ニューズレター Vol.53
2013年3月
行事開催の記録
平成 24 年度 東京シンポジウム－3 次元計測と森林 GIS－
開催日：2013 年 2 月 6 日（水）13:00～17:00
場 所：東京大学農学部 弥生講堂
事務局 広嶋卓也（東京大学）
今年度の東京シンポジウムが，「3 次元計測と森林 GIS」をテーマに開催されました。テーマ設定の背景として，近年，デジタル空中写真撮影やレーザー計測により地表および森林の 3 次元計測が高精度で行えるようになったことが挙げられます。シンポジウムでは，そのような高精度データを森林
GIS で活用し，森林管理の効率化・省力化に結びつけるアプローチを紹介しました。講演は，国の森
林 GIS 事業について 1 件，航空写真による森林計測について 2 件，航空機・地上レーザー測量による森林計測について 2 件の計 5 件ありました。また賛助会員 4 社による事業紹介および展示が行われました。
開催当日は雪のちらつくあいにくの天気でしたが，産官学にわたり約 100 名（産：約 40，官：約 30，
学：約 30）の参加者があり，上記テーマへの関心の高さがうかがわれました。本ニューズレターの最後に，講演スライドの抜粋が掲載されています。
講演一覧
 川村 竜哉（林野庁 計画課）
「森林 GIS 関連予算について」
 中北 理（森林総合研究所 企画部・研究管理室長）「すぐに実用できる、空中写真３Ｄ計測技術－外業(省力）型 GIS を構築する－」 大野 勝正（アジア航測株式会社）「航空レーザー解析を活用した森林 GIS ゾーニング」
 米 康充（島根大学 生物資源科学部）「多時期の航空写真樹冠高を利用した森林資源変化抽出」
 加藤 顕（千葉大学 園芸学研究科）「地上レーザーを用いた毎木調査法」
賛助会員による話題提供
 中村 尚（パシフィックコンサルタンツ株式会社）「森林経営計画システムとゆかいな仲間たち」
 大萱 直花（一般社団法人日本森林技術協会）「デジタル撮影空中写真の利活用」
 大場 誠（東京スポットイマージュ株式会社）「Street Factory™の概要」
賛助会員によるデモンストレーション
パシフィックコンサルタンツ株式会社，一般社団法人 日本森林技術協会，
株式会社 パスコ，東京スポットイマージュ株式会社1

賛助会員について
森林ＧＩＳフォーラムをサポートしていただいている賛助会員は以下の 6 団体です。

 株式会社パスコ
 国土地図株式会社
 パシフィックコンサルタンツ株式会社
 東京スポットイマージュ株式会社
 一般社団法人日本森林技術協会
 北海道地図株式会社

森林 GIS フォーラムの組織
会長、副会長のもとに、運営委員会が設けられています。運営委員は官学の代表からなります。フォーラムの活動方針や内容は、会長、副会長、事務局、そして賛助会員の出席のもと、運営委員会で討議され決定されております。森林 GIS フォーラムの運営に携わる役員については以下のとおり
です。
会長
露木 聡
副会長
野田 巌
事務局長
広嶋 卓也
事務局（会計）三浦 直子
会計監査
宮本 麻子

