技術資料

農地を対象とした広域土壌侵食予測のための土地利用データ作成手法
鵜木啓二

田中健二

り、降雨ごとの土壌侵食量を予測するのではなく、長１．はじめに期間の平均的な土壌侵食量を予測するために用いられ
近年、気候変動による豪雨が頻発し、農地におけるる2)。USLEによる土壌侵食量の予測は6つの係数の積

土壌侵食の危険性が増加していると考えられる。事前で次式のように表される。に適切な対策を行うためには、侵食危険箇所の抽出がA = RKLSCP重要であり、広域での土壌侵食予測が求められている。

(1)

壌、地形、作付け作物などがあり、これらに関するパ

A ：単位面積当たり土壌侵食量（tf･ha ）、R ：降雨係数（tf･m2･ha-1・h-1）、K ：土壌係数（h･m-2）、L ：斜面
長係数、S ：傾斜係数、C ：作物係数、P ：保全係数（以ラメータを適切に設定した上で予測計算を行う必要が上、無次元）

農地の侵食に影響を及ぼす要素の主なものに降雨、土ある。

-1

作物係数は、農水省計画指針には牧草が0.02、果樹農林水産省発行の土地改良事業計画指針「農地開発が0.1、畑作物が0.2～0.6、渡辺 3)による資料には水田（改良山成畑工）」（以下、農水省計画指針と記す）には、が0.01と示されており、土地利用によって大きく異な土壌侵食量を予測するモデルとしてUSLE（Universalっていることが分かる。土地利用データの作成にあた

Soil Loss Equation）の利用方法が示されている 。ってこれらを正確に分類することで、USLEによる土USLEは経験的モデルで、6つの係数を乗じることで壌侵食量予測の精度が高まる。

1)

単位面積当たりの土壌侵食量を予測することができる。この係数の1つに作物係数があり、後述するよう３．使用データとデータ処理に、水田、普通畑、牧草畑、樹園地で値が大きく異なるため、対象農地の土地利用を正確に把握する必要がある。
広域解析用の土地利用データ作成にはGISデータの３．１

使用データと特徴

本稿では無償で入手可能な既存の土地利用データとして4種類を使用した（図－1）。以下に、概要を記す。

活用が有用である。既存の土地利用データとして、土なお、図－1は同一範囲を示している。

地改良事業団体連合会が運用する「水土里（みどり）①「農地の区画情報（筆ポリゴン）」：農林水産省が提情報システム」が圃場ごとの作付け情報を所有してい供しているデータで、衛星画像等をもとに農地の区画るが、有料であるため研究レベルで広域解析に用いる単位である“筆”ごとの形状に沿って作成した農地のことは困難である。インターネット上には無償で入手

区画情報である 4)（以下、筆ポリゴンと記す）。土地可能なデータはあるが、後述するように、水田、普通利用区分として、「田」、「畑」に分類されている。利

畑、牧草畑、樹園地のすべてが精度良く分類されてい用したデータは2019年時点のデータである。

るものは見あたらない。そこで、本稿では、USLEに②「国土数値情報土地利用細分メッシュデータ」：国よる広域土壌侵食予測を想定し、インターネット上か土交通省が提供しているデータで、日本全域を対象とら無償で入手可能な土地利用データの分類精度を評価

した3次メッシュの1/10細分区画（100mメッシュ）のし、さらに、それらを組み合わせて、農地を水田、普ポリゴンデータである5)（以下、細分メッシュと記す）。

通畑、牧草畑、樹園地に分類した土地利用データを作

農地は「田」、「その他の農用地」に分類されており、成する手法を提示した。

鉄道など農地以外の土地利用区分も格納されている。
数年おきにデータが更新されており、本稿では2014（平２．USLE概要と作物係数成26）年度のデータを利用した。
③「第四次土地利用基盤整備基本調査データ」：農林

USLEは米国農務省を中心に開発されたモデルであ38

水産省が農地の立地条件及び整備状況等を把握するた
寒地土木研究所月報№808

2020年８月

めに調査した成果であり（以下、基盤整備データと記以上のように、各土地利用データは農地の分類方法

す）、一般財団法人日本水土総合研究所が管理する「日が異なっている。そこで、各土地利用データの分類精

本水土図鑑GIS」からポリゴンデータを入手できる 。

度評価は、水田、普通畑、牧草畑、樹園地の分類精度

農地の土地利用区分は、「田」、「普通畑」、「牧草地」、「樹を評価できるように水田地域、畑草地域、樹園地域の園地」に分類されているが、調査年が2001（平成13）3地域を対象として実施した。

6)

