河道の地被分類は河川の治水や水環境の研究や実務において重要な基礎資料である．近年では豪雨による河川災害が危惧され，特に，地先単位の洪水疎通能力の評価において河積や，河道内の植生の高さおよび密生度が必要となり，例えば航空レーザー測深(ALB)データの更なる利用が期待される．本研究では岡山県旭川下流の国管理の約4.5kmの区間を対象に，ALB計測時に撮影される航空写真を活用し，ALB点群データから得られる植生高とレーザー点数を組み合わせることで新たな深層学習による地被分類方法を開発した．解析の結果，航空写真だけよりもALB点群データを併用することで，竹林・樹木と草本の分類性能が向上した．しかし，時期の異なるデータセットを相互に学習や推論に用いると，落葉などの影響で樹木と草本の分類性能が低下することが分かった．