東京大学
国際農林水産業研究センター（森林総合研究所）
東京大学
東京大学
森林総合研究所

運営委員
林野庁
北海道
東北
関東
関東
中部
関西
中国
四国
九州

林野庁計画課
北海道立林業試験場
森林総合研究所東北支所
東京大学
森林総合研究所
岐阜県森林研究所
京都府立大学
島根大学
高知大学
九州大学

北野 喜彦
菅野 正人
小谷 英司
中島 徹
鹿又 秀聡
古川 邦明
長島 啓子
米 康充
松岡 真如
加治佐 剛

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行事開催のご案内
平成 24 年度 学生研究コンテスト
日本森林学会第 124 回大会（岩手）関連集会
開催日：2013 年 3 月 27 日（水）15:00～17:00
場 所：岩手大学農学部 B 会場(学生センターA 棟 1 階 G18)〒020-8550 盛岡市上田 3 丁目 18-8
《プログラム》●15:00 開会あいさつ●15:05 【部門①卒業論文の研究】1 件 10 分（発表 8 分・質疑 2 分）
・栃木県たかはら地域の集約化施業における素材生産モデルの構築
上村僚（宇都宮大学 農学部）
・ラジコンヘリコプターを用いた間伐木の選定に関する研究
近藤大将（信州大学 農学部）
・地形効果補正を目的とした Minnaert 定数の自動的決定手法の検討
伊藤駿平（新潟大学 農学部）
●15:35 【部門②修士論文の研究】1 件 12 分（発表 10 分・質疑 2 分）
・航空写真からの Template Matching 法と Local Maximum Filtering 法を用いた
樹頂点の検出と精度検証
小林竜大（信州大学 農学部付属 AFC）
・スマートフォンを利用した森林調査
菊島浩貴（東京大学大学院 農学生命科学研究科）
・多面的機能に配慮した森林の管理方針設定支援シミュレーションシステムの開発
山田祐亮（東京大学大学院 農学生命科学研究科）
・GIS を用いた立地環境に基づく人工林の森林ゾーニング－三重県大台町の市町村森林整備計画の策定にむけて－
土田遼太（京都府立大学大学院 生命環境科学研究科）●16:25 【部門③博士論文の研究】1 件 15 分（発表 12 分・質疑 3 分）
・ニホンザル加害群における生息地選択のスケール依存性望月翔太（新潟大学大学院 自然科学研究科）
・ステレオ視を用いた森林内微地形再現手法とその応用
白鳥亮介（東京大学大学院 農学生命科学研究科）●16:55 表彰式・講評

森林GISフォーラム
ニューズレター Vol．53
発行日 2013年3月
編集人 広嶋卓也
発行人 広嶋卓也

森林GISフォーラム事務局〒299-5503
千葉県鴨川市天津770 東京大学千葉演習林 内
E-mail : info ＠ fgis.jp
ホームページ ：http://www.fgis.jp/

3川村 竜哉
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NAKAPRO中北 理
すぐに実用できる、空中写真３Ｄ計測技術－外業(省力）型GISを構築する－ḟୡ௦䛾GIS⌧⾜䛾GIS䛩䛠䛻ᐇ⏝䛷䛝䜛䚸✵୰෗┿䠏䠠ィ
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NAKAPRO36

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加藤 顕
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Cooperatives, UW, USA)

31

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加藤 顕
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ᴾ ᴾ ᴾ ᢊែඝẟỉἙὊἑửјྙᑣẪӕࢽӧᏡ

Laser sensor
Laser wavelength
Average laser point

1st Aug. 14th, 2009
2nd July 18th, 2010
Riegl LMS-Q560
1,550 nm(Near infrared red )20 points/m2y ‫ע‬ɥἾὊἈὊίἍὅἇὊᚨፗẲẺ‫ئ‬৑ẦỤỉ્‫ݧ‬ཞༀ‫ݧ‬ὸ

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Terrestorial LiDAR sensor settings

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RIEGL VQ250㻌 2ྎ㻌
360㼻㻌
600,000Ⅼ/sec (300,000Ⅼ/sec)㻌

Laser sensor
Laser wavelength
Laser point
density range

Riegl VZ-400
Near Infrared Red
125,000 points/second(high speed mode㸧
42,000 points/second(long distance mode㸧ɶଐஜἡỶỸỹỶỺὅἊἝỴἼὅἂிʮίఇὸẆஔଐᑋබίఇὸểσӷᄂᆮ݈ٟᚨᚘίఇὸểσӷᄂᆮ

