衛星画像および地形データを活用した機械学習による河川植生判別手法の検討

DOI Web Site Web Site 参考文献22件

書誌事項

タイトル別名
  • River vegetation discrimination method using satellite imagery and topographic data by machine learning.
  • エイセイ ガゾウ オヨビ チケイ データ オ カツヨウ シタ キカイ ガクシュウ ニ ヨル カセンショクセイ ハンベツ シュホウ ノ ケントウ

この論文をさがす

説明

<p>本研究では河川域における植生図作成に，近年進展著しい高解像度の人工衛星画像と地形情報および機械学習を用いる手法の開発を行った．荒川を対象に人工衛星で取得した画像（解像度 0.5 m）を使用してオブジェクトベース分類を行った．各オブジェクトに，衛星画像のスペクトル情報と植生指数，および地形情報（平水位，比高，水際からの距離）を付与し，機械学習（Random Forests，Support Vector Machine）による植生判別モデルを作成し，対象地の植生を判別した．植生判別モデルは 6 タイプの植生区分に対して作成し，河川水辺の国勢調査で作成した植生図と比較した．その結果，地形データを使用することで植生判別の精度が向上することを確認した．さらに，機械学習に用いる学習データの量を 10％まで減らした際，いずれの植生区分においても Support Vector Machine の判別精度が最も高いという結果が得られた．また，学習データでデータ数が少ない植生区分が発生する場合，植生判別の精度が低下した．現地調査データを用いて，小さなサンプリング率で植生分類を行う際は，学習データの数が小さくなりすぎないように，植生タイプ毎の調査地点数をコントロールする必要があることが示された．</p>

収録刊行物

参考文献 (22)*注記

もっと見る

キーワード

詳細情報 詳細情報について

問題の指摘

ページトップへ