ハイパースペクトラル画像を用いた樹種分類に関する検討
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概要
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樹冠による降雨の遮断効果は，樹冠の疎密度，葉の形状，樹種等に影響されると考えられ，流域内の植生マップは，降雨流出過程を考える上で重要な情報の一つである．リモートセンシングデータを用いた樹種分類は植生マップの作成に有効と考えられている．しかし，リモートセンシングデータの撮影時期，撮影角度，地形による反射特性の違い等による誤差や， Landsat等の１観測バンドの波長域が大きい従来の衛星リモートセンサでは，樹種ごとの分光反射特性の違いを判別することが困難等の理由により，詳細な植生マップの作成は極めて難しい．本研究では，急峻な山岳地形において，ハイパースペクトラル画像を用いた樹種分類に関する検討を行う．Minnart法による放射量補正と主成分分析によるノイズ除去を行った結果，特に第5主成分に観測角度の影響が生じている事が分かった．第5主成分等のノイズと思われるレイヤーを除いて分類を行った結果，分類精度が向上した．
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