第１章 REDDプラス概論
松本光朗

平成24年度REDDプラスに係る森林技術者講習会
テキスト(独)森林総合研究所 REDD研究開発センター

第２章 国際的な議論の趨勢と二国間取引の状況
平塚基志
三菱UFJリサーチ＆コンサルティング

第３章 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

基礎講習(一社)日本森林技術協会

第４章 森林炭素モニタリングの基礎
金森匡彦 他(一社)日本森林技術協会

第５章 森林炭素量の把握
金森匡彦(一社)日本森林技術協会

第６章 REDDプラスにおけるリモートセンシ
ングの役割
林 真智
（独）国立環境研究所

第７章 リモートセンシングを用いた森林面積
の把握手法
笹川裕史
(一社)日本森林技術協会

第８章 森林炭素変化量の推定
鈴木 圭(一社)日本森林技術協会

第９章 今後に向けての課題
松本光朗(独)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24年度基礎講習

第１章
REDDプラス概論

独立行政法人 森林総合研究所
REDD研究開発センター
松本光朗

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

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平成24年度 基礎講習

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平成24年度 基礎講習

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平成24年度 基礎講習

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平成24年度 基礎講習

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平成24年度 基礎講習

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平成24年度 基礎講習

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

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平成24年度 基礎講習

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平成24年度 基礎講習

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平成24年度 基礎講習

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平成24年度 基礎講習

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平成24年度 基礎講習

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平成24年度 基礎講習

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平成24年度 基礎講習

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平成24年度 基礎講習

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平成24年度 基礎講習

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平成24年度 基礎講習

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平成24年度 基礎講習

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平成24年度 基礎講習

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平成24年度 基礎講習

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平成24年度 基礎講習

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平成24年度 基礎講習

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平成24年度 基礎講習

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平成24年度 基礎講習

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平成24年度 基礎講習

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平成24年度 基礎講習

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平成24年度 基礎講習

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平成24年度 基礎講習

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

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Reducing Emission from Deforestation
and Forest Degradation-plus

平成24年度

基礎講習

第２章
国際的な議論の趨勢と二国間取引の状況

三菱UFJリサーチ＆コンサルティング
平塚基志

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

REDD+

Reducing Emission from Deforestation
and Forest Degradation-plus

平成24年度基礎講習

第３章
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

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

内 容
１．REDD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24年度 基礎講習

１.REDDプラスの基本概念

3

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24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24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

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

２.森林炭素モニタリングの全体像

6

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

REDDプラスを検討する際の全体像

REDD+CookBook

7

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24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24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24年度 基礎講習
【Emission factor】【Activity data】

【1】

2010

【３】

2000

【２】

【４】
【５】

1990

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 weight300

Laboratory experiment200

Measurement of tree high and DBH• 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24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24年度 基礎講習

３．活動量の把握（面的変化）

12

REDD+

平成24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

Forest Type maps

Classification

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24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24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24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24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。

（一社）日本森林技術協会

17

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24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+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

森林タイプの変化を炭素に換算するための係数開発（森林タイプ別の平均炭素蓄積の推計）

19

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24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24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24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24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24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の配置

24

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24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24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24年度 基礎講習

５.参照レベルの要件

27

REDD+

平成24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’～95’95’～00’

2005

00’～05’

201000’～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24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24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24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
150

C Stock
in 1990(Ct)

100

C Stock Change
1990 to 1995

50
0
(50)

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

(100)

・
・
・

・
・
・

・
・
・

・
・
・

C Stock
in 1995(Ct)(M CO2t)(150)
Integrate
(200)
250

(M CO2t)

150

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

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24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24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24年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

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

150
50
(50)

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

(150)
(250)

Average=-166.7 M CO2t

Deforestation

Reforestation

Forest remain
Forest34

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24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24年度基礎講習

第４章
森林炭素モニタリングの基礎
森林の地上計測手法

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24年度 基礎講習

森林の地上計測の基礎• 森林を計測することの困難さ– 木の形状は複雑である• 正確に計測するのが困難 (モデル化の歴史)• 時間によって変化する (樹木の成長その他)– 森林は様々な大きさの多くの樹木と様々な生き物によって成立している• 情報を効率的に取得するためには様々な工夫が必要 (コンピュータ、
統計的なアプローチ)

2REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

森林を計測する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限
3

REDD+

平成24年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

森林の計測方法
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)
樹幹解析(1本の木を正確に計測する）→破壊的調査

地上調査 (プロット調査等）

地上における直接計測 (樹木やその他生物）
4

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

樹木をモデル化して蓄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
BEF

樹幹材積
総バイオマス

樹幹のモデル化：材積式、材
積表（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

樹
高
胸高直径

R
5

REDD+

平成24年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

サンプリング調査とは？
• 統計学的なアプローチ– 一般的に調べたい対象（母集団）の要素をすべて調べるのは不可能– 統計的推測: 全体の一部を取り出す（標本抽出：サンプリング）ことにより、全体の傾向を知る

母集団

統計的推測
標本

標本抽出
6

REDD+

平成24年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

サンプリング調査の基礎• 標本抽出の方法– 無作為抽出が基本、簡便化する方法として系統抽出、層化抽
出法等がある
●
●
●
●

●

●

●

●

●●

●

●

●

●

●

●

●
●

無作為: 乱数などを用い無作
為に標本を抽出（基本）

●

●●
●

●

●

●

系統抽出: 一定の間隔で標本を抽出層化抽出:あらかじめいくつかの層に分けて抽出

●
●

●

●
7

REDD+

平成24年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

調査における誤差• 誤差
 測定値は必ず誤差を含む• 正確度と精度
 A：正確度は高いが精度は低い
 B：正確度は低いが精度は高い
正確度(A)A

B

正確度（B）

精度（B）

精度（A）

真の値
Aの平均値

Bの平均値
8

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

コストと精度のトレードオフ• 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– 例えば「層化」という方法を使うことにより、同じ精度でもサンプル数を少なくすることができる→調査コストの節減

low

ACCURACY
COSTS

High
9

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

林分材積測定法の分類

10

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

プロット調査• 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• 調べた要素の傾向より、森林全体の傾向を推測する• プロットの形：円形、方形等。理論上は円形が最も精度を高めることができる• プロットが大きさ：大きいほど精度は高くなる• プロットの配置方法は、任意によるもの（標準地法）、
サンプリングによるもの（無作為抽出、系統抽出）がある

11

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

定角測定法（ポイントサンプリング）••••

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）• カウントした木の本数の合計と視準した角度によってあらかじめ決まる定数を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• 樹高を求めることができれば材積の計算が可能

G（胸高断面積）=k（断面積定数）＊E（カウント本数）

12

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

森林調査の基礎（現地実習）• 安全第一– 経路の確認（地図、
GPS）
– 天候
– 危険生物• 大きな声で– 安全確認– 数値の復唱
13

REDD+• h：輪尺直径を測る道具– 幹が真円に近い人工林に使用– 直径40ｃｍ程度まで

平成24年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plusdmv

g：直径巻尺

u

p
n

o
l

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

b
h

b

ｉ：ノギス
 数cm以下の小径木に使

用

j
w

c
f
t
k

g
i

a
r

x

e

e

 電子ノギスは電池蓋に注意
森林生態系多様性基礎調査事業調査マニュアルより
14

REDD+

平成24年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus• d：測桿樹高を測る道具– 10m程度までの樹高を計測– 先端を伸ばし手元の目盛を読み取るd f：ブルーメライスmvu 一定の水平距離を離

p
n

o

q

れた時、根元、梢端の視認角度目盛が樹高
を指す

s

b
h

ダーまでの距離を計測

jwb

 e：バーテックス
 超音波でトランスポン

l

c
f

t
k

g
i

a
r

x

e

e

 トランスポンダー、梢端の視認角度により樹高を表示

森林生態系多様性基礎調査事業調査マニュアルより
15

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

ポイントサンプリングを行うための道具（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）
16

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

ポイントサンプリングの理論を応用した簡易計測器（おみとおし）

17REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24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）
– 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– 蘚苔類、遺伝子18

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

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。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

19

REDD+

平成24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。
– コンパスグラスで傾斜方位– バーテックスで傾斜角を計測。
– 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）。
– 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。

