リモートセンシングを利用した野生生物ハビタットモデリングとその緑地計画への応用

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リモートセンシング・データを利用して都市緑地に生息する野生生物の生息環境を評価するための新たな手法を開発するための研究をおこなった。特に鳥類の生息環境評価に有用な植生図作成手法を開発するため、レーザースキャナ法による森林群落の垂直構造推定および高空間分解能衛星画像による植生図作成の手法の検討を行った。落葉期に取得した既存のレーザースキャナ・データから森林の断面図を描き、鳥類の生息環境評価によく用いられる森林階層多様度指数などを算出した。また、樹冠下のデータの簡便な補間法を新たに提案し、比較的高い精度で森林群落階層構造に関する指数を推定することが出来るようになった。さらに地上レーザースキャナ法による現地データも名古屋大学の協力を得て取得し、航空機レーザースキャナ法による下層植生の検出能力を詳細に検討した。また、市販のレーザースキャナ・ライブラリ・データの森林計測における有効性についても検討した。鳥類の種多様性は植生の群落構造だけでなく、樹種の多様度とも関係する。そこで、紅葉期に既取得の地上高空間分解能衛星画像であるクイックバード画像を用いて、樹頂部抽出と樹頂部周囲の4バンドの輝度特性からのクラスター分析によって局所的な林冠樹種多様度の推定する方法を検討した。また、常緑樹と落葉樹の分類手法も検討した。さらに、樹洞の有無による樹冠の輝度特性の違いの比較も行った。中程度の地上空間分解能衛星画像であるTerra/ASTER画像から作成した京都市街地の緑被率地図を用いて、樹林性鳥類の季節移動時の飛び石状コリドーという観点から緑地のネットワークを評価した。また、復元型ビオトープにおける鳥類相の初期遷移と緑地のネットワークとの関係にういても分析をおこなった。