(57)【要約】【課題】  植生被覆をモニタリングする手法を確立するに当たり、観測に最適な周波数と偏波を設定して精度よく分類を行う植生被覆分類観測方法を提供すること。【解決手段】  多周波・多偏波SARによるリモートセンシングによって、植生被覆分類を行う方法において、統計的判別法として教師なし分類を用い、測定に用いる周波数と偏波が分類精度に与える影響を予め求めておき、得られた最適な周波数および偏波で観測を行う。LバンドVV偏波を少なくとも含むプローブで観測を行ってもよい。最小のデータの組み合わせ数によって湿原の植生被覆分類を行う場合には、XバンドのHV偏波と、LバンドのHV偏波およびVV偏波の組み合わせをプローブとする。【選択図】  なし【特許請求の範囲】
【請求項１】
多周波・多偏波SARによるリモートセンシングによって、植生被覆分類を行う方法において、
統計的判別法として教師なし分類を用い、
測定に用いる周波数と偏波が分類精度に与える影響を予め求めておき、得られた最適な周波数および偏波で観測を行うことを特徴とする
SARによる植生被覆分類観測方法。
【請求項２】
LバンドVV偏波を少なくとも含むプローブで観測を行う
請求項１に記載のSARによる植生被覆分類観測方法。
【請求項３】
同一偏波で異なる周波数の組み合わせを使用する場合には、XバンドとLバンドのVV偏波の組み合わせをプローブとする
請求項１または２に記載のSARによる植生被覆分類観測方法。
【請求項４】
2データによる同一周波数で異なる偏波の組み合わせを使用する場合には、LバンドのHV偏波とVV偏波の組み合わせをプローブとする
請求項１または２に記載のSARによる植生被覆分類観測方法。
【請求項５】
3データによる同一周波数で異なる偏波の組み合わせを使用する場合には、LバンドのHH偏波とHV偏波とVV偏波の組み合わせをプローブとする
請求項１または２に記載のSARによる植生被覆分類観測方法。
【請求項６】
最小のデータの組み合わせ数によって湿原の植生被覆分類を行う場合には、XバンドのHV偏波と、LバンドのHV偏波およびVV偏波の組み合わせをプローブとする
請求項１または２に記載のSARによる植生被覆分類観測方法。
【請求項７】
木本類の分類を行う場合には、LバンドのHV偏波とVV偏波の組み合わせをプローブとする
請求項１または２に記載のSARによる植生被覆分類観測方法。
【請求項８】
草本類の分類を行う場合には、XバンドとLバンドのVV偏波の組み合わせをプローブとする
請求項１または２に記載のSARによる植生被覆分類観測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、多周波・多偏波SARによるリモートセンシングによって、植生被覆分類を行う方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
人為的な自然環境問題が深刻化する昨今、自然生態系が大きく変容していることが指摘されている。大気中の二酸化炭素濃度は、1750年以降31%増加し、過去20年間の人為起源による二酸化炭素の大気への排出の内、およそ75%が化石燃料の燃焼であり、残りの大部分は土地利用の変化、とくに森林減少によるものである。つまり、森林の減少は地球温暖化を加速させており、炭素循環を撹乱する森林破壊による植生の減少は地球温暖化に与える影響が大きい。
【０００３】
1997年に開催された気候変動枠組み条約締約国際会議（京都会議）において、先進国における温室効果ガスの排出削減の具体的な数値目標を提示した京都議定書が採択され、温室効果ガスの量的な取り扱いは、排出量から吸収量を差し引いて得られるネットアプローチが確認されている。また、京都議定書では植林による新規の温室効果ガスの吸収に加え、農業土壌の保全による土壌炭素量の増加や森林破壊、森林火災の防止活動が評価の対象となる。さらに、湿原などの自然生態系が現状で固定している温室効果ガスについて、湿原破壊などの原因による放出を防止や、保全するための新規の対策に関しても評価される。
【０００４】
湿原は、高緯度の湿潤冷温帯に発達し、西シベリアを始めとするユーラシア大陸や北米大陸において幅広く分布する。地球上の全陸域面積の10%以上を占めると言われており、貴重な動植物の宝庫であることから、ラムサール条約に代表されるように世界的に湿原生態系を保全する取り組みがなされている。
【０００５】
湿原はその地形・水文・気象環境から、泥炭を堆積する泥炭地として発達していくものが世界中に約400Mha存在し、泥炭地は炭素の貯蔵庫としても重要な役割を持ち、300〜500Gtの炭素を泥炭地下に蓄積しており、この量は地上部バイオマスの蓄積炭素量とほぼ等しい値である。したがって、湿地に固定される炭素量は多いことから、無視することができないと考えられる。
【０００６】
さらに、湿原内における湿度は非常に高く、枯死した植物の分解は嫌気性細菌により行われるため、分解過程で生じるメタンガスが地球の全球平均気温を上昇させる要因になることが懸念されている。また、気温の上昇は、泥炭の分解を促進させ、さらに温室効果ガスの放出が増加する側面を持ち合わせている。
