Eco-Engineering, 17（1）, 67-72, 2005

短報

ハイパースペクトルデータによる都市域における植生分類手法の検討
Classification Methods for Vegetation
in Urban Area using Hyperspectral Data
沖 一雄 *、猿渡琢哉 *、野川祐治 **、州浜智幸 ***、大政謙次 *Kazuo Oki*, Takuya Saruwatari*, Yuji Nogawa**, Tomoyuki Suhama*** and Kenji Omasa** 東京大学大学院農学生命科学研究科 生物・環境工学専攻 〒 113-8657 東京都文京区弥生 1-1-1* The University of Tokyo
1-1-1 Yayoi, Bunkyo-ku, Tokyo 113-8657, Japan** 環境省自然環境局新宿御苑管理事務所 〒 160-0014 東京都新宿区内藤町 11** Shinjuku Gyoen National Garden Office, Nature Conservation Bureau, Ministry of the Environment
11 Naito-cho, Shinjyuku-ku, Tokyo 160-0014, Japan*** 株式会社パスコ中央省庁事業部環境グループ 〒 153-0043 東京都目黒区東山 1-1-2 東山ビル 3F*** Environment Group, Government Ministries Division, Pasco Corporation
Higashiyama Bldg. 3rd floor, 1-1-2 Higashiyama, Meguro-ku, Tokyo 153-0043, JapanABSTRACT
In general, it is important to acquire the many training data for classifying the vegetation by supervised classification
method using hyperspectral data, which has effective information for classification. However, in urban area, it is difficult
to acquire the many training data because it is difficult to find out the large training area of each interest. In this study, anew method for classifying the vegetation using hyperspectral remotely sensed data was proposed in order to resolve theproblem of training data in urban area and was also compared with conventional methods. As a result, it was found thatthe proposed method is effective for classifying vegetation using hyperspectral data in urban area.

Key words : Supervised classification, Hyperspectral data, Remote sensing, Urban area, Vegetation

１．はじめに東京都もこれまでに寺社や公園などの緑地化を進めてきたが、もはや手詰まりの状態となっていた。そこでビルの緑

近年、東京都においてビル緑化に関する基準の改正が行地面積を増やし、今まで緑化の対象になっていなかった屋われた。これは都市で現在深刻な問題になっているヒート上も緑化するように基準の改正を行い、少しでもヒートアアイランド現象や大気汚染を低減させるためのものであイランド現象を食い止めようとしている。

る。東京ではこれまでの 100 年で平均気温が数度上がり、一方、現代では都市の緑地や公園などに癒しを求めてく

夜間の最低気温が 25 度以上になる熱帯夜の日数もこの 30る人々が年々多くなってきている。その中で花や草本類など年でかなり増え、さらに、都市部の局地的な集中豪雨などと同様に樹木に対する関心も高まっている。最近大きな公も発生しているため、抜本的な対策が必要となっていた。

園などを訪れるとエリアごとに樹木種が記載されたパンフレ© The Society of Eco-Engineering（67）67

ットや地図があり、大きな公園でなくても学校の校庭などにクトルメータを使用した Cochrane（2000）のアマゾンの熱は、樹種名が書かれている札が木に掛けられているのを目

帯雨林地帯での植物種の抽出に関する研究があり、分光波にすることがある。これまでは主に現地調査や、航空写真を形の類似度と反射強度の差の二側面から評価することで撮って熟練者がその写真を判読することによって樹木種を識94 ％の正解率で対象とした樹木を抽出することが可能で別していた。しかしながら、前者は多くの手間がかかり、後あると報告されている。しかしながら、Cochrane（2000）

者は熟練した技術が必要となるという問題があった。の研究では、可搬型スペクトルメータより計測したスペク以上のことより都市域の屋上や公園などの植生を広範囲トル波形を用いたものであり、航空機等によるリモートセで容易に知ることができれば、緑化基準改正の効果や公園ンシング画像を用いての判別ではなかった。さらになどの植生識別に役立つと考えられる。そのため、樹木種

