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3時期の32daysコンポジット画像を用いてMODIS画像を分析した結果、ラオスにおいて実施した森林グランドトゥルースの結果と良く合致する森林区分を示唆する分類結果を得ることができた。ただしここでの分類結果では、はっきりと森林に関連していることが分かる7つの分類区分以外に11種類の分類区分が得られた。これらの分類区分は山地部よりも平野部に多く分布しており、耕地や平地林が多く含まれると推定された。分析対象地域面積の約半分がこれらの分類区分で構成されていることから、これらの景観の実態を明らかにすること（特に森林被覆の程度に関する）がひとつの課題として浮かび上がってきた。上記で課題として残ったMODISの分類結果（主として平野部に分布する11種類の分類区分）を定量的に解釈するために、調査対象地域の西部を中心としたグランドトゥルースとALOS2衛星画像の分析を行った。ALOS2画像はMODIS画像同様、雨季・乾季の始め・乾季の終わりの3時期の画像を入手して、植生および水域等の通年変化の高精度な（MODISの空間解像度250mに対して、10倍近く高分解な30m）分布と変化を考察に入れた。
考察の結果、11種類の分類区分がカバーする地域はほとんどが洪水域の氾濫原地形に関連した景観であるが、自然堤防（植生分布）と後背湿地（水域）の双方の優占比率、特に自然堤防の形状、雨季から乾季にかけての水域の縮小範囲の違いなどの細かい景観の差異が反映されて、結果として11種類の分類区分になっていたことが明らかになった。ALOS2は雲の有無によって影響を受けないマイクロ波センサー画像のため、分析対象地域の雨季を含めた土地被覆変化を通年で追うことができた。この画像を用いた分析結果を適用することで、最終的に分析対象とした地域が景観の共通性と地理的隔絶性によって130のエリアに区分された。
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