衛星データを用いた土地利用・土地被覆図研究の最前線(一財) リモート・センシング技術センター
つくば事業所 ALOS系解析研究グループ 研究員
平出 尚義

Ａｌｌ ｒｉｇｈｔｓ ｒｅｓｅｒｖｅｄ ＲＥＳＴＥＣ 2022

土地利用土地被覆図 (LULC図) とは・土地利用 (Land-Use)
人間の活動による土地の利用を示す.
・土地被覆 (Land-Cover)
地球の地表面が物理的に何に覆われているかを示す.

土地利用および土地被覆をいくつかの設定されたカテゴリで色分けした主題図を土地利用土地被覆図 (LULC) と呼ぶ.

JAXA/EORC (地球観測研究センター) および筑波大学が定期的に日本全域の高解像度LULC図を作成しており、RESTECも作業を支援している.
→2021年11月にv21.11をJAXA/EORCのHPにリリース.
(https://www.eorc.jaxa.jp/ALOS/jp/dataset/lulc/lulc_v2111_j.htm)

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JAXA日本域高解像度LULC図 (HRLULC-Japan v21.11)
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分類カテゴリは12

LULC図の利用事例
LULC図を解析することで、生態系評価、資源管理、災害対策等の地域・国土の保全のための様々なアプリケーションの基盤情報として活用可能
・太陽光発電所マップの作成
・水力発電ダムの把握
・農地面積、収穫高の推定
・都市計画調査・土地の利活用、景観の把握

・衛生害虫のリスクマップ作成

・気候変動、自然災害の影響評価
・気象モデルのインプットデータ

・大学の講義で使用
・博物館・写真館等の展示
・クイズ番組等のイベントで使用

・森林面積変化の変遷
・伐採地跡地の抽出
・森林環境による生物多様性の解析
・絶滅危惧種の生息適地評価

・治水計画

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日本域高解像度LULC図の変遷と特徴
v21.11リリースにより日本域高解像度LULC図は3時期のデータセットとなった。
過去のプロダクト含めた概要を一覧に示す。
過去のプロダクトを含めた日本域高解像度LULCの情報一覧

Ver16.09(2006～2011年)

Version名(使用した画像の時期)Ver.18.03(2014～2016年)
©JAXA

衛星データ

ALOS/AVNIR-2(光学)Landsat-8/OLI (光学)Ver21.11(2018～2020年)©JAXA
Sentinel-2 (光学)Landsat-8/OLI (光学、離島のみ)
ALOS-2/PALSAR-2 (SAR)

空間分解能

10m

30m

10m(S2) / 30m(L8)3m(PALSAR-2/UBS)
6m(PALSAR-2/HBQ)

分類手法

SACLASS(カーネル密度推定)

SACLASS(カーネル密度推定)

SACLASS2(畳み込みニューラルネットワーク)

分類カテゴリ数

101012 (竹林とソーラパネルを追加)

全体精度 (％)

78.0

81.6

88.9

v21.11の特徴
・入力画像に光学だけでなく、SAR特徴量も採用
・アルゴリズムに時間方向の特徴量を入れた畳み込みニューラルネットワーク (SACLASS2) を採用
カテゴリ数が増えたにも関わらず、過去最高の精度に！
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LULC図作成フロー①入力データの収集②教師検証候補点情報取得①入力データの収集②教師検証候補点情報取得③評価用画像作成④評価
評価用画像を用いてOK/NGの判読一番大変で重要！

④評価※評価次第では②へ⑤分類作業
LULC図作成

⑥精度評価

⑥精度評価
Confusion Matrixの作成
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③評価用画像作成（RPAによる作成）⑤SACLASS2を用いた分類
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評価用画像作成
LULCは時期によって変化していくため、機械的に取得した教師点は適切でない可能性が高い。
高品質な教師点を取得するために、判読用画像をすべての候補点の緯度経度に対して作成した。
Google Earth Pro画像NDVIのグラフ

ESAの分類図（他機関作成のLULC図）(3-5月)

True Color

False Color(6-8月)

1２

３４(9-11月)

・教師点の中心座標から画像取得#位置精度はGEproに依存・最新版から4枚の画像を使用
・1→2→3→4の順で画像取得日が古くなる(12-2月)Sentinel-2
・4時期におけるtrueカラーとFALSEカラー
・円の半径は10m

作成に関してはRPA (Robotic Process Automation) という作業を自動化するツールを使用している。
この評価用画像を作成することで、高品質かつ効率の良い判読が可能となった。
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教師・検証情報結果
CategoryNo.

