REDD+

Reducing Emission from Deforestation
and Forest Degradation-plus

平成24年度基礎講習

第７章
リモートセンシングを用いた
森林面積の把握手法

一般社団法人 日本森林技術協会
笹川 裕史
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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

森林－非森林変化のモニタリング（出典：GOFC-GOLD / COP17）

GOFC-GOLDホームページ http://www.gofcgold.wur.nl/redd/2

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平成24年度 基礎講習

Cookbookの該当レシピ

REDD+CookBookより

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平成24年度 基礎講習

モニタリングアプローチの選択と実施
2.1.2.4 Selection and implementation of a monitoring approach - deforestation
モニタリングアプローチの選択と実施－森林減少
•
•
•
•
•
•

Step1: Selection of the forest definition
森林の定義
Step2: Designation of forest area for acquiring satellite data
衛星データを必要とする森林域
Step3: Selection of satellite imagery and coverage
衛星画像と対象範囲の選択
Step4: Decisions for sampling versus wall to wall coverage
サンプリングvs全域の決定
Step5: Proccess and analyze the satellite data
衛星データの処理と解析
Step6:Accuracy assessment
精度検証

2.1.2.5 Monitoring of increases in forest area – forestation
森林回復のモニタリング

4

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平成24年度 基礎講習

Step1: Selection of the forest definition
森林の定義

GOFC-GOLDホームページ http://www.gofcgold.wur.nl/redd/

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平成24年度 基礎講習

• Step2: Designation of forest area for acquiring
satellite data
衛星データを必要とする森林域
 国土のすべての森林を含むこと
 現存している全森林は，評価期間中すべての森林変化をモニタリングすること

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平成24年度 基礎講習

• Step3: Selection of satellite imagery and coverage
衛星画像と適用範囲
 Cookbook Recipe T05参照
 プラットフォーム・センサ・空間分解能・波長分解能・時間分解能・現在/過去/未来・ソフトウェア

REDD+CookBookより

7

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平成24年度 基礎講習

Step4: Decisions for samplingversus wall to wall coverage
サンプリングvs全域の決定

GOFC-GOLDホームページ http://www.gofcgold.wur.nl/redd/8REDD+

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平成24年度 基礎講習

データの選択（Recipe T05）

USGSホームページ http://earthexplorer.usgs.gov/

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平成24年度 基礎講習

雲の除去・季節性の調整データの選択（Recipe T06）
• 雲の除去• 季節性の影響

季節変化の影響の除去の例(Langner, 未発表)
SPOT4 HRVIR 画像( カンボジア)。上部の画像は既に乾季の最中だったために落葉樹林では落葉が進みピンクに見えるが、季節性を調整することにより落葉前の反射を復元でき、不自然な画像のつなぎ目も減少した。
© CNES2007, Distribution Astrium Services/ Tokyo Spot Image
REDD+CookBookより

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平成24年度 基礎講習

Step5: Proccess and analyze
the satellite data
衛星データの処理と解析

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平成24年度 基礎講習

クラスの定義 （T07）• 完全かつ排他的なクラス• 分類後のクラスの統合

REDD+CookBookより• 求められる分類クラス
ユーザーが求める分類項目と、リ
モートセンシングから実際に分類可能なクラスが必ずしも一致するわけではない。
REDD+CookBookより

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平成24年度 基礎講習

分類手法 （T09）

GOFC-GOLDホームページ http://www.gofcgold.wur.nl/redd/

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平成24年度 基礎講習

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変化抽出技術の分類[１] 各時点でそれぞれ森林タイプ分類図を作成して差分をとる方法
オブジェクトベース分類

教師付き分類*ピクセルベース分類

ルールベース分類

自動分類

手動分類

教師なし分類目視判読[２] ２時点の画像間の変化を直接検出する方法*：ピクセルベース分類でも画像間の差

バンド間の差画像間の積

指数画像の差

ＮＤＶＩ

自動検出
主成分分析

手動検出

・・・・

・・・・
目視判読
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平成24年度 基礎講習

[１] 分類図を作成する方法

画像分類手法の比較
手法

長所

短所

自動分類
高分解能の衛星画像の分 分類のためのパラメー- オブジェクトベース分類 類に適しているため、詳細 タ設定が複雑な分類図を得られる
自動分類- ピクセルベース分類

