Estimating understory dwarf bamboo distribution in forests using digital canopy height models derived from drone LiDAR

Abstract

森林の自然更新や多様性の維持には下層植生が重要である。特にササが繁茂すると森林更新が妨げられ，管理作業も困難になる。広域かつ効率的にササの有無を把握する手法の開発が求められている。本研究では，ドローンレーザーによる点群データから生成した樹冠高モデル（DCHM）を用い，ササの有無を推定した。DCHM画像に主成分分析を適用し，ランダムフォレストによりモデルを構築し，高い精度で判別できた。結果より，第1主成分は平均的な樹高と関係し，それ以外の主成分は上層木の空間パターンと関係していた。DCHMを活用することで，下層に存在するササの分布を推定できた。

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DOI

10.7211/jjsrt.51.115

Citations and references