LiDAR森林計測– tag –

LiDAR点群のボクセル化と機械学習（XGBoost・SVR・深層学習）でバイオマス推計精度がR²=0.87まで向上。NASA GEDI・UAV LiDAR・J-クレジット森林吸収量算定への応用展望を解説。

Forzieri 2022・Mayra 2024の最新解析から、北方林の樹冠死亡傾向と地理的二極化を整理。フィンランド東南部1,800ha検出、欧州中部キクイムシ被害、北海道針葉樹林への含意までを解説。

森林冠雪荷重の機械学習予測（XGBoost・ランダムフォレスト等）。気象・森林・地形データから倒木リスク予測、雪起こし作業の効率化、気候変動下の応用を解説。