| 講演名 | 2018-08-27 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(阪大), 町村 尚(阪大), 松井 孝典(阪大), |
|---|---|
| PDFダウンロードページ |  PDFダウンロードページへ |
| 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． |
| 抄録(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 |
| キーワード(英) | Landsat-8/OLI / ALOS-2/PALSAR-2 / support vector machine / mapping / Ishikawa Prefecture |
| 資料番号 | AI2018-24 |
| 発行日 | 2018-08-20 (AI) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | AI |
|---|---|
| 開催期間 | 2018/8/27(から1日開催) |
| 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） | |
| 委員長氏名（和） | 峯 恒憲(九大) |
| 委員長氏名（英） | Tsunenori Mine(Kyushu Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 片上 大輔(東京工芸大) / 福田 直樹(静岡大) |
| 副委員長氏名（英） | Daisuke Katagami(Tokyo Polytechnic Univ.) / Naoki Fukuta(Shizuoka Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 服部 宏充(立命館大) / 清 雄一(電通大) |
| 幹事氏名（英） | Hiromitsu Hattori(Ritsumeikan Univ.) / Yuichi Sei(Univ. of Electro-Comm.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 櫻井 祐子(産総研) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yuko Sakurai(AIST) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Artificial Intelligence and Knowledge-Based Processing |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| 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（和） | |
| 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 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 山口 陽平 / Yohei Yamaguchi |
| 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） | 町村 尚 / Takashi Machimura |
| 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） | 松井 孝典 / Takanori Matsui |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 大阪大学(略称：阪大) Osaka University(略称：Osaka Univ.) |
| 発表年月日 | 2018-08-27 |
| 資料番号 | AI2018-24 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | AI-197 |
| ページ範囲 | pp.61-66(AI), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-08-20 (AI) |