@article{oai:niigata-u.repo.nii.ac.jp:00028440, author = {小越, 智博 and 阿部, 信行}, issue = {1}, journal = {新潟大学農学部研究報告, 新潟大学農学部研究報告}, month = {Aug}, note = {中越大震災の被害抽出にIKONOS衛星画像(マルチ分解能4m×4m)が有効であることを検証した。山古志村を対象に、教師付き分類、教師無し分類、マルチレベルスライス法から崩壊地を抽出した。その結果から、マルチレベルスライス法が崩壊地の抽出には適していると判断した。次に、マルチレベルスライス法を用いて抽出された崩壊地と地形図を重ねた崩壊被害マップを作成した。また、森林計画図と森林簿をリンクさせ、分類結果と重ねた森林被害図を作成した。以上のことから、災害時の被害把握には高分解能衛星画像が有効であると判断した。The IKONOS satellite images (multi-resolution, 4cm×4cm) proved valuable for detecting the areas damaged by the great earthquake in Chuetsu district. We extracted the area of landslides in Yamakoshi village by supervised classification, unsupervised classification and multilevel slice classifier methods, and found that the multilevel slice classification method was suitable for detection of landslides. Then, the area of landslides was mapped by overlaying the area detected by the multilevel slice classification method on the topographical map linked with the forest register. From these results, we judged the high-resolution satellite image useful for detecting the area of damage after a disaster.}, pages = {51--55}, title = {高分解能衛星画像を用いた災害時の被害把握}, volume = {59}, year = {2006} }