【０００７】
一方で、湿原の現状把握が不十分であることから、炭素固定量の推定値には不確定要素が多く含まれていると考えられるため、湿原の現状把握と継続的なモニタリングシステムの構築が必要である。しかし、泥炭地や冠水地といった環境下での調査は困難なことも少なくないため、他の土地被覆と比べて現状把握が遅れている。したがって、湿原生態系のモニタリングが急務であり、継続的かつ広域にわたり観測が可能であるリモートセンシングが大変有効である。
【０００８】
湿原の性状把握と変容のモニタリングは、湿原内における林地の変動が1つの指標となる。とくに、湿地林の拡大は非湿原化を示し、湿原に依存する多くの野生生物種の生息に大きな影響を与える。また、地下水位および微気象の要素を変化させることにより、湿原生態系が崩壊することにつながる。
以上のことから、湿原の維持・管理のための植生変化の抽出および定量化するための手法が必要であり、リモートセンシングデータを使用した植生被覆分類により、湿原の継続的なモニタリングシステムが構築される。
【０００９】
リモートセンシングによる植生被覆分類は、光学センサを使用するものと合成開口レーダ（SAR: Synthetic Aperture Radar）を使用するものに大別される。
光学センサデータを使用する植生被覆分類では、多時期のデータを取り扱うことにより、各植生の分光特性が変化することを利用することが常套手段である。光学センサデータの取得は、太陽光を必要とするため昼間の観測に制限される。また、湿原の様な多湿で雲の発生が多い地域におけるデータ取得は困難である。
【００１０】
一方、SARが使用するマイクロ波は、雲などの天候や昼夜問わず観測が可能であるセンサとして大きな特徴を持つことから、SARデータを使用した植生被覆分類は大変有効である。
SARは、植物の水分と構造を計測しているため、多時期のデータを取り扱うことなく、各植生の違いを周波数特性と偏波特性により観測できる。
【００１１】
植生被覆分類に統計的判別法を用いる場合、教師付き分類と教師なし分類の2つの手法がある。
SARによる植生被覆分類の従来の研究は、主として最尤法による教師付き分類が一般的である。
【００１２】
【非特許文献１】Hess, L. L., J. M. Melack, S. Filoso and Y. Wang: Delineation of inundated area and vegetation along the Amazon floodplain with the SIR-C synthetic aperture radar, IEEE trans. Geo. Sci. Remote Sens., 33 (4), pp.896-904,1995.は、ブラジルのアマゾンにおける冠水域の森林を対象とした研究であり、SIR-CのCバンドとLバンドデータを使用したデシジョンツリー法による教師付き分類により、水域、牧草地、水生植物、森林、冠水した森林の計5クラスへ分類した結果が開示されている。
【００１３】
【非特許文献２】Ranson, K. J., S. Saatchi and G. Sun: Boreal forest ecosystem characterization with SIR-C/XSAR, IEEE trans. Geo. Sci. Remote Sens., 33 (4), pp.867-876,1995.は、カナダの針葉樹林を対象とした研究であり、SIR-CのCバンドとLバンドデータを使用した最尤法による教師付き分類により、水域、3種類の低木、5種類の森林の計9クラスへ分類した結果が開示されている。
【００１４】
【非特許文献３】Dobson, M. C., L. E. Pierce and F. T. Ulaby: Knowledge-based land cover classification using ERS-1/JERS-1 SAR Composites, IEEE trans. Geo. Sci. Remote Sens., 34 (1), pp.83-99,1996.は、アメリカ北部のミシガンを対象とした研究であり、ERS-1（European Remote sensing Satellite：Cバンド）とJERS-1（Japanese Earth Resource Satellite：Lバンド）を使用したデシジョンツリー法による教師付き分類により結果が示され、植生の草丈もしくは樹高の違いと枝張りの違いが分類結果に反映される手法を取っており、水域、裸地、2種類の草本、6種類の森林の計10クラスへ分類した結果が開示されている。
【００１５】
