美濃羽靖・中西白：葉の形状特徴を用いた樹種判別におけるサンプルサイズと判別精度，森林計画誌55：61～75，2022　本研究では，葉の形状特徴を用いた樹種判別における必要なサンプルサイズと判別精度との関係について検証した。葉は20種を各樹種250から350枚程度，計6,516枚を採取した。形状特徴量には円形度，最適楕円の短径・長径比，周囲長・最適楕円軌道比，凸度を用いた。機械学習には決定木（J48およびRandomForest）およびニューラルネットワーク（MultilayerPerceptron）を用い，判別精度はMCC（マシューズ相関係数）を用いた。各形状特徴量を計測する際に必要なサンプルサイズの推定方法は，検出力分析で用いられるサンプルサイズの設計方法を用いた。解析結果より，訓練事例のMCCが0.755から1.000，未知事例のMCCが0.737から0.744と比較的高い判別精度を示した。樹種数が少ないと判別精度は高いが，樹種数の増加に伴い判別精度が低下した。サンプルサイズが少ないと判別精度は低いが，サンプルサイズが増加しても必ずしも判別精度が向上するわけではなく，また，その傾向は機械学習モデルの違いに関わらず同じであった。サンプルサイズの推定結果より，各形状特徴量ともにサンプルサイズを大きくする必要があると考えられた。

西園朋広・小谷英司・鹿又秀聡・細田和男・福本桂子・山田祐亮・天野智将：スギ人工林の収益性に基づく最適伐期齢の検討--東北日本海側の固定試験地における長期継続調査データを用いた分析--，森林計画誌55：77～93，2022　東北日本海側のスギ人工林を対象に，収益性に基づいて最適伐期齢を検討するために，長期継続調査データ（29試験区）を用いて，森林純収穫と内部収益率の長期推移を分析した。現在の経済条件下では，半数の試験区でどの伐期齢を採用しても両指標は常に負であり，適切な伐期齢を設定できなかった。現在の経済条件下で補助金を受けた場合，全ての試験区である伐期齢以上において両指標は正となり，森林純収穫が最大に達する林齢（ピーク林齢）は72～102年（平均87.3年）であった。また，内部収益率のピーク林齢は58年～97年（平均80.0年）であった。伐期齢と森林純収穫との関係に基づくと，同人工林は長伐期が適していると判断できた。また，伐期齢と内部収益率との関係に基づくと，同人工林は地位が低い場合は長伐期が適しており，地位が良い場合は間伐の実施スケジュールを制御することによって普通伐期～長伐期を設定できることが示唆された。

吉井達樹・松村直人：ICPアルゴリズムによるUAV-SfM技術と航空レーザを組み合わせた樹高計測手法の精度検証，森林計画誌55：95～101，2022　本研究では，普及型UAVから撮影された空中写真からSfM技術を用いて3次元点群データを取得し，航空レーザから取得された3次元点群データを併用することによって，GCPの計測を省略して樹高計測を行った。航空レーザの3次元点群データを利用し，ICPアルゴリズムを用いることで，GCPを用いずにUAV-SfM技術から取得された3次元点群をジオリファレンスした。ジオリファレンスされた3次元点群データからDSMを取得し，航空レーザから得られたDTMとの差分処理によりCHMを算出した。精度検証の結果，樹高のRMSEは0．30mと高い精度で樹高計測が可能ということが示された。