短報

SAR フルポラリメトリデータを用いた針葉樹と広葉樹の分類手法に関する研究
A study of methods for classification of coniferous andbroad-leaved trees using full polarimetric SAR data
打田欽也、細井文樹、大政謙次＊
Kinya Uchida, Fumiki Hosoi and Kenji Omasa＊
東京大学大学院農学生命科学研究科〒 113-8657 東京都文京区弥生 1-1-1

The University of Tokyo, Graduate School of Agricultural and Life Sciences,1-1-1 Yayoi, Bunkyo, Tokyo 113-8657, Japan（2015 年 7 月 22 日受付、2015 年 8 月 21 日受理）

ABSTRACT
It is important to examine forest trees in each species for understanding forest status and managing them. SAR(Synthetic Aperture Radar) has been used to forest survey. SAR can obtain structural information of trees, since its
wavelength is long enough to penetrate into the tree canopy and the microwave reflects at stems and other large branches.
This shows possibility of SAR to classify forest vegetation into each species based on the tree structural information. In
this paper we tried to classify forest trees into coniferous and broad leaved ones using a polarimetric SAR image. First, wederived a coherency matrix for each pixel from the scattering matrix of the SAR data. The image was then decomposed into
powers of four scattering models, based on the elements of the coherency matrix. The images of four powers were classified
into 5 classes (coniferous, broad leaved, water, field, and urban area). To exclude mismatching area between the SAR image
and ground validation data, we built a mask which excludes slopes that are on the opposite side of the mountain ridge as
seen from the satellite. In addition to the four-component decomposition, we applied the three-component decomposition
method and H, A, α decomposition method for the classification. As a result, the values for overall accuracy were 79%,
65% and 47% and the Kappa coefficient values were 0.51, 0.3 and 0.12 for the four-component decomposition, threecomponent decomposition and H, A, α decomposition methods, respectively.

Key words : ALOS, Full polarimetry, SAR, Tree classification

を行うことで、各樹種の分布域やその衰退度合いなどの1. はじめに情報を得ることができる。可視近赤外衛星センサーに森林を樹種毎に詳しく調査することは、森林の状態を加え、電波を送信して地上の観測を行う合成開口レー知ることや長期的な資源管理・伐採計画を立てる上で非ダー（Synthetic Aperture Radar: 以下 SAR）も森林観測分常に重要である。こうした調査は従来、踏査によって行野で活用されてきた（Kellndorfer et al., 2004; Perko et al.,

われてきたが、労力やコストの観点からリモートセンシ2011）。陸域観測技術衛星（ALOS）に搭載されている Lングの利用に期待が高まっている。これまで、可視近赤バンド SAR（PALSAR）においては、その送信波長が約外光の衛星画像により、森林植生を各樹種に分類する方23 cm と長い。そのため送信ビームが葉などの樹冠表面法が開発されてきた（Kawamura et al., 2005）。樹種分類だけではなく、樹冠内部にまで到達し、枝や幹などの構*Corresponding author : Phone: +81-3-5841-5340, Fax: +81-3-5841-8175, E-mail: aomasa@mail.ecc.u-tokyo.ac.jp© The Society of Eco-Engineering（9）117

造情報を含む後方散乱として受信される。SAR の後方証を行った。

散乱に含まれるような樹冠内部の構造情報は、可視近赤3. 方外センサーにより取得するのは困難であり、森林調査において有益な情報となる可能性がある。このような植生内部の構造を含んだ後方散乱をもとに、SAR を用いた樹種分類の可能性も考えられる。SAR には 1 偏波のみを送受信する単偏波モードのほかに、垂直偏波と水平偏法

SAR フルポラリメトリ画像の散乱行列 [S] は以下のように定義される（Yamaguchi 2007）。
[S ] =[SHH SHVSVH SVV](1)

波を送受信し、それぞれの強度と位相を観測するフルポ

ここでは SHH, SHV, SVH, SVV, HH, HV, VH, VV 偏波モード

ラリメトリモードがある。フルポラリメトリモードではに対する散乱行列要素である。(1) の散乱行列から平均全偏波の情報を受信するため、単偏波や二偏波モードと化 Coherency 行列 [ T ] は以下のように導かれる。

