(57)【要約】【課題】調査対象地域のバンドデータの季節変化を利用して、森林簿に沿って区分された調査対象樹種を抽出し、かつ、その分布領域を求めることにより広域的な植生図の作成をおこなうための衛星データによる森林地域の植生分類方法を提供する。【解決手段】処理手順として、（１）調査対象樹種の解析適期を設定し、調査対象地域の一又は複数のバンドデータを取得する。（２）それぞれのバンドデータの輝度値に対し、樹種に応じた上下限値又は閾値を設定し、樹種数分の樹種対象抽出マップを作成する。（３）調査対象地域の正規化植生指標を作成する。（４）上記（２）の樹種対象抽出マップについて、上記（３）の植生指標を用いてマスク処理を施すことにより、山林部又は樹種分布を特徴抽出する。（５）上記（２）又は上記（４）により作成した樹種対象抽出マップを段階的に組み合わせて比較又は合成することにより樹種ごとの純林分布を求める。【選択図】      図10
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
調査対象地域のバンドデータの季節変化を利用しておこなう衛星データによる森林地域の植生分類方法であって、
調査対象樹種の広域的な植生図を作成するために、以下の処理手順を包含することを特徴とする衛星データによる森林地域の植生分類方法。
（１）調査対象樹種の解析適期を設定し、調査対象地域の一又は複数のバンドデータを取得する。
（２）それぞれのバンドデータの輝度値に対し、樹種に応じた上下限値又は閾値を設定し、樹種数分の樹種対象抽出マップを作成する。
（３）調査対象地域の正規化植生指標を作成する。
（４）上記（２）の樹種対象抽出マップのなかで、市街地その他の森林地域以外の領域が混同抽出されたものについて、上記（３）の植生指標を用いてマスク処理を施すことにより、森林地域又は樹種分布を特徴抽出する。
（５）上記（２）又は上記（４）により作成した樹種対象抽出マップを段階的に組み合わせて比較又は合成することにより樹種ごとの純林分布を求める。
【請求項２】
請求項１記載の衛星データによる森林地域の植生分類方法において、
調査対象樹種がマツ（Ａ）、スギ（Ｃ）及びヒノキ（Ｄ）であり、
マツ（Ａ）を調査対象樹種とする解析適期が夏至の前後１月間であって、可視光線の緑及び赤と近赤外線の３バンドデータを取得し、かつ、それらの上下限値を設定して特徴抽出することによりマツ（Ａ）分布領域からなるマツ対象抽出マップ（Ａ）を作成するものであり、
スギ（Ｃ）を調査対象とする解析適期が夏至の前後１月間であって、近赤外線の単バンドデータを取得し、かつ、その閾値を設定して特徴抽出することによりスギ（Ｃ）とマツ（Ａ）と市街地等（Ｅ）の混同分布領域からなるスギ対象抽出マップ（ＣＡＥ）を作成するものであり、
ヒノキ（Ｄ）を調査対象とする解析適期が芽吹き前（冬季）であって、可視光線の赤の単バンドデータを取得し、かつ、その閾値を設定して特徴抽出することによりヒノキ（Ｄ）とスギ（Ｃ）の混同分布領域からなるヒノキ対象抽出マップ（ＤＣ）を作成するものであり、
前記スギ対象抽出マップ（ＣＡＥ）に対して、植生指標を用いたマスク処理を施して市街地等（Ｅ）を排除し、かつ、前記マツ対象抽出マップ（Ａ）を合成して重複部分を排除することによりスギ（Ｃ）の分布領域を求めるものであり、
前記ヒノキ対象抽出マップ（ＤＣ）に対して、前記スギ（Ｃ）の分布領域を排除することによりヒノキ（Ｄ）の分布領域を求めるものである
ことを特徴とする衛星データによる森林地域の植生分類方法。
【請求項３】
調査対象地域のバンドデータの季節変化を利用しておこなう衛星データによる森林地域の植生分類方法であって、
少なくともマツ（Ａ）、スギ（Ｃ）及びヒノキ（Ｄ）を調査対象樹種とする広域的な植生図を作成するために、以下の処理手順を包含することを特徴とする衛星データによる森林地域の植生分類方法。
＜１＞マツの抽出処理〔Ａ〕；
