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中心線からの距離に対する未成熟材リスクスコアの変化（α=0.15）。距離が近いほどリスクが上がる関数形を示す。

中心線の曲率に対するあて材リスクスコアの変化（凸側フラグ g=1）。曲率が大きいほどあて材リスクが上がる関数形を示す。

価値推定の最適化アルゴリズムの処理フロー。入力（形状データ）から評価パラメータ算出・リスクスコア化・最適化に至る手順を示す。

3Dスキャンで取得した立木データの分類。対象木の並べ方・種別ごとの整理を示す。

リスクの可視化。点群上に a)中心線からの距離 b)曲率 c)あて材の分布（凸側フラグ g=1/0）d)統合リスクスコア を配色し、木のどこが価値低下リスクかを示す。

凸側判定フラグ g_i の定義式。各点が中心線に対して凸側にあるか（あて材が生じやすい側か）を 1/0 で判定する。