衛星画像によるブランタス川流域の地表面状態の解析-降雨・土砂流出予測に向けて-

Abstract

地球観測衛星MOS-1のMESSRセンサーによるリモートセンシング画像を用いて, ブランタス川流域の土地被覆分類を行った。教師なし分類手法と航空写真及び土地利用図と組み合わせて分類した結果と, 現地踏査に基づく最尤法による土地被覆分類結果を検討した。後者の方法により, 解像度50mではあるが比較的正確な土地被覆分類図が作成できた。

This paper describes results of classification of land cover in the Brantas River basin by using a remote sensing image of MOS-1/MESSR. A supervised classification technique (Baysian Maiximum Likelihood method) based on site visiting information has given better results than an unsupervised technique using information by aerial photographs and a land use map. Since the obtained land cover map has good classification accuracy, it would be effectively used for rainfall and sedimentation runoff analysis, though its spatial resolution (50 m) is not so fine.