「デジタル観測手法を統合した里山の GIS 解析」

空間情報科学研究センターシンポジウム

MSS による植生区分の自動化に向けて
宮坂 聡・徳村 公昭 （中日本航空株式会社）
航空機 MSS は 1～2m の空間分解能を達成することが可能であるため，里山などの比較的狭い地域の植生情報を詳細ために有効な観測手法として期待されている．また，観測の自由度も高く，季節毎に観測を行なうな
どマルチテンポラル観測が可能であるなどの特徴を備えている．中日本航空では 1997 年から 1999 年にかけて，瀬戸市周辺の地域について航空機 MSS による合計 4 回の多時期観測を実施した．空間分解能 1m の画像を用いると，比較的大きな樹木では樹冠の形状が判別可能であり，単木としての識別が可能である．航空機 MSS は同時に高い波長分光特性も保有しており，分光スペクトルの微妙な違いから樹種や植物の状態の把握が可能になることも期待される．
高分解能多時期観測を行った結果，5 月観測の全体的に高い植生活力，2 月観測の冬枯れで落葉した状
態，12 月観測の紅葉した落葉樹など，季節の違いをはっきりと捉えることができた．また，5 月観測で開花時期と重なったシイの木がはっきりと現れて，単木としての識別が明確にできた．さらに，5 月のデータを用いて最尤法による分類を行い，その結果を既存植生図などと比較したところ，開花しているシイが単木で分類されている点や，アカマツ・竹林の分布域が詳細に表されている点など，これまでの人工衛星データによる分類よりも格段に精度が向上していることが確認できた．今後は，多季節の画像を用いたマルチテンポラル画像による分類手法を試みるとともに，教師無し分類などによる分類の自動化を目指す．

2. 航空機 MSS データの特徴

1. 航空機 MSS による高分解能観測（1） 高分解能

リモートセンシング手法を用いた土地被覆分類の手法は数多く提案されているが，最近では，LANDSAT TM 画像にパターン展

1999 年 5 月 13 日に観測した瀬戸市海上周辺の MSS 画像

開法（藤原ほか，1996）を適用した植生調査などが盛んに行われを画像１に示す．この画像の空間分解能は 1m である．この画ている．また，環境庁作成の 1 ／5,000 植生図を利用した像からは，道路や住宅一建までもが十分に判別可能である．

LANDSAT TM 画像の自動分類（佐藤ほか，1999）も提案されて植生域に注目してみると，比較的大きな樹木では樹冠の形状いる．これらは人工衛星データを用いているが，既存の人工衛星が判別可能であり，単木としての識別が可能である．

データは，LANDSAT TM：30m，SPOT：20m など，解像度が十分

このことは，植物の情報が他の情報と混じり合わずに得らとは言えないものであった．1998 年 9 月に高分解能人工衛星れることを意味し，より精度の高い植生分類が可能になると期IKONOS が打ち上げられマルチスペクトル 4m の空間分解能を達待される．

成しているが，まだ十分なデータが得られていないため，その評（2） 分光特性
航空機 MSS は同時に高い波長分光特性も保有している．

価はこれからである．
一方，航空機マルチスペクトルスキャナー（MSS）は人工衛星の表１に示す装置では，可視～近赤外～中間赤外～熱赤外に様に一度に広い範囲を観測することはできないが，低高度で観測至る幅広い波長を 43 バンドに分光して観測することが可能でを行うことができ，1～2m の空間分解能を達成することが可能でああるため，分光スペクトルの微妙な違いから樹種や植物の状る（表 1）ため，里山などの比較的狭い地域の植生情報を詳細に態の把握できると期待される．
（3） 多時期観測得るために有効と期待されている．また，観測の自由度も高く，季

画像 2 は，1999 年 2 月 17 日に観測された同地区の MSS節毎に観測を行うなどマルチテンポラル観測が可能であるなどの画像である．画像 1 と比較するとその違いは際だっている．

特徴を備えている．
中日本航空では 1997 年から 1999 年にかけて，瀬戸市周辺のまず，画像1 では，全体が鮮や赤色で植生活力が高い状態地域について航空機 MSS による多時期観測を実施した．観測デであるのに対し，画像 2 では全体に灰色に変色し，冬枯れでータの一覧を表 2 に示す．

落葉した状態が読みとれる．緑を残しているのは，画像右上と中央下などの一部の地域で，これらはスギ・ヒノキといった針葉- 63 -

樹の植林地である．また，その中間色で現れているのはアカためには，やはり熟練した技術者が必要となる．色調，形状がマツである．このほか，竹林も緑を残しているのが現地調査や主な判別の基準であるが，写真を実体視することが可能で，解既存植生図との対比で明らかになった．

像度も数 10cm 程度は十分得られるので，形状を読みとることは比較的容易である．

さらに，シイの大木も常緑樹として緑を残しているが，このシ③

イは 5 月の画像1 では開花時期と重なり，画像では水色の点とリモートセンシング
リモートセンシング手法における植生判別の基本は，地表してはっきりと現れている．
このほか，紙面の都合で掲載できないが，表 2 に掲載したからの分光反射強度である．分光反射強度は，その物質のも各季節のデータを見ると，10 月のデータでは全体的に植物のつ分光反射特性や形状などにより変化する．樹種の違いによ

