計測自動制御学会東北支部第161回研究集会（1996■6■28）

衛星画像デ｝夕のカテゴリー分類と解析精度向上のための手法

AProposa■ontheEvaluationlmprovementfortheCategory
Classified Sate［litelmage DataO田中 昇、小比類巻孝幸
ONoboruTanaka．TakayukiKohiruimaki
八戸工業大学
HachinoheInstitute of Techno10gy
キーワード：衛星画像データ（SatelliteImageData）、土地被覆分軒去（LandCoverMappingMethod）
画像解析（lmageAnaトysis）

連絡先：〒031八戸市妙手大開88−1八戸工業大学情報システム工学研究所 田中 昇

Tel．：0178−25−814l，Fax∴0178−25−1048，E−mail：tanO＠hi−teCh・aC▲jp

データ（バンド）の合成によって情報量を

1．はじめに増す目的で、多時季にわたるデータの合成によって得られる多次元空間の解析も試み

広域にわたる市街地等の土地被覆状況のられている。②に関しては、トレーニング

調査には人工衛星画像データの活用は欠か

データそれ白身の精度を問題とする研究や、せない。利用できる地球観測衛星データに多次元特徴空間の次元を減少させて個体のは、Landsat．Noaa，Mosl等があるが、解分布状態を視覚的に表現し、トレーニング像度も高く手軽に入手できることからデータの代表性を改善しようとする研究もLandsat衛星デpタが最も利用されている。
しかし、衛星データの利用にあたっては、試みられている。

相）③に関しては、最短距離法や最尤法、B DTやニューロコン

土地被覆状況のカテゴリー分類がどの程度ピュータ等9−13）の輝度でできるか、分類手法の開発も含めの手法が広く用いられている。て問題となる。

我々は、これまでl￣3〕

これらの問題の要因としては、、I，ANDSAT衛星画

像データ利用により、土地被覆状況がどの①衛星データ（特性バンド）をどのように程度の精度で解析できるか探ってきた。そ組み合わせたら、土地被覆状況に関する情の結果、各土地被覆項目に所属する輝度を色度・明度3D分布図で表現することが、報がより詳細に得られるか。
②現地調査によって得られるトレーニング

土地被覆状況の解析に有効な手段であるこデータの信頼性と代表性。とを見い出した。本研究では、この色度・③衛星データのカテゴリー分掛こおける統明度3D分布図を用いて解析精度を向上さ計的手法。

せる方法を提案し、その検証を行う。

等が重要である。①に関しては、複数のー1−出される輝度値の中に、その土地被覆項臼

2．方法以外の項目を示す輝度値や1画素の111に複数の土地被覆項目の情報が混在している

2．1衛星画像データの組み合わせ

M玩el、等の混入を防ぐためである。②につLANDSA r牡星は、MSSとTMの二つのセンサを搭載している。観測校長帯は7つあり、それぞれがバンドと呼ばれている。1−Mの土地の被確状況を示しているのかを実測

いては、地図などで調べた土地が本当にそにより確かめる意味と、より詳捌な被覆の状況を調査するためである。
トレーーニンゲエリアの設定後、呂トレーー（TheniaticMaL〕l〕er：セマテイツタマッパー）の分解能は28，5mである。表1にそれぞれのバンドの特惟を示す。画像合成
は、この7つのバンドのうち、3つを選びニンゲエリア内の土地被覆項目を調べ、そそれぞれを赤、緑、育に対応させて行う

土地被荏項目ごとに屈する輝度値をまとめ、の結果を参照しながら、衛星画像＿上の同じ領域でそれら項目・の輝度値を解析する。各輝度クラスを作成する（初期輝度クラ（RGB合成）。RGB合成のためのバンドの選択においては、なるべく多くの土地被確ス）。

