オブジェクトベース画像解析による植生図化における植生界抽出と分類精度の評価 Vegetation mapping by object-based image analysis: evaluation of classification accuracy and boundary extraction in a mountainous region of central Honshu, Japan

この論文にアクセスする

この論文をさがす

著者

    • 鎌形 哲稔 KAMAGATA Noritoshi
    • 東京情報大学大学院総合情報学研究科:(現)国際航業株式会社 Graduate School of Informatics, Tokyo University of Information Sciences
    • 原 慶太郎 HARA Keitarou
    • 東京情報大学大学院総合情報学研究科 Graduate School of Informatics, Tokyo University of Information Sciences

抄録

  1. 神奈川県丹沢大山の東丹沢の25km^2の山岳地を対象に,超高空間分解能衛星リモートセンシングデータを用いたオブジェクトベース画像解析を行ない,植生図化における植生界抽出と分類精度の評価を行なった.<BR>  2. 領域分割処理によって抽出された植生界と写真判読によって抽出された植生界の一致度を検証した結果,面的一致度において完全性,正確性,品質はそれぞれ76.8%,63.8%,49.6%であり,線的一致度は78.7%であった.<BR>  3. IKONOS画像に対するオブジェクトベース分類の総合分類精度は72.7%,総合Kappa統計量は0.526であった.<BR>  4. 本研究の結果から,超高解像度衛星リモートセンシングデータに対するオブジェクトベース分類を用いた植生図化の有効性が示された.

This research aims to evaluate the suitability of object-based image analysis as a tool for vegetation mapping. The research was implemented in the Tanzawa Mountains of the western Kanto Region, in central Honshu Island, Japan. This site is a typical mountainous area usually subject to misinterpretation due to shadows, where even visual interpretation using a stereoscopic viewer is often unable to accurately distinguish among vegetation types in the valleys. Our research performed object-based image analysis on Very High Resolution (VHR) remote sensing data. The classification accuracy was assessed by comparing the results with a physiognomical master vegetation map that was generated from phytosociological vegetation maps produced by the Japanese Ministry of the Environment. The ability of the analysis to extract boundaries was evaluated by comparing both the outline boundary and the individual lines of the results with those on the physiognomical master vegetation map. The overall classification accuracy was 72.7%, and the Kappa Index 0.526. The outline boundary extraction scored 76.8%, 63.8% and 49.6% respectively for completeness, correctness and quality; while the line extraction scored 78.7%. These results indicate a high classification accuracy and a high level of ability to extract boundaries, and demonstrate that object-based analysis using VHR remote sensing data is a promising tool for vegetation mapping in mountainous regions.

収録刊行物

  • 植生学会誌   [巻号一覧]

    植生学会誌 27(2), 83-94, 2010 

    植生学会

参考文献:  25件

被引用文献:  1件

各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    110008143514
  • NII書誌ID(NCID)
    AA11347548
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    ART
  • ISSN
    13422448
  • NDL 記事登録ID
    10966471
  • NDL 雑誌分類
    ZR3(科学技術--生物学--植物) // ZU4(書誌・図書館・一般年鑑--専門書誌)
  • NDL 請求記号
    Z18-3499
  • データ提供元
    CJP書誌  CJP引用  NDL  NII-ELS  J-STAGE 
ページトップへ