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Ὁ݅ࡇẆᇌ‫ע‬࿢‫ؾ‬Ẇ೔ᆔሁỆợẾềἴἙἽࡸầီễỦẇ(Maltamo et al., 2004, RSE)
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加藤 顕
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41

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大場 誠
Street Factory™の概要

Content ఍♫᱌ෆ
Street Factory™

(Astrium Geo-information Services)

ᴫせ Street Factory™ 䛾⤂௓ ᳃ᯘศ㔝䜈䛾ά⏝ᮾிࢫ࣏ࢵࢺ࢖࣐࣮ࢪࣗᰴᘧ఍♫

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2

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Astrium Geo-information Service

AirbusEurocopter

Airbus Military

Cassidian

Astrium
Turnover 2008: € 4.2 billion
Staff 2007: 13,000*

Astrium Satellites

7HOHFRPPXQLFDWLRQV6HFXUH6DWFRP
6\VWHPV

Astrium Services

Space Transportation*HR,QIRUPDWLRQ6HUYLFHV1DYLJDWLRQ3

4FairChild T3A (1934)

ᴫせSTREET FACTORY™

5

6

42

大場 誠
Street Factory™の概要

3D Mosaic™

3D Mosaic™

3D Textured TIN Database (3D ࢸ࢟ࢫࢳࣕTINࢹ࣮ࢱ࣮࣋ࢫ㸧䠏ḟඖ䝰䝄䜲䜽䛾ᐃ⩏

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 www.openscenegraph.org

 䝕䞊䝍䝧䞊䝇䛾⮬ືసᡂ 㧗ᗘ䛻⮬ື໬䛥䜜䛯⏕ᡂ䝣䝻䞊 㧗㏿ฎ⌮ (8 GPU: 3h / 1km2)*
28/03/2012 - 4

7*) for data with 70/70% overlap and acquired at 8cm

8

3D volumes versus 2.5D+ surfaces

Street Factory™

C3 Technology (Apple, ྠᵝ䛻Google)஦ᴗ䛻䛚䛡䜛ၥ㢟ゎỴ䛾䛯䜑䛾3D 䝔䜽䝇䝏䝱 TIN 䝕䞊䝍䝧䞊䝇㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 Street Factory™

 䜸䝤䝸䞊䜽䜹䝯䝷⏬ീ䝕䞊䝍ฎ⌮ᑓ⏝䛾᰾ᚰⓗ䛺䝋䝣䝖䜴ommercialsolution for 3D TIN Textured Database䜶䜰䝷䜲䝉䞁䝇 ᭱ඛ➃䛾ᗄఱ䝰䝕䝹 ᏶඲䛻ᗄఱ⿵ṇ䛥䜜䛯❧య䝰䝕䝹䛾䜶䜽䝇䝫䞊䝖
 3D TIN 䝔䜽䝇䝏䝱䝰䝕䝹䛾⏕ᡂ OpenSceneGraph™ SDK 䝋䝸䝳䞊䝅䝵䞁 䠏✀㢮䛾䝟䝑䜿䞊䝆 䜸䝥䝅䝵䞁 8 䚸16䜎䛯䛿24 䛾୪ิ CPU 䝃䞊䝞䞉䝴䝙䝑䝖
 8CPU䛒䛯䜚 8Tb 䝕䜱䝇䜽ᐜ㔞 䝷䝑䝥䝖䝑䝥䛚䜘䜃䝢䜽䝉䝹 䝣䜯䜽䝖䝸䞊 䝍䝑䝏 䝽䞊䜽䝇䝔䞊䝅䝵䞁OSG ୍䜹᭶䛾䝖䝺䞊䝙䞁䜾䛸ᨭ᥼

