A01 Research Abstracts on Spatial Information Science CSIS DAYS 2015 画像の解像度と植生の判別精度の関係に関する研究 ―小型 UAV を用いて― 山本 遼介，泉 岳樹，松山 洋 首都大学東京 都市環境科学研究科 Email: <[email protected]> (1) 動機： 植生は，地球規模では二酸化炭素の吸収 源や生物多様性の保持という役割を持ち，都市規 模ではヒートアイランドの緩和効果や景観の形成な ど様々な役割を持つため，その実態を詳細に把握 することは重要である．リモートセンシングによる植 生の把握では，従来，衛星画像を用いて樹種・樹 齢などが一様な林相単位で把握されていた．しか し近年では，高分解能衛星や UAV（無人航空機） を用いた高解像度画像が取得可能となったことで， 単木単位での把握が可能となってきた． 画像から得られる情報の詳細さは解像度によっ て規定されるため，適切な解像度の選択は重要で ある．一方で，解像度が高いほどデータ量も膨大 になるため，データの管理や解析に要するコストも 膨大になってしまうという問題も生じる．しかし，大 量のデータのうちどのデータが必要でどのような解 析手法が適するかという議論は十分になされてい ない（Weng 2014）．そこで本研究では，近年技術 的発展の著しい小型 UAV を用いて，様々な解像 度の画像を取得し，高解像度画像を用いたリモー トセンシングによる植生把握に必要な画像の最適 解像度を定量的に明らかにすることを目的とする． (2) 方法： 研究対象地域は，①都市域の広葉樹林とし て，東京都八王子市の松木日向緑地，②自然地 域の針葉樹林として，熊本県阿蘇山南東部の森林 を設定する．UAV（図 1）に 2 台のデジタルカメラ （RICOH GR および Canon S110，後者は近赤外域 を撮影できるよう改造したもの）を積載し，高度を変 えながら飛行することで，様々な解像度の画像を撮 影する．RICOH GR を基準とすると，例えば高度 38m で解像度 1cm，高度 19m で解像度 0.5cm の 画像が得られる． 撮影した画像からコンピュータによる自動的な植 生の判別を試み，解像度による精度の違いを検証 する．判別は従来のピクセルベースでの解析に加 え，オブジェクトベース画像解析を用いて行う．この 手法は，性質の近いピクセルのまとまりを「オブジェ クト」として扱うため，単木の樹冠などを捉えられる 可能性があり，高解像度画像に適するとされている． オブジェクトを生成するパラメータは定量的な決定 法が確立していないため，解像度とパラメータの関 係についても明らかにしていく． 最適な解像度の考察にはバリオグラムを用いる （図 2）．バリオグラムは，空間における変量のばら つきを求める地球統計学の手法であり，観測値の 空間代表性を求めるために使用される．そこで本 研究では，判別結果の精度とバリオグラムの結果を 比較することで，最適な解像度を考察する． (3) 結果： 2 つの対象地域において UAV を飛行させ， 解像度 0.5cm から 3cm までの複数の画像を撮影し た．図 3 は，松木日向緑地において RICOH GR を 用いて撮影した画像を拡大したものである．解像度 によって植生の見え方が大きく異なり，解像度 2cm 以上では目視で認識できない葉の形状が，解像度 0.5cm では明瞭に認識できる．今後は植生判別を 行い，精度がどのように異なるのかを検証する． (4) 参考文献： 波多野和儀・泉 岳樹・中山大地・松山 洋 (2004) バリオグラムを用いた AMeDAS 気温データの空間 代表性に関する解析. 「GIS-理論と応用」, 12(1), 35-46. Weng, Q. (2014) Scale Issues in Remote Sensing. John Wiley & Sons. 解像度 0.5cm 図 1: 本研究で使用 する UAV の例 図 2: バリオグラムの例およ び本研究における適用法 （波多野ほか 2004 に加筆） -7- 解像度 2cm 解像度 1cm 解像度 3cm 図 3: 松木日向緑地において 撮影した画像
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