3波長の航空機LiDARデータを用いた樹種分類の検討 鈴鹿山脈民有林の事例

• Published in: 日本森林学会誌 Vol. 106; no. 3; pp. 57 - 67
• Main Authors: 和田, のどか, 粟屋, 善雄, 吉田, 夏樹, 宇野女, 草太, 山口, 温
• Format: Journal Article
• Language: Japanese
• Published: 一般社団法人 日本森林学会 01.03.2024
• Subjects: サポートベクターマシン; 多波長航空レーザ; 急峻地; 過密林分
• ISSN: 1349-8509; 1882-398X
• DOI: 10.4005/jjfs.106.57

急峻な山地の過密で混植された民有林の実態を把握することは森林管理の課題の一つである。近年航空レーザで森林の実態が解析されるが，532nm，1,064nmと1,550nmの3波長のレーザが利用可能となり，解析精度の向上が期待される。このため本研究では3月観測（1,550nm）と9月観測（532nm，1,064nm）のデータを利用し，鈴鹿山脈の急峻で過密な民有林を対象にスギ・ヒノキ・アカマツ・落葉広葉樹の樹種分類への有効性を検証した。レーザの点群データで樹頂点を判定し，樹頂点から半径0.75m内の点群データを抽出して分類用の特徴量を作成した。分離度に基づいて有効な特徴量を選択後，単木単位のセグメント画像を作成してサポートベクターマシン法で樹種を分類した。落葉広葉樹と常緑針葉樹の分類の全体精度は落葉期の1,550nmを利用した場合で95.3％だった。常緑針葉樹の3樹種分類では532nmと1,064nmの2波長の反射係数の特徴量を利用すると88.6％と最も全体精度が高く，1波長（1,064nm）の場合より6.7％向上した。1波長に比べて複数波長の反射係数のデータが常緑針葉樹の分類に有効なことを確認できた。