前報告で、航空機LiDARから得られた樹種ごとに特徴的なパラメータを用いることで、単木レベルでの樹種分類が可能であることが示された。しかし、分類結果と実際の森林内の林分構成を比較すると、ヒノキ、カラマツ間やスギ、ヒノキ間で誤分類が起きる傾向が確認できた。そこで本研究では、分類に用いるパラメータを増やし、より正確な樹種分類が可能であるか検討を行った。分類対象地は、名古屋大学稲武フィールドで、分類対象樹種はスギ、ヒノキ、アカマツ、カラマツ、広葉樹の5樹種である。前報告で使用した単木の反射強度及び樹冠の形状に、新たにLiDARレーザー透過率 (LPI) 及び樹高をパラメータに加え、RandomForestにより単木レベルでの樹種分類を行った。分類結果を現地の詳細な植生図と比較したところ、95 % 弱の分類精度が得られ、前述した樹種間の誤分類の改善も確認できた。なお、本研究は、災害に強い森林づくり推進事業 (三重県) の助成を受けたものである。