活力が高く12月のデータでは紅葉した落葉樹が捉えられている波長毎の反射強度の違いを統計的に解析して分類を行う．

るといったように，季節の違いをはっきりと捉えることができた．

航空写真と同じように短期間で広範囲な観測ができ，分類にはそれほど専門知識を必要としない．

3．植生分類手法の比較．植生分類手法の比較
リモートセンシング以外の植生分類手法としては，現地調査おこれまで，県全域の様な広い地域にはリモートセンシング手法よび写真判読が一般的である．その特徴を簡単にまとめると以下が応用されているが，里山程度の範囲の植生調査は，現地調査の通りである．

および写真判読手法がほとんどであった．こうした分類では例え現地調査

ば，群落の中に他の樹種が少し混じっていても，それらを別々に現地調査は熟練した技術者が必要であり，精度は格段に記載することは多大な労力を必要とするため，無視されて大きな高いが，調査範囲はきわめて限られ，調査期間も長い調査期群落に吸収されてしまう傾向は否定できなかった．しかし，高分解間を必要とする．

能リモートセンシングデータを用いることにより，樹木や小群落単②

写真判読位の分類を，比較的少ない労力で行うことができるようになると期

写真判読は，比較的広い範囲を短時間に撮影した写真を待される．

①

一方で，リモートセンシングデータには，大気の散乱や斜面に用いるために効率的であるが，写真から植生種別を判読する

表 1 観測装置の概要
観測装置
検出バンド数
収録チャンネル数
瞬時視野角
走査角度
走査速度
姿勢制御
量子化レベル

記録方式

AZM（中日本航空（株）所有）
43
波長帯：波長仕様参照
12 または 24（切り替え：43 バンドから選択）
1.25 または 2.5mrad（切り替え）80°
最高７４回転毎秒
2 軸（ピッチ＋ヨー）可動マウント
およびローリング14bit＋2bit オフセット（２byte）
低温レンジ-20～+100℃
高温レンジ
PCM,VHS 型 VLDS

-20～+500℃

表 2 高分解能航空機 MSS 観測データ一覧
観測年月日

観測時間

飛行高度

観測装置

99/12/8
99/5/13

11:45 ～ 11:49
14:21 ～ 14:24

3,300 f
3,300 f

AZM
AZM

99/2/17
98/10/4
97/10/28

15:31 ～ 15:35
11:35 ～ 11:38
12:35 ～ 12:39

3,300 f
3,300 f
3,300 f

5M
5M
5M

＊AZM：表 1 参照,5M：J-SCAN-AT-5M/Ⅱ（5 バンド MSS）

- 64 -

よる影の影響があり，これらを取り除く補正を行うための労力が必要となる．
4．植生分類．植生分類
今回，まず手始めに 1999 年5 月13 日の観測データを用いて，植生の自動分類を試みた．解析に使用したのは，画像 1 に示す
瀬戸市海上周辺の地域である．
自動分類の手法は，あらかじめ分類項目を設定し，その基準（教師）地域を与えて，その統計量に基づき分類を実施する方法（教師付き分類）と，カテゴリー区分も自動で行う分類方法（教師無し分類）に大別される．
第一段階として教師付分類の代表である最尤法による分類を行った．教師は，既存植生図を参考にし一部現地調査結果に基づいて取得した．分類カテゴリーは画像3 に示す 8 区分とした．結果を画像3 に示す．分類精度の検証はまだ十分に行っていないが，既存植生図などとの比較を行ったところ，かなり良く一致していた．
特に，開花しているシイ（現地調査ではツブラシイ類）が単木で分類されている点が大きな特徴となっている．また，アカマツ，竹林の分布域についても，これまでの人工衛星データによる分類と比較して格段に精度が向上している．
5．自動分類にむけて．自動分類にむけて今後は，多季節の画像を用いたマルチテンポラル画像による分類手法を試みるとともに，教師無し分類などによる分類の自動化を目指す．今回，高分解能航空機 MSS により，単木やこれまでより極めて小さい単位での分類が可能であることが確認できたことで，これを自動化して行うことが可能になれば，貴重植物の分布の把握や，樹種を特定した上での炭素同化量の推定などへの応用が進むと期待される．
【 文献 】佐藤清忠・飯倉義和・横山隆三（1999）：植生図を用いた TM 画像
分類項目の自動割り当て．日本リモートセンシング学会誌，19，40-48．
日本リモートセンシング研究会（1992）：『図解リモートセンシング』．
（社）日本測量技術協会．
藤原 昇・松村加奈子・阿波 忍・羽澄 妙子・落合史生（1996）：衛星データ解析のためのパターン展開法．日本リモートセンシン
グ学会誌，16，17-34．
渡辺 宏（1993）：『最新森林航測テキストブック』．（社）日本林業技術協会．

- 65 -

画像 1 1999 年 5 月 13 日 フォルスカラー画像

画像 2 1999 年 2 月 17 日 フォルスカラー画像

画像 3 1999 年 5 月 13 日の画像による教師付分類画像- 66 -