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尾瀬地域における衛星リモートセンシングによる植生モニタリング手法の検討
| Title: | 尾瀬地域における衛星リモートセンシングによる植生モニタリング手法の検討 |
| Other Titles: | An examination of vegetation mapping techniques for Oze region using satellite remote sensing |
| Authors: | 平山, 英毅1 Browse this author | | 富田, 瑞樹2 Browse this author | | 原, 慶太郎3 Browse this author |
| Authors(alt): | Hirayama, Hidetake1 | | Tomita, Mizuki2 | | Hara, Keitarou3 |
| Keywords: | 植生図 | | 衛星リモートセンシング | | モザイク処理 | | 機械学習 | | Sentinel-2 | | vegetation mapping | | satellite remote sensing | | mosaicking | | machine learning |
| Issue Date: | 31-Mar-2022 |
| Publisher: | 低温科学第80巻編集委員会 |
| Journal Title: | 低温科学 |
| Journal Title(alt): | Low Temperature Science |
| Volume: | 80 |
| Start Page: | 343 |
| End Page: | 352 |
| Abstract: | 衛星リモートセンシングによる，尾瀬地域の生態系の広域かつ長期に亘るモニタリングに資する植生図作成手法について検討した．尾瀬地域は年間を通して雲や雪氷に覆われるため，解析に利用可能な衛星データの数が限られる．本研究では，高時間分解能を有するSentinel-2衛星による2016年1月から2019年11月に亘るデータから，計12枚となる月毎のモザイク画像を整備した．まず，急傾斜地で影の影響が大きいためにそれを除去するモザイク処理手法を確立した．整備したモザイク画像を用いて機械学習のランダムフォレストにより，相観に基づく9つのクラスに分類した．これらの処理により精確な植生図を作成する手法を確立することができた（総合精度=0.93，カッパ係数=0.92）． | | We examined a method of vegetation mapping for wide-scale and long-term monitoring of ecosystems in the Oze Region using satellite remote sensing. This area is often covered with clouds and snow throughout the year, therefore the number of satellite data available for analysis is limited. We prepared 12 monthly mosaic images from the Sentinel-2/MSI data from January 2016 to November 2019. First, we established a mosaic processing method to remove the influence of shadow on steep slopes. Using the mosaic images, we classified them into 9 physiognomic classes by random forest of machine learning. A method to produce an accurate vegetation map was established by these processes (Overall accuracy = 0.93, Kappa coefficient = 0.92). |
| Type: | bulletin (article) |
| URI: | http://hdl.handle.net/2115/84980 |
| Appears in Collections: | 低温科学 = Low Temperature Science > 第80巻
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