Departmental Bulletin Paper 〈Originals〉Land use classification using satellite imagery in mountain area -case study in Mae Chaem district, Chiang Mai province-

萩原, 一樹  ,  松野, 裕  ,  八丁, 信正

[Synopsis]This study aims to analyze land use changes in mountain areas in Mae Chaem District, Chiang Mai Province, Thailand, by using satellite imagery, and to identify factors associated with these changes. To classify the land uses, Normalized Difference Vegetation Index(NDVI) was used. Two villages were selected for calibrating the values of NDVL for specific land uses, including forest, maize, paddy field rice, and others. In NDVI analysis, the classification efficiency reached approximately 15% accuracy for forest, maize, and rice, however, it was difficult to distinguish between maize and paddy field with good accuracy. These two villages responded differently to the declining price of maize during the study period. One village continue to expand the maize area, while the other switched to other high value crops such as fruit or vegetables. Applying the NDVI values obtained by calibrating in two villages, the analysis of land use changes at Mae Chaem district was carried out. The result suggested the decline of forest cover and the expansion of maize area, which agreed with the general pattern of land use changes at the district level. The use of satellite imagery for analyzing land use can be a good tool to identify land use changes over a large area. However, supplementary index including slope or seasonal changes is required to improve classification accuracy. [要約]本研究では、チェンマイ県メーチェム郡において衛星画像を用い山岳部における土地利用の変化とその要因を明らかにすることを目的とし、植生指標を用いた土地利用区分図の作成を試みた。メーチェム郡の二つの村を選択し、既存の土地利用区分を用いて、森林、トウモロコシ、水田、その他の土地利用区分における植生指数のカリブレーションを行った。植生指数を用いた分類では、森林地域とトウモロコシの分類精度は両村ともに実測値と比べ約 15%以内の差に抑えることができた。しかし、トウモロコシと水田の区別は植生指数値の類似性から十分な精度を得ることは困難であった。これら二つの村は、分析期間中におけるトウモロコシ価格の低下に対して異なる対応を行った。一つの村では、トウモロコシ栽培面積の拡大が続き、もう一つの村では果物や野菜等の換金作物への切り替えが進んだ。 村レベルでカリブレーションを行った植生指数を用いて、チェンマイ県メーチェム郡の土地利用分類を行った。その結果、対象期間中に森林地域の減少、トウモロコシの面積拡大が見られ、広域レベルの土地利用の変化の動向を明らかにすることができた。大きな地域を対象とした土地利用変化を見る場合、衛星画像を土地利用区分に活用することが有効な方法であることが明らかになった。今後、土地の傾斜や季節毎の植生変化等の要素も加味した分類を行い、分類精度を向上させる必要がある。

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