地理情報学と地球統計学: 概要

ブラジルアマゾンのタパジョス国立森林地域の土地利用と土地被覆の決定木分類

ルシアン・ユミエ・サトウ、ヨシオ・エデミール・シマブクロ、タチアナ・モーラ・クプリチ

ブラジルアマゾンのタパジョス国立森林地域の土地利用と土地被覆の決定木分類

アマゾン熱帯雨林はおよそ 500 万 km2 の面積をカバーし、地球上の生物多様性の多くを保っています。その重要性にもかかわらず、この地域は森林破壊に絶えず悩まされており、世界中の科学界の研究対象であり、注目の的となっています。タパジョス国有林は熱帯林資源の保護のための重要な基準単位であり、多くの研究の対象になることがよくあります。しかし、タパジョス国有林の土地利用と土地被覆のマッピングで遠隔収集されたデータからのさまざまな情報を統合した研究はほとんどありません。このような状況で、本研究の主な目的は、森林の劣化と再生のクラスを含む、タパジョス国有林地域の土地利用と土地被覆のマッピングに決定木の手法を使用するかどうかを評価することでした。このため、我々は決定木と呼ばれるデータマイニング技術を使用し、決定木を作成するための入力データとして、衛星ランドサット5のセンサーTMの光学画像から取得したさまざまな情報を使用しました。この画像は2009年のものです。したがって、決定木で使用されたデータは、2009年のランドサット5TMセンサーの6つのバンド、線形スペクトル混合モデルによって取得された3つのフラクション画像（土壌、日陰、植生）、3つの植生指数、正規化差植生指数、正規化水指数、土壌調整植生指数でした。この作業を通じて、決定木の使用により、ランドサット5TM画像から取得した情報を統合できるという結論に達しました。さらに、タパジョス国有林の土地被覆と土地利用の分類は、カッパ指数0.79で満足のいく結果を示しました。決定木によって、ピクセルの約 81.2% が正しく分類され、ピクセルの約 18.8% が誤って分類されました。最も大きな分類エラーは、牧草地、再生、森林、劣化森林のクラス間で発生しました。分類で最も良い結果を示したクラスは、水、雲、雲影のクラスでした。