年と情報が古い。そのため、森林との境界付近など、すでに農地として利用されているにも関わらず、農地に分類されていない箇所が散見される。

３．２

データ処理と分類精度評価手法

USLEは6つの係数を乗じることで単位面積当たり④「高解像度土地利用土地被覆図」：宇宙航空研究開の土壌侵食量を計算できるので、各係数を格納する「入発機構 (JAXA) 地球観測研究センターで作成されたれ物」であるポリゴンが必要となる。ラスター形式の日本全域の土地被覆図である （以下、JAXAデータデータを用いた計算も可能であるが、ポリゴンに格納と記す）。本稿では、2015年前後の土地被覆を対象としてから計算した方が集計作業等で都合の良いことがした「日本域30m解像度【2014-2016年】(ver.18.03：

多い。本稿では、圃場ごとの土壌侵食量を算出するこ10カテゴリ)」を使用した。データはラスター形式で、とを想定し、圃場区画データである筆ポリゴンに土地農地として「水田」、「畑地」、「草地」に分類されている。

利用区分を格納することとした。

7)「草地」にはゴルフ場など牧草畑以外も含まれている。

データ処理にはArcGIS10.2を利用した。筆ポリゴン以外の土地利用データは、10mメッシュのラスター形式に変換した後に筆ポリゴンと重ね合わせ、ArcGIS

田

田
鉄道

畑

その他の農用地
河川地及び湖沼の「ゾーン統計」機能を用いて、重ね合った面積が最大の土地利用をその圃場の土地利用区分とした。細分メッシュのデータ処理方法を図－2に示す。これら土【筆ポリゴン】【細分メッシュ】

牧草地
田
普通畑
樹園地
その他地域

【基盤整備データ】
00 0.125 0.25

図－1
寒地土木研究所月報

水田
都市

畑地
草地
落葉広葉樹裸地【JAXAデータ】
0.5km
0.5km

利用した土地利用データ№808

2020年８月

図－2 精度検証用土地利用データ作成手順
精度検証用土地利用データ作成手順
図－239

分類データ

水田
普通畑
牧草畑
樹園地
その他

計
PA（%）

水田
1000000100①100「正解」データ
普通畑
牧草畑
樹園地① 50004000
5 ②95
50075
5520100
100
1004075③ 95

その他
000000-計
15040105
75
30400

UA
（%）
67
② 100
③ 90
1000

OA:78% ④KC:0.71【この判別効率表から分かること】①水田：「正解」の水田をすべて分類できているが（PA:100％）、水田以外の50区画を水田に誤分類。
②普通畑：普通畑に分類した区画はすべて普通畑だが（UA：100％）、60区画は普通畑以外に誤分類。
③牧草畑：UA、PAとも高く、高精度で分類できている。
④カッパ係数は0.71なので、一致度はほどほど（ほとんど一致しているとまでは言えない）。

図－3

判別効率表の読み解き方

地利用区分の精度を検証するための土地利用データ
は、GoogleEarthを目視判読することで著者が作成した（以下、このデータを「正解」データと記す）。参照したGoogleEarth画像の撮影日は、JAXAデータに合わせて2015年前後とした。この時点で、筆ポリゴンには、自身の属性も含めて5種類の土地利用データが格納されていることになる。
各土地利用データの分類精度は、判別効率表を用水田農地以外いて評価した 8) 。判別効率表とは、各土地利用データによる分類と実際の土地利用区分（ここでは「正解」データの土地利用区分）を行と列にとった表で、各成分は分類された区画数である。「正解」データの

普通畑

00.5km【「正解」データ】

分類精度を評価する指標を作成者精度（Producer'sAccuracy：PA）、分類結果の精度を評価する指標を使用者精度（User's Accuracy：UA）、全区画の分類精度を評価する指標を総合精度（Overall Accuracy：OA）という。PAは「正解」データの区画数に対する正分類の割合、UAは各データの分類した区画数に対する正分類の割合、OAは全区画数に対する正分類の割合を算出している。また、同じ対象に対する2つの評価間の一致度を表す場合に用いられる統計的指標で【筆ポリゴン】【細分メッシュ】【基盤整備データ】【JAXAデータ】

あるカッパ係数（Kappa Coefficient：KC）も算出した。
この場合、カッパ係数は「正解」データと各土地利用データの一致度を表す指標となり、1に近いほど一致度が高いと評価される。判別効率表の読み解き方の例
を図－3に示す。ある区分について分類精度が高いということは、UA、PAともに高いことであると理解される。
４．各土地利用データの精度評価
図－4と表－1に、分類精度評価の対象とした水田地
40

