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Development of a three dimensional structure analysis method of deciduous broadleaf forest using airborne LiDAR data

Research Project

Project/Area Number 19K06123
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Review Section Basic Section 40010:Forest science-related
Research InstitutionGifu University

Principal Investigator

Awaya Yoshio  岐阜大学, 流域圏科学研究センター, 教授 (90353565)

Project Period (FY) 2019-04-01 – 2023-03-31
Project Status Completed (Fiscal Year 2022)
Budget Amount *help
¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000)
Fiscal Year 2021: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
KeywordsLiDAR / 落葉広葉樹林 / 葉面積指数 / Beer-Lambert則 / 吸光係数 / 階層別 / 垂直分布 / リタートラップ / 全天写真 / PPFD / アロメトリ式 / 航空レーザ / 葉群 / 空間分布 / 航空レザー / 光合成有効放射束 / 植物断面積指数 / 航空レーザデータ / 林冠
Outline of Research at the Start

岐阜県高山市の落葉広葉樹林を対象に航空レーザ(LiDAR)データと地上調査データに基づいて、林冠構造の変化と葉面積指数(LAI)とLAIの垂直分布を推定することを目的とする。林冠構造についてはギャップ判定条件を幾つか設定してギャップ判定精度を検証する。LAIについては地上調査データを利用してLiDARデータから1)ビームの減衰率とLAIの回帰式に基づく方法と、2)Beer-Lambert則に基づく方法でLAIを推定し、地上データで検証する。これら2つの方法で林冠を水平な層に分割してLAIの垂直分布を推定し、それぞれの結果を比較して葉群構造判定の妥当性について検討する。

Outline of Final Research Achievements

A leaf area index (LAI) estimation method for deciduous broadleaf forest was developed based on the 3D structure of canopies using an airborne laser scanning data obtained in August, 2011 in the Namai river basin, Gifu prefecture. Vertical leaf area distribution per plot was computed using tree measurement records and models which estimate leaf amount and its vertical distribution. Extinction coefficients of the Beer-Lambert law for three normalized canopy height layers (0-33%,34-66%,67-100%) was estimated using the computed leaf area in the three layer. LAI was estimated using the extinction coefficients for the three layers and the Beer-Lambert law. Saturation in LAI estimation was reduced greatly and accuracy was improved much better than traditional methods by treating canopy as one layer.

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

樹木の葉は光合成により大気中の二酸化炭素から炭素を固定して木部に貯蔵する。樹木が固定する炭素量を正確に推定するには葉量(葉面積指数:LAI)を正確にマッピングする必要があるが、LAI推定に広く利用されているBeer-Lambert則ではLAIが4を超える場合には推定値が飽和して高精度の推定は困難だった。本研究では林冠を3層(葉層、中間層、幹層)に分けてLAIの推定精度を大幅に改善できた。森林の炭素固定能を評価する基礎データであるLAIの推定精度が向上することにより林の炭素固定能の評価精度が向上し、ひいては温暖化に対する適応策の改善に貢献すると期待される。

Report

(5 results)
  • 2022 Annual Research Report   Final Research Report ( PDF )
  • 2021 Research-status Report
  • 2020 Research-status Report
  • 2019 Research-status Report
  • Research Products

    (3 results)

All 2021 2020 2019

All Presentation (3 results)

  • [Presentation] 航空機LiDARによる葉群三次元分布の把握- 落葉広葉樹林の事例-2021

    • Author(s)
      荒木一穂、粟屋善雄
    • Organizer
      第132回日本森林学会大会
    • Related Report
      2020 Research-status Report
  • [Presentation] 航空機LiDARによる葉面積指数推定の検討; 落葉広葉樹林の事例2020

    • Author(s)
      荒木一穂、粟屋善雄
    • Organizer
      第131回日本森林学会大会
    • Related Report
      2019 Research-status Report
  • [Presentation] 航空機LiDARを利用した落葉広葉樹二次林におけるギャップ面 積縮小のモデリング2019

    • Author(s)
      荒木一穂、粟屋善雄
    • Organizer
      第9回中部森林学会大会
    • Related Report
      2019 Research-status Report

URL: 

Published: 2019-04-18   Modified: 2024-01-30  

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