UAV を用いた3次元森林モニタリングによるCO₂吸収量推定 -秋田市におけるスギのケーススタディ-

抄録

近年，気候変動対策としてカーボンニュートラルの達成が重要な課題となっている。森林は大気中のCO₂を吸収・固定する炭素吸収源として重要な役割を担っており，日本ではJ-クレジット制度によりその吸収量が評価されている。森林のCO₂吸収量を高精度に推定するためには，樹高や胸高直径(DBH)といった森林構造パラメータの取得が不可欠である。しかしながら，従来の地上調査は高精度であるものの，労力・時間・コストの負担が大きく，人手不足の影響もあり継続が困難になりつつある。近年，無人航空機(UAV)を用いたリモートセンシングが注目されている。特に，Structure from Motion(SfM)およびLiDARはそれぞれ異なる特性を有しており，両者を統合することは，高精度かつ効率的な森林モニタリングを可能にすると考える。本研究では，UAV取得データを用いた低コストな森林モニタリング手法を構築し，樹高，DBH，ならびにCO₂吸収量の推定精度を評価する。また，季節・気象条件による影響および推定誤差の相互作用を検討する。