作業者の技術力によらず、 高分解能の衛星画像
比較的均質な成果を得ら の分類には適さない
れる

手動分類- 目視判読分類精度が高い経験にもとづく技術力が必要であり、また作業量が多くなる

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平成24年度 基礎講習

オブジェクトベース分類[１] 分類図を作成する方法

セグメンテーションと呼ばれる処理により、スペクトル情報や形状情報に基づいたオ
ブジェクト（ピクセルの集合）が生成される

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ピクセルベース分類

平成24年度 基礎講習

[１] 分類図を作成する方法

類似したスペクトル情報を持つピクセルをまとめることにより分類する。空間分
解能の高くない衛星画像の分類に適す

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目視判読

平成24年度 基礎講習

[１] 分類図を作成する方法

対象物の持つ『色調』『形状』『大きさ』『きめ』『模様』などを手がかりにした作
業者の判断により分類する

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平成24年度 基礎講習

３つの分類方法の比較
オブジェクトベース分類

ピクセルベース分類[１] 分類図を作成する方法

目視判読

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平成24年度 基礎講習

オブジェクト分類に対応したソフトウェア
ソフトウェア開発社

eCognition

TrimbleFeature Analyst for
ArcGIS

Overwatch Systems

ENVI EXEXELIS

PicassoFeature Analyst for
ArcGIS（株）つくばアグリサイエンス

ENVI EXESRIジャパンHPより

Picasso（株）つくばアグリサイエンスHPより
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平成24年度 基礎講習

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eCognitionの画像分割の仕組み• Segmentation：隣接画素との均質性を基に画素をグループ化– 色調や形から算出した異質性（Heterogeneity）の指標を用いて、分割是非を判断する。
異質性(ｆ )は色調（）と形状（）の合計（2.1式）。

f = w * hcolor + (1 − w) * hshape(2.1)

hcolorとhshapeはwによって重み付けされ合計が１となる。

hshape = wcmpct * hcmpct + (1 - wcmpct) * hsmooth
形状（）はと(2.1式)に(2.2式)を代入すると次式を得る。

(2.2)の2因子の合計（2.1式）。

f = w * hcolor + (1 − w) *{wcmpct * hcmpct + (1 - wcmpct) * hsmooth} (2.3)
21

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平成24年度 基礎講習

eCognitionの画像分割の仕組み• 異質性（Heterogeneity）の算出– 色調の異質性（hcolor）：輝度値分散の総和とみなす。

h = ∑ wc * σc

(2.4)

c

σ：レイヤーCのポリゴン内輝度値の分散
w：そのレイヤーCの重み付けした値

SegmentationではObject１とObject2を統合する場合、それぞれの標準偏差を合計し、統合後のObjectの標準偏差との差をとる。これにレイヤーの重み付けを乗算した値がhcolorである（2.5式）。

hcolor = ∑ wc(nMerge * σ cMerge - (nObj1 * σ cObj1 + nObj2 * σ cObj 2 )) (2.5)
c22REDD+

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平成24年度 基礎講習

eCognitionの画像分割の仕組み• 異質性（Heterogeneity）の算出– 形状の異質性（hsmooth）：周長と短辺の比によって形状を評価する。

l
h=
b

(2.6)

l：ポリゴンの周長、ｂ：ポリゴンの短辺

Object１とObject2を統合する場合、 (2.6式)から個々に算出したhの値を合計し、統合後のObjectのhとの差をとった値がhsmoothである（2.7式）。

lMergelObj1
lObj2− (nObj1 *+ nObj2 *)hsmooth = nMerge *
bObj1
bObj2
bMerge(2.7)
23

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平成24年度 基礎講習

eCognitionの画像分割の仕組み• 異質性（Heterogeneity）の算出– 形の異質性（ hcmpct ）：周長と画素数の平方根の比によって形状を評価する。

l
h=
n

(2.8)

l：ポリゴンの周長、n：ポリゴン内の画素数

Object１とObject2を統合する場合、 (2.8式)から個々に算出したhの値を合計し、統合後のObjectのhとの差をとった値がhcmpctである（2.9式）。

lMergelObj1
lObj2− (nObj1 *+ nObj2 *)hcmpct = nMerge *nObj2
nMerge
nObj1

(2.9)
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平成24年度 基礎講習

eCognitionの画像分割の仕組み• 異質性（Heterogeneity）の算出– （2.5式）、(2.7式)、（2.9式）によって算出されたhcolor、hsmooth、hcmpctの3因子を（2.3式）に代入することで異質性(ｆ )が求められる。