【非特許文献４】Toyra, J., A. Pietroniro and L. W. Martz: Multisensor hydrologic assessment of a freshwater wetland, Remote Sens. Environ., 75 (2), pp.162-173, 2001.は、カナダのアサバスカ湖西端に位置する湿原を対象とした研究であり、RADARSATとSPOTを複合使用したマハラノビス距離を適用した最短距離法による教師付き分類により、水域、冠水した植生域、冠水していない領域の計3クラスへ分類した結果が開示されている。
【００１６】
これらの研究事例における分類精度は比較的高いものの、教師付き分類では、標本の無作為性および独立性に問題が生じる可能性が否めない。
したがって、客観的かつ自動的に分類が可能な教師なし分類による検討が望ましい。
【００１７】
【非特許文献５】Pope, K. O., J. M. Rey-Benayas and J. F. Paris: Radar remote sensing of forest and wetland ecosystems in the Central American tropics, Remote Sens. Environ., 48 (2), pp.205-219, 1994.は、中米ベリーズにおいてAIRSARのCバンド、Lバンド、Pバンドデータを使用した教師なし分類結果を示し、AIRSARデータを体積散乱指数、キャノピー構造指数、バイオマス指数、相互作用種類指数の4つの指数へ変換して分類に適用しており、森林、湖沼、湿地について数種類に分類されているが、湿原域の植生分類にまでは至っていない。
【００１８】
【非特許文献６】小熊宏之, 山形与志樹: 多時期二周波SARデータによる湿原植生分類, 写真測量とリモートセンシング, 36 (6), pp.4-12, 1997.は、北海道の釧路湿原を対象とした研究であり、ERS-1とJERS-1データを複合使用した最尤法による教師付き分類による事例を報告しているが、前述の通り、分類結果の客観性に問題が残る。
【００１９】
【非特許文献７】中村和樹, 三浦二郎, 若林裕之, 新庄久志, 西尾文彦: 多入射角SARデータによる釧路湿原のバイオマス推定への適用研究, 日本リモートセンシング学会誌, 22 (2), pp.135-148, 2002.は、後方散乱の入射角特性とバイオマスの関係についてのモデルアプローチにより考察した事例を報告し、冠水域と泥炭域によって適切な入射角による観測が開示されているが、湿原植生のヨシのみに着目していることから他の植生への適用が課題となっている。
【００２０】
多周波・多偏波SARによって植生被覆分類を行うに当たって、どのような周波数と偏波が分類精度を向上させるかについて、従来は検討がなされていなかった。
【００２１】
SARデータを扱う従来技術には、下記特許文献１及び２などがあるが、観測に好適な周波数と偏波に関する事項は、開示されていなかった。
【特許文献１】特開平１１−１８５００９号
【特許文献２】特開２００２−１０７４５０号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００２２】
そこで、本発明は、天候の影響を受けず、湿原のような湿度の高い地帯でも継続的な観測が可能なSARを使用して、植生被覆をモニタリングする手法を確立するに当たって、観測に最適な周波数と偏波を設定して精度よく分類を行う植生被覆分類観測方法を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００２３】
上記課題を解決する本発明のSARによる植生被覆分類観測方法は、多周波・多偏波SARによるリモートセンシングによって、植生被覆分類を行う方法において、統計的判別法として教師なし分類を用い、測定に用いる周波数と偏波が分類精度に与える影響を予め求めておき、得られた最適な周波数および偏波で観測を行うことを特徴とする。
【００２４】
ここで、LバンドVV偏波を少なくとも含むプローブで観測を行ってもよい。
【００２５】
同一偏波で異なる周波数の組み合わせを使用する場合には、XバンドとLバンドのVV偏波の組み合わせをプローブとすることが有効である。
【００２６】
2データによる同一周波数で異なる偏波の組み合わせを使用する場合には、LバンドのHV偏波とVV偏波の組み合わせをプローブとすることが有効である。
【００２７】
3データによる同一周波数で異なる偏波の組み合わせを使用する場合には、LバンドのHH偏波とHV偏波とVV偏波の組み合わせをプローブとすることが有効である。
【００２８】
最小のデータの組み合わせ数によって湿原の植生被覆分類を行う場合には、XバンドのHV偏波と、LバンドのHV偏波およびVV偏波の組み合わせをプローブとすることが有効である。
【００２９】
木本類の分類を行う場合には、LバンドのHV偏波とVV偏波の組み合わせをプローブとすることが有効である。
【００３０】
草本類の分類を行う場合には、XバンドとLバンドのVV偏波の組み合わせをプローブとすることが有効である。
【発明の効果】
【００３１】
