１ REDDプラス概論
松本 光朗
森林総合研究所 REDD研究開発センター

平成25年度

２ REDDプラスに係る国際的な議論の趨勢平塚 基志
三菱UFJリサーチ＆コンサルティング

ＲＥＤＤプラスに係る森林技術者講習会
テキスト＜基礎講習＞

３ COOKBOOKについて
宗像 和規
日本森林技術協会

４ 森林炭素モニタリングの設計と参照レベルの要件
鈴木 圭
日本森林技術協会

５ REDDプラスにおけるリモートセンシングの役割
林 真智
国立環境研究所

６ 衛星データの種類と入手の際の留意点
磯野 賀瑞夫RESTEC

７ リモートセンシングを用いた
森林面積の把握手法
鈴木 圭
日本森林技術協会

８ 森林炭素モニタリングの基礎
金森 匡彦 他
日本森林技術協会

９ 森林炭素量の把握
佐藤 顕信
日本森林技術協会

１０ 森林炭素変化量の推定
鈴木 圭
日本森林技術協会

１１ 今後に向けての課題
松本 光朗
森林総合研究所 REDD研究開発センター

REDD+

Reducing Emission from Deforestation
and Forest Degradation-plus

平成2５年度基礎講習

第１章
REDDプラス概論
REDD
プラス概論

(独)森林総合研究所 REDD研究開発センター
松本 光朗
1

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

2

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

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平成25年度 基礎講習

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平成25年度 基礎講習

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平成2５年度基礎講習

第２章
REDDプラスに係るREDDプラスに係る国際的な議論の国際的な議論の趨勢趨勢
三菱UFJリサーチ＆コンサルティング
平塚基志
1

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平成25年度 基礎講習

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平成25年度 基礎講習

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平成25年度 基礎講習

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and Forest Degradation-plus

平成2５年度

基礎講習

第３章
Cooｋ
Coo
ｋBoo
Booｋ
ｋについて

一般社団法人 日本森林技術協会
宗像 和規
1

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

CookBookとはREDD プラスでは、途上国が行う森林減少・森林劣化を抑制する取組みによる
CO2 の排出削減、森林保全等によるCO2 の排出防止および炭素固定による大気中のCO2 の削減に対して、何らかの経済的インセンティブを与えるということが基本的な考え方である。
そのため、排出削減量の評価には科学的なアプローチによって森林炭素の変化
量をモニタリングすることが求められる。

CookBook
REDD プラスに取組むための基礎知識や技術について、特に森林炭素モニタリングに注目してわかりやすく説明した技術解説書。平成23年度に（独）森林総合研究所REDD研究開発センターが作成。

2

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

CookBook外観 ～表紙～

3

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平成25年度 基礎講習

CookBook外観 ～目次、フローチャート～

4

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平成25年度 基礎講習

CookBook外観 ～章立て、概説～

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平成25年度 基礎講習

CookBook外観 ～Recipe、項目～

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平成25年度 基礎講習

CookBook外観 ～参照編～

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

CookBookの構成【導入編】• 第１章 REDDプラスとは• 第２章 森林モニタリングシステムの設計【計画編】• 第３章 REDDプラス取組のための基礎知識• 第４章 森林炭素の計測・報告・検証（MRV)• 第５章 蓄積変化法によるモニタリング

国／準国レベルでのREDD プラスの導入に取り組む政策立案者およびそのパートナー機関
国／準国レベルおよびプ
ロジェクトレベルでREDD
活動の計画に取り組む
実施者

【技術編】
•
•
•
•

第６章 REDDプラス実施における前提
第７章 リモートセンシングを用いた森林面積の推定
第８章 固定調査プロットを用いた方法
第９章 林分炭素蓄積推定モデルを用いた方法

国／準国レベルおよびプ
ロジェクトレベルでREDD活動に携わる技術者【参照編】（関連する報告書、ガイダンス、マニュアル、論文等の紹介）
8

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

CookBookの使い方 ～目次で読む～
章
Recipe項目☆CookBookの読み方１
目次に従い、各章に記述されたRecipeと項目を順番に読み進めていく。

◎CookBookの由来
それぞれのRecipeに従って調理していくと、最後にREDDプラスという美味しい料
理が出来上がる。だからCookBook！！
9REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

CookBookの使い方 ～フローチャートで読む～☆CookBookの読み方２
REDDプラスのフローチャートに従って、各Recipeに記述された項目を順番に読み進めていく。

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

CookBookの使い方 ～フローチャートで読む～
Recipeタイトル
項目「参照編」に参考文献あり矢印に従って、
項目を読み進む

11

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

CookBookの使い方 ～各Recipeの見方～
Recipeタイトル
上のRecipe
フロー図上で、このRecipeの上に位置するRecipeを示す。

Recipeナンバー
Recipeの概要
項目

INFO欄

12

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

CookBookの使い方 ～参照編の見方～
通し番号

実施レベル
の分類

文献タイトル

更なる情報提供（ホームページ等のアドレス）

発行年
執筆者・関連機関
言語

文献の概要

関連する
Recipeと項目
13

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Reducing Emission from Deforestation
and Forest Degradation-plus

平成25年度基礎講習

第４章
森林炭素モニタリングの設計と森林炭素モニタリングの設計と参照レベルの要件

一般社団法人 日本森林技術協会
鈴木 圭
1

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

内 容
１．REDD
１．
REDDプラスの基本概念
プラスの基本概念
２．森林炭素モニタリングの全体像
３．活動量の把握（面的変化）
４．排出係数の把握（単位面積当たりの炭素量）
５．参照レベルの要件

2

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

１.REDD.REDDプラスの基本概念
プラスの基本概念

3

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

REDDプラスの基本概念• REDDプラスは以下の５つの活動を含む① 森林減少による排出の削減（Reduction of emissions
from deforestation）② 森林劣化による排出の削減（Reduction of emissions
from forest degradation）③ 森林炭素蓄積の増大（Carbon stock enhancements）④ 森林保全（Conservation of forests）⑤ 持続可能な森林管理（Sustainable management offorests）
4

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

REDDプラスの基本概念（森林減少と森林劣化）⇒Driving Forceが何か？ 減少・劣化のスケール
大規模農用地への転換、住民の薪利用など
引用：Referrence Emission Levels Indonesia - Ruandha Sugardiman、MRV Meeting Mexico.
5

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

２.森林炭素モニタリングの全体像

6

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

REDDプラスを検討する際の全体像
REDD+CookBook

7

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

森林炭素モニタリングの要求事項
森林モニタリングシステムとは、森林からの温室効果ガスの収支、森林炭素蓄積、および森林面積変化を推定するシステムであり、REDD プラスの実施に必須のものとして実施国に構築を求めている。これにより、REDD プラスによる温室効果ガス削減効
果が推定され、その結果に対するクレジットが算出されるため、国際的に信任を得られ、しかも発展途上国で実施可能な方法で、できる限り正確に行われなければならない。その一方で、森林を取り巻く事情は各国により異なることから、それに合わせた柔軟で実施可能なシステムを作り上げていかなければならない。

１．国際的合意とルールへの準拠
２．実施国の事情や制度との整合
３．実施国の能力と持続的運用可能性
４．段階的かつ柔軟な体制の構築
8

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

森林炭素モニタリングの要求事項

Forest area change（unit：ha）

Mean carbon stock（unit：Ct/ha）

引用：Referrence Emission Levels Indonesia - Ruandha Sugardiman、MRV Meeting Mexico.
9森林炭素モニタリングの全体像
REDD+ Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習
【Emission factor】【Activity data】

【1】

2010

【３】

2000

【２】

【４】

1990

【５】

1. Above ground biomass(AGB)
2. Dead wood
3. Litter
4. Belowground biomass

Satellite Imageries
Developing National forest
Inventory System

5. Soil Organic Carbon

Classification
Sampling

Sampling

Forest Type maps
Partitioned for branch,leaf, steam individually

Measurement of dead woods

Digs up root using
shovel car

Forest Area Change Detection

y = -191.2ln(x) + 465.71
R² = 0.993

500

400

Measurement of weight

Measurement of tree high and DBH
Measurement of weight

300

200

Laboratory experiment• Merchantable Volume
by forest types

Measurement of litter• Average stock by each
forest types

Taking samples of Soiland Organic matter

100

0

1990

2000

2010

2020

Development of Biomass conversion
and expansion parameter(BCEF)

2030

Laboratory experiment

Laboratory experiment

2. Dead Wood
3. Litter

5. Soil Organic
Carbon(AGB=Merchantable volume×BCEF)【Activity data】
Forest types
change in the past

【Emission factor】

×

1. Above Ground Biomass
4. Below Ground Biomass

10REDD+

平成25年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

REL ／RLの開発
活動の③～⑤はこれから炭素蓄積を増やす活動

０

活動の③～⑤は炭素蓄積を増やす活動（Ｃｔ）

Re/Afforestation activities

Reference Level

1990(KP)
Monitoring of Growth
1990

2000

Evaluation

2013

活動の①～②は将来の炭素排出を削減する活動

Historical Forest Change

Monitoring ofActual Change

活動の①～②は炭素排出を削減する活動

Estimated Forest Change

Evaluation

Reduction of deforestation/degradation（Ｃｔ）

Reference Emission Levels
11REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

３．活動量の把握（面的変化）

12

REDD+

平成25年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

REL ／RLの開発（LandsatTMを用いた森林タイプの変化）
2010
2000
1990

Satellite Imageries

Classification

Forest Type maps

Forest Area Change Detection

Forest types change in the pasty = -191.22Ln(x) + 465.71
R2 = 0.993

500
400
300
200
100
0

1990

2000

2010

2020

2030

13

REDD+

平成25年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

衛星の種別の利用可能時期（＝いつからの時点を用いるか）
衛星
センサー名

分解能

打ち上げ
最初の
打ち上げ

Landsat MSS

83m～

1972/07/23

NOAA

1100m～

1978～

Landsat TM

30m～

1982/07/16

SPOT4

10m～

1998/03/24

Landsat ETM+

15m～

1999/04/15

IKONOS

0.82m～

1999/09/24

Terra/Aqua
MODIS

250m～

1999/12/18

Terra ASTER

15m～

1999/12/18

QuickBird

0.61m～

2001/10/18

SPOT5

5m～

2002/05/04

ALOS AVNIR-2

10m～

2006/01/24

ALOS PRISM

2.5m～

2006/01/24

WorldView-1

0.5m～

2007/09/18

GeoEye-1

0.41m～

2008/09/06

WorldView-2

0.46m～

2009/10/08

航空写真

利用可能な期間
1940

～

1970

1980

アナログ

1990

2000

2010

将来

デジタル
14

平成25年度 基礎講習

REDD+
森林減少の要因とスケール

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus（＝どの程度の地上解像度のデータを用いるか）
森林減少

項目

転用の種類

要因

スケール

森林減少
森林劣化
森林劣化

大規模資本などにより森林から農地へ転大規模農業開発 用する場合。パーム
オイル、ゴム、コー
ヒーなど

１ha以上

中規模農地転用

住民による違法な農
地転用。

1ha以下

木材搾取

ha数本レベ
販売目的に違法に抜 ルで大径木き伐りする場合中心。林冠の減少を起こす。

木材搾取

ha数本レベルで小径木
住民による薪利用な中心。
どのための抜き伐り
林冠の減少
は少ない。

活動前画像

活動後画像

15

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

森林分類図の作成における留意点
分類する森林タイプをどのように設定するか？
・生態学的な要素： 常緑、落葉、混交、竹林など、当該国の主要な材積を構成する樹種が優占する森林(日本ではスギ、ヒノキ、カラマツ・・）
・人為的な要素：極相林、２次林（人為による劣化や再生林）森林の質的な評価を加える⇒推計精度の向上
・技術的な要素：リモートセンシングの限界、データアーカイブの限界。光学センサーとバイオマス（質）の関係の限界。季節林の場合、複数のデータが必要になる場合がある。

16

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

季節変化の影響・ 解析結果は植生の季節変化を受ける。
・ 期首・期末の撮影時期を統一することが重要。

17

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

４．排出係数の開発（単位面積当たりの炭素量）

18

REDD+

平成25年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

森林タイプの変化を炭素に換算するための係数開発

【1】

【３】

【２】

【４】
【５】

（森林タイプ別の平均炭素蓄積の推計）

1. Above ground biomass(AGB)
2. Dead wood
3. Litter
4. Belowground biomass
5. Soil Organic Carbon

Developing National forest
Developing
National forest
Inventory
SystemInventory System

Sampling

Partitioned for branch,leaf, steam individually

Digs up root using
shovel car

Measurement of weight

Measurement of weight

Sampling

Measurement of dead woods

Measurement of tree high and DBH

Laboratory experiment• Merchantable Volume• Merchantable
byforest types Volume
by forest types

Development of Biomass conversion
Developmentof Biomass conversion
andexpansion parameter(BCEF)
and expansion parameter(BCEF)

Measurement of litter• Average stock by each
• Average
foresttypesstock by each
forest types

Taking samples of Soiland Organic matter

Laboratory experiment

Laboratory experiment

2. Dead Wood
3. Litter

5. Soil Organic
Carbon(AGB=Merchantable volume×BCEF)【Emission factor】
1. Above Ground Biomass
4. Below Ground Biomass

19

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

森林の地上計測手法の基礎• 森林情報を収集する目的：目的やスケールによって必要な情報も変わる– 国家森林計画: 国レベルでの資源情報を収集・管理する• 例： 国レベルで森林タイプごとの面積や蓄積を把握する– 事業体レベル (個人、会社等）• 林分 レベル(管理単位) : 優占樹種、面積、蓄積– 木材の販売:• 立木レベル: 蓄積、品質– 生態的価値の研究や評価• 立木の価値以外の様々な項目（生物多様性、希少種）
20

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

国家森林資源調査について• 国家森林資源調査（NFI：National Forest Inventory）– 国レベルで森林資源量を把握する調査– 大抵の国では何らかの形で実施されている– プロジェクトエリアの基礎情報として利用可能• NFIの方法論– 悉皆調査と標本調査：通常は標本調査– 暫定調査地と固定調査地：時系列的なモニタリングのためには、固定調査地が有利– インベントリの間隔：5～10年程度– 現地調査• プロット調査、ポイントサンプリング• 資源把握に必要な情報：胸高直径、樹高• その他必要な項目（森林被害、生物多様性）
21

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

FAO（2008）の方法• 途上国における国家森林資源調査の計画実施を援助す
るプログラムにおける基本的な方法• 最低でも経緯度1度単位の格子• 格子点に1km四方のクラス
ター、中に4箇所の20×250kmプロット

FAO ホームページ http://www.fao.org/docrep/016/ap152e/ap152e.pdf

22平成25年度 基礎講習

ベトナムにおけるプロットの設計

REDD+

20
19
18
17

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

North

One plot is composed of 40 subplots
markB ofsubplot04

10m 10m

16
15
14
13

markB ofsubplot03

SubPlot03

25m

12500m 1110
09

markB ofsubplot02

SubPlot01
SubPlot02

SubPlot02

08
07
06
05
04
03
02
01

markA &
markB ofsubplot01

SubPlot01
SubPlot 21

SubPlot 22

SubPlot 23

Center plot(markA)
21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40

510m

East
23

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

ベトナムにおけるPSPプロットの配置

ベトナム国におけるPSP
ベトナム国におけるPSPの配置の配置

24

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

調査の設計
• 精度とコストのトレードオフ• より正確で高い精度のデータを得るためにはより多くのコストが必要• できるだけ低いコストで高い精度のデータを得るための工夫が必要low

ACCURACY
COSTS

High
25

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

排出係数の取り纏め
NFIから計算される地域別・樹種別平均材積（ベトナム国 国家資源調査 第3期より）

26

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

５.参照レベルの要件

27

REDD+

平成25年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

参照レベル作成における留意点
2000

1995

1990

90’～
90’
～95’

95’～
95’
～00’

2005

00’～
00’
～05’

2010

00’～
00’
～10’

整備されたこれらの情報をどのようにして料理するか？
28

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

参照レベル作成における留意点
What is/are the difference(s) between RL and REL and the associatedmethodological differences?
－Recommend guidance
Can a Party propose REL/RLs for a subset of REDD+ activity types?
－If yes, under what conditions? (e.g. must include Deforestation)
When is it appropriate to adjust extrapolated historical trends or estimates?
－To address national circumstances, on a case by case basis－What type of information is needed to support adjustment?
What information should be provided and in what form for the determination of
REL/RL?
What aspects of the construction of RL/RELs should allow for comparability
among countries?
How can we avoid perverse incentives through the exclusion of pools or
activities?