比較して、非常に多くの構造情報が含まれていると考えられる。フルポラリメトリデータから対象の構造情報を反映した後方散乱を取得し、それをもとに分類する方法< >|SHH+SVV|2(SHH+SVV) (SHH-SVV)*
1[ T ] = − (SHH-SVV) (SHH+SVV)*|SHH-SVV|222SHV (SHH+SVV)*
2SHV (SHH-SVV)*

<< >

>

<<>

<>

<<> < 2SH*V (SHH+SVV) >>< 2SH*V (SHH-SVV) > (2)>< 4|SHV|2 >として、3 成分分解法や 4 成分分解法がある（Freeman

ここで * は複素共役、< > は集合平均を示す。ここではand Durden, 1998, 1998; Yamaguchi et al., 2005, 2006）。こSHV = SVH の関係を用いている。本研究で用いる SAR フ

れらの手法は主に都市、水域、植生といった明らかに性ルポラリメトリ画像について、式 (2) を用い隣接するピ質の違うカテゴリ分けに使用されてきたが、樹種ごとのクセルの平均化 Coherency 行列を算出した。このデータ構造の違いから、植生をそれぞれの種に分類する用途にに対し、J. S. Lee Sigma フィルター処理を施してスペッは利用されてこなかった。しかし、樹種毎に異なる幹やクルノイズを除去した（Lee., 1983）。次に Coherency 行枝の配置により、各成分の散乱強度に違いが生じること列について、以下に示す 4 成分散乱モデル分解を適用しが想定され、この違いを利用することで、樹種分類がた（Yamaguchi et al., 2005, 2006）。

可能になるのではと考えられる。そこで、本研究ではALOS PALSAR で取得した奥多摩エリアの森林のフルポラリメトリデータを使用して、森林の内部構造情報を含< [ T ] > = Ps [Ts] +P [T ] +Pc < [ Tc ] > +Pv < [ Tv ] >dd(3)ここで Ps は表面散乱電力、Pd は 2 回反射散乱電力、Pv

んだ後方散乱をもとに針葉樹と広葉樹の分類を試みたのは体積散乱電力、Pc はへリックス散乱電力に相当する。

で報告する。

[Ts], [Td], [Tc ] , [Tv ] はそれぞれの散乱過程の理論上< >< >の Coherency 行列である。分解した 4 成分について、緯2. 計測対象および使用データ度経度の情報をもとに地図へ投影変換した。また、山の研究対象地域は奥多摩（東経 141 度 3 分〜 141 度 5

斜面の一部において幾何歪により検証データとの位置ず分、北緯 38 度〜 38 度 5 分）の領域である。本研究で使れが生じたため、その部分にマスクをかけ、解析から除用した SAR フルポラリメトリ画像は ALOS PALSAR に外した。これらの処理を施した 4 成分の電力に対して、より取得されたもので、波長は L バンド（約 23 cm）偏検証データをもとに教師を選択し、最尤法で教師つき分

波モードは HH, HV, VH, VV、処理レベルは 1.1、画像取類を行った。分類したクラスは針葉樹、広葉樹、水域、

得日は 2010 年 2 月 15 日である。この画像のレンジ分解

都市、平地である。分類に際し、針葉樹と広葉樹につい能は 27-29.7 m、アジマス分解能は 5.06 m である。ては画像中のなるべく多くの個所から教師を選択し、教検 証 に は JAXA の 提 供 す る、ALOS の Advanced

師データが特定の領域に偏らないように配慮した。分類

Visible and Near Infrared Radiometer-II（AVNIR-II）画結果から水域、都市、平地を除き、針葉樹、広葉樹の 2像 を 用 い た 高 解 像 度 土 地 利 用 土 地 被 覆 図 Ver.11.02

クラスに対して clump 処理を行い、エラーマトリックス（ http://www.eorc.jaxa.jp/ALOS/lulc/lulc_jindex.htm ）を使を生成、全体精度と κ 係数を算出した。さらに他の方用した。作成日は 2010 年 2 月で、この検証データの地法も検討するため、3 成分分解法（Freeman and Durden,

