| 研究課題/領域番号 |
19K15870
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分40010:森林科学関連
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| 研究機関 | 信州大学 |
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研究代表者 |
トウ ソウキュウ 信州大学, 先鋭領域融合研究群山岳科学研究拠点, 特任助教 (00772477)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2021年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円)
2020年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2019年度: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
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| キーワード | 森林計測 / リモートセンシング / ドローンレーザ / 多波長画像 / 広葉樹単木解析 / 樹種分類 / 広葉樹資源解析 / 単木抽出 / 多波長センサ |
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| 研究開始時の研究の概要 |
林業の成長産業化のため、森林整備の促進により森林資源の循環利用と地球温暖化対策のために広葉樹林も含めた正確な森林資源情報が求められている。森林調査をせずに、広域の森林において樹種別の本数や単木材積を精度よく把握できれば、森林管理が格段に効率化するだけではなく、地球環境モニタリングや再生可能エネルギー資源利用に極めて有効である。本研究は、ドローンレーザデータとUAVカメラ画像の組み合わせから樹種別の立木位置、樹高、胸高直径と材積を算出することができ、林層構造が複雑な広葉樹林にも適用できる高精度な森林資源解析技術を開発し、広葉樹資源の有効活用に貢献することを目指す。
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| 研究成果の概要 |
高点密度の落葉期ドローンレーザ点群から精密広葉樹単木抽出手法を開発した。そして、ドローンレーザデータから解析した単木情報と高分解能UAV多波長画像を用いて単木レベルでの樹種分類方法を確立した。解析精度について、全木の抽出率と正確率は94.6%と89.6%であり、上層木の抽出率と正確率は96.6%と94.3%であった。そして、全樹種の上層木の分類精度は約73%～86%であった。さらに、単木情報を広域に適用し、林分単位での森林材積推定手法を確立した。これらの研究成果は知財になる特許出願を行い、国際英文学術誌にオープンアクセスで掲載され、専門学会で発表し高い評価を得た。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は、ドローンレーザデータとUAV多波長画像の組み合わせから樹種別の立木位置、樹高、胸高直径と材積を算出することができ、林層構造が複雑な広葉樹林にも適用できる森林資源解析技術を開発し、広葉樹資源の有効活用に貢献できる。本研究で開発した広葉樹林の樹種別資源量を高精度に把握し、森林調査をせずに毎木の森林資源量が客観的かつ広域的に把握できることから、コストの削減効果が大きい。解析精度が実用化レベル以上に達成したため、日本の林業成長産業化に貢献できる。また、日本の森林だけではなく、広葉樹林の広い中国や東南アジアなど諸外国の森林にも応用可能なことから、国際共同研究にも貢献できる。
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