3次元熱赤外情報による植物群落の機能モニタリング

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1.森林の3次元画像の作成:日本に広く分布しているスギ林(Cryptomeria japonica)を対象にして、ヘリコプターからの高空間分解能Scanning Lidarにより、精度の高い3次元画像を得た。2.森林のバイオマスの推定:森林の3次元画像定量的解析手法により、森林のメッシュバイオマスを求めた。具体的には、ヘリコプターからの高空間分解能Scanning Lidarにより計測されたスギ林の樹冠高メッシュデータ(DCHM)を用いて、個々の樹木の頂点、さらに、樹高を推定し、バイオマスを得る方法について検討した。個々の樹木の頂点検出については、マスクのサイズを変えながら頂点を検出していく方法を提案し、約3%の誤差で頂点を検出できることを示した。また、得られた頂点から、個々の樹木の樹高を求め、メッシュバイオマスを算出した。ここで、樹高と4種類のバイオマス値(根系を除く全バイオマス、幹、葉、枝のバイオマス)との関係については、現地での実測データがなかったので、文献に掲載されている樹高とバイオマスの実測データの中から、東日本のスギ(22本)についてのデータを解析し、回帰直線と決定係数(R^2)を得た。この解析結果では、全バイオマスと幹のバイオマスについては樹高との相関が高く、R^2は、それぞれ、0.89と0.93であった。しかし、葉と枝のバイオマスは樹高との相関が低く、R^2は、それぞれ、0.01と0.59であった。このことから、バイオマスについては、全バイオマスと幹のバイオマスのみを算出し、メッシュ化して示した。ここで述べた方法は、スギのように先端が尖った針葉樹については有効であろうと考えられる。この成果をもとに、今後、3次元的に複雑な構造をもつ植物群落において、気孔コンダクタンスや蒸散速度などのガス交換速度を定量的に推定する手法を開発することが可能になる。また,都市の熱環境や大気環境の改善に関係する植物群落の蒸発散や大気浄化機能や地球温暖化に関係する二酸化炭素の吸収などの生態機能モニタリングの精度向上が図れる。