夏至の前後１月間に解析適期を設定し、可視光線の緑及び赤と近赤外線の３バンドデータを取得し、かつ、各データの輝度値に対して少なくともマツ（Ａ）を特徴抽出するための上下限値をそれぞれ設定し、ヒノキ（Ｄ）をノイズとして許容するマツ（Ａ）の分布領域からなるマツ対象抽出マップ（Ａ）を作成する。
＜２＞スギ・マツ・市街地等の抽出処理〔ＣＡＥ〕；
夏至の前後１月間に解析適期を設定し、近赤外線の単バンドデータを取得し、かつ  、該データの輝度値に対して少なくともスギ（Ｃ）を特徴抽出するための閾値を設定し、マツ（Ａ）及び市街地等（Ｅ）をノイズとして許容するスギ（Ｃ）とマツ（Ａ）と市街地等（Ｅ）の混同分布領域（ＣＡＥ）を求める。
＜３＞植生の有無の抽出処理；調査対象地域の正規化植生指標を作成する。〔＃Ｅ〕
＜４＞スギ・マツの抽出処理〔ＣＡ＝ＣＡＥ＃Ｅ〕；
上記＜２＞のスギとマツと市街地等の混同分布領域（ＣＡＥ）に対して、上記＜３＞の植生指標を用いたマスク処理を施して市街地等（Ｅ）を排除し、マツ（Ａ）をノイズとして許容するスギ（Ｃ）とマツ（Ａ）の混合分布領域からなるスギ対象抽出マップ（ＣＡ）を作成する。
＜５＞スギの抽出処理〔Ｃ＝ＣＡ＃Ａ〕；
上記＜４＞のスギ対象抽出マップ（ＣＡ）に対して、上記＜１＞のマツ対象抽出マップ（Ａ）を合成して重複部分を排除することによりスギ（Ｃ）の分布領域を求める。
＜６＞ヒノキ・スギの抽出処理〔ＤＣ〕；
芽吹き前（冬季）に解析適期を設定し、可視光線の赤の単バンドデータを取得し、かつ、該データに対して少なくともヒノキ（Ｄ）を特徴抽出するための閾値を設定し、スギ（Ｃ）をノイズとして許容するヒノキ（Ｄ）とスギ（Ｃ）の混同分布領域からなるヒノキ対象抽出マップ（ＤＣ）を作成する。
＜７＞ヒノキの抽出処理〔Ｄ＝ＤＣ＃Ｃ〕；
上記＜６＞のヒノキ対象抽出マップ（ＤＣ）に対して、上記＜５＞のスギ（Ｃ）の分布領域を排除して、ヒノキ（Ｄ）の分布領域を求める。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、調査対象地域のバンドデータの季節変化を利用して、森林簿に沿って区分された調査対象樹種を抽出し、かつ、その分布領域を求めることにより広域的な植生図の作成をおこなうための衛星データによる森林地域の植生分類方法に関する。ここで、調査対象樹種は、少なくともマツ、スギ及びヒノキである。
【背景技術】
【０００２】
従来より、森林植生調査分野においては、航空写真による目視判読や衛星画像解析による植生分類が行われてきた。
【０００３】
しかし、航空写真による目視判読には多くの専門家の養成が不可欠であり、省力的な衛星画像解析処理への移行を目指して研究開発が行われてきた。
【０００４】
現在、一般的に行われている衛星画像解析処理方法は、農業分野で確立された最尤法と呼ばれる統計処理手法であるが、地形条件や植生条件の異なる林地には不向きな手法であり、林地での適合度は局所的であり、広域には拡大できなかった。
【０００５】
こうしたなかで、航空カラー写真や衛星カラー画像をコンピュータに入力し、コンピュータ画像処理により森林地域の樹冠形状画像を求め、この樹冠形状画像と元のカラー画像から求めた樹木の色彩及び輝度等とから森林地域全体の樹木植生の調査・評価を行おうとる提案があった。（例えば、特許文献１を参照。）
【特許文献１】特開２００１−３５７３８０号公報
【０００６】
しかしながら、この評価方法の特徴は画像データをコンピュータ処理することにより解像度を上げ、かつ、ノイズを排除して単木ごとに樹種を求める点にあり、局所的に精度を高めたといえるが、本発明に関し森林地域の調査対象樹種を抽出し、かつ、その分布領域を求めるる点、すなわち行政上の要請に叶う町村全域をカバーする広域的な植生図を作成するという点で技術解決課題に隔たりがある。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