本発明によると、最適な周波数および偏波で観測を行うので、正確な植生被覆分類が得られ、湿原等環境のモニタリングに寄与する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３２】
北海道における湿原は9ヶ所（石狩、サロベツ、浅茅野、十勝、釧路、別寒辺牛、霧多布、標津、風連）あり、日本の湿原総面積のおよそ90%を占める。北海道の湿原の多くは、海岸付近における沖積平野の低地に分布しており、本州に多く分布する高山系湿原に比べて面積が大きいという特徴をもつ。
釧路湿原は北海道東部の4市町（釧路市、釧路町、標茶町、鶴居村）にわたって位置しており、その面積は約18000haと報告され、日本の湿原域の60%を占める。
【００３３】
1967年に天然記念物に指定されたことをはじめに、1980年にラムサール条約による指定湿地に登録され、1987年には国立公園に指定された経緯を持つ。
釧路湿原には、タンチョウをはじめとする絶滅の恐れがある野生生物の重要な生息地となっているが、釧路湿原の面積は1970年の調査では29084haと報告されており、その面積は減少傾向にある。
【００３４】
釧路湿原は、Pi-SARと比較して分解能の悪い衛星SARデータを使用した解析に対しても、面的に十分な広がりを有しており、湿原内にはユーラシア大陸や北米などに広がる高緯度地帯の湿原とほぼ同様な植生群落を有しており、本研究を実施した際に得られた知見は、高緯度地帯の湿原モニタリングへの適用が可能である。
前述の通り、釧路湿原においても湿地林の広がりが問題視されており、第二次世界大戦後の農牧、工業、宅地の進行、さらには堤防の建設といった開発に伴う河川からの土砂流入や、乾燥化および河川水の富栄養化に起因している。以上の理由から、釧路湿原を観測・実験場所として選定した。
【００３５】
釧路湿原は、過去に河川の氾濫による洪水が発生したことがあり、その対策として釧路川右岸堤防が建設された。この堤防の建設後、堤防により分断された湿原の相観の変化が顕著に見られる。したがって、堤防により分断された湿原の植生群落を定常的に調査することが必要である。
【００３６】
このことを、SARを使用することにより実現するためトルースデータを取得し、SARデータとトルースデータを比較・検証した。
トルースデータは、赤沼周辺の釧路川右岸堤防によって分断された北側と南側の湿原において取得した。トルースデータの取得は、釧路湿原において主要な植生群落である低層湿原のハンノキ林、ヨシ群落、スゲ群落および高層湿原のミズゴケ群落について、現地踏査による植生調査を実施した。
【００３７】
具体的な植生群落の様相について以下に述べる。
ハンノキ林は、釧路湿原内で最大のバイオマスとなる木本であり、湿地林を形成している。近年、ハンノキ林の拡大により湿地の乾燥化が問題視されており、釧路湿原のおよそ30%の面積を占めている。
ミズゴケ群落は、この群落上にイソツツジをはじめとする丈の低い木本や、スゲを代表とする草本が複雑に被覆した混生状態を示す群落であり、釧路湿原のおよそ10%の面積を占めている。
ヨシ群落は、最大の生育期に草丈が2mを超え、草本中最大のバイオマスとなる。一般的にはヨシのみが優占する領域は非常に限られており、スゲと混生していることが多い。
スゲ群落は、ヨシと共に低層湿原における代表的な草本であり、ヨシ群落とスゲ群落は釧路湿原のおよそ60%の面積を占めており、そのほとんどがスゲ群落である。また、スゲは比較的水位の高い場所を好む傾向がある。
【００３８】
本実施例で使用したSARはPi-SARであり、1993年から通信総合研究所（CRL: Communications Research Laboratory）と宇宙開発事業団（NASDA: National Space Development Agency of Japan）が共同して航空機搭載用SARの開発を進め、XバンドSAR（波長3.14cm）と、LバンドSAR（波長23.60cm）を有する。1996年の性能確認飛行から校正実験を通して性能評価を実施し、1998年から本格的な運用へ移行し、様々な観測・実験が実施されている。Pi-SARはXバンドとLバンドの2周波で同時に地表面の観測が可能であり、観測ターゲットの偏波に関する全ての情報（送信偏波受信偏波の順にHH、 HV、 VH、 VV：Hは水平偏波、Vは垂直偏波）を一度に取得することができる。空間分解能は、XバンドおよびLバンドでそれぞれ1.5m、3.0mである。さらに、Xバンドは2つのアンテナを使用して地表面の高度を計測するクロストラックインターフェロメトリ機能を備える。
本実施例におけるPi-SARデータは、XバンドおよびLバンド共に、MGAf（Multi-look Ground range Amplitude float data）プロダクトであり、飛行高度および速度はそれぞれ6091.5m、176.4m/secであり、飛行方向は191.7度であった。
【００３９】
