REDD+

Reducing Emission from Deforestation
and Forest Degradation-plus

平成24年度応用講習②

第３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
古田 朝子
1

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②目次• 基礎講習の振り返り• 実習– 基本操作– 衛星画像の表示と各バンドの特徴の確認– 分類– 精度検証– 変化抽出(GISの実習)

2

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

Cookbookの該当レシピ

REDD+CookBookより

3

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

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
衛星画像取得の対象エリア
Step3: Selection of satellite imagery and coverage
衛星画像と対象範囲の選択【Cookbook Recipe T05】
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【Cookbook Recipe T06,08,09】
Step6:Accuracy assessment
精度検証 【Cookbook Recipe T10】

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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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

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/

5REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②• Step2: Designation of forest area for acquiring satellite
data
衛星画像取得の対象エリア
 国土のすべての森林を含むこと
 森林域について，評価期間中の変化を全てモニタリング
すること

6

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②• 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

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

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+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

データの選択（Recipe T05）

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

9REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

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

10

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

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

11

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

クラスの定義 （RecipeT07）• 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

12

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

分類手法 （ Recipe T09）

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

13

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平成24年度 応用講習②

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

14

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度応用講習②[１] 分類図を作成する方法

オブジェクトベース分類

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

15

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度応用講習②[１] 分類図を作成する方法

ピクセルベース分類

類似したスペクトル情報を持つピクセルを振り分ける。空間分解能の高くない
衛星画像の分類に適す

16

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度応用講習②[１] 分類図を作成する方法

目視判読

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

17

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度応用講習②[１] 分類図を作成する方法

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

目視判読

18

REDD+

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平成24年度 応用講習②

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
http://www.esrij.com/

Picasso（株）つくばアグリサイエンス
HPhttp://www.tsukuba-agriscience.com/

19

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

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

20

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus– Segment

平成24年度 応用講習②

ENVI EXの画像分割• 明るさや色，テクスチャなどの局所特徴の不連続部分を抽出して対象の輪郭を求め，エッジ検出をするアルゴリズム
Scale Level 20

境界を作りたいところに線がある

Scale Level 60

土地利用の境界に線がない箇所が多い
21

REDD+• Merge

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平成24年度 応用講習②

ENVI EXの画像分割– 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

22REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

時系列解析

23

REDD+

平成24年度 応用講習②

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

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*：ピクセルベース分類でも[２] ２時点の画像間の変化を直接検出する方法
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
24

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

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
ＤＮ→反射率変換
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
25

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

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

26

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

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

27

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

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。

28

REDD+

平成24年度 応用講習②

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

バンド間の差分による検出

RESTECホームページより
http://www.restec.or.jp/[２] 変化を検出する方法【 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29

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

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）

期末画像
LANDSA 2002年

30

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平成24年度 応用講習②

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31

REDD+

平成24年度 応用講習②

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(Vertex)(DHP)(Transpondeur)

′

°

N

Nom du groupe

．

：

″

(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 sol

′

°

．

″

Degré（nombre entier）⑥OuestOui ／ Non

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

32

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

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（画像間の調整） 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）33

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

精度評価• 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
34

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

精度評価• 衛星画像データに関する考慮事項について
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（教師データ、検証データなど）
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→ 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。

35

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

精度評価の計算方法 （T10）• 判別効率表と精度の指標

36

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

実習37

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

実習の材料
対象地：ベトナム中部
乾季・雨季
ベトナム中部の場合、9-12月雨季。乾季は2-6月
森林政策
造林計画(通称500万ha造林プロジェクト)による人工林の増加がある
1980年代後半から東南アジア一の造林面積
FAOのカントリーレポート
造林の主要樹種
Eucalyptus camaldulensis Dehn.
Acacia mangium Wild.

対象国の森林groundtruth¥Redd研修_判読用
統計データの不確かさ
FAOのFRA、CIFORのレポートなどと比較
38

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

オブジェクト分類
ENVI EX 基本操作マニュアル

39

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

ENVI EXの操作- ENVI EXの起動 • デスクトップのENVI EXアイコンをクリック• メインダイアログが起動します40

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

ENVI EXの操作- ファイルを開く • Data Managerを起動します41

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

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

平成24年度 応用講習②

2. Ｏｐｅｎ ダイアログが表示されます。以下のディレクトリからファイルを選択します。

C:¥REDD¥data¥SampleImageフォルダ内
SampleC_1996_2010
3. ファイルを選択すると，Data Manager
ダイアログにファイル名，バンドの一覧が表示されます。また，ENVI EXメイン
ウィドウに画像が表示されます。

