リモートセンシングとGISのジャーナル

概要

GIS とリモートセンシングに基づく土地利用/土地被覆変化の検出: キリティ流域の事例

ゼラレム・テシャガー、ケナウ・アベジェ

土地被覆と土地利用の変化は、自然要因と人為的要因の両方によって引き起こされます。この研究は、エチオピア北西部のアムハラ州キリティ流域で実施されました。この研究の目的は、流域の LULC の変化を検出して分析することでした。この研究では、ArcGIS10.3 と ERDAS IMAGINE 15、1986 年と 2002 年の Landsat 画像、2019 年の Sentinel 2 画像を使用して、キリティ流域の土地被覆と土地利用の変化を分析しました。さらに、土地利用クラスとその変化の要因を検出するために調査が実施されました。土地利用マップと土地被覆マップを生成するために、教師あり分類の最大尤度アルゴリズムが使用されました。分類された土地利用/土地被覆マップの精度については、混同行列を使用して全体的な精度を導き出し、結果は最小および許容可能なしきい値レベルを上回りました。分類後の比較変更検出方法を使用して、土地利用/土地被覆クラス間の利益と損失を特定しました。衛星画像の結果は、ブッシュランドが第1期間に減少したが、第2期間および全研究期間に増加したことを示しました。草地は第1期間に増加し、全期間にわたって増加しました。農地は、第2研究期間中に最も転換された被覆タイプです。33年間で、森林地は基準年に存在していた元の森林被覆の8.48％以上拡大しました。最初の2つの研究年で衛星画像の結果では見つからなかった居住地は、2019年の土地利用/土地被覆分類で1.46％の割合を持っています。