森林伐採後の新たな土地利用の高分解能衛星画像によるAIを用いた判別
書誌事項
- タイトル別名
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- Post-deforestation land cover identification by an AI classifier of high resolution satellite images
抄録
<p>土地利用変化時の土壌炭素量変化に科学的裏付けを与えるために、森林伐採後の土地利用・被覆をAIによる高分解能衛星画像の自動判別により分類する手法を開発した。基本となる土地利用分類は「森林」、「農地」、「草地」、「開発地」、「その他」であるが、「開発地」への変換後の土壌炭素の変化はその被覆の種類により異なるので、「開発地」をさらに「裸地」、「建物」、「道路」等の土地被覆に細分した。日本全国の土地利用変化が既知の点周辺128m四方の小区画の高分解能衛星画像を以上の分類項目で肉眼判読し、セマンティックセグメンテーションにより分類を行った。判読地点のうち7割を教師用、残りを評価用として用いることとし、分類結果が安定するまで100点ずつ判読数を増やした。その結果、判読数600点で分類結果が安定した。評価用画像全ての画素の正解率は93％であった。また、分類ごとに肉眼判読とAI判別との合計面積率を比較するとほぼ1％以内であった。一方、小区画ごとの分類結果の正解率が80％を超える地点が全体の84％あった。土地利用・被覆ごとに土壌炭素の変動量を掛け合わせて、我が国の土壌炭素変化を詳細に計測・予測されることが期待される。</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 133 (0), 309-, 2022-05-30
日本森林学会