20

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

直径の測定
• 胸高直径（Diameter at Breast Height）– 胸高位置は地域により異なるので注意• 日本北海道＝1.3m （海外も同様）• 日本北海道以外 ＝1.2m– 傾斜地の場合は、山側に立って胸高位置を決める。
– 継続調査の場合は、胸高位置にマーキングをすると精度が高まる。

• 直径テープがねじれていないか、幹軸に垂直である
か、裏側までよく確認する。
• 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。
• 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。）• 大径木が多い場合は、メジャーで周長を測り、円周率で割る。
• 板根など特殊なケースは現地の測定方法に倣う。

21

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24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
22

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24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

h

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。
23

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24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– トランスポンダーの高さを確認

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。
24

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

ポイントサンプリング調査• 「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（ここでは任意に設定）• 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• 「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。
• 見通した木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する（カウント木法）• カウント木法：おみとおしマニュアルの方法とは異なる方法
25

REDD+

平成24年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus• 胸高直径– プロット調査では、プロット内の10cm以上の樹木を対象– ポイントサンプリングではカウント木を計測– 0.1cm単位で計測– 計測木の胸高位置にチョークでマーキング• 樹高– 胸高直径を測定した立木すべて– 1m単位• 野帳記録– 調査年月日、天候、調査開始時刻、調査者氏名– 傾斜方位、傾斜角
No

樹種

DBH（cm）

H（m）

野帳係心得
一、大きな声で復唱する。
一、計測者の近くに立つ。
すなわち、共に移動する。

現地調査実習備考

26

REDD+

平成24年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

現地調査のとりまとめ（プロット調査）• 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

27

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

現地調査のとりまとめ（ポイントサンプリング調査）• 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

π

• 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

28

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

国家森林資源調査• 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：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）

29

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

海外の国家森林資源調査（NFI）
フランスのNFI• 調査開始：1950年代• 最新の調査：NFI5（2004-2009）• サンプリングの方法– Level1（1.41km× 1.41 km）の格子点ごとに写真判読– Level2（1.99km×1.99km）の格子点を中心とした1km四方
からランダムサンプリング• 空中写真による林相図作成– 赤外線写真を自動区分ソフトで解析し、技術者が確認のうえ林相図を作成– 現地情報をタブレットPCで見ながら確認• 写真判読プロット数：275,000• 現地調査プロット数：50,000（うち森林35,000）– 森林の現地調査は4重の円形プロットで実施
30

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

フランス：プロットの配置・構造
・5年のサイクルに対応した格子点配置
・4重円形プロット（円によって調査項目が変わる。）
・グリッドの階層構造

31

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

ドイツのNFI• 第1回：1986～90、第2回：2000～02• 固定調査地の再測定（間隔10年）• 地域によってサンプリング密度が異なる– 3種類のサンプリング密度（×1、×2、×4）

ドイツ：プロット調査• 150m格子のクラスター構造• 四隅に半径25mの円形プロット• プロット中心で「ポイントサンプリング」• 現地調査点数：54,009（NFI2）
32

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

カナダのNFI• 20km格子ごとに2km四方の写真判読プロット（18,850）• 写真格子点のうちの10%をランダムサンプリングし、中心を現地調査する

カナダの格子点配置
・森林の存在しない極地方は除かれている

33

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

フィンランドのNFI• 1921年～ 現在NFI11を実施中• インベントリの間隔：5年• 3×3km～10×10kmのサンプリング密度（6つの地域
で異なる）• クラスターサンプリングによる暫定調査地と固定調査地の組合せ調査（プロット中心点でポイントサンプリング）

34

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

FAO（2008）方式• 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

35

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24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
36

REDD+

平成24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 circular
37

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24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
38

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24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39

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24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

