2010 Fiscal Year Annual Research Report
次世代リモートセンシングデータによる間伐地の半自動区分
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21580178
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| Research Institution | Shinshu University |
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Principal Investigator |
加藤 正人 信州大学, 農学部, 教授 (40345757)
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| Keywords | 森林管理 / リモートセンシング / 画像解析 / 間伐 |
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| Research Abstract |
「地球温暖化防止や国土防災上からもニーズの高い間伐地の抽出を人工衛星の情報から区分できれば、森林管理や調査が格段に効率化する。」現在の日本の森林では森林現況を正確に捉えること、間伐地を判別することは日本の森林管理において最も社会的ニーズが高い。森林は災害や気象害、大型獣による食害、不要な樹木の天然更新などの影響を受け、多くの森林は、植栽した樹種がそのまま育つことはない。しかし、森林の管理台帳である森林基本図や森林調査簿は植栽時の情報のままであり、現実との乖離が大きな問題である。さらに、近年、人工林では災害の起きやすい放置された間伐地(細い木が密生する不健全な林)が増加している。間伐地の選別は、現地調査と技術者の経験に依存しており、多大な労力と時間を要する。本研究は、上空から撮影された次世代リモートセンシングデータである人工衛星と航空機センサデータをもとに、次世代リモートセンシング技術として、高分解能で多機能なセンサを搭載した人工衛星や航空機センシングデータを用いて、国内の代表的な植栽樹種であるスギ、ヒノキ、カラマツ林から、立木本数、単木樹冠の抽出、樹種分類から林相を半自動的にゾーニングし、間伐が必要な人工林を区分する手法を開発する。
平成22年度は修正した現況ポリゴンの属性情報として、作成済みの樹種別樹冠分類画像に重ねて、樹種別本数、樹冠直径、ha本数をポリゴンごとに自動算出し、データベースに加えた。研究成果として、21年度に開発した特許技術について英文ジャーナルに投稿中である。特許技術について、長野県内の市町村から利用ニーズがあり、現在、起業検証技術として検証している。大学の標準テキストとして、"森林リモートセンシング"第3版、農業高校テキストとして農業測量の著者として執筆した。
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Research Products
(13 results)
