Developing the RTM for tracing ecophysiological dynamics and assessing ecosystem functions

• Project/Area Number: 23K21213
• Project/Area Number (Other): 21H02230 (2021-2023)
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund (2024); Single-year Grants (2021-2023)
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 40010:Forest science-related
• Research Institution: Shizuoka University
• Principal Investigator: 王 権 静岡大学, 農学部, 教授 (50402235)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 楢本 正明 静岡大学, 農学部, 准教授 (10507635) ; 飯尾 淳弘 静岡大学, 農学部, 准教授 (90422740)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2025-03-31
• Project Status: Declined (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥17,420,000 (Direct Cost: ¥13,400,000、Indirect Cost: ¥4,020,000); Fiscal Year 2024: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000); Fiscal Year 2023: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000); Fiscal Year 2022: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000); Fiscal Year 2021: ¥8,710,000 (Direct Cost: ¥6,700,000、Indirect Cost: ¥2,010,000)
• Keywords: RTM / 分光反射特性 / 生理機構 / ダイナミクス / 評価

Outline of Research at the Start

本研究は、光合成、蒸散速度といった植物生理特性を評価可能なアルゴリズムの開発を目的とし、実験室での制御実験とフィールドでのモニタリング、およびモデルベースの仮想実験によって、生理特性が分光反射シグナルに影響を与える理論的背景の解明とそのアルゴリズム開発を行い、葉から生態系スケールの生理特性を分光反射情報から評価可能なマルチスケール放射伝達モデルを開発する。これにより、分光反射特性から生態系の健全性の即時的な評価に挑戦し、地球環境変動や攪乱にともなうダイナミックな炭素・水フラックス等の生態系機能の変化をリモートセンシングで評価する道が開かれる。

Outline of Annual Research Achievements

今年度は引き継ぎ、主な研究サイトである静岡大学農学部附属南アルプスフィールドの落葉広葉樹林試験地において、マルチスケールでガス交換特性、分光反射シグナル、およびChlFa蛍光などの生理特性を同時に測定しました。キャノピー内でのA/Ciと光曲線によるVcmax、Jmax、光飽和点などを切り枝法で調査し、さらにMini-PAMを用いてChlF蛍光などの生理特性の変化を検証しました。プロット内の林冠構造は定期的にUAVに搭載したシステム（L1とP1）およびFisheyeなどを用いて測定し、季節の変動を把握しました。さらに、様々なストレス要因、特に水不足に対するChlFaパラメータなどの生理的応答を調査するため、実験室でコントロールされた実験も実施されました。これらにより、ベースデータをより一層充実させました。
分光反射特性を活用して、光合成能力を示すVcmaxとJmaxを推定するための機械学習モデルを構築しました。また、分光反射特性から異なる植物種を分類する可能性についても調査しました。さらに、UAVベースのRGB画像から得られた比色とテクスチャの特徴を組み合わせた多変量回帰モデルを開発し、LAI（葉面積指数）の時空間変動を追跡しました。これにより、森林生態系の構造とダイナミクスを把握することが示されました。さらに、UAV-LiDAR、UAV-DAP、および陸上LiDARベースの点群データは、非破壊的な方法で落葉広葉樹林のメトリクスを推定するために活用されました。また、ガス交換、反射率、クロロフィル蛍光を結合したRTMモデルの検証も行われ、分光反射特性から炭素・水フラックス評価の基盤を築いています。