Cochrane（2000）の研究テーマは 一つの樹種の抽出であを広範囲で観測し、植生を容易に識別する分類方法の必要り、樹種間を識別しているわけではなく、樹種の分類方法性が求められるようになってきた。現在、広範囲を容易に観の確立には到っていない。また熱帯雨林地域のように同種測する手段として、対象地域を波長ごとに画像として観測し、の植物が群生する地域での樹木種の識別は可能であって有益な情報を得るリモートセンシング技術が活用されていも、都市域のように同種の植物が点在しており、トレーニる。しかしながら、これまでのリモートセンシングにより観測ングデータのとりにくい地域での樹木種の識別は難しい問された画像の多くはマルチスペクトル画像がほとんどであっ題であると考えられる。

た。マルチスペクトル画像は広範囲を数バンドによって取得

本研究では、航空機により観測されたハイパースペクトされるが、一般的に観測波長の分解能が 1 バンドあたり粗く、ル画像によって教師付き分類のための必要なトレーニング

対象物の詳細がとらえにくいという欠点があるため、マルチデータが取得できにくい都市域における植生の識別を評価

スペクトル画像からでは都市域や緑地などという大まかな分し、検討することを目的とした。具体的には、航空機で観類はできても、樹種間の違いなどの細かい分類は難しいと測した 2 m × 2 m の空間分解能をもつハイパースペクトルいう問題があった。従って、樹種間の違いなどの高精度な画像を用いて、①植生と植生以外 ②芝と樹木 ③樹木種間、分類を可能にするためには、波長分解能のより高いバンドでの三つの識別を行い、どの程度まで識別可能かを検討した。の画像取得が必要となると考えられる。

また三つの識別に対しマルチスペクトルデータにおいて、近年、波長分解能が高く、多くのバンド数が観測可能な一般的な分類手法である i 最尤法、ii 最短距離法、近年、ハイパースペクトル画像を用いた研究が盛んになってきてハイパースペクトルデータ解析に使用される iii シェイプいる。すなわち、ハイパースペクトルはマルチスペクトルディファレンス法、そして本研究で新しく最短距離法とシよりも情報量が多く、より細かい識別をおこなう際に有効ャープディファレンス法を組み合わせた iv 距離・相関法な手段として注目されている（Oki et al., 2000）。例えば、を提案し、各教師付き分類手法の比較をおこなった。なお、

Lewis et al.（2001）は、ハイパースペクトル画像によるオ

本研究の対象地域としては、都市域に植生が多数存在するーストラリアの乾燥地でのバイオマス特定のための樹木の新宿御苑を選んだ。

検出をおこなっており、Datt（2000）は、ハイパースペクる。また、都市域に着目したハイパースペクトル画像を使

２．ハイパースペクトルデータおよびグラウンドトゥルースデータ

用した研究としては、Roessner et al.（2001）がドイツの都

2. 1 新宿御苑で観測されたハイパースペクトルデータ

トル画像による緑葉と枯れ葉の識別の評価をおこなってい市ドリスベンで家の屋根、道路、樹木、芝、裸地の 5 種類

本研究では、都市域におけるハイパースペクトルデータでの識別を 7 m × 7 m の空間分解能を持つハイパースペクによる植生の分類評価をおこなうために、対象エリアとしトル画像を用いて 80 ％程度の正解率で識別をおこなったて新宿御苑を選んだ。解析に使用した新宿御苑のハイパー報告がある。しかしながら、Roessner et al.（2001）はこのスペクトルデータは、2002 年 7 月 27 日に（株）
パスコ所有

研究の大きな問題点としてミクセルの問題を取り上げ、のセスナ 208 型に搭載されたセンサ AISA によって観測さ7 m × 7 m ではミクセルが多くなり、それが原因で正解率れた。2002 年 7 月 27 日に取得されたハイパースペクトルが低くなるという結果を示しており、空間分解能が 3 m ×

画像は、空間分解能 2 m × 2 m で、観測波長域 429.5 nm 〜3 m くらいまで上がればミクセルの影響が軽減でき精度は902.3 nm をバンド数 70 で観測した。Fig. 1 に 7 月 27 日によりよくなるだろうと報告している。また植物種に関して観測された新宿御苑のハイパースペクトル画像を示す。まハイパースペクトルを応用した研究としては、可搬型スペた、Fig. 2 に、Fig. 1 のハイパースペクトル画像から抽出さ68（68）Eco-Engineering

