日本森林樹種に対する最適林木施業のための構造型モデル構築

本年度は, 最終年度として前年度に引き続き, 森林資源モニタリング試験地として調査を継続している九州・沖縄地方, 東北地方の試験地における3次元位置測定装置によるデータ収集に加えて, 遠隔操作可能な小型回転翼機と3次元写真測量の新たな技術を導入し, 沖縄, 千葉の2つの試験地において3次元立体構造データ収集を行った. そして, これらのデータを基に, 最新の3次元画像解析ソフトウェアを駆使し, 単体としての樹木および林分立体構造の特徴を捉える空間的樹冠構造の3次元モデルの構築を試みた. また, 3次元データ処理プログラムの開発, 樹木立体構造プロトタイプモデルの構築を行った. 具体的には, まず3次元位置測定装置により樹木立体構造の3次元位置データを収集する. 次に, 0-1整数計画法を用いて収集される3次元位置データから"最適な"3点の組み合せによる三角形の逐次生成により立体を再現する. 先行研究の多くは, ヒューリスティック的なアルゴリズムを用いているため, マングローブ林あるいは根曲がりがある異形な樹木への適応が困難であった. ここでは, 数理計画法によるアプローチにより, 樹木の表面をより効果的に再現できる手法を開発した.更に, 構造モデルの1種であるGroIMPモデリング環境においてマングローブ(沖縄)の3次元成長プロトタイプモデルを構築した. マングローブ林では, 3次元位置測定装置により得られた構造的データを基に, 前年度に開発したソフトウェア(Fastrak Digitizer)を用いてその成長過程を再現した. このモデルを用いることにより, 樹齢に応じた材積量の変化を把握することができる. このような3次元位置測定装置による運動解析システムおよび写真測量による3次元モデルの導入例はまだ少なく, ここでの様々な応用により得られる知見は, 今後, このような最新システムの導入により, 実際に可視化を目的とした3次元データの収集・解析そしてモデル化を行う上で非常に有効な情報源になる.

本年度は, 最終年度として前年度に引き続き, 森林資源モニタリング試験地として調査を継続している九州・沖縄地方, 東北地方の試験地における3次元位置測定装置によるデータ収集に加えて, 遠隔操作可能な小型回転翼機と3次元写真測量の新たな技術を導入し, 沖縄, 千葉の2つの試験地において3次元立体構造データ収集を行った. そして, これらのデータを基に, 最新の3次元画像解析ソフトウェアを駆使し, 単体としての樹木および林分立体構造の特徴を捉える空間的樹冠構造の3次元モデルの構築を試みた. また, 3次元データ処理プログラムの開発, 樹木立体構造プロトタイプモデルの構築を行った. 具体的には, まず3次元位置測定装置により樹木立体構造の3次元位置データを収集する. 次に, 0-1整数計画法を用いて収集される3次元位置データから"最適な"3点の組み合せによる三角形の逐次生成により立体を再現する. 先行研究の多くは, ヒューリスティック的なアルゴリズムを用いているため, マングローブ林あるいは根曲がりがある異形な樹木への適応が困難であった. ここでは, 数理計画法によるアプローチにより, 樹木の表面をより効果的に再現できる手法を開発した.更に, 構造モデルの1種であるGroIMPモデリング環境においてマングローブ(沖縄)の3次元成長プロトタイプモデルを構築した. マングローブ林では, 3次元位置測定装置により得られた構造的データを基に, 前年度に開発したソフトウェア(Fastrak Digitizer)を用いてその成長過程を再現した. このモデルを用いることにより, 樹齢に応じた材積量の変化を把握することができる. このような3次元位置測定装置による運動解析システムおよび写真測量による3次元モデルの導入例はまだ少なく, ここでの様々な応用により得られる知見は, 今後, このような最新システムの導入により, 実際に可視化を目的とした3次元データの収集・解析そしてモデル化を行う上で非常に有効な情報源になる.