×メールアドレスを入力してください。"本研究では単木梢端抽出法の一つである局所最大値フィルタ法に着目し、GeoEye-1パンクロマチック画像(分解能0.5m)においてスギ人工林の密度推定が可能かどうか検討した。今回、フィルタサイズ、ローパスフィルタ処理の有無、ラジオメトリック分解能低減の有無について検討し、スギ人工林密度推定に及ぼす効果について考察した。対象地は阿賀町たきがしら湿原周辺のスギ人工林である。3×3、5×5、7×7のフィルタサイズでそれぞれスギ樹冠の梢端を抽出し立木密度推定を行った。フィルタサイズと立木密度に負の相関関係が見られ、立木密度に応じて最適なフィルタサイズが変動することが確認された。画像データのノイズ軽減を目的としたローパスフィルタの有無を比較した結果、ローパスフィルタ無しでは梢端候補が過大に抽出されることが確認された。ラジオメトリック分解能についてはオリジナルの11ビットデータを8ビットに変換して処理を行ったが、推定結果にほとんど差異は認められなかった。最適なフィルタサイズを林分の状況に応じてどのように変動させるかが今後の課題である。本研究では単木梢端抽出法の一つである局所最大値フィルタ法に着目し、GeoEye-1パンクロマチック画像(分解能0.5m)においてスギ人工林の密度推定が可能かどうか検討した。今回、フィルタサイズ、ローパスフィルタ処理の有無、ラジオメトリック分解能低減の有無について検討し、スギ人工林密度推定に及ぼす効果について考察した。対象地は阿賀町たきがしら湿原周辺のスギ人工林である。3×3、5×5、7×7のフィルタサイズでそれぞれスギ樹冠の梢端を抽出し立木密度推定を行った。フィルタサイズと立木密度に負の相関関係が見られ、立木密度に応じて最適なフィルタサイズが変動することが確認された。画像データのノイズ軽減を目的としたローパスフィルタの有無を比較した結果、ローパスフィルタ無しでは梢端候補が過大に抽出されることが確認された。ラジオメトリック分解能についてはオリジナルの11ビットデータを8ビットに変換して処理を行ったが、推定結果にほとんど差異は認められなかった。最適なフィルタサイズを林分の状況に応じてどのように変動させるかが今後の課題である。