Research Progress Status

令和5年度が最終年度であるため、記入しない。

Strategy for Future Research Activity

令和5年度が最終年度であるため、記入しない。

Research Products

• [Journal Article] Non-Destructive Estimation of Deciduous Forest Metrics: Comparisons between UAV-LiDAR, UAV-DAP, and Terrestrial LiDAR Leaf-Off Point Clouds Using Two QSMs (2024)
  • Author(s): Gan Yi、Wang Quan、Song Guangman
  • Journal Title: Remote Sensing Volume: 16 Issue: 4 Pages: 697-697
  • DOI: 10.3390/rs16040697
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Multivariate regressions coupling colorimetric and textural features derived from UAV-based RGB images can trace spatiotemporal variations of LAI well in a deciduous forest (2023)
  • Author(s): Yi Gan, Quan Wang, Takeshi Matsuzawa, Guangman Song, Atsuhiro Iio
  • Journal Title: International Journal of Remote Sensing Volume: － Issue: 15 Pages: 4559-4577
  • DOI: 10.1080/01431161.2023.2208709
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Species classification from hyperspectral leaf information using machine learning approaches (2023)
  • Author(s): Song Guangman、Wang Quan
  • Journal Title: Ecological Informatics Volume: 76 Pages: 102141-102141
  • DOI: 10.1016/j.ecoinf.2023.102141
  • Peer Reviewed
• [Journal Article] Temporal instability of partial least squares regressions for estimating leaf photosynthetic traits from hyperspectral information (2022)
  • Author(s): Song Guangman、Wang Quan、Jin Jia
  • Journal Title: Journal of Plant Physiology Volume: 279 Pages: 153831-153831
  • DOI: 10.1016/j.jplph.2022.153831
  • Peer Reviewed
• [Journal Article] Drone-Sensed and Sap Flux-Derived Leaf Phenology in a Cool Temperate Deciduous Forest: A Tree-Level Comparison of 17 Species (2022)
  • Author(s): Noviana Budianti, Masaaki Naramoto, Atsuhiro Iio
  • Journal Title: Remote Sensing Volume: 14(10) Issue: 3 Pages: 778-778
  • DOI: 10.3390/rs15030778
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Developing Hyperspectral Indices for Assessing Seasonal Variations in the Ratio of Chlorophyll to Carotenoid in Deciduous Forests (2022)
  • Author(s): Song Guangman、Wang Quan
  • Journal Title: Remote Sensing Volume: 14 Issue: 6 Pages: 1324-1324
  • DOI: 10.3390/rs14061324
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Including Leaf Traits Improves a Deep Neural Network Model for Predicting Photosynthetic Capacity from Reflectance (2021)
  • Author(s): Song Guangman、Wang Quan
  • Journal Title: Remote Sensing Volume: 13 Issue: 21 Pages: 4467-4467
  • DOI: 10.3390/rs13214467
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Presentation] Addressing the challenge of within-canopy variability in chlorophyll fluorescence parameters using a machine learning method (2024)
  • Author(s): Zhuang, J., Wang, Q.
  • Organizer: The 10th International Symposium toward the Future of Advanced Researches in Shizuoka University (ISFAR-SU2024)
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] Retrieval of equivalent water thickness retrieval using hybrid methods based on hyperspectral reflectance (2024)
  • Author(s): Zeng, Y., Wang, Q.
  • Organizer: The 10th International Symposium toward the Future of Advanced Researches in Shizuoka University (ISFAR-SU2024)
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] 落葉広葉樹林の葉面積指数を推定可能なUAV-LiDARによるLPIの手法は何か？ (2023)
  • Author(s): 松澤武志・ 王権
  • Organizer: 第13回中部森林学会大会
• [Presentation] ULS LiDAR Penetration Indexによる葉面積指数の評価 (2023)
  • Author(s): 松澤武志, Wang, Q., Gan, Y.
  • Organizer: 第134回日本森林学会大会
• [Presentation] Remote sensing estimation of the above-ground biomass of Japanese forests based on machine learning algorithms (2023)
  • Author(s): Sun, X., Wang, Q.
  • Organizer: The 9th International Symposium toward the Future of Advanced Researches in Shizuoka University (ISFAR-SU2023)
• [Presentation] A convolutional neural network model for estimating photosynthetic capacity from reflectance (2022)
  • Author(s): Guangman Song, Quan Wang
  • Organizer: The 8th International Symposium toward the Future of Advanced Researches in Shizuoka University (ISFAR-SU2022)
• [Presentation] Extracting Forest Metrics from TLS Point Clouds based on QSMs: A Case Study at a Beech Forest in Naeba (2022)
  • Author(s): Yi Gan, Quan Wang
  • Organizer: The 8th International Symposium toward the Future of Advanced Researches in Shizuoka University (ISFAR-SU2022)
• [Presentation] Retrieval of Forest Metrics from Automatically Registered TLS Point Clouds (2021)
  • Author(s): Yi Gan, Quan Wang
  • Organizer: 第11回中部森林学会大会