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LANDSATデータを用いた
佐鳴湖流域の土地被覆分類と
温度分布の分析
静岡大学大学院 理工学研究科
システム工学専攻 修士2年
前田研究室
50530149 榎坂 純一
発表内容
•
•
•
•
•
•
•
研究の背景、目的
研究方法
LANDSATのバンド
使用データについて
佐鳴湖流域の土地被覆分類について
佐鳴湖流域の温度分布解析について
今後の課題
研究の背景・目的
佐鳴湖
汚濁の懸念
温度環境への影響
土地利用に起因する
汚濁原因
流域の温度を安定化さ
せる効果があるのでは
ないか
汚濁負荷量の把握
佐鳴湖流域の土地被覆
の把握が必要
温度分布の解明
周囲の温度環境に与
える影響の解析
ランドサットを用いて、流域を巨視的に
把握することが必要
研究方法
土地被覆分類
温度分布の解析
1972年からのデータ
学習用、検証用
データの取得
決定木を用い、
データを分類
佐鳴湖流域の
土地被覆変遷
の把握
ETM+、TM、MSSの3つのセンサ
が撮影したデータを利用
過
去
の
デ
ー
タ
モデルの作成
佐鳴湖流域の
温度分布変遷
の把握
使用データについて
撮影日
2003年 8月 4日
2003年 2月25日
温度分布の解析に使用
2000年10月14日
センサ名
ETM+
ETM+
ETM+
1997年 3月 4日
1993年 2月 5日
1993年11月 4日
TM
TM
TM
1991年 3月 4日
1986年10月16日
1986年 3月 6日
TM
TM
MSS
土地被覆分類に使用
1982年10月13日
1978年 3月26日
1975年 3月15日
1972年10月23日
MSS
MSS
MSS
MSS
佐鳴湖流域の土地被覆分類
土地被覆分類
• 分類項目
– 水域、市街地、森林、水田、
茶畑､畑、砂浜、荒地
• 分類法
– 決定木 CRT
分類方法 決定木CRT
• 分類法には決定木を用いた
– 分類ルールがわかりやすく表される
– 各土地被覆の特徴が把握できるのでは
• CRT
– データの分岐をyes、noを用い、2進分岐
– GINIインデックスを用い、最適な分岐点を計算
• 木の作成手順
– 学習用データを使用し、木を作成
– 検証用データを使用し、分類精度が最大となる木
を最良の木として決定する
決定木の例
土地被覆分類 分類精度
2003年2月25日 精度評価結果(サンプル：各土地被覆につき200個)
観測
水域
市街
地
森林
水田
茶畑
畑
砂浜
荒地
全体
の%
予測値
水域 市街地 森林 水田 茶畑 畑
砂浜 荒地
200
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
12.5
194
0
0
0
2
3
水域、市街地、森林、砂浜は各年代と
0
200
0
0
0
0
も比較的精度良く分類できた
4
1 150
19
22
0
水田、茶畑、畑、荒地にはそれぞれ誤
0
34
6 158
2
0
分類が発生し、年代によっては分類精
12
0
37
1 145
0
度が60％をわるものも発生した
100
1
97.0
100
75.0
79.0
72.5
97.5
60.0
85.1
0
0
0
26
0
0
0
41
195
0
0
4
0
5
0
120
14.2 14.6
13.6
11.1
13.2
12.3
8.1
5
13
正答率
土地被覆分類図
1972年10月13日
：水域、
：市街地、
：茶畑、
：畑、
2003年2月25日
：森林、 ：水田
：砂浜、
図中黒線は、流域境界線を示す
：荒地
土地被覆分類図
2003年2月25日
1972年10月13日
：水域、
：市街地、
：森林、
：水田、
：茶畑、
：畑、
：砂浜、
佐鳴湖北西部(大平台周辺)
1972年には、森林などの植生帯が広がっていたが、
2003年には市街地に変化している。
：荒地
土地被覆分類図
1972年10月13日
：水域、
：市街地、
：森林、
2003年2月25日
：水田、
：茶畑、
：畑、
：砂浜、
佐鳴湖東岸(佐鳴台付近)
1972年には水田や畑といった土地被覆が、
2003年には市街地に変化している。
：荒地
水域
市街地
森林
その他の農地
年
砂浜
20
03
.8.
4
20
03
.2.
25
20
00
.10
.14
19
97
.3.
4
19
93
.11
.4
19
93
.2.
5
19
91
.3.
4
19
86
.10
.16
19
86
.3.
6
19
75
.3.
15
19
78
.3.
