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J-GLOBAL ID：202302261808307750   整理番号：23A0757069

静岡県の航空ライダーオープンデータを用いた人工林の林分材積量のモデル検証

Model validation for stand timber volume in plantation forests using the airborne LiDAR open data of Shizuoka Prefecture

著者 (4件)： Kato Ryodai (National Institute of Technology, Numazu College) ,  Hoshikawa Takeshi (Shizuoka Professional University Junior College of Agriculture) ,  Sugimoto Takaaki (DMC Co., Ltd. (Japan)) ,  Suzuki Shizuo (National Institute of Technology, Numazu College)
資料名： Eco-Engineering  (Eco-Engineering)
巻： 35  号： 1  ページ： 25-32(J-STAGE)  発行年： 2023年 
JST資料番号： L1390A  ISSN： 1347-0485  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： 森林の林分材積量を知ることは,適切な森林管理に必要である。林分材積量を把握する典型的方法は,航空機搭載ライダーによる地域ベースアプローチ法(ABA)の使用である。ABAでは,他の森林地域に対するモデルの適用性とパラメータのチェックが必要である。本研究は,インターネット上で公的利用可能なデータに基づく林分材積量推定法を開発した。本研究の目的は,1)ABAを用いた林分材積量における誤差評価,2)誤差に影響する因子の検討,である。研究対象地域は静岡県東部に位置し,スギ林15地点とヒノキ林13地点とした。林分材積量の誤差を,航空機搭載ライダー結果と従来法の結果を比較して評価した。相対的な二乗平均平方根誤差(RMSE)と偏りは,各々,針葉樹林パラメータでは20%と-14%,混合森林パラメータでは17%と-11%であり,過小評価の結果であった。多重回帰分析から,決定係数(R²)は0.66であり,合計基本面積が増加するにつれ相対誤差は過小評価され,相対誤差はヒノキよりスギでは多めに過小評価された。本研究の誤差は,過去の7研究と比べて比較的小さかった。したがって,本研究から,ABAを使用した林分材積量推定法は静岡県東部で有効と分かった。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： 静岡県 ,  *LIDAR ,  人工林 ,  モデル ,  ヒノキ ,  誤差 ,  スギ ,  偏り ,  林分 ,  針葉樹林 ,  多重回帰分析 ,  *検証 ,  *材積 ,  *モデル検証 ,  相対誤差 ,  森林管理 ,  rms誤差
準シソーラス用語： RMSE【誤差】 ,  オープンデータ ,  決定係数 ,  *航空機搭載ライダー

著者キーワード (6件)： 空中LiDAR ,  地域ベースアプローチ ,  Bias ,  ヒノキ ,  Cryptomeria japonica ,  RMSE

分類 (2件)： 測樹学  (FF01040T) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L)

引用文献 (28件)：

• Asia Air Survey Co., Ltd., 2020: Report on the forest resource analysis survey using aerial Laser measurement Results in 2019, Forest Planning Division, Forest and Forestry Bureau, Department of Economy, Trade and Industry, Shizuoka Prefecture.(アジア航測株式会社, 2020: 令和元年度航空レーザ測量成果を用いた森林資源解析調査業務委託報告書, 静岡県経済産業部森林・林業局森林計画課.)
• Beland, M., Parker, G., Sparrow, B., Harding, D., Chasmer, L., Phinn, S., Antonarakis, A. and Strahler, A., 2019: On promoting the use of lidar systems in forest ecosystem research. Forest Ecology and Management, 450, 117484.
• Bouvier, M., Durrieu, S., Fournier, R. A. and Renaud, J.-P., 2015: Generalizing predictive models of forest inventory attributes using an area-based approach with airborne LiDAR data. Remote Sensing of Environment, 156, 322-334.
• Giannico, V., Lafortezza, R., John, R., Sanesi, G., Pesola, L. and Chen, J., 2016: Estimating stand volume and above-ground biomass of urban forests using LiDAR. Remote Sensing, 8, 339.
• Gleason, C. J. and Im, J., 2011: A review of remote sensing of forest biomass and biofuel: options for small-area applications. <i>GIScience & Remote Sensing</i>, 48, 141-170.

タイトルに関連する用語 (8件)： 静岡 ,  航空 ,  ライダー ,  オープンデータ ,  人工林 ,  林分 ,  材積 ,  モデル検証