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J-GLOBAL ID：201802231533373063   整理番号：18A1341801

日本のスギ(Cryptomeria japonica)林における大雪被害に起因する森林被害の発見のためのドローンによる観察の可能性に関する研究

Investigation of the potential of drone observations for detection of forest disturbance caused by heavy snow damage in a Japanese cedar (Cryptomeria japonica) forest

著者 (5件)： NAGAI Shin (Research and Development Center for Global Change, Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology) ,  Taku M. SAITOH (River Basin Research Center, Gifu University) ,  KAJIWARA Koji (Center for Environmental Remote Sensing, Chiba University) ,  YOSHITAKE Shinpei (River Basin Research Center, Gifu University) ,  HONDA Yoshiaki (Center for Environmental Remote Sensing, Chiba University)
資料名： 農業気象  (Journal of Agricultural Meteorology)
巻： 74  号： 3  ページ： 123-127(J-STAGE)  発行年： 2018年 
JST資料番号： X0731A  ISSN： 0021-8588  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 大雪による森林被害は,生態系の機能と生態系サービスの供給に深刻な影響を及ぼす。広域にわたるこの被害の空間的な分布を評価するために,リモートセンシングに基づく柔軟で安価,かつ一般化が可能な方法の開発が必要である。本研究では,日本の山岳地帯で典型的な景観であるスギ(Cryptomeria japonica)林において大雪によって引き起こされた被害を発見するための,無人ドローンの能力について調べた。著者らは,多くの樹木が2014年12月中旬における湿って重い雪によって被害を受けた研究用区画において,2016年10月の後半にドローンを用いて空中写真を撮影した。森林の被害率は,ドローンの空中写真から得た運動(SfM)点雲からの構造の視覚的な検討によって推定した。健康な樹木は90~96%であったが,多くは傾いた樹木と樹幹が壊れた樹木であって,無傷な樹冠は健康な樹木として誤認された。SfM点雲から得た森林被害率の推定値(33%)は,樹木の調査で得た実際の森林被害率(35%)と良く一致した。従って,この手法はその精度を上げるためにはさらに多くの箇所における観察が必要であるが,日本のスギ林における狭くて斑状の被害の発見に使用できる可能性がある。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *スギ ,  *雪害 ,  空中写真 ,  針葉樹林 ,  森林被害 ,  *無人機 ,  生態系 ,  空間分布 ,  リモートセンシング ,  日本 ,  樹木 ,  画像処理 ,  樹幹 ,  樹冠 ,  雲
準シソーラス用語： *ドローン ,  点雲

著者キーワード (5件)： ドローン ,  森林擾乱 ,  スギ ,  写真測量 ,  雪害

分類 (2件)： 森林保育  (FF03040H) ,  自然災害  (FC04020J)

引用文献 (13件)：

• Getzin S, Nuske RS, Wiegand K, 2014: Using unmanned aerial vehicles (UAV) to quantify spatial gap patterns in forests. Remote Sensing 6, 6988-7004.
• Getzin S, Wiegand K, Schoning I, 2012: Assessing biodiversity in forests using very high-resolution images and unmanned aerial vehicles. Methods in Ecological Evolution 3, 397-404.
• Guerra-Hernández J, González-Ferreiro E, Sarmento A, Silva J, Nunes A, Correia AC, Fontes L, Tomé M, Díaz-Varela R, 2016: Using high resolution UAV imagery to estimate tree variables in Pinus pinea plantation in Portugal. Forest Systems 25, eSC09. doi:10.5424/fs/2016252-08895.
• Kawase H, Murata A, Mizuta R, Sasaki H, Nosaka M, Ishii M, Takayabu I, 2016: Enhancement of heavy daily snowfall in central Japan due to global warming as projected by large ensemble of regional climate simulations. Climatic Change 139, 265-278.
• Lisein J, Michez A, Claessens H, Lejeune P, 2015: Discrimination of deciduous tree species from time series of unmanned aerial system imagery. PLoS ONE 10, e0141006. doi:10.1371/journal.pone.0141006.

タイトルに関連する用語 (13件)： 日本 ,  スギ ,  Cryptomeria ,  林 ,  大雪 ,  被害 ,  起因 ,  森林被害 ,  発見 ,  ドローン ,  観察 ,  可能性 ,  研究