GCOM—C 全球土地被覆分類システム概略
JX-PSPC-307537
曽山典子
1.

概要
分類クラスは IGBP に準拠した１５クラスに Tundra を加えたが，今回提出のシステムでは Broad forest と Needle forest の分類精度が悪いため，今回提出分の分類条件に含めなかった。Forest は Evergreen(Value:1)と Deciduous(Value：３)，
Mixed(Value:5)に分類した。Broad forest と Needle forest の分類方法については今後さらに研究する予定である。
分類条件の閾値は現地調査データと FluxSite データ，GoogleEarth により収集したサイトの値を使用して決定した。
本システムでは，東海大学福江先生が処理された MYD09A1(Surface Reflectance 8-Day L3 Global 500m) 2007year(46scene)を 10pixel でサンプリングしたデータを入力データとした。MYD09A1 の 7band（2.2 使用データ参照）を入力データとし，UPDM（Universal Pattern Decomposition Method）により計算した UPDM 係数(Cw,Cv,Cs), MVIUPD を分類条件に使用した（UPDM については，Appendix を参照）。
46scene の UPDM 係数，MVIUPD のデータを 2scene ごとに MVIUPD 値を比較し，高い方の値を持つ Scene の値を使って 16day の data set（23scene）を作成し，これを分類処理に使った。UPDM 係数，MVIUPD の 23 全シーンの最高値，最小値，標準偏差値，平均値，季節変化値など，分類に使用するための値は分類処理の前に中間ファイルとして作成し，分類プログラムでは，これら中間ファイルを入力ファイルとした。分類に使用した値，および中間ファイルを作成するプログラ
ムについては，3．中間ファイルと 4．実行手順に記す。

2.
2.1.

分類処理
分類クラスと本システムでの分類コード

Class

Value of product

Class

Value of productEvergreen Broad Forest

1

Grassland

11Evergreen Needle Forest

2Urban12

Deciduous Broad Forest

3

Barren/Desert

13

Deciduous Needle Forest

4

Snow/Ice

14

Mixed forest

5Tundra15

Woody savanna

6Water16

Savanna7

Lack data

18

Cropland

8

Close Shrubs

9Open Shrubs

10

2.2.

分類クラスの年間 MVIUPD

2.3.

分類処理フロー

True
False

AND : &OR : ||Water condition : maxMVI= -9980.0

Water
Water

Barren condition :maxMVI<-0.015 & avgMVI<0.04 & stdMVI <0.05

BarrenBarrenSnowIce condition :avgCw>0.213 & avgCv>0.1 & avgCv <0.2 & avgCs<0.13

Snow ice
Snow ice

Tundra 1 condition:
maxMVI<0.02 & avgMVI<0.1 & stdMVI<0.15 &Tun >10 & maxCw>0.25 & avgMVI <0.1

Tundra 1
TundraLake condition: minMVI<-0.5 & maxMVI <0.2

Lake
Water

1

1

Low vegetation condition : maxMVI<0.5

Low vegetation

2
Urban condition :stdMVI >0.0 & minCw <0.0 & maxCw >0.0 & maxCs< 0.16 &minCs<0.15

Urban
Urban

Grassland condition :maxMVI <0.2 & avgMVI<0.1 & stdmvi <0.2 & minMVI<0.0GrasslandGrassland

Tundra 2 condition:
Tun >10 & maxCw>0.25 & avgMVI <0.1

Tundra 2
TundraOpen shrub condition: maxMVI – minMVI < 0.4Open shrubOpen shrub2

2High vegetation

High vegetation condition : maxMVI>0.7

3
Evergreen forest condition : vcnt>18 & maxCv <0.24
Evergreen forest
Evergreen forest
Continuity of vegetation 1 condition :(aschkD >10 || aschkI>10) & Win > Sum

Continuity of vegetation 1

4
Woody savanna 1 condition : minMVI<0.3 & maxMVI <0.85

Woody savanna 1
Woody savanna
Cropland

4Winter Deciduous condition :((stdMVI > 0.29 & minMVI < -0.2 & minMVI > -0.3)|| Win<0.0 & (aWinc+aSprc+aSumc+aAutc)<11))
Deciduous forest 1 condition :avgMVI > 0.15

Deciduous forest 2 condition :(stdMVI>0.35 & minMVI<0.0 & minMVI>-0.3(aWinc+aSprc+aSumc+aAutc)>7) ) ||(maxMVI>0.8 & stdMVI>0.2 & minMVI<0.25& minMVI>-0.3 & Aut>Sum & Aut<Spr)

Winter Deciduous

Deciduous forest 1

Open shrub
Deciduous forest

Deciduous forest 2
Mixed forest condition :Win<Spr & Aut > Win & Spr <Sum& (aSprc+aSumc+aAutc)>10 & maxCv<0.24
Mixed forest

Mixed forest
Woody savanna2 condition :maxMVI > 0.8 & stdMVI>0.1 & stdMVI<0.35 &(Aut>Sum & Aut >Spr) || Win>Sum & Win >Spr

Woody savanna 2
Woody savanna

53Savanna condition :(aschkI > 8 || aschkD > 8) & maxMVI>0.4 &Win >Sum
Cropland condition : ( (aschkI > 5 || aschkD > 5) &maxMVI <0.8 & (aWinc+aSprc+aSumc+aAutc)<8) ||( (aschkI > 3 || aschkD > 3) & stdMVI <0.1& stdMVI <0.3)

Closed shrub condition :maxMVI>1.0 & minMVI >0.05

Savanna
Savanna

CroplandCropland

Closed shrub
Closed shrub
Open shrub

2.4.