項目が視覚的に識別できるようにバンドを2．4 色度・明度3D分布図組み合わせることが重要である。

初期輝度クラスには、M五elやいくつかの表1衛星画像データバンド項目に重複して属している等、不適切な降度値が含まれている。また、どの項Hにも特性含まれていない末所属の輝度値が多数存在

1 茄水分布、針莞樹と広葉樹の区別
田 地表構造物の識別、濁水分布する。このため、それら不適切な捧度伯を取り除き、未所属の輝度値がどの項目に属

3 地表構造物の乱礼植生調査するかを統計的な手法等によって決定する4 水域と陸域の境界掛由出、植物の活力度必要がある。しかし、輝度値の分布（初期輝度クラス）そのものは、お互いに分布範

5 地表構造物の識別、雪と雲の区別

囲が交差しているなど、分布状態が明確で6 水温分布、地熱分布、都市環境温度

なく統計処理などでの解析は困難である。

丁 岩石変質地域の識別

本研究では、輝度値を色度・明度に変換し3次元の分布図として表すことによって、ランドサット醒丁岬一久分解鮎28・5mである．

視覚的に被覆項目の分布状態や不適切な糎度値を識別できることを見いだした。この「色度・明度3r〕分布図」によって、分布2．2 トレーニングエリアの設定と除の規則性が見いだされ、末所属の輝度値のクラスタリングも統計的処理によって可能

塵値のクラスタリングとなる。

画像を構成する画素の輝度値がどの土地

色度・明度3【〕分布lさ削ま、輝度値を以￣トのように色度・明度に変換する事によって被覆項目を表すかを検討するために、地図・現地調査・航空写真などを参考に、トレ」−得られる。
輝度値を輝度去を用いてR，G，B（インデッニングエリアを設定する。トレーニングエクスカラー）に変換し、その値を次式に代リアの設定するにあたって，は、〔D単一−エの土入すると、三刺激帖X．Y，Zが得られる。

地被覆項目が比較的広い地域に及んでいる、〔参現地調査が行える等、場所の選定に留意

Ⅹ＝（0，6067Ⅰモ＋〔J．1736G＋0．2001B）〜l，Y＝（0．2988R＋（），5868G＋0．114ilB）a，する必要がある。〔割こついては、この後抽−2−

（11Z＝（0．0661G＋1．1150B）a
ただし、a＝（100／255）。ここで、Yは明度である。実際の計算では、r3）式の対数とっである。この三刺激値から色度（x，y）て得られる式、が、凱（∬）二■0掴昭一和r曳￣■け−和 一51
x＝Ⅹ／（Ⅹ十Y十Z），y＝Y／（X十Y＋Z）（21を計算し、マハラノビスの抑離により求められる。Ⅲ式と（21式を用いて、輝度値を土地被覆項目ごとに色度・明度（ズー宮上）r互￣■（∬−木）（x，y，Y）に変換して3次元分布図を作成する。3次元分布図によって、一見バラバラな値を示していた輝度クラスがまとによってクラスター」ングを行う。

まった分布を形成していることや不適切な輝度値を、視覚的に確認できる。

2．6 新鮮度クラスの作成
最尤旺によって、不適切な輝度値を「初2．5 最尤法によるクラスタリング

期輝度クラス」から取り除き「洗練輝度クラス」を得る。さらに、品尤はによって、初期輝度クラスには不適切な輝度値が混

洗練輝度クラスを教師として未所属の輝度在しているので、まず、それらを取り除き、値のクラスタリングを行い「新輝度クラス」「洗練旛度クラス」を作成する。次に、そを作成する。「新輝度クラス」を色度・明度31〕分布図に嘉すことによって、不適切なデーー夕を選定する誤りが避けられ 分類の洗練輝度クラスを教師として、全輝度値のクラスタリングを行い、各カテゴリーに所属する輝度値を決定する（新輝度クラスの作成）。以上のことは、輝度値の変換に（分布）状況を視覚的に確認することができる。

