2019 Fiscal Year Annual Research Report

Plant Community Classification in the Biodiversity Hotspot of Kushiro Wetland using Super Multispectral Images

Research Project

Project/Area Number	16H02991
Research Institution	The University of Tokyo
Principal Investigator	吉野邦彦東京大学, 大学院農学生命科学研究科(農学部), 教授 (60182804)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	露崎史朗北海道大学, 地球環境科学研究院, 教授 (10222142) 串田圭司日本大学, 生物資源科学部, 教授 (90291236)
Project Period (FY)	2016-04-01 – 2020-03-31
Keywords	高層湿原 / 生物多様性ホットスポット / 植物群落分類 / 衛星リモートセンシングデータ / ドローン空中写真
Outline of Annual Research Achievements	貴重な自然環境を保全するために、詳細な植生図を作成することが必要不可欠である。本研究は、生物多様性に富む釧路湿原の高層湿原（生物多様性ホットスポット）を対象にして， ①高層湿原のUAVカラー空中写真による複数年分の詳細植生図作成し経年変化を分析した。高々20haほどの赤沼周辺でも湿原植生の低層湿原から中間湿原へ、中間湿原から高層湿原への自然な遷移へと、逆に高層湿原から中間湿原へ、中間湿原から低層湿原への退行的な植生遷移が明確に観測された。 ②次に2000年撮影のIKONOS衛星画像と2010年撮影のWV2画像に変化検出アルゴリズムIRMADを適用して画像上の変化を検出した。これらの衛星画像と撮影年がほぼ同じ低高度空中写真（気球とUAV）による植生図上の変化とを比較したところ、衛星画像上の変化はUAV植生図の変化範囲と対応していることを確認した。 ③最後に③UAV植生図から得られる衛星画像データのピクセルの地上瞬時視野内の植物群落面積率から、逆ミクセル解析アルゴリズムを用いて植物群落分類のための分光反射特性（分類教師データ）を推定した。その結果、衛星リモートセンシングデータの分光反射特性の推定値は、群落のおおよその明暗や色味の違いを反映している特性を示していた。UAV詳細植生図は分類用参照データとして利用可能であり、衛星リモートセンシングによる湿原全体の詳細植生図作成が可能であると結論付けた。しかし、本研究のUAVで用いた詳細植生図の作成方法では、地上調査労力がかかりすぎるため、一か所当たり高々数10haの植生図を作成することが限度である。今後、釧路湿原全体の詳細な植生図をUAV空中写真と衛星リモートセンシングデータから作成するためには、より広い範囲のUAV空中写真を湿原各地で撮影して、それらの空中写真から極省労力で、かつ迅速に詳細な植生図を作成する手法の開発が必要である。
Research Progress Status	令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
Strategy for Future Research Activity	令和元年度が最終年度であるため、記入しない。