土地被覆分類の精度に影響を及ぼす大気地形補正と多時期データの利用
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概要
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A qualitative accuracy assessment for land cover classification was performed to evaluate (i) the performance when applied to topographically and non-topographically corrected Landsat ETM+ images, and (ii) the relative applicability of multi-temporal Landsat ETM+ images in the mountainous area of northern Japan. Five Landsat ETM+ images from a single year were used to characterize six categories : water, conifer forest, deciduous forest, agriculture, paddy and urban. The removal of topographic effects from Landsat ETM+ image before the classification resulted in only slightly more accurate mapping. Topographic correction was not essential for land cover classification using Landsat ETM+ image, because habitat formation of several species already had strong relations with geographic factors, such as slope, aspect and elevation, in heavy snowfall area of Japan. On the other hand, the use of multi-temporal Landsat ETM+ images significantly increased the classification accuracy. Overall accuracy and kappa coefficient rose from 66.6±2.8% and 0.519±0.044 with a single image up to 73.7% and 0.628 with five images, respectively. The best performance was attained when combining all five images. Multi-temporal analyses enhanced the ability to discriminate categories that are inseparable in a single date image. Moreover, as clouds were rarely at the same place, an overlay procedure that used multi-temporal images was useful for creating a cloud-free composite image and thus monitoring land cover of large areas. However, the classification accuracy did not proportionally increase with increasing the number of images. Classification accuracy demonstrated a tendency to saturate with three images. At least two or three images were acquired to get more accurate land cover map from the perspective of cost optimization. These findings underline how multi-temporal analyses of Landsat ETM+ images can be used as a tool for rapid operation for land cover classification without the need to employ complex and time-consuming topographic correction techniques. This type of research and resultant information would be critical for utilization of remotely sensed data to the fullest extent.
- 2009-09-20
著者
-
粟屋 善雄
岐阜大学流域圏科学研究センター
-
松本 光朗
(独)森林総合研究所
-
松本 光朗
森林総合研究所
-
酒井 徹
総合地球環境学研究所
-
高橋 與明
独立行政法人森林総合研究所
-
Takahashi Tomoaki
Department Of Forest Environment And Resources Graduate School Of Bioagricultural Sciences Nagoya Un
-
家原 敏郎
森林総合研
-
家原 敏郎
独立行政法人森林総合研究所
-
松本 光朗
独立行政法人森林総合研究所
-
松本 光朗
森林総合研
-
Takahashi Tomoaki
Forestry And Forest Products Research Institute
-
Takahashi Tomoaki
Department Of Forest Management Forestry And Forest Products Research Institute
-
松本 光朗
独立行政法人 森林総合研究所 温暖化対応推進拠点 温暖化対応推進室
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