ラズベリーは「第三世代の黄金の果物」として知られており、赤いラズベリーの里である尚志にとって、ラズベリーの栽培面積を正確に把握することは、地域の作物栽培構造の調整や産業発展において非常に重要な意味を持つ。中国黒竜江省尚志市苇河鎮周家営子村を研究地域とし、Sentinel-2の高い空間および時間分解能のデータを利用して研究地域の時系列データを取得した。この画像に基づき、研究地域の作物成長の各段階におけるスペクトル特性および正規化植生指数（NDVI）の時系列変化を分析し、CARTアルゴリズムを用いて研究地域のラズベリー栽培面積の推定研究を行った。多時相リモートセンシング画像のみを基に得られた栽培区域結果と比較し、NDVI時系列データの参加による区域抽出精度の変化を探り、最適時相データに基づくオブジェクト指向分類およびサポートベクターマシン分類の2つの分類アルゴリズムの結果とも比較した。実験結果は、時系列CARTアルゴリズムに基づく2つの方法が他の2つの分類アルゴリズムよりもラズベリー栽培面積の抽出に良好な効果を示し、作物の栽培面積および空間分布を得ることができ、作物モニタリングのニーズを満たすことが可能であることを示した。多時相データ分類にNDVI時系列データを加えることで、作物間のスペクトル差異が拡大し、分類精度が向上し、Sentinel-2多時相データのみの分類に比べ分類精度が1.67％向上、カッパ係数が0.02増加した。

多光スペクトルリモートセンシング; ラズベリー栽培面積; 時系列データ; Sentinel-2; CART