新しいLiDAR技術により、「単一樹木レベル」の3Dモデリングが可能となり、森林の樹冠を透過して自動的に個々の樹木をセグメンテーション（精度＞95％）し、さらに樹高、胸高直径（DBH）、材積を高精度で抽出できます。これにより、森林資源調査の効率が大幅に向上します。ただし、このような進展は、2026年5月に単独で公表された孤立した技術的ブレイクスルーではなく、航空機搭載型／バックパック型／手持ち型といった多プラットフォームとAIアルゴリズムとの相互連携による進化の結果です。

透過能力および個別樹木セグメンテーション：

現在の マルチエコーLiDAR システム（例：DJI Zenmuse L3、CHCNAV RS30）と組み合わせて、 点群分類アルゴリズム （エコー数、強度、空間的クラスタリングに基づく）樹冠、幹、地上点を効果的に区別します。 AI駆動型のインスタンスセグメンテーションモデル （PointNet++、3D CNN、または最新のトランスフォーマーアーキテクチャなど）は、2025–2026年の研究において、密閉樹冠林における個々の樹木認識でF1スコア0.95以上 F1スコア0.95以上 （すなわち、精度＞95％）を達成しました。

自動パラメーター抽出：

樹高（誤差＜5％）および胸高直径（DBH、誤差±3–5％）は、幹の点群に対する円柱フィッティングまたは最小二乗法によって算出されます。 幹の点群に対する円柱フィッティングまたは最小二乗法 体積は、 異速方程式 （例：DBH² × 高さ）と樹種ライブラリを統合し、全体的な地域レベルの誤差を <3%（CHCNAV社のForestPointソフトウェアによる検証済み）。

技術プラットフォームの進化：

業界は静的地上LiDARから脱却し、以下を統合する段階へと進展しました。 UAV搭載LiDAR （大規模なカバレッジ向け）、 バックパック／ハンドヘルド式LiDAR （林下層の詳細情報を補完するため）、および SLAMリアルタイム位置決め技術 を活用し、「空から地へ」の協調型点群取得を可能にしています。2026年初頭、東北林業大学およびグリーンバレー・インターナショナルのチームが、このシステムの単木レベル（位置決め誤差＜10 cm）における工学的実現能力を検証しました。

主要な技術的ブレイクスルー：

この進展は「新たな物理的貫通」から生じるものではなく、むしろ以下の要素の融合によるものです。 点群密度の向上（下層林冠内において20 pts／m²超）＋マルチエコー処理＋ディープラーニングを用いたセグメンテーション（例：Mask3D）＋地形・植生の統合モデリング さらに、中国林業科学院が2025年に提案した「樹冠縁部認識型クリッピングアルゴリズム」により、密生林における個々の木の分離の完全性が大幅に向上しました。

実用的なアプリケーション:

中国東北および西南地域の森林で実施されたパイロットプログラムでは、 従来のプロット調査と比較して10倍以上の効率向上 が確認されており、誤差は『国家森林資源調査規程』（LY／T 1953–2021）における第III類精度要件を満たしています。本技術は、林業の手法を「プロット単位の推定」から「個々の木単位の高精度な調査・マッピング」へと転換させています。