2022 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 | レーザセンシング / ドローン / スマート林業 / リモートセンシング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
日本の国土の約70％は森林である。しかし、森林資源を十分に活用できていないのが我が国の現状である。林野庁、自治体、林業事業体は広域の森林について、その資源量と品等区分の両方の価値情報を求める声が高い。既存の森林調査法は人手に頼った標本調査であり、バラツキや見落としによって、調査コストに対して得られる情報量や精度が低く、正確に資源量を評価できないことが問題とされといる。本研究では空（ドローン）と陸（地上携帯）からの次世代レーザセンシングを統合することで、樹冠と幹の3D情報から高精度な品等区分を可能にする技術開発を進め、森林全体の資源量と価値を算定し、林業成長産業化への突破口とする。
令和4年度は スマート林業と製材・建築のデータ連携に取り組んだ。ドローンとモバイルレーザを用いて、高精度な樹冠と幹の樹幹抽出から、森林をデジタル在庫として三次元空間上に単木区分と樹形抽出、幹の細り（任意の直径、曲がり）を算出する技術を開発した。これによって、建物の梁や柱で使用する構造材の丸太の立木品等区分が可能になった。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、特許出願を予定している。
本技術は、レーザ計測から高精度な樹冠と幹の樹幹抽出から、単木区分と幹の細り（任意の直径、曲がり）を算出して、価値の高い建築用構造材（Ａ材丸太）の丸太の立木品等区分が可能になった。極めて有効な自動分類技術であると共に 、国際的にオリジナルな研究開発であり、特許出願を予定している。
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| Research Progress Status |
令和4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 |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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