• Segmentation処理では異質性(ｆ )はとして設定する。
– 値を小さくすると異質性の許容範囲が狭まり画像をより細かく分割するにとどまる結果となり、大きくすると粗
い分割結果となる。そのほかに先に述べた3つの因子の重み付けや、Segmentation処理時に使用する各レイヤー（例えばRed、Blue、Nirなど）の重み付けによりSegmentation結果は左右される。
25

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平成24年度 基礎講習

異なるScale parameterによる区画線
SP=50

区画されて
いない

SP=200

SP=100

まだ細かいが必要な区画はされている 空中写真の目視判読（正）平成14年度森林資源モニタリング調査データ地理解析事業（リモートセンシング資源解析事業）報告書より

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平成24年度 基礎講習

異なる林相における区画線
SP=80
スギとヒノキ

SP=30

ヒノキ

スギ

異質性が低いのでSP80では区分されない。

スギ

スギと広葉樹広葉樹

異質性が高いのでSP80でも区分される。

スギ

27

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平成24年度 基礎講習

異なる衛星における区画線
eCognition

目視判読
SP=100空中写真

IKONOS

SP=40

衛星画像

SPOT5

平成16年度森林資源調査データ解析事業（リモートセンシング資源解析事業）報告書より

28

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平成24年度 基礎講習

eCognitionの区画分類の仕組み• 区画内の画素値から算出した統計量に基づき、区画を分類– 各バンドごと、およびバンド間演算（NDVIなど）の平均、標準偏差、最大最小など空中写真 – 目視判読

IKONOS - eCognition

平成14年度森林資源モニタリング調査データ地理解析事業（リモートセンシング資源解析事業）報告書より

29

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平成24年度 基礎講習

ENVI EXの画像分割の仕組み• 作業の流れオブジェクトの作成
画像の分割 (ｾｸﾞﾒﾝﾃｰｼｮﾝ)
分割した画像の結合（マージ）
極小オブジェクトの削除算出する属性の指定

シェープファイルを出力？

地物（フィーチャ）の定義
ルールベースの分類

教師つき分類

フィーチャの出力
基本情報と統計値の出力設定
終了
30

REDD+

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平成24年度 基礎講習

ENVI EXの画像分割の仕組み• セグメンテーション– 明るさ、テクスチャ、色などの数値が似ている近隣ピクセルをグループ化し、画像を分割
Scale Level 20

Scale Level 60

境界を作りたいところに線がある

土地利用の境界に線がない箇所が多い
31

REDD+

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平成24年度 基礎講習

ENVI EXの画像分割の仕組み• マージ– スペクトルおよび空間的情報を組あわせ、隣接部分を融合するアルゴリ
ズム。隣接するRegion iとjが下式から得られる閾値より小さくなる場合、融合

Oi ：画像のRegion i|Oi| ：Region iの面積
ui ：Region iの平均値
uj ： Region jの平均値||ui-uj|| Region iとRegion j のスペクトル値のユークリッド
Length(δ(Oi,Oj))：OiとOjのcommon 境界の長さ32

REDD+

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平成24年度 基礎講習

リモートセンシングデータを用いた土地利被覆区分の時系列解析の流れ

前処理

単時点の分類

幾何補正
大気補正
地形補正

オブジェクト分類
ピクセル分類目視判読
分類結果の差によるもの

時系列解析

２時点の画像間の変化を直接検出する方法
33

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

変化抽出技術の特徴（１）長所

短所[1] 各時点でそれぞれ森 作成した分類図から炭素量 分類結果に誤差が多く，2時点の比較が困難になる
林タイプ分類図を作成し への換算が比較的容易て差分をとる方法[２] ２時点の画像間の変化を直接検出する方法

