湿地は陸上生態系と水生生態系をつなぐ重要な連結役として、重要な生態サービスを担い、生物多様性の維持にとって不可欠な役割を果たしています。しかし、カルスト湿地における複雑な植生の垂直重複現象や特殊な水文条件により、植生分布の効果的な監視が困難であり、湿地生態のさらなる理解が制限されています。本研究では、研究地域として桂林市会仙カルスト国際重要湿地を対象とし、LiDAR点群のセマンティックセグメンテーションに基づく3D植生マッピング解析手法を提案し実践しました。本手法は深層学習点群セマンティックセグメンテーションアルゴリズムを用いて湿地植生の精密な3Dマッピングを行い、マッピング結果に基づき各種植生の体積分布、隣接水域との距離、浸水頻度を定量化し、植生分布と湿地の水文との関係を明らかにします。研究結果は以下の通りです：（1）DWS-KP-FCNNアルゴリズムはLiDAR点群に基づき複数の植生タイプを正確に識別および区別でき、後処理により植生の重複および水域の識別問題を効果的に解決し、高精細で高精度な3D植生分布図を生成できる。（2）隣接水域距離および浸水頻度の勾配に沿った湿地植生の体積分布を描画し、植生分布と水文勾配の関係を明確に示した。（3）研究地域を隣接水域距離および浸水頻度に基づき異なる植生分布パターンを持つ複数の空間区画に分割し、異なる水文環境における植生群落の空間的分異を明らかにし、湿地生態系の精密管理に向けたデータ支援を提供した。以上の結論は、LiDAR点群セマンティックセグメンテーションに基づく3D植生マッピング解析手法がカルスト湿地植生に対して効率的かつ正確で包括的なリモートセンシング監視手段を提供し、重要な生態保護および管理への応用価値を有することを証明する。

カルスト湿地;無人機LiDAR;3D植生マッピング;点群セマンティックセグメンテーション;深層学習;植生分布パターン