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J-GLOBAL ID：202202287028952068   整理番号：22A1053744

林分におけるダグラスファーノットサイズの予測:CTと現場測定に基づくランダム森林モデル【JST・京大機械翻訳】

Predicting Douglas-fir knot size in the stand: a random forest model based on CT and field measurements

著者 (5件)： Longo Bruna L. (University of Freiburg, Chair of Forest Utilization, Freiburg, Baden-Wuerttemberg, Germany) ,  Longo Bruna L. (Department of Forest Utilization, Forest Research Institute Baden-Wuerttemberg, Freiburg, Baden-Wuerttemberg, Germany) ,  Bruechert Franka (Department of Forest Utilization, Forest Research Institute Baden-Wuerttemberg, Freiburg, Baden-Wuerttemberg, Germany) ,  Becker Gero (University of Freiburg, Chair of Forest Utilization, Freiburg, Baden-Wuerttemberg, Germany) ,  Sauter Udo H. (Department of Forest Utilization, Forest Research Institute Baden-Wuerttemberg, Freiburg, Baden-Wuerttemberg, Germany)
資料名： Wood Science and Technology  (Wood Science and Technology)
巻： 56  号： 2  ページ： 531-552  発行年： 2022年 
JST資料番号： B0964A  ISSN： 0043-7719  CODEN： WOSTBE  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 枝は,樹木生理学と成長にとって極めて重要であるだけでなく,木材品質における最も影響力のある特徴の1つである。森林から産業への生産を通してのデータのアベイラビリティを改善するために,森林における倒立木と立木の両方の内部品質(例えばノット)に関する情報が望ましいであろう。本研究では,野外で測定した特性に基づくダグラス-フィールログの内部ノット直径を予測するためのモデルを示した。データは,ドイツ南西部の6つの試験サイトから収集した87の樹木(32から78歳まで)で構成され,4-5mログの現場にカットした。ログのCT画像にノット検出アルゴリズムを適用することにより,内部ノット直径を得た。ランダムフォレスト(RF)技術を適用して,2つのモデルを開発した。(1)M_BD:幹内の異なる半径方向位置での枝直径(BD)と(2)M_BDmax:最大内部枝直径(BD_max)を予測する。両モデルは良好な性能を示し,RMSEは4.26mm(R2=0.84),BD_maxは5.65mm(R2=0.78)であった。この文脈において,CT技術とRFモデリング技術の革新的組合せは,入力データ構造に関して柔軟であり,また,他の未探索データベースの包含を可能にするので,優れた性能を提供するので,将来の研究で使用できる有望な可能性を示した。本研究は,野外測定からの枝の内径を予測する可能性を示し,森林と鋸屑を接続するための進歩を導入した。Copyright The Author(s) 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： データベース ,  *森林 ,  鋸屑 ,  木材性質 ,  半径方向 ,  樹木 ,  ドイツ連邦共和国 ,  内径 ,  アベイラビリティ ,  *林分 ,  断層画像 ,  *ダグラスモミ
準シソーラス用語： CT画像 ,  *ランダムフォレスト ,  検出アルゴリズム ,  入力データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 木材の性質・構造  (FF05020Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 林分 ,  予測 ,  CT ,  現場測定 ,  森林 ,  モデル