秩父地域を対象とした、機械学習によるデジタル土壌マッピングの試み
書誌事項
- タイトル別名
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- Digital soil mapping by machine learning for Chichibu area
抄録
<p>本研究の目的は機械学習を用いて既存の紙ベースの土壌図から土壌図未整備地区の高解像度の土壌図を作ることである。土壌図は適地適木の指標となり、林業に有用である。しかし、高解像度な土壌図が整備されている地域は少ない。そこで本研究では埼玉県秩父地域を対象として、約190km2の既存の土壌図をデータ化し機械学習を用いて、約1000km2の範囲で5mメッシュの高解像度な土壌図を作成した。機械学習の材料は昭和32年に林野庁が発行した秩父経営区の土壌図と予測地域に対応する国土地理院基盤地図情報5mDEMを用いた。まず土壌図をスキャナで取込み、ジオリファレンスで補正を行った後、土壌型を4つに区分して、100m格子で読み取りを行った。次に、5mDEMからSAGA-GISを用いて地形解析を行い、26の地形因子を計算した。これらを材料として、ランダムフォレスト法を用いて対象地の土壌型を5m解像度で予測した。全体の正答率は70%、カッパ係数は0.4前後であった。土壌型別にみるとBE型の予測精度が他と比べて低かった。また予測がうまく行われていない地域もあり、その原因は材料である土壌図の精度や土壌図が作成された時期から現在に至るまでの地形の変化などが考えられる。</p>
収録刊行物
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- 日本森林学会大会発表データベース
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日本森林学会大会発表データベース 131 (0), 512-, 2020-05-25
日本森林学会
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キーワード
詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390003825201734528
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- NII論文ID
- 130007880817
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- JaLC
- CiNii Articles
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可