講演詳細

S4. 林業はどこでやる？　林業採算性からゾーニングを考える[Where are Suitable Sites for Sustainable Forestry?　Considering Forest Zoning focusing on Profitability]

日付	2025年3月21日
開始時刻	9:00
会場名	W109
講演番号	S4-2
発表題目	地域におけるスギ樹高成長予測に基づくゾーニング Assessing regional-scale zoning based on Japanese cedar tree height growth prediction models
所属	森林総合研究所
要旨本文	持続的な森林資源の活用には、広域で森林資源を把握し、場所ごとの特性を評価する必要がある。近年、森林分野においても紙データのデジタルへの移行、航空機LiDARによる高精度データ等の整備が急速に進んでいるが、このようなビッグデータと林業現場との間にはまだギャップが存在する。本研究では、国内の複数地域において、航空機LiDARより得られた樹冠高データを応答変数、気候要因(気温や降水量など)、地形条件(傾斜など)、林齢を説明変数に統計モデルを用いて定量解析を行い、生産性の指標であるスギ人工林の樹高成長を高解像度で予測した。解析の結果、いずれの地域でも樹高予測モデルによる予測値と実測値とはよく対応した。規定要因は、林齢に加えて気候要因が重要な地域、地形要因が重要な地域など、組み合わせや重要度が地域間で異なっていた。また、構築したモデルにより20から100年次における樹冠高を25mグリッドごとに予測を行い、樹高成長に要する必要年数や到達ポテンシャルに地域間だけでなく、同地域内でも違いがあることを明らかにした。今回の成果は、地域における人工林の成長を高精度で予測し、場所に応じたゾーニングを検討する基盤となる。
著者氏名	○中尾勝洋1 ・ 壁谷大介2
著者所属	1国立研究開発法人 森林研究・整備機構 森林総合研究所関西支所 ・ 2国立研究開発法人 森林研究・整備機構 森林総合研究所
キーワード	スギ, 航空機LiDAR, 機械学習
Key word	Japanese cedar, Aircraft LiDAR, Machine learning