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地形や水条件に応じて作付けパターンがさまざまに異なる熱帯地域の植生・土地利用分類を行うには、多時期・多季節衛星画像を用いた時空間的な解析が重要となる。しかしながら、降雨量の多いアジアの湿潤熱帯地域において雲の影響を受けない衛星画像の取得は実際には困難である場合が多い。本研究では、多季節で取得された全天候型センサであるALOS PALSAR画像を中心に、光学センサであるALOS AVNIR-2 PRISMパンシャープン画像を併用し、インドネシア共和国、西ジャワ州における代表的なの稲作地帯で農業的土地利用が広く展開するチアンジュール県を対象として植生・土地利用分類手法の検討を行った。
対象地域の土地被覆は、総合分類精度は72.28%、総合Kappa係数は0.53の精度で分類することができた。特に水田についてみると、Kappa係数0.72～0.91の精度で分類された。水田の立地、形状ごとに検討してみると、圃場規模が比較的大きく均質な水田においてKappa係数が0.81以上の精度で抽出できた。一方、圃場規模の小さい水田においてはKappa係数が0.76より低い値となった。結論として、ALOSの高分解能光学センサ画像に加えてPALSARの時系列画像を統合的に用いることによって、雲の影響を受け易い熱帯地域においても、水田を時空間的に優れた精度で抽出できることが実証できた。このことは、農業的土地利用が集約的で複雑な我が国の植生・土地利用分類にも十分に適応できる手法であると考えられる。
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