29

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

参照レベル作成における留意点
Item to beconsidered

Option 1

Method ofcalculation

Integrating Emission Separating Emission
and Removal
and Removal

Units of
Aggregation

Regional Scale byAdministrative Units

National Scale

Option 2

30

REDD+

平成25年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

参照レベル作成における留意点
C Stock
in 1990(Ct)

C Stock Change
1990 to 1995

50
0
(50)

90'-95'95'-00'00'-05'05'-10'

(100)
(150)
Integrate
(200)
250

Emission
FactorChange1990 to 1995
(Ct/ha)F.Type area
Change1990 to 1995
(ha)

(M CO2t)

100

・
・
・

・
・
・

・
・
・

・
・
・

C Stock
in 1995(Ct)

150(M CO2t)

150
50
(50)

90-95’

95-00’

00-05’

05-10’

(150)

・
・

・
・

・
・

・
・

(250)

Deforestation

Afforestation

Remaining Forest
31

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

REL/RLの開発（森林マトリックスの作成）• RELとRLを分離して開発するためには、森林現況だけでなく森林変化
Matrixの作成が不可欠。
• GISの機能を活用し、2時点間での森林減少・増加箇所を分離して抽出。
2000年の森林タイプ
１９９０年の森林タイプ

森林劣化箇所
森林減少箇所
質的森林回復箇所
面的森林
回復箇所

32

REDD+

平成25年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

250(M CO2t)
National Scale

150
50
(50)

90-95’

95-00’

00-05’

05-10’(150)(250)
Deforestation

AfforestationRegional
Remaining Forest(M CO2t)

100
80
60
40
20
0
(20)
(40)
(60)

90～95’ 95～00’ 00～05’ 05～10’

North Region

100
80
60
40
20
0
(20)
(40)
(60)

90～95’ 95～00’ 00～05’ 05～10’

Central Region

100
80
60
40
20
0
(20)
(40)
(60)

Regional Scale

90～95’ 95～00’ 00～05’ 05～10’

Sounth Region
33

REDD+

250

平成25年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

Total=-0.62 M CO2t （From2010 to 2015）
Total=2015）⇒-0.124 M CO2t/year
Average=212.7 M CO2t

150
50
(50)

'90 -'95'95 -'00'00 -'05'05 -'10
Average=
Average=-46.7 M CO2t

(150)
(250)

Average=--166.7 M CO2t
Average=

Deforestation

Reforestation

Forest remain
Forest34

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

森林炭素モニタリングの設計と参照レベルの要件（まとめ）
森林炭素モニタリングはリモートセンシング情報と地上調査の組み合わせが基本
リモートセンシング情報の利用は対象に応じた選択が重要
地上調査は国家森林資源インベントリを活用することが多い。
参照レベルの設計では、幾つかのオプションがある

35

REDD+

Reducing Emission from Deforestation
and Forest Degradation-plus

平成2５年度基礎講習

第５章
REDDプラスにおける
REDDプラスにおける
リモートセンシングの役割
リモートセンシングの役割(独)国立環境研究所 地球環境研究センター
林 真智
1REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

2

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

3

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

4

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

5

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

6

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

7

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

8

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

9

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

10

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

11

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

12

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

13

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

14

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

15

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

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REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

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REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

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REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

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REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

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REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

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REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

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REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

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REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

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REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

25

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

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REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

27

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

28

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

29

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

30

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

31

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

32

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

33

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

34

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

35

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

36

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

37

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

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REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

39

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

40

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

41

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

42

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

43

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

44

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習45

平成25年度 REDDプラスに係る森林技術者講習会（基礎講習）

衛星データの種類と入手の際の留意点

REDD 0衛星データの種類と入手の際の留意点
講師：磯野

賀瑞夫

ISONO Kazuo（一般財団法人 リモート・センシング技術センター）

目次 Contents
1. 衛星データの概要
2. 撮影の条件
3. 撮影と処理の流れ
4. データ形式と加工サービス
5. いろいろな衛星と搭載センサ

REDD 1

1. 衛星データの概要
・衛星リモートセンシングとは・リモートセンシングにおける電磁波の種類
・地表対象物の太陽光分光反射特性
・センサが見ている各波長帯の特徴
・解像度による見え方の違い

REDD 2

衛星リモートセンシングとはリモートセンシングとは、直接手を触れないで、対象物や現象に関する情報を収集し、対象物や現象の識別、分類、判読および分析を行う技術である。

収集される情報は、対象物から反射または放射される電磁波に関する情報である。

REDD 3

リモートセンシングにおける電磁波の種類

リモートセンシングでは、電磁波を複数個の波長帯域に分けて、その電磁エネルギーを収集する方式がとられる。

REDD 4

地表対象物の太陽光分光反射特性『すべての物体は、種類および環境条件が異なれば、ことごとく異なる電磁波の反射または放射の特性を有する』

（近赤外）

（可視）

（マメ科ムラサキウマゴヤシ）（中間赤外）（カエデ）（乾燥した土）ムラサキウマゴヤシ（湿った土）（濁った水）（きれいな水）

乾燥した土壌

カエデ
湿った土壌
濁った水
きれいな水

REDD 5

＜参考資料＞

ムラサキウマゴヤシ牧草地帯

楓（かえで）

Alfalfa（マメ科・学名：Medicago

Maple tree (カエデ科 ・学名 Acer

sativa）

palmatum）

日本語ではムラサキウマゴヤシと呼ばれる。

Acer : カエデ属 palmatum : 掌（手のひ

マメ科の多年草の牧草、西南アジア原産、ら）状の意、「かえで」「もみじ」とも欧州、アフリカ北部、西アジアに分布世界で呼ぶ。

広く栽培され重要な牧草のひとつ。
REDD 6センサが見ている各波長帯の特徴
多くの観測波長帯（バンド）を持ち、現在活躍しているLandsat8/OLIセンサを例にして、各種対象物の分光反射特性と観測バンドの配置を示す。

B2
0.45～0.51μm
B10.43～0.45μm

B30.53～0.59μm

B8(PAN)
0.50～0.68μm
B40.64～0.67μm
B50.85～0.88μm

B91.36～1.38μm
B61.57～1.65μm

B72.11～2.29μm

REDD 7センサが見ている各波長帯の特徴

OLIセンサの前身であり、広く活躍していたLandsat/TMセンサの画像を例にして、
各観測バンドの画像の特徴を見てみよう。

B1
B2
B3
B4
0.45～0.52μm 0.52～0.60μm 0.63～0.69μm 0.76～0.90μm

B51.55～1.75μm

B72.08～2.35μm

REDD 8センサが見ている各波長帯の特徴

Landsat/TMの観測バンドと主な応用分野を下表に示す。
バンド

波長帯（μm）

主な応用分野1

0.45～0.52

・沿岸水のマッピング
・土壌と植物の区別
・落葉樹と針葉樹の区別

20.52～0.60

・植物の活性度

30.63～0.69

・植物の種類を決定するためのクロロフィル吸収

4

0.76～0.90

・バイオマス調査
・水塊分布

51.55～1.75

・植物水分測定
・雪と雲の区分

6

10.4～12.5

・植物のヒートストレス測定
・温度のマッピング

7

2.08～2.35

・露出している地表熱水鉱床や鉱石資源探査

バイオマス・・・・植物や植物性プランクトンが光合成によって生産する有機物の量

REDD 9La n d sa t衛星データ（T M センサ）の画像例

観測地域の説明
画像は、静岡県の駿河湾に流れ込む富士川流域（1992年4月23日）のものです
衛星画像の見方
バンド毎の画像
各バンドの画像はそれぞれの観測値（反射強度、または放射強度）を、全てグ
レースケール（白黒）で表示します。１画素あたりの情報量を0～255（8bit）階調のレベルでとらえ、バンドごとにとらえたデータを使用して解析を行います。

階調数とは

1ビット

（21＝2）

2ビット（22＝4）

3ビット（23＝8）

濃淡の一般的な解釈
・画像では、強く反射したところほど白く映ります。
・可視域の画像では、市街地や乾燥した裸地など可視域の光を強く反射するものは、 明るく（白っぽく）見え、 逆に森林や水域など反射が弱いものは、暗く（黒っぽく）見えます。

REDD 10

La n d sat T M センサの各バンドごとの画像
バンド１ （0.45～0.52μm）

バンド１は青色から緑色にわたる波長帯。山岳部はクロロフィルの吸収、濁水の反射が見える

バンド２ （0.52～0.60μm）

バンド２は緑色から黄色にわたる
波長帯、水域と陸域の区別がバン
ド１よりも明確

バンド３ （0.63～0.69μm） バンド４ （0.76～0.90μm）

バンド３は、赤色の波長帯、水域と陸域は更にはっきりする。植物域が黒くはっきりわかる

バンド４は、植物の反射が強い波長帯、山岳域が白く見える。 川や海は黒く反射が無い

バンド５ （1.55～1.75μm）

バンド７ （2.08～2.35μm）

バンド６ （10.4～12.5μm）

バンド５は植物や土壌の反射が強い波
長帯。水分が多く含まれていると暗く、水分が少ないと明るい

バンド７は植物の反射が土壌に比較し弱い分バンド５に比べ山岳域が暗く見える

熱赤外域の画像では、低い温度ほど暗く、高い温度になるに従って明るく映る。水温も検出できる

REDD 11

画像の合成人間に見える全ての色はＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の３色を混ぜ合わす
ことによって表示することが出来ます（光の３原色）。
バンド１の画像に青のフィルターを通したものと、バンド２に緑のフィルターを通したもの、バンド３に赤のフィルターを通したもの、この３つを合成する
ことにより実写に近い画像を再現することが出来ます。

Ｒ

黄

Ｇ

紫（ﾏｾﾞﾝﾀ）

水色（ｼｱﾝ）

Ｂ

光の３原色
REDD 12

カラー合成異なるスペクトル画像に光の3原色を指定し、色を再現することをカラー合成と言う。トゥルーカラー、
フォールスカラー、ナチュラルカラーのカラー合成画像(Color Composite Image) ができます。
単バンド画像バンド１(青）フィルターを通した画像

トゥルーカラー合成画像

バンド２(緑）バンド３(赤）（実写に近い画像の再現）

REDD 13

カラー合成 ーバンドの組み合わせ例ーナチュラルカラー合成画像

フォールスカラー合成画像

短波長赤外カラー合成画像

熱赤外線カラー合成画像―植生が緑色に強調――植生が赤色に強調――都市域内、植物域内の区分が―温度が高いところを赤で強調―

より詳しく表示―

バンド3 を赤バンド4 を赤バンド7を赤バンド6を赤バンド4 を緑

バンド3 を緑

バンド5を緑

バンド4を緑バンド2 を青バンド2 を青バンド3を青バンド2を青

B2

B3 B4

B3

B5

B7

REDD 14

中間赤外波長帯の特徴
中間赤外バンド５(1.55～1.75μm)による雲と雪の識別

雲の分光反射特性

雪の分光反射特性

中間赤外域の雲と雪の分光反射特性

REDD 15

1 .6 μm 帯を利用した雲と雪の識別
中間赤外バンド５画像（1.55～1.75μm）
バンド５では雪は黒く
雲は左図のように白く反射して見えます

RGB=321

実写に近い画像

RGB=543

可視バンドのみを用いたカラー合成では、

バンド５を赤色、

積雪と雲とが同じような白っぽい色で表

バンド４を緑色、示されてしまい、ほとんど区別ができま

バンド３を青色せん。

雲は可視・近赤外バンド
B3

B4

B5

の画像と同じように白っぽく表示されていますが、西側の尾根の積雪は水色（青色+緑色）で示されています

衛星データ提供：JAXA
バンドと色配置

REDD 16

REDD 17

解像度（分解能）による見え方の違い
分解能と識別能力
10cm分解能画像：一つ一つの車について説明ができます
25cm分解能画像：車の種類について識別が可能です
50cm分解能画像：車の種類についてどうにか識別ができる程度です
1m分解能画像：車であることは判るが、車の種類までは判りません

10 cm分解能写真
25 cm分解能写真
50 cm分解能写真
１ｍ分解能写真（出展；FAS IMINT 101-Introduction to Image Intelligence home page より）
REDD 18

解像度（分解能）による見え方の違い
分解能と識別能力

1.0m分解能画像：どんな種類の建物であるか判ります。車であることが判ります。
2.5m分解能画像：どんな種類の建物かどうにか判ります。何か在ることは判るが車である
ことは判りません。
5.0m分解能画像：その物が建物であることは判るがどんな種類の建物かは判りません。
車の検出は出来ません。
10.0m分解能画像：大きな建物の検出がどうにか出来ます。車の検出は出来ません。

1.0ｍ分解能画像
2.5ｍ分解能画像
5.0ｍ分解能画像
10.0ｍ分解能画像（出展；FAS IMINT 101-Introduction to Image Intelligence home page より）
REDD 19

カラーによる見え方の違い（パンシャープン加工処理画像）
分解能を擬似的に向上させる手法：パンシャープン処理

高分解能のパンクロマティック画像と、それより分解能は劣るがカラー情報を持つマルチバンドの画像の両者を合成して、高分解能かつカラーの画像を作成することをパンシャープン処理と呼びます。
(a)は10mカラーのALOS/AVNIR-2画
像、(b)は2.5mパンクロマティックのALOS/PRISM画像で、この二つの画像から合成してできたのが、(c)の2.5mカ
ラーのパンシャープン画像です。

