地球観測衛星画像による土地被覆の経年変化抽出手法の改善に関する検討
環境リモートセンシング研究室 馬場康輔
指導教員 力丸厚，坂田健太，入江博樹
1．はじめに土地被覆とは，植生，水，土壌などの地表面を3．対象領域および使用データ被覆する表面素材の分布状態のことで，都市の社

LANDSAT-7

会的土地利用と深い関連を有している．広域情報ータ解析範囲を図 2 に，データ諸元を表 1 に示す．

をリモートセンシング技術により平野部のみで本研究では土地被覆変化領域を抽出するのにはなく山間部等の現地調査が困難な地区を含む障害となる積雪や雲などが極力少なく同じ季節土地利用の変化，開発領域を抽出することは重要で年の違うデータを選んだ．

本研究では 3 時期の長岡市と関東地方のETM+データを使用した．そのデである．土地被覆の経年変化の抽出は，従来，森林であるか裸地であるかという論理的な内容で判別されており，森林に裸地が少し増えてきて，森林が徐々に減少した状態などをうまく反映しにくかった，土地被覆状態を地表面の表面素材の被覆程度で，判別していくことで，中間的な状態を加味した，土地被覆の変化の把握を，より的確におこなえる可能性がある．
2．研究目的
本研究では土地被覆の経年変化抽出手法の改善を目的とし， LANDSAT-7

ETM+ により観測・記録された多時期 ETM+データを使用し，空図2

検討対象の解析範囲 長岡（左）関東（右）間分解能を向上させるパンシャープン画像処理を行い，植生変化指標により植生に着目した土地

表1

LANDSAT ETM+データの諸元

被覆変化領域の抽出を行い，植生変化量により，植生と裸地の中間的な状態を加味した，土地被覆変化状態の把握を行い，変化抽出を行った領域において画素内解析を行い，高解像度の画像により解析精度の検証を行う．

衛星画像の入手
空間分解能改善処理
植生変化指標解析

4．空間分解能改善処理
空間分解能を向上させることにより，画像解析

画素内解析の精度を向上させ，より詳細な土地被覆変化領域を抽出するために，空間分解能が低いカラー画像

解析精度の比較検証
図1研究フローチャートと，空間分解能が高いパンクロマチック画像を使用し，空間分解能の高いカラー画像を作成する処理であるパンシャープン画像処理を行う．処理方

法は RGB-HSV 変換といい，RGB 値を HSV 値に変換

解析結果より局所抽出した土地被覆変化領域をし，その後 HSV 値の V 値を分解能が高いパンクロ

図 3.4.5 に示す．

マチック画像に置き換えて，HSV 値から RGB 値に変換することで高分解能の RGB 画像が得られる処理方法である．しかし，通常パンシャープン画像
処理では RGB の Band を使用するが，本研究では，LANDSAT の分解能の高いパンクロマチックの画 像 の 波 長 帯 と 対 応 し て い る の は RGB

時期1（2000年）

時期2（2004年）

時期3（2011年）（Band1,2,3）ではなく， IR，R，G(Band2,3,4,)の3Band のためこの３Band を使用してパンシャープン画像処理を行った．この空間分解能改善処理

1により，LANDSAT 画像の空間分解能を 30m から-115m に向上させた図を図 3 に記す．3）

図 3 関東地方の植生変化指標解析結果①+パンクロ画像

処理前原画像処理後

図 3 パンシャープン処理結果

時期1（2000年）

時期2（2004年）

時期3（2011年）

5．植生変化指標解析
従来植生の量を見るために行われてきたもののひとつとして NDVI があるが，NDVI は，年度1における傾向を見ることは可能であるが，閾値の-1適切な設定が必要となる．それが不適切な場合，分類結果に誤差が多く含まれることとなる．1）
また，年度間の比較は困難である．そこで，以下

図 4 関東地方の植生変化指標解析結果②の式を用いて，植生の経年変化の抽出を行った．
これは植生域では IR が高く，R が低いという傾向を利用して，時期 1，2 の 2 つの時期で解析を行ったとき，時期 1 の植生量が多ければ多いほど値が高く，時期 2 の植生量が多ければ値が低くなる式である．ただし，この式は植生域に対しての時期1（2000年）時期2（2004年）時期3（2011年）

みの指標である．この指標式を用い植生変化指標
画像を作成した．本研究ではこの式を植生変化指標と呼ぶ．2）計算式を式（１）に記す．
植生変化指標＝

IR1×R 2  IR 2×R1

IR1×R 2  IR 2×R1

1・・・（1）

IR1：時期1における近赤外線（band4） R1：時期1における赤(band3)
IR2：時期2における近赤外線（band4） R2：時期2における赤(band3)-1

図 5 関東地方の植生変化指標解析結果③

関東地方の植生変化指標解析結果①の抽出箇所は 2000 年には日本自動車研究所のテストサーキットがあったが，開発が進み，今現在はつくば222

 x  y   x  y2   x3  y3  ＋d   1 1  ＋ 2
 σ1   σ2   σ3  ・・・（2）研究学園駅へ土地被覆変化をいっていたことがｄ：標準ユークリッド距離確認できた．②の抽出箇所は千葉県印西市で，植x:解析画素の画素値生だった箇所が，経年変化により土壌に変化した

