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

平山, 英毅; 富田, 瑞樹; 原, 慶太郎

doi:https://doi.org/10.14943/lowtemsci.80.343

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

平山, 英毅; 富田, 瑞樹; 原, 慶太郎

低温科学, 2022, 80, 343-352

Permalink : https://doi.org/10.14943/lowtemsci.80.343

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論文情報

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アクセス権	open access
DOI	https://doi.org/10.14943/lowtemsci.80.343
URI	https://hdl.handle.net/2115/84980
タイトル	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
タイトル	An examination of vegetation mapping techniques for Oze region using satellite remote sensing
著者	平山, 英毅 ; 富田, 瑞樹 ; 原, 慶太郎
著者名平山, 英毅 Hirayama, Hidetake
著者名富田, 瑞樹 Tomita, Mizuki
著者名原, 慶太郎 Hara, Keitarou
言語	日本語
キーワード	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
発行日	2022-03-31
出版者	低温科学第80巻編集委員会
収録物名	低温科学
収録物名	Low Temperature Science
巻(号)	80
ページ	343-352
抄録	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）．
抄録	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).
資源タイプ	紀要論文
出版タイプ	Version of Record
PISSN	1880-7593