講演詳細

経営部門[Forest Management]

日付	2025年3月21日
開始時刻	14:45
会場名	S32
講演番号	D-13
発表題目	高分解能衛星データを用いた松枯れ被害木の把握 Detection of pine wilt damage using high-resolution satellite imagery
所属	精密林業計測株式会社
要旨本文	近年、気候変動などの影響により、松枯れやナラ枯れといった森林被害が深刻化しており、高標高域の長野県や東北地方で被害が拡大している。被害の拡大を防ぐためには、正確な被害状況の把握や被害木の早期発見が必要不可欠である。一般的な被害木の確認方法として地上からの目視による監視が行われているが、アカマツ林の立木の粗密度や調査時の天候条件、地形条件によって被害木の特定が困難になり、熟練者であっても被害木の誤判定や見落とし等の調査漏れが起きる。加えて、林内を確認して回る作業負担が大きい点など課題は多い。今回、文科省「SX実現に向けた高分解能光学衛星のデータ解析技術の研究と利用実現」の一環として、Pleiades Neoの高分解能光学衛星データとドローン空撮データを使用して、長野県２町村で松枯れ被害木の単木レベルでの検出について実証実験を行った。ドローン空撮による松枯れ被害木情報から被害木の教師データを作成し、衛星データでオブジェクトベースの被害木分類を行った。結果として、感染から時間が経ち、落葉・落枝が進んだ一部の被害木の検出は困難であったが、樹冠の変色が顕著な被害木は一定の精度で検出が可能であることを確認した。
著者氏名	○小澤和浩1 ・ 鄧送求2,1 ・ 加藤正人2,1 ・ 山本耕平3
著者所属	1精密林業計測株式会社 ・ 2信州大学山岳科学研究拠点 ・ 3（株）パスコ
キーワード	松枯れ, 高分解能衛星画像, 分類
Key word	Pine Wilt, High-resolution satellite imagery, Classification