2017 Fiscal Year Annual Research Report
Development of monitoring method using multi-sensors for sustainable manegement of natural forest
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16H04946
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| Research Institution | Forest Research and Management Organization |
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Principal Investigator |
平田 泰雅 国立研究開発法人森林研究・整備機構, 森林総合研究所, 主任研究員 等 (50353826)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
尾張 敏章 東京大学, 大学院農学生命科学研究科(農学部), 准教授 (00292003)
古家 直行 国立研究開発法人森林研究・整備機構, 森林総合研究所, 主任研究員 等 (50391181)
鎌田 直人 東京大学, 大学院農学生命科学研究科(農学部), 教授 (90303255)
坂上 大翼 東京大学, 大学院農学生命科学研究科(農学部), 助教 (90313080)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | リモートセンシング / 天然林 / センサ / モニタリング / 持続的管理 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
UAVによる針広混交林天然林における樹種判別や衰退・腐朽木、病虫害被害木判別を目的として、UAVに熱赤外センサ、マルチスペクトルセンサ、RGBカメラを搭載して多時期・マルチセンサ観測を実施した。着葉期および紅葉期にそれぞれ複数回の多時期観測を実施し、北方天然林構成樹種のフェノロジーを観測した。主要樹種の樹種間の着落葉時期の違いや色調の違いを明らかにした。次に、UAVにより針広混交天然林の資源量を把握することを目的として、固定標準地において、着葉期と落葉期の2回の集中観測を実施した。航空機レーザスキャナデータより取得された地盤高データと比較し、表層を捉えるUAVによる着葉期および落葉期観測による地形モデリングの制約を明らかにした。また、最新の地上計測により作成された樹木位置図と対応付け、針広混交林天然林における針葉樹単木材積推定に有効なUAV観測パラメータを明らかにした。
広域にスケールアップする手法の検討のために、UAVによる観測に対応した最新の航空機レーザスキャナデータを取得した。取得された航空機レーザスキャナの三次元点群データから林冠高モデルを作成した。人工林での単木抽出に利用されているWatershed法の適用を検討し、針広混交天然林を構成する主要な針葉樹であるトドマツ、アカエゾマツ等の単木樹冠抽出に有効であることを明らかにした。Watershed法の適用には、個々の樹冠の形状を平滑・平準化する空間フィルタリングの事前適用が有効であった。一方、広葉樹樹冠については、抽出樹冠ポリゴンの樹冠形状および色調情報を用いた統合処理が必要であった。以上を踏まえ、デジタル空中写真および航空機レーザスキャナデータから得られる林冠の反射スペクトル特性、樹冠のサイズ構造やギャップの情報、林冠高の情報を用いてオブジェクトベース分類手法を適用し、林相区分図を試作した。
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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
東京大学北海道演習林で実施しているプロット調査のデータを利用できるため、予定通り解析が進んでいる。また、本研究のUAV計測を補助している東京大学北海道演習林の技術職員は、UAV操作について高い操縦技術と深い知識を有しているため、計測が順調に進んでいる。
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| Strategy for Future Research Activity |
UAV搭載センサによるデータを用いた林分レベルでの有用樹種、衰退・腐朽木、病虫害被害木のマッピングを行い、地上調査の結果を用いて検証する。また、航空機搭載センサによるデータを用いて、有用樹種、衰退・腐朽木、病虫害被害木の林分レベルのマッピングを行い、UAV搭載センサによる結果を用いて検証する。さらに、各林相における航空機レーザスキャナで得られる平均林冠高などの変数と固定プロットデータから算出される林分材積との回帰分析からモデルを作成する。これにより算出された林分材積を用いて、景観レベルでの資源量のマッピングを行う。
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