本実施例で解析に使用したPi-SARデータの画像再生は、赤沼周辺を中心とする5km×5kmの領域に着目した。処理した画像中心の入射角は44.3度であった。この再生画像に対して次の処理を施した。
【００４０】
Pi-SARが受信するデジタルカウント値は、後方散乱係数に対応している。MGAfプロダクトの後方散乱係数σ0への校正変換の基本式は、式(1)で表現できる。
【００４１】
【数１】
2005189100.tif 000002
【００４２】
ここで、DNはPi-SARで受信されるデジタルカウント値、CFは校正係数を示す。
校正係数は、コーナーリフレクタ（標準散乱体）を使用した校正実験結果に基づいて求められている。Xバンドの校正係数は、HH偏波、HV偏波、VV偏波がそれぞれ-4.3、-2.8、-4.5であり、Lバンドの校正係数は、偏波によらず2.22である。
【００４３】
地図投影は、Pi-SAR画像上に15点前後設定し、1次のアフィン変換によるRMS誤差が1ピクセル以内とする地図投影を行った。リサンプリングには、ニアレストネイバー法を適用し、 1ピクセルを1.5m×1.5mとした。
【００４４】
以上の処理を施したPi-SAR画像をR、G、BにそれぞれHH偏波、HV偏波、VV偏波を割り当て、偏波カラー合成画像として図１に示す。
【００４５】
教師なし分類による植生被覆分類の結果は、トルースデータを基にテストエリアを設定し、テストエリアにおける植生と分類結果が一致するか判定することで評価する。このテストエリアは、赤沼を中心とした特別保護区および特別地域内において湿原の代表的な群落である、ハンノキ林、ミズゴケ群落、ヨシ群落、スゲ群落、水面および路面を選定した。
テストエリアの設定はトルースデータの取得結果から、低層湿原におけるハンノキ林（Alder）、ヨシ群落（Reed）、スゲ群落（Sedge）、高層湿原におけるイソツツジ−ミズゴケ群落（Rosemary-Sphagnum）、スゲ−ミズゴケ群落（Sedge-Sphagnum）、さらに赤沼および周辺河川の水面および路面（Water and Road）を加えた計6つをテストエリアのカテゴリーとして設定した。
テストエリアの設定結果を、図１(a)に示したPi-SARのXバンド画像に重ね合わせたものを図２に示す。
【００４６】
本実施例では、釧路湿原の植生被覆分類の実施に当たり、客観的かつ自動的な解析の可能性を検討するため、教師なし分類を採用した。ここで使用した教師なし分類は、一般的なリモートセンシング解析用のソフトウェアに備わる最短距離法による教師なし分類（ISODATA: Iterative self organizing data analysis techniques A）を適用した。ISODATAによる分類手法は、初期状態として適当なクラスタを与え、そのメンバを組み替えて少しずつより良い分類結果にしていくものであり、その詳細は、
【非特許文献８】Ball, G. H. and D. J. Hall: ISODATA - Novel method of data analysis and pattern classification, Stanford Research Institute, Menlo Park, California, 1965.に開示されている。
【００４７】
ISODATAによる教師なし分類のパラメータの設定は、基本的にリモートセンシング解析用のソフトウェアの初期設定値を使用し、以下にパラメータの設定状況を示す。クラス数は6とし、テストエリアのカテゴリー数と同一の設定とした。微小クラスタは各クラス内のメンバの最小値が0.01%、分裂・融合の分岐は標準偏差の最大値が4.5を条件とし、クラス間の距離の最小値は3.2、反復計算の終了条件は100回とした。
なお、ここでは、ISODATAによる分類手法を用いたが、同様の教師なし分類を適宜利用できる。
【００４８】
正確な情報抽出を妨げ、分類の実施に当たりスペックルノイズが誤分類の原因となることから、適切なフィルタを使用した平滑化処理が必要である。
本実施例では、窓サイズ7×7の移動平均フィルタによる平滑化処理を施したデータを使用した。
【００４９】
図３は、平滑化処理の違いによる分類精度の推移を示すグラフである。この図は、XバンドとLバンドのそれぞれ3偏波データの計6データの内、1データから6データを使用する組み合わせにおいて、平滑化処理の違いによりそれぞれ平均を求めた結果を示す。
【００５０】
ここで、データの組み合わせ数が分類精度に与える影響について調べた。
図３から、分類精度が最も高かったデータの組み合わせを選択し結果を、表１にまとめた。
【００５１】
【表１】
2005189100.tif 000003
【００５２】
データの組み合わせ数の増加によるテストエリアにおける各カテゴリーの分類正解率を表２にまとめ、その推移を図４に示す。
【００５３】
【表２】
2005189100.tif 000004
【００５４】
