平成7（1995）年度　共同研究Ａ実施報告書

課題番号	7−共研−104			専門分類		9
研究課題名	リモートセンシングデータに基づく半乾燥地帯の統計的分析法
フリガナ 代表者氏名	ホシ　タカシ 星　仰			ローマ字
所属機関	茨城大学
所属部局	工学部
職　　名	教授
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配分経費	研究費	0千円	旅　費		0千円		研究参加者数	5　人

研究目的と成果（経過）の概要

地球問題の一つである砂漠化は最近増大する傾向にあり、緑化対策がなされてきている。しかし半乾燥地帯での緑化対策は対象地域が不明確なためにあいまいである。本研究は、緑化対策を必要とする半乾燥地帯を抽出する。このためにはリモートセンシングデータを利活用しながら、自然条件との関係を統計的に分析する。


リモートセンシングによる気象データを用いて半乾燥地帯の地域区分を研究するために本研究では一般気象データを用いて半乾燥地帯の分類の基礎的研究を試みた。この研究の主要部分を2項に分けて述べる。
乾燥度の入力データとしては緯度、経度、夏・冬の気温、年平均湿度、年間降水量（mm）の6項目を定めた。分類項目としては極乾燥地から湿潤森林まで5種と定めた。分析地区は中国、アフリカ、アメリカとし分類手法にニューラルネットワークのバックプロパゲーション学習アルゴリズムを用いている。この分類結果として、KoppenやThouthwaiteに近い分類図を得ることができ、リモートセンシングデータの利用可能性を見い出した。
次に、クラスタリングによる分類を適用するとき、分析地区内のトレーニングデータが正規分布しないときの対策として、モード値抽出に遺伝的アルゴリズムの適用を試みた。このアルゴリズムは収束性がよく実用的であることが判明した。
〔研究会の場合　開催期間：1996年3月27〜29日　開催場所：IFCS−96会場〕

当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ等）

T.Hoshi:The Extraction of Cluster Centers based on Genetic Algorithm
using a Remote Sensing Data Model,IFCS-96,pp,243〜246,
No,2,1996.

研究会を開催した場合は、テーマ・日時・場所・参加者数を記入してください。

研究の実施計画とその内容をまとめると下記のようになる。１．統計処理に適たリモートセンシング画像のフォーマットの形式を究明し，フォーマット変換をするとともに，データ媒体をＭＴからＭ０ディスクに変換し，取扱いを容易にする。２．半乾燥地帯を同定する要因分析を試み，自然条件によって説明困難な地域の抽出を行い，いかなる要因が関係しているか分析する。３．要因間の関係を調査するために散布データの基本統計処理やグラフィックス表示ソフトを入手して，分析力を高める。４．統計分析に貴研究所の教官の協力と助言を必要とし，統計処理時に貴研究所の計算機を出張して使用させてもらう予定である。

研究参加者一覧
氏名	所属機関
大隅　昇	統計数理研究所
奥田　忠雅	茨城大学大学院
外岡　秀行	茨城大学
野口　宏	茨城大学