Development of precise stem volume estimate technology for broad-leaved forests using laser sensing
| Project/Area Number |
22K05743
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
|
| Allocation Type | Multi-year Fund |
|---|
| Section | 一般 |
|---|
| Review Section |
Basic Section 40010:Forest science-related
|
|---|
| Research Institution | Shinshu University |
|---|
Principal Investigator |
トウ ソウキュウ 信州大学, 農学部, 特任准教授 (00772477)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
|
| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
|
| Budget Amount *help |
¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Fiscal Year 2024: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
|
|---|
| Keywords | 森林計測 / レーザセンシング / ドローンレーザ / モバイルレーザ / 広葉樹単木解析 / 立木幹材積 / 広葉樹林 / TLS・MLS・UAVLS |
|---|
| Outline of Research at the Start |
既存の単木材積計算法は林野庁の昭和45年頃に出版した立木幹材積表が一般的になっている。しかし、林業現場のデータからこの方法で計算した広葉樹林の立木材積と実際に収穫した木材の材積が大きくずれていることが課題とされといる。一方、申請者は科研費のサポートでレーザデータから高精度な単木抽出と樹種分類技術を開発し、特許出願を行った。上記課題を解決するため、本研究では空（ドローン）と陸（地上）からの高精度なレーザセンシングを統合することで、単木レベルでの樹冠と幹の3D情報から広葉樹林の精密な立木幹材積算定技術を開発し、広葉樹資源の有効活用に貢献することを目指す。
|
| Outline of Annual Research Achievements |
林業の成長産業化のため、林野庁、自治体、林業事業体は広葉樹林も含めた高精度な森林資源量情報を求めている。既存の単木材積計算法は林野庁の昭和45年頃に出版した立木幹材積表が一般的になっている。しかし、林業現場のデータからこの方法で計算した広葉樹林の立木材積と実際に収穫した木材の材積が大きくずれていることが課題とされている。この課題を解決するため、本研究では空（ドローン）と陸（地上）からの高精度なレーザセンシングを統合することで、単木レベルでの樹冠と樹幹の三次元点群情報から広葉樹林の精密な立木幹材積算定技術を開発し、広葉樹資源の有効活用に貢献することを目的として実施した。
令和４年度は飛騨市古川町にある広葉樹天然林と和歌山県白浜町にある針葉樹を中心として、多様な樹種を含む４０ヘクタールの面積で落葉期のドローンレーザ、モバイルレーザとRGB画像を撮影し、現地調査を行った。全域の点群データの後処理と単木解析を実施し、約23000本の単木結果を目視確認で修正した。そして、飛騨市古川町にある広葉樹天然林対象地の既存データを整備し、樹種、胸高直径と位置を調査して、GISデータベースを作成した。また、落葉期のドローンレーザデータとモバイルレーザデータを用いて広葉樹単木解析と樹幹抽出手法を開発した。解析精度について、ドローンレーザから解析した全木の抽出率と正確率は95%と90%であり、上層木の抽出率と正確率は97%と94%であった。モバイルレーザから解析した全木の抽出率と正確率は99%と98%であった。
研究成果として学会発表を行った。2022年11月19日に三重大学にて開催された第12回中部森林学会大会と2023年3月25～27日にオンライン（鳥取市）にて開催された第134回日本森林学会大会で研究成果を口頭発表した。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
研究の基盤となる高精度なデータの取得、ソフトウエアの購入、データの解析、研究成果の発表は計画通りに進んでいる。
|
| Strategy for Future Research Activity |
二年目は研究計画の通りで単木解析精度の検証、高精度な立木樹幹抽出技術の開発、幹材積推定技術の開発を行っていく。
|
Report
(1 results)
Research Products
(6 results)
