抄録

H-025
教師付き分類を用いたリモートセンシング画像の土地利用分類

　森林の減少や劣化が与える影響は世界全体の温室効果ガス排出量の約2割を占めると言われており，途上国における森林減少と森林劣化からの排出削減並びに森林保全(REDD+)が注目されている。特に熱帯域に分布する広大な炭素量を持つ森林の伐採や農地等への転換がこれらに与える影響は大きく定期的な監視が重要な課題である。
　そこで我々は土地被覆の定期的な監視に有効である陸域観測衛星だいちの観測データから森林や農地等の領域の把握が可能である土地利用分類マップの作成に取り組んでいる。本稿ではマップの作成にサポートベクターマシンや部分空間法等，複数の手法を使用しそれぞれの比較結果について報告する。