2023 Fiscal Year Annual Research Report
Developing the RTM for tracing ecophysiological dynamics and assessing ecosystem functions
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21H02230
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Institution | Shizuoka University |
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Principal Investigator |
王 権 静岡大学, 農学部, 教授 (50402235)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
楢本 正明 静岡大学, 農学部, 准教授 (10507635)
飯尾 淳弘 静岡大学, 農学部, 准教授 (90422740)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | RTM / 分光反射特性 / 生理機構 / ダイナミクス / 評価 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
今年度は引き継ぎ、主な研究サイトである静岡大学農学部附属南アルプスフィールドの落葉広葉樹林試験地において、マルチスケールでガス交換特性、分光反射シグナル、およびChlFa蛍光などの生理特性を同時に測定しました。キャノピー内でのA/Ciと光曲線によるVcmax、Jmax、光飽和点などを切り枝法で調査し、さらにMini-PAMを用いてChlF蛍光などの生理特性の変化を検証しました。プロット内の林冠構造は定期的にUAVに搭載したシステム（L1とP1）およびFisheyeなどを用いて測定し、季節の変動を把握しました。さらに、様々なストレス要因、特に水不足に対するChlFaパラメータなどの生理的応答を調査するため、実験室でコントロールされた実験も実施されました。これらにより、ベースデータをより一層充実させました。
分光反射特性を活用して、光合成能力を示すVcmaxとJmaxを推定するための機械学習モデルを構築しました。また、分光反射特性から異なる植物種を分類する可能性についても調査しました。さらに、UAVベースのRGB画像から得られた比色とテクスチャの特徴を組み合わせた多変量回帰モデルを開発し、LAI（葉面積指数）の時空間変動を追跡しました。これにより、森林生態系の構造とダイナミクスを把握することが示されました。さらに、UAV-LiDAR、UAV-DAP、および陸上LiDARベースの点群データは、非破壊的な方法で落葉広葉樹林のメトリクスを推定するために活用されました。また、ガス交換、反射率、クロロフィル蛍光を結合したRTMモデルの検証も行われ、分光反射特性から炭素・水フラックス評価の基盤を築いています。
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| Research Progress Status |
令和5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5年度が最終年度であるため、記入しない。
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