2019 Fiscal Year Annual Research Report
Development of high precision estimation method for tree species resource of natural broadleaved trees using next generation laser sensing
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17H03827
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| Research Institution | Shinshu University |
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Principal Investigator |
加藤 正人 信州大学, 学術研究院農学系, 教授 (40345757)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | リモートセンシング / レーザセンシング / レーザ計測 / ドローン / スマート林業 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
「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。」申請者は，人工衛星の高分解能光学データから，針葉樹人工林の単木樹冠抽出技術をもとに樹木本数の半自動カウントを特許技術として開発してきた。さらに、三次元計測できるレーザセンシング（レーザ計測）を用い、国際的にオリジナルな発想から針葉樹林について高精度な樹冠抽出から材積までの森林資源量を算定する新技術を開発した（特許出願中）。これら研究成果を踏まえ本研究は、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す。
2019年度は、研究フィールドの長野県諏訪市及びC.W.ニコル・アファンの森財団において、ドローンレーザを用いて計測して、高精度な樹冠抽出から材積までの森林資源量を算定し、広葉樹天然林の樹種分類を行った。レーザ計測の反射強度について、広葉樹の樹冠形状の関係式をもとに、1つの樹冠ごとに樹種分類を行った。本技術は、森林調査をせずにオリジナルなアイデアをもとに、1本単位での精密な広葉樹資源情報を提供できる。当該手法は、航空機、ドローンなどのレーザ計測の点群データにも使用でき、適用範囲が広いことから、長野県では広葉樹資源の管理に当該技術を活用して広葉樹林資源情報を、今後の市町村等による木材生産林の中期（長期）計画の策定に活かすため、スマート林業普及構築事業として実証中である。
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| Research Progress Status |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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[Journal Article] Forest in situ observations using unmanned aerial vehicle as an alternative of terrestrial measurements2019
Author(s)
(58)Xinlian Liang, Yunsheng Wang, Jiri Pyörälä, Matti Lehtomäki, Xiaowei Yu, Harri Kaartinen, Antero Kukko,Eija Honkavaara, Aimad E. I. Issaoui, Olli Nevalainen, Matti Vaaja, Juho-Pekka Virtanen1, Masato Katoh and Songqiu Deng
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Journal Title
Forest Ecosystems
Volume: 6
Pages: 16ｐｐ
DOI
Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research
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