私たちの生態系に不可欠な存在である森林は、どのような尺度で見てもかけがえのないものです。森林は無数の野生生物に生息地を提供するだけでなく、炭素隔離、水の浄化、土壌の安定化においても重要な役割を果たしています。何世紀にもわたり、森林管理者たちは森の奥深くへ分け入り、森林の驚異を丹念に記録してきました。こうした複雑な生態系を研究し理解するための取り組みは、新たなテクノロジーが利用可能になるにつれて進化し続けています。私たちが知るほど、森林をより適切に管理し、保全できるようになります。

光検出と測距（LiDAR）は、数十年にわたり森林の生態学と管理の研究に利用されてきました。この技術は、森林構造に関する高解像度の三次元情報を提供し、研究者は樹高、樹冠密度、地表被覆を驚くほど正確に測定できます。LiDARの力を活用することで、研究者は精密なデジタル地形モデルを作成し、森林の健全性を評価し、バイオマスと炭素隔離量を推定し、持続可能な森林管理のための戦略を策定できます。

このケーススタディでは、林業研究にLiDAR技術を活用することの多面的な影響を探ろうとする森林管理者のグループに焦点を当てます。彼らの足跡をたどりながら、LiDAR技術が森林を見る彼らの視点をどのように変えたのかを学びます。

LiDARポイントをつなぐ ― 使うほど味わい深くなる技術

アメリカ合衆国西海岸には、複雑で魅力的な多様な生態系を体現する、広大で豊かな森林が広がっています。ウィラメット・バレーのポンデローサマツ、ホワイトオーク、苔むしたツタカエデの茂みなど、在来樹種の豊かな foliage に囲まれた場所に、オレゴン州があります。この自然の素晴らしさの中心で、オレゴン州立大学の先駆的な森林管理者と研究者のチームが、最先端技術を森林研究に応用しています。森林工学・資源・管理学の准教授であるBogdan Strimbu氏は、森林研究におけるLiDAR技術の初期導入者の一人です。

生物統計学者として、Strimbu教授は森林調査と成長モデリングを研究しています。教授にとって、LiDARは一目ぼれのようなものではありませんでした。他の人にはそれほど明らかではないLiDARデータの美しさを理解するには、時間と忍耐、そしてもちろん多くの深い思考が必要でした。しかし最終的に、LiDARデータの豊富さはStrimbu教授にとって不可欠なツールとなり、教授はもう後戻りしませんでした。Strimbu教授は次のように振り返ります。「他の人が気づかないときでも、パターンが見えてくるのです……古い写真測量から新しい写真測量へ、そして写真測量から点群へと移行していくことに心を奪われました……写真測量でこれほど多くの素晴らしいことができるなら、LiDARのようなアクティブセンサーに戻ってみるのはどうだろう？ こうして私はLiDARに夢中になったのです。」

コンパス、地図、ロガーズテープ、そして今では3Dスナップショット

広大な森林のインベントリ調査は、かつて非常に労力のかかる作業でした。森林管理者のチームが土地を歩き回り、あらゆるものを手作業で測定していました。「従来の森林調査では、現地に赴いて森林を踏査し、直径や樹高を測定していました」とStrimbu教授は説明します。2人編成のチームが1日にカバーできる距離と面積には限りがあり、改善の余地も大きく残されていました。

LiDARによって、このプロセスははるかに高速になります。1人のオペレーターが、従来のほんの一部の時間で、はるかに広い範囲をカバーできます。そびえ立つ樹冠から小さな若木まで、すべての樹木の詳細を捉え、森林の包括的な全数調査を可能にするLiDARの能力は、森林管理に大きな変革をもたらします。

3Dスナップショットは、1つの信頼区間を伴う手作業で取得した一次元データよりも、森林をはるかに適切に表現します。「特定の瞬間に森林がどのように見えるかを写した、文字どおり3D画像のようなものです」と教授は語ります。この豊富なデータは、現在の意思決定を支援するだけでなく、将来の研究や分析のための貴重なリソースにもなります。

進歩を加速する：FJD Trionの支援が研究を変革

Strimbu教授がLiDARデータの価値を確信すると、次に懸念したのはデータの品質と利用しやすさでした。さまざまなメーカーのセンサーを使用してきた経験から、Strimbu教授はデータ品質、サービスの信頼性、継続的なサポートに高い基準を設けていました。各センサーブランドにはそれぞれ長所と短所がありましたが、サポートサービスの対応力と信頼性が最も重要な考慮事項として浮かび上がりました。

「FJD Trionから受けたサポートは非常に優れていて、通常24時間以内に返答が来ます」と教授は述べています。教授とチームにとって、実際の問題を解決する情報とサポートを迅速に受け取ることは重要です。これにより研究者はデータから洞察を得ることに集中でき、データの取得や分析にかかる数時間、場合によっては数日を節約できます。対応の速さは不可欠ですが、本当の価値は実行可能な解決策にあります。結局のところ、チームが必要としているのは、単なる迅速な返答ではなく、実際に導入できる実践的な指針です。「（FJD Trionが提供するのは）役に立つ解決策です。さらに1万ドル支払うよう求める解決策や、実際には解決策ではないような回答ではありません……すべてがFJD Trionのようであれば、すべてうまくいくでしょう。」  

FJD Trionのプロジェクトエンジニア、Dennis Chung氏が、OSUチームにFJD Trionモデルの新しい林業機能を実演。  

ビームを超えて：情報統合の転換点に立つLiDAR

LiDARが成熟し続けるにつれ、森林生態系についてさらに包括的な洞察を提供することが期待されています。Strimbu教授は、LiDARが単独で使用される技術から、ビッグデータを統合する重要なデータソースへと移行すると考えています。

教授によれば、森林研究におけるLiDARの応用を実用的に改善する方法の一つは、空中データと地上レベルのデータを組み合わせることです。「私が目にしているのは、森林を表す2つの記述子、つまり樹冠の下から得られるものと上空から得られるものを融合することです……森林や広い範囲を測量するうえで、次のステップは地上LiDARを活用し、点群の共登録をシームレスに行うことだと思います。」

データ統合にとどまらず、Strimbu教授はLiDARを林業におけるビッグデータ分析の基盤と捉えています。「LiDARが進む可能性のあるもう一つの方向は、より大規模なデータへと移行し、複数のデータソースを組み合わせ、LiDARを他のリモートセンシングソースと統合することだと思います。たとえば、今日の通常の手順には含まれていないさまざまな周波数に応じて点に色を付ける、さまざまな配色方法などです。」

森林を包括的に記述できるLiDARデータは、衛星画像など他のリモートセンシングソースを組み込むための基盤として機能します。このデータ融合により、研究者は森林の健全性と構成をより包括的に把握できるようになります。LiDARから得た樹冠構造だけでなく、衛星画像から得られる植物の健康状態の変化や病害虫発生の可能性に関する情報も、1つの強力なデータセット上に重ね合わせて分析することを想像してみてください。

Strimbu教授は、見事にこう表現しています。「LiDARは、未来のために今日を捉えるのです。」

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