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  1. 学術雑誌「富士山研究」
  1. 学術雑誌「富士山研究」
  2. 第12巻(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

https://doi.org/10.24769/00000029
https://doi.org/10.24769/00000029
1aef059f-6f8e-4361-9805-9e01d5d33ee7
名前 / ファイル ライセンス アクション
MFR_No12_p17_p24.pdf 富士山研究 第12巻 17~24頁 (3.1 MB)
Copyright (c) Mount Fuji Research Institute, Yamanashi Prefectural Government.
Item type 学術雑誌論文 / Journal Article(1)
公開日 2019-03-08
タイトル
タイトル 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
タイトル
タイトル Impact of topographic correction on land cover classification of Mt. Fuji and surrounding area using the Landsat surface reflectance data products
言語 en
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 Landsat
キーワード
主題Scheme Other
主題 地表面反射率
キーワード
主題Scheme Other
主題 土地被覆分類
キーワード
主題Scheme Other
主題 地形補正
キーワード
主題Scheme Other
主題 機械学習
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
ID登録
ID登録 10.24769/00000029
ID登録タイプ JaLC
著者 杉田, 幹夫

× 杉田, 幹夫

WEKO 8

杉田, 幹夫

ja-Kana スギタ, ミキオ

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SUGITA, Mikio

× SUGITA, Mikio

WEKO 9

en SUGITA, Mikio

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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 Landsat衛星データの高次プロダクトである地表面反射率データを用いて、富士山周辺域の土地被覆分類を行った。2000年、2008年および2016年に観測された計8シーンのLandsat衛星データによる地表面反射率を用いた。グランドトゥルースデータは、正解情報と仮定した既存の土地被覆分類図からサンプル抽出した。分類モデルには、高い精度での画像分類の実績がある機械学習手法から、Random ForestとSupport VectorMachineを使用した。既存の土地被覆分類図に準じて10個の土地被覆クラスを設定し、Landsatの6つの観測波長帯の地表面反射率、反射率から計算される指標、標高、傾斜など計14個を特徴量として設定した。解析範囲に山岳地が含まれるため、分類精度の向上を見込んで地形補正適用前後の地表面反射率をそれぞれ用いた場合の分類精度を比較評価した。その結果、地形補正適用前の地表面反射率データの分類精度は70%前後と得られ、地形補正適用後の反射率を使用した場合の分類精度は使用した8つの衛星データ観測日いずれでも低下した。地形補正適用による分類精度低下の理由については今後詳細な検証の必要がある。解析対象の地形分布や土地被覆構成などの条件によっては地表面反射率データへの地形補正適用が適さない場合があると考えられ、本研究で用いた方法以外の地形補正方法についても同様の分類精度評価を行うことが課題となる。また、地表面反射率データは一般に多時期、時系列での解析に有効と考えられていることから、複数時期のデータを利用した土地被覆分類の精度に対して地形補正などの補正処理がどのような影響を及ぼすのか評価し、最適な利用法を検討することが求められる。
書誌情報 富士山研究
en : Mount Fuji Research

巻 12, p. 17-24, 発行日 2018-02-19
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 1881-7564
著者版フラグ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
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Ver.1 2023-05-15 13:36:14.553805
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