植生フェノロジーの変化に着目した多時期衛星データによる林相区分の精度向上と森林の下層植生状態の推定

Improvement of accuracy of forest type classification and estimation of states of forest floor using multi-temporal satellite data based on phenological variation

小出 馨

Koide, Kaoru

高レベル放射性廃棄物の地層処分においては、その安全性を評価するうえで、地下水流動を把握することが極めて重要な項目であるとされている。我が国においても、日本原子力研究開発機構東濃地科学センターにおいて、地下水流動を把握するための研究開発を実施しており、地下水調査機器・調査手法の開発,水文データの観測,地下水流動のモデル化技術の開発を実施している。筆者は、地下水流動解析における涵養量の設定に必要な水収支に関する地表の水文特性及び地下水の流出域並びに水理地質構造をリモートセンシングデータや地形図(DEM)などを利用して推定する手法の開発を行っており、本論では、林相区分の精度向上の一環として、林相区分における多時期衛星データの最適な観測時期の選定について検討を行った。その結果、研究対象領域においては、(1)常緑針葉樹林と落葉広葉樹林との区分には、観測時期が夏(6月)と広葉樹が紅葉する時期の11月とのNDVIの季節変化量が有効である,(2)観測時期が夏(6月)と広葉樹が落葉する冬(12月)とのNDVIの季節変化量は、常緑の林床植物の影響により、針葉樹林と広葉樹林との値の範囲が重なり、区分が困難となる,(3)森林と草地(芝地)との区分には、観測時期が夏(6月)と冬(12月)の衛星データによるNDVIの季節変化量が有効であることを明らかにした。

This study is aimed at improving the accuracy of forest type classification by using remote sensing data as part of evaluating hydrological characteristics of the ground surface and subsurface for modelling regional groundwater flow. The study area is 5 km 5 km located at the Tono region, Gifu, central Japan. The forest in the study area is composed of three forest types; evergreen coniferous forest, deciduous broad-leaved forest and mixed forest consist of them. The author has attempted a forest type classification based on seasonal variation of NDVI calculated using multi-temporal SPOT data observed in summer, autumn and winter. The results of analysis realize that the distributions of residual NDVI between summer and autumn of coniferous forest and broad-leaved forest have good selectivity, the degree in separation of residual NDVI distributions between summer and winter is less than that between summer and autumn by influence of the forest floor evergreen plants, and the residual NDVI distribution between summer and winter is useful for classification between forest and grass field.