第135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 | 2024年3月8日 |
|---|---|
| 開始時刻 | ポスター発表 |
| 会場名 | 531 |
| 講演番号 | PD-32（学生ポスター賞審査対象） |
| 発表題目 | 栃木県における衛星データの機械学習分類による竹林分布モニタリング Bamboo forest distribution monitoring using machine learning classification of satellite data in Tochigi Prefecture |
| 所属 | 宇都宮大学 |
| 要旨本文 | 近年、国内の他地域と同様に栃木県内においても竹林の放置の問題が報告されている。竹林の放置や拡大は種多様性の低下や農林産物に被害を与えるため適切な管理が必要となる。効率的な管理を行うには県全域の竹林分布や面積の推移を把握することが重要であるが、現況では竹林を把握する基礎資料が整備されていない。動態を把握するためには時系列データでの解析が必要となるが、衛星データによるモニタリングでは広域を対象とした時系列解析を効率的に行うことができる。本研究では栃木県全域を対象に1980年代と現在の衛星データを用い竹林の分布図を作成し、竹林の現況および推移の把握を行った。竹林分布の把握には分類精度の向上を図るため機械学習による分類手法であるSVMおよびMLPによる画像分類を用いた。分類には現代については近赤外線の波長帯数が豊富なSentinel-2、過去についてはLANDSATデータを使用した。学習および検証用データの構築には栃木県が実施したALS計測データから作成されたDCHMおよび林相データを活用した。また、解析においては使用する衛星データの種類や観測時季、機械学習の手法の組み合わせから最適な分類方法の検討を行った。 |
| 著者氏名 | ○清野咲花1 ・ 松英恵吾2 |
| 著者所属 | 1宇都宮大学地域創生科学研究科 ・ 2宇都宮大学農学部 |
| キーワード | 竹林抽出, 栃木県, Sentinel, Landsat, 機械学習 |
| Key word | extraction of bamboo forest, Tochigi Prefecture, Sentinel, Landsat, machine learning |