技術解決課題は、衛星リモートセンシングを利用して行政上の要請に叶う町村全域をカバーする広域的な植生図（森林簿データ）を作成する点にあり、調査対象樹種を抽出し、かつ、その分布領域を求めようとするものである。
【０００８】
本発明はこのような事情に鑑みなされたものであって、上記課題を解消し、調査対象地域のバンドデータの季節変化を利用して、調査対象樹種を抽出し、かつ、その分布領域を求めることにより広域的な植生図を作成するための衛星データによる森林地域の植生分類方法を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
課題を解決するために本発明は、調査対象地域のバンドデータの季節変化を利用しておこなう衛星データによる森林地域の植生分類方法であって、調査対象樹種の広域的な植生図の作成するために、以下の処理手順を包含することを特徴とするものである。
（１）調査対象樹種の解析適期を設定し、調査対象地域の一又は複数のバンドデータを取得する。
（２）それぞれのバンドデータの輝度値に対し、樹種に応じた上下限値又は閾値を設定し、樹種数分の樹種対象抽出マップを作成する。
（３）調査対象地域の正規化植生指標を作成する。
（４）上記（２）の樹種対象抽出マップのなかで、市街地その他の森林地域以外の領域が混同抽出されたものについて、上記（３）の植生指標を用いてマスク処理を施すことにより、山林部又は樹種分布を特徴抽出する。
（５）上記（２）又は上記（４）により作成した樹種対象抽出マップを段階的に組み合わせて比較又は合成することにより樹種ごとの純林分布を求める。
【発明の効果】
【００１０】
本発明は、単バンドごとのデータによる迅速な処理と、調査対象樹種に最適な時期（解析適期）のデータを使用して、それぞれの処理結果を組み合わせることにより、少なくともスギ及びヒノキの分布に係る高精度な抽出が可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
本発明の実施の最良形態は、上記構成の評価方法において、調査対象樹種がマツ（Ａ）、スギ（Ｃ）及びヒノキ（Ｄ）である。理解を助けるために、後述の実施例記載に用いた符号を付記した。
【００１２】
まず、マツ（Ａ）を調査対象樹種とする解析適期が夏至の前後１月間であって、可視光線の緑及び赤と近赤外線の３バンドデータを取得し、かつ、それらの上下限値を設定して特徴抽出することによりマツ（Ａ）の分布領域からなるマツ対象抽出マップ（Ａ）を作成するものである。
【００１３】
つぎに、スギ（Ｃ）を調査対象とする解析適期が夏至の前後１月間であって、近赤外線の単バンドデータを取得し、かつ、その閾値を設定して特徴抽出することによりスギ（Ｃ）とマツ（Ａ）と市街地等（Ｅ）の混同分布領域からなるスギ対象抽出マップ（ＣＡＥ）を作成するものである。
【００１４】
つぎに、ヒノキ（Ｄ）を調査対象とする解析適期が芽吹き前（冬季）であって、可視光線の赤の単バンドデータを取得し、かつ、その閾値を設定して特徴抽出することによりヒノキ（Ｄ）とスギ（Ｃ）の混同分布領域からなるヒノキ対象抽出マップ（ＤＣ）を作成するものである。
【００１５】
そして、スギ対象抽出マップ（ＣＡＥ）に対して、植生指標を用いたマスク処理を施して市街地等（Ｅ）を排除し、かつ、前記マツ対象抽出マップ（Ａ）を合成して重複部分を排除することによりスギ（Ｃ）の分布領域を求めるものである。
【００１６】
また、ヒノキ対象抽出マップ（ＤＣ）に対して、前記スギ（Ｃ）の分布領域を排除することによりヒノキ（Ｄ）の分布領域を求めるものである。
【実施例】
【００１７】
本発明の一実施例について以下詳細説明する。理解を助けるために具体的な調査対象地域を挙げるが、本発明方法は、これに限定されるものではない。
【００１８】
