土地利用と土地被覆図は測量工学の重要な要素であり、都市計画、環境管理、天然資源の監視に貴重な情報を提供します。土地利用と土地被覆の分布を正確に描写するために、リモート センシング、GIS、その他の革新的な方法を含むさまざまな抽出技術が使用されます。
リモートセンシング
リモート センシングは、衛星または航空プラットフォームから収集されたデータを利用した、土地利用と土地被覆マッピングのための強力なツールです。リモート センシングの主な方法の 1 つは画像分類です。画像分類では、スペクトル シグネチャ、空間パターン、およびテクスチャに基づいて土地被覆タイプが識別されます。リモート センシングでは、マルチスペクトル、ハイパースペクトル、LiDAR などのさまざまなセンサーも利用して、地球の表面とその特徴に関する情報を収集します。これらのセンサーを使用すると、土地被覆と土地利用をマッピングするための詳細な情報を高い空間解像度で抽出できます。
GIS (地理情報システム)
GIS は土地利用と土地被覆地図作成に不可欠なテクノロジーであり、空間データの統合、分析、視覚化を可能にします。GIS は、植生、水域、市街地などのさまざまな主題レイヤーをオーバーレイすることにより、土地被覆と土地利用情報の抽出を容易にします。GIS は、空間分析ツールを利用することで、衛星画像やその他の地理空間データ ソースから特徴やパターンを抽出するのに役立ちます。さらに、GIS を使用すると、面積、密度、経時的変化などの属性を備えたさまざまな土地被覆タイプの分布を表す正確な地図を作成できます。
オブジェクトベースの画像解析 (OBIA)
オブジェクトベースの画像解析は、隣接するピクセルを意味のあるオブジェクトまたはセグメントにグループ化することに焦点を当てた高度な技術です。この方法では、スペクトル特性と空間特性の両方を利用して、リモート センシング画像から土地被覆と土地利用情報を抽出します。OBIA を使用すると、スペクトル特性と空間関係に基づいて均質な領域を描写でき、風景をより詳細かつ正確に表現できます。OBIA は、物体を分析の基本単位として考慮することで、分類結果を改善し、特に複雑で異質な景観において、スペクトルの混乱の影響を軽減します。
機械学習と人工知能
機械学習と人工知能は、自動化された特徴抽出と分類を可能にし、土地利用と土地被覆マッピングに革命をもたらしました。これらの手法では、アルゴリズムを利用してデータ内のパターンと関係を学習し、トレーニング サンプルに基づいて土地被覆タイプの識別と分類を可能にします。サポート ベクター マシン、ランダム フォレスト、深層学習ネットワークなどの機械学習手法を使用すると、複雑な空間パターンを効率的に抽出でき、土地被覆マッピングの精度と効率が向上します。さらに、人工知能アルゴリズムは環境条件の変化に適応し、時間の経過に伴う土地利用の変化の一時的な監視を強化します。
無人航空機 (UAV) と写真測量
無人航空機 (UAV) と写真測量は、高解像度の土地利用と土地被覆マッピングのための革新的なソリューションを提供します。センサーとカメラを搭載した UAV は、地表の詳細な画像をキャプチャし、地形、植生、インフラストラクチャーのマッピングに不可欠なデータを提供します。写真測量技術により、UAV 画像から 3 次元情報を抽出でき、デジタル表面モデルやオルソフォトの生成が容易になります。これらのデータはさらに処理して土地被覆と土地利用の情報を導き出すことができ、さまざまな用途向けの正確で最新の地図の作成に貢献します。
マルチソースデータの統合
マルチソース データの統合は、土地利用と土地被覆マッピングの精度と信頼性を向上させるために非常に重要です。光学センサー、レーダーセンサー、赤外線センサーなど、さまざまなソースからのデータを組み合わせることで、景観の包括的な理解を実現できます。統合技術には、異なる空間的および時間的スケールでのデータの融合が含まれ、より詳細かつ包括的な土地被覆および土地利用情報の導出が可能になります。マルチソース データを統合すると、さまざまなデータ タイプ間の相乗効果を活用して、より完全で正確な地表マップを作成できます。
結論
結論として、抽出技術は土地利用および土地被覆地図作成のプロセスにおいて重要な役割を果たし、測量工学および関連分野に貴重な洞察を提供します。リモート センシング、GIS、オブジェクトベースの画像分析、機械学習、UAV、写真測量、マルチソース データ統合を組み合わせることで、土地被覆と土地利用の分布とダイナミクスを正確に描写するための多様なツールキットが提供されます。これらの技術は、効果的な計画と管理に貢献するだけでなく、環境変化の監視と天然資源の持続可能な利用を可能にします。