2019 年度研究成果報告書

次世代レーザセンシングによる高精度な広葉樹天然林の樹種別資源量の算定方法の開発

研究課題

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研究課題/領域番号	17H03827
研究種目	基盤研究(B)
配分区分	補助金
応募区分	一般
研究分野	森林科学
研究機関	信州大学
研究代表者	加藤正人信州大学, 学術研究院農学系, 教授 (40345757)
研究期間 (年度)	2017-04-01 – 2020-03-31
キーワード	リモートセンシング / レーザセンシング / ドローン / スマート林業
研究成果の概要	「森林調査をせずに，広域の森林について樹種別の本数や森林資源内容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なく，木材生産と再生可能エネルギーの資源利用に極めて有効である。」本研究は、レーザ計測を含めたリモートセンシング技術の林業分野への応用として、究極の目的である高精度な広葉樹天然林の樹種別資源量の算定技術を開発し、広葉樹資源の有効活用に貢献することを目指した。研究フィールドの長野県において、ドローンレーザを用いて計測して、1本単位での精密な広葉樹資源情報を提供技術を開発した。当該手法は、航空機などのレーザ計測の点群データにも使用でき、適用範囲が広い。
自由記述の分野	森林科学
研究成果の学術的意義や社会的意義	1）上空からのレーザ計測のみで、多大な労力と費用を要している森林調査と資源管理が効率的になり，経費の削減効果が大きい。未利用資源として扱われている広葉樹林の価値の見直し、林産業、バイオマス資源として有効利用できることから、学術的かつ産業的な貢献もでき、大きなインパクトを与えることができる。 2）本研究の森林調査をせずに森林資源情報を把握する方法は、国内では広大な北海道の針広天然林、海外では広葉樹林の多い東南アジア，南アメリカ、アフリカなどの諸外国の森林にも応用可能なことから，日本が先導する国際共同研究に貢献できる。