表１からは、どの周波数および偏波が分類に寄与しているか調べることができる。1データを使用した場合は、LバンドVV偏波が選択された。2データを使用した組み合わせには、XバンドHV偏波、LバンドVV偏波が選択された。3データを使用した組み合わせには、XバンドVV偏波、LバンドHV偏波とVV偏波が選択された。
【００５５】
図３から、分類精度はデータの組み合わせが2データから3データを使用する時点で急激に高くなり、これ以降、データの追加に対してXバンドVV偏波、LバンドHV偏波とVV偏波は常に選択されていた。4データを使用した組み合わせには、XバンドHV偏波とVV偏波、LバンドHV偏波とVV偏波が選択された。5データを使用した場合はXバンドHH偏波を除く全てが選択された。3データを使用した組み合わせ以降、分類精度の向上は鈍くなるが、6データを使用するに至るまでわずかに向上を続けることから、最終的な分類は全てのデータが寄与していることが分かる。
【００５６】
また、LバンドVV偏波は、6つの全ての組み合わせに常に選択されていることから、湿原の植生被覆分類の基礎データとなっていることが示された。一方、XバンドHH偏波は2データから5データの組み合わせおよび1データを使用する組み合わせに選択されることがなく、分類への寄与は低いと考えられる。
【００５７】
同一偏波で異なる周波数の組み合わせが分類精度に与える影響を調べた。
同一偏波で異なる周波数の組み合わせによる、各カテゴリーの分類正解率をTable 5にまとめた。
【００５８】
【表３】
2005189100.tif 000005
【００５９】
同一偏波で異なる周波数の組み合わせでは、XバンドとLバンドのVV偏波の組み合わせが最も高い分類精度を達成し73.3%であった。表３から、同一偏波で異なる周波数の全ての組み合わせにおいて、ハンノキおよび水面・路面を80%以上の分類正解率が得られた。一方、XバンドとLバンドのHV偏波の組み合わせは最も低い分類精度で53.0%であった。
【００６０】
同一周波数で異なる偏波の組み合わせが分類精度に与える影響を調べた。
同一周波数で異なる偏波の組み合わせによる、各カテゴリーの分類正解率を表４および５にまとめた。
【００６１】
【表４】
2005189100.tif 000006
【００６２】
【表５】
2005189100.tif 000007
【００６３】
表４に示した2データによる同一周波数で異なる偏波の組み合わせでは、LバンドのHV偏波、VV偏波の組み合わせが最も高い分類精度を達成し72.9%であり、3データによる同一周波数で異なる偏波の組み合わせでは、Lバンドの3偏波の使用が最も高い分類精度を達成し64.2%であった。
一方、2データによるXバンドのHV偏波、VV偏波の組み合わせは最も低い分類精度で53.0%であり、3データによるXバンドの3偏波の使用は最も低い分類精度で53.3%であった。
【００６４】
以上の検討結果から、植生被覆分類図を作成した。
植生被覆分類図は、図５に分類精度が最も高かったデータの組み合わせについて示し、図６が同一偏波で異なる周波数の組み合わせについて示し、図７が同一周波数で異なる偏波の組み合わせについて、判別効率表と併せて示す。
以下では、作成した植生被覆分類図の妥当性を評価した結果を述べる。
【００６５】
上記と同様に、分類精度が最も高かったデータの組み合わせを選択した結果について述べる。
図４は、各カテゴリーの分類正解率の推移を示しており、ハンノキ林は、データの組み合わせが2データの時点で分類正解率が急激な向上となり、3データを使用する組み合わせ以降、100%の分類正解率が安定して得られた。
イソツツジ−ミズゴケ群落は、データの組み合わせが3データの時点で急激な向上となり、5データを使用する組み合わせ以降は100%の分類正解率が安定して得られた。
スゲ−ミズゴケ群落は、データの組み合わせが2データの時点で分類正解率が急激な向上となり、4データを使用する組み合わせ以降、100%の分類正解率が安定して得られた。
ヨシ群落は、1データの使用で分類正解率がおよそ82%と高く、データの組み合わせ数の増加に伴い分類正解率が向上し、全データを使用する組み合わせで100%の分類正解率を達成した。
スゲ群落は、データの組み合わせ数の増加に伴い分類正解率が向上し、5データを使用する組み合わせ以降、100%の分類正解率が安定して得られた。
水面・路面の分類正解率は、データの組み合わせ数によらず、およそ89%で一定となった。
【００６６】
以上のことから、最小のデータの組み合わせ数による湿原植生被覆分類の実施は、図４に示す通り、各カテゴリーの分類正解率が90%台となる、3データ（XバンドHV偏波、LバンドHV偏波およびVV偏波）の組み合わせにより実現できる。
【００６７】
つぎに、木本類（ハンノキ林、イソツツジ−ミズゴケ群落）と草本類（スゲ群落、ヨシ群落、スゲ−ミズゴケ群落）の分類について考える。
木本類の分類には、XバンドとLバンドのHV偏波の組み合わせが最も高い分類正解率で81.8%、草本類の分類にはXバンドとLバンドのVV偏波の組み合わせが最も高い分類正解率で73.8%であった。