©JAXA(a)ALOS/AVNIR-2＜分解能10m＞©JAXA(b)ALOS/PRISM＜分解能2.5m＞

Included ©JAXA 作成：RESTEC(c)パンシャープン画像＜分解能2.5m＞

REDD 20

まとめ①□

見たいもの、知りたい現象の特徴を整理し、以下の条件を決める
・分光反射特性・解像度（分解能）

REDD 21

2. 撮影の条件
・地球観測衛星の主な軌道・太陽同期軌道とは・軌道と観測幅と撮影の頻度
・ポインティング機能と撮影頻度

REDD 22

地球観測衛星の主な軌道
地球観測衛星（中低軌道高度500～1,000km
円軌道）

データ中継衛星（静止軌道高度36,000km）

気象衛星（静止軌道）
地球
赤道面

高分解能衛星REDD 23

太陽同期軌道とは「太陽同期軌道」とは、衛星の軌道面と太陽

北から南に向かう時に撮れるディセンディ

方向がつねに一定になる軌道。つまり、衛星ングの画像は、多くの場合、観測対象地域の軌道面の１日あたりの回転角が地球の公転が 昼であり太陽の反射があり多くの情報

周期（１日あたりの回転角）に等しい軌道。

が得られるので、ディセンディングの画像が多く利用されています。
REDD 24

Landsat 7の地表面軌跡

太陽直下点
衛星可視域

夜間

昼間
Landsat 7 軌道ﾃﾞｰﾀ

2009.03.10
現地時間10：30
軌道高度：704.837km
軌道傾斜角：98.195°
周期：98.82分

夜間Landsat 7の地表面軌跡（2009.03.10

現地時間10時30分）

データソース：[Orbitron]より

REDD 25

回帰軌道・準回帰軌道

上
道
赤

回帰軌道の
衛星パス
（毎日同じ軌
道上を通過）

上道
赤準回帰軌道の衛星パス（左図は18日
回帰の5日目）「回帰軌道」の衛星は、その日のうちにもとの場所の上空にもどる。
「準回帰軌道」は、数日後に同じ場所の上空に衛星通過（パス）イメージ

衛星がもどる。
準回帰にすることによって、地球全体をすきまなく観測することが可能。
REDD 26

観測衛星の軌道パラメータ
衛

星

軌道種類

JERS-1ADEOS

ADEOS-II

ALOS

太陽同期準回帰

太陽同期準回帰

太陽同期準回帰

太陽同期準回帰

周回数/１日周/日

15-1/44

14+11/41

14+1/414+27/46

回帰日数

日

44

41

4

46

軌道高度

Ｋｍ

568

796.75802.92691.65

軌道傾斜角

度

97.67

98.5

98.62

98.16

周期

分

96

100.92101

約98.7

1回帰あたり周回数

周

659

585

57

671

隣接軌道間隔（赤道上）

Ｋｍ

60

68

703

60

観測幅(センサ名）

Ｋｍ

75（OPS)

80(AVNIR)

1,600(GLI)

70(PRISM)

1回帰あたり周回数（周）＝周回数（周/日）×回帰日数（日）
隣接軌道間隔（赤道上）＝地球の円周長さ（赤道上）／1回帰あたり周回数

REDD 27

軌道と観測幅と観測頻度
JERS-1

OPS 観測幅（75km）

ADEOS-IIADEOS

GLI 観測幅（1600km）

AVNIR 観測幅（80km）

隣接軌道間隔（60km）

隣接軌道間隔（68km）

軌道2
軌道1
（赤道上）

軌道1
軌道2
（赤道上）

隣接軌道間隔（60km）

軌道1
軌道2
（赤道上）

軌道1
軌道2
（赤道上）

12日まで表示12日まで表示

回帰日数：44日
西側に1コマづつ移動
659周回で元に戻る

PRISM 観測幅（70km）

隣接軌道間隔（703 km）

観測パターン
12日まで表示

ALOS

4日まで表示回帰日数：41日
東側に11コマとびで移動
５８５周回で元に戻る

回帰日数：4日
東側に1コマづつ移動
57周回で元に戻る

回帰日数：46日
東側に27コマとびで移動
671周回で元に戻る
REDD 28

ポインティング機能と撮影頻度– IKONOS衛星IKONOS 衛星の軌道通過順序

ﾎﾟｲﾝﾃｨﾝｸﾞによる観測可能域

衛星高度：６８０km
軌道傾斜角：９８.１２°
周期：９８.４分
周回数/１日：１４．６３
回帰日数：１１日
ポインティング：通常＜45゜
再撮像日数：1～3日
隣接軌道間距離（赤道上）：約 250km
１回帰日数
2 111
1 10
9
8
7
6

経
過
日

5
4
3

出典：「JSI ﾎｰﾑﾍﾟｰｼﾞ受信エリア資料」より

ｎ+１周回

翌々日のパス

翌日のパス

ｎ周回

IKONOS 衛星の観測パターン
REDD 29

まとめ②□

見たいもの、知りたい現象の特徴を整理し、以下の条件を決める
・いつ撮影されたデータが良いのか（時間、季節）・撮影の頻度・既存撮影／新規撮影

REDD 30

REDD 31

3. 撮影と処理の流れ
・衛星観測システムの概要
・衛星地上システムの運用概要
・データ処理の概要
・データの処理レベル

REDD 32

衛星観測システムの概要（

データ中継衛星（静止衛星））内説明はALOSの場合
衛星間データ伝送（Kaバンド送り

26.1ＧＨｚ）

地球観測衛星コマンド／
テレメトリ（Sバンド）

観測データ（Kaバンド23.541ＧＨｚ、
ﾃﾞｰﾀﾚｰﾄ：240Mbps)

観測データ
Xバンド 8.1ＧＨｚ，
ﾃﾞｰﾀﾚｰﾄ：120Mbps

コマンド/
テレメトリ
（Sバンド）

受信要求・計画
受信局

衛星運用・受信局
REDD 33

衛星地上システムの運用概念
地球観測衛星画像要求

撮像要求

衛星コマンド衛星運用計画要求画像の明確化

画像検索
ユーザとの調整
プロダクト

画像提供

データ検索

受信管制局

ユーザ

受信データ

データ処理

アーカイブ

提供プロダ
クトの作成
REDD 34

データ処理の概要（１）衛星から送信されるデータ・センサから出力されるデータ----------観測データ、補助情報、同期コード（２）データ処理の目的
・受信データの同期と並べ替え、ハンドリング単位（シーン）への分類
・画像に含まれる歪等の除去
幾何学的な歪‐衛星の移動による効果‐地球の自転の効果‐センサの素子配列‐観測時の衛星センサの位置、姿勢、振動、熱歪等
ラジオメトリックな歪- センサ感度特性（経年変化を含む）- 太陽の位置、角度の影響- 大気の補正
衛星の画像データを利用するためには、衛星の画像と地上の位置との対応を正しく対応づけるために幾何補正が重要となる。
・提供フォーマットの編集
REDD 35

データ処理の概要

帯状に観測

未補正

ラジオメトリック補正
・センサ感度特性や太陽の位置や角度の影響、大気の条件などによる放射量歪
みを補正

幾何補正
・地球の自転、
地球の湾曲による影響、衛星の姿勢変化などを補正

REDD 36データの処理レベル

低次プロダクト

未補正

ラジオメトリック補正

・データ補正に関わる処理も行っていない生データ、補正データを付加した製品。

・センサの感度特性に関する補正がなされた製品。
・ラジオメトリック補正に加え、衛星の軌道位置、

幾何補正

地図投影

姿勢誤差、地球の自転や湾曲などの幾何学的な歪みに関する補正が施された製品。
・ラジオメトリック補正、幾何補正に加え、地図投
影面への射像がなされた製品。

・標高データを用いて地形の高低差に起因する歪み

高次プロダクト

オルソ補正を補正し、正射投影に加工した製品。地図との重ね合わせが可能となる。

処理レベルの一般的な定義としては、未補正製品がレベル０、ラジオメトリック補
正製品がレベル1、さらに幾何補正された製品がレベル２と呼ばれている。センサ及び衛星により定義が異なるので注意が必要である。
REDD 37

まとめ③□

データ撮影・処理の流れを知り、以下の点に留意する
・いつデータが手に入るのか
・求めている加工内容と“処理レベル”が合っているか

REDD 38

REDD 39

4. データ形式と加工サービス
・主なデータ形式
・幾何学的な歪みの補正（オルソ補正）
・カラー高分解能処理（パンシャープン処理）

REDD 40

主なデータ形式（フォーマット）
フォーマットCEOSHDF

Geo TIFF

特徴
CEOS (committee on Earth Observation Satellites：
地球観測衛星委員会）で標準化されたフォーマット。
バンドごとにファイルが分割される「CEOS-BSQ」と、複数のバンドが多重化された「CEOS-BIL」とがある。
従来の多くの中分解能衛星データに採用されている。

採用衛星/センサ
・LANDSAT(TM, MSS)
・JERS(SAR, OPT)・ADEOS(AVNIR)・ALOS(PALSAR,PRISM,AVNIR2)・SPOT(HRV)

Hierarchical Data Format の略、多様なコンピュータ
・ADEOS(OCTS)
環境で容易にデータの相互交換を行えるようにイリ・ADEOS-II (GLI, AMSAR)
ノイ大学のNCSA (National Center for Supercomputing
・LANDSAT(ETM+)
Applications) で開発されたフォーマット。複数のバンドが一つのファイルにまとめられているため、画像表示/解析するためには専用のソフトが必要となる。
グローバルデータを中心に利用されている。
通常のTIFF（Tagged Image File Format :Aldus社及びMicrosoft社によって開発された）にリモートセンシング
用の情報を付加したフォーマット。専用ソフトが無くても一般的な画像ビューア等で開くことが可能。

・IKONOS・QuickBird
・ALOS
・WorldView-2
REDD 41

幾何学的な歪みの補正（オルソ補正）
地形の高低差に起因する歪の補正処理をした画像のこと。中心投影である画像を真上からの平行投影（正射投影）に変換したもので、オルソ画像（Orthorectified Image）と言う。
Ａ：

実際に地球観測衛星で地上を観測した場合のイメージイラスト（中心点がずれてしまい衛星より遠い方に倒れこんだ形に歪む）

Ｂ：

地図と同じ表現のオルソ画像（正射投影図）イラスト
Ａの画像の歪みをＢのような正射投影に補正することをオルソ補正処理と言う

Ａ

Ｂ

オルソ補正処理の概念
REDD 42

カラー高分解能処理（パンシャープン処理）
RGB 画像

Hue：色相（色あい）パンシャープン 画像

B：AVNIR-2/band 1

Saturation:：彩度（鮮やかさ）

B

G：AVNIR-2/band 2

Intensity：明度（明るさ）
マルチスペクトルデータをHSIの各要

G

素に分解し、分解したうちのI成分をモ

R：AVNIR-2/band 3

R

ノクロデータに置き換え、再度RGBに合成することでパンシャープン処理を行います。

HSI要素に分解

Intensity

RGBに合成交換

白

PRISM/Pan
Saturation

明度

Saturation

彩度

色相

Hue

Hue

黒

HSI変換の手順(ALOS AVNIR-2データとPRISMデータの例)

色立体図出典http://konicaminolta.jp/
instruments/colorknowledge

色立体の例（彩度の段階が色相と明度ごとに異なる）
REDD 43

A V N IR -2

トゥルーカラー合成画像（R G B = 3 2 1 ）データ提供：JAXA
REDD 44

A V N IR -2 とP R IS M の合成画像（パンシャープン処理画像）

データ提供：JAXA
REDD 45まとめ④□

どのように使うかを決めて、以下の条件を決める
・衛星データの形式（データフォーマット）
・追加加工サービスの必要性

REDD 46

REDD 47

5. いろいろな衛星と搭載センサ
衛星とその画像を紹介
・地球観測衛星
ALOS（PRISM, AVNIR-2, PALSAR）
・商業用高分解能衛星
IKONOS、QuickBird、OrbView3

REDD 48

いろいろな衛星と搭載されているセンサの概要
日本で打上げ・運用されてきた主な地球観測衛星には以下のような衛星・センサがあります。2013年にも新規衛星の打上げが予定されており、データ蓄積の継続が期待されます。
衛星名
MESSR
MOS-1, 1b

JERS-1

主なセンサ

運用期間

高度

回帰
日数

可視近赤外放射計

1987.2～
1996.4

909km

17日

VTIR

可視熱赤外放射計

MSR

マイクロ波放射計

SAR

合成開口レーダ(Lﾊﾞﾝﾄﾞ)

VNIR

可視近赤外放射計

SWIR

短波長赤外放射計

AVNIR

高性能可視近赤外放射計

ADEOS
OCTS

海色海温走査放射計

1992.9～1998.10

568km

44日

1996.8～
1997.6797 km

2002.12～2003.10803km

4日

2006.1～
2011.5

692km

46日

2013

628km

41日

分解能

観測幅

50m

100 km

900m（V）、2700m（IR）

1500 km

32km(23.8GHz),
23km(31.4GHz)

370 km

18m

75 km

18.3m x 24.2m

75 km

18.3m x 24.2m

75 km

16m（Multi)
8m (Pan)

80 km

700m

1400km5-50km1600km

250m, 1km

1600km

2.5m

35km、70 km

10m

70 km

10m
100m

70 km
250～350 km

1-3m
3-10m
100m

25km
50-70km
350km(ILAS,IMG,NSCAT,TOMS,POLDER)AMSR
ADEOS-2

GLI

高性能マイクロ波放射計
グローバルイメージャー（IRAS-II, POLDER, SeaWinds）
PRISM
ALOS

ﾊﾟﾝｸﾛﾏﾁｯｸ立体視センサ

AVNIR-2 高性能可視近赤外放射計2
PALSAR フェーズドアレイ方式
Lバンド合成開口レーダ

ALOS-2PALSAR-2 フェーズドアレイ方式
Lバンド合成開口レーダ

14日

REDD 49

利用対象衛星・センサ概要
世界各国で打上げ・運用されている主な地球観測衛星には以下のような衛星・センサがあります。国毎に特色があり、データ利用者は単独または複数の衛星データを利用して、目的の情報を解析・抽出することとなります。
国名

打上年月

センサ

IKONOS

1999.9Pan, Multi (4)0.82m, 3.28m

11.3km

GeoEye-1

2008.9Pan, Multi (4)0.41m, 1.64m

15.2km

GeoEye-2

2012末Pan, Multi (4)QuickBird

2001.10

Pan, Multi (4)0.65m, 2.62m

18.0kmWorldView-1

2007.9Pan

0.5m

17.6kmWorldView-2

2009.10

Pan, Multi (8)0.46m, 1.85m

16.4kmWorldView-3

2014

Pan, Multi (8),SWIR (8)0.31m, 1.24m
3.7m

13.2km

LDCM

2013.1

Pan, Multi (8),Thermal (2)15m, 30m,
100m

185km

タイ

THEOS

2008.10

Pan, Multi (4)2m, 15m

22km, 90km

カナダ

RADARSAT-2

2007.12RADAR (C)3m – 100m

20km – 500km

欧州

ENVISAT

2002.3～2012.5

RADAR (C)30m – 100m

56 - 100km

イタリア

COSMO-SkyMed1～4

2007.6～
2010.11RADAR (X)

1m – 100m

10km – 200km

TerraSAR-X, TanDEM-X
TerraSAR-X2

2007.6, 2010.6
2013

RADAR (X)

1m – 16m

10km – 100km

ドイツ

2008.8Multi (5)

6.5m

80km

米国

衛星名

RapidEye (５機）

分解能

観測幅

SPOT-5SPOT-6,7

2002.52012, 2013

Pan, Multi (4)2.5m-5m, 10m-20m
1.5m, 6m

60km

PLEIADES-1
PLEIADES-2

2011.122013

Pan, Multi (4)0.7m, 2.8m

20km

フランス

REDD 50

陸域観測技術衛星「だいち」（ALOS）

宇宙から地球を見る－災害監視、地図作成、地域観測、資源探査－2006年1月24日打上げ－2011年5月12日に運用停止

ＰＲＩＳＭ

ＰＲＩＳＭは、2.5m（35km四方）という高分解能で地表のデータを観測することを目的に設計されており、人間が見ることのできる波長の光を３方向から観測することで、地形の凹凸を標高データという形で取得することができます。

