北海道では天然林を対象に広く択伐施業（天然林施業）が行われてきた。しかし期待した更新成果が得られず，その結果天然林資源の減少と質の劣化をもたらした。その解決策として更新の阻害要因であるササ類を重機で剥ぎ取る更新補助作業（かき起こし）の有効性が確かめられている。しかし伐採後，林内に散在する施工地（択伐跡地）にアプローチすることは技術的コスト的に困難であるとともに，必要以上の攪乱を森林に与える危険性があり広く実施されるには至っていない。そこで本研究では積雪期の伐採時に行われる立木周囲の除雪作業の際に，林床のかき起こしを同時に行う手法（立木除雪かき起こし）を試みた。その作業コストと天然更新の成績を無施工対照区および無雪期かき起こし区と比較した。立木除雪かき起こしは更新作業のみで比較すると無雪期かき起こしの1/3のコストで実施することができた。6年生の高木性稚樹の更新はダケカンバを中心に約90％の施工区で周囲のササの高さ（平均145 cm）を超え，約70％の施工区で1,000本/haの成績を達成した。立木除雪かき起こしは北海道の天然林択伐施業を再構築するうえで重要な作業の一つとなりうると考えられた。

人口統計分析を集落単位で行うことの必要性はたびたび指摘されてきたが，資料の不足により，研究事例が少ない。本稿の目的は，集落人口を対象にしてコーホート分析を行うことで，集落合併を集落人口の観点から考察するとともに，国勢調査を用いた集落人口分析の可能性を探ることである。新潟県上越市不動地区で2020年に行われた3集落の合併を分析対象として，以下の3点の結果を得た。（1）1965年から1995年の集落人口は国勢調査区を集落と読み替えることで把握できたが，2000年以降の集落人口は抽出できなかった。（2）1950年代に拡充された小学校に通った「独立校世代」は人口が多く，2000年代以降，少子化や小学校の閉校に対応した新たな結びつきを作ることを求められた。（3）地区の役員を務める60～70歳代の人口が2015年をピークに減少すると予想された。これらのことから，2020年の集落合併は，役員年代となった独立校世代が今後の人口減少を見越して敢行したことであると解釈された。今後の課題は，世代を形成する個人の具体的な履歴を紐解くことや，男女別の動向や社会移動を考慮に入れた集落人口分析の改良である。

開花ステージ判定の精度は人工交配の成否に関わるため重要である。従来は目視判定するのが一般的であるが，習熟が必要であり，判定に個人差があるなどの課題が存在する。今回，クロマツ雌花について，調査者の目によらない簡易な開花ステージ判定手法を構築するため，深層学習を用いた分類モデルを作成し，モデルを組込んだWebアプリケーションを開発した。習熟した複数の調査者が様々なクロマツ雌花の画像をステージⅠ，ⅡおよびⅢに分類し，全員の判定が一致した画像合計3,074枚の画像を使用して，MobileNetV2の転移学習によってモデルを作成した。雌花が画面全体に対して小さい画像や，雌花と関係のない物体が写りこんでいる画像，雌花が黄緑色をしている画像などでモデルの予測が正しくないものがあったが，正解率は0.974，適合率と再現率をバランスよく評価するFスコアは0.949とともに非常に高かったため，実際の野外での形質評価における使用も期待できると考えた。

森林変化や土地被覆変化マップなどの主題図には現実との相違がある程度含まれる。主題図を効果的に利用するためには，マップ分類がどの程度正しいかを表す精度を評価することが重要になる。本総説では，衛星データを用いて作成した森林変化マップの面積推定と精度評価における基本的な原則を整理し，精度評価の構成要素をSampling design，Response design，Analysisにわけ，それぞれで基準と推奨される手法を示した。また，精度評価を実施する上での留意点についても記述した。統計的に厳密な精度評価では，無作為抽出を基本とした確率抽出によりサンプルを抽出し，リファレンスデータとの相違を解析して，マップ分類の精度を推定する。精度評価と面積推定では，母集団誤差行列が中心的な役割を担う。サンプル抽出に対応した不偏推定量もしくは一致推定量を利用することで，精度と面積の推定値と信頼区間を算出し不確実性を示すことができる。精度評価の基本的な手法は確立されているが，より新しい手法も提案されている。精度評価では全てに対応する単一の手法はなく，目的に応じて適切かつ基準を満たす手法を選択する必要がある。