衛星データを使用したオブジェクトベース分類による林相区分
小林 裕之
Object-based forest type classification using satellite data
Hiroyuki KOBAYASHI
衛星データを用いた林相区分におけるオブジェクトベース分類の有効性を評価するため，「飯久保」，「魚津」の2地区において，ALOS AVNIR-2を使用し，ピクセルベース（最尤法，分類木法）とオブジェクトベース（最短距離法，多数決法）の教師付き分類を行い，分類効率表を作成した。ピクセルベースでは最尤法が分類木法よりも，また，オブジェクトベースでは多数決法が最短距離法よりも高い分類精度を示した。最尤法のピクセルベース分類と，多数決法のオブジェクトベース分類とのKappa係数の比較では，2地区ともオブジェクトベースの精度がピクセルベースの精度を1%水準で有意に上回った。ピクセルベースによるごま塩状の分類結果を回避でき，相観的な分類画像が作成できることもからも，オブジェクトベース分類の優位性が示唆された。「飯久保」地区における，異なる時期のALOS，SPOT5データも加えた分類では，入力データの多チャンネル化による精度向上はみられなかった。

齋藤ら（2009）は，商用地球観測衛星SPOT（地上分解能10m）のデータを使用して分類を行ったところ，オブジェクトベースの方が高い分類精度を示したとしている。
これらの既往研究からは，地上分解能10m程度以下の衛星データの場合はオブジェクトベー
ス分類の方が高い分類精度が得られると考えられるが，分類アルゴリズムの違いによる精度比較が行われていないなど，十分な研究事例が蓄積されているとは考えられない。さらに，
IKONOSやSPOTは商業用に運用されている衛星であり，データ価格が高く，簡単に購入することができない。
そこで本報告では，富山県の森林植生を対象に，比較的安価に購入できる国産衛星ALOS（和名：だいち）のデータを使用して，異なる分類アルゴリズムによる教師付きのオブジェクトベース分類を行い，従来型のピクセルベース分類との比較を行った結果について述べる。また，入力データの多チャンネル化による分類精度向上効果の検証のため，ALOSの他時期データやALOS以外の衛星データを組み合わせた場合との精度比較についても述べ，オブジェクトベース林相区分の利用可能性を評価する。

