講演詳細

経営部門[Forest Management]

開始時刻	ポスター発表
講演番号	PD-45
発表題目	3次元点群で林床光環境推定：広域的把握および上層疎開後の予想を目指して Understory light estimation from 3D point clouds: Toward broad-scale assessment and prediction after canopy thinning
所属	道立総合研究機構
要旨本文	林床光環境を簡便な手法で広域的に推定することは、森林生態系の理解に不可欠である。さらに、間伐や風倒による樹木消失が光環境に及ぼす影響を予測できれば、森林動態の解明や管理戦略の策定に極めて有用である。すなわち、・簡便で、・広域的かつ面的な推定が可能で、・樹木消失の影響を定量的に予測できる手法が求められてきたが、既往研究ではこれらを同時に実現できなかった。本研究では、UAV-LiDARから算出した2 m グリッドのレーザー透過率（LPI）を基盤に、距離・方位・太陽高度の効果を統合したNeighborhood Light Index（NLI）を新たに提案した。NLIの積算値に基づく推定により、林床相対照度を高精度に再現し（RMSE = 6.19%, MAE = 4.57%）、さらにLPIの空間的位置や太陽高度が光環境に及ぼす影響を定量化することに成功した。本手法を応用することで樹木消失を仮想的に反映し、光環境変化を予測することが可能となる。本研究で提示した枠組みは、簡便かつ広域的な林床光環境の面的推定を実現するとともに、予測的評価を可能にする手法として、持続的で多目的な森林管理に資する基盤的知見を提供する。
著者氏名	○角田悠生 ・ 竹内史郎
著者所属	北海道立総合研究機構森林研究本部林業試験場
キーワード	光環境, UAV, 将来予測
Key word	light environment, UAV, Future predictions