3D Textured
TIN ୍ᖺ㛫䛾ಖド䛸䝯䞁䝔䝘䞁䝇

Effective
Photogrammetricmeasurement 䜸䝥䝅䝵䞁 䝟䝑䜿䞊䝆 䝰䝞䜲䝹 䝬䝑䝢䞁䜾 䝅䝇䝔䝮䛾䝃䝫䞊䝖 OpenSceneGraph™ 䛻≉໬䛧䛯䝖䝺䞊䝙䞁䜾䛸㏻ᖺ䝃䝫䞊䝖
 3D 䜰䝥䝸䜿䞊䝅䝵䞁䛾㛤Ⓨ

Precise & Robust Geometry 䝣䝷䞁䝇ᮏ♫䛛䜙ฎ⌮䝃䞊䝡䝇䛾ᥦ౪䜒ྍ⬟

Import / Export

9

Multi-view
Geometry

3D
Measurements

Interfacing
3D Digital
City

Oblique Airborne
Camera3D Viewer

Color
Management

GPS / IMUManagement

Automation
Workflow

10

Easy Integration into multiple platforms (⡆౽䛺⤫ྜᛶ䠅 㻌

Easy Integration into multiple platforms (⡆౽䛺⤫ྜᛶ䠅

Wide range of potential integration for 3D Mosaic™: ᗈ⠊䛺3D Mosaic™䛸䛾₯ᅾⓗ⤫ྜᛶ

Wide range of potential integration for 3D Mosaic™: ᗈ⠊䛺3D Mosaic™䛸䛾₯ᅾⓗ⤫ྜᛶ

11

12

43

大場 誠
Street Factory™の概要

Supported sensors㻌 (ᑐᛂ䝉䞁䝃䞊)

3D Mosaic™ example㻌 䠄 3D Mosaic™஦౛䠅⯟✵ᶵᦚ㍕䝉䞁䝃䞊䛾᏶඲䝃䝫䞊䝖䝬䝹䝉䜲䝴ᕷ 䜸䝤䝸䞊䜽䜹䝯䝷඲ᶵ✀䛾䝣䝹䝃䝫䞊䝖 䝕䞊䝍䝉䝑䝖

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 Midas DigiCam
 SWDC-5 (GeoVision) RCD30 Oblique TopRS A3 (ణ䛧䚸≉ᐃ䛾㣕⾜⤒㊰䛾タᐃ䛜ᚲせ) … 䛚䜘䜃䚸䛭䛾௚䛾䝬䝹䝏䜹䝯䝷 䝥䝷䝑䝖䝣䜷䞊䝮 1330 ⏬ീ (MIDAS 䜹䝯䝷), ⏬ീ䝃䜲䝈 4992x3328
 䝢䜽䝉䝹 䝃䜲䝈 0.007 mm
 14 䝖䝷䝑䜽 : 14 㣕⾜䝖䝷䝑䜽䛾ᖹᆒ㧗ᗘ 654 meters䚸䜸䞊䝞䞊䝷䝑䝥
60/60%
 28 km2
 15 cm GSD –aaa-ᆅୖศゎ⬟ 䝰䝞䜲䝹䝬䝑䝢䞁䜾䝅䝇䝔䝮䛾᏶඲䝃䝫䞊䝖ᐇ⌧䛾䛯䜑䛻㛤Ⓨ䛜㐍⾜୰ 䜹䝯䝷䛸 LIDAR ᝟ሗ䛾୧᪉䜢䝃䝫䞊䝖 ⯟✵ᶵᦚ㍕⏬ീ䡿䢚䡬䡼/ MMS 䛾⼥ྜ ඲䛶䛾䝕䞊䝍ྲྀᚓ䛻䛿 IMU / GPS 䛾᝟ሗ䛜ᚲせ13

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3D䝕䞊䝍䝧䞊䝇䛛䜙᝟ሗᢳฟ䛜ྍ⬟䛺ศ㔝ᨻᗓᶵ㛵ࢹ࣮ࢱ᝟ሗ⎔ቃศ㔝• ᨻᗓᶵ㛵ࡢ3D GISᶵ⬟• ᨻᗓᶵ㛵ࡢPR⬟ຊ• ᬒほ࡬ࡢᙳ㡪ศᯒ• ⎔ቃࢩ࣑࣮ࣗࣞࢩࣙࣥ

