河川植生判別

衛星画像および地形データを活用し、機械学習による河川植生判別をします。

河川植生判別の特長

POINT

従来手法と比較して、工程・労力の削減が可能です。

衛星画像データから、土地被覆分類図を作成

手法

１．光学衛星画像を調達
２．衛星画像のオブジェクト化と特徴量を集計
３．地形データを援用し、機械学習による分類

衛星画像データから、土地被覆分類図を作成
左：衛星画像からの抽出オブジェクトのイメージ
右：衛星画像から作成したオブジェクト画像．荒川71～72km区間付近の一例を示しています。（資料提供：株式会社建設環境研究所）

結果

従来手法による植生図と比較して遜色ない結果を得られました。
特に、シンプルな植生区分で高い一致率を達成しています。

衛星画像データから、土地被覆分類図を作成
植生判別モデル作成にスペクトル情報および地形情報を考慮することによる一致率の比較。Support Vector Machineによる植生モデルの既往植生図との一致率を植生区分別（Community class(CC)1～6）に示しています（資料提供：株式会社建設環境研究所）

比較Support Vector Machineによる植生図と従来手法による植生図の比較．荒川71～72km区間付近を一例として示しています。（資料提供：株式会社建設環境研究所）
衛星画像データから、土地被覆分類図を作成

従来手法 Support Vector Machineによる手法

【出典】
・宮脇成生・伊川耕太・鈴木研二・鈴置由紀洋・池内幸司 (2020)高解像度人工衛星画像とAIを用いた河川域植生図作成手法の開発. 河川技術論文集第26巻 289-294.
・宮脇成生・伊川耕太・鈴木研二・鈴置由紀洋・池内幸司 (2021) 衛星画像および地形データを活用した機械学習による河川植生判別手法の検討．応用生態工学　23:261-278.