上分解能は約 30 m である。なお、本土地被覆図におい

1998; 4 成分分解法のうち、へリックス散乱成分を除いて森林は常緑樹と落葉樹に分類されているが、本対象地た成分に分解する方法）と H, A, α 分解法（Cloude andでは常緑樹の大部分がスギ、ヒノキなどの針葉樹である

Pottier, 1996; Pottier and Lee, 2000）についても同様の処ため、常緑樹を針葉樹、落葉樹を広葉樹と置き換えて検理を行い、3 手法の精度を比較した。

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Eco-Engineering

ように考察する。3 成分分解では画像の各ピクセルの散4. 結果と考察

乱強度を表面散乱、二回散乱、体積散乱の 3 種類の散乱土地被覆図と教師つき分類の結果を Fig. 1 に、分類過程に分解する。樹種が異なる場合、葉の量や配置の違結 果 に 関 す る エ ラ ー マ ト リ ッ ク ス を Table 1 に 示 す。

いが表面散乱に、幹などの群落下部構造の違いが二回Fig. 1(b) の 4 成分分解では、画像中央にある広葉樹群落散乱にそれぞれ反映される可能性がある。また、幹やなどが比較的よく分類されているのに対し、Fig. 1(c) の枝の構成や配置は体積散乱に反映される可能性がある。

3 成分分解では広葉樹を針葉樹に誤分類している比率がFig. 1 の結果を見ると、誤分類が多かった。樹種が同じ高いことが分かる。さらに Fig. 1(d) の H, A, α分解では、でも樹齢や生育環境によって構造にはかなりのバリエー樹木のほとんどが広葉樹に分類されてしまっており、針ションがあり、これらを含んだ状態で各樹種の散乱成分葉樹がほとんど分類できていない。Table 1 より、Ps, Pd ,に関する特徴付けを行った場合、異なる樹種間でその散Pv, Pc の 4 成分を用いた場合の Overall Accuracy（OA）

乱成分の特徴には明確な差がなくなってしまったものとは 79％、κ係数は 0.51 となり、今回検討した分類法の考えられる。H, A, α分解法については、H はエントロ

中で一番精度が高かった。へリックス散乱電力 Pc をのピーをあらわし、散乱メカニズムの複雑性を示す。A のぞく Ps, Pd , Pv の 3 成分のみを使用した場合の OA およAnisotropy は、同一の H を与える Coherency 行列の固有びκ係数は 65%、0.33 となり、H, A, αの 3 成分を用い値の組み合わせを異なる散乱過程として区別するためのた場合の OA およびκ係数は 47%、0.12 となった。

指標である。 α 角は送信電波と受信電波の偏波成分比

各分解法で異なる分類結果がでた理由として、以下の(a)(b)

を反映しており、偏波依存性を見る指標となる。本対象

(c)

(d)

Beam
direcon

Broad-leaved trees

Mask

Coniferous trees

Four-component
decomposition

κ

PAUA

91%

58%

57%

88%

PAUA

Coniferoustrees

79%

Broad-leavedtrees

77%

OA

79%

Eco-Engineering

Three-component
decomposition

0.51

OA

H, A, α decomposition

κ

PAUA

94%

23%

87%

40%

93%

38%

65%

0.33

OA

κ

47%

0.12

（11）119

のような針葉樹と広葉樹の場合、樹種による幹や枝の配証データと実際の解析データの位置ずれがある状態で置の違いや葉の状態の違いなどにより、散乱の複雑性やは、正しい分類精度検証が難しくなる。これを解消する

送受信偏波比が影響を受けて H, A, αの値に違いが生じ方法として DEM（Digital Elevation Model）による地形るものと考えられたが、実際には各値の平均値および分補正があるが、このような地形補正にはピクセル間の補布について両樹種で差が明確でなく、クラス分けに適用間が必要になる。フルポラリメトリ画像の各画素には散できるほど十分に異なる特徴をもっていなかったものと乱強度だけでなく、位相情報も含まれており、位相も含考えられる。本方法は水域、都市部、植生といった散乱めた複素表現の散乱特性を補間することは困難であり、過程が大きく異なるカテゴリの分類に使用されてきたもまた本研究ではその位相情報が重要な位置づけであるたのであり、植生内の種の違いを検出するほどの分類精度め、地形補正は導入できなかった。本研究では地形の影は有していないものと考えられる。一方、教師つき分類

