航空機LiDARによる単木樹種分類手法の開発

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  • Development of a Single Tree Classification Method Using Airborne LiDAR
  • コウクウキ LiDAR ニ ヨル タンモクジュシュ ブンルイ シュホウ ノ カイハツ

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抄録

<p>近年，航空機LiDARによる高精度の森林情報取得手法が数多く提案されている。樹高や樹冠サイズのような航空機LiDARにより直接計測可能な測定値に対し，材積や胸高直径は一般的に推定式を用いて間接的に求められる。この推定式は樹種ごとに異なるのが一般的であるため，高精度の森林情報の推定には正確な樹種情報の把握が必要不可欠である。そこで本研究では，国内の森林を構成する樹種である，スギ，ヒノキ，アカマツ，カラマツ，広葉樹（落葉および常緑広葉樹）の5樹種を対象に，航空機LiDARデータを用いた単木樹冠単位での高精度樹種分類手法の開発を行った。まず，LiDARデータから反射強度，樹冠形状，レーザー透過率に関する計八つの特徴量を算出し，機械学習のアルゴリズムであるRandom Forestを用いて特徴量の重要度を推定した。推定の結果，10 m×10 mのグリッド単位で算出した樹冠形状に関する特徴量が最も分類に有効である可能性が示された。また，提案した8特徴量を用いた5樹種の分類精度は93.7％と非常に高精度であった。本研究で提案した特徴量を用いることで航空機LiDARによる単木樹冠単位での高精度樹種分類の実現可能性が示された。</p>

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