Accuracy validation of various measurement instruments for acquisition of high precision forest resource information
N. Matsumura, T. Arita, Yuki Hirose, S. Numamoto, Hiromasa Shimada, Hisako Nomura
{"title":"Accuracy validation of various measurement instruments for acquisition of high precision forest resource information","authors":"N. Matsumura, T. Arita, Yuki Hirose, S. Numamoto, Hiromasa Shimada, Hisako Nomura","doi":"10.20659/jjfp.54.1_55","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"*連絡先(Corresponding author)E-mail : nma@bio.mie-u.ac.jp 1 三重大学大学院生物資源学研究科(514-8507 三重県津市栗真町屋町1577) Graduate School of Bioresources, Mie University, 1577 Kurima-machiya, Tsu City 514-8507, Japan 2 和歌山県庁(640-8585 和歌山県和歌山市小松原通1-1) Wakayama Prefecture Government, 1-1 Komatubara-tori, Wakayama City 640-8585, Japan 3 奈良県庁(630-8501 奈良県奈良市登大路町30) Nara Prefecture Government, 30 Noboriooji, Nara City 630-8501, Japan 4 三重県林業研究所(515-2602 三重県津市白山町二本木3769-1) Mie Prefecture Forestry Research Institute, 3769-1 Nihogi, Hakusan, Tsu City 515-2602, Japan 松村直人・有田貴洋・廣瀬裕基・沼本晋也・島田博匡・野村久子:高精度森林資源情報の取得に向けた各種計 測装置の精度検証,森林計画誌54:55~61,2020 樹木の大きさを決定するためには,一般的に樹高と胸高直 径が必要とされている。これらの森林情報をより効率的に,そして安価に取得するために「航空レーザ計測」 「ドローン写真計測」「地上レーザ計測(TLS)」を実行,比較して,各計測方法の特性を把握し,今後の森林 情報の効率的取得について検討した。なお,TLS 計測については,性能の異なる2機種(OWL,FARO)を 用いた。TLS 計測では胸高直径のより直接的な計測が可能であるため,胸高直径の2乗平均平方根誤差 (RMSE)は機種OWLで1.1cm,機種 FAROで1.3cmと各計測方法の中で最も計測精度の高い結果が得られ た。しかし,樹高精度は樹頂点にレーザが届きにくいため,RMSEは機種OWLで2.9m,機種FAROで1.8 mとドローン写真計測1.2mと比べ大きくなった。作業時間と費用比較においても,これら計測装置の活用 で,1/5から1/50の大幅な効率化とコスト削減が期待できた。 キーワード:スマート林業,ICT,TLS,UAV,森林資源情報","PeriodicalId":234210,"journal":{"name":"Japanese Journal of Forest Planning","volume":"50 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2020-08-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"2","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Japanese Journal of Forest Planning","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.20659/jjfp.54.1_55","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 2
Abstract
*連絡先(Corresponding author)E-mail : nma@bio.mie-u.ac.jp 1 三重大学大学院生物資源学研究科(514-8507 三重県津市栗真町屋町1577) Graduate School of Bioresources, Mie University, 1577 Kurima-machiya, Tsu City 514-8507, Japan 2 和歌山県庁(640-8585 和歌山県和歌山市小松原通1-1) Wakayama Prefecture Government, 1-1 Komatubara-tori, Wakayama City 640-8585, Japan 3 奈良県庁(630-8501 奈良県奈良市登大路町30) Nara Prefecture Government, 30 Noboriooji, Nara City 630-8501, Japan 4 三重県林業研究所(515-2602 三重県津市白山町二本木3769-1) Mie Prefecture Forestry Research Institute, 3769-1 Nihogi, Hakusan, Tsu City 515-2602, Japan 松村直人・有田貴洋・廣瀬裕基・沼本晋也・島田博匡・野村久子:高精度森林資源情報の取得に向けた各種計 測装置の精度検証,森林計画誌54:55~61,2020 樹木の大きさを決定するためには,一般的に樹高と胸高直 径が必要とされている。これらの森林情報をより効率的に,そして安価に取得するために「航空レーザ計測」 「ドローン写真計測」「地上レーザ計測(TLS)」を実行,比較して,各計測方法の特性を把握し,今後の森林 情報の効率的取得について検討した。なお,TLS 計測については,性能の異なる2機種(OWL,FARO)を 用いた。TLS 計測では胸高直径のより直接的な計測が可能であるため,胸高直径の2乗平均平方根誤差 (RMSE)は機種OWLで1.1cm,機種 FAROで1.3cmと各計測方法の中で最も計測精度の高い結果が得られ た。しかし,樹高精度は樹頂点にレーザが届きにくいため,RMSEは機種OWLで2.9m,機種FAROで1.8 mとドローン写真計測1.2mと比べ大きくなった。作業時間と費用比較においても,これら計測装置の活用 で,1/5から1/50の大幅な効率化とコスト削減が期待できた。 キーワード:スマート林業,ICT,TLS,UAV,森林資源情報
各种测量仪器对高精度森林资源信息采集的精度验证
联系方式(Corresponding author)电子邮箱:nma@bio.mie-u.ac.jp 1三重大学研究生院生物资源学研究科(514-8507三重县津市栗真町屋町1577)Graduate School of Bioresources,Mie University, 1577 Kurima-machiya, Tsu City 514-8507,Japan 2和歌山县厅(640-8585和歌山县和歌山市小松原通1-1)Wakayama Prefecture Government, 1-1 komatubala -tori,日本3奈良县厅(630-8501奈良县奈良市登大路町30)Nara Prefecture Government,30 Noboriooji, Nara City 630-8501,Japan 4三重县林业研究所(515-2602三重县津市白山镇二本木3769-1)Mie Prefecture Forestry Research Institute,3769- 1nihogi, Hakusan, Tsu City 515-2602,Japan松村直人、有田贵洋、广濑裕基、沼本晋也、岛田博匡、野村久子:为获取高精度森林资源信息的各种测量装置的精度验证,森林计划志54:55~61,202为了决定树木的大小,一般需要树高和胸高直径。为了更有效、更廉价地获取这些森林信息,实施了“航空激光计测”、“无人机照片计测”、“地面激光计测(TLS)”,通过比较掌握各计测方法的特性,掌握今后的森林探讨了关于有效获取信息的问题。另外,在TLS测量方面,采用了两种性能不同的机型(OWL、FARO)。通过TLS测量,可以更直接地测量胸膛直径,因此胸膛直径的平方根平方误差(RMSE)在OWL机型中为1.1cm,在FARO中得到了1.3cm,在各测量方法中测量精度最高的结果。但是,树高精度方面,由于激光器难以到达树顶,所以RMSE机型OWL为2.9m,机型FARO为1.8 m,与无人机拍照测量1.2m相比明显增大。在工作时间和费用的比较方面,通过使用这些测量设备,也有望大幅提高效率并降低成本,从原来的1/5提高到1/50。关键词:智慧林业,ICT,TLS,UAV,森林资源信息
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