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J-GLOBAL ID：200902282957631255   整理番号：08A1138556

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

Estimation of Forest Resource Conditions in Larix kaempferi Stand Combining High Resolution Digital Aerial Photography and DTM by LiDAR Data.

著者 (9件)： 福士亮太 (パスコ) ,  福士亮太 (環境研 地球環境研究セ) ,  小熊宏之 (環境研 地球環境研究セ) ,  米康充 (パスコ) ,  米康充 (島根大 生物資源科学) ,  鈴木恵一 (パスコ) ,  岡野哲郎 (信州大 農) ,  藤沼康実 (環境研 地球環境研究セ) ,  藤沼康実 (鳥取環境大)
資料名： 日本森林学会誌  (Journal of the Japanese Forest Society)
巻： 90  号： 5  ページ： 297-305  発行年： 2008年10月01日 
JST資料番号： F0858A  ISSN： 1349-8509  CODEN： NSGICL  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 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。(著者抄録)

シソーラス用語： *空中写真 ,  ディジタル画像 ,  モデル ,  ディジタル記録 ,  地形図 ,  カラマツ ,  *森林調査 ,  リモートセンシング ,  画像 ,  樹冠 ,  画像分析 ,  樹高 ,  材積 ,  山梨県 ,  計数法 ,  数値地形モデル ,  LIDAR
準シソーラス用語： レーザレーダ ,  DTM ,  *航空写真 ,  高解像度画像 ,  立木本数

分類 (1件)： 測樹学  (FF01040T)

引用文献 (24件)：

• 粟屋善雄. 高地上分解能衛星データの効用と問題点. 森林計画誌. 1998, 31, 59-64
• 古家直行. 樹冠位置. 森林リモートセンシング-基礎から応用まで-. 2004, 150-153
• 平田泰雅. 航空機LiDARを用いたスギ・ヒノキ人工林の森林計測. 写真測量とリモートセンシング. 2005, 44, 14-17
• 平田泰雅. 航空機レーザースキャナーデータを用いたヒノキ人工林における樹高と地形との関係. 日林誌. 2005, 87, 497-503
• 平田泰雅. 航空機レーザースキャナーを用いたスギ人工林計測におけるレーザー光の林冠透過率と地上照射密度の影響. 森林計画誌. 2005, 39, 81-95

タイトルに関連する用語 (7件)： 高解像度 ,  デジタル ,  航空写真 ,  LIDARデータ ,  DTM ,  カラマツ林 ,  推定