講演詳細

立地部門[Forest Environment]

日付	2026年3月18日
開始時刻	ポスター発表
会場名	多目的ホール
講演番号	PI-14
発表題目	可視・近赤外分光分析によってandic soil propertyの検出は可能か？ Can we detect andic soil property using vis- and near-infrared spectroscopy?
所属	森林研究・整備機構森林総合研究所
要旨本文	日本は世界有数の火山国であり、火山から放出される火山灰が黒色土群と言われる土壌の生成に寄与している。USDA Soil taxonomyではandic soil property（アンディック特徴）を示す層位があることを条件としていて、その判定には酸性シュウ酸可溶アルミニウム（Alo）と鉄（Feo）の含有量が用いられ、Alo+1/2Feoとして20 g kg-1以上を条件とする。我々は日本全国から集めた2000点余のサンプルを用いて、可視近赤外反射スペクトルによってAloとFeoが定量できるかを確認した。PLS、ランダムフォレスト（RF）、畳込みニューラルネットワーク（CNN）により定量回帰モデルを作成して比較した結果、CNNが最も予測精度が高かった。これらの定量予測値からAlo+1/2Feoを算出し、実測値と予測値の混合行列からアンディック特徴の予測性能を評価したところ、F-measureで0.916、Cohen's Kappa係数で0.890と高い予測性能を示した。この結果から、可視近赤外分光分析を用いたAloとFeoの定量により、高い精度でアンディック特徴を検出できることが明らかになった。簡便な方法での大量判定が可能となり、精密な火山灰分布マップ作製が期待される。
著者氏名	○石塚成宏1 ・ 今矢明宏2 ・ 酒井佳美3 ・ 山下尚之4
著者所属	1国立研究開発法人 森林研究・整備機構 森林総合研究所企画部 ・ 2国立研究開発法人 森林研究・整備機構 森林総合研究所立地環境研究領域 ・ 3国立研究開発法人 森林研究・整備機構 森林総合研究所九州支所 ・ 4国立研究開発法人 森林研究・整備機構 森林総合研究所四国支所
キーワード	可視・近赤外分光分析, シュウ酸可溶アルミニウム, シュウ酸可溶鉄, 機械学習, アンディック特徴
Key word	Visible and near-infrared spectroscopy, Oxalate-extractable Al, Oxalate-extractable Fe, Machine learning, Andic soil properties