| 研究課題/領域番号 |
13306020
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
大政 謙次 東京大学, 大学院・農学生命科学研究科, 教授 (70109908)
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| 研究分担者 |
沖 一雄 東京大学, 大学院・農学生命科学研究科, 講師 (50292628)
清水 庸 東京大学, 大学院・農学生命科学研究科, 助手 (00323486)
本條 毅 千葉大学, 園芸学部, 教授 (60173655)
名取 俊樹 国立環境研究所, 生態系機構研究室, 主任研究員 (10132854)
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| キーワード | リモートセンシング / 樹木 / 森林 / コンピュータグラフィックス / 3D / ライダー / 計測 |
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| 研究概要 |
本年度は、前年度に引き続き、ヘリコプターからの高空間分解能スキャンイングライダーデータを用いた樹木位置と樹高の解析手法について検討した。具体的には、新しく開発したCrown extraction filtering(CE)法と既存のWatershed法やLocal maximum filtering(LM)法を比較した。その結果、smoothing処理を行った後、CE法により頂点を抽出し、その頂点のDigital Canopy Height Model(DCHM)から樹高を求める方法が最も精度がよいことが示された。この方法におけるスギ林の頂点検出の誤差は4.9%、また、樹高推定の誤差は-0.25〜0.42m、RMSEで0.38mであった。
一方、ポータブルスキャニングライダーを用いて、地表面と樹木の計測を行い、地表面および樹冠高を正確に推定する方法について検討した。この手法では、最初に、計測された極座標データを直交座標に変換し、Digital Elevation Model(DEM)を作成した。次に、複数地点から得られたDHMを一つのDEMに合成することにより、合成DEMを求めた。そして、ライダーデータから地面を推定し、Digital Terrain Model(DTM)を作成した。さらに、合成DEMからDTMを引くことによりDCHMを得た。この手法により推定したDCHMは、樹高を地上で直接計測した結果と比較すると、個々の樹木において0.34m以内、RMSEで0.18m以内であった。
さらに、ヘリコプターと地上の双方からの計測により、双方のブラインドスポットなる樹木部位を補完し、コンピュータグラフィックスの技術を用いて完全な樹木形状の3D構築を行った。また、この3D画像から、樹木の容積やキャノピーと幹の任意の断面における断面積などの推定を行った。メタセコイアにおいて、3D構築の誤差は、樹高において0.73m、幹直径において3mm、キャノピー径において0.41mであった。
最終年度であるので、本件研究において得られた成果を報告書として取り纏めた。
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