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岐阜県生井川上流の落葉広葉樹林を対象に2011年８月に取得された航空レーザデータを利用して、林冠の３次元構造に基づいて葉面積指数(LAI)を推定する方法を開発した。2022年度はこれまでの解析結果を整理した。毎木データに対してアロメトリ式を適用して単木の葉量（葉面積）を求め，ワイブル分布式を適用して葉面積の垂直分布を推定した。これにより2011年頃に調査した40カ所のプロットについてLAIと葉面積の垂直分布のデータを得た。2019年と2020年に５カ所のコアプロットで地上調査を実施し，リタートラップ計測，アロメトリ式，全天写真解析，相対光量子束密度解析およびBeer-Lambert則によるレーザデータの解析（吸光係数=1）によってLAIまたは植物断面積指数(PAI)を推定して特徴を比較した。その結果，５カ所のプロットについてリタートラップとアロメトリ式はLAIの大小関係は同じ傾向だったが，他の３方法で推定したPAIはLAIとは違う傾向で，推定値が飽和して小さいことが表れた。
そこで，40プロットについて求めた葉面積のデータを利用して，高さ別に吸光係数を推定してレーザデータに適用し，PAIを推定する方法を開発した。樹冠高を標準化して0-33%，34-66%，67-100%の高さの階層別に葉面積を求め、レーザパルスの透過率とBeer-Lambert則に基づいて階層ごとに吸光係数を求めた。吸光係数は上部ほど小さく，下部は非常に大きな値となって幹がレーザパルスを遮断している状況が表れた。得られた吸光係数を各層に当てはめてBeer-Lambert則でPAIを推定したところ、推定値の飽和現象が改善され樹冠を１層として扱う従来の推定法よりPAIの推定精度を大幅に改善できた。吸光係数をキャリブレーションしたことによってLAIに近い値を推定できたと考えられる。
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