Description

Color

海、川、湖などの水域で覆われている領域
建物、道路 (未舗装路は除く) お
よび駐車場など人工的な構造物で覆われた土地
水稲、蓮、わさびなどの水を張って耕作する土地

Number of training
data

Number of validation
data

1,444

156

2,529

255

2,803247

1,655

237

2,699

227

2,795

210513211

1水域

2人工構造物

3

水田4畑地

5草地

6落葉広葉樹7落葉針葉樹8常緑広葉樹通年葉を落とさない広葉樹

773

166

9常緑針葉樹通年葉を落とさない針葉樹

3,630

227

10

裸地

運動場、砂浜、採石場、川岸、高山の頂上といった植物がなく、岩ちゃ土がむき出しの土地

2,039

218

11

竹林

竹で構成されている領域

2,471

164

12

ソーラパネル

ソーラパネルが設置されている領
域

3,363

184

26,714

2,502

Total
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水を張らずに耕作する土地
草原、中洲、ゴルフコース等の樹木以外の草本植物を含む土地
生育に適さない季節になると葉をすべて落とす広葉樹
生育に適さない季節になると葉をすべて落とす針葉樹

7入力データセット機構殿が作成したアルゴリズムSACLASS2 (CNNの一種) に入力として使用するデータセットは以下である.
1ピクセルに対して特徴量軸、時間軸に発展させたものである.

光学バンド値特徴量

光学バンド値から求められた指標特徴量

SAR特徴量©JAXA

その他特徴量 (標高データ/緯度経度)
秋冬春夏

各カテゴリの横軸 : 時間軸
典型的なデータセットの例
縦軸 : 特徴量軸
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分類結果[拡大:福島県南相馬市周辺]
v16.09(2006～2011年:10m)
震災前

v18.03(2014～2016年:30m)
震災後約5年

v21.11(2018～2020年:10m)
震災後約10年

震災前の水田(水色)が、震災約5年後には草地(黄色)に、そしてソーラパネル(紫色)や都市(赤色)に変化
災害によって土地利用が大きく変化

福島県沿岸部の震災前後の土地被覆の経年変化（福島県南相馬市）
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SARの有用性について
・PALSAR-2データを使うことにより、全体精度がおよそ3％向上.

PALSAR-2なし/ありでのLULC分類結果比較(左) PALSAR-2使用無し (右) PALSAR-2使用
人工構造物 (赤)、裸地 (茶)の分類精度が飛躍的に向上 (~10%) し、空間的なノイズ減少に貢献
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10世界の土地被覆プロダクト
世界域のLULCプロダクト一覧
プロダクト名

提供機関

頻度

空間分解能

クラス数

分類範囲

期間

全体精度

分類

Google LULC

Google

2-5日？

10m

9

世界

2015-

77-88

セグメンテーション

ESA CCI

ESA

1年

300m

10~30

世界

1992-2019?

ピクセルペース

ESA-Copernics

ESA

1年

100m

23

世界

2015-

80

ピクセルペース

ESA World Cover

ESA

一度10m

11

世界

2020

74

ピクセルペース

ESRI LULC

ESRI

一度10m

9

世界

2020

86

セグメンテーション

GLOBELAND

中国科学院

10年

30m

10

世界

2000/2010/2020

80-88

ピクセルペースNASA IGBP

NASA

1年

500m

18

世界

2001-2018?

ピクセルペース

国毎のLULCプロダクトは結構あるので省略(比較) JAXA/EORCが作成しているLULCプロダクト
日本HRLULC

JAXA

4年

10m

12

日本

2006-2020

88.85

ピクセルベース

ベトナムHRLULC

JAXA

1年

10m-30m

10~18

ベトナム

1990-2020

77-90

ピクセルベース

沢山あるね！！

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世界のLULCプロダクト

ESRI
Google Dynamic WorldＡｌｌ ｒｉｇｈｔｓ ｒｅｓｅｒｖｅｄ ＲＥＳＴＥＣ ２０22

GLOBE LAND

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分類結果比較_世界の土地被覆プロダクト
注) 単純比較ができるよう、各々のカテゴリ数を統合している

各プロダクトとの比較結果(茨城県つくば市)(a) 日本域高解像度LULC (b)ESA WorldCover (c) Esri 10-Meter Land CoverＡｌｌ ｒｉｇｈｔｓ ｒｅｓｅｒｖｅｄ ＲＥＳＴＥＣ ２０2213

今後のLULC図の展望とまとめ
まとめ・日本域高解像度LULC v21.11をリリース
アルゴリズムを一新し、カテゴリ数を2つ新設した上で、SARを取り入れることで過去最高精度を達成
・ RPAを用いた評価用画像を作成したことで、教師点判読をさらなる高精度化、効率化に貢献
・日本域においては世界の他プロダクトを超える精度であり、目視でも確認

展望
・今年度打ち上げ予定であるALOS-3データを用いてのさらなる高解像度化
・分類範囲の広域化
より詳しく知りたい方はHirayama et.al (2022):
JAXA高解像度土地利用土地被覆図日本域21.11版 (HRLULC-Japan v21.11) の作成.
日本リモートセンシング学会誌, 42(3), 199-216をご覧ください.

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