた場合と 比較して、一時期のみ場合は常緑広葉樹とタケのユーザー精度およびプロデューサー 精度は若干劣る結果となった。しかし、全体精度および Kappa 係数は同じ値となり、 一時期のみの画像を用いた場合でも、有効な結果を得られる可能性が示唆された。 基本の 4 バンド(青・緑・赤・近赤外)にレッドエッジ・近赤外狭帯域・中間赤外 バンドのいずれか一つを追加して分類を行った結果、中間赤外バンドを用いた時が最 も精度が高くなり、中間赤外バンドの重要性が示唆された。 【結論】 Sentinel-2 衛星画像を用いた分類では、2 月と 4 月の画像を使い、SVM を用いた時に 全体精度 89.8%で分類することができた。また、一時期のみのデータを用いた場合でも、 全体精度 89.8%で分類することができた。さらに、タブノキやタケの抽出において、中 間赤外バンドの重要性が示唆された。 本研究では、対象地域におけるタブノキとタケの分布のマッピングを行った。本研 究で作成された分類画像は、タブノキの保全とタケの管理において有用となることが 期待される。 46

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