第30回日本情報地質学会講演会 講演要旨集 009-010頁 2019年

Ｌａｎｄｓａｔ画像を用いたディープラーニングによる植生分類
水落 啓太*・根本 達也*・升本 眞二*

Vegetation Classification based on Deep Learning using Landsat Images
Keita MIZUOCHI*, Tatsuya NEMOTO* and Shinji MASUMOTO**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: m19sc026@fa.osaka-cu.ac.jp

キーワード： Landsat，リモートセンシング，植生分類，ディープラーニング
Key words : Landsat, Remote sensing, Vegetation classification, Deep learning

1.はじめに
現在，植生分布を示した情報として，生物多様性センターが行っている調査の結果により作成された現存植生図がある．しかし，この現存植生図の作成には空中写真の判読や現地調査などの作業が必要であるため，植生図の更新には多大な時間と労力を要する（鎌形ほか，2006）．効率的に植生図を整備する手法の開発は重要な課題である．
植生図作成・更新の効率化にリモートセンシングの技術の適応が期待されており，近年ではリモートセンシングと機械学習を用いて植生図を作成する研究が進められている．
また，近年は機械学習の一種である深層学習の技術が発展してきている．深層学習はニューラルネットワークを用いることにより，従来の機械学習より高度な学習ができる．本
研究では，リモートセンシングデータと深層学習を用いて植生図を作成し，その精度を検証した．

2.2 ピクセルベースでの分類手法
ピクセルベースでは，各ピクセルの 3 月・8 月・12 月のバンド 1～5 とバンド 7 の反射率のデータ，合計 18 個のデータを使用した．学習は，18 個のユニットを持つ入力層，150 個のユニットを持つ層が 4 層ある中間層，8 つのユニットを持つ出力層で構成したディープニューラルネットワー
ク（第 1 図）と，100,000 個の学習データを用いて行った．
学習したネットワークに，全ピクセルの反射率のデータを入力してクラスの分類を行った．

2.分類方法分類は 8 個のクラス（落葉広葉樹林，常緑広葉樹林，針葉樹林，低草地，竹林，耕作地，市街地，水域）で行った．分
類結果の検証対象と学習データ作成に使用する植生データ
は，環境省生物多様性センター1/25,000 植生図のデータを用いて 8 クラスに再分類して作成した．リモートセンシン
グデータは多数のデータを容易に取得できることから
Landsat のデータを用いた．解析地域は，大阪・奈良・京都を含む，東西 55.68km，南北 72.96km で行った．分類は画像認識に適した CNN（Convolutional Neural Network）を用いた分類とピクセルベースでの 2 つの手法で行った．
Landsat のデータは CNN での分類は植生図が作成された年代に最も近い 2000 年 8 月のデータを，ピクセルベースの分類では 2000 年の 3 月・8 月・12 月のデータを使用した．
2.1 CNN を用いた分類手法
CNN での学習は 3 チャンネルの画像データで行うため，
バンド 1～5 と 7 の反射率のデータと NDVI（正規化植生指数）をから 3 つ選び RGB に対応させて画像データを作成した．作成した画像と植生データを使用し 16×16pixel の画像を約 4000 枚切り出し，学習データを作成した．学習デー
タを用いて CNN 分類器を作成して， 3 チャンネルの画像を入力し分類結果を反映させた植生図を出力した．

第1図

作成したディープニューラルネットワーク

3.結果
精度の検証にはκ係数（kappa statistic）を用いた．κ係数は判定結果などの一致率を示す統計量で 1 に近いほど高い一致を示す．κ係数の判定基準には Landis and Koch（1977）によって示されたものを使用した，0.41～0.60 で中程度の一致，0.61～0.80 で高い一致を示すとされる．
CNN を用いた分類は各バンドと NDVI の数種類の組み合わせで行った結果，バンド 2，5 と NDVI を組み合わせた
画像での分類が最もκ係数が高くなった．第 2 図（a）に再区分した植生図，第 2 図（b）に分類結果，および第 1 表に精度の検証結果を示す．κ係数は 0.66 となり高い一致となった．
第 2 図（c）に再区分した植生図，第 2 図（d）にピクセルベースでの分類結果，および第 2 表に精度の検証結果を示す．κ係数は 0.70 となり高い一致を示し，CNN での分類よりも高い精度での分類結果を得られた．

