リバーフロント研究所報告 第 34 号 2023 年 10 月

光学衛星画像データを活用した河道内地被分類（植生、土砂）の推定に関する研究
Study of Estimation of In-channel Land Cover Classification (Vegetation and Sediment)using Optical Satellite Data
自然環境グループ

研 究 員 森本洋一

自然環境グループ

次隆禎長 都築主席研究員 槙島みどり
企画グループ グループ長 勢田昌功

日本工営株式会社

大橋伸之

日本工営株式会社

陰山建太郎

１． はじめに
国土交通省が作成している河川環境基図（以下「河川環境基図」という）は、河川環境の把握や評価に資する資料として重要な役割を果たしている。一方で、国土交通省が管理する河川の延長は 1 万 km を超え、基図の作成には多大な時間と労力を要している。これ
らの課題を解決し、河川管理の高度化と効率化を図る
ために、本研究では、光学衛星画像と機械学習（AI）を組み合わせた河川環境基図の自動作成を支援する技
術及び水域の水路自動判読技術の開発と実証を行い、本技術の活用性を検討した。

図－１ 解析データの作成イメージ
表－１ 地被分類クラス
２８分類
1 沈水植物群落

２． 研究方法

2 浮葉植物群落

本研究で用いた衛星画像は、PlanetScope の光学衛星画像であり、地上解像度は約 3m である。本衛星は130 機以上のコンステレーションで高頻度（全地球を１日１回）に撮影しており、季節によって色や形等が変化する植生の判読に適していると考えられる。さらに、出水前後等の画像をタイムリーに取得することができるため、澪筋や砂州のモニタリングにも有用であると考えられる。また、本衛星は、画像がアーカイブされており、個別の撮影依頼の必要がなく、任意の場所や時期を指定して購入することができるため、国土交通省の管理する河川だけでなく、都道府県や市町村が管理する中小河川においても活用しやすいと考えられる。
解析範囲は、衛星画像を河川環境基図の調査範囲に切り出し、解析画像を作成した。解析画像は、Red、Blue、Green、NIR（近赤外）のバンドごとに区分し、これらの画像から、NDVI（正規化植生指標）画像、NDWI（正規化水指標）画像、BSI（裸地指標）画像を作成し、計 7 つの変数とし、後述する機械学習モデルを組み合わせ、植生群落の自動分類と水域の水路判読を試みた。なお、水域の判読には、NDVI 画像は使用していない。これらの画像は、季節ごとに植生の見え方

3 一年生草本群落
4 多年生草本群落

１３分類

７分類

沈水草本

5 単⼦葉草本群落̲その他
6 塩沼植物群落

塩沼

7 砂丘植物群落

砂丘草本

8 単⼦葉草本群落̲ヨシ群落
9 単⼦葉草本群落̲ツルヨシ群落

ヨシ・オギ群落

10 単⼦葉草本群落̲オギ群落
11 ヤナギ低木林
12 その他の低木林

低木低木

13 ヤナギ高木林
14 落葉広葉樹林

落葉高木

15 落葉針葉樹林
高木

16 常緑広葉樹林
17 常緑針葉樹林
18 植林地（スギ・ヒノキ）

常緑高木

19 果樹園20 植林地（竹林）竹林

竹林

21 植林地（その他）

高木

高木

その他植生

その他植生

裸地

裸地

水面

水面

22 畑
23 水田
24 人工草地
25 グラウンド等（ゴルフ場）
26 人工構造物
27 自然裸地
28 開放水面が異なることを考慮し、4 時期分取得、作成した（図－１）。
機械学習のモデルは、RandomForest を使用し、教師- 127 -持続可能で活力ある安全・安心な流域社会の形成に向けた研究報告

