| 研究課題/領域番号 |
22K05743
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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, 農学部, 特任准教授 (00772477)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| キーワード | 森林計測 / レーザセンシング / ドローンレーザ / モバイルレーザ / 広葉樹単木解析 / 立木幹材積 |
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| 研究実績の概要 |
林業の成長産業化のため、林野庁、自治体、林業事業体は広葉樹林も含めた高精度な森林資源量情報を求めている。既存の単木材積計算法は林野庁の昭和45年頃に出版した立木幹材積表が一般的になっている。しかし、林業現場のデータからこの方法で計算した広葉樹林の立木材積と実際に収穫した木材の材積が大きくずれていることが課題とされている。この課題を解決するため、本研究では空（ドローン）と陸（地上）からの高精度なレーザセンシングを統合することで、単木レベルでの樹冠と樹幹の三次元点群情報から広葉樹林の精密な立木幹材積算定技術を開発し、広葉樹資源の有効活用に貢献することを目的として実施した。
令和４年度は飛騨市古川町にある広葉樹天然林と和歌山県白浜町にある針葉樹を中心として、多様な樹種を含む４０ヘクタールの面積で落葉期のドローンレーザ、モバイルレーザとRGB画像を撮影し、現地調査を行った。全域の点群データの後処理と単木解析を実施し、約23000本の単木結果を目視確認で修正した。そして、飛騨市古川町にある広葉樹天然林対象地の既存データを整備し、樹種、胸高直径と位置を調査して、GISデータベースを作成した。また、落葉期のドローンレーザデータとモバイルレーザデータを用いて広葉樹単木解析と樹幹抽出手法を開発した。解析精度について、ドローンレーザから解析した全木の抽出率と正確率は95%と90%であり、上層木の抽出率と正確率は97%と94%であった。モバイルレーザから解析した全木の抽出率と正確率は99%と98%であった。
研究成果として学会発表を行った。2022年11月19日に三重大学にて開催された第12回中部森林学会大会と2023年3月25～27日にオンライン（鳥取市）にて開催された第134回日本森林学会大会で研究成果を口頭発表した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
研究の基盤となる高精度なデータの取得、ソフトウエアの購入、データの解析、研究成果の発表は計画通りに進んでいる。
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| 今後の研究の推進方策 |
二年目は研究計画の通りで単木解析精度の検証、高精度な立木樹幹抽出技術の開発、幹材積推定技術の開発を行っていく。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
コロナの影響で出張が中止となった及び購入物品の納品日が次年度となったため、次年度使用額が生じた。
次年度使用額は今年度の外国出張と6月に納品予定の物品購入に使用する。R5年度請求額は当初の予定通り、物品購入や論文掲載料などとして使用する計画である。
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