変化のある箇所の検出精
度は比較的高い炭素量への換算が困難
2時点の画像の幾何補正が正確になされていなくて
はならない

34

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

変化抽出技術の特徴（２）『各時点でそれぞれ森林タイプ分類図を作成し差分をとる方法』の各分類手法
長所

短所

自動分類
- オブジェクトベース分類

高分解能の衛星画像の分 分類のためのパラメータ類に適しているため、詳細 設定が複雑な分類図を得られる均質な森林タイプごとにまとまりを形成できる

自動分類- ピクセルベース分類

作業者の技術力によらず、比較的均質な成果を得られる

高分解能の衛星画像の分類には適さない
ノイズが含まれる

手動分類- 目視判読分類精度が高い経験にもとづく技術力が必要であり、また作業量が多くなる

35

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

変化抽出技術の特徴（３）[２] 変化を検出する方法

『２時点の画像間の変化を直接検出する方法』には様々な手法がある。
代表的な手法としては『バンド間の差』『ＮＤＶＩ画像の差』『主成分分析』など。
一般的に、分類図を作成して差分をとる方法より高い精度で変化を抽出できる。

36

REDD+

平成24年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus[２] 変化を検出する方法

バンド間の差分による検出

RESTECホームページより引用【 バンド７ 散布図 】

各バンドは地表面の様々な特徴をとらえている。
長赤外線）がよく用いられる。

期末

森林の変化検出にはLANDSATバンド７（短波一般的に、植林による変化より伐採による変化のほうが検出しやすい。
期首37

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

バンド間の差分による検出[２] 変化を検出する方法

期首画像
LANDSA 1992年
バンド７差分画像（緑：植林、赤：伐採）

期首画像
LANDSA 2002年

38

REDD+

平成24年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

NDVI画像の差分による検出
NDVI：正規化植生指標

NDVI =[２] 変化を検出する方法

赤バンド[NIR] − [R][NIR] + [R]NIR : 近赤外バンド
R : 赤バンド

近赤外バンドNDVI画像39

REDD+

平成24年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

グランドトゥルース （T08)
Carnet de l'inventaire– 説明変数の10倍• 野帳

Informations de base

Coordonnées du Parking

Lat

N

Nom du groupe(Vertex)(DHP)(Transpondeur)

′

°

″

．

(Autres)

Long

E

′

°

Heure d'arrivée

：

．

″

：

Info parcelle※Système des coordonnées géographiques : WGS84

Photo• 参照クラスごとのサン
プル数(Carnet de l'inventaire)
Personnes effectuant
l'inventaire(Hauteur de l'arbre)

Heure de départ

Autre– 表T08-1

Date

Coordonnées du centre dela parcelle

Direction du talus①PaysageSous-bois

Lat

N

′

°

Noter la direction de la basse partie du talus
avec 8 directions et "Non" pour un terrain
plat.

②Zenith③Nord

Dense / Moyen / Rare

④Est

″

．

Lomg

E

Angle du talus⑤Sud

Erosion du sol⑥OuestOui ／ Non

′

°

．

″

Degré（nombre entier）⑦Vued'ensemble 2⑧Vue d'ensemble
2

Insectes et maladies

Oui ／ Non

Remarque• 抽出方法

N° d'identification de la parcelle

Croquis

REDD+CookBookより

40

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

Step6:Accuracy assessment
精度検証• 不確実性評価のキーとなる要因について（森林タイプ面積、炭素蓄積量の推定）
 計測、測定によるエラー（人為的な要因）
 データのキャリブレーション（調整）に起因するエラー
 モデリングによるエラー（現象を説明しきれないモデルを作成してしまうこと）
 サンプリングによるエラー（不適切なサンプリング間隔の設計）
 不適切な分類項目や定義に起因するエラー（→カウントもれ、ダブルカウント）41

REDD+

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平成24年度 基礎講習

Step6:Accuracy assessment
精度検証• 森林タイプ面積の不確実性について（単時点の地図評価）
 アクティビティーデータとしてリモセン由来の森林タイプ面積を使用する場合→ 分類（classification）エラーや、判読者によるバイアスが含まれる。
→ パラメータのチューニングによるバイアスの修正（恣意性が含まれる。）→ どの程度の恣意性が含まれるか評価することが重要
 高精度なリファレンスデータが入手できる場合→ 統計的にしっかりしたデータ（層化サンプリング、システマティック・・）→ オリジナルデータをこれらのデータでキャリブレート（調整）する。
→ IPCC GPG ５章にいくつか方法論のリコメンデーション有り（複数年度の地図の経年変化評価）
アクティビティーデータとしてリモセン由来の森林タイプ面積を使用する場合→ 土地利用・被覆面積の量的な不確実性の評価ができるような工夫が必要→ 主題となる分類項目（森林タイプ）に着目した精度計測、信頼区間算定→ 既存の統計情報やバイアスを数値化したものでキャリブレーションする等42