図－4

水田地域の各土地利用データ
寒地土木研究所月報№808

2020年８月表－1 水田地域の判別効率表
水田地域の判別効率表
表－1

度が十分に高いとはいえないが、他の3データと比較【筆ポリゴン】

すると高いので、水田の分類にはJAXAデータを利用「正解」データUA計
田 畑 牧草 樹園 他(%)
田 107 99000 20652
畑
1 11000 1292
分類
牧草
*
*
*
*
*
*
*
データ
樹園
*
*
*
*
*
*
*
他*
*
*
*
*
*
*
計
108 110000 218
PA（%）
99 10
OA:54% KC:0.09【細分メッシュ】「正解」データUA計
田 畑 牧草 樹園 他(%)
田74 37000 11167
畑
34 73
000 107
68
分類
牧草
*
*
*
*
*
*
*
データ
樹園
***
*
*
*
*
他
000000計
108 110000 218
PA（%）
69 66
OA:67% KC:0.35【基盤整備データ】「正解」データUA計
田 畑 牧草 樹園 他(%)
田 105 108000 21349
畑0000000
分類
牧草
000000データ
樹園
000000他
3200050
計
108 110000 218
PA（%）
970
OA:48% KC:0.00【JAXAデータ】「正解」データUA計
田 畑 牧草 樹園 他(%)
田 102 22000 124
82
畑
6 88
000 9494
分類
牧草
000000データ
樹園
**
*
*
*
*
*
他
000000計
108 110000 218
PA（%）
94 80
OA:87% KC:0.74*：データ無し、－：計算不可することが妥当と考えられる。
図－5と表－2に分類精度評価の対象とした畑草地域の土地利用データと判別効率表を示す。ここでは、草地を分類している基盤整備データとJAXAデータを対象とした。基盤整備データは、普通畑と牧草畑相互の誤分類や農地以外への誤分類のため、分類精度が低くなっていた。これは、データが古いことにより、普通畑から牧草畑、牧草畑から普通畑、森林から農地の地目変化に対応していないことが原因と考えられる。一方、JAXAデータは近年の地目変化に対応し、UA、PAともに高く、KCも0.84となっており、「正解」データとの一致度が十分に高いといえる。よって、牧草畑、普通畑の分類についても、JAXAデータを利用することが妥当と考えられる。
図－6と表－3に分類精度評価の対象とした樹園地域の土地利用データと判別効率表を示す。ここでは、樹園地を分類している基盤整備データのみを対象とした。樹園地のUAは88％と比較的高いが、樹園地を農地以外に分類した区画が多くみられた。これは、データが古いことにより、森林から樹園地の地目変化に対応していないことが原因と考えられる。樹園地の分類には、唯一区分のある基盤整備データを利用することとなるが、誤分類の多い可能性が高い。樹園地の広がっている地域は多くないので、精度の高い土地利用データを作成するためには、衛星画像等により目視確認した方が良いと考えられる。一方、樹園地を分類していないので精度評価の対象ではないが、他の土地利用区分の分類精度が高いJAXAデータの分類状況をみると、111区画ある樹園地のうち、水田に1区画、普通畑に3区画、牧草畑に20区画、落葉広葉樹に87区画を分類していた。この地域には、リンゴやサクランボ等の果樹があり、これらを落葉広葉樹に分類したと推定される。よって、JAXAデータで落葉広葉樹と分類された農地区画は樹園地に分類可能と考えられる。

域の土地利用データと判別効率表を示す。筆ポリゴンと基盤整備データの圃場区画の大部分は水田であり、５．土地利用データ作成手法と精度確認分類精度は極めて低かった。両データは登記上の地目データの可能性が高く、近年の畑地化や田畑輪換によ

前章で示した各土地利用データの分類精度から土地る水田圃場の地目変化にほとんど対応していなかっ利用データの作成手法を整理すると、樹園地は基盤た。細分メッシュは、水田圃場の地目変化にある程度

整備データの樹園地及びJAXAデータで落葉広葉樹と対応しているが、UA、PAとも70%以下でKCも低か分類された農地区画とし、水田と普通畑、牧草畑はった。JAXAデータは、水田、普通畑ともUA、PAがJAXAデータをそのまま採用することとなる。図－7高かった。KCは0.74であり、「正解」データとの一致に手順をフロー図で示す。

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41

0

水田

普通畑
牧草地
00

0.5普通畑

樹園地

0.5km

農地以外

農地以外
1

20.5km【「正解」データ】【「正解」データ】

図－6

樹園地域の各土地利用データ

表－3【基盤整備データ】

図－5【JAXAデータ】

畑草地域の各土地利用データ

表－2 畑草地域の判別効率表
畑草地域の判別効率表
表－2【基盤整備データ】「正解」データUA計(%)
田 畑 牧草 樹園 他
田000000－畑0 55 1100 6683
分類牧草
0 15 4300 5874
データ
樹園
000000－他
07 2000 270
計
0 77 7400 151
PA（%）－ 71 58 － －OA:65% KC:0.40【JAXAデータ】「正解」データUA計(%)
田 畑 牧草 樹園 他
田000000－畑0 67
200 6997
分類牧草
0 10 7200 8288
データ
樹園*******
他
000000－計
0 77 7400 151PA（%）－ 87 97 － －OA:92% KC:0.84*：データ無し、－：計算不可【基盤整備データ】

