航空写真による林内の空間分布特性を用いた樹種分類
環境リモートセンシング研究室
指導教官

1．背景と目的

○五十部

豊力丸

厚向井幸男

高橋一義

る為に、7 月 18 日のデータを用いた。

現在、森林保全の為に森林のモニタリングをすることは必要不可欠である。リモートセンシングにより森林のモニタリングを行うことの利点としては主に、広域な範囲での情報

3．解析方法図 1 のような手順で、空間分布特性を用いた樹種分類を行った。の取得ができる点や現地調査が容易でない場所での情報の取得ができる点などが上げられ画像のストる。また、本研究では航空写真を用いたが、レッチング

第二次分類

航空写真は空間分解能が高いという利点があり、樹冠の形状等の情報を得るのに適してい森林マスクると言える。しかし、航空写真では画素あた

現地調査

画像の作成

りの大きさが小さくなる為に、1 つの画素でとの比較樹木全体を捉えることは難しく、画素ごとの第一次分類

分類では良い分類結果を得ることは難しいと

樹種分類考えられる。
そこで本研究では、従来の画素ごとに分類存在率画像する方法に加え、その結果から更に、周辺のの作成結果画素を考慮した分類を行い、より正確な樹種
図1の分類手法を開発することを目的とする。ま

解析手順

た本研究で開発した分類手法の信頼性を検証する為に、現地調査と解析結果との比較も行う。

3.1

第一次分類

まず、航空写真の持つ可視光の反射スペクトルの情報を用いて画素ごとに着目して分類

2．対象領域と使用データ
本研究では、現地調査が容易にできる新潟県聖篭町の海岸沿いの松林を対象領域とし樹を行った。これを第一次分類と呼ぶ。なお、
本研究での分類は教師無し分類のクラスター分析で分類クラスを 6 として行った。

種分類を行った。また、使用データは 2002
年 7 月 18 日撮影の航空写真を用いた。この

3.1.1

教師無し分類

時期は植生が最も成長している時期であり、教師無し分類とは、DN 値をもとに特徴が樹冠の形状や植生の色など樹種の特徴を得る類似している画素を自動的にグループ化するのに適した時期である。よって、樹種分類を方法である。教師付き分類と違って、トレー行う際に最も良い結果が得られると考えられニングデータを必要としない。この方法は無作為にサンプリングしたデータを、同じ性質3.3第二次分類をもつと思われるグループに統計量に基づい3.2 で作成した画像を用いて、再度分類をて機械的に分類してゆく方法で、クラスター行った。これを本研究では、第二次分類と呼分析という統計手法がとられることが多い。

ぶ。第二次分類は第一次分類のような画素ご

教師無し分類は、画像に含まれる情報がよくとの分類ではなく、周辺の画素を統合して空わからず、解析者があらかじめ分類項目を設間情報を考慮した分類である。

定できない場合に使われる。ただしこの方法
では、分類項目は設定できないが、いくつのグループに分類するかは指定できる。

3.3.1

解析用画像データの決定方法

第二次分類の解析用画像データとしては、第一次分類のクラス 1 から 3 には 3×3 や 7

3.2

局所領域内の存在率画像の作成

×7 の狭い領域の存在率画像を用いた。この第一次分類の結果を用いて空間分布特性をクラス 1 から 3 の部分は元画像の影の部分で用いた樹種分類を行うために、次に各クラスあるが、例えば影の部分に 5m 四方ぐらいのごとの局所領域内での存在率画像を作成する。

領域のフィルタをかけるとフィルタ領域外の樹木の影の情報も読み込んでしまい分類に誤

3.2.1

局所領域の大きさ差が生じてしまうと考えたために、狭い領域

本研究では、3×3・7×7・11×11・23×23のフィルタを使用した。また、第一次分類のの 4 つの空間フィルタを用いた。本研究でのクラス 4 から 6 には 11×11 や 23×23 の広い

航空写真の空間分解能は 0.25m であるので領域の存在率画像を用いた。このクラス 4 か

対 称 領 域 で の 大 き さ は 3 × 3 （ 0.75m ×

ら 6 の部分は元画像の明るい部分である。こ0.75m）・7×7（1.75m×1.75m ）・11×11

こで明るい部分とは樹木のトップの部分を示（2.75m×2.75m）
・23×23（5.75m×5.75m）

す。この部分では影の要因が少ないと考えらである。

れるので樹木単体ではなく樹木群落の情報を得るために広い領域のフィルタを用いた。

3.2.2

存在率画像作成の計算方法

解析用画像データの組み合わせとしては、

例えば、クラス 1 の存在率を抽出する場合、3×3 と 11×11 フィルタを組み合わせて分類局所領域内のクラス 1 の画素をカウントし、した結果と 7×7 と 23×23 フィルタを組み合クラス 1 の画素数を局所領域内の総画素数でわせて分類した結果を示す。

