15:15 〜 15:30
★ [HGM22-01] オブジェクトベース領域分割を用いた瀬戸内海を含む西南日本の地形分類について
キーワード：基盤地図情報, 海底地形, オブジェクトベース領域分割, DEM, 地形分類, 瀬戸内海
標高データ（DEM）を用いた斜面の地形分類は,従来ピクセルベースで行われてきた.研究代表者は過去に,DEMから計算した傾斜・凸部の分布密度・尾根谷密度の３つの地形量を用いて,平野・段丘・丘陵・山地や火山地を分類した小縮尺の地形分類図を,ピクセルベースで自動的に作成する手法を開発した（岩橋,1994；Iwahashi and Pike, 2007）.しかし,ピクセルベースの分析では,DEMの高解像度化に伴うノイズの増大や,スケール依存性の解消へのアプローチが難しかった.また,データ容量の点でも,他の主題図とのオーバーレイや属性の結合についても,対応が難しかった.
近年,オルソフォトや衛星画像等のカラー画像を用いて,オブジェクトベースの領域分割によって土地被覆分類を行う手法が普及している.本発表では,汎用の領域分割ソフトを用いて,地形量の組み合わせ画像から斜面を分割し,ポリゴンデータとして地形分類図を作成する試みについて紹介する.さらに,西南日本の国土地理院・海上保安庁のデータを接合して150mメッシュのデータを作成し,瀬戸内海を含む地域について分類した結果を紹介する.分類結果は,地すべり分布や地質等,他の主題情報と統計的に比較した.
なお本研究は、京都大学防災研究所共同研究「海陸一体の地形分類に基づく大規模地すべり地形の抽出 ～南海トラフを含む西南日本外帯を対象として～」（平成26年度；研究代表者：岩橋純子）の成果の一部である.海底地形については,海上保安庁海洋情報部から,津波シミュレーション用海底地形メッシュデータ（西日本）のご提供を受けて研究を行った.
引用文献
岩橋純子(1994)：数値地形モデルを用いた地形分類手法の開発.京都大学防災研究所年報,37(B-1),141-156.
Iwahashi, J. and Pike, R. J. (2007)：Automated classifications of topography from DEMs by an unsupervised nested-means algorithm and a three-part geometric signature.Geomorphology,86,409-440.
近年,オルソフォトや衛星画像等のカラー画像を用いて,オブジェクトベースの領域分割によって土地被覆分類を行う手法が普及している.本発表では,汎用の領域分割ソフトを用いて,地形量の組み合わせ画像から斜面を分割し,ポリゴンデータとして地形分類図を作成する試みについて紹介する.さらに,西南日本の国土地理院・海上保安庁のデータを接合して150mメッシュのデータを作成し,瀬戸内海を含む地域について分類した結果を紹介する.分類結果は,地すべり分布や地質等,他の主題情報と統計的に比較した.
なお本研究は、京都大学防災研究所共同研究「海陸一体の地形分類に基づく大規模地すべり地形の抽出 ～南海トラフを含む西南日本外帯を対象として～」（平成26年度；研究代表者：岩橋純子）の成果の一部である.海底地形については,海上保安庁海洋情報部から,津波シミュレーション用海底地形メッシュデータ（西日本）のご提供を受けて研究を行った.
引用文献
岩橋純子(1994)：数値地形モデルを用いた地形分類手法の開発.京都大学防災研究所年報,37(B-1),141-156.
Iwahashi, J. and Pike, R. J. (2007)：Automated classifications of topography from DEMs by an unsupervised nested-means algorithm and a three-part geometric signature.Geomorphology,86,409-440.