用いるDEM範囲が深層学習による火山灰土壌の分布推定に及ぼす影響

DOI
  • 今矢 明宏
    国立研究開発法人 森林研究・整備機構 森林総合研究所立地環境研究領域

書誌事項

タイトル別名
  • Effect of DEM range used on the estimation of Andosol distribution by deep learning

抄録

<p>火山灰土壌は高い炭素蓄積能や雨水による泥濘化といった特異な理化学性を示すことから、その利用について考慮が必要である。しかしながら、林野土壌の分類において母材は土壌型よりも下位の区分に位置付けられており、土壌面における火山灰土壌の分布は個別の事例を除いて定かでない。表層地質が火山灰でない場合でも、土壌が火山灰の影響を強く受けていることもある。火山灰土壌であるか否かの判別については現地調査に依るところが大きいが、広域において詳細な分布を明らかにするためには多大な労力と時間を要する。そこで本研究では、日本全国の森林土壌から規則的に採取された約800断面における火山灰土壌の判定結果を用いて教師データを作成し、深層学習の一つである畳み込みニューラルネットワークにより、10mメッシュの数値標高モデル（DEM）に基づく火山灰土壌の出現推定モデルの構築を目的として、このとき、斜面から景観レベルのどの地形単位が最も火山灰土壌の分布に影響を与えているかを考慮するため、用いるDEMを数10mから数kmの範囲で違えて学習を行った。ここでは火山灰土壌か否かの二値分類とし、推定精度と一致率を指標としてモデルの性能を評価した。</p>

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390014790998607360
  • DOI
    10.11519/jfsc.134.0_493
  • 本文言語コード
    en
  • データソース種別
    • JaLC
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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