2012 Fiscal Year Annual Research Report
次世代リモートセンシングデータによる高精度な森林バイオマス推定方法の確立
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24380077
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Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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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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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
大地 純平 山梨県森林総合研究所, 森林研究部, 研究員 (00536279)
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| Project Period (FY) |
2012-04-01 – 2015-03-31
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| Keywords | 森林資源 / リモートセンシング / 森林計測 / バイオマス / 自動区分 |
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| Research Abstract |
本研究は、次世代リモートセンシング技術として、同一対象地を高分解能人工衛星、航空機、自動空撮UAVによる撮影高度の異なる多段階センシングデータを用いて、樹冠抽出に関するオリジナル技術を高密度の針葉樹人工林や天然林に適用し、高精度の単木樹冠抽出と樹種分類を行う手法を開発する。さらに、内挿法による広域展開と樹種別の単木樹冠情報をもとに、林分単位での森林バイオマス推定を行う。研究成果物として樹種別の樹冠配置図、森林バイオマス推定図を関係市町村に提供・検証することで、高精度な森林バイオマスの推定方法を確立する。
平成24年度は多様な林相を持つ信州大学農学部演習林の密度の異なるヒノキ、スギ、アカマツ、カラマツの針葉樹人工林を対象に、林齢、本数、樹冠占有面積割合の異なる場所に精度検証のための詳細な試験地を設定し、高分解能人工衛星、航空機、自動空撮UAVから多段階センシングデータを取得した。研究代表者が開発したアルゴリズム(特許第4900356号)を用いて、それぞれのデータから高精度な単木樹冠抽出を行い、樹種別の立木位置と本数画像を作成した。現地調査で比較・検証した結果、いずれのデータも85%以上の画像からの抽出精度となり、当該特許技術による実用化目標の80%以上を確保した。
この技術成果は海外英文誌(Journal of Remote Sensing)に掲載され、さらに専門分野の国際学会(ForestSAT2012、オレゴン州立大学、アメリカ)で講演し、高い評価を得た。招待講演は5月に南京林業大学森林資源学部で大学院生への研究指導と招待講演、国内では(株)アジア航測、長野県の市町村、信州大学地域連携フォーラムで講演した。研究成果は日本の三大美林で、樹齢350年のヒノキ天然林のある木曽赤沢自然休養林の学術参考保護林に適用し、第123回日本森林学会で口頭発表した。市町村への技術指導として、信州大学農学部が所在する長野県南箕輪村の大芝村有林、伊那市長谷の民有林で行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
研究の基盤となる高精度なデータの取得、ソフトウエアの購入、データ解析、開発技術の海外ジャーナル掲載、国際学会での研究成果の発表など計画通りに進んでいる。
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| Strategy for Future Research Activity |
平成25年度に得られた結果を基にして、画像解析から簡便にバイオマス推定できる方法を検討する。
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| Expenditure Plans for the Next FY Research Funding |
購入予定の空撮用ラジコンヘリコプターが他機関から借用できたため、次年度使用額が生じた。研究対象地の撮影時期や地上解像力の異なる複数の高分解能人工衛星データを購入することで、技術の応用と検証ができ、森林バイオマス推定をより高精度かつ実用化に近づける。
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Research Products
(17 results)
