2009 Fiscal Year Annual Research Report
リモートセンシングに基づく地域資源予測モデルに立脚した風害危険管理システムの構築
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21580176
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
白石 則彦 The University of Tokyo, 大学院・農学生命科学研究科, 教授 (50292793)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
広嶋 卓也 東京大学, 大学院・農学生命科学研究科, 講師 (40302591)
龍原 哲 東京大学, 大学院・農学生命科研究科, 准教授 (40227103)
露木 聡 東京大学, 大学院・農学生命科研究科, 准教授 (90217381)
松村 直人 三重大学, 生物資源学研究科, 教授 (30332711)
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| Keywords | 地理情報システム(GIS) / 衛星画像 / 航空機レーザー計測 / 風害 / 人工林 / ロジスティック回帰モデル / 森林成長モデル / 天然林 |
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| Research Abstract |
リモートセンシングによる樹冠の三次元計測をおこない、上空から得られた樹冠長・樹冠幅・樹高・林木本数の情報を、現地調査による実測値と比較し、林分密度に応じた計測精度を確認した。さらに、同化器官である樹冠の情報と樹幹の成長との関係を分析し、樹冠情報から広域の森林成長を予測した。さらに、風倒被害地前後の航空機レーザーデータおよび、高解像度衛星によるリモートセンシングデータを解析した。その結果、単木レベルで対象林分の被害木を抽出し、風倒被害地の詳細なリスクアセスメントをおこなうことが可能となった。具体的には、被害前後の航空機レーザーデータを比較することによって単木単位で被害木を抽出し、同じく航空機レーザー計測によって構築された地形データをもとに、人工林と天然林にわけて傾斜方向・標高・樹高の地形および林分因子と被害木の関係をロジスティック回帰分析によって分析した。人工林において、説明変数として設定した傾斜方向は、対象地周辺の観測所で認められた最頻の風向と一致した。また、標高および樹高が高いほど、風倒被害の発生確率は高まった。他方、天然林は人工林にくらべて風倒被害の発生確率は全体的に低かった。これらの傾向は、伊勢湾台風に代表される過去の風倒被害における傾向とも整合した。さらに、地形の尾根からの距離、集水域などの条件を基礎に、地形因子から樹高成長の大小を予測するモデルを開発した。これによって、地形や樹高に応じた風被害発生確率を広範囲でシミュレートできることがわかった。
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