れ、本研究の解析の一部として使用された各カテゴリの平

新宿御苑の樹木の位置や樹木 ID、樹木種などが GIS によ均スペクトル波形（トレーニングデータ）を示す。なお、りデータベース化されている。

航空機は常に太陽を背にして飛行しているため、7 月 27日における観測範囲は新宿御苑全体を計測することができなかった。

３．解析に使用した分類手法
本研究では、都市域におけるハイパースペクトルデータによる植生の分類検討をおこなうために、従来、マルチスペクトルデータに対して使用されてきた i 最尤法、ii 最短距離法に加え、近年、ハイパースペクトルデータに対して使用されている iii シェイプディファレンス、そして本研究で提案する iv 距離・相関法の四つの教師付き分類法による評価をおこなった。以下に各方法の特徴について述べる。
3. 1 最尤法（MLH）
最尤法はマルチスペクトルデータにおいて最もよく使用されている分類方法であり、誤分類したときの損出の期待値を最小にするというベイズの決定則に基づいている。いま、n バンドのスペクトルデータ x =（x1, x2 ……, xn）t を kFig. 1 Hyperspectral image measured in Shinjukugyoen on 27thJuly 2002. The squares in image show the training area foreach category, 1:Water, 2:Ume, 3:Sakura, 4:Grass, 5:Strong brightness area (Urban area), and 6:Urban area.

種類のカテゴリ（w1, w2,……, wk）に分類する場合、判別関数：（1）を最小とするカテゴリ wi に分類する。ここで、mi はトレーニングエリアにおけるサンプルの平均から算出されるカ
テゴリ wi の代表ベクトルで、Si はカテゴリ i の分散共分散行列である。
最尤法は統計学的裏づけがあるため理論立てしやすく、これまでマルチスペクトルを用いた分類法として頻繁に使われてきた。しかしながら、①平均や分散、共分散を精度よく推定するために、トレーニングエリアにおける各カテゴリのサンプル数が特徴の次元数（ここではバンド数）に依存して多く必要であること、②各バンド間で相関が極めて強いと、分散・共分散の逆行列が存在しないか極めて不安定になること、③母集団の分布が正規分布に従わないときは正規分布の仮定に基づいた最尤分類は不適切であり，分類精度も低下することが欠点として挙げられている
Fig. 2 Spectral radiance for each category extracted fromhyperspectral image. These spectral radiance data foreach category are used as training data.

（Fujimura and Tsubaki, 1985, Ishida and Inamura, 2002）。
3. 2 ユークリッド最短距離法（MED）
ユークリッド最短距離法は、n バンドのスペクトルデーtタ x =（x1, x2 ……, xn）
を k 種類のカテゴリ（w1, w2,……, wk）

2. 2 グラウンドトゥルースデータ
ハイパースペクトルデータにおける分類評価のために、新宿御苑、（株）
パスコ、東京大学により現地での共同調査に分類する場合、判別関数：（2）

および作業をおこない、新宿御苑における樹木マップを作を最小とするカテゴリ wi に X を分類する手法である。こ成した。この樹木マップを本研究のグランドトゥルースデ

こで、m i はトレーニングエリアにおけるサンプルの平均ータとして使用し、教師付き分類に必要なトレーニングエから算出されるカテゴリ wi の代表ベクトルである。ユーリアとテストエリアを設定している。なお、樹木マップはクリッド最短距離法の長所として判別関数が単純であり、Eco-Engineering（69）69

母集団の分布が正規分布に従わない場合でも比較的精度よ苑において航空機から観測された空間解像度 2 m × 2 m のく分類可能であるという報告がされている（Fujimura andハイパースペクトルデータから、①植生と植生以外、②芝

Tsubaki, 1985）。さらにリモートセンシング画像の一画素と樹木、③樹木種同士（ウメとサクラ）という三つの識別におけるミクセルの影響がある場合でも比較的その影響を項目が識別可能かどうか検討するために、各識別に対し 1）

