[H-TT23] 環境リモートセンシング

[HTT23-P10] MODISデータを用いて南アメリカ大陸の森林被覆地図の作成

*ZILAITIGU ALIFU¹ (1.千葉大学　環境リモートセンシング研究センター)

キーワード：MODIS、南アメリカ大陸、森林被覆地図

地球の約40億haを覆っている森林は、地球上の生物に生息の場や資源を提供するだけでなく、CO2の吸収や蒸発散作用などを通して地球環境保全に大きな 役割を果たしている。近年、人為的なCO2の排出、森林伐採などによる森林の減少・劣化が起こっている。またそれによって引き起こされる生物多様性の損失 は深刻と言える。こうした問題を解決するために、地球規模での森林変化を可視的に捉える必要があり、その手段の一つとしてリモートセンシングを用いて森林 マップを作成する。
本研究では南アメリカ大陸を対象地域とした。14の国々からなり、地表面積は約17億ha、2008年における人口は3億 8500万人であるとされている。森林に関しては、世界最大の熱帯雨林であるアマゾンを有しており、大陸全体においても、全世界の森林の約21％を有して いる。また2005年時点での大陸における森林の割合は約50%-47%であるという報告がある。
本研究の主な目的は森林と非森林の分類であり、特に森林に関しては常緑・落葉、広葉樹・針葉樹の分類も行い、疎林というクラスも入れた。分類に使用した データは、MODIS 500m (2013) 時系列データとPALSAR グローバルモザイクデータで、トレーニングデータ作成には、Google earth、２００８年のグローバルマップ作成に用いたデータを用いた。分類方法としては、まずトレーニングデータを取得し、次にディシジョンツリーを用 いた教師付き分類によって分類を行った。森林マップを作成した後は、各クラスについてランダムサンプリングを行い、精度評価を行う。