42

REDD+

平成24年度 応用講習②

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

ENVI EXの操作- ファイルを開く -3. 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。

2. Ｏｐｅｎ ダイアログが表示されます。以下のディレ
クトリからファイルを選択します。

C:¥REDD¥data¥SampleImage フォルダ内
SampleC_1996_2010
サンプル画像の情報
Landsat TM
2010年7月5日
1996年7月14日

43

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

カラー合成および判読

44

REDD+

平成24年度 応用講習②

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

ENVI EXの操作- 単画像表示（白黒）-

レイヤの選択単画像の表示Data Managerダイアログ内のレイヤの上で 右クリックして”Load Grayscale”をクリック
ｻﾝﾌﾟﾙﾃﾞｰﾀのバンド構成は下表のとおり
バンド（2010年）

バンド（1996年）

1 2010 B1(青)8 1996 B1(青)2 2010 B2(赤)9 1996 B2(赤)3 2010 B3(青)10 1996 B3(青)4 2010 B4(近赤外)11 1996 B4(近赤外)5 2010 B5(短波長赤外）

12 1996 B5(短波長赤外）

6 2010 B7(中間赤外）

13 1996 B7(中間赤外）

7 2010 NDVI

14 1996 NDVI
45

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

ENVI EXの操作- カラー合成-

レイヤの選択3.

カラー合成の表示
2010年と1996年の画像をカラーで表示
1. Data Manager ダイアログのBand Selectionの右向き▲をクリックし、下向きに
2. 赤色ボタンをクリック
3. リストから割り当てる2010年のレイヤを選択
4. 緑、青色に割り当てるレイヤも同様に指定
5. Load Dataボタンを押す
6. 1996年の画像も表示
サンプルデータのバンド構成は下表のとおり
バンド

1.
2.
4.

平成24年度 応用講習②バンド

1 2010 B1 BLU (青領域)

8 1996 B1BLU (青領域)

2 2010 B2 GRN (緑領域)

9 1996 B2 GRN (緑領域)

3 2010 B3 RED (赤領域)

10 1996 RED (赤領域)

4 2010 B4 NIR(近赤外領域)

11 1996 B4 NIR(近赤外領域)

5 2010 B5 SWIR (短波長赤外）

12 1996 B5 SWIR (短波長赤外)

6 2010 B7 MIR (中間赤外）

13 1996 B7 MIR (中間赤外）

7 2010 NDVI

14 1996 NDVI
46

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

トゥルーカラー表示
1996年7月14日

赤 10_1996_ B3_RED
緑 09_1996_B2_GRN
青 08_1996_B1_BLU

2010年7月5日

赤 03_2010_ B3_RED
緑 02_2010_B2_GRN
青 01_2010_B1_BLU
47

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

トゥルーカラー表示
1996年7月14日

2010年7月5日

14年でどのような変化があったと推測されますか？
48

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

別のレイヤの表示方法① 非表示

下のレイヤを表示したい場合は、上になっているレイヤを右クリックし、Ｓｈｏｗのチェックを外す

49

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

別のレイヤの表示方法② レイヤの移動

下のレイヤを最前面に持ってきたい場合
レイヤを左ドラッグして、一番上に移動

50

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

ﾄﾚｰﾆﾝｸﾞｴﾘｱと重ね合わせ
ベクタファイルを開く
1. Openボタンをクリック
2. 1996年のカラー合成したレイヤを最前面に表示させる
3. C:¥REDD¥data¥トレーニングデータ
フォルダ内
Training_1996_NaturalForest.shp を選択
4. 開くボタンをクリック
5. Plantation, bareland, waterも同じ要領で表示する
51

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

現地の写真• C:¥REDD¥data¥Redd研修_判読用写真– 人工林と天然林

52

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

フォールスカラー表示

1996年7月14日

2010年7月5日

14年でどのような変化があったと推測されますか？
赤 04_2010_ B4_NIR
赤 11_1996_ B4_NIR
緑 03_2010_B3_RED
緑 10_1996_B3_RED
青 02_2010_B2_GRN
青 09_1996_B2_GRN
53

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

1996年7月14日

ＮＤＶＩ
Gray scale 表示

平成24年度 応用講習②

2010年7月5日

14年でどのような変化があったと推測されますか？
54

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

変化
カラー合成
赤:2010band7
緑:1996band7
青:2010band7
ピンクの箇所はどう変化？
黄緑の緑の箇所はどう変化?
緑の箇所はどう変化？