13002040

REDD+

平成24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
41

REDD+

平成24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

42

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

森林生態系多様性基礎調査• 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43

REDD+

平成24年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

NFIにおける品質管理• PDCAサイクルの中で品質管理を考える
情報に基づく
改善策

PLAN
森林情報に基づく計画

ACT
改善に必要な情報

目標：持続可能な森林管理の実
現

CHECK
DO

森林管理に必要な情報

44

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

コントロール調査• 目的– 計測誤差や傾向を確認する– 客観的にデータの精度を確認する– PDCAサイクルによる精度の向上 (QA/QC)– 査察ではない(罰則はない)• 設計– 再測定 : 3% の点を抽出 (110点/年)。本体調査チームが調査
終了後速やかに（1月以内）コントロールチームが同一プロットを再測定。エラーの修正は行わない。
– 立会 : 本体調査チームとコントロールチームがともに同じ調
査プロットに行き、コントロール調査チームは、本体調査チームの実施状況を確認する (正しい機器の使い方等)。 問題があれば、その場で指摘、エラーの修正も行う。
45

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

調査員研修
• 目的
– 精度の向上– チーム間の情報交換– 調査チームの技術レベルを平準化• 内容– 講義 : 調査の目的、データ分析、コントロール調
査の目的、野帳の正しい使い方等– 現地研修 : 調査道具の適切な使、効率的な実施方法のノウハウ46

REDD+

Reducing Emission from Deforestation
and Forest Degradation-plus

平成24年度基礎講習

第５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
金森 匡彦
1

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

REDD+CookBookより

2

REDD+

平成24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

単位面積あたりの炭素蓄積の把握

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
次の講義で詳述

この時間の講習< 現地調査 >(a) 立木調査（プロット調査）(b) 破壊調査（伐倒調査）< 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

1

2

3

炭素蓄積変化の把握
3

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24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24年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus(a)立木調査（プロット調査）• プロット設定※方形、円形など調査設計に沿って適宜選択• 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

バイオマス算出のための立木データの収集を行う5

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習(b) 破壊調査（伐倒調査）

アロメトリー式の開発
y = axb
6

REDD+

平成24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24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24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24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24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24年度 基礎講習

REDD+CookBookより

12

REDD+

平成24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24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
14

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24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24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24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24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 Nature Reserve (MNNR)

18

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24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24年度 基礎講習

立木調査（プロット調査）
90プロット：3つの森林タイプ（Poor, Medium, Rich）にそれぞれ30
プロット設置
•
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以上の立木の樹種名、胸高直径、樹高を測定

20

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

• RichForestは奥山にあるため選定に慎重を期していた• 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24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24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24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24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24年度 基礎講習

破壊調査（伐倒調査）
供試木30本を選定：優占樹種3種×10本
Castanopsis indica (Roxb.) A. DC.
Dẻ：Chẹo Tía： Engelhardtia roxburghiana Lindl er Wall.
Vối Thuốc： Schima wallichii (DC.) Korth.
プロット調査結果を基に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
引倒し、抜根•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24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• 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24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24年度 基礎講習

各器官の生重量測定

樹幹

根

29

REDD+

平成24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24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24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24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24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
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
15
13
14
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30

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

Castanopsis indica

Engelhardtia roxburghiana

34

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24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• 現地作業員を確保できるか、重機搬入できるかなど確認が必要– 作業員の日当支払いも予算に織り込む（チェーンソー技術者などは日当が高い）• 調査地が車道から遠いとサンプルの運び出しが困難• 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• 解析で外れ値発生を防ぐためにも、樹木の形状のチェックは不可欠

35

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

ラボ作業
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時間乾燥し、乾重量を測定

36

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24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REDDプラス対象国にあるかどうかの事前確認が必要
37

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

解析：供試木の全乾重量計算• 全乾重量の計算

SDW
TDW = 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24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24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+

1,500
R² = 0.983
1,000

500

100

400

Leaves Biomass (kg)

Branch Biomass (kg)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24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24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24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
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24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24年度 基礎講習

• 高い精度でバイオマス推定を行いたいならば、REDDプラス対象国・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必須• 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– e.g.

