2009 Fiscal Year Annual Research Report
ALOS画像のオブジェクトベース分類による植生図作成手法の検討
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21500997
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| Research Institution | Tottori University |
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Principal Investigator |
長澤 良太 Tottori University, 農学部, 教授 (40314570)
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| Keywords | ALOS画像 / リモートセンシング / オブジェクトベース分類 / 植生・土地利用 |
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| Research Abstract |
植生図の作成に際し,空中写真の正規化や目視判読には未だ多大な時間と労力を要している。近年,判読が比較的に容易な市街地・農地・植林地などを中心として,衛星画像の利用を前提とした植生図の整備手法を導入することにより,整備の効率化および敏速化が期待されている。衛星リモートセンシングの手法では,植物社会学的な植生情報を図化することは不可能であるが,相観的な植生図作成の効率化, 客観化には有効であると考えられる。ここで言う相観植生図とは,植生の相観的特長に基づく区分で,階層構造区分のなかでは大区分に相当する分類図に相当するものである。
そこで,本研究では従来の(オルソ)空中写真に代わる情報源として,このALOS衛星に搭載されたAVNIR-2,PRISMセンサーが取得した画像を用いて,植生図の作成,特に大区分に相当する相観的植生分類の過程に如何に有効に利用できるかを評価,検証することを目的とした衛星画像解析の可能性を検討する。このために,まず平成21年度は主にALOS AVNIR-2(空間分解能10m)を用いたオブジェクトベース分類を実施するために必要なさまざまな生態環境下における多種多様な植生・土地利用タイプ毎のトレーニングサンプルのデータベース化を行った。日本(鳥取,神奈川),中国(上海市,海南島三亜市),タイ(ナコンラチャシマ県),インドネシア(ジャワ島)などで総地点数670ほどの位置情報付きトレーニングデータを収集した。これらは,実際の衛星画像分類を行う際の貴重なローカル情報となるものであり,今年度以降の分類に有効な基盤情報として用いられることになる。
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