深層学習で森林資源を高精度推定

研究の概要

フランス国立地理空間情報院（IGN）などの研究チームは、航空機搭載LiDAR（光検出・測距）データから森林属性を予測する深層学習フレームワーク「FLORA」を開発した。同フレームワークは樹高・総蓄積量・広葉樹・針葉樹別蓄積量・胸高断面積・立木密度の6指標を同時推定する。

最大の技術的課題は、センサー仕様・飛行高度・季節・スキャン角度が異なる複数の取得条件下でいかに安定した予測を実現するかという点にあった。FLORAは「オクトリー構造」と呼ばれる三次元空間分割アルゴリズムを基盤とし、生態・時空間の補助変数を「レイト・フュージョン・ゲーティング機構」で統合することでこの問題を克服した。

フランス全土の国家森林インベントリ（NFI）調査プロット32,052地点のデータで訓練・評価した結果、樹高の相対二乗平均平方根誤差（rRMSE）は約12.3%（R²＝0.88）、総蓄積量は約39%（R²＝0.74）を達成した。葉が茂る時期と落葉期の両データを組み合わせた単一モデルが、季節別モデルを上回る精度を示した点も注目される。

ビジネスへの示唆

FLORAの実用化が進めば、複数の産業・部門に直接的なコスト削減と収益機会をもたらす。

林業・木材業界では、従来の地上調査に比べて大幅に低コストかつ短期間での資源量把握が可能になる。調達部門のKPIである「原木調達コスト」「在庫回転率」の最適化に貢献し、サプライチェーンの需給計画精度を高める。大規模な皆伐・間伐計画の優先順位付けも自動化できる。

カーボンクレジット市場への影響も大きい。蓄積量と樹種別内訳を高精度で把握できることは、森林オフセットプロジェクトの「モニタリング・報告・検証（MRV）」工程を根本から変える。クレジット発行コストの削減と信頼性向上が同時に実現し、ESG担当部門のカーボンニュートラル目標達成を後押しする。

以下の業界・部門がとくに早期導入の恩恵を受けると見られる。

• 損害保険会社の引受リスク評価部門（山火事・風倒リスクの空間モデリング）
• 国有林管理機関の計画・調査部門（広域モニタリングの人件費削減）
• 再生可能エネルギー事業者のサイト選定チーム（バイオマス資源量の事前評価）

金融・不動産分野でも、森林担保融資やSBTi（科学的根拠に基づく目標）対応のポートフォリオ評価において、客観的な森林資産価値算定ツールとして活用が見込まれる。

今後の展望

EUでは「欧州空間データインフラ（INSPIRE）指令」に基づき各国がLiDARデータの整備を加速しており、フランスのLiDAR HDプログラムに続いてドイツ・スペイン・北欧各国でも全国規模のデータ取得が進む。FLORAはこうした異種データを統合できる設計であるため、汎欧州規模での展開に適している。

一方、総蓄積量のrRMSEが約39%にとどまる点は課題である。樹種構成が複雑な混交林や急傾斜地での精度向上、および衛星光学データとの融合による補完が今後の研究課題として残る。商業利用に向けては、既存の地理情報システム（GIS）プラットフォームやクラウド処理環境へのAPI統合が普及の鍵を握る。

オープンサイエンスの観点からモデルの公開も予定されており、スタートアップや国内外の研究機関が独自のサービスを構築する土台になると期待される。