XバンドとLバンドのHV偏波の組み合わせでは草本類の分類正解率が30%以下と低く、木本類を含むイソツツジ−ミズゴケ群落の分類正解率は63.5%であり草本類の分類正解率よりも高い。
【００６８】
一方、HH偏波およびVV偏波で異なる周波数の組み合わせでは草本類の分類正解率が60%から80%と高く、木本類を含むイソツツジ−ミズゴケ群落の分類正解率は30%台と草本類の分類正解率よりも低い。
これは、イソツツジ−ミズゴケ群落におけるイソツツジの樹冠部における体積散乱が寄与しているためで、一般的に体積散乱に対してHH偏波およびVV偏波よりもHV偏波は感度が高いためである。HV偏波では表面散乱や2回散乱が支配的となる草本類の分類正解率が低いことから分類精度も低い結果となり、湿原植生の総合的な分類には適していないことが判明した。
以上のことから、同一偏波で異なる周波数の組み合わせを使用する湿原植生被覆分類の実施には、XバンドとLバンドのVV偏波の組み合わせが適している。
【００６９】
2データによる同一周波数で異なる偏波の組み合わせでは、木本類と草本類の分類について、木本類の分類にはLバンドのHV偏波、VV偏波の組み合わせが最も高い分類正解率で98.7%、草本類の分類にはXバンドのHH偏波、HV偏波の組み合わせが最も高い分類正解率で63.7%であった。
【００７０】
さらに、XバンドとLバンドのそれぞれについて各カテゴリーの分類正解率を考える。
Xバンドの各偏波の全ての組み合わせで分類精度が低く、LバンドのHH偏波とHV偏波を除いて水面・路面の分類正解率がおよそ20%と低いことによる寄与が大きい。また、LバンドのHH偏波とHV偏波についても赤沼の中心部に設定したテストエリア以外の領域では、水面・路面とは異なるクラスに分類されており、Xバンドの短い波長が水面・路面のわずかな表面粗度（ラフネス）に感度が高いことが原因と推察される。また、イソツツジ−ミズゴケ群落がスゲ−ミズゴケ群落およびハンノキ林に誤分類されており、この影響により2つのミズゴケ群落の区別およびハンノキ林の検出を困難にしている。
【００７１】
Lバンドの各偏波の全ての組み合わせでハンノキ林の分類正解率が100%を達成しており、湿地林の検出に有効である。LバンドのHH偏波とHV偏波およびHV偏波とVV偏波の組み合わせでは、イソツツジ−ミズゴケ群落、水面・路面、スゲ群落の順に分類正解率が高く80%以上を達成した。しかし、ヨシ群落とスゲ−ミズゴケ群落は分類正解率がそれぞれ40%、20%程度と低かった。
これは、Lバンドの波長に対して、ヨシ群落とスゲ−ミズゴケ群落が構造体として小さいことから相互に誤分類されていることが原因と考えられる。LバンドのHH偏波とVV偏波の組み合わせでは、ヨシ群落、水面・路面の分類正解率がおよそ80%であったが、他の群落は60%以下となった。
【００７２】
つぎに、3データによる同一周波数で異なる偏波の組み合わせでは、木本類と草本類の分類について、木本類の分類にはLバンドの3偏波の使用が最も高い分類正解率で53.4%、草本類の分類にはXバンドの3偏波の使用が最も高い分類正解率で65.3%であった。
【００７３】
さらに、各カテゴリーの分類正解率について考える。
Lバンドの3偏波の使用では、ハンノキ林の分類正解率が100%を達成し、ヨシ群落およびスゲ群落の分類正解率がおよそ90%以上であることから、湿地林と草本の詳細な分類の可能性が高い。しかし、イソツツジ−ミズゴケ群落およびスゲ−ミズゴケ群落の分類正解率は10%にも達していない。
これは、イソツツジ−ミズゴケ群落がスゲ−ミズゴケ群落に、スゲ−ミズゴケ群落がヨシ群落へ誤分類されていることが原因である。
【００７４】
一方、Xバンドの3偏波の使用では、ハンノキ林の分類正解率がおよそ80%であるのに対して、ヨシ群落およびスゲ群落の分類正解が60%以下となった。
【００７５】
以上のことから、2データによるXバンドの各偏波の組み合わせで、いずれの組み合わせを使用する場合でも湿原植生の詳細な分類には適していない。LバンドのHH偏波とHV偏波およびHV偏波とVV偏波の組み合わせを使用する場合、ヨシ群落とスゲ−ミズゴケ群落の誤分類の可能性はあるが低層湿原と高層湿原の分類が可能であり、LバンドのHH偏波とVV偏波の組み合わせを使用する場合、ハンノキ林の検出は可能であるが、他の群落の詳細な分類については適していないことが判明した。
【００７６】
3データによるXバンドの3偏波の使用では草本類の詳細な分類を期待できないが、Lバンドの3偏波の使用により、ミズゴケ群落の誤分類の可能性はあるが、湿地林と草本類の内、スゲ群落とヨシ群落について詳細な分類が可能になることが判明した。
【産業上の利用可能性】
【００７７】
従来の衛星SAR観測は、LバンドおよびCバンドの単偏波によるものであった。2002年にはヨーロッパ宇宙機関（ESA）がENVISAT（Cバンド）を打ち上げ、多偏波・多入射角の衛星観測を世界に先駆けて実施している。さらに、2004年度には、日本もALOSの打ち上げを予定している。ALOSにはPALSAR（Lバンド）が搭載され、入射角可変による多偏波観測により、ターゲットから多くの情報を一度に得ることが可能になる。
