UAV-SfMを用いたスギ林におけるCO₂吸収量推定に関する基礎検討

抄録

近年，世界的に脱炭素化の取り組みが加速しており，2021年のCOP26終了時点で，154か国と1地域が2050年までのカーボンニュートラル達成を表明している。日本でも2020年に同様の目標を掲げ，「J-クレジット制度」を通じて再生可能エネルギーの利用や森林によるCO₂吸収量をクレジット化し，カーボンニュートラルの達成に活用している。特に，森林由来のJ-クレジット認証には，間伐や再造林などの適切な森林施業が必要とされる。 従来の森林モニタリングは地上調査や航空写真に依存していたが，コストや作業負担の観点から広域的・持続的な管理には限界がある。このため，ドローン(UAV)を用いたリモートセンシング技術が注目されている。UAVは高解像度画像を柔軟に取得できることから，3次元データを活用した森林情報の把握に有効である。これまで，衛星画像やUAV画像と地上調査を組み合わせたCO₂吸収量の推定が行われているが，現地調査や高価なLiDARセンサの導入が課題となっている。 本研究では，低コストかつ高効率な森林モニタリング手法として，UAVから取得した画像をStructure from Motion(SfM)解析と画像処理を組み合わせて処理し，樹高や樹冠といったCO₂吸収量推定に必要な森林パラメータの推定手法について検討を行った。