大学院園芸学研究院

加藤 顕

カトウ アキラ  (Akira Kato)

基本情報

所属
千葉大学 大学院園芸学研究院先端園芸工学講座 准教授
(兼任)環境リモートセンシング研究センター 兼務教員
学位
Ph.D.(2008年12月 University of Washington)

J-GLOBAL ID
201801008688691884
researchmap会員ID
B000309273

Dr. Akira Kato received Ph.D. at University of Washington, Seattle, USA. His specialty is forest remote sensing, especially LiDAR (Light Detection and Ranging). There are three main research topics, the reconstruction of tree crown structure from high resolution LiDAR data using computer graphic technique, quantification of the woody biomass using terrestrial laser, and monitoring forest disaster (forest fire) using Google Earth Engine. A portable terrestrial laser scanner has been developed and used to take 3D data of any type of forest (from tropical to boreal forest) in the world to automate field survey as field validation of satellite remote sensing. He received teaching awards, the best teaching award from College of Forest Resources, University of Washington and best teaching surveying and GIS award from ASPRS (American Society of Photogrammetry and Remote Sensing).

論文

 55
  • Akira KATO, Tomoe MIURA, Masuto EBINA, Yuichi HAYAKAWA
    Journal of the Japanese Society of Revegetation Technology 47(1) 93-98 2021年8月31日  
  • 矢作 岳, 加藤 顕, 加藤友規, 三谷 徹
    ランドスケープ研究 5(InPress) 2021年2月  査読有り
  • Andrew T Hudak, Akira Kato, Benjamin C Bright, E Louise Loudermilk, Christie Hawley, Joseph C Restaino, Roger D Ottmar, Gabriel A Prata, Carlos Cabo, Susan J Prichard, Eric M Rowell, David R Weise
    Forest Science 66(4) 428-442 2020年8月  査読有り
    <title>Abstract</title> Methods to accurately estimate spatially explicit fuel consumption are needed because consumption relates directly to fire behavior, effects, and smoke emissions. Our objective was to quantify sparkleberry (Vaccinium arboretum Marshall) shrub fuels before and after six experimental prescribed fires at Fort Jackson in South Carolina. We used a novel approach to characterize shrubs non-destructively from three-dimensional (3D) point cloud data collected with a terrestrial laser scanner. The point cloud data were reduced to 0.001 m–3 voxels that were either occupied to indicate fuel presence or empty to indicate fuel absence. The density of occupied voxels was related significantly by a logarithmic function to 3D fuel bulk density samples that were destructively harvested (adjusted R2 = .32, P &amp;lt; .0001). Based on our findings, a survey-grade Global Navigation Satellite System may be necessary to accurately associate 3D point cloud data to 3D fuel bulk density measurements destructively collected in small (submeter) shrub plots. A recommendation for future research is to accurately geolocate and quantify the occupied volume of entire shrubs as 3D objects that can be used to train models to map shrub fuel bulk density from point cloud data binned to occupied 3D voxels.
  • Akira Kato, David Thau, Andrew T. Hudak, Garrett W. Meigs, L. Monika Moskal
    Remote Sensing of Environment 237 111525-111525 2020年2月  筆頭著者責任著者
  • 黒宮 健佑, 中浦 樹生, 加藤 顕, 髙橋 輝昌, 小林 達明
    日本森林学会大会発表データベース 131 176-176 2020年  
    <p>2019年9月9日早朝に千葉県に上陸した台風15号により、千葉県内では最大風速50mをこえる猛烈な風が吹き、その影響から93万戸以上で停電が起き、長い所では2週間以上停電が継続したことで、市民生活や産業は多大な被害を受けた。その原因の一つとして、倒木によって電柱・電線の損壊が助長されたとする意見があり、その因果関係について検討した。昨年と今年のLandsat8データより算出した正規化植生指数の差分から推定した風倒害の分布は電柱損壊状況の分布と概ね一致し、台風の経路の右側の地域に多く位置していた。電柱の損壊が見られた区域における正規化植生指数の差分は、各種木本群落の大部分が負の値をとり、平均値も負に大きく、森林被害が大きい場所で電柱も損壊していたことを示した。また、GISの解析結果より、全植生面積あたりの電柱の被害密度は、台地上のスギ・ヒノキ植林地にて著しく大きい結果となり、サンブスギ造林地の風害に対する脆弱性が示唆された。発表では、風速分布との関係や停電状況との関係、樹木の倒伏原因の検討結果についても報告予定である。</p>

MISC

 33
  • 小林 達明, 高橋 里奈, 神原 謙太, 加藤 顕, 高橋 輝昌, 福島 成樹
    日本緑化工学会誌 47(1) 105-110 2021年8月  
  • 加藤 顕, 龍原 哲
    日本森林学会大会発表データベース 131 108 2020年5月25日  
    最新データで森林計画を効率良く行うために無人航空機(ドローン)を導入し、3次元データの取得が急速に進んでいる。森林の3次元データ取得が進んでもデータが蓄積するだけで、データの解析は十分に行われていない。本研究では、Google Earth EngineやArcGIS onlineをベースとした無料ウェブ解析ツールを開発した。ドローンで得られる3次元データは主に森林の表面形状(DSM)だけであり、樹木計測に必要な地盤高データ(DTM)が必要である。DTMの作成には無償公開している国土地理院の航空機データを利用して作成し、ドローンで得られるDSMのデータの差分から材積を推定するツールを作成した。その結果を利用し、ドローンデータだけから材積推定できるモデルを作成し、大面積林地を詳細に材積推定できる。3次元データを解析するツールを無料で提供することで、全国でデータ整備が進んでいない大規模林地の材積(現存量)を無料で推定できる。データ整備が遅れている地域で、ドローンによる3次元データを取得するだけで本研究の解析ツールにより材積を推定できる方法を紹介する。
  • Kato A, Wakabayashi, H, Osawa, A, Watanabe, M, Moskal L.M, Hudak, A
    Proceedings of ForestSAT 2018 65-66 2018年11月  
  • 岩田英治, 陶山健一郎, 新屋智崇, 南藤和也, 河岡明義, 澁澤 栄, 小平正和, 加藤 顕, 小花和宏之
    クリーンエネルギー 27(6) 5-10 2018年6月  

書籍等出版物

 3

講演・口頭発表等

 125

担当経験のある科目(授業)

 13

共同研究・競争的資金等の研究課題

 46