樹園地域の判別効率表【基盤整備データ】「正解」データUA計(%)
田
畑 牧草 果樹 他
田
25000025 100
畑000000－分類
牧草
000000－データ
果樹2908519788
他
020261293
計27
110 111
2 151
PA（%）
930－
7750
OA:73% KC:0.47－：計算不可筆ポリゴン、基盤整備デー．
タ、細分メッシュ、JAXA
データの土地利用属性

基盤整備データで「樹園地」 OR JAXAデータで「落葉広葉樹」

Yes

樹園地

No
JAXAデータで分類

水田図－7

普通畑

牧草畑

土地利用データ作成フロー

たデータを図－8に、判別効率表を表－4に示す。なお、未耕作地は除外した。図を見ると、樹園地を牧草畑に誤分類している区画の多いことが目立ち、判別効率表

この手順により、精度比較を行った地域以外で分類でも同様の状況が確認できる。全体精度として、KC精度を確認した。対象地域は、図－1に示した範囲では0.55となっており、「正解」データとの一致度が低ある。「正解」データおよび作成フローにより作成しい結果であった。これは、樹園地に関わる分類で誤分

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0
田

0.5km
普通畑

牧草畑

樹園地

表－4 フローによる分類データの判別効率表
表－4 フローによる分類データの判別効率表【フローによる分類データ】「正解」データ
UA計(%)
田
畑 牧草 樹園 他
田101
2000 10398
畑
2874
12150 12957
分類牧草
2457
420 10554データ
樹園
617175409457
他
000000－
計137
9786 111
0 431
PA（%）
74766649－
OA:66% KC:0.55

参考文献【「正解」データ】

図－8【フローによる分類】

精度検証地域の土地利用データ

1） 農林水産省：土地改良事業計画指針 農地開発（改良山成畑工）、pp.158-178､ 1992.
2） 渡辺康志：GIS 利用による陸域影響に関する調査類が多いためで、水田と普通畑、牧草畑のみでKCを研究、財団法人沖縄化学技術振興センター平成13算出すると0.74であり、分類精度は比較的高い結果で年度内閣府委託事業（サンゴ）調査研究の結果、あった。先述したように、樹園地を含む地域で精度の高い土地利用データを作成するには、衛星画像等による目視確認が必要と考えられる。

2002.
3） Wischmeier, W. H. and Smith, D. D.：Predicting
Rainfall Erosion Losses, Agriculture Handbook
537, 1977.
4） 農林水産省：農地の区画情報（筆ポリゴン）の６．まとめ提供（オンライン）、入手先＜https://www.maff.
本稿では、無償で入手可能なGISデータを用い、農go.jp/j/tokei/porigon/＞（2019年12月24日確認）

地における土壌侵食量予測で使用することを想定した

5） 国土交通省：国土数値情報 土地利用細分メッシ

土地利用データの作成手法を検討した。今回利用しュデータ（オンライン）、入手先＜https://nlftp.

たデータのうち、水田、普通畑、牧草畑については、

mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-L03-b.

JAXAから提供されている「高解像度土地利用土地被html＞（2016年8月31日確認）

覆図」を利用した分類の精度が高かった。しかし、樹6） 日本水土総合研究所：日本水土GIS（オンライ

園地については十分な分類精度のあるデータは無く、ン）、入手先＜http://www.nngis.jp/login.php＞

目視による確認など、既存データの修正が必要と考え（2011年1月5日確認）られた。

7） 宇 宙 航 空 研 究 開 発 機 構 ： 高 解 像 度 土 地 利 用 土
地被覆図ホームページ（オンライン）、入手先＜https://www.eorc.jaxa.jp/ALOS/lulc/lulc_jindex.htm＞（2020年5月18日確認）
8） 児島利治、宝馨、岡太郎：リモートセンシング画
像の分解能が土地被覆分類精度に及ぼす影響、京都大学防災研究所年報、第39号、B-2、pp.1-14、1996.

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鵜木 啓二
UNOKI Keiji

田中 健二
TANAKA Kenji

寒地土木研究所
寒地農業基盤研究グループ
水利基盤チーム
主任研究員
博士（農学）

寒地土木研究所
寒地農業基盤研究グループ
水利基盤チーム
研究員
博士（農学）

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