１．はじめに森林管理や森林計画樹立のための林相区分は従来アナログ空中写真の目視判読によって行われていたが，地球観測衛星の打ち上げに伴い，デジタルデータの画素単位（ピクセルベース）の画像分類により行われるようになった。その後衛星データの空間分解能の高度化や専用ソフトウェアの登場に伴い，林相区分は，類似度の高い画素の集合（オブジェクト）を単位とする，オブジェクトベースの画像分類により行われるようになってきた。
ピクセルベース分類とオブジェクトベース分類の結果を比較した既往研究には，大西ら（2004），鎌形ら（2006），長澤ら（2006），齋藤ら（2009）などがある。大西ら（2004）と鎌形ら（2006）は，商用高分解能衛星IKONOS（地上分解能1〜4m）のデータを使用して分類を行ったところ，いずれもオブジェクトベースの方がピクセルベースよりも高い分類精度が得られたとしている。長澤ら（2006）は，地球観測衛星ALOS（地上分解能10m），とLANDSAT（地上分解能30m）のデータを使用して分類を行ったところ，ALOSではオブジェクトベースが，またLANDSATではピクセルベースの方が高い分類精度を示したとしている。
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富山森研研報6（2014）２．材料と方法
調査対象地区は，富山県西部の1/25,000地形図「飯久保（2次メッシュコード＝553617）」および富山県東部の「魚津（2次メッシュコード＝553713）」の範囲である。衛星データは，「飯久保」ではALOS AVNIR-2（2010/8/4撮影）をトレーニングデータ採取および1次分類用として使用し，他時期，他衛星データを組み合わせた2次分類用に，ALOS AVNIR-2（2007/9/11撮影）およびSPOT5HRG-X（2004/8/2，2007/5/8撮影）も使用した。「魚津」ではALOS AVNIR-2（2010/7/18撮影）を使用した（表-1）。これらの衛星データは，オルソ幾何補正済みの製品を購入した。
「飯久保」のALOS（2010/8/4），「魚津」のALOS（2010/7/18）のデータは，富山県森林GISの小班ポリゴンで切り出し処理を行い，民有林範囲のみの画像を作成した（図-1，2）。
切り出した画像は，Definiens社のeCognitionを用いてセグメンテーション（領域分割）を行った。その際，オブジェクトの大きさに最も影響を与えるスケールパラメータ（SP）は5とした。
これは，小林（2013）で明らかになった筆界相当パラメータ（SP＝8〜10）を順次小さくしながら，後述の電子国土オルソ画像と見比べ，目視判読による林相区画となるべく合致するように決定した。セグメンテーション済みの画像は，MicroImages社のTNTmipsを用いて，各オブジェクトの輪郭をベクトル型ポリゴンデータへと変換した。
教師付き分類のためのトレーニングデータ（教師データ）採取の際に参照するため，国土地理院が公開している，最新の電子国土オルソ画像を3次メッシュ単位（2次メッシュを10x10に分割した，東西45秒x南北30秒の範囲）でダウンロードし，TNTmipsに取り込んだ。ダウンロードにはカシミール３Ｄのマップカッタープラ