よって得られる色度・明度3D分布に統計的な処理を施すことによって行う。統計的

2．7 グランドトゥルースによるな手法としては、以下に述べる最尤法を用占有率の検証いる。

最尤法は、n次元のデータ群からなるゼ個新輝度クラスからは、各土地被覆項目（カのクラスの確率分布が与えられているとき、テゴリ・一）の占有率が求められる。

未知の点を尤度が最大のクラスに属させる方法である。今、l｛番目の輝度クラスのデーータがm個ある時、輝度値から変換される色占有率は、各カテゴリーの画素数を画像解
析によりもとめ、占有率（％）＝

度・明度（x，y，Y）3次元のデー一夕X（カテゴリ・一の画素数／総画素数）xl口0の式によって計算する。

によって、kクラスへの尤度は次式で表される。

脾

カテゴリ←一分類がどの程度の精度で行え（轟司−eXPi一恒）一室￣■（埼たかを検証するためには、この．1了打率をグランドトゥルースによる実測結果と比較して行う。グランドトゥルL一一スは、‡丑カテゴリーーが明確に分類されている場所、（3）②測量のし易い場所、等を考慮して行う。

ここで．5■七はkクラスの分散共分散行列測量結果を画像として去し、画像解析によって占有率を求める。
刷

言上＝諾げ正一和（左上一和∫−3−（61きにくかった土地被超項【］でも．視覚「机こ識別吋能となっている。
図2からは9つの＿卜地紋超項H、空き地・

3．結果

裸地・石灰採鋸場・イ‡三宅地域・m・畑・広3．1衛星画像データの組み合わせ

葉樹林・針♯樹林・牧草地・河川、を識別することができた。識脚」する項l二】を決定す

人間の目でみた自然な色調で表現させるるにあたっては、＿j二地利柑図分類区分豪（川土地理院発行）を参照した。

ために、観測波長帯（バンド）が可視域にある衛星画像デ」一夕を、RGBにそれぞれ対応させられるような3つのバンドを選ぶ。

図1は、RGl〕にそれぞれバンド3、バンド2、バンド1を対応させて得られたトゥルーー▼カラー合成画像である。この画像は、地表構造物の判別や植生調査等の解析には適している。しかし、この両像をより多くの土地被覆項目に分類しようとする場合、例えば針葉樹と広葉樹の識別が難しい等、分粒が制限される。また、土地被覆項目に対応する輝度値をクラスタリングする場合、類似の輝度値をどの項目に所属させるかを決める時に困難な場合が多く、これは分類精
図2 夏秋衛星デ・一一夕の合成両像（1モに夏のバンド7を、Gとtミにそれぞれ秋のバン度を下げる大きな原因となる。

ド5とバンド3を射止り

3．2 トレーニングエリアの設定
分類した9つの土地被覆項目に属する櫛度値を探し出すために、トレーニングエリアの設定を行った。設定にあたって仕川Lたのは昭和55年Ij三卜t二地理院発行の・1二地利用図である。この他開を参考に、トレ」−ニングエリアとしての条件を満たす地域を缶土地被覆項目ごとに選んだ。これに加え、
衛星画像デ・一夕を測定した年（19射軒）と土地利用図を測量した隼〔1973年）とは隔

図1 トゥルーカラー合成（RGBにそれぞれバンド3、バンド2、バンド1を対応）たって且つ古いため．画像と地図を比比べ

視覚的に土地被鐘状祝の変化のない跡巾、さらに、現地調査もおこない、昆自著に車より多くの土地被覆項目を精度良く分類の土地被覆項【】が広く分布Lているところするために、春と秋の画像データを組み合を選ぶように留意Lた。なお、牧l●il二他に一っわせて情報量を多くし、被覆項目がより識いては狭い範㈹で1川】している場所よりし1別分類可能な画像が得られるようにバンドの組み合わせを検討した。囲2は、Rに夏のバンド7を、GとBにそれぞれ秋のバンド5つからなかったため．コカ所に渡って．投押した。図こうは、＝地利川剛ニトレーーニンゲ
エリアを設置したl■】lj像である。図」は、衛とバンド3を対応させて得られた合成画像である。この画像では、図1では区別のつ星画像の剛耶引こトレーニンゲエリアを．1‡き込んだものある。
Lト