ベトナムおよびインドシナ半島の常緑広葉樹林• 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
45

REDD+

Reducing Emission from Deforestation
and Forest Degradation-plus

平成24年度基礎講習

第６章
REDDプラスにおけるリモートセンシングの役割
独立行政法人 国立環境研究所
地球環境研究センター
陸域モニタリング推進室
林 真智

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

夢

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

REDD+

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平成24年度 基礎講習

REDD+

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平成24年度 基礎講習

REDD+

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平成24年度 基礎講習

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平成24年度 基礎講習

REDD+

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平成24年度 基礎講習

REDD+

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平成24年度 基礎講習

REDD+

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平成24年度 基礎講習

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平成24年度 基礎講習

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平成24年度 基礎講習

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平成24年度 基礎講習

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平成24年度 基礎講習

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平成24年度 基礎講習

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平成24年度 基礎講習

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平成24年度 基礎講習

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus「農業リモートセンシングハンドブック（大内2004に加筆）より転載」「リモートセンシングのための合成開口レーダの基礎」 大内和夫著 東京電機大学出版局 2004
「農業リモートセンシング・ハンドブック」秋山・石塚・小川・岡本・斎藤・内田編著 システム農学会 2007平成24年度 基礎講習

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

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平成24年度 基礎講習

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平成24年度 基礎講習

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平成24年度 基礎講習

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平成24年度 基礎講習

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平成24年度 基礎講習

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平成24年度 基礎講習

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平成24年度 基礎講習

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平成24年度 基礎講習

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平成24年度 基礎講習

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平成24年度 基礎講習

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平成24年度 基礎講習

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平成24年度 基礎講習

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平成24年度 基礎講習

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Reducing Emission from Deforestation
and Forest Degradation-plus

平成24年度基礎講習

第７章
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
笹川 裕史
1REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

森林－非森林変化のモニタリング（出典：GOFC-GOLD / COP17）

GOFC-GOLDホームページ http://www.gofcgold.wur.nl/redd/2

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

Cookbookの該当レシピ

REDD+CookBookより

3

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

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
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
衛星画像と対象範囲の選択
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

4

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

Step1: Selection of the forest definition
森林の定義

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

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24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
 国土のすべての森林を含むこと
 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こと

6

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

• Step3: Selection of satellite imagery and coverage
衛星画像と適用範囲
 Cookbook Recipe T05参照
 プラットフォーム・センサ・空間分解能・波長分解能・時間分解能・現在/過去/未来・ソフトウェア

REDD+CookBookより

7

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24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/8REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

データの選択（Recipe T05）

USGSホームページ http://earthexplorer.usgs.gov/

9REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

雲の除去・季節性の調整データの選択（Recipe T06）
• 雲の除去• 季節性の影響

季節変化の影響の除去の例(Langner, 未発表)
SPOT4 HRVIR 画像( カンボジア)。上部の画像は既に乾季の最中だったために落葉樹林では落葉が進みピンクに見えるが、季節性を調整することにより落葉前の反射を復元でき、不自然な画像のつなぎ目も減少した。
© CNES2007, Distribution Astrium Services/ Tokyo Spot Image
REDD+CookBookより

10

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

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

11

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

クラスの定義 （T07）• 完全かつ排他的なクラス• 分類後のクラスの統合

REDD+CookBookより• 求められる分類クラス
ユーザーが求める分類項目と、リ
モートセンシングから実際に分類可能なクラスが必ずしも一致するわけではない。
REDD+CookBookより

12

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

分類手法 （T09）

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

13

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平成24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

ルールベース分類

自動分類

手動分類

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

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
14

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

[１] 分類図を作成する方法

画像分類手法の比較
手法

長所

短所

自動分類
高分解能の衛星画像の分 分類のためのパラメー- オブジェクトベース分類 類に適しているため、詳細 タ設定が複雑な分類図を得られる
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
比較的均質な成果を得ら の分類には適さない
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

15

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

オブジェクトベース分類[１] 分類図を作成する方法

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

16

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

ピクセルベース分類

平成24年度 基礎講習

[１] 分類図を作成する方法

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

17

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

目視判読

平成24年度 基礎講習

[１] 分類図を作成する方法

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

18

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

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[１] 分類図を作成する方法

目視判読

19

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

オブジェクト分類に対応したソフトウェア
ソフトウェア開発社

eCognition

TrimbleFeature Analyst for
ArcGIS

Overwatch Systems

ENVI EXEXELIS

PicassoFeature Analyst for
ArcGIS（株）つくばアグリサイエンス

ENVI EXESRIジャパンHPより

Picasso（株）つくばアグリサイエンスHPより
20

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平成24年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

