高解像度人工衛星画像及びLPデータを用いた河川域植生図作成手法の開発

抄録

本研究は，河川域における植生図作成に用いる植生分類モデルの構築方法を検討した．渡良瀬川（34～44km）で取得した人工衛星画像（地上解像度0.5m），LPデータ，現地調査による植生区分のデータを用いて，機械学習（勾配ブースティング決定木）により植生分類モデルを作成した．ここでは，植生分類4区分（草地，樹林，裸地，水面）および7区分（イネ科高茎草地，その他の草地，ヤナギ類，ハリエンジュ，その他の樹林，裸地，水面）について，それぞれ特徴量に「植生高」を含めるモデル・含めないモデル（計4モデル）を作成した．解析の結果，4区分・植生高ありのモデルの分類性能指標macroF1scoreは0.976（中央値）と4つのモデルで最も高い分類精度を示した．この結果より，河川における樹木管理への用途において，衛星画像及びLPデータから作成する植生図が活用可能であることが示された．