2021 Fiscal Year Annual Research Report
Development of broadleaved forest measurement technology at the individual tree level using UAV-based laser and multispectral data
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19K15870
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| Research Institution | Shinshu University |
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Principal Investigator |
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拠点, 特任助教 (00772477)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 森林計測 / リモートセンシング / ドローンレーザ / 多波長画像 / 広葉樹単木解析 / 樹種分類 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
林業の成長産業化のため、森林整備の促進により森林資源の循環利用と地球温暖化対策のために広葉樹林も含めた正確な森林資源情報が求められている。研究代表者は航空レーザデータから高精度な単木樹冠抽出技術を開発したが、この技術は適用できる森林が針葉樹に限定され、広葉樹林では樹冠が重なり区別することが難しく、新しい解析手法の開発が必要であることを提示した。この課題を解決するために、本研究は、高点密度の特徴を持つドローンレーザデータとUAVカメラ画像の組み合わせから樹種別の立木位置、樹高、胸高直径と材積を算出することができ、林層構造が複雑な広葉樹林にも適用できる高精度な森林資源解析技術を開発し、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３年度は飛騨市宮川町にある広葉樹天然林を中心として、多様な樹種を含む５ヘクタールの面積で落葉期のドローンレーザと紅葉期のマルチスペクトル画像を取得し、その中で約0.7ヘクタールの対象地で毎木の現地調査を実施した。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。そして、これらの落葉期のドローンレーザデータを用いて広葉樹単木解析技術を改善し、紅葉期のマルチスペクトル画像と機械学習を用いて単木樹種分類技術を開発した。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94.6%と89.6%であり、上層木の抽出率と正確率は96.6%と94.3%であった。そして、マルチスペクトル画像を用いた全樹種の分類精度は約73%であった。
研究成果として論文の作成と共に特許申請を行った。論文は国際英文学術誌Remote Sensing of Environmentと森林計画学会誌に掲載された。そして、2021年度森林計画学会春季シンポジウムの招待講演で研究成果を口頭発表した。
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Research Products
(15 results)
