効率的な森林経営計画の策定に必要な現状を正確に反映した森林情報を得るための手段として、衛星リモートセンシングが期待されている。RapidEye 衛星は2008 年に打ち上げられた新しい人工衛星であり、基本の4 バンド（青、緑、赤、近赤外）に加えて波長710nm 付近（Red edge）を観測できるセンサーを搭載している。そこで、RapidEye 衛星データを用いて森林の植生タイプ分類を様々な手法で行い、Red edge バンドの有効性について検証し考察を行った。教師なし分類および教師あり分類を行った結果、バンド数の増加により分類精度は向上するものの、Red edge の情報が分類精度の向上に果たす役割は大きくないと推測された。そこでRed edge バンドの有効性を検証するために、Red edge バンドを用いた正規化指数を用いて植生分類を行った。その結果、NDRE（正規化レッドエッジ指数）を用いてNDVI（正規化植生指数）よりも高い精度で植林樹種（スギ、ヒノキ）を分類することができた。さらに、Red edge バンドを用いた場合の新しい分類指標としてRe 差分情報（DRe）を考案した。DRe を用いて針葉樹、広葉樹およびアカマツを分類できる可能性を示すことができた。今後DRe を用いてより高い精度で森林タイプ分類を行うためには、分類する際の閾値の設定や他時期のRapidEye 衛星データの利用について検討する必要がある。
