第136回日本森林学会大会 発表検索
講演詳細
経営部門[Forest Management]
| 日付 | 2025年3月21日 |
|---|---|
| 開始時刻 | ポスター発表 |
| 会場名 | 学術交流会館（ロビー） |
| 講演番号 | PD-18 |
| 発表題目 | Sentinel-2データを用いたスギ・ヒノキ判別におけるパラメータの検討 Parameter Estimation for Identification of Japanese Cedar and Japanese Cypress Using Sentinel-2 Data |
| 所属 | 東京大学 |
| 要旨本文 | 少子高齢化や人口減少が進む日本において、地方自治体が行う森林管理の持続可能性を高めるためには、低コストで定期的な更新が可能であり、既存の林相分類図と同等の精度を持つ樹種分布図が必要である。本研究では、衛星画像を用いて木材として重要な樹種であるスギとヒノキを識別するための最適なパラメータについて検討した。一般的によく用いられる機械学習の一つであるサポートベクターマシン(Support Vector Machine：SVM)を用いてスギ・ヒノキの分類を行い、検証のためにUser Accuracy（UA）、Producer Accuracy（PA）、kappa係数を算出した。その結果、対象地域におけるスギ・ヒノキの判別では、四季を通じてUA、PA、kappa係数が高い傾向を示し、現地調査に基づくデータとの比較においては、既存のマップと同程度の精度を達成したパラメータは、可視バンド（RGB）の組み合わせであった。このパラメータは最も一般的に使用されているバンドの組み合わせであり、自治体の負担軽減を目的とした樹木種マップの作成に役立つことが期待される。 |
| 著者氏名 | ○祖父江侑紀1 ・ 村田裕樹2 ・ 竹島喜芳3 ・ 米澤千夏4 ・ 香坂玲1 |
| 著者所属 | 1東京大学大学院農学生命科学研究科 ・ 2東京大学先端科学技術研究センター ・ 3中部大学国際GISセンター ・ 4東北大学大学院農学研究科 |
| キーワード | 林相区分図, サポートベクターマシン, 森林分布図 |
| Key word | Forest classification map, Support vector machine, Tree species distribution map |