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（）と形状（）の合計（2.1式）。

f = 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。

hshape = wcmpct * hcmpct + (1 - wcmpct) * hsmooth
形状（）はと(2.1式)に(2.2式)を代入すると次式を得る。

(2.2)の2因子の合計（2.1式）。

f = w * hcolor + (1 − w) *{wcmpct * hcmpct + (1 - wcmpct) * hsmooth} (2.3)
21

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

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 * σc

(2.4)

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）。

hcolor = ∑ wc(nMerge * σ cMerge - (nObj1 * σ cObj1 + nObj2 * σ cObj 2 )) (2.5)
c22REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

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。

l
h=
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）。

lMergelObj1
lObj2− (nObj1 *+ nObj2 *)hsmooth = nMerge *
bObj1
bObj2
bMerge(2.7)
23

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

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。

l
h=
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）。

lMergelObj1
lObj2− (nObj1 *+ nObj2 *)hcmpct = nMerge *nObj2
nMerge
nObj1

(2.9)
24

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

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。
25

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

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）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

26

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Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

異なる林相における区画線
SP=80
スギとヒノキ

SP=30

ヒノキ

スギ

異質性が低いのでSP80では区分されない。

スギ

スギと広葉樹広葉樹

異質性が高いのでSP80でも区分される。

スギ

27

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

異なる衛星における区画線
eCognition

目視判読
SP=100空中写真

IKONOS

SP=40

衛星画像

SPOT5

平成16年度森林資源調査データ解析事業（リモートセンシング資源解析事業）報告書より

28

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

eCognitionの区画分類の仕組み• 区画内の画素値から算出した統計量に基づき、区画を分類– 各バンドごと、およびバンド間演算（NDVIなど）の平均、標準偏差、最大最小など空中写真 – 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

29

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

ENVI EXの画像分割の仕組み• 作業の流れオブジェクトの作成
画像の分割 (ｾｸﾞﾒﾝﾃｰｼｮﾝ)
分割した画像の結合（マージ）
極小オブジェクトの削除算出する属性の指定

シェープファイルを出力？

地物（フィーチャ）の定義
ルールベースの分類

教師つき分類

フィーチャの出力
基本情報と統計値の出力設定
終了
30

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

ENVI EXの画像分割の仕組み• セグメンテーション– 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グループ化し、画像を分割
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
31

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

ENVI EXの画像分割の仕組み• マージ– スペクトルおよび空間的情報を組あわせ、隣接部分を融合するアルゴリ
ズム。隣接するRegion iとjが下式から得られる閾値より小さくなる場合、融合

Oi ：画像のRegion i|Oi| ：Region iの面積
ui ：Region iの平均値
uj ： Region jの平均値||ui-uj|| Region iとRegion j のスペクトル値のユークリッド
Length(δ(Oi,Oj))：OiとOjのcommon 境界の長さ32

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24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

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

時系列解析

２時点の画像間の変化を直接検出する方法
33

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24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量 分類結果に誤差が多く，2時点の比較が困難になる
林タイプ分類図を作成し への換算が比較的容易て差分をとる方法[２] ２時点の画像間の変化を直接検出する方法

変化のある箇所の検出精
度は比較的高い炭素量への換算が困難
2時点の画像の幾何補正が正確になされていなくて
はならない

34

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

変化抽出技術の特徴（２）『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

短所

自動分類
- オブジェクトベース分類

高分解能の衛星画像の分 分類のためのパラメータ類に適しているため、詳細 設定が複雑な分類図を得られる均質な森林タイプごとにまとまりを形成できる

自動分類- ピクセルベース分類

作業者の技術力によらず、比較的均質な成果を得られる

高分解能の衛星画像の分類には適さない
ノイズが含まれる

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

35

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

変化抽出技術の特徴（３）[２] 変化を検出する方法

『２時点の画像間の変化を直接検出する方法』には様々な手法がある。
代表的な手法としては『バンド間の差』『ＮＤＶＩ画像の差』『主成分分析』など。
一般的に、分類図を作成して差分をとる方法より高い精度で変化を抽出できる。