26
19
82
.10
.13
19
72
.10
.23
流域内において各土地被覆が占める割合の移
動平均(％)
佐鳴湖流域の土地被覆の推移
流域内の各土地被覆の経年変化の移動平均
80
70
60
50
40
30
20
10
0
考察
• 佐鳴湖流域の土地被覆の変遷をある程度把
握することが出来た
– 水田、茶畑、畑、荒地ではそれぞれ施肥量が異
なる
– 水田、茶畑、畑、荒地の分類精度を向上させる必
要がある
佐鳴湖流域の温度分布の解析
佐鳴湖流域の温度分布の推定
・使用データ
2003年8月4日（ETM+）
2003年2月25日（ETM+）
2000年10月14日（ETM+）
・佐鳴湖の東西方向、南北にそれぞれピクセルをサ
ンプリング(1020mまで)
サンプル数
2003年8月4日（東西3085、南北2193）
2003年2月25日（東西4488、南北3198）
2000年10月14日（東西4012、南北3060）
佐鳴湖流域の温度分布の推定
ピクセルのサンプリング方法
土地被覆分類で、湖に分類された
最東端のピクセル
水
域
距離(m)
サンプリングするピクセル
佐鳴湖流域の温度分布の推定
佐鳴湖が周囲の温度環境へどのような影響
を与えているか
モデルによる推定
距離X1がY（バンド6
のDN値）に影響
バンド6のDN値は、
地表面の温度と相関
があることが知られ
ている。
佐鳴湖周辺では、佐鳴湖以外
の場所と比べ、距離X1という
変数が追加される
佐鳴湖の水が周囲の温度環境に
影響を与えていると判断できる
温度分布の解析
モデルを立て、解析を行った
モデル1
1
Y  b0
 b1 DN 1  b 2 DN
X1
モデル2 1
Y  b0
X
2
1
2
 b1 DN 1  b 2 DN
 b 3 DN
2
3
 b 3 DN
 b 4 DN
3
4
 b 4 DN
 b 5 DN
4
5
 b 7 DN
 b 5 DN
5
7
 b8
 b 7 DN
7
 b8
YはピクセルのDN値、X１は湖岸からの距離(m)、DNiはピクセルの
バンドiのDN値である。b0～b7は定数である
解析方法
・湖岸からの距離を徐々に変化させ、決定係数が最大となる
モデルを最良のモデルとした
・ステップワイズ法を用いて、変数を増減した
解析結果
2003年８月4日データの東西方向でのモデル1の解析結果を示す。
モデル 湖岸距離720mの時、決定係数が最大の0.71となった
Y   141 . 63
1
X1
 0 . 05 DN
1
 0 . 03 DN
3
 0 . 06 DN
4
 0 . 02 DN
5
 0 . 03 DN
7
 131 . 91
表5 2003年8月4日東西方向の標準化回帰係数、t値、F値、p値
t値
p値
F値
p値
標準化偏
回帰係数
180.45 0.000
898.34 0.000
(定数)
0.20
6.10 0.000
バンド１
１／X1
バンド４
バンド７
バンド３
バンド５
－0.32 －23.25 0.000
－0.29 －14.52 0.000
0.22
6.01 0.000
しかし、、、
0.16
－0.09
4.04 0.000
－2.98 0.003
解析結果
2003年2月25日データの東西方向の解析結果
モデル 湖岸距離60mの時、決定係数が最大の0.66となった
1
Y  56 . 99
X1
 0 . 37 DN
2
 0 . 24 DN
3
 0 . 20 DN
5
 0 . 12 DN
7
 93 . 95
表5 2003年2月25日東西方向の標準化回帰係数、t値、F値、p値
p値
F値
p値
標準化偏回 t値
帰係数
0.000 114.08 0.000
(定数)
65.89
バンド5
1.55
9.46 0.000
１／X1
0.23
4.80 0.000
－0.89
－6.47 0.000
バンド3
バンド2
バンド7
0.92
7.44 0.000
多重共線性の疑い
－0.66
－3.13 0.002
多重共線性
独立変数間の相関が高い場合に発生
→相関係数、標準化偏回帰係数が異符号で有意となってしまう
2003年8月4日では、距離1／X1の係数が負であったがそれ以外で
は正となった。
多重共線性が発生している可能性がある場合VIF (VarianceInflation Factor)という値が10以上となる
ｊ番目の説明変数を他の説明変数で回帰した時の決定係数をＲ2ｊ
とするとＶＩＦは
ＶＩＦｊ＝1/（1－Ｒ2）
で表される
2003年8月4日、2003年2月25日の多重共
線性診断の結果を示す
多重共線性
東西
2003年8月4日も2003年2月25日も多重共線性
2003年8月4日
2003年2月25日
が発生している可能性がある。2003年2月25日
VIF
南北 VIF
では、変数のほとんどがVIF＞10である。
東西
VIF
南北 VIF
B1
8.21 B1
9.63
B5
1/X1
1.40 1/X1
1.28
1／X1
2.09 1／X1
B4
2.95 B4
3.00
B4
6.80 B3
16.06
B7
34.48 B2
12.90
B2
12.76 B7
37.37
B3
15.25
B7
B3
B5
9.73 B3
11.56 B5
7.36
12.31
28.64 B5
3.17
22.63
1.88
考察
• 2003年8月4日では、佐鳴湖が周囲の温度環
境へ影響を与えているという結果が得られた
が、2003年2月25日ではまったく逆の結果と
なった
– 多重共線性の検討
• 別のモデルの検討
– 佐鳴湖を長方形の塊とみなしたモデルなど
今後の課題
• 佐鳴湖流域の土地被覆分類
– 流域の土地被覆の経年変化をある程度とらえることが出
来た
– 水田、茶畑、畑、荒地の分類精度の向上
– 多季節のデータの解析
• 佐鳴湖流域の温度分布の解析
– 2003年8月4日データから佐鳴湖が周囲の温度環境に影
響を与えているかも知れない
– 多重共線性の検討
– TMデータの解析方法の検討
– モデルの検討
– 多季節のデータの解析
参考文献
[1]平成14年度地球観測衛星データ利用セミ
ナー
ご清聴ありがとうございました