高解像度衛星画像を用いた東南アジア農村景観汎用型土地利用分類手法の開発

2013 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 24658024
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 大久保 悟 東京大学, 農学生命科学研究科, 助教 (30334329)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 原科 幸爾 岩手大学, 農学部, 准教授 (40396411)
• Keywords: 高解像度衛星画像 / オブジェクト分類 / 分類樹木 / テクスチャ情報

Research Abstract

高解像度衛星画像を用いて，分類の教師となるデータが限定的な湿潤熱帯アジア地域へ適用可能な汎用的土地利用／被覆分類基準とその手法を試案するために，最終年度は日本の中山間地域，中国海南島，インドネシアジャワ島の農村地域を対象に，土地被覆／利用分類のパラメータを多地域間比較した。まずは，既存の土地利用図が存在する範囲を対象に，昨年度の結果から明らかとなった，各土地利用を代表する可視光の輝度値と同時生起行列（GLCM：隣接するピクセル値の組み合わせによる頻度行列）によるテクスチャ情報を用いて分類樹木の解析を行った。その結果，いずれの地域においても耕作地（水田・畑地）は，樹林地や集落域といった土地利用とテクスチャ情報によって明確に分類できることがわかった。また，水田と畑地についても，水田畦畔の存在からテクスチャ情報が異なっており，テクスチャ情報を用いてある程度分類可能であることがわかった。このテクスチャ情報は水稲の生育ステージに影響されないことから，一時点の衛星画像のみで水田分類が行えることを示す結果となった。テクスチャの粗い樹林地や集落域は可視光の輝度値によって再分類可能で，とくに植生指数NDVIが分類の変数として効果的であることがわかった。各地域で得られた分類樹木を多地域間で比較したところ，同じ変数であっても分類の閾値は異なっているが，樹木の構造はほぼ同様で，類似した変数により土地利用分類が可能であることがわかった。このことから，多地域に適用可能な階層的分類構造を提示することができた。ただし，画像をオブジェクト化する部分が最終の土地利用分類結果にも大きく影響することから，適切なセグメント手法の開発が今後の課題である。