55

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

オブジェクト分類

56

REDD+

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平成24年度 応用講習②

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

57

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

ENVI EXの操作- オブジェクト分類 • Feature Extractionを起動–

Toolbox のWorkflowにあるFeature Extractionをクリック

58

REDD+

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平成24年度 応用講習②

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

59

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

ENVI EXの操作- オブジェクトの作成 ステップ① レイヤの選択
・3色ボタンをクリックし、
まずは2010年のレイヤ 7画像を選択
（Landsat band1~5, 7,NDVI)※shiftキーを押しながら選択

60

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

画像の表示
カラー合成の表示
1. Data Manager ダイアログのBand Selectionの右向き▲をクリックし、下向きに
2. 赤色ボタンをクリック
3. リストから割り当てる2010年のレイヤを選択
4. 緑、青色に割り当てるレイヤも同様に指定
5. Load Dataボタンを押す

3.

1.
2.
4.
（一社）日本森林技術協会

61

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

ENVI EXの操作- オブジェクトの作成 ステップ① Segment(断片化)
1.
2.

Scale Levelを調整します
Previewにチェックを入れてくださいScale Level を動かしながら、プレ
ビューで確認してみましょう

62

REDD+

平成24年度 応用講習②

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

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

63

REDD+

平成24年度 応用講習②

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

64

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

ENVI EXの操作- オブジェクトの作成 ステップ① Segment(断片化)
1.

Scale Levelを決めたらNextボタンを押してください

65

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

ENVI EXの操作- オブジェクトの作成 – ステップ②Merge(結合)1. Previewにチェックを入れてください
2. Merge Levelを調整してください

66

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 応用講習②

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67

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

ENVI EXの操作- オブジェクトの作成 – ステップ②Merge(結合)1. Merge Levelを決めたらNextボタン
を押してください

68REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

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

69

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

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

70

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

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

71

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

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

72

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

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

73

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

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。

74

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

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

B

A
75

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

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• 各土地被覆タイプを選択した状態で、ENVI ＥＸ 画面をクリックしていくと教師データが追加されます76

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

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• Next ボタンをクリック

77

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

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

78

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

ENVI EXの操作- フィーチャの抽出–

ベクターデータの出力

1.
2.

Export Features to a Single Layerをクリック
Smoothingのチェックを外す

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（保存先、ファイル名は次のページに記載）79REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

ENVI EXの操作- 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。

保存先：C:¥REDD¥work
ファイル名：2010.shp•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80

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

ENVI EXの操作- クラス画像の出力

1. Image Output タ ブ を ク
リック
2. Export Class Resluts にチェック
3. Select Output Class FileのBrowseボタンをクリック
し、ファイルの保存先とファイル名を決める

保存先：C:¥REDD¥work
ファイル名：2010_image
4. Nextボタンをクック※Export Rule Resultsはチェックを外す

81

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

ENVI EXの操作- フィーチャの抽出– Reportを保存• 基本情報• Statistics
1. Save Text Report ボ タ ン を ク
リックし、txtファイルを保存
保存先：C:¥REDD¥work
ファイル名：2010_report
2. Finishボタンをクリック
3. Are you sure… と い う メ ッ
セージが表示されたら、ＯＫ
ボタンをクリック82

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

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

83

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②– 作成したベクターを表示
ENVI EXの操作確認• ベクタファイルを開く
1.
2.
3.
4.

Openボタンをクリック
1996年のカラー合成したレイヤを最前面に表示させる
C:¥REDD¥workフォルダから2010.shpを選択開くボタンをクリック• ベクタレイヤを右クリックし、View Attributesを選択
すると、下のような表が作成されます84REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

ArcGISでの操作- インターセクション– 作成したﾍﾞｸﾀｰﾃﾞｰﾀをArcGISのインターセ
クション機能でデータを分割および情報の統合する– 面積の計算– 集計
ＧＩＳの実習で練習します85

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

精度評価• Error Matrixの作成– 最新画像• 現地調査による検証– 過去画像• 画像の手動判読– 全エリア– サンプリング» システマティック
» 層化

86

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②- Error Matrixの作成
分類結果の精度検証（2010年の分類結果を使用）

87

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

ENVI 操作- Error Matrixの作成– ENVI上で操作（ENVI EXでなく）• デスクトップにあるENVI 4.8のアイコンをクリック• メインメニューバーが起動

88

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

ENVI 操作- Error Matrixの作成– ラスター分類画像を開く
1.
2.
3.
4.

メインメニューバーのFileをクリック
Open Image Fileをクリック
先ほど作成した分類画像を選択（C:¥REDD¥work¥2010_image）
Available Band Listが表示されるので、分類画像を選択し、Load Band ボタンをクリック

89

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

ENVI 操作- Error Matrixの作成– 検証用のベクターファイルを開く
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.