調査対象地域は、マツの純林が分布している点を考慮して、図１に示す広島県山県郡芸北町を選定した。解析にはアスター画像 [Terra ASTER(日本ERSDAC)]を使用した。
【００１９】
解析に使用した季節と観測日を表１に示す。
【００２０】
【表１】
2006085517.tif 000003
【００２１】
調査方法は、予め現地を巡検し、眺望良好な場所から、スギ林，ヒノキ林を大まかに把握し、地図上の位置を確認した。この調査結果を元に、衛星データとの照合（グランドトゥルース）を行い、スギ林，ヒノキ林を正確に表現している衛星データを選定した。また、現地調査を補完するために、航空写真を使用した。
【００２２】
表２に抽出処理と解析適期と樹種の関係を説明する一覧表を示す。理解を助けるために、本発明方法に対応する手順についても欄外に略記した。
【００２３】
【表２】
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【００２４】
植生分類方法の処理手順は以下のとおりである。なお、符号の「＃」はｎｏｔ（排除）の意である。
【００２５】
＜１＞マツの抽出処理〔Ａ〕→表２の処理イ
マツの解析適期は初夏（夏至の前後１月間）であり、この時期の３バンド画像（可視光線の緑G 及び赤R と近赤外線IR）を用いると、マツの純林分布を抽出できることが判明している。
【００２６】
そこで、夏至の前後１月間に解析適期を設定し、可視光線の緑G 及び赤R と近赤外線IRの３バンドデータを取得し、かつ、各データの輝度値（の相関）に対して少なくともマツ（Ａ）を特徴抽出するための上下限値をそれぞれ設定し、マツ（Ａ）の布領域からなるマツ対象抽出マップ（Ａ）を作成する。
【００２７】
図２に初夏の各バンドの輝度値の相関を示す（ａ）IR/G相関グラフ、（ｂ）IR/R相関グラフ、及び図３にマツ対象抽出マップ（Ａ）を示す。図３中、紙面右側の水平ハッチング部はデータ欠落領域（以下のマップについて同じ。）である。
【００２８】
＜２＞スギ・マツ・市街地等の抽出処理〔ＣＡＥ〕→表２の処理ロ
スギの解析適期は初夏（夏至の前後１月間）であり、この時期の近赤外バンド画像を用いると、マツ（Ａ）及び市街地等（Ｅ）をノイズとして許容するスギ（Ｃ）の分布を抽出できることが判明している。より詳しくは、この時期の近赤外バンド画像では、スギ林の分布を反映する輝度（値）が周辺のヒノキ林やマツ混交林（Ｂ）及び広葉樹林に比べて低く（暗く）なることが判明している。
【００２９】
そこで、夏至の前後１月間に解析適期を設定し、近赤外線IRの単バンドデータを取得し、かつ、該データの輝度値に対して少なくともスギ（Ｃ）を特徴抽出するための閾値を設定し、マツ（Ａ）及び市街地等（Ｅ）をノイズとして許容するスギ（Ｃ）とマツ（Ａ）と市街地等（Ｅ）の混同分布領域（ＣＡＥ）を求める。
【００３０】
図４に初夏の近赤外バンド(IR)の輝度値を示すグラフ、図５に抽出後のスギ・マツ・市街地等の混同分布領域（ＣＡＥ）を示す。
【００３１】
＜３＞植生の有無の抽出処理〔＃Ｅ〕→表２の処理ハ
調査対象地域の正規化植生指標 [ＮＤＶＩ:Normalized Difference VegetationIndex] を作成する。
【００３２】
正規化植生指標の作成は公知手法であり、近赤外バンドの反射率（ＩＲ）と赤バンドの反射率（Ｒ）を用いて、ＮＤＶＩ＝（ＩＲ−Ｒ）／（ＩＲ＋Ｒ）により求める。地表上での植物の葉が多い程、ＮＤＶＩの値は高くなるので、山林部（植生有り）と市街地等（植生無し）を区分することができる。
【００３３】
図６に調査対象地域の正規化植生指標の作成図（＃Ｅ）を示す。
【００３４】
＜４＞スギ・マツの抽出処理〔ＣＡ＝ＣＡＥ＃Ｅ〕
上記＜２＞のスギとマツと市街地等の混同分布領域（ＣＡＥ）に対して、上記＜３＞の植生指標を用いたマスク処理を施して市街地等（Ｅ）を排除し、マツ（Ａ）をノイズとして許容するスギ（Ｃ）とマツ（Ａ）の混合分布領域からなるスギ対象抽出マップ（ＣＡ）を作成する。
