経営Ⅱ D

213	Assessment of crown structure characteristics using LiDAR data in Yambaru subtropical forests.
Azita Ahmad Zawawi（鹿大連農／琉大農），Masami Shiba、Noor Janatun Naim Jemali	Yambaru forest is dominated by broad leaved species with multi story canopy layers. Since the forest area is now a candidate of UNESCO world natural heritage site, accurate and updated information of the forest resources is very important for an effective sustainable forest management. The capability of LiDAR technology to extract single tree level information using its high density laser data is very efficient to support forest inventory and provide valuable information of the forest stand. This study presents an approach for estimating tree height and crown structure characteristics using LiDAR data. The methodology was tested on a 4ha study site in Yona Experimental University Forest. Digital canopy height model (DCHM) was extracted from the LiDAR data for tree height estimation and watershed segmentation method was applied for individual crown delineation. The dominant tree canopy layers were estimated using multi-scale filtering and local maxima detection. Information on crown structure characteristics such as crown diameter and fractal dimension were also produced. SAGA GIS software was efficiently used for data processing and statistical analysis.

213

Assessment of crown structure characteristics using LiDAR data in Yambaru subtropical forests.

Azita Ahmad Zawawi（鹿大連農／琉大農），Masami Shiba、Noor Janatun Naim Jemali

Yambaru forest is dominated by broad leaved species with multi story canopy layers. Since the forest area is now a candidate of UNESCO world natural heritage site, accurate and updated information of the forest resources is very important for an effective sustainable forest management. The capability of LiDAR technology to extract single tree level information using its high density laser data is very efficient to support forest inventory and provide valuable information of the forest stand. This study presents an approach for estimating tree height and crown structure characteristics using LiDAR data. The methodology was tested on a 4ha study site in Yona Experimental University Forest. Digital canopy height model (DCHM) was extracted from the LiDAR data for tree height estimation and watershed segmentation method was applied for individual crown delineation. The dominant tree canopy layers were estimated using multi-scale filtering and local maxima detection. Information on crown structure characteristics such as crown diameter and fractal dimension were also produced. SAGA GIS software was efficiently used for data processing and statistical analysis.

214	航空機LiDARデータによるスギ・ヒノキ林の平均樹高成長量の検出の可能性
高橋與明（森林総研九州），粟屋善雄，田中真哉	筆者らはこれまでに、林分特性が様々に異なる樹冠閉鎖したスギ・ヒノキ人工林を対象に、航空機LiDARデータのCanopy Height Model（CHM）の80パーセンタイル値が林分の平均樹高を統計的に最も適切に表現できることを報告した。その報告の中で、CHMの80パーセンタイル値を平均樹高の推定値とみなした場合の二乗平均平方根誤差は1m未満であったことから、航空機LiDARによってある地域のスギ・ヒノキ林の平均樹高をモデル調整を必要としないで高精度に直接的に決定できる可能性を示唆した。本研究では、同じ林分を対象に一定期間を隔てて航空機LiDAR計測したデータを用いて既報の方法をもとに平均樹高成長量の検出の可能性を調べたので、その結果を報告する。

214

航空機LiDARデータによるスギ・ヒノキ林の平均樹高成長量の検出の可能性

高橋與明（森林総研九州），粟屋善雄，田中真哉

筆者らはこれまでに、林分特性が様々に異なる樹冠閉鎖したスギ・ヒノキ人工林を対象に、航空機LiDARデータのCanopy Height Model（CHM）の80パーセンタイル値が林分の平均樹高を統計的に最も適切に表現できることを報告した。その報告の中で、CHMの80パーセンタイル値を平均樹高の推定値とみなした場合の二乗平均平方根誤差は1m未満であったことから、航空機LiDARによってある地域のスギ・ヒノキ林の平均樹高をモデル調整を必要としないで高精度に直接的に決定できる可能性を示唆した。本研究では、同じ林分を対象に一定期間を隔てて航空機LiDAR計測したデータを用いて既報の方法をもとに平均樹高成長量の検出の可能性を調べたので、その結果を報告する。

215	時系列LANDSATデータからの林分構造の推定－最適な統計手法に関する検討－
太田徹志（九大農），加治佐　剛，溝上展也，吉田茂二郎	航空機LiDARは広域の森林情報を精度良く取得できる極めて有用なツールである。しかしながら、航空機LiDARは高価であり手軽に利用できるとは言い難い。そこで、航空機LiDARの代わりとなる手法の検討が進んでいる。その1つが時系列LANDSATデータの活用である。現在、時系列LANDSATデータから撹乱の時期や強度を求める技術の開発が進んでおり、これらの情報の活用により、LANDSATデータから詳細な森林の情報を得ることが期待されている。本発表では、時系列LANDSATデータから林分構造を推定する際に最適な統計手法について報告する。

215

時系列LANDSATデータからの林分構造の推定－最適な統計手法に関する検討－

太田徹志（九大農），加治佐　剛，溝上展也，吉田茂二郎

航空機LiDARは広域の森林情報を精度良く取得できる極めて有用なツールである。しかしながら、航空機LiDARは高価であり手軽に利用できるとは言い難い。そこで、航空機LiDARの代わりとなる手法の検討が進んでいる。その1つが時系列LANDSATデータの活用である。現在、時系列LANDSATデータから撹乱の時期や強度を求める技術の開発が進んでおり、これらの情報の活用により、LANDSATデータから詳細な森林の情報を得ることが期待されている。本発表では、時系列LANDSATデータから林分構造を推定する際に最適な統計手法について報告する。