メインメニューバーのFileをクリック
Open Vector Fileをクリック
ファイルの種類をshapefileに変更
C:¥REDD¥data¥検証用データ¥Groundtruth_2010 フォルダ内の4つのフ
ァイルを選択し、”開く”ボタンを押す
Available Vectors Listが表示される
Select All Layersボタンをクリックし、Ｌｏａｄ Ｓｅｌｅｃｔｅｄボタンを押す
ウィンドウの選択画面が表示されるので、Class画像が表示されている
Display #1を選択

90

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

ENVI 操作- Error Matrixの作成– ベクターファイルをENVIのROIとしてエクスポート
1. Available Vectors Listの4つのファ
イルを選択
2. Available Vectors Listのメニュー
バー のFile > Export Layers to
ROIをクリック(注） Vector parameters…
ダイアログではありません

91

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

ENVI 操作- Error Matrixの作成
ROIファイルの作成
1. Select Data File to Associate with new ROIsダイア
ログが起動
2. Select Input Fileにて、作成した分類画像（2010_class）を選択し、OKボタンをクリック
3. Export EVF Layers to ROIダイアログが起動する
4. Convert all records of an EVF layers to one ROI
をチェック
Ｚ

92

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

ENVI 操作- Error Matrixの作成– ROIツールダイアログの表示
1. 分類画像のウィンドウ（イメージウィンドウ）の Tool>
Region of Interest > ROI Tools…をクリック
2. ROI Toolダイアログが表示

93

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

ENVI 操作- Error Matrixの作成– エラーマトリックスの作成
1.
2.
3.
4.

ENVI メインメニューバーのClassificationをクリック
Classification > Port Classification > Confusion
Matrix > Using Ground Truth ROIsをクリック
Classification Input Fileダイアログが表示
このリスト内から分類画像を選択し、OKボタンをクリック

94

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

ENVI 操作- Error Matrixの作成– エラーマトリックスの作成• 検証データと分類画像のクラスをあわせる
1.
2.
3.
4.

5.
6.
7.

Match Class Parametersダイアログが表示
Select Ground Truth ROI、SelectClassification Imageから同クラスを選択
Add Combinationボタンをクリック。MatchedClassesに項目が増える。
Natural Forest, Plantation, Bareland,
Water のすべてのクラスを組み合わせたら、OKボタンをクリック
Confusion Matrix Parametersのダイアログが表示される。
デフォルトのまま、OKボタンをクリック
表が表示される
95

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

精度評価

分類結果クラス

照合用クラス（一社）日本森林技術協会

平成24年度 応用講習②• 全体精度は？
• どのような土地被覆のクラスで誤分類が多かったか？
• 誤分類するクラスはどのクラスに分類されたか？

96

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

各手法の短所・長所（課題）
自動/
手動

抽出方法

自動

(1)
時点ごと
の森林タ
イプ分類
図作成の
うえ変化
抽出
(2)
二時点の
画像の数
値情報を
直接利用

手動

共通

分類/検
出ﾍﾞｰｽ

手法

長所

短所
対処

オブジェクト• 高分解能画像の分類に適しているため、詳細な分類図が得られる• 炭素量への変換が容易• 分類のためのﾊﾟﾗﾒｰﾀ
設定が複雑• 二時点のｵﾌﾞｼﾞｪｸﾄが完全に一致せず極小のゴミが発生• ゴミ処理は難しいピクセル• 作業者の技術力によらず、比較的均質な成果が得られる• 高分解能画像の分類に適さない• 中分解能・低分解能で利用差• もっとも簡単で結果が
よい

主成分分
析

• 伐採や植林が特定の主成分に現れる傾向がある• 土地被覆の変化履歴がわからない• 植生の季節変化の影
響を受ける• 変化箇所に対して分類処理を施す• 同時期の画像
を様々な提供元で検索

共通ｵﾌﾞｼﾞｪ
区トを利用
した分類結
果の比較

• 土地被覆が明らかになる• ゴミが発生しない• 植生の季節変化の影
響を受ける• 同時期の画像
を様々な提供元で検索• 分類精度が高い• 判読者の影響を受ける• 判読ｶｰﾄﾞの整備ｵﾌﾞｼﾞｪｸ
ﾄ/ﾋﾟｸｾﾙ

目視判読

97

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

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

98

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

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

99

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

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/100REDD+

平成24年度 応用講習②

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

101

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

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/102

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

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/

103

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

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/104

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

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
105

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 応用講習②

Forest degradation assessment
in Pappua New Guinea

2002

1988

GOFC-GOLDホームページ http://www.gofcgold.wur.nl/redd/106