森林は陸上生態系における最大の炭素貯蔵庫であり、森林の炭素蓄積量の基底値と吸収ポテンシャルの解明は、国家の「二酸化炭素排出量削減」戦略目標の達成に重要な意義を持つ。リモートセンシングは、マクロ、総合的、動的、迅速、再現可能といった特徴を備えている。森林植生の炭素計量におけるリモートセンシング技術の課題に対応し、本稿では単木の構造と成長方程式に基づく森林植生炭素計量の新体系を構築した：（1）空中・地上レーザーデータを融合し、単木の胸高直径、樹高、樹冠構造パラメータを抽出し、単木レベルの森林プロット炭素蓄積量計算方法を確立；（2）樹冠高さと閉鎖率を核心変数とし、物理的解釈可能なピクセルレベルの地域森林炭素蓄積モデルを構築し、機械学習／深層学習を用いたリモートセンシング回帰逆演の不確実性を克服；（3）ピクセルレベル森林炭素蓄積モデルと単木成長方程式に基づき、将来の森林の樹冠高さと閉鎖率を予測して地域森林炭素吸収量を正確に推定。本稿は「森林プロット炭素蓄積量―地域森林炭素蓄積量―地域森林炭素吸収量」を主軸に、プロットから地域への空間スケールの拡張、炭素蓄積量から吸収量への時間スケールの拡張により、リモートセンシングに基づく森林植生炭素計量の新体系を構築した。

森林炭素蓄積量;森林炭素吸収;炭素計量;リモートセンシング;胸高直径―樹高―樹冠幅―樹齢;単木―プロット―地域;単木構造方程式;単木成長方程式;閉鎖率