ミクロなモデルを基盤とした林分成長モデルの構成ならびに自己間引き則の解明

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本年度は、樹木の分枝構造、および相互反射を考慮した光の局所的な吸収量を林分成長シミュレーションに組み込む基盤手法の確立として、光伝播シミュレーションのGPGPU実装を行った。大域的イルミネーション(相互反射や光の屈折・反射・吸収を含む、物理的に妥当なレンダリング技術)の1つであるフォトンマッピング法を応用すると、枝や葉レベルで光の吸収量を計算できる。特に本年度はCUDAを用いてフォトンマッピングを実装し、各葉の光吸収量の計算も含めて、GPUを用いて高速に行えるようにした。また、再現対象データ(兼キャリブレーションデータ)となる林分データの取得のため、カナダのノースウェスト準州にあるウッドバッファロー国立公園にて昨年設定した、最多密度状態にあると見られるバンクスマツ(Pinus banksiana)の3つプロットのうち、1つのプロットで、毎木調査を行った。250本強の生立木について、詳細な位置情報を含むデータを取得した。さらに、バンクスマツの分枝構造データを得るため、数本のバンクスマツの分枝構造(枝長、枝径、各枝の葉量等)の計測を行った。これらに追加して、本年は地上レーザー測量によるフラクタル次元測定方法の評価と改良を行った。フォトンマッピング法のデータベース構造を援用して、レーザー測量によるフラクタル次元の測定方法の検証を行った。レーザーが物体に遮られる効果により、レーザー測量によるフラクタル次元の推定結果はバイアスがあることが判明したが、そのバイアスをモデル化することで、真値を推定する手法も考案し、良好な結果を得た。