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

Step6:Accuracy assessment
精度検証• 衛星画像データに関するエラーの要因、考慮事項について（考慮する事項）
衛星画像データの質、特徴（空間情報、スペクトラル情報、撮影周期、雨季、乾季のようなフェノロジー的な要素 ・・・）
衛星画像入手時には、センサーの処理レベルに応じて地理的な位置精度や画質のチェック
異なるセンサー間でのデータの取扱い
幾何補正（地理的な歪みの取除き）、大気補正等
主題図作成の基準（土地分類カテゴリーや最小作図単位など）
画像判読の手順（分類アルゴリズム、目視判読基準など）
地図作成後の処理（後処理・・・ベクタ／ラスタ変換、０値の取扱いなど）
精度評価のためのレファレンスデータの入手（グランドトルース、キャリブ
レーション用データなど）
地図作成時には、主題図作成の統一的かつ透明性のある基準に従って専門家による適切な判読、モニタリングが為されるべき。→ 「Consistent mapping」→ 判読キーなどの文書化が必須（統一性、透明性）→ トレーニングデータの取得方法、検査方法の手順化（統一性、透明性）→ 雲や雲陰などのNo dataの取扱い、処理方法も手順化する必要有り。
43

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

精度評価の計算方法 （T10）• 判別効率表と精度の指標

REDD+CookBookより

44

REDD+

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平成24年度 基礎講習

2.1.2.5 Monitoring of increases
in forest area – forestation
森林回復のモニタリング• 森林の回復スピードは遅いので，森林減少よりも見つけにくい• スタンダードな手法はない• 樹冠疎密度で推定などが考えられる

45

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

森林内での変化モニタリング• 2.2.1 Direct approach to monitor selective
logging
択伐モニタリングの直接的アプローチ– Step1:Define the spatial resolution– Step2:Enhance the image– Step3:Select the mapping feature and methods• 2.2.2 Indirect approach to monitor forest
degradation
森林劣化モニタリングへの非直接的アプローチ

46

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

2.2.1 Direct approach to monitor selective logging
択伐モニタリングの直接的アプローチ• 様々な土地被覆の状態で見えるので，択伐地域の抽出は難しい• 高分解能衛星の利用が必要

GOFC-GOLDホームページ http://www.gofcgold.wur.nl/redd/

47

REDD+

平成24年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

択伐モニタリングの直接的アプローチのステップ
Step 1. 利用する分解能を決める

Step 2. 画像強調の方法を決める

高分解能（5m以下）
中分解能（10～60m）

大気補正
ヒストグラムマッチング
テクスチャフィルタ
ミクセル分析

Step 3-1. 図化対象を決める

樹冠ギャップの抽出
領域での抽出Step 3-2. 抽出方法を決める

目視判読
自動分類

結果を確認する
48

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

Step1:Define the spatial resolution
利用する分解能を決める

GOFC-GOLDホームページ http://www.gofcgold.wur.nl/redd/

49

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

Step2:Enhance the image 画像強調の方法を決める

GOFC-GOLDホームページ http://www.gofcgold.wur.nl/redd/50

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

Step3:Select the mapping feature and methods 解析手法の選択• 森林劣化の程度
は?
• 解析対象領域の広さは?
• 解析手法は?

GOFC-GOLDホームページ http://www.gofcgold.wur.nl/redd/51

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

2.2.2 Indirect approach to monitor forest
degradation
森林劣化モニタリングへの非直接的アプローチ⇒Intact Forest（自然林）の抽出• Positive approach‐ 画像解析でIntact Forest自体を抽出• Negative approach
1. GISデータなどで人為改変地域および周辺地域を除く
2．目視判読でFine Shapingする
52