グインを使用した。また，環境省が公開している1/25,000植生図画像もTNTmipsに取り込んだ。
衛星画像（図-1，2），電子国土オルソ画像，植生図画像を見比べながら，「飯久保」，「魚津」でそれぞれ284箇所（オブジェクト），155箇所（オブジェクト）のトレーニングデータを採取した。分類項目は，「飯久保」では針葉樹，広葉樹，竹，裸地，道路，草地，水面の7種類，「魚津」では，針葉樹，広葉樹，竹，裸地，道路，草地の6種類とした。なお，データ採取に当たっては，3次メッシュ単位ごとに，針葉樹林，広葉樹林，竹林（存在しない場合は除く）は必ず1箇所設定するよう心掛けた。採取後のトレーニングデータは，分類ルール作成用と精度検証用の2つのセット（3次メッシュの偶数番号evenと奇数番号odd）に分割した（表-2，3）。
分類には，ピクセルベース，オブジェクトベースでそれぞれ2種類，合計4種類のアルゴリズムを使用した。ピクセルベース分類で使用したのは，最尤法と分類木法である。最尤法はリモートセンシングデータの分類で最も使用頻度の高い手法であり，分類に使用した2つのソフトウェア（TNTmips，Clark大のIDRISI）ともにこのモジュールを実装しており，両者の分類結果は全く一致した。分類木法はディシジョンツ
リー法とも呼ばれ，ノンパラメトリックな方法であり，IDRISIのCTA（Classification TreeAnalysis）モジュールを使用した。オブジェク
トベース分類で使用したのは，最短距離法と多数決法である。最短距離法は，トレーニングデータの各分類項目の各バンド値の平均と，分類対象オブジェクト内の各バンド値の平均との距離を求め，最も小さい距離が得られた項目に区分する方法であり，これはTNTmipsのMinimum Distance to Meanというモジュールを使用した。多数決法は，最尤法分類の結果を基に，分類対象オブジェクト内の画素群のうち，最も多数を占める分類項目にそのオブジェクト内の全画素を区分するというものであり，IDRISIのSEGCLASSというモジュールを使用した。
2つの地区（「飯久保」，「魚津」），2つのトレーニングデータセット（even，odd），2種類の分類単位（ピクセル，オブジェクト），4種類の分類アルゴリズム（最尤法，分類木，最短距離法，多数決法）を使用し，更に「飯久保」では他時期の衛星データ（SPOT5（2004/8），
SPOT5（2007/5），ALOS（2007/9））のデータも加えるなどして，合計28ケース（表-4）の分類を行い，分類効率表を作成し，Kappa係数を算出した。分類効率表は，ピクセルベース，オブジェクトベースともにピクセル単位で作成した。これは，使用したソフトウェアがオブジェクト単位での分類効率表作成に対応していないことと，分類単位間の比較には，両者共通の23ピクセル単位が適切であると判断したからである。Kappa係数は，Cohenの一致係数とも呼ばれ，無作為な割り当てをどれだけ回避しているかを示すものであり，値が高いほど精度が高く，また，これを用いると2つの分類精度の有意差検表-１図-１定が行えるというものである（村上 2010）。
なお，ピクセルベース分類には各バンドの画素値を，また，オブジェクトベース分類にはオブジェクト内の各バンドの画素値の平均値をスペクトル情報として用いた。