【００３５】
図７にスギ対象抽出マップ（ＣＡ）を示す。
【００３６】
＜５＞スギの抽出処理〔Ｃ＝ＣＡ＃Ａ〕
上記＜４＞のスギ対象抽出マップ（ＣＡ）に対して、上記＜１＞のマツ対象抽出マップ（ＡＤ）を合成して重複部分を排除することによりスギ（Ｃ）の分布領域を求める。
【００３７】
後述の図10のマツ・スギ・ヒノキの植生図における凡例のスギを参照。
【００３８】
＜６＞ヒノキ・スギの抽出処理〔ＤＣ〕→表２の処理ニ
ヒノキの解析適期は冬季（芽吹き前）である。この時期の赤バンド画像を用いると、スギをノイズとして許容するヒノキ（Ｄ）の分布が抽出できることが判明している。より詳しくは、この時期の赤バンド画像では、ヒノキの分布を反映する輝度（値）が周辺のマツ林や広葉樹林に比べて低く（暗く）なることが判明している。
【００３９】
そこで、芽吹き前（冬季）に解析適期を設定し、可視光線の赤R の単バンドデータを取得し、かつ、該データに対して少なくともヒノキ（Ｄ）を特徴抽出するための閾値を設定し、スギ（Ｃ）をノイズとして許容するヒノキ（Ｄ）とスギ（Ｃ）の混同分布領域からなるヒノキ対象抽出マップ（ＤＣ）を作成する。
【００４０】
図８に冬季の赤バンド(R) の輝度値を示すグラフ、及び図９にヒノキ対象抽出マップ（ＤＣ）を示す。
【００４１】
＜７＞ヒノキの抽出処理〔Ｄ＝ＤＣ＃Ｃ〕
上記＜６＞のヒノキ対象抽出マップ（ＤＣ）に対して、上記＜５＞のスギ（Ｃ）の分布領域を排除して、ヒノキ（Ｄ）の分布領域を求める。
【００４２】
後述の図10のマツ・スギ・ヒノキの植生図における凡例のヒノキを参照。
【００４３】
図10にマツ・スギ・ヒノキの植生図を示す。ここで、凡例のマツを参照。
【００４４】
上記処理手順において、例えばマツ対象抽出マップの作成が不能である場合があったとしても、調査としては有意味である。調査対象地域にマツの純林分布がないと評価されるからである。
【００４５】
なお、ランドサットやJERS-1、ADEOS などの異なる衛星データからも同様の結果が得られており、本発明の汎用性を支持するものであった。
【産業上の利用可能性】
【００４６】
本発明は、樹種ごとに解析適期を定めて衛星データによる植生区分の判読に有効な「旬のデータ」を扱う効果的な植生分類方法（抽出技術）を開発した点で、革新的であり、林務行政上の活用を含み産業上の利用可能性を有する。
【００４７】
また、「旬のデータ」の存在は、近赤外線を反射する葉中の葉緑素の量が季節により変動している可能性を示唆するものであり、年間の葉緑素量変化を指標とする新たな解析技術の開発が期待できる。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】調査対象地域を示す広域地図である。
【図２】マツの抽出に関する初夏の各バンドの輝度値の相関を示す（ａ）IR/G相関グラフ及び（ｂ）IR/R相関グラフである。
【図３】マツ対象抽出マップ（Ａ）である。
【図４】スギの抽出に関する初夏の近赤外バンド（IR) の輝度値を示すグラフである。
【図５】スギ・マツ・市街地等の混同分布領域を示す抽出マップ（ＣＡＥ）である。
【図６】調査対象地域の正規化植生指標の作成図（＃Ｅ）である。
【図７】スギ対象抽出マップ（ＣＡ）である。
【図８】ヒノキの抽出に関する冬季の赤バンド(R) の輝度値を示すグラフである。
【図９】ヒノキ対象抽出マップ（ＤＣ）である。
【図１０】マツ・スギ・ヒノキの分布領域を示す植生図である。
【符号の説明】
【００４９】
Ａ  マツ純林〔マツ〕
Ｂ  マツ混交林
Ｃ  スギ純林〔スギ〕
Ｄ  ヒノキ純林〔ヒノキ〕
Ｅ  市街地等
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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