生物多様性や生態系サービスの把握には詳細かつ高精度の土地被覆データが必要である。多くの場合、広域の土地被覆図は衛星画像と地上参照データを組み合わせ、機械学習・深層学習などのデータ分析を通じて作成される。数多くの土地被覆分類のためのモデルが提案されてきたが、地上参照データに関する研究はあまり着目されてこなかった。本研究では、近年地上連続写真共有プラットフォームとして注目されるMapillaryのデータが、土地被覆分類のための地上参照データとしての活用を検討した。SACLAJとよばれる地上参照写真データベースをもとに、地上参照写真分類モデルを作成し、このモデルをMapillaryのデータに適用した。これにより、Mapillaryデータからの土地被覆の識別が可能であることが示唆された。今後は、Mapillaryデータから土地被覆分類のための地上参照データの作成手法を開発し、土地被覆分類の高精度化へのアプローチを模索する。