2022 Fiscal Year Research-status Report
Estimation of post-harvest vegetation recovery based on forest structural attributes using time series of satellite data
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21K14883
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| Research Institution | Forest Research and Management Organization |
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Principal Investigator |
志水 克人 国立研究開発法人森林研究・整備機構, 森林総合研究所, 研究員 (30868170)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 衛星画像 / リモートセンシング / 植生回復 / 伐採 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題全体の目的は、時系列的に取得された衛星画像を利用して伐採後の植生の林分構造を表現する指標を検討し、植生回復状況を推定する手法を明らかにすることである。2022年度では、前年度に作成した日本全体の伐採箇所マップを利用し、衛星画像の指数を用いて植生回復を評価した。まず、伐採後の植生回復時における衛星画像（Landsat画像）のスペクトル変動と林冠高や樹冠被覆率との関係性を明らかにするため、スペクトルの時系列的変化をもとに判定した森林回復時の林冠高と樹冠被覆率の分布を、航空機レーザ計測データを用いて調べた。結果、伐採箇所ではスペクトル変化に伴い林冠高・樹冠被覆率などの林分構造の指標が伐採後に増加する傾向が見られた。また、森林回復の判定に利用した指標に応じて、森林回復時に森林の定義を満たす割合が変動することが明らかになった。次に、衛星画像のスペクトル情報と地上調査データを利用し、林分構造を推定する予測モデル作成し、精度を検証した。この際の精度は、既存の研究で報告された精度とほぼ同等であったが、植生回復の評価にはより高精度なモデルが必要と判断し、衛星画像および地上調査データに加えレーザ計測データの利用を検討した。衛星搭載レーザのGEDIと日本各地で取得された航空機レーザ計測データの両者を利用した。GEDIによるモデル作成では山岳地での推定精度が低下することがわかり、航空機レーザ計測データをモデル作成に利用することとした。複数地域で取得された航空機レーザ計測データを入手し、データ処理を行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
衛星画像を用いて日本全域の伐採箇所を地図化し、植生回復を評価する段階までは予定通り進捗しているが、植生回復を推定するにあたって、最終的に利用する予測モデルの作成がやや遅れている。
今年度、衛星画像を用い伐採箇所での林分構造を推定するモデルを作成する際、衛星画像と地上調査データのみでは推定精度が低かったため、航空機レーザ計測データを利用することにした。そのデータ処理に想定以上の時間を要しており、進捗に遅れが生じている。処理の遅れは次年度に取り戻すことができる見込みである。
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| Strategy for Future Research Activity |
航空機レーザ計測データをもとに、伐採後の林分構造を予測するモデルを作成し、植生回復状況を評価する。全国スケールで利用できるデータとして地上調査データに加え、面的な植生回復状況の精度評価のため、各地域の航空機レーザ計測データを利用して、伐採箇所の植生での材積や樹高を面的に評価する。これにより空間的な誤差を明示し、時系列Landsat画像の推定結果の応用可能性を明らかにする。
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| Causes of Carryover |
解析の進捗がやや遅れ、論文の投稿が遅れていること、また航空機レーザ計測データの利用に伴い空中写真データの購入を延期したこと、今年度採択された論文の掲載料支払いが次年度になったことなどから次年度使用額が生じている。次年度に遅れている論文の投稿を行うこと、空中写真が必要な箇所を決定し購入することで対応する。
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Research Products
(2 results)