使用データ
東海大学 福江先生が処理された MYD09A1 (Surface Reflectance 8-Day L3 Global 500m)を 10pixel でサンプリングしたデータを使用。
File Size: signed short int 7200x2800
File Name: 2007.mm.dd/b01-b07 (46 scene)<MYD09A1 Band character >3.

Band No (File name)Center of Wavelength

Width

Band1 (b01)64550

Band2 (b02)

858.5

35

Band3 (b03)46920Band4 (b04)

555

20

Band5 (b05)

1240

20

Band6 (b06)1640

24Band7(b07)

2130

50

中間ファイル
分類条件に使用するため，以下のプログラムを順に実行し，中間ファイルを作成する。gen_lc.exe は最終プロダクト（分類コード）を作成。
中間ファイルの Data type は全て float，分類ファイル(lc.bin)のみ unsigned char である。

１） updmmod.exe
MYD09A1 7band データを UPDM を用いて計算し，４６scene の UPDM 係数，MVI ファイルを作成。
input file : MYD09A1 46scene Band1-Band7 のデータ （2007.mm.dd/b01-b07）
output file: oMVI, oCw, oCv, oCs (2007.mm.dd/oxxx)2） gen_16day.exe
２scene のうち高い値の MVI と同じ Scene のデータを使い，23scene のデータセットを作成する。
input file : oMVI, oCw, oCv, oCs
output file: MVI, Cw, Cv, Cs (mmdd/xxx)

３） gen_uval.exe
分類条件に使用する各値(max:最大値，min:最小値，avg:平均値，std 標準偏差，tun: Tundra 分類のための値, Win,Spr,Sum,Aut:4season（Winter:12/3-2/18, Spring:3/6-5/25, Summer:6/10-8/27, Autumun:9/14-11/27）の最大 MVI)を算出。
input file : MVI, Cw, Cv, Cs
output file: maxMVI, minMVI, avgMVI, stdMVI, maxCw, minCw, avgCw,maxCv, avgCv, maxCs, minCs, avgCs Win, Spr, Sun, Aut , tun3） gen_avgval.exe
前後 3scene（(MIV-Ii-1 +MIV-Ii +MIV-Ii+1)/3.）の MVI の平均値を使い，aWin, aSprc, aSunc, aAutc: 4scene の MVI>0.6 の scene
数, avcnt: high vegetation MVI>0.7 の scene 数，aschkI,aschkD: 連続する MVI の上昇数，下降数。
input file : MVI
output file: aWinc, aSprc, aSunc, aAutc , avcnt, aschkI,aschkD4） gen_lc.exe
中間ファイルを使用し，lc.bin:分類プロダクトを作成。
input file : maxMVI, minMVI, avgMVI, stdMVI, maxCw, minCw, avgCw,maxCv, avgCv, maxCs, minCs, avgCs,Win, Spr, Sun, Aut ,aWinc, aSprc, aSunc, aAutc , avcnt, tun
output file: lc.bin

4.

5.

実行手順
1)

MYD09A1 46scene Band1-Band7 のデータを DIR にコピーする。

2)% tar xvf LC.tar

3)% LC/sh_Landcover.sh DIR

全球土地被覆分類図

Appendix

The UPDM decomposes a set of n reflectance channel values for each pixel using standard spectral patterns for water,
vegetation, and soil, and the supplementary pattern coefficients. Thus, the multi-dimensional spectral reflectance data
are transformed into three coefficients that almost directly correspond to actual objects on the ground, i.e., the water
coefficient, vegetation coefficient, soil coefficient (Zhang, 2006). Since we define each standard spectral pattern as acontinuous spectral function from 350–2500 nm, the UPDM coefficients are independent of the sensor.
The MVIUPD function is defined by the four UPDM coefficients as follows:

MVIUPD =Cv − 0.2 × Cs − Cw.
Cw + Cv + Cs

where Cw + Cv + Cs represents the sum of the total reflectance of all bands, and C w renders MVIUPD negative forsurfaces such as snow-covered areas that lack vegetation. The 0.2 coefficient for

represents a small correction for therelationship between vegetation photosynthesis and the cover ratio (Xiong,2005).

Reference:Xiong, Yan, A study on algorithm for estimation of global terrestrial net primary production using satellite sensor data, Docter thesis, Nara
Women's Univ., 2005.
Zhang, L.F., Furumi, S., Muramatsu,K., Fujiwara,N., Daigo,M., Zhang, L.P., Sensor-independent analysis method for hyper-multispectral
data based on the pattern decomposition method, Int. J. of Remote Sensing, Vol. 27. Nos. 21-22, Nov. 2006,4899-4910.