使用した衛星データの一覧（2010/8/4）「飯久保」のALOS AVNIR-2画像

表-２

図-２

（2010/7/18）「魚津」のALOS AVNIR-2画像「飯久保」のトレーニングデータセット

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富山森研研報6（2014）表-３「魚津」のトレーニングデータセット

表-４

ケース分け一覧とKappa係数３．結果と考察
３．１ 全体精度
全28ケースのうち，「飯久保」地区のKappa係数は全20ケース（c1〜c20）で0.8を超え，「魚津」地区のKappa係数は，c26を除く7つのケースで0.8を超えた（表-4）。Kappa係数の解釈は経験的に0.4以下では一致度が低く，0.40〜0.80の間ならば中程度の一致，0.80を超えると非常に良好な一致とみなされる（Landis and Koch1977）ことから，今回の分類精度は非常に良好であったと言える。同一地上分解能（10m）の衛星データを用いた研究事例では，長澤ら（2006）
がALOSのピクセルベース分類，オブジェクトベース分類，SPOT5のオブジェクトベース分類でそれぞれ0.444，0.606，0.708のKappa係数を得ているが，今回の分類精度はそれらを上回った。ただし，長澤ら（2006）では分類項目数が8〜11であるのに対し，本研究では6〜7と少なく，さらに，森林以外の場所を解析対象から極力除外したことが分類精度の違いに現れたのかもしれない。また，分類項目数が5（スギ，ヒノキ，広葉樹，草地，伐採地）の齋藤ら（2009）では，
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同じく地上分解能10mのSPOT HRGのピクセルベース分類で0.78のKappa係数を得ているが，本研究では全てのピクセルベース分類でそれを上回った。さらに，オブジェクトベース分類では0.87のKappa係数を得ているが，本研究ではc11，c26を除いてそれを上回った。
Kappa係数間の優劣を比較するために統計検定を行った（表-5）。検定には村上のKappa係数算出マクロ（http://www.agr.niigatau.ac.jp/˜muratac/よりアクセス可）を使用した。
「飯久保」のピクセルベース分類（c1〜c10）
でKappa係数が最大となったのは，ALOS（2010/8）を最尤法で分類したc1（Kappa＝0.932）であり（表-4），分類木法のc3（Kappa＝0.895）
よりもKappa係数が1%水準で有意に高かった（表5）。また，c2のKappa係数もc4のそれよりも有意に高かったことから，最尤法が分類木法よりも精度高く分類できることがわかった。さらに，c1とc5，c7，c9，c2とc6，c8，c10のKappa係数の比較からは，c8を除く全てのケースでALOS（2010/8）の単独分類（1次分類）の精度が有意に高く，他時期ALOS（2007/9）
や他衛星（SPOT5）と組み合わせた分類（2次分類）による精度向上はみられなかった（表-5）。
これは，c1とc2のKappa係数がそれぞれ0.932，0.930と非常に高く，入力データの多チャンネル化による精度向上の余地がほとんど残っていなかったことによると推察される。
「飯久保」のオブジェクトベース分類（c11〜c20）でKappa係数が最大となったのは，ALOS（2010/8）を多数決法で分類したc10（Kappa＝0.984）と，2時期のALOS（2010/8および2007/9）を組み合わせたc14（Kappa＝0.984）であった（表4）。最短距離法（c11，c12）と多数決法（c13，c14）の比較では，いずれも多数決法のKappa係数が有意に高く，多数決法の方が精度高く分類できることがわかった（表-5）。ALOS単独（c13，c14）と他時期ALOSや他衛星（SPOT5）との組み合わせとの比較では，c15，c18，c20との比較で有意差なしとなったが，ALOS単独のKappa係数を上回ることはなく，ピクセルベースと同様に，組み合わせ効果はみられなかった（表-5）。
「飯久保」のピクセルベースのc1，c2とオブジェクトベースのc13，c14との比較からは，c13，c14のKappa係数がc1，c2のそれらを有意に上回り，オブジェクトベースの方が高い分類精度を示した（表-5）。
「魚津」のピクセルベース分類（c21〜c24）
でKappa係数が最大となったのは最尤法のc21（Kappa＝0.888）であった（表-4）。最尤法のc21と分類木法のc23（Kappa＝0.828）との比較
では最尤法のKappa係数が分類木法のそれよりも1%水準で有意に高くなったが，同じく最尤法のc22（Kappa＝0.816）と分類木法のc24（Kappa＝0.834）との比較では有意差はみられなかった（表-5）。
「魚津」のオブジェクトベース分類（c25〜c28）
でKappa係数が最大となったのは多数決法のc27（Kappa＝0.938）であった。最短距離法（c25，c26）と多数決法（c27，c28）の比較では，いずれも多数決法のKappa係数が有意に高く，多数決法の方が精度高く分類できることがわかった（表-5）。
「魚津」のピクセルベースのc21，c22とオブジェクトベースのc27，c28との比較からは，c27，c28のKappa係数がc21，c22のそれらを有意に上回り，オブジェクトベースの方が高い分類精度を示した（表-5）。
さらに，「魚津」のc21（分類ルール：even）とc22（分類ルール：odd），c27（分類ルール：even）とc28（分類ルール：odd）との比較では，いずれも分類ルールがevenのデータセットの精度がoddのそれを1%水準で有意に上回った。これは，同一分類単位，同一分類アルゴリズムを使用しても，トレーニングデータによって分類精度に違いが出ることを示しており，その採取方法に改善の余地があるのかもしれない。
３．２ 分類効率表「飯久保」で高いKappa係数が得られた，ピクセルベースのc1，c2とオブジェクトベースのc13，c14の分類効率表を表-6，7に示す。
分類効率表は，例えばc1（表-6）では，トレーニングデータ採取者が広葉樹と判断した2,312ピクセル（「広葉」列の計）のうち，コンピュータが針葉樹と分類したピクセルが29個，広葉樹と分類したピクセルが2,164個，竹と分類したピクセルが119個あり，プロデューサ精度（「広葉」列の最下行）が0.94（2,164/2,312＝0.936）
であることを意味し，コンピュータが広葉樹と分類した2,235ピクセル（「広葉」行の計）のう26