36

REDD+

平成24年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus[２] 変化を検出する方法

バンド間の差分による検出

RESTECホームページより引用【 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。
長赤外線）がよく用いられる。

期末

森林の変化検出にはLANDSATバンド７（短波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。
期首37

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

バンド間の差分による検出[２] 変化を検出する方法

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

38

REDD+

平成24年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

NDVI画像の差分による検出
NDVI：正規化植生指標

NDVI =[２] 変化を検出する方法

赤バンド[NIR] − [R][NIR] + [R]NIR : 近赤外バンド
R : 赤バンド

近赤外バンドNDVI画像39

REDD+

平成24年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

グランドトゥルース （T08)
Carnet de l'inventaire– 説明変数の10倍• 野帳

Informations de base

Coordonnées du Parking

Lat

N

Nom du groupe(Vertex)(DHP)(Transpondeur)

′

°

″

．

(Autres)

Long

E

′

°

Heure d'arrivée

：

．

″

：

Info parcelle※Système des coordonnées géographiques : WGS84

Photo• 参照クラスごとのサン
プル数(Carnet de l'inventaire)
Personnes effectuant
l'inventaire(Hauteur de l'arbre)

Heure de départ

Autre– 表T08-1

Date

Coordonnées du centre dela parcelle

Direction du talus①PaysageSous-bois

Lat

N

′

°

Noter la direction de la basse partie du talus
avec 8 directions et "Non" pour un terrain
plat.

②Zenith③Nord

Dense / Moyen / Rare

④Est

″

．

Lomg

E

Angle du talus⑤Sud

Erosion du sol⑥OuestOui ／ Non

′

°

．

″

Degré（nombre entier）⑦Vued'ensemble 2⑧Vue d'ensemble
2

Insectes et maladies

Oui ／ Non

Remarque• 抽出方法

N° d'identification de la parcelle

Croquis

REDD+CookBookより

40

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

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こと）
 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）41

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

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42

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24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。
43

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

精度評価の計算方法 （T10）• 判別効率表と精度の指標

REDD+CookBookより

44

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24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

45

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

森林内での変化モニタリング• 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– Step2:Enhance the image– Step3:Select the mapping feature and methods• 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

46

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

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/

47

REDD+

平成24年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

択伐モニタリングの直接的アプローチのステップ
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
48

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

Step1:Define the spatial resolution
利用する分解能を決める

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

49

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

Step2:Enhance the image 画像強調の方法を決める

GOFC-GOLDホームページ http://www.gofcgold.wur.nl/redd/50

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

Step3:Select the mapping feature and methods 解析手法の選択• 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/51

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

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⇒Intact Forest（自然林）の抽出• Positive approach‐ 画像解析でIntact Forest自体を抽出• 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
52

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

Forest degradation assessment
in Pappua New Guinea

2002

1988

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

53

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

オブジェクト分類
ENVI EX 基本操作マニュアル

54

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

ENVI EXの操作- ENVI ZOOMの起動 • デスクトップのENVI ZOOMアイコンをクリック• メインダイアログが起動します55

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

ENVI EXの操作- ファイルを開く • Data Managerを起動します56

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

ENVI EXの操作- ファイルを開く 1．Data Manager ダイアログのファイルマークをクリック

2. ファイルを選択すると，Data
Managerダイアログにファイル名，バンドが表示されます。また，
ENVI EXメインウィドウに画像が表示されます。

57

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

ENVI EXの操作- ファイルを開く -3．Band Selectionをクリックし、カラー合成の配色を決める

今回は、フォールスカラー合成で表示。
色の割り当ては以下の通り• 赤色に近赤外領域のLayer4• 緑色に赤領域のLayer3• 青色に緑領域のLayer2

58

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

ENVI EXの操作- オブジェクト分類 • Feature Extractionを起動します– Toolbox のWorkflowにあるFeature Extractionをクリック

