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

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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。