ニューラルネットワークと衛星画像Seitinel-2を用いたミャンマー・ウンバイクマングローブ保護区内の違法開墾後の放棄地におけるマングローブ林の自然再生評価

研究の概要

ミャンマー・チャオピュー県のウンバイクマングローブ保護区では違法なエビ養殖池や水田の開墾が行われましたが，行政指導により多くが放棄されました．植林によるマングローブ再生活動は世界中でしばしば行われてきましたが，コストがかかりますし，特定樹種に偏る傾向があり，自然状態とは異なる態様になりがちでした．
本研究ではこのように放棄された場が人為介入のない自然状態でどのように再生されうるかに焦点を当てたものです．
放棄域が一般に小規模であることと，特に途上国では廉価に実施可能であることの必要性から，比較的解像度が高く無償で使用できるSenitnel-2画像を採用し，ディープニューラルネットワークを用いたマングローブ林の自動抽出手法を開発しました．マングローブ林とそれ以外の植生とを細かく判別するため，無償で利用できるグローバルDEMとDSMから推定される樹高情報を加えることで，マングローブ域の抽出精度が向上し，十分実用になることを示しました．

現地調査の記事

掲載論文

Maung, W. S. and Sasaki, J.: Assessing the natural recovery of mangroves after human disturbance using neural network classification and Sentinel-2 imagery. Remote Sensing, 13(1), 52, 2021. DOI