地上LiDARの登場によって、森林における高密度な点群データを大量かつ容易に取得することができるようになった。これらのデータを活用することで、これまで詳細な計測が難しかった林木育種における表現型の取得に活用しようという研究が進められている。 一方でこれらの点群は高密度であるために容量が非常に膨大であり、人手を用いた煩雑なデータ編集が必要となることが多かった。そこで，我々はこれまでの研究で、大規模点群から幹の断面を検出することによって、幹の検出とモデル化、さらに一次枝の詳細なモデル化を自動かつ詳細に行う手法を開発した。本報告では、既存の研究で得られた幹と一次枝のモデルを活用し、樹冠部における葉群を樹木ごとに正確に分類する手法の紹介と評価を行う。また、既存研究において設定が煩雑であったパラメータの数を減らすような改良について評価を行う。さらに現場で活用可能なGUIアプリケーションとして提案手法の実装を行なったので，それについても報告する。