本発明によると、最適な周波数および偏波で効率よく植生被覆分類を高精度に行うことができる。特に、湿原などの性状把握と変容のモニタリングが可能になり、自然生態系や環境保全に寄与し、産業上利用価値が高い。
【図面の簡単な説明】
【００７８】
【図１】（ａ）  Pi-SAR画像をR、G、BにそれぞれHH偏波、HV偏波、VV偏波を割り当て、偏波カラー合成画像として示したＸバンドの図  （ｂ）  同、Ｌバンド
【図２】テストエリアの設定結果を、図１(a)のXバンド画像に重ね合わせた図
【図３】平滑化処理の違いによる分類精度の推移を示すグラフ
【図４】データの組み合わせ数の増加による各カテゴリーの分類正解率の推移を示す図
【図５（ａ）】分類精度が最も高かったデータの組み合わせについて示した植生被覆分類図と、その判別効率表。６データ中１データ使用の場合。
【図５（ｂ）】同、２データ使用。
【図５（ｃ）】同、３データ使用。
【図５（ｄ）】同、４データ使用。
【図５（ｅ）】同、５データ使用。
【図５（ｆ）】６データ全て使用。
【図６（ａ）】同一偏波で異なる周波数の組み合わせについて示した植生被覆分類図と、その判別効率表。XバンドLバンド共に、HH偏波の場合。
【図６（ｂ）】同、HV偏波。
【図６（ｃ）】同、VV偏波。
【図７（ａ）】同一周波数で異なる偏波の組み合わせについて示した植生被覆分類図と、その判別効率表。Xバンドで、HH偏波とHV偏波の場合。
【図７（ｂ）】同、Xバンドで、HH偏波とVV偏波。
【図７（ｃ）】同、Xバンドで、HV偏波とVV偏波。
【図７（ｄ）】同、Lバンドで、HH偏波とHV偏波。
【図７（ｅ）】同、Lバンドで、HH偏波とVV偏波。
【図７（ｆ）】同、Lバンドで、HV偏波とVV偏波。
【図７（ｇ）】同、Xバンドで、HH偏波とHV偏波とVV偏波。
【図７（ｈ）】同、Lバンドで、HH偏波とHV偏波とVV偏波。
【図３】
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【図４】
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【図１】
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【図２】
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【図５（ａ）】
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【図５（ｂ）】
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【図５（ｃ）】
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【図５（ｄ）】
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【図５（ｅ）】
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【図５（ｆ）】
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【図６（ａ）】
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【図６（ｂ）】
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【図６（ｃ）】
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【図７（ａ）】
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【図７（ｂ）】
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【図７（ｃ）】
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【図７（ｄ）】
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【図７（ｅ）】
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【図７（ｆ）】
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【図７（ｇ）】
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【図７（ｈ）】
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