σ：エンドメンバーの標準偏差ことが分かる．③の抽出箇所は茨城県つくば市下1，2，3，はそれぞれ緑，赤，近赤外，の band2,3,4

萱丸で，植生だった箇所が，大規模な開発が進み．

標準ユークリッド距離を用い，植生変化指標図で経年変化により土壌に変化したことが分かる．

抽出を行った，植生指標解析結果①，②，③と同6．画素内解析

じ領域で画素内解析を行った．また，解析領域にy：エンドメンバーの値

画素内解析は，衛星画像の１つのピクセルにつは水の領域はないと判断し，土壌と植生についていて，ピクセル中に存在するカテゴリーの純粋な画素内解析を行った．式を（3），結果を表 2.3.4

スペクトル情報が複数混合されたものと考え，1に記す．

ピクセル内の各カテゴリーの占有率を逆算すると土壌の面積＝d2（d/ 1＋d2） 植生の面積＝d1（d/ 1＋d2） （3）いうものである． 構成するカテゴリ（エンドメン

d1：土壌の標準ユークリッド距離バー）を農地や森林域において構成比率の高い植

d2：植生の標準ユークリッド距離

生，土壌，水に設定した．植生変化指標結果の図表 2 解析領域①の画素内解析結果

3.4.5の解析結果と同領域の3時期において画素内

植生面積

土壌面積

解析を行った．画素内解析を行うのに必要な各々2000 年

84%

16%の年代，バンド，カテゴリー別の平均値，及び標2004 年

44%

56%

準偏差を各々のカテゴリーの経年変化していない

2011 年

12%88%

ピュアピクセルから49ピクセル標本抽出を行い，

表 3 解析領域②の画素内解析結果

標準ユークリッド距離を算出した．標本抽出を行った領域の図を図6に示す。標準ユークリッド距離計算式を（2）に記す．

植生面積

土壌面積

2000 年

92%8%

2004 年

34%

66%

2011 年5%95%

表 4 解析領域③の画素内解析結果
2000年

植生面積

土壌面積

2000 年

88%12%

2004 年

37%

63%

2011 年

20%

80%

2004年

7．解析精度の検証
高空間分解能衛星画像を用い，画素内解析を行った領域①，②，③と同じ緯度，経度の部分を抽
2011年

出し，画素内解析により算出した土壌と植生の占有率の結果との比較を行う．また，高空間分解能
図6 エンドメンバー標本取得箇所

衛星画像は近年の画像しか取得できないため検証作業は 2011 年の結果について行った．比較検証図を図 6，7，8 に示す．

高空間分解能衛星画像では植生部分は確認

植生面積12%されず，土壌とコンクリートが確認できるが，画素内解析結果では植生が 20％と大きく誤差がある結果になった．この誤差の要因としてエンドメンバーを設定したカテゴリー数，最初に設定した

土壌面積
植生面積

図6

エンドメンバーの値によるものが多くを占めて
土壌面積
88%

撮影日：2011年3月29日

いると考察する．
8．まとめ

解析領域①画素内解析精度比較検証図

パンシャープン画像処理を行ったことで空間分解能の向上により，経年変化抽出精度が向上し2011 年の解析領域①の画素内解析結果は植生た．

面積が 12％，土壌面積が 88％であったが，高解植生変化指標を用いることで植生の経年変化

像度衛星画像で解析領域内は植生と土壌ではなを量的な変化で表すことができ，中間的な状態のく，開発が進みコンクリートであることが分かる．

土地被覆把握ができた．これにより，従来行われこの結果より，エンドメンバーを植生と土壌以外てきた質的に土地被覆の経年変化を把握するのにも設定する必要があることが示唆された．

ではなく，ではなく量的に土地被覆の経年変化把握の可能性が示唆された．

植生面積5%

植生変化指標図より抽出した領域で画像内解析を行うことで，植生と土壌の 1 ピクセルあたりの占有面積を算出することができたが，高空間分解能衛星画像と解析精度の比較検証を行ったが，土壌面積
植生面積

図7

土壌面積95%

完全に値は一致せず誤差が見られた．」
撮影日：2011年3月31日

解析領域②画素内解析精度比較検証図

参考文献
1） 近藤昭彦，グローバルリモートセンシングに

高解像度衛星画像では 100％土壌が確認できたが画素内解析の結果では 95％となり，正確な解析

よる植生・土地被覆変動の抽出とその要因解析，
水文・水資源学会誌,，2004，461p

精度を得ることができなかった．
2)

植生面積20%永田 圭，時系列 MODIS 観測データを用いたオーストラリア南部の作物生育状態の経年比
較，長岡技術科学大学大学院修士論文,2009，30p
3） JAXA 宇宙航空研究開発機構：

土壌面積
植生面積

http://www.sapc.jaxa.jp/use/challenge/process/o

土壌面積80%

撮影日：2011年3月29日

図8

解析領域③画素内解析精度比較検証図

rtho.html（accessed Sep.2011）