レーザープロファイル計測データ・高解像度衛星データによる森林モニタリング手法

利用激光剖面测量数据和高分辨率卫星数据的森林监测方法

基本信息

批准号：
15780108
负责人：
松英恵吾
金额：
$ 2.05万
依托单位：
Utsunomiya University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2003
资助国家：
日本
起止时间：
2003 至 2004
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-15780108/
关键词：
レーザープロファイラー LiDAR 高解像度衛星森林モニタリング林分構造解析樹冠パラメータ GPS 樹冠形状レーザープロファイル計測データ高解像度衛星データ森林モートセンシング森林計測樹冠形状モデル

项目摘要

平成15年度に宇都宮大学農学部附属船生演習林を対象地として、レーザープロファイラーを搭載したヘリコプターで計測されたファーストパルスデータ、ラストパルスデータから地表面データ(DTM)、林冠面データ(DCHM)を最適内挿法を用いて算出を行った。また、グランドツルースとして測定区内で樹種、林齢等、林相の異なる林分に対して試験地を設定しGPS装置を用いて現地の測量を行った。スギ、ヒノキで植栽本数が1500本、3000本、6000本、12000本の各試験地について樹木位置、林分の樹種、樹高、胸高直径などの測定を追加して行った。レーザープロファイル計測で得られたデータを画像解析することで、樹木位置、樹冠サイズなどのパラメータを抽出し、その値に対して樹冠形モデルを適用し樹冠形を再現し、樹冠形データから樹冠直径、樹冠表面積を算出することができた。また高解像度衛星IKONOSのデータの画像解析も行い、テクスチャ解析によって樹冠形状データに関するパラメータ抽出を行った。樹冠パラメータの抽出には今回新たに開発したアルゴリズムを使用した。この値からさらに林分胸高断面積合計、林分材積を推定した。地上調査で得られた測定値と比較したところ、樹高については単木それぞれについて高精度で抽出することができた。林分密度については、密度が高くなるにつれて単木の抽出精度の低下が確認された。樹冠パラメータについては陰樹冠部分の抽出ができなかったが、陽樹冠部については高精度で抽出することができた。特に樹冠パラメータの抽出についてはこれまでノイズとされてきた地表面に到達しなかったラストパルスデータを解析することによって樹冠基部高を求めることが可能であることを明らかにした。林分胸高断面積合計、林分材積も精度良く求められていた。樹種の違い、林分密度の違いによって測定精度に差が出ることが確認されたが、実用上問題なくそれぞれの林分パラメータを求めることができることが明らかになった。本研究の結果、レーザープロファイル計測データと高解像度衛星データにより、地上調査と遜色ない精度で森林モニタリングが可能となる解析手法を開発することができた。

2003 年，在宇都宫大学农学院海洋训练林中，由配备激光轮廓仪的直升机测量的第一个脉冲数据和最后一个脉冲数据，优化了地表数据 (DTM) 和森林冠层表面数据 (DCHM)。插值法。此外，作为地面实况，在测量区域内不同树种、林龄、林相的林分设置试验点，利用GPS设备进行现场测量。对于种植数量为 1500 棵、3000 棵、6000 棵和 12000 棵雪松和柏树的每个试验点，额外测量了树位、林分种类、树高、胸径等。通过对激光轮廓测量获得的数据进行图像分析，提取树木位置和树冠尺寸等参数，并将树冠形状模型应用于这些值以再现树冠形状，并根据树冠计算树冠直径形状数据，我们能够计算树冠表面积。我们还对高分辨率卫星IKONOS的数据进行了图像分析，并通过纹理分析提取了与树冠形状数据相关的参数。使用新开发的算法来提取树冠参数。根据该值，我们进一步估计了林立胸高处的总横截面积和林立体积。与地面测量获得的测量结果相比，我们能够高精度地提取每棵树的树高。关于林分密度，已证实单树提取的准确性随着密度的增加而降低。对于树冠参数，虽然无法提取阴影树冠区域，但可以高精度提取正树冠区域。特别是，关于树冠参数的提取，我们已经证明可以通过分析未到达地面的最后脉冲数据（已被视为噪声）来确定树冠基部高度。还高精度地确定了立柱胸高处的总横截面积和立柱体积。尽管已确认由于树种和林分密度的差异而导致测量精度存在差异，但很明显可以确定每个林分参数，没有任何实际问题。通过这项研究，我们开发出了一种分析方法，能够使用激光轮廓测量数据和高分辨率卫星数据进行森林监测，其精度可与地面调查相媲美。