筆箱珊 撃遮音﹂r一転亡．レげ葦▼′ポ拉エ確．・′tさ

このように分布が明確でない場合には統計的な処理が難しくなる。以上のlⅢ掛ま、本研究で提案する「色度・明度：i［〕分布【郡去」によって避けられる。図5は、去3の各土地被覆項目の輝度値を色度▲明度に変換し3次元の分布図として蓋したものである。

りヰ㌧

図5から．缶」二地被覆項目ごとにクラスタを形成していることや不適切な輝度値を視覚的に確認できた。

図3 トレーニングエリア（土地利用国）

表3：訂期輝度クラス所属措定値

土地被覆項目空き地、裸地 0、l、G、7、呂、12、13、」2、・】3
石灰採掘場 18、19、20、5」、5三l、93、邪、刊、
134、138、lJl、170、175、177、178
住宅地蝿 娼、49、54、55、8」、航、q口、91
3、1、10、39、40、」1、−】5、帖、t7、日

52、53、7G、82、83、88、椚
畑

78、79、8」、11

1、115、120、121、

12G、127、131、15G、162、1Gこi
広葉樹林

3G、7］、75、76、81、82、11l、I17、針葉樹林

120、129、130、135、13G、川G、囲4 トレーニングエリア

171、172、17呂、21J
牧草地 二柑、72、73、7」、7三i、79（衛星画像）

河川

3．3 土地被覆項目と輝度クラス

93、9d、98、135、1」0、112、l」3、178、179

いくつかの耶に重複して和している慣粕淵酎る図3と図4の各トレーニングエリア内におlいて、分類した9つの土地被覆項目を比較することにより、各土地被覆項目に属する輝度値を調べた。表3は、各トレーニングエリアで土地利用国と衛星画像を重ね合わせ、9各エリア内の画素の輝度値を抽出し初期輝度クラスとしてまとめたものである。

3．4 色度・明度3D分布図
蓋3の初期輝度クラスで各土地被覆項目に属する棒度値を見ると、同じ輝度値が複数の土地被覆項目に含まれていたり、また、どの項目にも属さない輝度値が多数存在する。このような不適切な輝度値や未所属の● 空き地．4＃地 ● B ヶ 広雲樹林

輝度値の所属を定めるためには統計的な扱いによるが、衷3に見られるように分布す● 石灰採掘儒● 畑 ◆i十蒙樹林● 住宅地匡る範囲が各項目でお互いに重複しており、

図5 色度・明度3D分布図−5−牧草地● 河川

3．5 教師の作成

去5斬輝度クラス

土地被謹境目色度・明度3D分布を用いて、土地被覆所属確度値

項巨＝こ重複して含まれている輝度値や、本● 」■ ・：・＝■ 0、1、2、6、7、臥9、12、13、3G、42．13

来はその土地被覆項目に含まれるはずのない輝度を、統計的手法によって取り除いた。

石灰採掘場 15、1凱19、20、21、22、21、：5．2G、27、50、56、57、60、Gl、62、リ2、りG．り7、9呂、13コ、133、l二柑、13さ〕、140、】74、】75、17〔」

