生態・環境情報工学 第 1 ２講 生態・環境のセンシング ３ 生態情報のＧＩＳ解析 東京農工大学 酒井憲司.

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1 生態・環境情報工学 第 1 ２講 生態・環境のセンシング ３ 生態情報のＧＩＳ解析 東京農工大学 酒井憲司

2 ①衛星画像の読み込み（ランドサット） ラスターデータ ベクターデータ 主題データ ②重ね合わせ・比較 ⑤分類の検証 ③教師なし分類 ④教師付分類 ランドサットデータとＧＩＳによ る植生分類

3 リーモーとセンシング用ＧＩＳソフト MultiSpec http://www.affrc.go.jp/satellite/MultiSpec/index.html

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6 ①衛星画像の読み込み（ランドサット） ラスターデータ ベクターデータ 主題データ ②重ね合わせ・比較 ⑤分類の検証 ③教師なし分類 ④教師付分類 ランドサットデータとＧＩＳによ る植生分類

7 衛星画像の読み込み（ランドサット）

8 チャンネル分解

9 衛星画像の読み込み（ランドサット）

10 赤外カラー画像

11 ①衛星画像の読み込み（ランドサット） ラスターデータ ベクターデータ 主題データ ②重ね合わせ・比較 ⑤分類の検証 ③教師なし分類 ④教師付分類 ランドサットデータとＧＩＳによ る植生分類

12 ベクターファイルの読み込み

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15 ①衛星画像の読み込み（ランドサット） ラスターデータ ベクターデータ 主題データ ②重ね合わせ・比較 ⑤分類の検証 ③教師なし分類 ④教師付分類 ランドサットデータとＧＩＳによ る植生分類

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17 主題図（作付けマップ）の読みこみ （ファイル形式： *gis ）

18 主題図との比較

19 教師なし分類 クラスター分類

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22 分類結果の検証

23 ①衛星画像の読み込み（ランドサット） ラスターデータ ベクターデータ 主題データ ②重ね合わせ・比較 ⑤分類の検証 ③教師なし分類 ④教師付分類 ランドサットデータとＧＩＳによ る植生分類

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27 トレーニング のみ

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35 大豆（ Soybean ）と、同様にして、 コーン (Corn), アルファルファ（ alfalfa) トレーニング（教師）フィールドを設定する。

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38 ①衛星画像の読み込み（ランドサット） ラスターデータ ベクターデータ 主題データ ②重ね合わせ・比較 ⑤分類の検証 ③教師なし分類 ④教師付分類 ランドサットデータとＧＩＳによ る植生分類

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46 A) B) C) D) non-weed non-vegetation roof soil vegetation citrus tree weed Legend A)original RGB image; B)image with weed and non-weed classification; C)image with weed, vegetation and non-vegetation classification; D)image with weed, citrus, tree, soil and roof classification. Classification results with different number of predefined classes or levels of class groups. 99.07% 応用例 1 ：植生分類