ＡＶＮＩＲ－２

ＡＶＮＩＲ－２は、青、緑、赤の３色と近赤外領域の計４種類の波長で観測することで、多目的なカラー画
像（10m分解能：70km四方）を作成することが可能です。
また、災害時などには衛星直下以外の領域を観測可能なようにポインティング機能を持っています。

ＰＡＬＳＡＲＰＡＬＳＡＲは、衛星から発射した
電波の反射を受信することで観測するセンサであるため、観測する領域の天候・昼夜に関係なくデータを取得可能です（10m分解能他：
70km四方）。
また、観測範囲や分解能が可変であり、用途に応じた柔軟な観測が可能です。
REDD 51

高分解能・光学センサ- ALOS PRISM
ALOS PRISMの概要© JAXA EORC

Ｃｏｕｒｔｅｓｙ ｏｆ ＪＡＸＡ

パンクロマチック立体視センサ(PRISM)が観測した静岡県清水港© JAXA EORC

静岡県清水港(左図枠内部分拡大)

観測波長帯: 0.52－0.77μm
視方向:3（前方・直下・後方）
ベースハイト比: 1.0（前方視＋後方視）
地表分解能 : 2.5m
観測幅
： 70km（直下視のみ）
35km（3 方向同時視）
ポインティング :±1.5deg (cross track)
出典：「JAXAホームページ」より

REDD 52

光学センサのステレオデータによる高さの計算

後方視

直下視

前方視

約24°

DA
Included©JAXA 作成：ＲＥＳＴＥＣPRISMセンサによる余色立体視画像（赤色：直下視，シアン：前方視） 2006.05.05

θA ≒θB ≒ 26.6°

約24°

θB

θA

入射角はポインティング角よりも若干大きくなる。
h
DB

DA
DAB

前方視と直下視の場合： h = h0 + D A tan q A
DAB

前方視と後方視の場合：

h = h0 + DAB (tan q A + tan q B )Included©JAXA 作成：ＲＥＳＴＥＣPRISMセンサによる余色立体視画像（赤色：後方視，シアン：前方視） 2006.05.05

REDD 53

光学センサのステレオデータによる移動体の速度の計算

D

A

Included ©JAXA 作成：RESTECPRISMセンサによる余色立体視画像（赤色：直下視，シアン：前方視） 2006.05.05

BD

Included ©JAXA 作成：RESTECPRISMセンサによる余色立体視画像（赤色：後方視，シアン：前方視） 2006.05.05

PRISMの３つの方向からの観測が一定の時間差でおこなわれるため、２つの画像における移動体の位置の違いからその速度を概算することができます。
とくに、同じ高さを移動する船などの場合は、その高さを基準として画像を重ね合わせること
で視差の影響を考慮することなく、速度を計算することが可能となります。
ここでは、PRISMのステレオデータを用いて移動する船の速度を概算します。速度は2つの画像における移動体の位置の差をD、2つの画像が観測された時間差をTとすると、下記のような式で表されます（添え字のAは前方視と直下視の場合，Bは前方視と後方視の場合）。

前方視と直下視の場合：

V = DA TA

前方視と後方視の場合：

V = DB TB

REDD 54

マルチスペクトル放射計： ALOS AVNIR-2
Advanced Visible and Near Infrared Radiometer -2（高性能可視近赤外放射計2型） の概要

Band 1: 0.42～0.50μm
Band 2: 0.52～0.60μm©METI, JAXA

観測波長帯

Band 3: 0.61～0.69μm
Band 4: 0.76～0.89μm「だいち」(ALOS）に搭載した AVNIR-2で観測したインドネシアメラピ火山、噴煙が明瞭に見え、火口から山体に火山灰が広がる様子が見えます

地上分解能

１０ｍ（直下視）観測幅７０km (直下）

ポインティング角±44°（クロストラック方向
出典：「JAXAホームページ」より

REDD 55

合成開口レーダ：ALOS PALSARPALSAR 主要性能
© METI.JAXA 2006

項目
周波数帯

2006年7月4、佐渡を含む新潟市を「だいち」(ALOS)に搭載したフェーズドアレイ方式Lバンド合成開口レーダ(PALSAR)の広域観測モードで観測した画像の一部を示したものです

高分解能モード

広域観測モード

L-band ( 1.2GHz 帯)

分解能１０ｍ（2ルック）
２０ｍ（4ルック）

100ｍ

観測幅

７０ｋｍ

２５０～３５０ｋｍ

オフナディア角

18～48度
出典：「JAXAホームページ」より

REDD 56

商業用高分解能衛星画像
1994年、米国政府の規制緩和により、偵察衛星技術を民生用に転用した
商用観測衛星事業が認められた。1999年9月に民生用では世界初の１ｍ(最高８２ｃｍ)解像度を実現した「IKONOS」衛星が打ち上げられた。
・IKONOS・QUICKBIRD

REDD 57民生用では初の１ｍ解像度を実現したIK O N O S

打上げ：1999年9月
重量：720 ｋｇ
高度：680 ｋｍ、軌道傾斜角：98.1°
観測幅：11.3 ｋｍ
観測バンド：
multispectralBlue:0.45～0.52μm

Green :0.52～0.60
Red:0.63～0.69

NIR:0.76～0.90

Panchromatic:0.45～0.92

分解能（パンクロ）：0.82ｍ（直下）、1ｍ（26°Off-Nadir)
ポインティング：６０゜、通常は＜45°
再撮像日数：3日
運用会社：米国 GeoEye社

Copy right (©) Space Imaging – All rights reserved

Natural Color, Denver Colorado USA「IKONOS Satellite Imagery Gallery」 より
REDD 58

Q u ick B ird

打上げ：2001年10月
重量：950 ｋｇ
高度：450 ｋｍ、軌道傾斜角：９８°
観測幅：16.5 ｋｍ
観測バンド：
multispectralBlue:0.45～0.52μm

Green :0.52～0.60
Red:0.63～0.69

NIR:0.76～0.90

Panchromatic:0.45～0.92

分解能（パンクロ）：0.61ｍ（直下）ポインティング能力：±30°(前後、左右）再撮像日数：1～3.5日
運用会社：デジタルグローブ© Digital GlobeRoyal Grand Palace in Bangkok
Image Courtesy of Digital Globe
REDD 59

まとめ⑤□

衛星センサの特徴を知り、利用目的にあったものを選択する
・衛星センサの選拓

REDD 60

--------------------------------------------------------------------------------------------製作・編集 一般財団法人リモート・センシング技術センター
無断複製・転載を禁ず--------------------------------------------------------------------------------------------REDD 61

REDD+

Reducing Emission from Deforestation
and Forest Degradation-plus

平成2５年度基礎講習

第７章
リモートセンシングを用いた
リモートセンシングを用いた
森林面積の把握手法

一般社団法人 日本森林技術協会
鈴木 圭
1

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

リモートセンシングデータを用いた土地利被覆区分の時系列解析の流れ
前処理

単時点の分類

時系列解析

・幾何補正
・大気補正
・地形補正
・オブジェクト分類
・ピクセル分類・目視判読・分類結果の差によるもの
・２時点の画像間の変化を直接検出する方法
2

REDD+

平成25年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

変化抽出技術の分類[１] 各時点でそれぞれ森林タイプ分類図を作成して差分をとる方法
オブジェクトベース分類

教師付き分類*ピクセルベース分類

教師なし分類*

自動分類

手動分類

ルールベース分類

目視判読*：ピクセルベース分類でも[２] ２時点の画像間の変化を直接検出する方法
画像間の差

バンド間の差画像間の積

指数画像の差

ＮＤＶＩ

自動検出
主成分分析

手動検出

・・・・

・・・・
目視判読
3

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

変化抽出技術の特徴（１）長所

短所[１] 各時点でそれぞれ森 作成した分類図から炭素
林タイプ分類図を作成し 量への換算が比較的容易て差分をとる方法

分類精度が高くないと、変化がない箇所を誤抽出する可能性がある[２] ２時点の画像間の変 変化のある箇所の検出精化を直接検出する方法 度は比較的高い

炭素量への換算が困難

4

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

変化抽出技術の特徴（2）『[１]各時点でそれぞれ森林タイプ分類図を作成し差分をとる方法』の各分類手法
長所

自動分類
高分解能の衛星画像の- オブジェクトベース分類 分類に適しているため、詳細な分類図を得られる

短所

分類のためのパラメータ
設定が複雑

自動分類
- ピクセルベース分類

作業者の技術力によらず、 高分解能の衛星画像の比較的均質な成果を得ら 分類には適さない
れる

手動分類- 目視判読分類精度が高い経験にもとづく技術力が必要であり、また作業量
が多くなる

5

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

[１]各時点でそれぞれ森林タイプ分類図を作成し差分をとる方法

オブジェクトベース分類

セグメンテーションと呼ばれる処理により、スペクトル情報や形状情報に基づいたオ
ブジェクト（ピクセルの集合）が生成される

6

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

[１]各時点でそれぞれ森林タイプ分類図を作成し差分をとる方法

ピクセルベース分類

類似したスペクトル情報を持つピクセルをまとめることにより分類する。空間分
解能の高くない衛星画像の分類に適す

7

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

[１]各時点でそれぞれ森林タイプ分類図を作成し差分をとる方法

目視判読

対象物の持つ『色調』『形状』『大きさ』『きめ』『模様』などを手がかりにした作
業者の判断により分類する

8

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

[１]各時点でそれぞれ森林タイプ分類図を作成し差分をとる方法

３つの分類方法の比較
オブジェクトベース分類

ピクセルベース分類

目視判読9

REDD+

平成25年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus[２] ２時点の画像間の変化を直接検出する方法

バンド間の差分による検出【 バンド７ 散布図 】

・各バンドは地表面の様々な特徴をとらえている。
期末・森林の変化検出にはLANDSATバンド７（短波長赤外線）がよく用いられる。
・一般的に、植林による変化より伐採による変化のほうが検出しやすい。
RESTECホームページより引用

期首10

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

[２] ２時点の画像間の変化を直接検出する方法

バンド間の差分による検出
期首画像
LANDSA 1992年
バンド７差分画像（緑：植林、赤：伐採）

期首画像
LANDSA 2002年

11

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

[２] ２時点の画像間の変化を直接検出する方法

NDVI画像の差分による検出
NDVI：正規化植生指標

NDVI

NIR
NIR

赤バンド（R)

R
R

NIR : 近赤外バンド
R : 赤バンド

近赤外バンド（NIR)

NDVI画像12

REDD+

平成25年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus[２] ２時点の画像間の変化を直接検出する方法

NDVI画像の見え方（例）
赤バンド(R）
正規化植生指標NDVI = (NIR – R) / (NIR + R)

近赤外バンド（NIR）

13

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

画像解析ソフトの紹介
オブジェクト分類に対応した主なソフトウェア
ソフトウェア

開発会社

eCognition
Feature Analyst
for ArcGIS
ENVI EX
PicassoTrimbleOverwatch Systems
EXELIS（株）つくばアグリサイエンス

オブジェクト分類に対応したソフトウェアの特徴としては、
Segmentation処理を行うことにより画像分類をおこなう機能を持っている。
Segmentation？
14

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

画像解析ソフトの紹介
eCognitionの画像分割の仕組み• Segmentation：隣接画素との均質性を基に画素をグループ化– 色調や形から算出した異質性（Heterogeneity）の指標を用いて、分割是非を判断する。
異質性(ｆ )は色調（

f

）と形状（

）の合計（2.1式）。

w * hcolor (1 w) * hshape(2.1)

hcolorとhshapeはwによって重み付けされ合計が１となる。

hshapewcmpct * hcmpct (1 - wcmpct) * hsmooth

(2.2)

形状（
）は
と
の2因子の合計（2.1式）。
(2.1式)に(2.2式)を代入すると次式を得る。

fw * hcolor (1 w) * {w cmpct * hcmpct (1 - wcmpct) * hsmooth } (2.3)
15

REDD+

平成25年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

画像解析ソフトの紹介
eCognitionの画像分割の仕組み• 異質性（Heterogeneity）の算出– 色調の異質性（hcolor）：輝度値分散の総和とみなす。

h

wc *

(2.4)

c

c

σ：レイヤーCのポリゴン内輝度値の分散
w：そのレイヤーCの重み付けした値

SegmentationではObject１とObject2を統合する場合、それぞれの標
準偏差を合計し、統合後のObjectの標準偏差との差をとる。これにレイヤーの重み付けを乗算した値がhcolorである（2.5式）。

hcolorwc(nMerge *

Merge
c

- (nObj1 *Obj1
cnObj2 *Obj 2c)) (2.5)c
16

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平成25年度 基礎講習

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画像解析ソフトの紹介
eCognitionの画像分割の仕組み• 異質性（Heterogeneity）の算出– 形状の異質性（hsmooth）：周長と短辺の比によって形状を評価する。

h

l
b

(2.6)

l：ポリゴンの周長、ｂ：ポリゴンの短辺

Object１とObject2を統合する場合、 (2.6式)から個々に算出したhの値を合計し、統合後のObjectのhとの差をとった値がhsmoothである（2.7式）。

hsmoothlMergenMerge *bMergelObj1( nObj1 *
bObj1

lObj2
nObj2 *)bObj2

( 2 .7 )17

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平成25年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

画像解析ソフトの紹介
eCognitionの画像分割の仕組み• 異質性（Heterogeneity）の算出– 形の異質性（ hcmpct ）：周長と画素数の平方根の比によって形状を評価する。

h

l
n

(2.8)

l：ポリゴンの周長、n：ポリゴン内の画素数

Object１とObject2を統合する場合、 (2.8式)から個々に算出したhの値を合計し、統合後のObjectのhとの差をとった値がhcmpctである（2.9式）。

hcmpctlMergenMerge *nMergelObj1(nObj1 *
nObj1

lObj2
nObj2 *
)
nObj2

(2.9)
18

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平成25年度 基礎講習

画像解析ソフトの紹介
eCognitionの画像分割の仕組み• 異質性（Heterogeneity）の算出– （2.5式）、(2.7式)、（2.9式）によって算出されたhcolor、hsmooth、hcmpctの3因子を（2.3式）に代入することで異質性(ｆ )が求められる。

• Segmentation処理では異質性(ｆ )はとして設定する。
– 値を小さくすると異質性の許容範囲が狭まり画像をより細かく分割するにとどまる結果となり、大きくすると粗い分割結果となる。そのほかに先に述べた3つの因子の重み付けや、Segmentation処理時に使用する各レイヤー（例えばRed、Blue、Nirなど）の重み付けによりSegmentation結果は左右される。
19

