高分解能衛星データを用いた森林タイプ判別 : 佐倉市の里山地域を例として Classification of forest types using high resolution satellite data : A case of Satoyama landscape in Sakura City

この論文にアクセスする

この論文をさがす

著者

    • 長谷川 奈美 HASEGAWA Nami
    • 東京農工大学大学院農学府:入間市役所 Graduate School of Agriculture, Tokyo University of Agriculture and Technolgy:Iruma City
    • 鎌形 哲稔 KAMAGATA Noritoshi
    • 東京情報大学大学院総合情報学研究科:国際航業株式会社 Graduate School of Informatics, Tokyo University of Information Sciences:KOKUSAI KOGYO Co., LTD.
    • 中尾 勝洋 NAKAO Katsuhiro
    • 東京農工大学大学院連合農学研究科:独立行政法人森林総合研究所 United Graduated School of Agricultural Science, Tokyo University of Agriculture and Technology:Forestry and Forest Products Research Institute

抄録

1. 植生図作成手法の省力化のため,千葉県の里山地域の森林域において,植生図の凡例となる森林の優占型をIKONOSの高分解能マルチスペクトルデータから判別することがどの程度可能なのかを検討した. <BR>2. 佐倉市の調査地内で96スタンドについて植生調査をおこない,優占型に分類した.主にスギ型,マツ型,スダジイ型,シラカシ型,コナラ型,アカメガシワ型,マダケ型,モウソウチク型の8タイプとなった. <BR>3. 赤色域の輝度値の平均,近赤外域の輝度値の標準偏差,赤色域の輝度値の標準偏差,緑色域の輝度値の標準偏差,NDVIの5変数を説明変数としたツリーモデルによって各優占型の判別条件を得た. <BR>4. アカメガシワ型を除く7タイプの優占型でAUCが0.8以上の良好なツリーモデルが構築され,判別条件が抽出された.<BR>5. 72%のスタンドは重複することなく正しい優占型に判別された. <BR>6. 標準偏差はいくつかの優占型判別に貢献することがわかり,林冠のテクスチャの特徴とスペクトルの特徴を組み合わせることによって判別の精度を上げることができると考えられた.<BR>7. 高分解能衛星データによって里山地域の森林優占型を判別することが可能であると考えられ,実用化に向けた研究を進めることで植生図作成手法の省力化に貢献すると期待される.

For reducing the labor cost involved in vegetation mapping, we attempted to identify the forest types in forest areas by using high-resolution IKONOS satellite data. Thus we conducted a vegetation survey of 96 plots in Satoyama forest area and classified the plots into 8 forest types on the basis of the dominant tree species in the canopy layer. Cryptomeria japonica, Pinus spp., Castanopsis sieboldii, Quercus myrsinfolia, Q. serrata, Mallotusjaponicus, Phyllostachys bambusoides, and Phyllostachys heterocycla were detected as the dominant species representing the 8 forest types. The size of a plot was 16 m × 16 m and corresponded to 16 pixels of the IKONOS data. We developed classification tree models for each forest type by using 5 explanatory variables as follows: Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), mean of the red band, standard deviations of the near-infrared band, red band and green band. Each model showed a good performance (area underthe curve, [AUC] > 0.8), except that by M. japonicus type. Each model involved a characteristic combination of the explanatory variables. The standard deviations of the near-infrared band and red band were adopted as the explanatory variables in some models such as that for Phyllostachys bambusoides type. Thus, textural property was also shown as useful for the identification of forest types when using the high-resolution satellite data; 72% of the plots were identified correctly. This result indicates that high-resolution satellite data could be used for mapping the Satoyama forest area.

収録刊行物

  • 植生学会誌

    植生学会誌 30(1), 25-35, 2013

    植生学会

参考文献:  39件中 1-39件 を表示

各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    110009624263
  • 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
    024799282
  • NDL 請求記号
    Z18-3499
  • データ提供元
    CJP書誌  NDL  NII-ELS  J-STAGE 
ページトップへ