情報地質 第28巻 第2号 056-057頁 2017年
Geoinformatics, vol.28, no.2, pp.056-057, 2017

Ｌａｎｄｓａｔ８号ＯＬＩデータを用いた奈良県北西部における竹林抽出方法の検討
藤井 健太*・升本 眞二*・根本 達也*

Extraction of Bamboo Stands in Northwestern
Nara Prefecture using Landsat 8 OLI Data
Kenta Fujii*, Shinji Masumoto* and Tatsuya Nemoto**大阪市立大学大学院理学研究科 Graduate School of Science, Osaka City University, 3-3-138 Sugimoto,Sumiyoshi-ku, Osaka 558-8585, Japan. E-mail: m17sc013@hg.osaka-cu.ac.jp↓
キーワード：Landsat8 号，竹林，OLI，リモートセンシング
Key words : Landsat 8, Bamboo stands, OLI, Remote sensing

竹林ではない箇所を竹林として誤って抽出した数も，教師無し分類のほうが多い傾向があった．
近年，竹林の面積が拡大している．これは，社会状況の変
56 シーンのデータを用いた場合：竹林と他の樹林の差が小化に伴って竹林が管理放棄されたという社会背景と，他の樹さい夏季，秋季を除く 1 月から 5 月，および 11 月と 12 月
木との生態的競争の場において，光の獲得という面で有利にのバンド 1～7，9 のデータを用いた．教師付き分類では，なる高い樹高や旺盛な繁殖力などのようなタケの生態的要
教師データとして領域を8 分割，4 分割，2 分割した植生再因が組み合わさることによると考えられている（鳥居・奥田，
2010）．竹林が拡大することで，隣接する他植生が浸食され， 区分図を用いた．教師データの分類カテゴリーは，市街地と植物の多様性が低下すること（鈴木，2010），および斜面崩 水域を除き，植生を 8 つ（竹林，水田，畑地，落葉広葉樹林，常緑広葉樹林，常緑針葉樹林，芝地，草地）に区分したもの壊のような土砂災害のリスクが増大すること（日浦ほか，と，竹林とその他に区分したものの 2 通りを設定した．抽出2004）などが懸念されている．このような事態を避けるには，竹林の適切な管理が必要であり，そのためには竹林の分 結果の例を第 4 図(a)(b)に示す．8 分割した植生再区分図より，2 分割，4 分割したものを用いるほうが抽出できた竹林布を正確に把握しなければならない．本研究では，Landsat8のセル数は多くなる傾向があった．教師無し分類では，分類号 OLI データを用いた竹林の抽出方法について検討した．
カテゴリー数を 2～30 まで 2 つおきに設定して分類を行い，竹林に多く該当するカテゴリーをそれぞれの抽出結果とし２．竹林の抽出た．分類カテゴリー数 8 と 24 の場合の抽出結果を第 4 図
竹林を抽出した対象地域は，奈良県北西部の生駒山地や矢(c)(d)に示す．分類カテゴリー数が多いほど，芝地などとの田丘陵を含む地域である(第 1 図)．この地域には，里山が分誤分類は減る傾向にあったが，抽出できた竹林のセル数も減布しており，竹林，スギ・ヒノキ林のような植林や，コナラ群落のような二次林，田畑などがパッチ状に分布している． 少した．
衛星データは，Landsat8 号 OLI の 1 月～12 月の各月に３．おわりにおいて調査地の雲量が 0 のシーンを用いた（観測年は 2013Landsat8 号 OLI の 2 つのデータの組み合せを用いて，教年～2016 年）．対象範囲は東西 10320m，南北 9030m，分師付き分類，教師無し分類による竹林の抽出方法を検討した．
解能は 30m であり，データのピクセル数は 103544(344×
教師データや分類カテゴリー数によって，抽出できた竹林の301)である．環境省生物多様性センター1/25,000 植生図「信セル数や誤抽出したセル数は変化した．
貴山」GIS データを 9 つのカテゴリーに再分類して，教師デ今後の課題として，より多くの竹林を抽出する方法や，竹ータや抽出精度の確認のために用いた（第 2 図）．
林の抽出結果の正確さを評価する方法について検討したい．
本研究では，竹林の反射特性にもとづき選出した 5 シーン

１．はじめにの衛星データを用いた場合と，夏季・秋季を除く 56 シーンの衛星データを用いた場合において，教師付き分類，および文
献教師無し分類による竹林の抽出を行った．
日浦啓全・有川 崇・ドゥラ ドゥルガ バハドゥール（2004）
5 シーンのデータを用いた場合：植生図をもとに再分類した
都市周辺山麓部の放置竹林の拡大にともなう土砂災害危
8 つのカテゴリー（竹林，広葉樹林，針葉樹林，水田，芝地，険性．地すべり学会誌, vol.41, no.4, pp.1-12.
草地，水域，市街地）の反射特性から，竹林の特徴が顕著に 鈴木重雄（2010）竹林は植物の多様性が低いのか？森林科
表れた，3 月，4 月のバンド 7 と 2 月のバンド 4，5，6 を用学, vol.58, pp.11-14.
いた．竹林の抽出結果の例を第 3 図に示す．抽出できた竹林 鳥居厚志・奥田史郎（2010）タケは里山の厄介者か？森林のセル数は，教師付き分類より教師無し分類の方が多かった．
科学, vol.58, pp.2-5.

57

水田

矢田丘陵

生駒山地

竹林

畑地

2km

落葉広葉樹林常緑広葉樹林常緑針葉樹林奈良県

芝地
草地
市街地，水域

第1図

第2図

対象地域．

植生再区分図（環境省生物多様性センター

1/25,000 植生図「信貴山」GIS データを加工）
．

(a)

(b)

抽出できた竹林
竹林と誤って抽出した箇所

抽出できなかった
竹林
抽出結果
他
竹林

抽出できなかった
竹林
抽出結果
他
竹林

竹林
他

植生図

植生図

抽出できた竹林
竹林と誤って抽出した箇所

1304 1674
3688 96878

竹林他（ピクセル数）1149 1829
7890 92676（ピクセル数）第 3 図 衛星データを 5 シーン用いた場合の竹林抽出結果の例．
(a)対象地域全域を教師データとした教師付き分類結果，(b)カテゴリー数を 8 とした場合の教師無し分類結果．

(a)

(b)

抽出できた竹林
竹林と誤って抽出した箇所

抽出できなかった
竹林
抽出結果
他
竹林

抽出できなかった
竹林
抽出結果
他
竹林

植生図

植生図

抽出できた竹林
竹林と誤って抽出した箇所

2115

竹林

863

他

1186 99380

竹林他（ピクセル数）(c)1614 1364
3417 97149（ピクセル数）(d)抽出できた竹林
竹林と誤って抽出した箇所

抽出できなかった
竹林
抽出結果
他
竹林

抽出できなかった
竹林
抽出結果
他
竹林

竹林

1052 1976

他

7367 93149（ピクセル数）植生図

植生図抽出できた竹林
竹林と誤って抽出した箇所

竹林

658

他

1042 99524

2320（ピクセル数）第 4 図 衛星データを 56 シーン用いた場合の竹林抽出結果の例．
(a)領域を 8 分割した植生区分図を教師データとした教師付き分類結果，(b)領域を 2 分割した植生区分図を教師データとした教師付き分類
結果，(c)カテゴリー数を 8 とした場合の教師無し分類結果，(d)カテゴリー数を 24 とした場合の教師無し分類結果．