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

画像解析ソフトの紹介
eCognitionの画像分割の仕組み（異なるScale parameterによる区画線）
SP=50

区画されて
いない

SP=200

SP=100

まだ細かいが必要な区画はされている

空中写真の目視判読（正）20REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

画像解析ソフトの紹介
eCognitionの画像分割の仕組み（異なる林相における区画線）
SP=80
スギとヒノキヒノキ

異質性が低いのでSP80では区分されない。

スギと広葉樹異質性が高いのでSP80でも区分される。

SP=30

スギ
スギ

広葉樹

スギ

21

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

画像解析ソフトの紹介
eCognitionの画像分割の仕組み（画像分類結果の比較）

空中写真 – 目視判読

IKONOS - eCognition

平成14年度森林資源モニタリング調査データ地理解析事業（リモートセンシング資源解析事業）報告書より
22

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

画像解析ソフトの紹介
ENVI EXの画像分割の仕組み• 作業の流れ23

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

画像解析ソフトの紹介
ENVI EXの画像分割の仕組み• Segmentation
明るさ、テクスチャ、色などの数値が似ている近隣ピクセルをScale Levelを設定することでグループ化し、画像を分割する。
Scale Level 20

Scale Level 60

境界を作りたいところに線がある

土地利用の境界に線がない箇所が多い
24

REDD+

平成25年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

森林－非森林変化のモニタリング（GOFC-GOLD / COP18）

GOFC-GOLDホームページ http://www.gofcgold.wur.nl/redd/25

REDD+

平成25年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

モニタリングアプローチの選択と実施
2.1.2.4 Selection and implementation of a monitoring approach - deforestation
モニタリングアプローチの選択と実施－森林減少
•
•
•
•
•
•

Step1: Selection of the forest definition
森林の定義の選択
Step2: Designation of forest area for acquiring satellite data
衛星データを必要とする森林域
Step3: Selection of satellite imagery and coverage
衛星画像と適用範囲
Step4: Decisions for sampling versus wall to wall coverage
サンプリングvs全域の決定
Step5: Proccess and analyze the satellite data
衛星データの処理と解析
Step6:Accuracy assessment
精度検証

2.1.2.5 Monitoring of increases in forest area – forestation
森林回復のモニタリング
GOFC-GOLDホームページ http://www.gofcgold.wur.nl/redd/26

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

Step1: Selection of the forest definition
森林の定義の選択

GOFC-GOLDホームページ http://www.gofcgold.wur.nl/redd/27

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

Step2: Designation of forest area for acquiring satellite data

衛星データを必要とする森林域
・ 国土（対象エリア）のすべての森林を含める必要がある。
・ 現存している全森林は，評価期間中すべての森林変化をモニタリングする必要がある。

GOFC-GOLDホームページ http://www.gofcgold.wur.nl/redd/28

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

Step3: Selection of satellite imagery and coverage
衛星画像と適用範囲
・光学センサーの解像度と利用状況

GOFC-GOLDホームページ http://www.gofcgold.wur.nl/redd/29

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

Step3: Selection of satellite imagery and coverage
衛星画像と適用範囲
・中解像度光学
センサの利用現況

GOFC-GOLDホームページ http://www.gofcgold.wur.nl/redd/30

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

【資料】 代表的な光学衛星センサのスペックおよびデータ価格（REDD-plus Cook Book）

REDD-plus Cook Book（森林総合研究所）

31

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

Step4: Decisions for samplingversus wall to wall coverage
サンプリングvs全域の決定

GOFC-GOLDホームページ http://www.gofcgold.wur.nl/redd/

32

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

Step5: Proccess and analyze
the satellite data
衛星データの処理と解析

GOFC-GOLDホームページ http://www.gofcgold.wur.nl/redd/

33

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

○解像度に応じた適切な区分（解析）手法

GOFC-GOLDホームページ http://www.gofcgold.wur.nl/redd/

34

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

○解像度に応じた適切な区分（解析）手法

GOFC-GOLDホームページ http://www.gofcgold.wur.nl/redd/

35

REDD+

平成25年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

Step6:Accuracy assessment
精度検証
不確実性評価のキーとなる要因について（森林タイプ面積、炭素蓄積量の推定）
・計測、測定によるエラー（人為的な要因）
・データのキャリブレーション（調整）に起因するエラー
・モデリングによるエラー（現象を説明しきれないモデルを作成してしまう）
・サンプリングによるエラー（不適切なサンプリング間隔の設計）
・不適切な分類項目や定義に起因するエラー（カウントもれ、ダブルカウント）
GOFC-GOLDホームページ http://www.gofcgold.wur.nl/redd/36

REDD+

平成25年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

Step6:Accuracy assessment
精度検証
森林タイプ面積の不確実性について（単時点の地図評価）
・ アクティビティーデータとしてリモセン由来の森林タイプ面積を使用する場合→ 分類（classification）エラーや、判読者によるバイアスが含まれる。
→ パラメータのチューニングによるバイアスの修正（恣意性が含まれる。）→ どの程度の恣意性が含まれるか評価することが重要
・ 高精度なリファレンスデータが入手できる場合→ 統計的にしっかりしたデータ（層化サンプリング、システマティック…）→ オリジナルデータをこれらのデータでキャリブレート（調整）する。
→ IPCC GPG ５章にいくつか方法論のリコメンデーション有り（複数年度の地図の経年変化評価）
・アクティビティーデータとしてリモセン由来の森林タイプ面積を使用する場合→ 土地利用・被覆面積の量的な不確実性の評価ができるような工夫が必要→ 主題となる分類項目（森林タイプ）に着目した精度計測、信頼区間算定→ 既存の統計情報やバイアスを数値化したものでキャリブレーションする等
GOFC-GOLDホームページ http://www.gofcgold.wur.nl/redd/

37

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

Step6:Accuracy assessment
精度検証
衛星画像データに関するエラーの要因、考慮事項について（考慮する事項）
・ 衛星画像データの質、特徴（空間情報、スペクトラル情報、撮影周期、雨季、乾季のようなフェノロジー的な要素 ・・・）
・ 衛星画像入手時には、センサーの処理レベルに応じて地理的な位置精度や画質のチェック・ 異なるセンサー間でのデータの取扱い
・ 幾何補正（地理的な歪みの取除き）、大気補正等
・ 主題図作成の基準（土地分類カテゴリーや最小作図単位など）
・ 画像判読の手順（分類アルゴリズム、目視判読基準など）
・ 地図作成後の処理（後処理・・・ベクタ／ラスタ変換、０値の取扱いなど）
・ 精度評価のためのレファレンスデータの入手（グランドトルース、キャリブ
レーション用データなど）
・ 地図作成時には、主題図作成の統一的かつ透明性のある基準に従って専門家による適切な判読、モニタリングが為されるべき。→ 「Consistent mapping」→ 判読キーなどの文書化が必須（統一性、透明性）→ トレーニングデータの取得方法、検査方法の手順化（統一性、透明性）→ 雲や雲陰などのNo dataの取扱い、処理方法も手順化する必要有り。
38

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

2.1.2.5 Monitoring of increases
in forest area – forestation
森林回復のモニタリング• 森林の回復スピードは遅いので，森林減少よりも見つけにくい。
• スタンダードな手法はない。
• 樹冠疎密度で推定などが考えられる。

GOFC-GOLDホームページ http://www.gofcgold.wur.nl/redd/

39

REDD+

平成25年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

森林内での変化モニタリング
2.2.2.1 Direct approach to monitor selective logging
択伐モニタリングの直接的アプローチ• Step1:Define the spatial resolution
利用する空間分解能• Step2:Enhance the image
画像強調の方法• Step3:Select the mapping feature and methods
マッピング（図化）機能と方法の選択
2.2.2.2 Indirect approach to monitor forest degradation
森林劣化モニタリングへの非直接的アプローチ

GOFC-GOLDホームページ http://www.gofcgold.wur.nl/redd/40

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

2.2.2.1 Direct approach to monitor selective logging
択伐モニタリングの直接的アプローチ• 様々な土地被覆の状態で見えるので，択伐地域の抽出は難しい。
• 高分解能衛星の利用が必要

GOFC-GOLDホームページ http://www.gofcgold.wur.nl/redd/

41

REDD+

平成25年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

2.2.2.1 Direct approach to monitor selective logging
択伐モニタリングの直接的アプローチ
Step 1. 利用する分解能を決める

Step 2. 画像強調の方法を決める

高分解能（5m以下）
中分解能（10～60m）

大気補正
ヒストグラムマッチング
テクスチャフィルタ
ミクセル分析

Step 3-1. 図化対象を決める

樹冠ギャップの抽出
領域での抽出Step 3-2. 抽出方法を決める

目視判読
自動分類

結果を確認するGOFC-GOLDホームページ http://www.gofcgold.wur.nl/redd/

42

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

Step1:Define the spatial resolution
利用する空間分解能

GOFC-GOLDホームページ http://www.gofcgold.wur.nl/redd/

43

REDD+

平成25年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

Step2:Enhance the image
画像強調の方法

GOFC-GOLDホームページ http://www.gofcgold.wur.nl/redd/

44

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

Step3:Select the mapping feature and methods
マッピング（図化）機能と方法の選択
・ 森林劣化の程度は?
・ 解析対象領域の広さは?
・ 解析手法は?

GOFC-GOLDホームページ
http://www.gofcgold.wur.nl/redd/

45

REDD+

平成25年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

2.2.2.2 Indirect approach to monitor forest degradation
森林劣化モニタリングへの非直接的アプローチ

自然林（Intact Forest）の抽出• Positive approach‐ 画像解析で自然林（Intact
Intact Forest
Forest）を抽出• Negative approach
1. GISデータなどで人為改変地域および周辺地域を除く。
2 .目視判読でFine Shapingする。

GOFC-GOLDホームページ http://www.gofcgold.wur.nl/redd/

46

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

リモートセンシングを用いた森林面積の推定（出典：REDD-plus COOKBOOK）

47

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

COOKBOOKの該当目次

48

REDD+

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平成25年度 基礎講習

COOKBOOKの該当レシピ

49

REDD+

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平成25年度 基礎講習

雲の除去（Recipe-T06)
処理前

処理後

雲、ヘイズ（もや）及びそれらの影の抽出

前後の時期の画像から雲のない部分を抽出し、モザイク処理
50

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

季節性の調整（Recipe-T06)
・熱帯落葉樹林では、着葉期と落葉期があることから、同季節の画像を収集することが基本となる。
・同季節の画像の入手が困難な場合は、季節性の影響を画像処理で調整してから分類するなどの処理が必要となる。
処理前

処理後

季節変化の影響の除去の例
51

REDD+

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平成25年度 基礎講習

グランドトゥルース（Recipe-T0８)
グランドトゥルース：リモートセンシングデータと観測対象物（森林）との対応関係を明らかにするために観測・測定・収集した地上の実態に関する情報。
現地調査が難しい場合は、より高分解能の衛星画像や空中写真の判読で代用する場合もある。
グランドトゥルースの位置情報：現地調査で取得する際には、ＧＰＳや既存の地図情報、空中写真の画像判読などを利用する。
グランドトゥルースの抽出方法：抽出方法は単純無作為抽出、層化抽出、系統的抽出など様々、統計的に適切に抽出する必要がある。
サンプル数：教師つき分類の教師データ（分類に用いるデータ）として必要なクラ
スごとのサンプル数は、用いる説明変数の10倍（例えばバンド数）といわれている。また、精度検証に用いるサンプルは、分類に用いるデータと異なるサンプルである必要があり、クラス毎に60か所は必要といわれる。

52

REDD+

Reducing Emission from Deforestation
and Forest Degradation-plus

平成2５年度基礎講習

第 ８ 章 （１）
地上調査の準備

一般社団法人日本森林技術協会
金森 匡彦
1

REDD+

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平成25年度 基礎講習

森林の材積（≒炭素量）を測定する方法

2

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

標本地法と定角測定法• 標本地法– 森林における科学的な調査の基本– 森林内に一定の面積の調査地（プロット）を設定し、プロット
内の要素（胸高直径、樹高など）を調べる– 調査地は統計的な方法に基づき選定される（無作為抽出法、系統抽出法）– 調べた要素の集計結果より、森林全体の傾向（材積やバイオマスなど）を推測する（統計的推定）

3

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

定角測定法（ポイントサンプリング法）• 定角測定法– 森林内の1点に立ち、周辺を「一定の角度で」見回す（視準）– 見回した角度よりも幅が広く見える木を1本とカウントする– 見回した角度と幅がちょうど一致して見える木を0.5本とカウントする– 見回した角度よりも幅が狭く見える木はカウントしない（0本）– 視準した角度によってあらかじめ決まる定数（断面積定数）をカウント本数に掛けることによって、林分胸高断面積（の期待値）を求めることができる– 断面積に形数を掛けたり樹高の別途計測により材積推定

G（胸高断面積）=k（断面積定数）＊E（カウント本数）
4

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

現地調査で最も大切なこと（リスク管理）• 安全管理– 装備、KYチェック– 経路の確認（地図、
GPS）
– 天候
– 危険生物• 確実な実施– 声による確認– 数値の復唱
5

REDD+

平成25年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

直径を測る道具• h：輪尺– ノギスを大型にしたも
の

d
m

v

– 幹が真円に近い針葉樹人工林で使用– 電子輪尺もあり

u

n

p

o

l

s

g：直径巻尺b

裏表に通常目盛とπで割った直径目盛表示
幹が不整形な場合も使用できる
直径1m程度まで

q

h

b

j
w

c

f

t
k

g
i

a
r

x

e

e

ｉ：ノギス
数cm以下の小径木に 森林生態系多様性基礎調査事業調査マニュアルより
使用
6

REDD+

平成25年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

樹高を測る道具• d：測桿– 10m程度までの樹高を計測
d– 先端を伸ばし手元の目盛を読み取るuf：ブルーメライス
一定の水平距離を離れた時、根元、梢端の視認角度目盛が樹高を指す

e：バーテックス
超音波で距離を計測

m

v
n

p

o

l

q
s

b
h

b

j
w

c

f

t
k

g
i

a
r

x

e

e

計測距離と角度センサーにより樹高を算出
森林生態系多様性基礎調査事業調査マニュアルより
7

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

定角測定法を行うための道具（各種視準器）
シュピーゲル・レラスコープ*

自作の簡易レラスコープ

プリズム*（*forestry suppliers ホームページより）
8REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

定角測定法の理論を応用した簡易計測器（おみとおし）

9REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

地上調査項目• 材積、バイオマスの推定に必要な情報– プロット内の立木本数（本数密度）– 胸高直径– 樹高• 林分概況の把握に必要な情報– 植被率（高木層、亜高木層、低木層、草本層）– 林内写真、天頂写真、遠望写真• 目的に応じて必要– 枯損木、倒木– 下層植生– 土壌

10

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

調査プロットの設定• 大きさ– 調査コストと精度とのバランスで決まる– 経験的に、林分の最高樹高がプロット内に収まる大きさ、又は上層木が20-30本程度含まれる大きさ– 水平投影面積が一定となるようにする• 等確率抽出の原則（標本の大きさは基本的に同じでなければならない）• 傾斜角に応じた斜距離により設定する• バーテックスを使って水平距離により設定可能• 設定の条件– 標準地：対象林分を代表する、均一な林相・地形の位置に任意に設定– サンプリングで位置を指定した場合には、その限りではない。

• 形– 円形：中心から８方位を等距離にとる。プロットロープやバーテックスを利用するとよい。
– 方形：周辺の簡易測量が必要。傾斜方向に沿った方形は調査しやすい。

• 継続調査の有無– 継続調査が必要な場合は杭を設置（中心杭、補助杭）11

REDD+

平成25年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

プロット設定• 0.1ha円形プロット設定（2班で1プロット）– 中心にポールを設置。
– コンパスグラス等で傾斜方位– バーテックス等で傾斜角を計測。
– 傾斜角に応じた斜距離を半径とする。
– プロットロープを８方位にはる（Nを赤ロープ）。
N– 円周位置に標識テープを付す。
半 径（m）
中円
大円

