リモートセンシングによる森林の三次元計測に立脚した地域資源予測システムの構築

建立基于遥感三维森林测量的区域资源预测系统

• 批准号: 09J05360
• 负责人: 中島 徹
• 金额: $ 1.79万
• 依托单位: The University of Tokyo
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2009
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2009 至 2011
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-09J05360/
• 关键词: 同化器官; 非同化器官; 樹冠; 樹幹; リモートセンシング; 林木の成長; 林分密度; 立地条件; 固定試験地; 三次元計測; GPS; 樹幹解析; 人工林; 立木位置図

今年度は、同化器官の変動と林木の成長・枯損との関係を地域レベルでモデル化を行った。モデル構築の際には、システムダイナミクス等を利用し、リモートセンシングによって立地条件や林分密度を考慮して抽出された樹冠と樹幹の情報を初期条件としたうえで、測定された林分密度、同化器官、非同化器官、林齢などさまざまな因子をフローやストックとして位置づけた。構築したモデルによって低密度化に伴う直径成長の増加を再現し、閉鎖開始密度でみられた過小推定を上方修正した。さらに、高密度化に伴う立木本数の減少を再現し、最多密度でみられた過大推定を下方修正することによって、従来型の成長予測ツールにおいて確認された限界を克服した。そのうえで、多様な林分密度を対象に成長モデルの推定精度を検証した。この検証には数値表層モデルや試験地に基づく樹冠と樹幹の時系列データを用い、完成した森林資源予測システムによる推定精度を検証した。モデルの初期条件には林木単位の情報だけでなく、林木の集団の平均値を林分単位の情報として与える場合も考え、単木レベルから林分レベルにかけて成長予測を行い、これらの集合体として地域レベルの森林資源を予測した。最後に、GIS上に整理してある林分密度に応じた森林区分やリモートセンシングによって抽出した地形と林分の初期条件を組み合わせ、多様な林分の集合体からなる地域レベルの森林資源をシミュレートした。以上から、リモートセンシングによって観測された同化器官・非同化器官等の情報を初期条件として設定し、閉鎖開始密度林分から最多密林分までを含めた地域レベルの森林資源予測をおこなった。

This year, changes in assimilation organs, growth and loss of trees, and the relationship between geographical changes and changes in tree growth and loss are discussed. When constructing the forest canopy, the forest canopy and trunk information should be taken into account. The initial conditions of forest canopy and trunk information should be taken into account. The forest canopy and trunk information should be taken into account. The forest canopy and trunk information should be taken into account. Construction of low density, increase in diameter, reproduction of low density, estimation of low density In addition, the number of trees with high density is reduced, and the maximum density is estimated to be lower. The accuracy of estimation of tree growth and forest stand density is verified. This is a test of the accuracy of the estimation of forest resources. The initial conditions of the forest include information on individual tree positions, average values of individual tree populations, information on individual tree positions, and information on individual tree populations. The initial conditions include information on individual tree populations, information on individual tree populations, and information on individual tree populations. Finally, the forest density, forest classification, forest The information of assimilating organs and non-assimilating organs in the forest resource prediction system is set as the initial condition, and the forest resource prediction system is set as the maximum forest density.

项目成果

地域資源予測システムに立脚した林業に係る諸因子のシミュレーション

基于区域资源预测系统的林业相关因素模拟

• 发表时间: 2010
• 作者: 田中智博;野村渉;鳴海哲夫;増田朱美;玉村啓和;Tohru Nakajima;中島徹
• 通讯作者: 中島徹

Cost-effectiveness analysis of subsidy schemes for industrial timber development and carbon sequestration in Japanese forest plantations

日本人工林工业木材开发和碳封存补贴计划的成本效益分析

• 发表时间: 2011
• 期刊: Journal of Forestry Research
• 影响因子: 3
• 作者: 田中智博;野村渉;鳴海哲夫;増田朱美;玉村啓和;Tohru Nakajima
• 通讯作者: Tohru Nakajima