響をなるべく少なく分類精度の検証を行うため、フォアを行った 4 成分分解データについては、へリックス散乱

ショートニングの生じている斜面を限定するマスクを作成分が加わっている。ヘリックス散乱はレンジ方向に成し、教師および検証エリアにはなるべく起伏が少なく

λ / 4 または 3 /4 λ + n λ だけ離れた、垂直にねじれのフォアショートニングが発生していないような、土地位置にある二本のワイヤから生じる。森林においてこの被覆図と SAR データの斜面が一致した地域を選択した。

ワイヤに相当するのが樹木の枝や幹であり、実際の樹木樹木が繁茂している領域は地形変化が激しい山間部などの幹や枝の交差によりヘリックス散乱が生じると考えらが多く、今後は地形補正も含めた分類手法の検討が必要れる。枝や幹の交差の状況が違えばヘリックス散乱強度になるものと思われる。

が異なるため、へリックス散乱強度の違いが針葉樹と広葉樹の幹と枝の配置構造の違いを表していると考えられ

5. おわりにる。このような幹と枝の配置について、両樹種の違いを本研究では L-band SAR フルポラリメトリデータに複反映するへリックス成分を加えた 4 成分分解で分類精度数のカテゴリ分類手法を適用し、広葉樹と針葉樹の分類の向上が見られたため、へリックス成分を生成するよう可能性について検証した。得られた分類結果について高な針葉樹と広葉樹の幹・枝の配置パターンは両樹種間で解像度土地被覆図との比較により分類精度を算出したと明確に異なっていたものと考えられる。へリックス成分

ころ、H, A, α 分解法では OA = 47%, κ= 0.12 と分類精は特定の配置にある幹や枝の構造に関するものであり、度が低く、3 成分分解法では OA=65%, κ= 0.33、4 成分その他の三成分と比較すると構造に関する一部の情報を分解法でもっとも精度よく OA=79%, κ= 0.51 で針葉樹抜きだしたものと考えられるが、樹種間での違いを比較と広葉樹を分類できた。3 成分分解における散乱成分は的よくあらわしており、本研究の分類には適した成分で葉の量や群落下部及び群落内構造といった樹種の構造にあったものと考えられる。

関する豊富な情報を含んでいるが、各樹種間の違いは十その他、SAR 画像における分類の問題点について考分に表してはいなかった。このようなベースとなる散乱察する。SAR ではマイクロ波ビームを斜めに照射して成分に加え、へリックス散乱成分のような特定の枝や幹対象各点までの距離を計測することで、各点の距離情報の並び方といった、樹種間での差がよくあらわれる成分

は 2 次元画像上の位置に対応付けされ、散乱強度画像がを加えることで、分類精度が向上することが示された。

生成される。斜め照射である性質上、起伏の大きなとこ

本研究の方法は対象の構造情報を含む散乱成分から樹種ろではフォアショートニングが発生する。フォアショー

分類を行うものだが、得られた散乱成分から各樹種の詳トニングとは、衛星側を向いている斜面が実際より短く細な構造情報を引き出せる可能性がある。こうした構造かつ急斜面になり、画像上の山頂位置が実際の位置より情報は可視・近赤外センサーからは得ることが難しい有衛星側に近く表示され、また衛星側を向いていない斜面益な情報である。今後はさらなる分類精度向上を図るとは長く緩やかに表示される現象のことを指す。本研究でともに、散乱成分から各樹種のより詳細な構造情報（例はレベル 1.1 のデータの四隅に緯度経度情報を付与した

えば枝や幹のサイズや空間配置、葉面積密度、器官別バだけの投影変換を行っており、こうしたフォアショートイオマス等）を引き出すために、対象の構造と散乱メカニングによる位置のずれまでは補正していない。そのたニズムの関係の解明や、新しい散乱成分への分解法の検め検証データである高解像度土地被覆図と、山頂や尾根、討が必要であると考えられる。

斜面が一致していない箇所が存在していた。こうした検120（12）Eco-Engineering

Vision. Graph., 24, 255-269.

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