講演詳細

経営部門[Forest Management]

日付	2025年3月21日
開始時刻	ポスター発表
会場名	学術交流会館（ロビー）
講演番号	PD-7
発表題目	機械学習を用いたスギ地位マップ作成における学習スケールの影響 Effects of Learning Scale on Cryptomeria japonica Site Index Mapping Using Machine Learning
所属	大分県
要旨本文	近年、成長に優れた苗木を積極的に用いた再造林を効率的に推進するため、苗木のポテンシャルを発揮可能な地位の高い場所に植栽することが推奨されている。これを受け、大分県では2024年度から航空レーザ測量データを用いたスギの地位を机上で判定するためのGISマップの作成に着手した。マップの作成にあたっては、林齢および気温・日射量・降水量などの気象データや傾斜・斜面方位・開空度・集水面積などの地形データを説明変数、航空レーザ測量データから算出した樹高を目的変数として、25mメッシュ単位での特定の林齢における樹高を機械学習により推定を試みた。2024年12月時点で、17市町のうち、必要なデータが揃っている13市町において解析を進めており、テストデータの精度は一部の地域で85％を超える一方で、75％を下回る地域もあり、地域間差が大きいことが分かった。また、出力される推定地位は学習スケール（県全体、市町単位、あるいはそれよりも狭い範囲）に応じて異なり、狭すぎる場合は精度が低下してしまうほか、テストデータの精度が近い値を示す場合でもスケールが異なる場合は推定値が変動することが分かった。
著者氏名	○松本純
著者所属	大分県農林水産研究指導センター林業研究部
キーワード	森林GIS, 航空レーザ測量, 機械学習, 地位推定, ゾーニング
Key word	forest GIS, airborne laser scanning, machine learning, estimate growth potential, forest zoning