色

傾斜（°）

黒

0～2

5.64

11.28

17.84

赤

3～7

5.65

11.31

17.88

黄

8 ～ 12

5.69

11.37

17.98

緑

13 ～ 17

5.74

11.48

18.15

青

18 ～ 22

5.82

11.64

18.40

黒

23 ～ 27

5.93

11.85

18.74

赤

28 ～ 32

6.06

12.13

19.17

黄

33 ～ 37

6.23

12.47

19.71

緑

38 ～ 42

6.45

12.89

20.38

青

43 ～ 47

6.71

13.42

21.22

黒

48 ～ 52

7.04

14.07

22.25

小円

同じ高さを見通す。
プロット半径以上離れる。

12

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

直径の測定
• 胸高直径（DBH）– 胸高位置は地域により違う• 北海道＝1.3m （海外は基本的に1.3m）• 北海道以外 ＝1.2m– 目的に応じて、最小の計測対象直径、計測単位を定めておく（目標精度と労力（=コスト））– 原則として、プロット内全ての対象立木の直径を計測す
る（本数の計測にもなる）• 測り方のルール– ルールを決めることによって、測定値のばらつきを抑えることができる（誰が測っても同じ）– 傾斜地では、山側から胸高位置を決める– 樹木の形状は様々• 胸高位置の枝分かれ、こぶなどがある際等の対応をあらかじ
め決めておくことで誤差が少なくなる• 正確な計測のコツ– 胸高位置が適切か、直径テープのたるみやねじれがな
いか、つるの上から計測していないか等、よく確認する– 記録者や近くにいる者が目配りすることも重要
13

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

森
林
生
態
系
多
様
性
基
礎
調
査
現
地
調
査
早
見
表
よ
り
14

REDD+

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平成25年度 基礎講習

樹高の測定
• 三角測量– 最新機器を使っても基本は同じ、水平距離と根元・梢端の視認角度。
– 樹幹長を計測（垂直高ではない）

計測者は立木から樹高程度の水平距離をとり、できるだけ対象立木を見下ろす位置に立つ。
梢端
見上げの場合は梢端を誤認する可能性大計測ミス（あり得ない値→復唱による相互確認）
垂直高h
トランスポンダー
1.2ｍ（1.3ｍ）【最適な手法】
斜立木の傾きを真横から見通す位置に立ち、バーテック

斜面下部から見上
げてはならない。
樹高以上の水平距離をとるスで梢端を見通す。トランス
ポンダーは山側地際位置の1.2m（1.3m）高さに設置。
15

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

電子機器で樹高を測定する場合の注意• 超音波測定器（バーテックス）使用上の注意– 超音波を使用するため、雨、渓流、セミなどの音で計測ができなくなる場合がある（→予備に器械式測高器を準備）– トランスポンダーの設定を確認（SETUP）

森林生態系多様性基礎調査ヘルプデスクHPより• レーザー測距機使用上の注意– 反射板が不要の機器でも、林内では障害物に反射している可能性も高いので、必ず反射板を使用する。
16

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

「おみとおし」を使用した定角測定法の実施• 「おみとおし」（スギ・ヒノキタイプ用）を持って、周辺を支障なく見回せるような林内の1点に立つ（今回は任意に設定）• 斜面の横方向を「傾斜角測定目安」を透かしながら見て、該当する傾斜角を決定

傾斜角測定目安

傾斜角
を決定
17

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

「おみとおし」を使用した定角測定法の実施• 「おみとおし」の首ぶらさげ紐の端を目の下に当てながら紐をまっすぐ伸ばし、傾斜角に対応した測帯を透かしながら、まわりの木の胸高位置を見る。

18

REDD+

平成25年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus「おみとおし」を使用した定角測定法の実施• 見通した樹幹の幅が測帯よりも広く見えれば、1本としてカウントする。立木と測帯がちょうど一致して見える場合には0.5本とカウントする。測帯幅よりも細く見える場合はカウントしない（0本）。
• カウントした立木の胸高直径と樹高を計測し、野帳に記録する（カウント木法）の傾斜角に対応した測帯の幅と樹幹幅を見比べる

樹幹＞測帯
1本とカウント

樹幹＝測帯0.5本とカウント

胸高直径と樹高を計測し野帳に記録
19

REDD+

Reducing Emission from Deforestation
and Forest Degradation-plus

平成2５年度基礎講習

第 ８ 章 （２）
地上炭素モニタリングの基礎
地上プロット調査と解析
一般社団法人日本森林技術協会
金森 匡彦
1

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

REDD+における地上調査の目的• 森林における炭素量の計算– 単位面積あたり炭素量＝①地上部（樹幹＋枝葉）＋②枯死木及び③リター（落葉・落枝）＋④地下部（根）＋⑤土壌炭素量• より信頼性の高い炭素量を推計するためには– 森林タイプ（地域・樹種）や生育段階等をできるだけ細かく区分し、– それぞれの推計に必要なパラメータのため、地上計測値をできるだけ多く集める必要– 継続的なモニタリングも必要
2

[Figure 1 Diagrammede from Deforestation and Forest Degradation-plus
Reducing Emission
REDD+

平成25年度 基礎講習

processus général pour REDD]【1】【Activity data】

2010【Emission factor】
【３】

2000

【２】

【４】

1990

【５】

1. Above ground biomass(AGB)
2. Dead wood
3. Litter
4. Belowground biomass

Satellite Imageries
Developing National forest
Inventory System

5. Soil Organic Carbon

Classification
Sampling

Sampling

Forest Type maps
Partitioned for branch,leaf, steam individually

Digs up root using
shovel car

Measurement of weight

Measurement of weight

Measurement of dead woods

Forest Area Change Detection

y = -191.22Ln(x) + 465.71
R 2 = 0.993

500

Measurement of tree high and DBH

400
300
200

Laboratory experiment• Merchantable Volume
by forest types

Measurement of litter• Average stock by each
forest types

Taking samples of Soiland Organic matter

100
0

1990

2000

2010

2020

Development of Biomass conversion
and expansion parameter(BCEF)

2030

Laboratory experiment

Laboratory experiment

2. Dead Wood
3. Litter

5. Soil Organic
Carbon(AGB=Merchantable volume×BCEF)【Activity data】
Forest types
change in the past

【Emission factor】

×

1. Above Ground Biomass
4. Below Ground Biomass

3

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

森林計測の本質的な困難さ
測定対象として見た場合の森林の特徴①形状が複雑で正確に計測するのが難しい→計測方法の工夫→モデル化して考える必要②大量に存在する→統計的方法の必要（サンプリング調査）③山に生えており動かすことができない→測定に労力が必要（コストが掛かる）④時間と共に成長する→変化を知るためには繰り返し計測する必要⑤高価なものではない→測定に掛けられるコストに制約
4

REDD+

平成25年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

森林計測のアプローチ
森林を計測する様々な方法
上空からの間接的な計測

衛星や空中写真(リモートセンシング)
地上調査 (プロット調査等）

破壊調査(1本の木を正確に計測する）→樹幹解析等
地上における直接計測 (樹木やその他生物）

5

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

林分材積測定法の分類

6

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

樹木をモデル化して材積やバイオマスを把握する• 計測値を材積、バイオマス、炭素量に変換するために必要な
様々な情報
樹幹材積

BEF

比較的容易に計測できる情報総バイオマス＜幹材積からの変換＞
樹幹のモデル化：既存の材積式、材積表を利用（胸高直径、樹高を調べることにより計算）
バイオマスへの拡張：幹材積を基準として、幹以外の部分（枝・葉・根）の構成比を調べることによりバイオマス量に換算する＜計測値からの直接変換＞
アロメトリー式（相対生長式）
胸高直径等から直接バイオマス量や炭素量に変換する

樹
高

胸高直径

R
7

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

調査結果のバイオマス・炭素量への変換１•幹材積から変換するアプローチ–直径や樹高から樹幹材積への変換（材積表（式））•複雑な形状をした現実の立木の幹を単純な幾何学的モデルで近似し、材積を計算する。
•材積=ｆ(直径,樹高,幹形) →材積表（材積式）•（地域、樹種別に）胸高直径、樹高等と立木材積の関係を示した表（式）。
•一変数（胸高直径のみ）、二変数（胸高直径と樹高）–樹幹から他の部分への拡張•バイオマス拡大係数（BEF）–幹重量とそれ以外の地上部分（枝、葉）を含めた全体のバイオマス重量との比（樹種別、成育
段階別）–例：スギ1.23、ヒノキ1.24、アカマツ1.23、ブナ1.32（いずれも林齢20年以上）•地下／地上バイオマス比（R）–地下部（根）の総バイオマスと地上の総バイオマスの比–例：スギ0.25、ヒノキ0.26、アカマツ0.27、ブナ0.25–重さへの変換（バイオマス量へ）•材密度（容積密度）–幹の比重（単位材積当たりの重さ）。
–例：スギ0.314、ヒノキ0.407、アカマツ0.416、ブナ0.573
8

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

調査結果のバイオマス・炭素量への変換２•アロメトリー式による直接推定–生物の個体の部分の大きさと他の部分の大きさの間には関係がある。
相対生長関係（アロメトリ）–個体の計測しやすい一部（胸高直径など）を調べることにより、実測が困難な部分（樹木全体のバイオマス量など）を推定–汎用式と個別の樹種・森林タイプ別に調整された式がある

9

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

調査結果のバイオマス・炭素量への変換３•単位面積当たり炭素量C（t-C/ha）への変換–樹幹材積とバイオマス拡大係数を用いる場合

V:樹幹材積(m3/ha)、WD:材密度(t/m3）、BEF:バイオマス拡大係数、R:地上部に対する地下部の比率、CF:炭素含有率(t-C/m3)–アロメトリー式から直接バイオマス量を求める場合–炭素含有率CFは0.5が一般的に用いられる

10

REDD+

平成25年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

実習：現地調査のとりまとめ（標本地法）• データをエクセル表に入力• 材積式の当てはめもしくは材積表– 林野庁計画課編 立木幹材積表 東日本編
– 関東地方 スギ（昭和36年調製）
直径範囲
（cm）
4～10
12～30
32～40
42以上

材

積

式

logv ＝ 1.753904logd + 1.040853logh - 4.172632
logv ＝ 1.849344logd + 1.008086logh - 4.219069
logv ＝ 1.944287logd + 0.894801logh - 4.211821

logv ＝ 1.600066logd + 1.075361logh - 3.921218• 集計した値をヘクタール当たり材積に換算する• BEFとRにより、バイオマス量及び炭素量に換算する

11

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

実習：現地調査のとりまとめ（定角測定法）• 調査データをエクセルファイルに入力• ある直径d(cm)の木が1本カウントされたとき、同じ直径の木がヘクタール
当たり何本存在するか下記の式により求めることができる（kは断面積定
数）
1

N

k

d
2

2

• 直径階別に見ると、kに応じて必然的にその直径階における本数が決定される（基準本数という）• 直径階別カウント本数に基準本数を掛けて合計すれば、ヘクタール当たりの立木本数となる• 材積表もしくは材積式より当てはめヘクタール当たり材積を計算する• BEF及びRを掛けてバイオマス量及び炭素量に換算する

12

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

国レベルでの地上調査（NFI）• 国家森林資源調査（NFI：National Forest Inventory）– 国レベルで森林資源量を把握する調査• NFIの方法論– 悉皆調査と標本調査：主流は標本調査– サンプリングした標本を地上調査する– 暫定調査地と固定調査地：時系列的なモニタリングのためには、固定調査地が有利– インベントリの間隔：5～10年程度– 現地調査• プロット調査、ポイントサンプリング• 資源把握に必要な情報：胸高直径、樹高• その他必要な項目（森林被害、生物多様性）
13

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

NFIの設計• NFIの3つのフェーズ– 企画段階：目標設定、資料収集、概略設計– 計画段階：予備調査、実施計画、実行体制整備– 実行・管理段階：調査実施、調査の進行管理、調査の精度管理、調査データの利活用• 事前準備が非常に重要– 企画段階及び予備調査により明らかに– 精度目標と実施可能性のトレードオフ– 不足している情報（材積やバイオマスのパラメー
タ）がある場合は別途調査企画する必要がある
14

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

日本の国家森林資源調査• 背景– 1992年の地球サミットにおいて、「持続可能な森林経営」について国際的合意– 「持続可能な森林経営」に関する基準・指標作成の取組が進展（日本はモントリオール・プロセスに参加）– 1998年の主要先進８カ国外相会議において、自国の森林の状況と持続可能な森林経営の進展状況をモニ
タリング・評価することを合意• 目的– 持続可能な森林経営の推進に資する観点から、森林の状態とその変化の動向について、全国を統一した手法に基づき把握・評価
15

REDD+

平成25年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

森林生態系多様性基礎調査• 1999年より開始(森林資源モニタリング調査）• 現在第3期調査を実施中
1999

2004

Cycle1
森林資源モニタリング調査森林生態系多様性基礎調査2009 2010

Cycle24km Grid
0.1ha circular plot

2014

Cycle3
都道府県・森林管理局による自主実施

4km Grid
0.1ha circular
Rare forest type0.1ha circular16

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

森林生態系多様性基礎調査• 2010年における大きな変更– 調査体制の変更• 森林資源モニタリング調査から森林生態系多様性基礎調査へ• 実施主体の変更 : 都道府県及び森林管理局から林野庁が直接実施• 「コントロール調査」の導入• 調査マニュアルの改訂– 意図 : 調査データの精度改善、調査チームの技術の平準化と向上• 1期2期のデータにおける多数のエラー• エラーの原因 : マニュアルの誤読、多数の調査チーム、
チェックシステムの不在
17

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

調査の設計
• 標本調査の設計– 抽出単位：0.1ha– グリッドによるサンプリング：4km x 4kmの格子点を全国に設定。全23,500点から、森林に該当する
約15,000点を抽出

非森林

森林
4km

現地調査しない4km

現地調査実施18

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

調査の設計
• プロットの配置– 固定調査プロット– 5年ごとに同じ調査地を再測定– すべてのプロットには固有のID番号が付される
130008 130013

南西端を開始位置として、北方向、東方
向に連番を付す

130024130003130007 130012 130016 130019 130023

130002130006 130011 130015 130018 130022

都道府県の境界4km

ID:130001
都道府県番号（13は東京都）

130005 130010 130014 130017 130021

4km

130004 130009

13002019

REDD+

平成25年度 基礎講習

プロットデザイン

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus• 3重円形プロット• 水平投影面積が0.1haとなるように
傾斜に応じてプロットの半径を変更

InclineRadius

(θ)

S(r1)

M(r2)

L(r3)

0-2

5.64

11.28

17.84

3-7

5.65

11.31

17.88

8-12

5.69

11.37

17.98

13-17

5.74

11.48

18.15

18-22

5.82

11.64

18.40

****

****

****

****

43-47

6.71

13.42

21.22

48-52

7.04

14.07

22.25

0.10ha大円

0.04ha中円

0.01ha
小円

r1
r2
r3

θ
20

REDD+

平成25年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus• 3重円形プロットにおける測定レベルの違い
調査項目

小円

中円

大円

立木(DBH)

