デジタル航空写真とLiDARを用いた森林の現況調査手法を検討するため，カラマツ林を対象に基本的な林分因子である立木本数，平均樹高，材積の推定を行った。まず，樹種別の推定のため，マルチスペクトル画像から5クラスの樹種分類図（カラマツ，アカマツ，広葉樹，非植生，影）を作成した結果，分類精度は90％以上であった。次に，ステレオペアのパンクロマチック画像から作成したDSM（Digital Surface Model）とLiDARのDTM（Digital Terrain Model）を用いて単木の樹冠抽出を行い，樹種分類図と重ね合わせて抽出樹冠の樹種を特定し，樹冠ごとに林分因子の推定を行った。毎木調査との精度検証の結果，カラマツでは立木本数の推定率が85.6％，平均樹高の誤差が0.4 m，材積の推定率が84.9％であった。樹種別では，広葉樹よりも針葉樹において推定精度が高く，樹冠形の違いが影響していると考えられた。