10(a)

(b)

(c)

(d)

第 2 図 植生区分と分類結果（a）CNN 用に再区分した植生図，(b) CNN による分類結果，(c) ピクセルベース用に再分類した植生図，(d)ピクセルベースでの分類結果.
第1表

CNN による分類の精度検証結果
分類結果

落葉広葉 常緑広針葉樹林 低草地
樹林葉樹林
落葉広葉樹林 122,381
9
227,588
315

植生
区分

竹林

耕作地

市街地

水域

合計

4,224

75,5691,462

9431,557

7,172

0

16

2,830

61

0

10,62759,152

27 1,182,961

667

1,234

107,6713,314

35 1,355,061

低草地

3,614

0

8,439

9,660

395

49,680

5,043

292

竹林

7,141

0

9,836

7

1,514

31,809377

050,684

耕作地

20,007

0

39,915

688

3,630

521,746

39,881

196

626,063

市街地

469

0

6,860

24

65

水域

0

0

3,465

0

0

常緑広葉樹林

548

針葉樹林

0

213,312

合計

354,150 1,403,016
5,597

5,567

36 1,486,236 11,361 11,078 1,149,052 1,458,721
一致率 75.24%

第2表

77,123

12,191 1,776,775
105,491

120,120

118,214 4,448,010
κ係数 0.66

ピクセルベースでの分類の精度検証結果
分類結果

落葉広葉 常緑広針葉樹林 低草地 竹林
樹林
葉樹林
落葉広葉樹林 289,001
115
186,625 1,019 11,755

植生
区分

常緑広葉樹林

5,743

852

13,646

針葉樹林

133,011324

993,717

耕作地

市街地

水域

合計

39,80913,8601,731

543,915

1,417

1,118

2,492

255

25,6542,423 11,812

34,265

16,763

1,149 1,193,464

332

36,89015,023

1,989

95,91060 43,029

12,354

8,606

376

104,358

106,7423,236687,186

131

低草地

3,676

4

4,530 33,466

竹林

18,217

27

21,689

耕作地

36,453

6

28,726

1,380

7,562

503,081

市街地

13,294146

15,442

1,272

4,514

123,155 1,490,420

12,497 1,660,740

69

2,314

149

379

10,848151,913

水域
合計

1,879
501,274

1,543 1,266,689 39,900 80,800

24,532

761,520 1,678,438
一致率 77.84%

4.おわりにピクセルベースでの分類はκ係数が 0.70 と高い精度で分類することができた．しかし，落葉広葉樹林，常緑広葉樹林，針葉樹林ではそれぞれ間違って分類していることが多かった．本研究での解析範囲では常緑広葉樹林が占める場所は1％未満であったため，今後，分類精度の向上方法を検討していきたい．

文献
鎌形哲稔・原慶太郎・森 大・赤松幸生・李 雲慶・星野義延（2006）高分解能衛星データのオブジェクト指向分類による植生図作成手法の提案．写真測量とリモートセンシ
ング，vol.45，no.1，pp.48-93.
Landis, J. R. and Koch, G. G. (1977) The Measurement ofObserver Agreement for Categorical Data. Biometrics,

192,083

173,146 4,503,310
κ係数 0.70

vol.33, no.1, pp.159-174.
松林健一・根本 淳・百瀬 浩・藤原宣夫・日置佳之（2002）
高解像度衛星データを用いた植生図化手法の開発と図化
精度評価．日本緑化工学会誌，vol.28，no.1，pp.127-131.
望 月 翔 太 ・ 村 上 拓 彦 （ 2016 ） 機 械 学 習 法 を 用 い た
SPOT5/HRG データの土地被覆分類とその精度比較．統
計数理，vol.64，no.1，pp.93-103.
中川恭平・村上拓彦（2012）オブジェクトベース画像分類による森林タイプ分類における分類手法ならびに特徴量選択に関する検討．新潟大学農学部研究報告，vol.65，no.1，pp.57-65.
岡谷貴之（2015）機械学習．講談社，165p.
杉田幹夫（2018）Landsat 地表面反射率データを用いた富士山周辺域の土地被覆分類における地形補正の影響．富士山研究，vol.12，pp.17-24.