講演抄録/キーワード |
講演名 |
2018-08-27 16:15
衛星データと機械学習を用いた耕作放棄地分布推定と圃場・地理的要因による耕作放棄確率モデル ○山口陽平・町村 尚・松井孝典(阪大) AI2018-24 |
抄録 |
(和) |
わが国で急速に進行する耕作放棄によって,社会,経済,環境への多様な影響が懸念される.本研究では,石川県を対象地域として衛星データと機械学習を用いて耕作放棄地分布を推定し,またそれに基づいて農地の圃場・地理的要因による耕作放棄確率モデルを構築した.衛星データとして多時期のLandsat-8/OLIとALOS-2/PALSAR-2を併用し,サポート・ベクター・マシン(SVM)を用いた識別器を作成した.識別器による耕作放棄地の総合精度は,92%となった.ロジスティック回帰によって耕作放棄確率モデルを作成したところ,田,畑とも区画形状,用水,傾斜,土壌および標高が,耕作放棄の圃場・地理的な主要因であった.耕作放棄確率モデルを応用して,将来の耕作放棄地分布推定を行い,耕作放棄に関わる地域の意思決定への寄与の可能性を示した. |
(英) |
Farmland abandonment is quickly increasing in Japan, and it becomes concern on social, economic and environmental issues. In this study, abandoned farmland distribution in Ishikawa Prefecture, Japan was estimated by using satellite data and machine learning, and then a farmland abandonment probability model was constructed responding field and geographic factors. Multitemporal Landsat-8/OLI and ALOS-2/PALSAR-2 images together with the support vector machine (SVM) were used for the identification of abandoned farmland. The overall accuracy of the classifier was 92%. A logistic regression analysis showed field shape, irrigation, field slope, soil type and elevation are major factors promoting abandonment both in paddy and upland fields. The potential contribution of the model to regional policy making regarding farmland abandonment was demonstrated by a future prediction of farmland abandonment. |
キーワード |
(和) |
Landsat-8/OLI / ALOS-2/PALSAR-2 / サポート・ベクター・マシーン / マッピング / 石川県 / / / |
(英) |
Landsat-8/OLI / ALOS-2/PALSAR-2 / support vector machine / mapping / Ishikawa Prefecture / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 118, no. 197, AI2018-24, pp. 61-66, 2018年8月. |
資料番号 |
AI2018-24 |
発行日 |
2018-08-20 (AI) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
PDFダウンロード |
AI2018-24 |
研究会情報 |
研究会 |
AI |
開催期間 |
2018-08-27 - 2018-08-27 |
開催地(和) |
大阪大学吹田キャンパス |
開催地(英) |
|
テーマ(和) |
「地球環境観測と人工知能」および一般 |
テーマ(英) |
|
講演論文情報の詳細 |
申込み研究会 |
AI |
会議コード |
2018-08-AI |
本文の言語 |
日本語 |
タイトル(和) |
衛星データと機械学習を用いた耕作放棄地分布推定と圃場・地理的要因による耕作放棄確率モデル |
サブタイトル(和) |
|
タイトル(英) |
Abandoned Farmland Mapping Using Satellite Data and Machine Learning, and Abandonment Probability Modeling by Field and Geographical Factors |
サブタイトル(英) |
|
キーワード(1)(和/英) |
Landsat-8/OLI / Landsat-8/OLI |
キーワード(2)(和/英) |
ALOS-2/PALSAR-2 / ALOS-2/PALSAR-2 |
キーワード(3)(和/英) |
サポート・ベクター・マシーン / support vector machine |
キーワード(4)(和/英) |
マッピング / mapping |
キーワード(5)(和/英) |
石川県 / Ishikawa Prefecture |
キーワード(6)(和/英) |
/ |
キーワード(7)(和/英) |
/ |
キーワード(8)(和/英) |
/ |
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) |
山口 陽平 / Yohei Yamaguchi / ヤマグチ ヨウヘイ |
第1著者 所属(和/英) |
大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.) |
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
町村 尚 / Takashi Machimura / マチムラ タカシ |
第2著者 所属(和/英) |
大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.) |
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
松井 孝典 / Takanori Matsui / マツイ タカシ |
第3著者 所属(和/英) |
大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.) |
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第4著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第5著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第6著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第7著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第8著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第9著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第10著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第11著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第12著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第12著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第13著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第13著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第14著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第14著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第15著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第15著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第16著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第16著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第17著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第17著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第18著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第18著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第19著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第19著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第20著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第20著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
講演者 |
第1著者 |
発表日時 |
2018-08-27 16:15:00 |
発表時間 |
25分 |
申込先研究会 |
AI |
資料番号 |
AI2018-24 |
巻番号(vol) |
vol.118 |
号番号(no) |
no.197 |
ページ範囲 |
pp.61-66 |
ページ数 |
6 |
発行日 |
2018-08-20 (AI) |