森林の現況を把握することは、森林管理を適切に行うために重要である。リモートセンシングによる森林計測はそのような森林の現況把握の省力化、効率化が期待されている。航空機LiDAR は上空からのレーザーの照射により、林冠表面や林床の3次元形状を把握することで森林資源量を広範囲で推定することが可能である。しかし、航空機LiDARは森林管理において重要な指標であるDBHを直接計測することができない。 そのため、LiDARデータから直接計測可能な樹高等のパラメータにより推定モデルを介した間接的な推定が必要となるが、その精度は特に単木レベルにおいては十分とは言えない。
よって本研究では、航空機LiDAR による汎用的なDBH推定手法の開発と従来の手法との精度比較を目的とした。三重県と愛知県の調査地に設置されたスギ・ヒノキ林を対象地として、数理モデルや機械学習等を用いたDBH推定を行い、精度を比較することでDBH推定に最適な林分因子と推定手法について検討を行った。
