研究課題/領域番号 |
14360084
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研究機関 | 新潟大学 |
研究代表者 |
阿部 信行 新潟大学, 農学部, 教授 (00262428)
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研究分担者 |
原 慶太郎 東京情報大学, 総合情報学部, 教授 (20208648)
加藤 正人 信州大学, 農学部, 助教授 (40345757)
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キーワード | 高分解能衛星イコノス / ランドサット衛星 / 地球温暖化 / 単木の樹種判定 / 材積推定 / 森林簿 / 森林の炭素貯留量 |
研究概要 |
高分解能イコノス画像はマルチバンドで4mx4m、パンクロマチック・パンドで1mx1mであり、単木の樹種区分が期待される。画像判読と現地検証の結果、以下のことが明らかになった。 1)イコノスのパン画像が最も森林現況の把握に適しており、空中写真の判読精度に近づいた。 2)単木判読では、1m分解能のパン画像とフォルスカラー画像は樹冠直径が3m以上の孤立木、人工林では6m以上、天然林では81m以上の単木判読が可能であった。 一方、高分解能イコノス画像を使って、森林簿の精度を調べた。森林簿はコンピューター内に組み入れられた成長式を使って小班の材積を算出する。森林は成長式通りに成長するわけでなく、森林簿の精度が問題になる。森林が吸収するCO2量は材積量に比例する。そこで、高分解能イコノス、ランドサット衛星から推定した材積、森林簿の材積、現地プロットの材積を比較した。 3)プロット内に含まれるイコノス衛星の各画素の平均輝度値とプロットの現地調査による材積との間には重回帰式が成立した。 4)ランドサットの画素とプロットの現地調査による材積との間にも重回帰式が成立した。 5)そこで、現地調査によるブロット材積と森林簿に記載されている材積、イコノス衛星から推定された材積、ランドサット衛星から推定された材積を比較した。 6)現実プロット材積を基準に、それとの誤差率を求めてみた。そうすると、森林簿の誤差率は41%、ランドサット衛星の誤差率35%、イコノス衛星31%となった。森林簿は材積式から推定しただけなので、誤差率が高くなる。一方、高分解能は最も低い値を示した。
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