| 研究課題/領域番号 |
17380192
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
酒井 徹朗 京都大学, 情報学研究科, 教授 (10101247)
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| 研究分担者 |
守屋 和幸 京都大学, 情報学研究科, 教授 (90159195)
荒井 修亮 京都大学, 情報学研究科, 助教授 (20252497)
吉村 哲彦 京都大学, 情報学研究科, 助手 (40252499)
小山 里奈 京都大学, 情報学研究科, 助手 (50378832)
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| キーワード | 高解像度衛星写真 / Lidar / テクスチャー / 土地分類 / エージェント / シミュレーション / 環境税 / 循環型社会 |
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| 研究概要 |
資源や環境情報の把握のため有用である衛星画像の分析法について検討した。高解像度衛星画像とLidarデータを併用した土地被服分類法について検討した結果、反射輝度、NDVI、反射輝度のテクスチャー、凸凹量、凸凹量のテクスチャーなどの変数値を算出し分類に用いると有用であることがわかった。画像データとLidarデータの併用は詳細な分類に有用であり、今後対象を変え更に検討していく必要があることがわかった。また、高解像度衛星写真の分類では、高解像度がゆえに生じる隣接画素の輝度値の大きな変化が、分類の連続性や隣接画素の分類の差異として顕著に表れ問題となっている。この問題を解決するため、従来のクラスター分析法に「確からしさの指標」を導入することを提案し、検証した。その結果、ある程度緩和できることがわかり、この指標が有用であることがわかった。
エージェントによる循環型社会シミュレーションモデル構築のため、この手法の有用性について検討した。対象は森林資源の持続的管理を目指した人工林の活性化と施業放棄林分の広葉樹林としての再生をおこなうモデルである。高知県で実施されている森林環境税を主なる財源とする施策を模したものである。それぞれの戦略と制約条件を持たせた森林所有者、事業体、行政エージェントを配しモデルを作成した。そのシミュレーションの結果、行政戦略の違いにより放棄林分や経営林分の異なった面積変化が得られ、この手法の有用性が確認できた。今後はエージェントに学習機能を持たせ、自律的な働きをもたる方向で検討していく。
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