土地利用および土地被覆マッピングにおける変化の検出は、測量工学の重要な側面であり、経時的な変化の監視と分析を可能にします。この記事では、変化検出に使用される手法とテクノロジ、および土地利用と土地被覆マッピングおよび測量工学の両方との関連性について説明します。
変化の検出を理解する
変化の検出には、土地利用や土地被覆の変化など、景観の変化や変化を特定して評価することが含まれます。このプロセスは、環境の動態、都市開発、森林破壊、農業の変化などについて洞察を得るために重要です。
技術とテクノロジー
土地利用および土地被覆マッピングにおける変化の検出には、いくつかの手法や技術が利用されています。リモート センシングは重要な役割を果たしており、衛星画像、航空写真、LiDAR を利用して、時間の経過に伴う景観の変化を捉えます。画像処理、機械学習アルゴリズム、地理情報システム (GIS) も、データの分析と解釈に不可欠です。
教師あり分類と教師なし分類
土地利用および土地被覆マッピングでは、教師あり分類手法と教師なし分類手法が一般的に使用されます。教師あり分類には、ラベル付きデータを使用したアルゴリズムのトレーニングが含まれますが、教師なし分類では、アルゴリズムがデータ内のパターンとグループを自律的に識別できます。
変更検出インデックス
変化の検出には、正規化植生差分指数 (NDVI)、正規化植生差分水指数 (NDWI)、強化植生指数 (EVI) などのさまざまな指数が使用されます。これらの指標は、植生、水域、および全体的な土地被覆の変化を特定するのに役立ちます。
オブジェクトベースの画像解析 (OBIA)
OBIA は、ピクセルではなくオブジェクトに基づいた画像のセグメンテーションと分類に焦点を当てた方法です。景観の空間的および文脈的属性を考慮することで、変化検出の精度が向上します。
測量工学との関連性
土地利用および土地被覆マッピングにおける変化検出の応用は、測量工学と直接関係しています。測量専門家は、変化検出の結果を利用して、土地の変化を監視し、都市開発プロジェクトを計画し、環境への影響を評価し、インフラストラクチャと資源管理に関連する意思決定プロセスをサポートします。
地理情報システムとの統合
地理情報システム (GIS) は測量エンジニアリングに不可欠なツールであり、変更検出プロセスと密接に統合されています。過去と現在の土地利用および土地被覆データを重ね合わせることで、測量士は変化を分析し、傾向を特定し、都市計画、天然資源管理、環境モニタリングのさまざまな用途に役立つ貴重な情報を生成できます。