棚田は重要な農業景観として、生産量の増加や土壌・水資源の保持に重要な役割を果たしている。棚田の時空間変化データは、生産効果および生態・水文効果の評価に不可欠な基礎であるが、取得は困難である。本研究では、変化検出アルゴリズムに基づく長期間時系列棚田抽出法を提案する。パンシャルバンドを融合したLandsatシリーズの長期間時系列衛星画像を用い、Landsat 7 ETM+とLandsat 8 OLIデータを正規化処理し、異なるセンサー間の干渉および歪みを除去した。2020年の棚田分布図に基づき、データ駆動型LandTrendr変化検出アルゴリズムを用いて、散渡河流域における2001年から2020年までの時系列棚田空間分布を抽出し、棚田面積と穀物生産量の相関関係を解析した。結果は、散渡河流域時系列棚田の全体的な監視精度が82.50%、F1スコアが0.84であることを示した。2020年の散渡河流域の棚田総面積は2001年と比較して397 km²増加し、増加率は45.27%であった。2015年以前は棚田の増加率がピークに達し、その後増加速度はやや減速したが、全体傾向は依然として上昇している。棚田面積と穀物生産量の間には非常に密接な関係が存在した（R²=0.94）。パンシャルバンドを融合したLandsat長期間時系列衛星データとLandTrendr変化検出アルゴリズムにより棚田の時空間分布情報を取得し、時間空間軸における棚田造成の動的な変遷軌跡と生産効果を効果的に明らかにした。

棚田作成マッピング;時系列抽出;Landsat;変化検出;LandTrendr