2018 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 |
本研究は、UAV搭載マルチスペクトルセンサと航空機搭載デジタルカメラによるデータから有用樹種、衰退・腐朽木、病虫害被害木のマッピングが可能であるかどうかを明らかにし、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林分材積推定モデルを作成し、景観レベルでの資源量をマッピングすることを目的とする。
まず、有用樹種のトドマツの林分単位での材積推定には、樹高を説明変数とした単木材積推定の積み上げが有効であることを明らかにした。次に、樹木の健全度（衰退・腐朽・病虫害被害の有無）の判定では、固定標準地内のトドマツの定期的な地上計測に基づく近年の胸高直径成長の違いによる樹木の健全度が、UAV搭載のマルチスペクトルセンサによって計測される近赤外とレッドエッジの波長帯の反射率から算出される指数であるNDREの違いとして区分できることを明らかにした。これに対し、航空機の可視域デジタルカメラでは近赤外のデータが利用できないため良好な結果が得られなかった。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し、景観レベルでの資源量のマッピングを行うことが可能になった。
天然林択伐施業において、健全木判定は伐採木選定の重要な要素であり、UAVによる非破壊の単独調査によって判定できることは、実際の施業でも適用できる実用的な成果である。また、本研究で開発した航空機レーザスキャナデータからの林分材積推定モデルによる天然林の資源量のマッピング技術は、天然林の広域資源管理に貢献するものである。
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| Research Progress Status |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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