2020 Fiscal Year Annual Research Report
空と陸の次世代レーザセンシング統合による立木の高精度な品等区分技術の開発
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20H03025
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| Research Institution | Shinshu University |
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Principal Investigator |
加藤 正人 信州大学, 学術研究院農学系, 教授 (40345757)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
トウ ソウキュウ 信州大学, 先鋭領域融合研究群山岳科学研究所, 研究員 (00772477)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | リモートセンシング / レーザセンシング / レーザ計測 / ドローン / スマート林業 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
森林調査をせずに，広域の森林について樹種別の本数や森林資源内容を精度よく把握できれば，森林管理が格段に効率化するだけでなく，木材生産と再生可能エネルギーの資源利用に極めて有効である。」申請者は，人工衛星の高分解能光学データから，針葉樹人工林の単木樹冠抽出技術をもとに樹木本数の半自動カウントを特許技術として開発してきた（研究業績24,28）。さらに、三次元計測できるレーザセンシング（レーザ計測）を用い、国際的にオリジナルな発想から針葉樹林について高精度な樹冠抽出から材積までの森林資源量を算定する新技術を開発した（特許出願中）。これら研究成果を踏まえ本研究は、レーザ計測を含めたリモートセンシング技術の林業分野への応用として、究極の目的である高精度な広葉樹天然林の樹種別資源量の算定技術を開発し、広葉樹資源の有効活用に貢献することを目指す。
2020年度は、研究フィールドの長野県大町市と岐阜県飛騨市において、ドローンレーザを用いて計測して、今まで困難であった広葉樹天然林の3Ｄでの単木区分技術を開発した。
本技術は、森林調査をせずにオリジナルなアイデアをもとに、1本単位での精密な広葉樹資源情報を提供できる。、独自のアイデアと分類法から三次元空間上に単木区分と樹形把握する技術開発である。極めて有効な省力化技術であると共に、国際的にオリジナルな研究開発であり、特許出願予定である。
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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
レーザ計測データから、広葉樹林を単木レベルで大面積に正確に測定する方法は、世界のリモートセンシング研究者が挑戦している難易度の高い未解決技術である。
当該技術は、樹木の位置と高さ、樹形、本数積算で出材量を把握できることから、広葉樹研究に対する画期的な情報提供技術である。
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| Strategy for Future Research Activity |
広域の天然林広葉樹をレーザ計測して単木区分された広葉樹について、光学センサの樹種区分と地上測定のレーザ計測データを組合わせて、樹種分類と品等区分を行う。
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