Estimation of post-harvest vegetation recovery based on forest structural attributes using time series of satellite data

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本研究課題全体の目的は、時系列的に取得された衛星画像を利用して伐採後の植生の林分構造を表現する指標を検討し、植生回復状況を推定する手法を明らかにすることである。2022年度では、前年度に作成した日本全体の伐採箇所マップを利用し、衛星画像の指数を用いて植生回復を評価した。まず、伐採後の植生回復時における衛星画像（Landsat画像）のスペクトル変動と林冠高や樹冠被覆率との関係性を明らかにするため、スペクトルの時系列的変化をもとに判定した森林回復時の林冠高と樹冠被覆率の分布を、航空機レーザ計測データを用いて調べた。結果、伐採箇所ではスペクトル変化に伴い林冠高・樹冠被覆率などの林分構造の指標が伐採後に増加する傾向が見られた。また、森林回復の判定に利用した指標に応じて、森林回復時に森林の定義を満たす割合が変動することが明らかになった。次に、衛星画像のスペクトル情報と地上調査データを利用し、林分構造を推定する予測モデル作成し、精度を検証した。この際の精度は、既存の研究で報告された精度とほぼ同等であったが、植生回復の評価にはより高精度なモデルが必要と判断し、衛星画像および地上調査データに加えレーザ計測データの利用を検討した。衛星搭載レーザのGEDIと日本各地で取得された航空機レーザ計測データの両者を利用した。GEDIによるモデル作成では山岳地での推定精度が低下することがわかり、航空機レーザ計測データをモデル作成に利用することとした。複数地域で取得された航空機レーザ計測データを入手し、データ処理を行った。