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-31（学生ポスター賞審査対象）
発表題目	Dynamic Worldに基づく森林攪乱要因の推定：日本とミャンマーの事例研究 Attribution of forest disturbance types based on the Dynamic World: case studies of Japan and Myanmar
所属	九州大学
要旨本文	広域スケールでの森林攪乱要因の推定において、人工衛星を用いたリモートセンシングは重要な手段である。これまで複数の手法が開発されているが、その大半はLandsatデータを用いていることもあり、小規模な攪乱を検出する能力が不十分である。また、特定の地域の攪乱要因推定に特化した研究が多く、汎用性に欠ける。そこで本研究では、幅広い地域で効率的な森林攪乱要因の推定を目指し、Dynamic Worldの確率データを用いた森林攪乱要因の推定手法の開発を試みた。開発した手法を用いて2018年から2022年における日本とミャンマーの森林攪乱の要因を推定し、分類精度を層化無作為抽出による不偏推定手法を用いて評価した。その結果、森林攪乱要因の推定の全体精度はミャンマーで約93.9％、日本で約95.8％であり、本手法は実行可能であることが証明された。本手法はGoogle Earth Engineプラットフォームに基づき、ユーザーのニーズに応じて世界各地の森林攪乱要因を速やかに入手することができる。既存のクラスがユーザーのニーズを満たさない場合でも、より詳細な要因推定に便宜を図れる。
著者氏名	○李哲1 ・ 太田徹志2 ・ 溝上展也2
著者所属	1九州大学大学院生物資源環境科学府 ・ 2九州大学大学院農学研究院
キーワード	時系列分析, Dynamic World, Google Earth Engine
Key word	Time series analysis, Dynamic World, Google Earth Engine