2016 Fiscal Year Research-status Report
リモートセンシングによるスギ・ヒノキ人工林の広域林分材積マップ作成手法の開発
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15K07499
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| Research Institution | Forestry and Forest Products Research Institute |
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Principal Investigator |
高橋 與明 国立研究開発法人森林総合研究所, 九州支所, 主任研究員 (90435587)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | リモートセンシング / 衛星画像 / 航空機LiDAR / 平均樹高 / 林分材積 / スギ / ヒノキ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、スギ・ヒノキ人工林を対象に、主に航空機レーザデータからプロットスケールの林分材積を多点で推定し（第一段階のスケールアップ）、その多点の林分材積を教師データとして30m解像度のランドサット衛星画像で広域にスケールアップ（第二段階のスケールアップ）する方法の開発に取り組んでいる。前年度（初年度）と本年度は、第一段階のスケールアップ手法の開発が中心である。林分材積を推定するにあたり、本研究では平均樹高に着目して研究を進めている。その理由は、特にスギやヒノキの人工林では、平均樹高は林分材積を一変数（あるいは二変数）で精度良く推定する上で有用でなおかつ最も理解がしやすい変数だからである。前年度では、11.1m×11.1mの仮想プロットの平均樹高を推定する上で航空機レーザのランダムな点群データを25cm解像度で最初にラスター化しておくことの有効性（点群データの3次元位置精度をある程度維持しながら、データの容量を減らす）が示されたが、本年度は仮想プロットのサイズを変えた場合に平均樹高を最も精度良く推定するための、データの処理解像度（ここでは点群データを25cmのラスターデータ化した後のデータの処理解像度を指す）と仮想プロットサイズの最適な組み合わせを決定するシミュレーション手法を開発した。スギのある壮齢林でシミュレーションしたところ、5mのデータ処理解像度の場合に、20m×20m、30m×30m、40m×40mのいずれの仮想プロットサイズでも平均樹高を最も高精度（RMSEは最大で 約30cm）で推定できることが示された。このシミュレーション結果から、ランドサット衛星画像の一画素のサイズである30m×30mを単位とする林分材積を航空機LiDARデータから多点で推定する方針が第一段階のスケールアップ手法として最適である可能性が考えられた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
第一段階のスケールアップ手法の開発の目途がたったため。
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| Strategy for Future Research Activity |
第二段階のスケールアップ手法を開発し、本研究の最終目標を達成する。
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| Causes of Carryover |
高分解能衛星画像の購入費として計上していたが、航空機LiDARデータと共に借用した高解像度デジタル空中写真で代用可能な範囲が想定より多く、結果的に購入費を安く抑えることができたため。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
データの容量が極めて多いため（10TBを超える）、主にデータの処理、解析、バックアップ等に必要なPC関連機器の購入費にあてて使用する。
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