表4は、輝度値を色度・明度に変換し、最尤法によって洗練された輝度クラスである。

住宅地域 ・柏、49、54、55、別、85、90、射この洗練輝度クラスを未所属の輝度値をク

3、4、5、10、11、16、17、40、4l、45、・用、別ラスタリングするための教師とする。

47、封、52、53、82、呂3、呂8、Bり

8G、87、1D畠、114、11う、lコ0、lコ1、1ココ，
1：仁、l三7、lコ8、129、156、157、162、1G3

畑

表4洗練された軽度クラス（教師）
土地被覆項目

広葉樹林 7G．畠0、8l、109、I10、111、11三、11G、117、11日、119、123、1コ4、125、川l．1G7

所属輝度値

針葉樹林 28、95、130、・13l、13G、137、lう1．152、
1う3、154、155、158、1調、1GD、164，lG5、
lGG、167、‖柑、169、1TO、17l、17コ、173、

空き地、現地 0、1、6、7、8、12、13、42、43
石灰採掘場 18、19、20、96、13臥175、177
住宅地域
田佃コ07、コ08、コ09、214

48、49、54、55、84、85、90、91
3、4、10、40、41、45、46、47、
52、53、82、呂3、舶、89
114、115、120、121、126、127、
15G、162、163
76、81、111、117、118、123、124

針葉樹林

130、136、166、171、172、214

牧草地

39、72、73、74、75、79

河川

93、94、135、142、143、178、179

河川

93、94、9畠、135、140、14コ、113、17畠、179輔…触色度・楓こ空凱扇莞によっT所脈支那8広葉樹林

牧草地 39、7コ、73、74、75、799876

輝度傭を墟・明度に変崩し最尤法によ岬那な職舶剛帥た

3．6 最尤法によるクラスタリング
表4の洗練輝度クラスを教師として、最尤法によって末所属の輝度値のクラスタリングをおこなった。表■5は得られた新輝度クラスである。図6は、新棟度クラスを色度・● 空き地．接地 ● 田 島 広葉樹林

明度3D分布図として蓋したものである。

牧草地● 石灰採掘堵 ● 畑 ● 針重機株 ● 河川

図5と比較すると、どの土地被覆項巨＝こおいても、最尤法によってクラスタの密度が増● 住宅地虐

え、範囲も広がっていることがわかる。
図6 新輝度クラスの色度・り】度
3D分布図
−6−

古里

3．7 ■lrイ】■率翫輝度クラスを川いてl町像合体のIlfイJ■率を求めるIi吊二、検証するエリアを．甜十てIJ「イ】■率を怖かめる必要がある。比較するための粟酎‖ll■りま、グランドトウル、−rスのデーータを利川した。図7にグランドトウル＝一スをおこなったこうつのエリアを′」ミす。l軒別二はこうつのエリアのグランドトゥルー・一スの結黒を′」二す。

図7グランドトゥルーース焼．証地域

表6には先の二与つのグランドトウル、−スデーータと、それに対応した画像卜の古イ】率を比べたものをホした。ここでは、什七地

域、空き地・稚拙．わ兢採掘傾を合わせて開発地域としている。また、草原は仰＝二合めた。古里については、ほぼグランドトウル」一一スの結果と−・致した。グランドトゥル1
スデ・−一夕で、／．三卜にはしる糾い空き地の部分は地図．1二では河川である。このことから．
河川が認められていても問題はない。差職については、植こそずれてはいるが、．【晶率の川引立は同様である。養護学校について

は、グランドトウル・・−スでは広葉樹は認められなかったものの、街娼画像では／／√l三Lている。これは．グランドトウル・−−スでは測定しきれなかった広葉樹がよれたものとみられる。グランドトゥルーーースの11」■イ」￣率の植を真の仲として、そこから衛里Il暮■i仮の一1−■fi￣率の植を引いたものを．洪差とすると、どの地域においても、±15％の．倶差で・壇図日 グランドトゥルースデータしていることがわかった。
一丁、l表6 占有率の比較

