第137回日本森林学会大会 発表検索
講演詳細
防災・水文部門[Forest Disaster Prevention and Hydrology]
| 日付 | 2026年3月17日 |
|---|---|
| 開始時刻 | ポスター発表 |
| 会場名 | 多目的ホール |
| 講演番号 | PJ-17 |
| 発表題目 | LiDARを用いた点群データによるコナラの樹形把握 Characterizing the Tree Architecture of Quercus serrata Using LiDAR Point Cloud Data |
| 所属 | 東京農業大学 |
| 要旨本文 | 樹幹流下量は、胸高直径や幹の傾きなど様々な樹木の構造的特徴に影響を受ける（例えばSato et al，2025）。しかし、より詳細な構造的特徴、例えば枝の本数や角度なども樹幹流下量に影響を与えることが指摘されている（例えばIida et al, 2021）が、それを取得することは困難であり、特に広葉樹二次林のような複雑な林分構造に生育する樹木を対象とした構造的特徴の取得はこれまで行われていない。そこで本研究では、広葉樹二次林の優占樹種であるコナラ14本を対象に、樹木の詳細な構造的特徴と樹幹流下量との関係を明らかにすることを目的として樹幹流下量を計測するとともに、計測木の構造的特徴を取得するためにLiDAR計測による点群データの取得を行った。LiDAR計測は地上およびUAVによる上空の双方から行い、それぞれから得られた点群データを合成し、そこから計測木を切り出すことで、根本から樹冠を含む詳細な計測木の点群データを作製した。作製した点群データからTreeQSMを用いて樹形解析を行い、幹から出た枝の本数やそこから分離した枝の本数や傾きなどを抽出した。今後、これらの構造的特徴が樹幹流に及ぼす影響についてさらに解析を進める。 |
| 著者氏名 | ○山口想1 ・ 佐藤貴紀1 ・ 中川雄治2 ・ 丹羽悠二2 ・ 白木克_3 ・ 橘隆一1 |
| 著者所属 | 1東京農業大学地域環境科学部 ・ 2東京大学大学院農学生命科学研究科附属演習林生態水文学研究所 ・ 3東京農工大学農学研究院自然環境保全学部門 |
| キーワード | LiDAR, 点群データ, コナラ, ドローン, GNSS |
| Key word | LiDAR, Point Cloud Data, Quercus serrata, Drone, GNSS |