講演詳細

経営部門[Forest Management]

日付	2024年3月8日
開始時刻	ポスター発表
会場名	531
講演番号	PD-28（学生ポスター賞審査対象）
発表題目	航空レーザ測量データによる森林構造指標を考慮した林相分類手法の検討 Classification of forest type considering forest structure using Airborne Laser Scanning.
所属	京都府立大学
要旨本文	現在、林業不適地において複層林や広葉樹林に誘導することが提案され、広葉樹の分類に対する関心が高まっている。これまで、航空レーザ測量データを用いた林相分類に関する先行研究では、反射強度や樹冠傾斜などの樹冠表面に関する指標が用いられてきた。本研究では、先行研究で用いられる指標に加え、垂直的複雑度指数や陽樹冠部体積などの森林の三次元構造を表す指標を考慮し、人工林のみならず針葉樹及び広葉樹の天然林も対象に7クラスの林相分類を行った。現地調査とドローンで空撮した画像から林相の教師データを作成し、ランダムフォレストを用いて各指標の重要度の比較と精度検証を行った。その結果、7クラスを同時に分類した場合や人工林のみを対象にした分類は、先行研究と同様な指標の重要度が高かった。また、5クラスの天然林を対象にした分類では、人工林のみの分類ほどの精度は得られなかったが、森林の三次元構造を示す指標の重要度が高くなることが分かった。これは、天然林が人工林と比べて階層構造が複雑であり、三次元構造を示す指標を加えることで、複雑な森林構造をより詳細に反映できているためと考えられる。
著者氏名	○北野陽大1 ・ 中田康隆2 ・ 長島啓子2
著者所属	1京都府立大学生命環境学部 ・ 2京都府立大学大学院生命環境科学研究科
キーワード	LiDAR, ボクセル, 葉群階層多様度, 機械学習, 広葉樹
Key word	Light Detection And Ranging, Voxel, Foliage Height Diversity, Machine learning, Broad-leaved trees