受 け に く い と い う 特 徴 も 報 告 さ れ て い る （ Ishida and

最尤法、2）最短距離法、3）シャイプディファレンス法、Inamura, 2002）。

4）距離・相関法の四つの分類方法を用いて分類精度を評

3. 3 シャイプディファレンス法（SD）

価した。

シャイプディファレンス法は n バンドのスペクトルデーtタ x =（x1, x2 ……, xn）
を k 種類のカテゴリ（w1, w2,……, wk）

4. 1 トレーニングエリアおよびテストエリア
通常、教師付き分類のためのトレーニングデータは特徴の次元数（バンド数）の 2 倍ないし 3 倍が必要とされていに分類する場合、る。しかしながら本研究が対象としている新宿御苑などの判別関数：（3）

都市域における植生の多くは人工的に植えられており、樹木が見栄えすることを最優先とされているため、自然状態と違い同種の植物が群生しているエリアが少なく、トレーを最小とするカテゴリ wi に X を分類する手法である。こニングデータとして扱えるデータ数も少なくなる。本研究こで、m i はトレーニングエリアにおけるサンプルの平均

では GIS によりデータベース化されている樹木マップを用から算出されるカテゴリ wi の代表ベクトルである。（3）式

いて、ハイパースペクトル画像データと対象樹木が完全により、シャイプディファレンス法は各カテゴリのスペクト対応しているエリアのみからトレーニングデータを設定しル波形の相似性を考慮する式であるといえる。（3）式の値た。なお、本研究では各分類手法のトレーニングデータ数が 0 に近いほどスペクトル波形の類似性が大きくなるの影響を評価するために対象としているカテゴリを変え、（Price, 1994, Cochrane, 2000）。

以下の三つの識別項目に分けて検討した。

3. 4 距離・相関法（DC）①植生と植生以外の識別距離・相関法は、本研究で新しく提案する方法で、3. 2観測されたハイパースペクトルデータにおいて、都の最短距離法と、3. 3 のシャイプディファレンス法の特徴

市域、水域，植生域（芝、ウメ、サクラ）の 3 種類のトを考慮した方法である。具体的には、観測された画像デーレーニングデータを設定し、各分類法により植生と植生タにおける各画素ごとに（2）式の最短距離法と（3）式の以外（都市域、水域）の識別が可能かどうか検討する。

シャイプディファレンス法により算出された値を 0 から 1

その際、それぞれのトレーニングデータ数（ピクセル数）の間で線形化し足し合わせる方法で、n バンドのスペクトを 255 とした。

t
ルデータ x =（x1, x2 ……, xn）
を k 種類のカテゴリ（w1, w2,②芝と樹木の識別観測されたハイパースペクトルデータにおいて、都……, wk）に分類する場合、市域、都市域の中で建物の反射が強いエリア、水域、芝
判別関数：（4）および樹木（ウメ、サクラ）の 5 種類のトレーニングデータを設定し、各分類法により芝と樹木の識別が可能かを最小とするカテゴリ wi に X を分類する手法である。こどうか検討する。その際、それぞれのトレーニングデー

こで、Dmax および q max は、各画素においてそれぞれ（2）タ数を 121 とした。

式および（3）式から算出される最大値で、Dmin および q min③樹木種間の識別は、各画素においてそれぞれ（2）式および（3）式から算観測されたハイパースペクトルデータにおいて、都出される最小値で、Di および q i は、各画素においてそれ市域、都市域の中で建物の反射が強いエリア、水域、芝、ぞれ（2）式および（3）式から算出される値である。

ウメおよびサクラの 6 種類のトレーニングデータを設定

４．ハイパースペクトルデータによる都市域の植生分類およびその検討し、各分類法によりウメとサクラの識別が可能かどうか検討する。その際、それぞれのトレーニングデータ数を81 とした。

ここでは、都市域におけるハイパースペクトルデータになお、上記の識別項目のうち、Fig. 1 に、樹木種間の識よる植生分類手法について検討する。具体的には、新宿御別における 6 カテゴリのトレーニングエリアを、そして70（70）Eco-EngineeringFig. 2 に、そのトレーニングエリアにおける各カテゴリのてあつかうことが難しくなり、多くの誤分類が生じてし平均スペクトル波形を示した。

