解像度の異なる中分解能衛星データが森林資源把握に与える影響

2010 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 21880035
• Research Institution: Kyushu University
• Principal Investigator: 加治佐 剛 九州大学, 大学院・農学研究院, 学術研究員 (60538247)
• Keywords: 森林 / リモートセンシング

Research Abstract

森林資源のモニタリングにおいて、広域を観測できる衛星リモートセンシングの果たす役割は大きい。国家レベルや地域レベルでのモニタリングでは数十kmから100km四方のエリアを観測できる中分解能衛星データの利用が考えられる。しかし、これまでの中分解能衛星データを利用した研究は事例的な研究が多く、幾種類もの衛星データを比較した事例はあまり見られない。解像度別に各森林資源情報をどの程度の精度で得られるかを提示することは今後衛星データを利用する上で有効は指針となりうる。本研究ではLANDSAT/ETM+、ASTER、AVNIR2、SPOT/HRGを用いて森林・非森林の分類、林相区分、森林蓄積量の推定を行った。その結果、森林・非森林の分類ではKappa係数が0.6～0.9となり、林相区分では、Kappa係数が0.6～0.85で推移し、SPOT-HRG(解像度10m)がもっとも分類精度が高くなった。林分蓄積量の推定では、RMSEが150～180m^3/ha、相対RMSEが60～80%となった。これらの結果から、求める森林情報が詳細になるほど精度は悪くなり、解像度が高くなるほど精度は良くなった。しかしながら、実際に利用する場合には、観測範囲の制限に地上サンプルの不足や、使用画像の観測時期等に注意する必要があることがわかった。