REDD+は熱帯林の減少・劣化回避による炭素の排出量削減だけでなく、生物多様性保護にも寄与する。REDD+が対象とする空間スケールは地域や国家レベルであるため、その炭素モニタリングでは地上調査とリモートセンシングによる広域評価が有効である。一方、生物多様性には有効な評価手法がなく、その確立が急務である。これまでの研究から、炭素モニタリングにおける地上調査と同時に調査可能であり、森林構造を示す樹木群集組成は、生物多様性の指標として有効であることが明らかになった。そこで、広域での効果的な生物多様性のモニタリング手法の開発を目的に、樹木群集組成を用いた樹木多様性の推定モデルを作り、広域評価を行う。

本研究ではボルネオ島サバ州南部のサプルット森林管理区において熱帯低地林を対象とした。ランドサットTM画像を用い、標高650m以上の山地と急傾斜地にマスクをして熱帯低地林地域を抽出した。樹木群集組成の推定のための変数として、各バンドの分光反射率と正規化植生指数（NDVI）およびそれらの平均と標準偏差（SD）、ISODATA法による分類結果の値を用いた。地上調査では、樹木の樹種を記録した半径20mの円形プロット34個のデータから、３つの同定レベル（種、属、科）と２つの測定下限直径（10cm、20cm）で樹木群集組成の指標値（NMDS一軸値）を求めた。ステップワイズ法による変数選択を用いた重回帰分析とAICによるモデル評価を行った結果、測定下限直径20cm以上、属レベル同定による樹木組成に対し、ISODATA、NDVIのSD、バンド７の平均、バンド1のSD、NDVIが独立変数として選択され（AIC = 3.68）、比較的高い決定係数（R² = 0.58）のモデルが得られた。このモデルを衛星画像に適用することで生物多様性の広域評価ができると考えられる。