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Wide range of applications
㔞ཬࡧ GIS

3D MOSAIC™

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Potential applications (₯ᅾⓗ䛺ά⏝ศ㔝䠅

Factory management㻌 (ᕤሙ⟶⌮䠅୺䛻⏬ീ䛾どぬ໬䛻㛵㐃䛧䛯ศ㔝㈨⏘䛸䝉䜻䝳䝸䝔䜱䞊䛾┤᥋⟶⌮

Impact risk assessment
Security plan definition and simulation
Asset management and optimization
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17

18

44

大場 誠
Street Factory™の概要

Security simulation㻌 (Ᏻ඲䝅䝳䝭䝺䞊䝅䝵䞁䠅┤᥋䝅䝳䝭䝺䞊䝅䝵䞁䚸どㄆ䛚䜘䜃Ᏻ඲⟶⌮Line of Sight simulation
Area of sight simulation
Urban security simulation

3D Mosaic™ Application

DISASTER AND CRISIS⅏ᐖ䛾ᙳ㡪䛸༴ᶵ⟶⌮
19

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Disaster impact & Crisis management (⅏ᐖ䛾ᙳ㡪䛸༴ᶵ⟶⌮)⮬↛⅏ᐖ⟶⌮䛻䛚䛡䜛 3D Ortho™ 䛾᭷ຠᛶPreparedness㻌 (‽ഛ䠅㈨※⅏ᐖ䛜Ⓨ⏕๓ホ౯ ⅏ᐖ䛾ᙳ㡪ホ౯

Natural disaster simulation ⅏ᐖ๓ / ᚋ䛾ᙳ㡪ホ౯ ◚ቯ䛥䜜䛯䜚ᙳ㡪䜢ཷ䛡䛯㈨⏘䛾┤᥋ホ౯

Disaster preparedness planning ⅏ᐖᩆ᥼ᶵ㛵

Crisis rescue team training ᆅඖᩆ᥼䝏䞊䝮ᨭ᥼䛸ィ⏬❧᱌㠃✚# ᯛᩘ᫬㛫8 GPU ᨭ᥼䝏䞊䝮㛫䛾㐃⤡䛻ᙺ❧䛴⫼ᬒ䝕䞊䝍
80 (400)
1 km2
5h (1 ᪥)10 km2400 (2’000) ஦๓䛾⅏ᐖ⟶⌮
25 km
1’000 (5’000)2᫬㛫16 GPU5h (1᪥)50h (2.5 ᪥)

30h (2᪥)100h (5 ᪥)

50h (2.5᪥) ⥭ᛴᨭ᥼ィ⏬⟇ᐃ䛾䛯䜑䛾⅏ᐖ䝅䝳䝭䝺䞊䝅䝵䞁䛯䜑䛾⅏ᐖ䝅䝳䝭䝺50 km2
2’000(10’000) 150h (7.5 ᪥)䝅䝵䞁
75h (4᪥) ஦๓䛾ᙳ㡪ホ౯
Tohoku Earthquake
StreetFactory™

