高解像度デジタル航空写真とLiDARデータによるDTMを組み合わせたカラマツ林の現況推定
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概要
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デジタル航空写真とLiDARを用いた森林の現況調査手法を検討するため,カラマツ林を対象に基本的な林分因子である立木本数,平均樹高,材積の推定を行った。まず,樹種別の推定のため,マルチスペクトル画像から5クラスの樹種分類図(カラマツ,アカマツ,広葉樹,非植生,影)を作成した結果,分類精度は90%以上であった。次に,ステレオペアのパンクロマチック画像から作成したDSM (Digital Surface Model)とLiDARのDTM (Digital Terrain Model)を用いて単木の樹冠抽出を行い,樹種分類図と重ね合わせて抽出樹冠の樹種を特定し,樹冠ごとに林分因子の推定を行った。毎木調査との精度検証の結果,カラマツでは立木本数の推定率が85.6%,平均樹高の誤差が0.4m,材積の推定率が84.9%であった。樹種別では,広葉樹よりも針葉樹において推定精度が高く,樹冠形の違いが影響していると考えられた。
- 2008-10-01
著者
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岡野 哲郎
信州大学農学部森林科学科
-
岡野 哲郎
信州大学農学部
-
藤沼 康実
国立環境研究所
-
藤沼 康実
国立環境研究所地球環境研究センター
-
藤沼 康実
(独)国立環境研究所地球環境研究センター
-
藤沼 康実
環境研
-
小熊 宏之
(独)国立環境研究所地球環境研究センター
-
藤沼 康実
(独)国立環境研究所地球環境研究センター:(現)鳥取環境大学
-
米 康充
(株)パスコ:(現)島根大学生物資源科学部
-
福士 亮太
(株)パスコ
-
鈴木 恵一
(株)パスコ
-
小熊 宏之
環境研
-
小熊 広之
宇宙開発事業団
-
小熊 広之
宇宙開発事業団地球観測データ解析研究センター
-
福士 亮太
(株)パスコ:(独)国立環境研究所地球環境研究センター
-
藤沼 康実
(独)国立環境研究所
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