| 研究課題/領域番号 |
16K18716
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
森林科学
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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所, 研究員 (00772477)
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| 研究協力者 |
Yu Xiaowei
Gao Tian
Liang Xinlian
Wang Yunsheng
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| キーワード | 森林計測 / リモートセンシング / 航空レーザ / 高分解能画像 / 精密樹冠抽出 / 樹種分類 |
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| 研究成果の概要 |
航空レーザやドローンレーザデータから精密3D樹冠抽出手法を開発した。そして、レーザデータと高分解能航空写真の組み合わせによる単木レベルでの樹種分類方法を確立した。針葉樹林では単木の抽出率と樹種分類はいずれも90％以上の精度となり、実用化目標の80％以上を達成した。さらに、樹種別の単木樹冠情報を広域に使用して、林分単位での森林バイオマス推定手法を確立した。これらの研究成果は国際英文学術誌にオープンアクセスで掲載され、専門分野の国際学会で講演し、高い評価を得た。
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| 自由記述の分野 |
森林計測学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
3D情報を持つレーザデータから開発した高精度な単木樹冠抽出手法、樹種分類方法とバイオマス推定方法を用いて、森林調査をせずに森林資源現況とバイオマスが客観的かつ広域的に推定・区分できることから、多大な労力と費用を要している森林調査を基本にした資源把握が効率的になり、コストの削減効果が大きい。解析精度が実用化レベルに達成したため、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、人工林面積が増えている中国、熱帯広葉樹林の東南アジア、針葉樹天然林の広がる北米など諸外国の森林にも応用可能なことから、国際共同研究に貢献できる。
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