航空レーザデータを活用した高精度森林資源情報について

−森林ビッグデータと機械学習によるスギ人工林の樹高

抄録

本研究の目的は、地域スケールでスギ人工林の樹高成長を定量評価し、高精度な樹高推定マップを作成するための手法を開発することである。モデル地域において、ALSから取得した樹高データを応答変数、林齢、気候要因、地形要因を説明変数として機械学習の手法を用いて定量評価した。いずれの地域でもデータ特性や考慮されていない要因により誤差があったものの、バイアス補正後、樹高は高い精度で推定できた。規定要因の重要性は地域間で大きく異なっていた。開発したモデルを活用し、林齢20から100年生のスギ人工林の推定樹高を予測し、マッピングした。推定樹高のパターンは、規定要因の重要度の違いを反映し、地域によって異なっていた。場所ごとの推定樹高を評価し、将来の生産性を科学的に予測することは、それに応じた科学的な林業管理の検討を可能にするだけでなく、森林資源の持続可能で有効な利用にもつながる。