富山森研研報6（2014）

竹と裸地のユーザ精度がそれぞれ0.18，0.66，0.61と，他の分類項目よりも低い値を示したが，ピクセルベースのc21よりも大きなKappa係数（0.938）が得られた（表-9）。
表-6〜9に示した8つのケースにおいて，森林の3つの分類項目（針葉，広葉，竹）のうち，針葉，広葉については，c22の広葉のプロデューサ精度（＝0.87，表-8）を除く全てのケースで分類精度が0.90を超える高い値となった。しかしながら，竹については，「飯久保」のユー
ザ精度が，c1，c2，c13，c14でそれぞれ0.84，0.94（表-6），0.91，0.99（表-7）という高い値を示したのに対して，「魚津」のユーザ精度は，c21，c22，c27，c28でそれぞれ0.57，0.45（表-8），0.66，0.69（表-9）という低い値となった。これは，「魚津」は「飯久保」に比べて竹林の数が少なく，その規模も小さく，純林に近いトレー
ニングデータを数多く採取することができなかったことが影響したと考えられる。竹の分類には短波長赤外域のスペクトルデータが有効であるという指摘（Murakami 2006，西川ら 2006）や，テクスチャ情報が有効である（Hirose et al.
2004）との指摘もあるので，それらも利用すればもう少し分類精度が向上するかもしれない。

ち，トレーニングデータ採取者が針葉樹と判断していたピクセルが9個，広葉樹と判断していたピクセルが2,164個，竹と判断していたピクセ
ルが51個，草地と判断していたピクセルが11個あり，ユーザ精度（「広葉」行の最右列）が0.97（2,164/2,235＝0.968）であることを意味する。
「飯久保」のピクセルベースのc1では，草地と広葉樹，竹，裸地との間に誤分類が発生し，プロデューサ精度が0.47と低かったが，他の分類項目の精度は全て0.80より高く，Kappa係数は0.932となった（表-6）。オブジェクトベースのc14では広葉樹と竹，竹と裸地，裸地と道路の間でわずかな誤分類が発生したが，全ての分類項目でプロデューサ精度，ユーザ精度ともに0.85以上の高い値を示し，また，ピクセルベースのc1よりも大きなKappa係数（0.984）が得られた（表-7）。
「魚津」で高いKappa係数が得られたピクセ
ルベースのc21，c22とオブジェクトベースのc27，c28の分類効率表を表-8，9に示す。ピクセルベースのc21では，道路のプロデューサ精度が0.29，竹と裸地のユーザ精度がそれぞれ0.57，0.61と，他の分類項目に比べて低い値を示し，Kappa係数は0.888となった（表-8）。オブジェクトベースのc27では，道路のプロデューサ精度および，表-５Kappa係数の有意差検定結果

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表-６

表-７

「飯久保」のオブジェクトベース分類の分類効率表（c13，c14）

表-８

表-９

「飯久保」のピクセルベース分類の分類効率表（c1，c2）「魚津」のピクセルベース分類の分類効率表（c21，c22）「魚津」のオブジェクトベース分類の分類効率表（c27，c28）

３．３ 分類画像「飯久保」のc1，c2の分類画像を図-3，4に，また，c13，c14の分類画像を図-5，6にそれぞれ示す。ピクセルベースとオブジェクトベースの比較（図-3と5，図-4と6）からは，針葉樹，広葉樹ほかの分類項目が，ほぼ同じ場所に同じ規模で出現していることがわかるが，図-4の拡大図（図-7）をよく見ると，ピクセルベースは画素単位で色が塗られているので，ごま塩状の領域が存在することがわかる。これに対してオブ28

富山森研研報6（2014）「魚津」のc21，c22の分類画像を図-9，10に，また，c27，c28の分類画像を図11，12にそれぞれ示す。ピクセルベースとオブジェクトベースの比較（図-9と11，図-10と12）からは，「飯久保」と同様に，ほぼ同じ場所に同じ分類項目が出現していることがわかる。また，トレーニン
グデータセットの違いによる比較（図-9と10，図11と12）からは，図-9と11の北西−南東方向に細長く延びた部分の草地（ピンク色）が図-10と12では竹（黄色）や道路（灰色）に分類されていることがわかる。電子国土オルソ画像でこれ
らの帯状区を詳細に見てみると，水田，道路，住宅地，竹林，広葉樹林など，複数の土地被覆が存在することがわかった。これら帯状区の幅は，ALOSデータ（地上分解能10m）の数ピクセル分であり，隣り合う土地被覆の反射特性が入り交じった，いわゆるミクセル状態となっていた可能性があり，地上分解能の粗さに起因する分類精度の限界であると考えられる。なお，今回の分類対象外である水田や住宅地が含まれているのは，元画像から民有林範囲を切り出す際に使用した小班ポリゴンの位置誤差によるものである。