衛星画像

グランドトゥルースデータ

地被覆項目 画素数 占有率（％） 画素数 占有率（％） 占有率の差
田畑
広葉樹
針葉樹

23434
1309
39350
11941
0

河川
開発地域
計

13367
89401

26．21
1．4644：02
13．36
0．00
14．95
100．00

グランドトウル【スデータ

201
24．36
212．55
36．85
304
106
12．85
105
12．ア3
B8
10．67
825 100．00

1．85
−1．08

7．17
0．51
−12．73

4．29
0．00

衛星画像

地被覆項目 画素数 占有率（％） 画素数 占有率（％） 占有率の差

広葉樹

18972
699
18318

20．94
0．77
ZO．2Z

14B
19241

17．41
2．24
28．35

針葉樹

2・9134

河川

10510
12968
90601

31Z
3991

36．71
4．59

開発地域

32．16
11．60
14．31

10．71

7．01
3．61

100

850

100

0．00

田畑

計

3．53
−1．46
−8．13
−4．55

第二義護学校
衛星画像

グランドトゥルースデータ

地被覆項目 音素致 占有率（％） 酉素数 占有率（％） 占有率の差田0畑

1E＋05

広葉樹
針葉樹
河川

開発地域
計

031347039514
2E＋05

0．00
60．58
0．00
17．44
0，00
21．98
100．00−8−415
127
102

0．12
48．82
14．94

11．76

−14．9412．00 帥伽T4

0．00
205
24．12
850 100．00
0−0．12

0．00
−2．14

0．00

6）小島尚人、大林成行二日本リモートセン

4．まとめ

シング学会誌、Vol．13、15（1993）
ランドサット衛星データの利用による土

7）小島尚人、大柿成行：日本リモートセン

地被覆状況のカテゴリー分類法について、シング学会誌、Vol．14、50（1994）「色度・明度3D分布図による分類法」を

8）樋口一茂、稲村寛、小林幸夫二日本リモー提案した。また、この方法による解析結果の精度についても検証した。
精度に及ぼす国子、①衛星データの合成法、㊤トレーニングデータの信頼性、③分矧こおける統計処理、については①では、多時期にわたるデータの合成が有効であることが分かった。②では、グランドトゥルースを実施する場所を増やし、＜トセンシング学会、第16回学術講演会論文

95（1994）；97（1994）；第18回学り返し測定することで信頼できるトレーニ術講演会論文集、141（1995）

ングデータとした。③については、輝度値

11）大林成行、小島尚人、望月賢一

を色度・明度3D分布に変換することによっ

英俊：日本リモートセンシング学会、て、視覚的に確認しながら統計処理を可能

第17回学術講演会論文集、95（1994）．とした。

99（1994）

集、77（1994）

9）弥田健太郎、高木直樹：日本リモートセンシング学会、第17回学術講演会論文集、
91（1994）
10）Dony Kushardono、他：日本リモートセンシング学会、第17国学術講演会論文集、

12）中山描則、他：日本リモートセンシン

本研究で行った衛星データの画像解析は、
平成4年度私立大学教育研究装置施設整備

グ学会、第1引回学術講演会論文集、135（1995）

費捕肋金によって購入した分子設計支援装

13）佐久間桂吾、飯倉善和：日本リモート置の機能を使って行った。ここに、ご協力センシング学会、第18回学術講演会論文集、いただいた皆様に感謝いたします。

147（1995）

参考文献

1）田中昇：土地被覆分類における、衛星マルチデータの組み合わせ手法、八戸工業大学紀要、15、145−152（1996）

2）田中昇、小比類巷孝幸、飯澤拓也、大槻宣行：衛星データを利用した環境評価、化学系7学協会東北地方大会、講演予稿集、188（1995）

3）田中昇、葛西准也、小比類春草幸：色度。明度3D分布図によるランドサット衛星データのクラスタリング、日本リモートセンシング学会、第18回学術講演会論文集、139−140（1995）

4）野口俊郎、近津博文：土壌と植物の反射が混在する地表面における植披率の定量表

示、農業土木学会誌、第59巻、145−148（1991）

5）野口俊郎、菊地岳夫：日本一」モートセン
シング学会誌、Vol．12、47（1992）、山森