分類

リモートセンシングの応用として最も広く使われている利用方法が分類でしょう。宇宙から撮影した画像から、地表面に何があるのか、を判読することは環境研究、地球診断の第一歩です。

衛星画像（ここでは可視・赤外画像データを使います）から対象を判別するということは、波長帯ごとの明るさ、すなわち色の違いを用いて分類するということです。ただし、近赤外や短波長赤外の人間の眼では見えない波長の“色”を使うため、分類の精度はあがるはずです。

もちろん、人間の眼は対象の形やテクスチャー、パターン等を見て判読しますが、ここでは色のみに注目します。例えば、こんなソフトウエアもありますが、また改めて解説したいと思います（実は、まだ使いこなしていないので）。

色、すなわち分光反射特性、を使った分類方法には大きく分けて、�@教師付き分類法、と�A教師なし分類法があります。教師付き分類法はすでにそれが何だかわかっている対象を教師として、その対象に色（分光反射特性）がよく似た画素を選び出す方法です。教師なし分類法では、各バンドのデジタル値（DN)の組み合わせから、自動的に似たものどおしのグループをより分ける手法です。

ER Mapperをはじめとするアプリケーションソフトウエアを使うと操作を対話的に行うことができます。すなわち、背後にある原理を知らなくても分類が行えてしまいますが、ここはきっちり多変量解析法の勉強をしておきましょう。

• 教師なし分類法
• 教師付き分類法

分類を実際に行った例

• 教師なし分類法の例(Kondoh, 1995)（PDF)
• 教師付分類法の事例(Kondoh et al., 1994)（PDF)