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農学

2023.11.29

リモートセンシングを用いたヒノキ人工林の蒸散量広域予測モデルを開発

衛星リモートセンシング技術と森林調査データを組み合わせ、これまでより高い精度でヒノキ林の蒸散量を予測できる新モデルを開発しました。衛星だけでなく、近年多く利用されているドローンも使えます。森林の水源涵養機能の評価や管理の効率化などに大きく貢献することが期待される成果です。

 

森林は「緑のダム」と呼ばれます。水を地面に浸透させ、地下水を涵養する機能を持っているからです。しかし、日本では近年、間伐などの手入れが行き届かずに過密化した人工林が問題となっています。こうした人工林では蒸発散(土壌からの蒸発や樹木からの蒸散)によって水分が大気中に放出され、相当量の地下水資源が失われていることが指摘されています。日本のような森林の豊かな地域では、特に樹木からの蒸散(Et)が大きな割合を占めています。Etを広域かつ正確に把握できれば、人間が利用可能な地下水量を可視化し、渇水時には計画的な地下水利用が可能となります。
国立大学法人東海国立大学機構 名古屋大学大学院生命農学研究科の五味 高志 教授は、本研究チームとともに、Etをこれまでより正確に予測できる新モデルを開発しました。対象はヒノキ人工林で、衛星リモートセンシング技術と森林調査データ(FI)を組み合わせてEtを計算します。
Etの予測は気象条件や植物の生理的反応に大きく影響されるため、複雑で難易度が高い問題でした。しかし、今回開発したモデルは、衛星が観測した地表の温度とマルチスペクトルデータ、FIを活用することで、これらの要素を効果的に統合することに成功しました。また、Etに大きく影響する辺材面積(樹木断面のうち水が流れる面積)もFIのデータを基に計算し、モデルに統合しました。その結果、この新モデルの予測値は実際のEtとの間に高い相関(相関係数r = 0.76-0.89)を示しました。
この研究成果は他の樹種のEt推定にも応用できる可能性があります。また、ドローンなど他のリモートセンシング手法にも適用できます。このため、新モデルは、樹種ごとのEtをより詳細かつ正確に推定するための貴重な手法となり、森林管理の効率化と精度向上に大きく貢献し、持続可能な林業や森林の水源涵養機能の評価に資することが期待されます。

 

◆詳細(プレスリリース本文)はこちら

 

【論文情報】

【題 名】:Satellite Remote Sensing Model for Estimating Canopy Transpiration in Cypress Plantation Using in situ Sap Flow Observations and Forest Inventory
(樹液流観測と森林調査データを用いた衛星リモートセンシングによるヒノキ林の樹冠蒸散量推定モデル)
【著者名】:Asahi Hashimoto, Chen-Wei Chiu, Yuichi Onda, Makiko Tateishi, Kenji Tsuruta, Takashi Gomi
橋本 朝陽(筑波大学)、Chen-Wei Chiu(筑波大学)、恩田 裕一(筑波大学)、立石(岡﨑) 麻紀子(京都大学)、鶴田 健二(滋賀県琵琶湖環境科学研究センター)、五味 高志(名古屋大学)
【掲載誌】ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing
【掲載日】2023年11月17日
【DOI】10.1016/j.isprsjprs.2023.11.009
【URL】https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0924271623003143

 

【研究代表者】

大学院生命農学研究科 五味 高志 教授
https://www.agr.nagoya-u.ac.jp/~suido/