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高分解能衛星を用いてスギとヒノキの人工林を正確に区分する

 2011年7月12日掲載

論文名 Segmentation and classification with discriminant analysis of QuickBird multispectral and panchromatic data to distinguish Cryptomeria japonica and Chamaecyparis obtusa patches(スギとヒノキのパッチを区分するためのQuickBird衛星マルチスペクトルおよびパンクロマティックデータの判別分析を用いた領域分割と分類)
著者(所属)

平田泰雅(温暖化対応推進拠点)、古家直行(国際農林水産業研究センター)、酒井敦(四国支所)、高橋與明(森林管理研究領域)、粟屋善雄(岐阜大学)、酒井徹(総合地球環境学研究所)

掲載誌 Journal of Forest Planning(森林計画学会誌)、16巻2号(2011年)
内容紹介 林業再生に必要な適切な森林計画のために、リモートセンシングなど簡便で広域の森林区分する技術が求められています。ところが、主に戦後の拡大造林期に植栽が進み、人工林面積の約70%を占めるスギとヒノキの人工林は、これまで区別が困難でした。そこで、樹冠レベルまで観測可能な高分解能衛星画像を用いて、林相が同一とみなせる領域をオブジェクトとして抽出するオブジェクト指向型分類によりスギとヒノキの区分を開発しました。高分解能衛星画像を林相が同一とみなされる領域に分割し、分割された領域毎に衛星で観測された波長帯での観測値の平均と標準偏差、さらに、植生の状態を表すとされている正規化植生指数の平均と標準偏差といった特徴量を算出しました。これらの特徴量を用いて線型判別分析を行った結果、試験地として用いた林分でのスギの正答率は100%であり、ヒノキの正答率は95.5%でした。このことから、オブジェクトごとの反射スペクトルに関する特徴量を用いて、従来の衛星リモートセンシングで困難であったスギとヒノキを区分できることが明らかになりました。この手法を用いることで、現在、植栽配置が正確に把握されていないスギとヒノキの植栽配置を正確に把握することが可能となり、適切な森林計画に役立つことが期待されます。

 

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