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マルチソース衛星画像と地理空間参照データを処理して作成したアンタナナリボ（マダガスカルの首都）の土地被覆図
Land cover maps of Antananarivo (capital of Madagascar) produced by processing multisource satellite imagery and geospatial reference data.
PMID: 32671156 PMCID: PMC7341363. DOI: 10.1016/j.dib.2020.105952.
抄録
機械学習とオブジェクトベース画像解析(OBIA)を組み合わせた手法を用いて2017年の基準年度に作成されたアンタナナリボ市の参照空間データベースと4つの土地利用地図について述べる。これらの地図は、我々の研究室で開発されたモリンガ土地被覆処理チェーンを用いて衛星画像を処理することによって生成される。我々は、単一の超高空間分解能（VHSR）プレアデス画像、Sentinel-2とLandsat-8の時系列画像、デジタル地形モデル（DTM）、および前述の参照データベースを使用しています。Moringaのワークフローによると、プレアデス画像は、セグメンテーションアルゴリズムを使用してVHSRで適切なオブジェクト層を生成するために使用されます。その後、各オブジェクトは、時系列からの変数とDTMからの情報を使用して分類されます。教師付き分類アルゴリズムを訓練するために使用された参照データベースと、4つの階層的に入れ子になった命名レベルで作成された4つの土地被覆図について説明します。2から20までのいくつかのクラスについて、全体の精度は94%から74%の範囲です。このような土地被覆図はマダガスカルでは非常に珍しいので、土地管理者や研究者が利用できるように公開することにしました。
We describe a reference spatial database and four land use maps of Antananarivo city produced over 2017 reference year using a methodology combining machine learning and object based image analysis (OBIA). These maps are produced by processing satellite images using the Moringa land cover processing chain developed in our laboratory. We use a single very high spatial resolution (VHSR) Pleiades image, a time series of Sentinel-2 and Landsat-8 images, a Digital Terrain Model (DTM) and the aforementioned reference database. According to the Moringa workflow, the Pleiades image is used to generate a suitable object layer at VHSR using a segmentation algorithm. Each object is then classified using variables from the time series and information from the DTM. The reference database used to train the supervised classification algorithm is here described, as well as the 4 land cover maps produced at four different hierarchically nested nomenclature levels. For a number of classes going from 2 to 20, overall accuracies range from 94% to 74%. Such land cover products are very rare in Madagascar, so we have decided to make them openly accessible and usable by land managers and researchers.
© 2020 The Authors.