2024 Fiscal Year Annual Research Report
多時期空中写真由来の変化量に基づく新たな森林モニタリング手法の開発
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21K05670
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
太田 徹志 九州大学, 農学研究院, 准教授 (10753717)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
溝上 展也 九州大学, 農学研究院, 教授 (00274522)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 空中写真 / SfM / 森林管理 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
持続可能な森林管理の実施には林分構造の定期的な把握が必須である。しかしながら森林は広大である。それゆえ森林のモニタリングは容易でなく，かつ費用も高額となる。そこで安価で効率的な森林モニタリング手法の構築が求められている。本研究では日本でおおよそ50年前から撮影が続く空中写真に着目した。これらの空中写真を連続的に活用することで，安価に林分構造を推定できるのではないかと考えた。つまり本研究の目的は時系列空中写真による安価で正確な林分構造変化の推定技術開発することである。
時系列空中写真から森林の変化を検出できるか検証した。対象地は大分県由布市内にある群状択伐林である。対象地を撮影した1960年代から2010年代までの空中写真を処理することで、森林の三次元構造の時系列変化を復元した。復元した三次元構造および同対象地の伐採履歴をもとに，伐採年を既知とした場合に林齢を説明変数とする林冠高推定モデルが構築できるか，林齢を未知とした場合，林冠高の変化から伐採時期を推定できるかの2つの検証を行った。その結果，林齢と林冠高には有意な正の関係があり，林齢から林冠高を推定できることが確認できた。一方で，伐採年が未知とした場合，伐採の検出の全体精度は68%、空振り率と見逃し率はそれぞれ55%, 30%だった。つまり，三次元構造の時系列変化からある程度の精度で森林の変化を検出できるものの，空振り（伐採がない地点を伐採と勘違いする）ケースが多いと結論付けた。
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