まうからである（Fujimura and Tsubaki, 1985, Ishida and次に、本研究で使用された四つの分類法の分類精度を評

Inamura, 2002）。すなわち、対象地域が都市域のように価するために、トレーニングデータと同様に GIS によりデトレーニングエリアにおける各カテゴリのピクセル数

ータベース化されている樹木マップを用いて、ハイパース（データ数）が多くとれないところでは最尤法は分類手

ペクトル画像データと対象樹木が完全に対応しているエリ法として適していないといえる。

アのみからテストエリアを設定した。Table 1 にテストエリアにおける各カテゴリのデータ数（ピクセル数）を示す。

③樹木種間の識別設定した 6 カテゴリのトレーニングデータを用いて、各カテゴリに対して各分類法により分類をおこない、そTable 1 Number of pixels for each category in test areaの中で、樹木種間（ウメとサクラ）の識別が可能かどうか検討した。Table 4 にウメとサクラの識別における正解率を示す。Table 4 より、全ての分類において、正解率がウメに比べてサクラの方が低かった。これは、テス
トエリアにおけるサクラのスペクトル波形のばらつき

4. 2 分類結果および検討が、ウメのばらつきよりも大きかったためである。次に、本研究では各分類手法の正解率を算出して分類精度の評

距離・相関法、シャイプディファレンス法、最短距離法、価をおこなった。なお、正解率は、テストエリアにおける最尤法の順で識別精度がわるくなっていることが分か（正解ピクセル数）／（全ピクセル数）として算出した。

る。従来のマルチスペクトルバンドデータの分類法とし①植生と植生以外の識別てよく使用されている最尤法や最短距離法が相対的に識設定した 3 カテゴリのトレーニングデータを用いて、別精度が低かった。最尤法に関しては、②芝と樹木の識各カテゴリに対して各分類法により分類をおこない、そ別で述べた同様な理由により識別精度が低かったと考えの中で、植生と植生以外（都市域、水域）の識別が可能られる。また、最短距離法においても、トレーニングエかどうか検討した。Table 2 に植生（芝、ウメ、サクラ）

リアにおける各カテゴリのトレーニングデータの平均をと植生以外（都市域、水域）の識別における各手法の正基準として識別しているため、取得できるトレーニング

解 率 を 示 す 。 Table 2 よ り 、 各 手 法 に 関 係 な く ほ ぼ

データ数が少ない場合、各カテゴリ群により算出された100 ％識別可能であることが分かる。これは、ハイパー平均が各カテゴリの代表値としてあつかうことが難しくスペクトルデータにおける分類のためのトレーニングデなっていると考えられる。しかしながら、最尤法よりは、ータ数が十分にあったためと、そして植生のスペクトル各カテゴリのトレーニングデータの平均のみを基準としと植生以外のスペクトル波形がかなり異なっていたためて識別しているため、比較的精度よく分類可能であったに、どの手法を用いても問題なく識別可能であったと考といえる。

えられる。

また、本研究で提案した距離・相関法は、ウメとサ②芝と樹木の識別

クラの樹木種の識別に関して、それらのスペクトル波設定した 5 カテゴリのトレーニングデータを用いて、形が似ているにも関わらず、最低でも 78.8 ％の精度で各カテゴリに対して各分類法により分類をおこない、そ識別でき、近年ハイパースペクトルの分類法として有の中で、芝と樹木（ウメ、サクラ）の識別が可能かどう効とされているシャイプディファレンス法より識別精か検討した。Table 3 に芝と樹木（ウメ、サクラ）の識度がよく有効であることが示せた。距離・相関法は、別における正解率を示す。Table 3 において、最尤法に最短距離法とシャイプディファレンス法の両方の識別よる分類精度が他の分類法と比較してわるいことが分か特徴を合わせもつ手法であるため、それぞれの手法よる。これはトレーニングエリアにおいて取得したデータりも僅かなスペクトル強度やその波形の差を特徴化す数の少なさに関係しているためであると考えられる。なることができ、①植生と植生以外、②芝と樹木、③樹

