講演詳細

経営部門[Forest Management]

日付	2025年3月21日
開始時刻	17:15
会場名	S32
講演番号	D-21
発表題目	ドローンレーザーを用いた機械学習による森林内ササ分布の把握 Detection of Bamboo Distribution in Forests Using Drone-Laser and Machine Learning
所属	千葉大学大学院
要旨本文	ササが地表を覆うことで他の草本や低木の成長が抑制され、森林更新や生物多様性に深刻な影響を与える。また、過剰なササの繁茂は管理作業に手間とコストがかかるようになる。よって、リモートセンシング技術を用いてササの状況を把握する必要がある。ドローン技術の普及により、森林の上層部は容易に観察できるようになったが、下層植生の把握は依然として難しい。そこで本研究では、高密度レーザーの点群データを利用し、樹冠表面図（DHCM）だけから機械学習によってササなどの有無を判別できるようにした。対象地は北海道美唄市にある北海道総合研究機構の林業試験地である。現地調査として1m×1mの区画を多地点設け、ササの有無や被度、高さ、本数を記録した。さらに、ドローンレーザーによって高密度な点群データも取得した。 対象地全域を10m×10mのグリッドに分け点群データからDCHM画像を作成し、ササの有無を照合した。DCHM画像に主成分分析を行い、ランダムフォレストによってササの有無を予測するモデルを作成した。その結果、ササの有無を高精度で予測できた。さらに、各主成分が何を表しているかを分析した。
著者氏名	○菊地未宙1 ・ 加藤顕1 ・ 澤田義人1 ・ 蝦名益仁2 ・ Jingyi, Li3 ・ 佐川幸彌3
著者所属	1千葉大学大学院園芸学研究科 ・ 2北海道立総合研究機構 ・ 3Yellowscan株式会社
キーワード	GIS, 林床, 階層構造
Key word	GIS, forest floor, stratification