告データの作成には、河川環境データベース 1）で公開されている河川環境基図を用い、正解ラベルとした。教
師データは、作成した解析画像の 75％を教師データ、25％を検証データとして設定し、判読精度を検証した。
なお、教師データは、目的に応じて植生の分類数を変えた 3 種類（河川環境基図の基本分類の 28 分類、維持管理目的の 13 分類、河道粗度管理目的の 7 分類）とした（表－１）。さらに、モデルの汎用性を検討するために、教師データの作成対象を検証する河川のみとした場合（①個別河川学習）と、河川環境情報図等の環境情報が乏しい河川においての適用を見据えて、エリアごととした場合（②エリア別学習）の 2 種類作成した。なお、エリア別学習には、検証する河川のデータは含んでいない。また、精度検証や教師データの分類数の比較検証には、全体数正解率（検証用の 25％のデータ数で正解データ数を割った値）を用い、参考に平均正解率（ラベルごとの正解率の平均値）も算出した。
解析対象とする河川は、AI に学習させる教師データの汎用化（地域ごとの教師データの作成等）を見据え、日本の植生のエコリージョン 2）を考慮し、多様な植生が見られる河川を選定した。エリアごとの教師データの作成範囲は、エコリージョン区分を参考とし、日本を 6 区分（北海道、東北・北陸、近畿・山陰、山陽、九州、東海）に分割した。なお、植生判読の対象河川
は、常呂川、鵡川、札内川、北上川、富士川、阿賀野川、狩野川、雲出川、円山川、九頭竜川、斐伊川、吉井川、高梁川、佐波川、物部川、山国川、緑川、大淀川の 18 河川とした。②エリア別学習の検証河川は、表－２の通りである。なお、水域の水路判読については、犀川の河道変遷解析結果の事例を紹介する。

３． 研究結果
３－１ 植生群落の自動分類結果①個別河川学習（28 分類）の判読精度は、全体の正解率が 8～9 割と、比較的高精度に判読を行うことができた。これは、面積が広く、かつ、特徴がはっきりとした判読しやすいラベル（例えば、水域等）の読み取り精度が高かったために、全体の正解率が高くなったと考えられる。なお、個別の正解率が反映されやすい平均正解率は 6～7 割であった（表－２）。河川環境基図の 28 分類における全体の正解率と 13 分類や 7分類の全体の正解率は同程度であり、これらの 3 種類の分類においては、精度に明瞭な違いはみられなかった。また、エリアごとに構築した教師データを用いて、エリア内の別河川を判読した場合、その全体の正解率は 3～7 割と河川ごとのデータと比べて精度が低下した。
図－２は河川ごとに作成した教師データにおける、高梁川の評価結果である。図中の左から、衛星画像、

表－２ 植生自動判読の正解率
正解率（28分類）
No.

河川名

調査年度

CASE1
①個別河川学習全体の正解率
正解率

平均正解率

CASE4
②エリア別学習正解率
全体の正解率

1

常呂川

2019

88.97%

74.25%

2

鵡川

2019

85.99%

73.47%

33.32%

3

鵡川

2020

89.44%

75.35%

29.26%

4

札内川

2019

83.78%

52.18%

5

札内川

2020

84.12%

51.84%

6

北上川下流

2018

93.55%

65.25%

7

北上川上流

2017

87.95%

67.55%

8

北上川上流

2018

87.34%

66.50%

9

富士川

2021

84.70%

68.72%

10阿賀野川

201787.91%

60.21%

11

狩野川

2018

81.92%

60.98%

12雲出川

2018

85.72%

70.59%

13

円山川

2021

92.47%

77.64%

14

九頭⻯川

2020

89.39%

74.18%

15

斐伊川

2021

85.07%

68.05%

16

吉井川

2019

90.66%

69.11%

17

高梁川

2019

79.22%

65.96%

18

佐波川

2020

84.39%

59.55%

19

物部川

2021

85.55%

72.83%

20

山国川

2021

84.09%

66.73%

21

緑川

2020

88.39%

73.13%

22

大淀川

2021

91.55%

72.47%

74.19%

44.19%
62.86%

61.75%

38.70%

図－２ 判読結果の評価（高梁川の事例）

28 分類のラベルデータ（河川環境基図）、①個別河川学習評価結果（緑：正解、赤：不正解）（28 分類）、②
エリア別学習評価結果（緑：正解、赤：不正解）（28分類）である。①個別河川学習の評価結果をみると、植生境界の部分で誤判読が多くなっている。これは、ラベルデータである河川環境基図が植生群落を一括りにしたポリゴンデータで作られているのに対して、衛星画像を用いた自動判読では、セルサイズ（解像度）ごとに判読結果が算出されるため、境界部が過大または過小に評価されているためであると考えられる。また、目視による従来の調査では、植生群落の境界の判読に、技術者によるばらつきがあることも境界部で誤判読が多い一因であると考えられるが、植生ごとに異なる正解率の要因分析等、詳細な分析が必要である。
３－２ 水域の水路自動判読結果
水域の水路自動判読を実施したところ、河道の変遷（植生部や河道内の砂州位置の変遷）、河口砂州の変- 128 -リバーフロント研究所報告 第 34 号 2023 年 10 月

