6月12日至13日，川村由香女士（硕士一年级建筑与城市设计课程/指导老师：国家土地信息处理工程实验室）参加了在东京大学产业科学研究所举办的“日本摄影测量学会2020年度学术讲座”。高木正孝教授)荣获“学术讲座论文奖”。
学术演讲论文奖是颁发给30岁以下做出杰出演讲的青年会员的奖项，对论文内容、演讲和问答进行综合评价。 2020年，24人中有4人获奖。
获得此奖项的研究主题是“使用无人机安装的相机使用体素模型估算叶面积指数 LAI”。
So far国家土地信息处理工程实验室，我们一直在进行以体素模型（*1）为中心的研究，该模型用于在三维空间中可视化身体内部，例如CT和MRI，以便根据无人机和卫星的数据分析森林环境。
挑战之一是估算“叶面积指数”(LAI/*2) 的方法。
叶面积指数是评价吸收二氧化碳量等的基本指标，一般根据森林内的光衰减量使用光学仪器进行推算，但存在数据受到阳光等测量环境影响的问题。
这一次，河村先生和他的团队专注于形状。
先生Kawamura 和他的同事旨在开发一种方法，通过用无人机拍摄的单棵树的调查照片准确区分叶子的扁平形状和其他树枝和树干的线性形状，来估计叶面积指数。
[还调查了目标树的实际叶面积指数]
（图片提供：国家土地信息处理工程实验室）
因此，通过将树划分为 12 厘米见方的立方体（体素），并提取和分析每个体素垂直于表面的矢量（法线矢量的 Z 分量），我们能够得出接近实际叶面积指数的估计值。
获得此奖项后，河村先生说道：“首先，我要感谢高木教授、村井教授（现就职于高知大学）以及我实验室的成员对我的指导。通过和高木教授一起提前准备，我能够参加之前没能参加的问答环节。在研究中我想做的事情还有很多，所以在研究生院我希望能够独立思考和做研究，而不是仅仅接受高木教授的指导。
在研究生院，我计划开展研究，利用卫星数据广泛而准确地捕捉森林物候。
(※1) 体素模型
体素是一个分为微小立方体的三维空间，是一种为每个微小立方体赋予属性的数据模型。它被认为是表示自然环境的合适模型，因为它可以存储地球表面存在的物体的复杂信息。
(*2) 叶面积指数 (LAI)
每单位土地面积一侧叶面积的总和。它已被广泛研究，因为它对森林通过光合作用吸收和蒸腾二氧化碳的估计量有重大影响。
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