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

Forest degradation assessment
in Pappua New Guinea

2002

1988

GOFC-GOLDホームページ http://www.gofcgold.wur.nl/redd/

53

REDD+

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平成24年度 基礎講習

オブジェクト分類
ENVI EX 基本操作マニュアル

54

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

ENVI EXの操作- ENVI ZOOMの起動 • デスクトップのENVI ZOOMアイコンをクリック• メインダイアログが起動します55

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

ENVI EXの操作- ファイルを開く • Data Managerを起動します56

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

ENVI EXの操作- ファイルを開く 1．Data Manager ダイアログのファイルマークをクリック

2. ファイルを選択すると，Data
Managerダイアログにファイル名，バンドが表示されます。また，
ENVI EXメインウィドウに画像が表示されます。

57

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

ENVI EXの操作- ファイルを開く -3．Band Selectionをクリックし、カラー合成の配色を決める

今回は、フォールスカラー合成で表示。
色の割り当ては以下の通り• 赤色に近赤外領域のLayer4• 緑色に赤領域のLayer3• 青色に緑領域のLayer2

58

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

ENVI EXの操作- オブジェクト分類 • Feature Extractionを起動します– Toolbox のWorkflowにあるFeature Extractionをクリック

59

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

ENVI EXの操作- オブジェクト分類 -– Select Fx Input Filesダイアログが立ち上がります• ファイル名を確認し，OKボタンをクリック

60

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

ENVI EXの操作- オブジェクトの作成 -ステップ① Segment(断片化)• Scale Levelを調整します• Previewにチェックを入れてください• Scale Levelを決めたらNextボタン
を押してください

61

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

ENVI EXの操作 Segmentation
Scale Level 0

土地被覆タイプの境界を作りたいとこ
ろにセグメントの線はあるが，かなり細かい

Scale Level 20

境界を作りたいところに線がある

62

REDD+

平成24年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

ENVI EXの操作 Segmentation
Scale Level 60

Scale Level 90

土地利用の境界に線がない箇所が多い

明らかにセグメントが少ない

63

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

ENVI EXの操作

平成24年度 基礎講習

- オブジェクトの作成 – ステップ②Merge(結合)• Previewにチェックを入れてください• Merge Levelを調整してください• Merge Levelを決めたらNextボタンを押してください

64

ENVI EXの操作 Merge
REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

Merge Level 95

森林と裸地の区分はおおよそできているが，森林の小さなパッチは裸地となった

平成24年度 基礎講習

Scale Level 85

裸地にある森林の小さなパッチは抽出できているが，同一と思われる被覆に多くのパッチができている65

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

ENVI EXの操作- オブジェクトの作成 -– ステップ③
Threshold 閾値の設定• No Tresholding(default)をチェック• ある数値範囲のオブジェクトを抽出する際には，この閾値化ツールを利用すると便利– Thresholding(advaned)Thresholdsの数値を，画像を見な
がら調整– Thresholdsの数値を決めたら，Nextボタンをクリック

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ENVI EXの操作- オブジェクトの作成 -– ステップ①Compute Attribute• Attributes– Spatial, Spectral, Textureにチェック• Advanced– Color Space, Band Ratio 今回はなし

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ENVI EXの操作- フィーチャの抽出-– ステップ②分類• Choose by Selection Examplesをクリック

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ENVI EXの操作- フィーチャの抽出– ステップ③教師付データの選択• 作成されたオブジェクトがどの土地利用に該当するかを判読してカテゴリに分けます。また，名前を付けます。

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ENVI EXの操作- フィーチャの抽出-– ステップ③教師付データの選択• 各フィーチャに名前を付ける場合は、Feature properties ア
イコン→A• フィーチャを追加する場合は、Add featureアイコンをクリック
→B

BA

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- フィーチャの抽出– ステップ③教師付データの選択• 各土地被覆タイプを選択した状態で、ENVI zoom画面をクリックしていくと教師データが追加されます71

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- フィーチャの抽出-– ベクターデータの出力 Export Features to a Single
Layerをクリック

スクロールバーを下げると、Browseボタンあり
ファイルの保存場所を指定

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- フィーチャの抽出– ベクターデータの出力•Select Output FileのBrowseボ
タンをクリックし、ファイルを保存する場所を指定します。
•Export Attributes にチェックを入れると、Attributesのデー
タ表が作成されます73

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ENVI EXの操作- フィーチャの抽出-– Reportを保存• 基本情報• Statistics

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ENVI EXの操作
確認– ENVI ZOOMで作成したベクターを表示• 下のような表が作成されます75