2022 Fiscal Year Annual Research Report
Quantitative reconstruction of long-term growth process for old Sugi plantation stands using historical forest management records and past aerial photos
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18K05742
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
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)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
石橋 整司 東京大学, 大学院農学生命科学研究科(農学部), 教授 (30212921)
廣嶋 卓也 東京大学, 大学院農学生命科学研究科(農学部), 准教授 (40302591)
當山 啓介 東京大学, 大学院農学生命科学研究科(農学部), 助教 (00613001)
中島 徹 東京大学, 大学院農学生命科学研究科(農学部), 助教 (10598775)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | スギ人工林 / 長期成長過程 / 森林経営史料 / 旧空中写真 / 固定試験地 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究で収集・整備した各大学演習林の森林経営史料および空中写真を用いて、以下の研究調査を実施した。東京大学千葉演習林（千葉演）の固定試験地を対象として、国土地理院が撮影した旧空中写真に、写真測量・3Dモデリング用ソフトウェアを用いた多視点ステレオ写真測量（SfM）を適用し、スギ高齢人工林のオルソ画像と林冠高モデルを生成する方法について検討した。また、本年度は東京大学北海道演習林にある固定試験地（学術参考林）の測定記録を利用して、カラマツ高齢人工林の成長特性に関する解析を行うとともに、無人航空機（UAV）で撮影した空中写真にSfMを適用して林冠高モデルを生成し、樹頂点および単木樹高の精度検証を行った。本成果は、2023年3月にインドネシアで開催された第3回アジア長期森林観測研究国際シンポジウムと、同月にオンラインで開催された第134回日本森林学会大会において報告した。さらに、千葉演の全域を対象に撮影された直近の空中写真を用いて、複数の深層学習手法により森林タイプ区分と人工林判別の精度比較を行った。本成果は、2022年8月にオンラインで開催されたアジア大学演習林シンポジウムで報告するとともに、論文として学術誌に掲載した。その他、スギ人工林の成長パターンと森林施業等が、炭素放出量削減効果にどのように影響を与え得るかという点を、林分レベルで検討した。また、千葉演と東京大学秩父演習林にあるスギ固定試験地の測定記録を利用してスギ高齢人工林の成長特性に関する解析を行った研究成果を含む英文書籍をCRC Pressから出版した。
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