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22

References᭱ึ䛾㢳ᐈ䛻䜘䜛䝣䜱䞊䝗䝞䝑䜽 National Bureau of Surveying and Mapping (NBSM䠖 ୰ᅜᅜᐙ ⤮ᒁ) Street Factory™ 䛿SWDC-5䛾䜸䝤䝸䞊䜽䜹䝯䝷䛾⏬ീฎ⌮䛾䛯䜑䛾୺せ䛺䝋䝣䝖䜴䜶䜰䛸䛧䛶㑅ᢥ䛥䜜䛯䚹 Hebei Bureau of Surveying and Mapping䠄Ἑ໭┬ ⧙ᒁ䠅 Street Factory™ 䝅䝇䝔䝮䛾᭱ึ䛾䝷䜲䝉䞁䝇ዎ⣙䛻⨫ྡ䚹2012ᖺ10᭶䛻⣡ရ ୰ᅜ䛻䛚䛡䜛䛂䝇䝬䞊䝖䝅䝔䜱䛃䝥䝻䝆䜵䜽䝖䛷䠏D䝕䞊䝍䝧䞊䝇ᵓ⠏䛾䛯䜑䛻Street
Factory™ 䝅䝇䝔䝮䛾䝷䜲䝉䞁䝇ዎ⣙䜢⾜䛳䛯 㡑ᅜ䛻䛚䛡䜛ᆅ⌮✵㛫䜸䞊䝥䞁䝥䝷䝑䝖䝣䜷䞊䝮ᵓ⠏䛾䛯䜑䛾䝥䝻䝆䜵䜽䝖䛾䛯䜑䛻Street Factory™ 䛾ホ౯䜢⥅⥆୰

Street Factory™

 ᅜᅵᆅ⌮㝔䠄᪥ᮏ䠅䛻ᑐ䛧䛶Street Factory™ ᱌ෆ䛾䝽䞊䜽䝅䝵䝑䝥䜢㛤

REFERENCES ከᩘ䛾₯ᅾⓗ䝴䞊䝄䛻ᑐ䛧䛶䝷䜲䝉䞁䝇䛾䛯䜑䛾㆟ㄽ䜢⥅⥆୰ദ ᪥ᮏ䚸㡑ᅜ䚸୰ᅜ䚸ྎ‴䚸䜰䝯䝸䜹䚸䜹䝘䝎䚸୰ᮾㅖᅜ䚸䝶䞊䝻䝑䝟ㅖᅜ…
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Street Factory™の概要

Street Factory™
䝃䝬䝸䞊 ᰾ᚰⓗ䛷䝴䝙䞊䜽䛺 3D Mosaic™ 〇ရ 䝸䜰䝹䛺 3D ⮬ື໬䛥䜜䛯䝕䞊䝍䝧䞊䝇 㧗⢭ᗘ ᮏ≀䛾⏬ീ䛻ᇶ䛵䛔䛯㉁ឤ

3D DSM for Forest Management
Street Factory ከ䛟䛾䝝䜲䝺䝧䝹䛺䜰䝥䝸䜿䞊䝅䝵䞁䛻᭷ຠ
 3D GIS 䜰䝥䝸䜿䞊䝅䝵䞁 㒔ᕷ䛾⟶⌮䛸㛤Ⓨ 㒔ᕷ⟶⌮
 ㏻ಙ䜶䝸䜰 (web, 䝰䝞䜲䝹…) ຠᯝⓗ䛺䝁䝇䝖䛸㧗㏿䝕䞊䝍ฎ⌮

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26

3D Digital Surface Model Specifications
 3D DSM computed from airborne imagery
 Accurate representation of 3D volume
 Oblique measurements

 Advantages
 Forest canopy evaluation
 Individual tree identification
 Species identification
 3D volume / characteristics measurement

 Applications
 Carbon Forest management Species analysis…

Individual tree identification

Segmentation per trees with available volume identification
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Individual tree identification

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Canopy evaluation

Segmentation per trees with available volume identification

3D canopy information of large dense forest areas

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大場 誠
Street Factory™の概要

Canopy evaluation

Species identification

3D canopy information of large dense forest areas

Thanks to real texture from airborne data

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Summary Dense automated 3D information
 High accuracy
 With real 3D volume extraction

 Useful for numerous high-level applications
 Individual tree management
 Plantation management Species management
 Carbon counting Large dense forest (thanks to 3D canopy)
 Assessment of forest resources...

Species identification

Thanks to real texture from airborne data33

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