8バンドマルチスペクトル光学衛星画像を用いた河道内土地被覆分類法の検討

抄録

衛星リモートセンシングは，長期間および広範囲での定点観測が可能であり，河道内の地被状況とその経年変化を把握するために有用である．本研究では，8バンドを有するWorldview-2衛星画像の河川区域に対して，NDVI，決定木および深層学習を用いて地被分類（水域，植生，裸地）法を比較検討した．決定木および深層学習のモデル作成には，山口県の佐波川流域を撮影した衛星画像を用いた．また，モデル 作成に用いた衛星画像のリーチスケールと広域での精度検証を実施するとともに，山口県の島田川流域を 撮影した衛星画像に各手法を適用し，汎用性の検証を行った．これらの検証の結果，NDVIや決定木を用いた分類法は異なる地被カテゴリーの反射特性が含まれるミクセルにおける誤分類が顕著であった．また，深層学習を用いた分類法は，多様な反射特性を考慮でき，検討した手法で最も分類精度が高く，モデル作成に用いていない衛星画像へ適用した際も高精度な地被分類が可能であることが明らかとなった．