ジェクトベースである図-6の拡大図（図-8）は画素群単位で色が塗られているので，相観的な画像となっており，林相区分図としては扱いやすいものになっていると考えられる。2つのトレーニングデータセット（even，odd）による分類画像の比較（図-3と4，図-5と6）からは，図4と6の南西側の草地（ピンク色）の塊のいくつかが，図-3と5では竹（黄色）に分類されていることがわかる。これらの場所の中には，高岡市五位ダム上流のまだ閉鎖していない若い造林地が含まれており，針葉樹の葉と下層植生とが混ざり合ったスペクトル反射が不安定な分類結果を引き起こしたと考えられる。未閉鎖の造林地などはトレーニングデータとして採用していないので，今回の分類精度には影響を与えないが，より正確な分類のためには，スペクトル情報のほかにテクスチャ情報も加味して分類するなどの工夫が今後必要であると考えられる。

図-７「飯久保」c2（図-4）の拡大図

図-８「飯久保」c14（図-6）の拡大図

４．おわりに
今回の解析では，（1）ピクセルベース分類では最尤法が分類木法よりも高い精度を示す，（2）オブジェクトベース分類では多数決法が最短距離法よりも高い精度を示す，（3）オブジェクトベースの方がピクセルベースよりも高い分類精度を示す，（4）入力データの多チャンネル化による分類精度向上はみられない，という結果となった。
これらをまとめると，単独のALOS AVNIR-2データを使用し，適切なスケールパラメータでセグメンテーションを行い，電子国土オルソ画像等を参照して丁寧にトレーニングデータを採取し，オブジェクトベース分類の多数決法を用いれば高い精度で林相区分が行えるということになる。さらに，検証用データセット以外の場
所，例えば未閉鎖の造林地などが竹や草地に分類されたり，竹の分類精度が低かったりする現象を回避するために，今後は電子国土オルソ画像などから得られるテクスチャ情報なども加えて分類を行えばさらに適切な林相区分画像が作成できることが期待できる。
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図-３

「飯久保」のピクセルベース
分類画像（c1）

図-４「飯久保」のピクセルベース
分類画像（c2）

図-５「飯久保」のオブジェクトベース
分類画像（c13）

図-６「飯久保」のオブジェクトベース
分類画像（c14）30

富山森研研報図-９6（2014）「魚津」のピクセルベース
分類画像（c21）

図-１０ 「魚津」のピクセルベース
分類画像（c22）

図-１１ 「魚津」のオブジェクトベース
分類画像（c27）

図-１２ 「魚津」のオブジェクトベース
分類画像（c28）

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Summary
To evaluate effectiveness of object-based forest type classification using satellite data, pixel-based（Maximum likelihood, Decision tree）and object-based（Minimum distance, Majority rule）
supervised classification of ALOS AVNIR-2 were conducted and error matrix were made in theIkubo
andUoduarea. Maximum likelihood algorithm showed higher accuracy thandecision tree algorithm in pixel-based classification and majority rule algorithm showed higher
accuracy than minimum distance algorithm in object-based classification. Object-based classification
with majority rule algorithm showed higher accuracy（1% level of significance）than pixel-basedclassification with maximum likelihood algorithm at both area when Kappa coefficients werecompared. It was suggested that object-based classification was advantageous because it canproduce cartographic-grade map images and was able to avoid salt-and-pepper effect which pixelbased classification creates. Improvement of accuracy（multi-channel effect）was not shown at
Ikubo area when different scene of ALOS and SPOT5 were added as input data.

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