ぜなら最尤法では、データの正規分布を想定して分類を木種間の識別の全てにおいて識別精度が安定してよかおこなう手法のため、トレーニングエリアにおいて取得ったと考えられる。このことより距離・相関法は、ハできるデータ数が少ない場合、各カテゴリ群により算出

イパースペクトル画像を用いる樹木種分類において有された平均、分散，共分散値を各カテゴリの代表値とし効であることが示せた。

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Table 2 Accuracy rate of classification for vegetation and otherarea by each method

波形が似ているにも関わらず、最低でも 78.8 ％の精度で識別でき、近年ハイパースペクトルの分類法として有効とされているシャイプディファレンス法より識別精度が高く、有効であることが示せた。従って、今後の航空機等のリモートセンシングによるハイパースペクトル画像からの樹木種分類の可能性を示せたといえる。しかしながら、樹Table 3 Accuracy rate of classification for grass and forest area
by each method

木の識別精度が 78.8 ％程度ではまだ十分な精度とはいえず、改善の必要があると考えられる。さらに本研究では樹種間の識別においてウメとサクラの 2 樹種間の識別のみをおこなっただけであるため、今後 3 樹種以上の識別についての評価もおこなう必要がある。

引用文献
Table 4 Accuracy rate of classification for Ume and Sakura area
by each method

Cochrane, M. A., 2000 : Using vegetation reflectance variability forspecies level classification of hyperspectral data. Int. J. Remotesensing, 21, 2075-2087.
Datt, B., 2000 : Identification of green and dry vegetation components
with a cross-correlogram spectral matching technique. Int. J.
Remote sensing, 22, 2133-2139.

５．まとめ

Fujimura, S. and Tsubaki, K., 1985 : Classification of multi spectral
remotely sensed imagery. Journal of the society of instrument and都市域におけるハイパースペクトルデータによる植生分

control engineers, 24, 25-30.（藤村・椿，1985 ：リモートセン類では、バンド数やトレーニングデータ数を考慮した手法

シングにおける多次元画像の分類．計測と制御，24, 25-30.）が必要であることを示した。具体的には、トレーニングデIshida, H. and Inamura, M., 2002 : Evaluation Methods for Category

ータが十分にあり、スペクトル波形がかなり異なっていた

Classification of Mixed Pixel Data. Journal of Remote Sensing

植生と植生以外の識別では、最尤法、最短距離法、シャイSociety of Japan, 22, 2-11.

プディファレンス法、距離・相関法の全ての手法でほぼLewis, M. M., Jooste, V. and de Gasparis, A. A., 2001 : Discrimination

100 ％の正解率で評価可能であったが、芝と樹木の識別や

of arid vegetation with Airborne Multispectral Scanner

ウメとサクラの樹木種の識別のように識別が難しくなると

hyperspectral imagery. IEEE Transactions on Geoscience and従来のマルチバンドデータの識別に対して使用される最尤Remote Sensing, 39, 1471-1479.

法や最短距離法の識別精度が低くなった。特に、最もよくOki, K., Funakoshi, Y. and Inamura, M., 2000 : Study on Estimation

使用されてきている最尤法の識別精度が極端に低かった。

of the Specific Land Cover Ratio in a Pixel using Hyper-spectral

これは、ハイパースペクトルデータによる都市域におけるData –Estimation of the Vegetation Cover Ratio–. Journal of

植生分類では、マルチスペクトルバンドデータよりもトレ

Remote Sensing Society of Japan, 20, 17-33.

ーニングデータ数を多く取得する必要があるが、都市域の植生域からはそのようなデータを数多く設定することが難Price, J. C., 1994 : How unique are spectral signature?. Remote
Sensing of Environment, 49, 181-186.

しいためであるといえる。従って、従来最も多く教師付き

Roessner, S., Segl, K., Heiden, U. and Kaufmann, H., 2001 :分類法として使用されていた最尤法はハイパースペクトル

Automated differentiation for urban surfaces based on airborne

データによる都市域における植生分類に適していないこと

hyperspectral imagery. IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing, 39,が示された。また、本研究で提案した距離・相関法は、ウ

1525-1532.

メとサクラの樹木種の識別に関して、それらのスペクトル

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