1.0cm以上

5.0cm以上

18.0cm以上

伐根 (直径)倒木 (中央径、長さ)5.0cm以上
5.0cm以上

18.0cm以上
計測しない– 調査労力の軽減– 倒木調査はID番号が5の倍数のプロットで実施

21

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

森林生態系多様性基礎調査の調査項目• 調査項目– プロットへの到達経路– 立木調査– 伐根調査– 倒木調査– 下層植生調査– 土壌浸食調査– 概況調査22

REDD+

Reducing Emission from Deforestation
and Forest Degradation-plus

平成2５年度基礎講習

第９章
森林炭素量の把握
ベトナム国DienBien省におけるバイオマス関連データの開発の事例

一般社団法人 日本森林技術協会
佐藤 顕信
1

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

REDD+CookBookより

2

REDD+

平成25年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

各森林被覆タイプ

森林被覆の時系列変化

この時間の
講習

単位面積あたりの炭素蓄積の把握
1< 現地調査 >(a) 標準地調査（プロット調査）(b) 破壊調査（伐倒調査）

リモートセンシングによる森林被覆の時系列変化の把握< 解析 >
単位面積あたりの森林バイオマスの把握
単位面積あたりの炭素蓄積

23

炭素蓄積変化の把握
3

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

• バイオマス（Biomass）：生物量
一般的に生物の乾燥重量で表される
森林の場合、樹木・植物の乾燥重量• 森林炭素蓄積量（Carbon stock）は、
森林バイオマスの約半分
植物体を構成するセルロースなどの組成による

4

REDD+

平成25年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

a. 標準地調査（プロット調査）••

現地の森林の優占樹種、直径階分布、立木密度などを把握する。
標準地調査結果を基に破壊調査供試木選定を行う。
－－

各直径階から満遍なく供試木を選定する。
調査対象の森林のバイオマスに占める割合の高い樹種、出現頻度の高い樹種を供試木とする。

• プロット設定※方形、円形など適宜選択• 樹種• 胸高直径• 樹高Tree ID

Species

DBH

height

A491

Quercus sp

16.5

15.0

A〇〇

□△sp

●●

▲▲

A800

Schima sp

31.2

28.5

5

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

b. 破壊調査（伐倒調査）• 供試木の生重量を計測• 乾燥試験を経て供試木の乾燥重量を推定

アロメトリー式の開発
y = axb
6

REDD+

平成25年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus• 個体の一部のサイズから、別の部位のサイズを推定する式• 正確な測定が容易な部位（例：胸高直径）のサイズから、個体の樹高やバイオマスなど測定の困難な情報を推定できる
パラメータ
DBHのみ

式

精度

データ収集
の容易さ

低

易

高

難

DBH2と樹高
材密度
DBH2
樹高

yはバイオマス；DBHは胸高直径；hは樹高；ρは容積重；a、bは係数7

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

• 地上部バイオマス（AGB：aboveground biomass）
については推定式が多く提案・報告されている
世界中の樹木のデータを用いて森林タイプごとに考案された推定式（汎用式：generic model, generic equation）から、個別の樹種や特定の地域に成立する林分のための推定式（species-specific model, local
model）まで様々なものが提案されており、それぞれに長所と短所がある。
項目

汎用式

樹種や地域に特化した式式の基となるデータ

森林タイプ別に世界中から集められたデータ。

特定の地域や樹種から集められたデータ。

適用可能な地域

森林タイプが同じであれば適用可能。比較的広範囲な地域で適用できる。

式の基となるデータと同じ地域や樹種のみ適用可能。適用できる地域は限定的。

推定誤差

適用できる森林であれば、小～中程度の誤差が出る。

適用できる森林であれば、誤差は非常に小さい。そうでな
ければ誤差は大きい。

誤差が大きい場合の対処

個体サイズを反映する係数を増やすことで、ある程度の改善ができる（たとえば胸高直径と樹高を反映した式を使用する）

調査対象の地域に不適な場合は使用しない。

8

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

• 汎用式：generic model, generic equation
世界中の樹木のデータを用いて森林タイプごとに考案された推定式

AGB：地上バイオマスAboveground biomass、DBH：胸高直径Diameter at brest height、WD：材密度Wood density（t/m3）• WDの値は、IPCC(2003, 2006)やさまざまな研究論文の中で、種レベル、あるいは属レベルの値が示されている。
• 種の同定が困難な場合は、熱帯ではアジア0.57、アメリカ0.60、アフリカ0.58といった基準値( Brown, 1997)を使うことができる。
REDD+CookBookより

9

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

• 個別の樹種（species-specific） や特定の地域に成立する林分のための推定式（species-specificmodel, local model）

REDD+CookBookより

10

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

推定式による地上バイオマス（AGB:
aboveground biomass）の推定値の違い
REDD+CookBookより

平成25年度 基礎講習

• アロメトリ式は、森林タイプ（forest type、常緑林evergreen
forest や落葉林deciduous
forest など）や生育地の環境によって推定結果が異なる• 基本的に対象地域の森林タイプのものの中から選定する• 該当するアロメトリ式が複数ある
場合は、調査対象の森林での利用可能な既存文献などのバイオマス
実測データや、樹木のサイズ（胸高直径、樹高）、優占樹種などの情報を推定式に当てはめ、推定誤差の大きさや傾向から判断して選
定する。

11

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

REDD+CookBookより

12

REDD+

平成25年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

立木調査データ（例えば0.1㌶プロットの調査データ）
Tree ID

Species

DBH

A491

Quercus sp

16.5

A〇〇

□△sp

●●

A800

Schima sp

31.2

立木ごとに
バイオマス
計算

その地域に適合した
アロメトリー式

汎用式（Brown式Wet model）の計算例
AGB = 21.297 - 6.953 x DBH + 0.740 x DBH 2
Tree ID

Species

DBH

AGB(kg)

A491

Quercus sp

16.5

108

A〇〇

□△sp

●●

△×△

A800

Schima sp

31.2

524.7

Total

仮に0.1㌶あたりのバイオマスが５ tであった場合
ヘクタールあたりの地上バイオマスは“50 t”
炭素蓄積 = 50 x 0.5* = 25 t/ha
*0.5は炭素係数（Carbon Fraction；CF）
13

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

• REDDプラス対象国・地域に合う適当な式が無い場合。
• Tier2、3レベルで炭素蓄積の把握を目指す場合。
– Tier：Tier1～3の3段階。
– 温室効果ガスの排出/吸収の分析のデータ要件が異なる。
Tier1では要件が少なく、Tier2、3では要件が増える。
• Tier1；バイオマス計算に関して汎用式・値を使用、など。
• Tier2；国・地域に特化した計算式の使用、インベントリによるデータ収集、など。
• Tier3；国・地域に特化した計算式の使用、インベントリによるデータ収集が繰り返されていること、など。

– Tierごとにそれぞれ透明性、完全性、一貫性、比較可能性、正確性が求められる。

ベトナムには、特化したアロメトリー式は無かった。
14

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

VN国のバイオマス計算式およびバイオマス調査の現状
バイオマス計算式に関して• アロメトリー式

汎用式・値
使用

•

R-S ratio：地下バイオマスを推定する係数•

材積式（表）：樹種、人天、地域― 天然林は簡易な式のみ存在••

容積密度：300種のリストあり
バイオマス計算式の知見は、人工林では多いが、天然林では少ない調査手法に関して破壊調査の多くは、重機の使用を前提としている× 国、地域によっては重機の使用が困難○ 反面、人力は豊富に活用できる可能性• より高いTierを目指した計算式の開発を求めている• かつ、条件の悪い調査地であっても、簡易・安全でなおかつ正確なデータを収集できる手法が必要
このような条件の下、VN国のバイオマス調査を行った。
15

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

•
•
•
•

ベトナム国ディエンビエン省。
ベトナム北西部、ラオス・中国と国境を接する。
省の面積9,563 km2。
森林率39%（森林計画上は保全林が林地の約55%、
生産林が約40%）。
• 省の91%が海抜500m～1,500m。
• 土地の54%が傾斜30%以上。
• 流域保全が重要な課題となっている。

出典
ベトナム農村社会における社会経済開発のための地場産業振興に係る能力向上プロジェクト (JICA)
http://www.taybac.net.vn/taybac/dienbien_detail_jp.html
北西部水源地域における持続可能な森林管理プロジェクト (JICA)
http://www.jica.go.jp/project/vietnam/004/outline/index.html

16

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

ハノイ

モンニェ郡

17

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

調査地：
ディエンビエン省モンニェ郡、
モンニェ森林保護区；MuongNhe
モンニェ森林保護区；
MuongNhe Nature Reserve (MNNR)

18

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

MNNRの林相

林分の遠景

Rich forestの林内• 総面積169,962 ㌶（MNNR内には、耕作地も存在）。
• 天然林82,200 ㌶（森林保護区の約48%）。
• 優占樹種はシイ、カシ、ヒメツバキなど常緑広葉樹。
Bamboo（村落跡地にはBambooも生育。）• 天然林は蓄積ごとにPoor forest (100m3/㌶未満)、Medium
forest (100～200m3/㌶)、Rich forest (200m3/㌶以上)に分けられている。
19

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

標準地調査（プロット調査）
プロットをMNNR
プロットを
MNNRの森林のの森林の9090箇所に設置。
箇所に設置。
––––––

森林図上で候補地点を選点定し、現地の林相を確認して最終決定。
プロットサイズは50m×50m。
胸高直径5cm以上の立木を対象。
樹種同定。
胸高直径計測。
樹高計測。

20

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

• 奥山にある森林のプロット選定は慎重を期していた。
• GISも使用しているが現地では紙地図で作業。

21

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

• 現地でのプロット設定はオリエンテーリングコンパス、巻き尺などを使用• バーテックスなどの先進測定機器は、導入されていても数が少ない
ため、調査チームが持ち出せない場合もある

22

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

• 胸高位置の幹周囲長を測定して、集計時に直径に変換。
• 板根を持つ樹種のDBHを正確に測定するには脚立なども必要。
• 樹高はクリノメーターなどを用いた方法で測定。
（日本人スタッフが滞在した期間はバーテックスを使用。）

23

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

• 車道から調査地まで最大８km離れている。
• 川を遡行などで到達に２時間程度要する。
• スタッフ（特に日本人技術者）の安全管理に留意。
その他• 調査以前に、入林の許諾を得ることに時間を要することがある。
– FPD；Forest Protection Department、SubDOF；Department ofForestの地方事務所、さらに国境地帯の場合は軍との調整が必要であった。

• 紛争などで退去勧告が出ることも念頭に置いた準備が必要。
– カウンター機関に調査を任せることも必要となる。
– 信頼できる機関をカウンターパートにできるか。（ベトナムでは、FSIV；
Forest Science Institute of VietnamをCPとすることができた。）

24

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

調査地選定
• GISはあっても最終的には紙地図での調査地選定作業となった。
• 日本側が調査地選定しても諸事情で実際には行けない場合もある。
立木調査• MNNRでの調査は50×50mのプロットだったが、林相次第でプロット形状やサイズを変更する余地はある。
• 調査に高精度を期すならば、日本からの機材持ち込みが不可欠。

25

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

破壊調査（伐倒調査）
供試木30
供試木
30本を選定：優占樹種
本を選定：優占樹種3
3種×10
10本
本
Dẻ：
Castanopsis indica (Roxb
Roxb.).) A. DC.
ChẹCh
ẹo Tía： Engelhardtia roxburghiana Lindl er Wall.
Vối ThuThuốốc： Schima wallichii (DC.) Korth
Korth..
•••••

標準地調査結果を基に3樹種を決定。
各胸高直径階から満遍なく供試木を選定。
樹冠投影した範囲を深さ1mまで掘り、根を露出させたうえ
人力で引倒し、抜根した。
器官（根、幹、枝、葉）に分別し、器官別の生重量測定。
各器官の乾重測定用サンプル採取、サンプル生重量測定。

26

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

根の掘り出し• 供試木は、概ね樹冠の範囲の根を掘り出したうえ、ロープをかけて引き倒した。（急峻な地形のため重機を持ち込めなかった。）• 地中に残った根については、可能な限り掘り出した。
• 掘り出せない根は切断面の直径を計測し、完全に掘り出した根の直径と重量の回帰式から生重量を推定した。

27

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

供試木を倒した後の作業

樹幹長の測定と切断位置決定

各器官の切断写真は樹幹と根28

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

各器官の生重量測定

樹幹

根

29

REDD+

平成25年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

各器官の生重量測定

2

枝の生重量測定
葉と枝の分別作業

30

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

樹幹のサンプル採取

サンプル採取後、サンプル生重量測定

31

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

枝および葉のサンプル採取

サンプル採取後、サンプル生重量測定

32

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

根のサンプル採取

サンプル採取後、サンプル生重量測定

33

REDD+

平成25年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

供試木データの取りまとめシート
ID

Sample tree size
Scientific name of sample
trees
DBH (cm) H (m)1Schima wallichii

6.5

8.4

Sample Coordinates of sample trees
plot No.
LatitudeLongitude
58

2306392469436

Fresh biomass of sample trees by tree organs (kg)
Stem
18.6

Branch

Leave

10.1

2.5

Root
6.5

Total
37.7

2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
15
13

Castanopsis indica

14
16
17
18
19
20
21
22
23

Engelhardtia roxburghiana

24
25
26
27
28
29
30

34

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

調査実施上の問題点３－ 伐倒調査 －• 調査地の立地条件次第で調査の難易度が大きく変わる。
– 重機の搬入が困難。根の掘り起こしなどを人力に頼らざるを得なくなる。
– 調査地が車道から遠いとサンプルの運び出しが困難。
– 調査員の安全確保が難しくなる。

• 伐倒調査においても精度を期すならば日本からの測定機材の持ち込みが必要。
– 調査対象地域の森林の樹木サイズにもよるが、最大1000kg、2000kgに対応する
秤を準備する必要がある。（現地入手が困難。）

35

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

乾燥試験（ラボでの作業）
サンプルは順次FSIV
サンプルは順次
FSIV (Forest Science Institute of Vietnam)
本部に送り、ラボで乾燥処理、乾重量測定•
ラボでサンプル生重量を再測定。
•
105℃で72～168時間乾燥。
•
サンプルの乾重量を測定。

36

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

調査実施上の問題点４－ ラボ作業 －• 乾燥作業ができるラボ（研究所や大学）などが、調査を行う国にあるかどうかの事前確認が必要。
37

REDD+

平成25年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

解析：供試木の全乾重量計算• 全乾重量の計算

TDW

SDW
TFW *
SFW

TDW：各器官の全乾重量
TFW：各器官の全生重量
SDW：各器官のサンプル乾重量
SFW：各器官のサンプル生重量

全乾重量 ＝ バイオマス
38

REDD+

平成25年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

供試木乾重量の取りまとめシート
Sample tree size
ID

Name of sample trees

1

Schima wallichii

Dried mass by tree organs (kg/tree)

DBH (cm)

H (m)

Stem

Branch

Leave

Root

Total

6.5

8.4

9.01

4.67

0.88

2.81

17.37

2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

Castanopsis indica

12
15
13
14
16
17
18
19
20
21

Engelhardtia roxburghiana

22
23
24
25
26
27
28
29
30

39

REDD+

平成25年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus• 供試木の胸高直径と各器官のバイオマスの関係を散布図に表す– 左の図は胸高直径をx軸に、地上バイオマスをｙ軸に取った場合のイメージ– DBH；胸高直径– AGB；地上バイオマス• 散布図の近似線の式 y = a Xb
対数を取った場合 Ln(y) = a Ln(X) + bなどの回帰式が得られる– y：各器官のバイオマス– X：変数（DBH、DBH2、D2H など）– a、b：係数40

REDD+

500
R² = 0.983

1,000

500

100

400

Leaves Biomass (kg)

Branch Biomass (kg)

1,500

R² = 0.921

300
200
100

0

0
10

20
30
DBH

40

50

80

R² = 0.936

60
40
20
0

0

10

20

30
DBH

40

1,500

50

0

10

20

30
DBH

40

50

500
Root Biomass (kg)0Above ground Biomass (kg)

Stem Biomass (kg)

平成25年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

R² = 0.982

1,000

500

0

400

R² = 0.973

300
200
100
0

0

10

20
30
DBH

40

50

0

10

20

30
DBH

40

50

これらの散布図から、器官別にアロメトリー式を作成することができる。
41

REDD+

平成25年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

調査プロットのDBHデータから各式で推定した地上部バイオマス

1,800
1,600

IPCCデフォルト式は、大径木ほど過大推定になる。

IPCCデフォルト式によるAGB

1,400

今回得られた式によるAGB

1,200
AGB

1,000
800
600
400
200
0
0

10

20
30
胸高直径

40

50

IPCCの式：Y = exp[–2.289 + 2.649 * ln (DBH) – 0.021 * (ln(DBH))2]
Tropical moist hardwoods

Y= aboveground dry matter, kg (tree)-1, DBH =diameter at breast height (cm), ln = natural logarithm, exp = “e raised to the power of”

42

REDD+

平成25年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus• プロットごとに全立木の地上バイオマス、地下バイオマスを計算・集計し、ヘクタールあたりバイオマスに換算• さらに炭素量を算出
プロットごとの計算結果の例（90箇所の標準地のデータから計算）
Plot No.