遷を、精度よくモニタリングすることができた。
図－３は犀川の 2018 年から 2022 年の衛星画像を用いて、河道変遷解析を実施した結果である。図では、澪筋を寒色（青色：2018 年 10 月）から暖色（桃色：2022 年 10 月）に色分けしているが、4 年の間に砂州の位置が変化し、澪筋が変化していることがわかる。

砂州の位置を把握できるため、河川環境に関係する植生群落や瀬・淵等の諸量（面積や位置）について、定量的な評価、モニタリングが可能となる。さらに、高頻度撮影のメリットを生かすことで、出水前後や大規模改修後の河道応答に伴う、河川環境の評価や治水上の評価に適用できる可能性がある。今後は、これらの評価技術も同時に開発していく必要があるだろう。河
川維持管理における、河道点検（河岸侵食や河口閉塞等の点検）5）に活用することも可能であると考えられる。

５．おわりに河道内の植生図の自動判読や水域の水路自動判読技
術は、河川水辺の国勢調査の効率化に繋がるだけでな
く、維持管理や治水上の粗度管理等にも活用できると

図－３ 水域の水路自動判読結果考えられ、河川管理において汎用的な技術として有用（河道変遷のモニタリング）であると考えられる。一方で、植生判読の精度について、例えば、樹木における低木や高木の判定が難しい

４． 技術の活用可能性
４－１ 河川水辺の国勢調査の効率化など、課題もある。今後は、河川管理上重要な植生

植生の自動分類では、河川水辺の国勢調査における河川環境基図の基本 28 分類を比較的精度よく分類することができたが、高木や低木、沈水植生や浮葉植生等、分類が難しいものもある。また、河川水辺の国勢調査で求められている群落の分類を衛星画像から判読するのは難しいが、現地調査前に実施する判読素図 3）の作成の代替として活用できる可能性がある。判読素図の植生分類は、従来は 12 分類程度であったが、判読素図の段階で、本技術を適用することで、より詳細な判読素図を作成することが可能となり、その後の現地調査が効率的に実施できるようになる可能性がある。

（外来種や河積阻害となる樹木等）に焦点をあてるなど、他の技術との組合せや評価手法の構築等、多角的に技術開発を進めていく予定である。なお、本研究は「令和 4 年度課題解決に向けた先進的な衛星リモートセンシングデータ利用モデル実証プロジェクト（内閣府委託事業）」の成果を取りまとめたものである。

＜参考文献＞
1) 国土交通省：河川環境データベース，
https://www.nilim.go.jp/lab/fbg/ksnkankyo/
2) 環境省：生物多様性保全のための国土区分(試案)及び区域ごとの重要地域情報(試案)について，水域の水路の自動分類の技術は、河川環境基図の水域調査に活用できる可能性がある。今後は、澪筋や砂州位置から、相対的に瀬・淵の位置を把握するなど、衛https://www.env.go.jp/press/2356.html
3) 国土交通省河川環境課：平成 28 年度版河川水辺の国勢調査基本調査マニュアル［河川版］（河川環境星画像から水域調査を実施する手法を検討していく必基図作成調査編），平成 28 年 1 月，

要がある。

４－２ 河川管理等への活用
河川管理上重要な外来種の対策は、侵入しやすい場所等を日常的に監視することで早期発見に努めることが重要である 4）。衛星画像を用いた判読により、外来種の早期発見に繋がるだけでなく、河道の物理環境情報と組み合わせて、その成立条件の評価等に活用できる可能性がある。さらに、広範囲な画像を取得できる衛星画像は、外来種の侵入元（例えば、堤内地や上流域）等の対策にも活用できる可能性がある。
また、本技術は、河道の植生繁茂状況や澪筋および

https://www.nilim.go.jp/lab/fbg/ksnkankyo/miz
ukokuweb/system/manual.htm
4) 国土交通省河川環境課：地域と連携した外来植物防除対策ハンドブック，令和 3 年 7 月，
https://www.mlit.go.jp/river/shishin_guideline/kankyo/gairai/pdf/handbook.pdf
5) 国土交通省河川環境課：堤防等河川管理施設及び- 129 -河道の点検・評価要領，令和 5 年 3 月，
https://www.mlit.go.jp/river/shishin_guideline/kasen/pdf/01_teibou_tenkenhyouka_youryou_r5
03.pdf持続可能で活力ある安全・安心な流域社会の形成に向けた研究報告

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