割り存在率を導く。そして、それを局所領域の中心に反映させるとい手法で局所領域内の3.3.2

分類結果存在率画像を作成していく。この方法を画像

図 2 と図 3 に分類結果を示す。図 2 は解析上で 1 ピクセルづつずらしていき同じ作業を用画像データとして 3×3 と 11×11 フィルタ

繰り返すことで画像全体の存在率画像を作成を用いた結果で、図 3 は解析用画像データとしていく。なおこの作業はクラス 2 からクラして 7×7 と 23×23 フィルタを用いた結果でス 6 についても同様に行う。

ある。図 2 の分類結果はまばらに細かく分類

なお、第一次分類で分類クラスを 6 としたされた結果となったが、フィルタの大きさをので、4 つの局所領域で 6 枚ずつ計 24 枚の存大きくすると図 3 のようにはっきりと分類さ在率画像を作成した。

れる結果となった。

類と変わらない分類になってしまったからだと考えられる。

図 3 では図 2 と違いはっきりとした分類結果となった。これは、広いフィルタでは 1 つのフィルタで樹木の群落の情報を得ることができるので良い分類結果が得られたと考えられる。またこのことから、図 3 で用いた 23×23 フィルタは対称領域での樹木の間隔に的確な大きさのフィルタであったと言える。
このようにフィルタの組み合わせをいろいろと変えていくことで分類精度に変化が見られることから、目的に応じてフィルタの大きさを変えていくことが良い分類精度を得るこ
図2

解析用画像データとにつながると考えられる。

（3×3 と 11×11 フィルタ）
4．現地調査の結果との比較
現地調査は 2003 年 2 月 5 日に行った。使用データは 7 月に撮影されており、調査日時と撮影日時が夏と冬で逆であったために現地調査では植生地が少なかった。しかし、そのために樹種の違いはよくわかった。
ここでは、現地調査の結果と分類結果との比較を行い分類精度の検証を行う。なお、分類結果としては解析用画像データに 7×7 と23×23 フィルタを使用した結果を用いた。
図 4 に現地調査での結果、図 5 に対称領域での樹木の分布、図 6 に分類結果を示し比較と考察を行う。なお、丸は撮影地点、矢印は
図3

解析用画像データ撮影方向を示す。

（7×7 と 23×23 フィルタ）
4.1
3.3.3

考察

結果の比較図 4 の現地調査での写真は、右側の植生の図 2 と図 3 の分類結果には違いが見られた。

ない樹木がニセアカシヤであり、左側の植生

図 2 はまばらな分類結果になったが、これのある樹木がクロマツである。その結果を図は、例えば 3×3（0.75m×0.75m）のような狭5 と図 6 に照らし合わせると図 6 の分類結果

いフィルタでは樹木の中心にフィルタがかかっはおおよそ樹種分類ができている結果となったとしても樹木全体を捉えることが難しいためたことが分かった。しかし、図 4 ではニセアに、結果的に第一次分類のような画素ごとの分カシヤとクロマツの樹種の違いがあるが、図6 ではその部分に樹種の境界がでておらず、1色で分類されている結果となった。このように現地の樹木の分布状況とまったく同じ結果

クロマツ

ニセアカシヤとはならず誤差の生じた部分も見られた。このことについて以下に考察を行う。
4.2

考察

現地調査との比較により本研究で行った分類手法での分類精度はあるていどの信頼性があることが分かったが、樹種の境界が明確には表わ図4れなかった。これは、存在率画像を作成する際現地調査の結果に画像全体の存在率画像を作成したために、森林マスク以外の画素値が 0 の部分も含まれ、この部分の情報の影響により、森林マスクの境界部分の分類結果に誤差が生じ、正確な分類結果クロマツを得ることができなかったと考えられる。今後
このことを改善するためには、存在率画像を作成する際に、森林マスク以外の情報は読み込まニセアカシヤないというプログラムを組み、そのプログラムを用いて再度この分類手法で樹種分類を行うと分類精度は今回よりも上がると考えられる。
また、他の要因としては、同じ樹種の部分でも樹冠の大きさや成長率の違い、樹木の間隔の違いなどの影響により明確な樹種の境界が得ら

図5

対称領域での樹木の分布れなかったことも考えられる。

5．結論
最後に結論として、フィルタの大きさや組み合わせを変えて分類することにより、分類結果に違いが見られる。また、影の要因を受ける部
分には小型のフィルタ、木の群落の部分には大型のフィルタを用いることで良い分類結果が得られる。ということが言える。よってこのことから、今後本研究の手法を確立させていくためには、分類の目的や範囲に応じた空間情報を選択することが重要だと言える。そして、このことが高い分類精度を得ることにつながると考えられる。

図 6 分類結果