Wood volumem3/ha

Forest
Type

AGB
t/ha

BGB
t/ha

Carbonin AGB

Carbonin BGB

・
・
・

・
・
・

・
・
・

・
・
・

・
・
・

・
・
・

・
・
・

22

195

medium

169

32

84.5

16.0

23

123

medium

132

25

66.0

12.5

24

225

rich

200

40

100.0

20.0

25

205

rich

182

35

91.0

17.5

26

37

poor

54

11

27.0

5.5

27

391

rich

351

70

175.5

35.0

28

53

poor

65

13

32.5

6.5

29

29

poor

46

9

23.0

4.5

・
・

・
・

・
・

・
・

・
・

・
・

・
・

43

REDD+

平成25年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

地上炭素 地下炭素 炭素貯留量
貯留量 貯留量 (地上+地下)
t/ha
t/ha
t/ha

森林 プロット 蓄積
AGB
タイプ
数
m3/ha t/ha

BGB
t/ha

Poor

29

75.5

18.1

46.0

9.1

55.1

Medium31

156.0 164.1 32.5

82.0

16.3

98.3

Rich

30

254.6 205.1 39.6 102.5

19.8

122.3

92.1

※各森林タイプの平均値を示した

44

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

• ベトナム国の国・地域（北部地域）に特化したアロメトリー式を破壊調査によって得ることができた。
• 得られたアロメトリー式は、デフォルト式よりもコンサバティブなバイオマス推定が出来る。
• REDDプラス対象国・地域の周辺国・周辺地域に、似たような森林タイプがあるならば、開発したアロメトリー式を適用できる可能性がある。
– 例えば、ベトナム国内およびインドシナ半島の常緑広葉樹林など。
（ただし、林分構成など精査し、優占樹種などが一致するか判断する必要がある。）– REDDプラス対象国・地域内であっても全く異なる森林タイプについては、別にアロメトリー式を開発する必要がある• e.g. Re-Growthフォレスト、バンブー、乾性フタバガキなど、それぞれの森林に合わせたアロメトリー式が必要。

45

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成25年度 基礎講習

バイオマス調査実施上の留意点• 調査を行う森林は、国有林？ コンセッション会社の社有林？
– 許諾申請先。
– 伐採許可が得られるまでの期間。
– 森林所有者がコンセッション会社の場合、樹木の買取交渉。
– ベトナムでは国有林で、なおかつ国立の研究機関との共同作業であったため、この点はスムーズであった。

• 重機、トラック、大型チェーンソーの手配– 重機の搬入が可能な場所で調査を行えるのであれば、重機を使うに越したことはない。
– 林業会社と協力出来れば、重機などの確保がし易い。
– レンタル料の交渉が必要。
– チェーンソ－は、地元住民が持っていることもある。

• 調査の作業のための人員の確保– 重機やチェーンソーのオペレーター、トラックの運転手など。
– 地元民ワーカーの雇用。
– 各オペレーター、ワーカーへの賃金。（専門の技術者は賃金も高くなる。）• 地域コミュニティーへの配慮– コミュニティーの長老、リーダーへ調査の説明すること。
– コミュニティーの禁忌に触れないか確認すること。

など
46

REDD+

Reducing Emission from Deforestation
and Forest Degradation-plus

平成2５年度

基礎講習

第 １０ 章森林炭素変化の推定

一般社団法人 日本森林技術協会
鈴木 圭
1

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成2５年度 基礎講習

１.森林炭素変化量の推定

2

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成2５年度 基礎講習

森林炭素の計測
ＲＥＤＤプラスに適用される森林炭素蓄積の変化量の計測について、本章では、ＵＮＦＣＣＣの決定とＩＰＣＣ２００６
年ガイドラインに準拠し、以下の点にフォーカスする。
（１）何を測るか？
・森林の地上部・地下部バイオマス（ほか）（２）どう測るか？
・デフォルト法（Gain-loss method）
・蓄積変化法（Stock-change/difference method）

3

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成2５年度 基礎講習

（１） 何を測るか？
ＲＥＤＤプラスの対象は森林・森林の定義は、ＵＮＦＣＣＣの示した範囲内で各国が独自に決めることができる。
→ 国情に応じて、森林タイプを細かく区分することが推奨される※きめ細かな排出係数の適用により、不確実性の低減に貢献

・５つの炭素プール（地上部／地下部バイオマス）→ 国情に応じて、適用すべきＴｉｅｒの検討が必要

4

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成2５年度 基礎講習

（２） どう測るか？
炭素量の推定活動度データActivity data

排出係数

Emission factor

Danilo Mollicone, FAO 引用

5

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成2５年度 基礎講習

（２） どう測るか？（方法論）

図 IPCCで紹介されている２つの森林炭素変化量の推定手法
左側の手法が、蓄積変化法

右側の手法が、デフォルト法
IPCCホームページ http://www.ipcc.ch/6

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成2５年度 基礎講習

（参考）・蓄積変化法・デフォルト法

7

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成2５年度 基礎講習

２.実習
実習１：事例解析
蓄積変化法とデフォルト法を対比し両手法の違いを把握する。
実習２：グループ討議
実習１の二つの手法の違いをグループ討議し、メリットやデメリットを整理する。

8

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成2５年度 基礎講習

実習１：事例解析（蓄積変化法とデフォルト法を対比し両手法の違いを把握する。）

9

REDD+

平成2５年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus（実習１ 事例解析）
総蓄積変化法
蓄積変化法
面積（ha）

期首 (T1)

常緑林
落葉樹林
非森林

炭素密度（Ct/ha）

期末（T2）
30
50
20

期首 (T1)

常緑林
落葉樹林
非森林

10
70
20

期末（T2）

200
100
0

220
80
0

炭素量（Ct）
常緑林
落葉樹林
非森林
合計

期首 (T1)
6,000
5,000
0
11,000

期末（T2）
2,200
5,600
0
7,800

総蓄積変化

T2-T1

-3,200 (Ct)10

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成2５年度 基礎講習

（事例の前提条件）
期首から期末にかけて以下の森林変化が発生すると仮定
１．期首の常緑林30haのうち、
１）期末に10haが落葉樹林に変化
２）期末に10haが非森林に変化
３）期末に10ha分は非変化
２．期首の非森林20haのうち、
１）期末に10haが落葉樹林に変化
２）期末に10ha分は非変化
３．平均炭素密度（排出係数）は2時点間で異なるものを適用する

11

REDD+

平成2５年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus（前提条件をもとに、表を穴埋め）
森林蓄積変化Matrix法
デフォルト法（Gain – Loss method）
期末・T2 面積（ha）
面積（ha）
期首・T1
面積（ha）

常緑林

落葉樹林

非森林

常緑林
落葉樹林
非森林
期末・T2（Ct/ha）

期首・T1
炭素密度（Ct/ha）（Ct/ha）
200 常緑林
100 落葉樹林
0 非森林
期末・T2 （Ct）
期首・T1（Ct）炭素変化量（Ct）
常緑林
2時点の
落葉樹林
炭素変化量
非森林

220

80

0

常緑林

落葉樹林

非森林

常緑林

落葉樹林

非森林

0
0
0

※マトリックスからゲインとロスを抽出して解析
森林蓄積変化Matrix法

0
0
0

0
0
0
-3,200 (Ct)12

REDD+

平成2５年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus（二つの手法を比較し、違いを把握する）
デフォルト法（Gain – Loss method）

森林蓄積変化Matrix法

蓄積変化法

総蓄積変化法期末・T2 面積（ha）
面積（ha）

期首 (T1)

常緑林
落葉樹林
非森林

炭素密度（Ct/ha）

期末（T2）
30
50
20

期首 (T1)

常緑林
落葉樹林
非森林

200
100
0

炭素量（Ct）
常緑林
落葉樹林
非森林
合計

期首 (T1)
6,000
5,000
0
11,000

総蓄積変化

T2-T1

10
70
20

期末（T2）
220
80
0

期末（T2）
2,200
5,600
0
7,800
-3,200 (Ct)

面積（ha）
期首・T1
面積（ha）

常緑林

落葉樹林

非森林

常緑林
落葉樹林
非森林

期末・T2（Ct/ha）
期首・T1
炭素密度（Ct/ha）（Ct/ha）
200 常緑林
100 落葉樹林
0 非森林
期末・T2 （Ct）
期首・T1（Ct）炭素変化量（Ct）
常緑林
2時点の
落葉樹林
炭素変化量
非森林
森林蓄積変化Matrix法

220
常緑林

80
落葉樹林

常緑林

落葉樹林
0
0
0

0
非森林

非森林
0
0
0

0
0
0
-3,200 (Ct)13

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成2５年度 基礎講習

実習２：グループ討議（実習１の二つの手法の違いをグループ討議し、メリットやデメリットを整理する）

14

REDD+

Reducing Emission from Deforestation
and Forest Degradation-plus

平成2５年度

基礎講習

第 11 章今後に向けての課題（独）森林総合研究所 REDD研究開発センター
松本光朗
1

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成2５年度 基礎講習

今後に向けての課題• ダーバン合意• JCM• 日本の新戦略• COP19でのREDDプラス関連の合意• REDD+の見通し

2

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成2５年度 基礎講習

COP17（2011）ダーバン合意• 将来の枠組みに関し、全ての国が参加する法的文書を作成する新しいプロセスである「ダーバン・プラット
フォーム作業部会」を立ち上げ、遅くとも2015年中に作業を終了、2020年から発効・実施に移すことに合意• 京都議定書の第二約束期間の設定に向けた合意を採択、日本は第二約束期間に参加しないことが明記された（日本、カナダ、ロシアの数値目標は空欄）

3

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成2５年度 基礎講習

二国間クレジット制度（JCM: Joint Crediting Mechanism）
•
•
•
•
•
•
•
•
•

COP17において、日本政府は京都議定書の外で排出削減活動を進めることを表明
新たな排出削減目標と新戦略を2013年11月に発表
2020年において2005年比3.8%削減（うち国内森林吸収量により2.8%）
ACE: Actions for Cool Earth（美しい星への行動）攻めの地球温暖化外交戦略
排出削減を進めるため二国間クレジット制度（JCM）を開始
JCMは、途上国への技術供与により排出削減を行うもの
CDMに似ているが、管理を二国間が作る共同委員会（Joint Committee）が行う
2013年11月現在、モンゴル、バングラデシュ、エチオピア、ケニヤ、モルジブ、ベトナ
ム、ラオス、インドネシアが合意
ここにREDD+を位置付ける必要

4

REDD+

平成2５年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

新たな排出削減目標（2013.11.15）• 新目標– 2020年までの温暖化ガス排出量を05
年比で3.8％削減する– うち、約2.8％分は森林による吸収• 内容– 原子力発電所を再稼働しないことを前提。1990年比では３％増– 今後、原子力を含むエネルギー政策の決定後、削減目標の修正を検討– 原発３基を稼働すれば、１％ほど削減。2020年時点で原発30基あまりの稼
働を仮定すれば、削減幅は10％程度拡大する計算• 反応– 鳩山25%削減目標から大幅に目標を下げ、世界からは極めて大きな批判– 今後の日本の発言力に影響も– 国内産業界からは歓迎• 分析– 無茶な鳩山25%と比較すれば、どんな削減目標も批判される– 一旦ここで現実的な数値を見せておき、来年９月の気候サミットで安倍首相が野心的な目標を示すのではな
いか5REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成2５年度 基礎講習

6

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成2５年度 基礎講習

COP19でのREDDプラス関連の合意（概要）• 国家森林モニタリングシステムのモダリティー– 先進国からの資金および技術の支援が必要– NFMSは透明で期間を通して一貫性を持ち、MRVのために適切データや情報を提供しなければならない• 森林減少・劣化の原因への対応– 原因は様々であり、その追及が対策に必要• MRVのモダリティー– 排出削減／吸収量推定で使われるデータや情報は、参照レベルとともに、透明で期間を通して一貫性を持つものでなければならない– UNFCCCからの専門家チームが技術的分析（technical analysis）を行う– Annexにガイドラインを提示• 参照排出レベル／参照レベルの提出のガイドラインと手続き– 技術的評価（technical assessment）を受ける– Annexにガイドラインと手続きを提示• セーフガード– 途上国は、実施期間を通したセーフガードの対処に係る情報の要約を準備しなければならない
7

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成2５年度 基礎講習

REDD+の見通し（私見も含めて）• 世界的な見通し– COP19でREDD+が進み、条約でのREDD+の推進に一歩近づいた– 条約での議論とは並行し、自主的な取り組みがさらに加速– 現状では、自主的REDD+と条約REDD+の関係はあいまい– 自主的な取り組みが、条約のルールに反映されることを考えると、日本も戦略的に進める必要 → JCM• 日本の見通し– JCMを進めており、そこにREDD+を位置付ける必要– ただし、JCMの財源となる環境税はエネルギー特会に限定され、今のところREDD+には利用できない– JCMでREDD+が取り上げられることを想定して、制度・ガイドライン・方法論を開発・提案する必要 → 「REDD+ガイドライン」– JICA、民間を巻き込んだオールジャパンで取り組む必要– その成果を踏まえて次期枠組みでのREDD+のルール化に貢献– 安倍首相が挑戦的な新目標を提示すれば、それを達成するオプショ
ンにREDD+が取り上げられる可能性が広がる– 並行して、自主的であっても民間企業の取り込みを進める必要
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REDD+

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平成2５年度 基礎講習

一緒に頑張りましょう。

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