59

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

ENVI EXの操作- オブジェクト分類 -– Select Fx Input Filesダイアログが立ち上がります• ファイル名を確認し，OKボタンをクリック

60

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

ENVI EXの操作- オブジェクトの作成 -ステップ① Segment(断片化)• Scale Levelを調整します• Previewにチェックを入れてください• Scale Levelを決めたらNextボタン
を押してください

61

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

ENVI EXの操作 Segmentation
Scale Level 0

土地被覆タイプの境界を作りたいとこ
ろにセグメントの線はあるが，かなり細かい

Scale Level 20

境界を作りたいところに線がある

62

REDD+

平成24年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

ENVI EXの操作 Segmentation
Scale Level 60

Scale Level 90

土地利用の境界に線がない箇所が多い

明らかにセグメントが少ない

63

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

ENVI EXの操作

平成24年度 基礎講習

- オブジェクトの作成 – ステップ②Merge(結合)• Previewにチェックを入れてください• Merge Levelを調整してください• Merge Levelを決めたらNextボタンを押してください

64

ENVI EXの操作 Merge
REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

Merge Level 95

森林と裸地の区分はおおよそできているが，森林の小さなパッチは裸地となった

平成24年度 基礎講習

Scale Level 85

裸地にある森林の小さなパッチは抽出できているが，同一と思われる被覆に多くのパッチができている65

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

ENVI EXの操作- オブジェクトの作成 -– ステップ③
Threshold 閾値の設定• No Tresholding(default)をチェック• ある数値範囲のオブジェクトを抽出する際には，この閾値化ツールを利用すると便利– Thresholding(advaned)Thresholdsの数値を，画像を見な
がら調整– Thresholdsの数値を決めたら，Nextボタンをクリック

66

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

ENVI EXの操作- オブジェクトの作成 -– ステップ①Compute Attribute• Attributes– Spatial, Spectral, Textureにチェック• Advanced– Color Space, Band Ratio 今回はなし

67

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

ENVI EXの操作- フィーチャの抽出-– ステップ②分類• Choose by Selection Examplesをクリック

68

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

ENVI EXの操作- フィーチャの抽出– ステップ③教師付データの選択• 作成されたオブジェクトがどの土地利用に該当するかを判読してカテゴリに分けます。また，名前を付けます。

69

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

ENVI EXの操作- フィーチャの抽出-– ステップ③教師付データの選択• 各フィーチャに名前を付ける場合は、Feature properties ア
イコン→A• フィーチャを追加する場合は、Add featureアイコンをクリック
→B

BA

70

ENVI EXの操作
REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

- フィーチャの抽出– ステップ③教師付データの選択• 各土地被覆タイプを選択した状態で、ENVI zoom画面をクリックしていくと教師データが追加されます71

ENVI EXの操作
REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

- フィーチャの抽出-– ベクターデータの出力 Export Features to a Single
Layerをクリック

スクロールバーを下げると、Browseボタンあり
ファイルの保存場所を指定

72

ENVI EXの操作
REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

- フィーチャの抽出– ベクターデータの出力•Select Output FileのBrowseボ
タンをクリックし、ファイルを保存する場所を指定します。
•Export Attributes にチェックを入れると、Attributesのデー
タ表が作成されます73

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

ENVI EXの操作- フィーチャの抽出-– Reportを保存• 基本情報• Statistics

74

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

ENVI EXの操作
確認– ENVI ZOOMで作成したベクターを表示• 下のような表が作成されます75

REDD+

Reducing Emission from Deforestation
and Forest Degradation-plus

平成24年度

基礎講習

第７章
追加資料
REDD+におけるリモートセンシングの役割

一般社団法人 日本森林技術協会
笹川 裕史
1REDD+

平成24年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

REDDで求められる２つのモニタリング

森林炭素蓄積現

過去に対するモニタリング

在将来に向けたモニタリング

参照レベルの確定

削減量の算出年
2REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

土地利用に関連した活動からの温暖化ガス排出量を評価する
IPCCの基本的な計算式

排出量の推定活動度データ

排出係数

換算値

UNFCCCのもとでモニタリングシステムは、森林面積及びその変化だけでな
く、炭素蓄積量及びその変化までのデータを提供する。
Danilo Mollicone, FAO
3

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

講義の内容
1. RSに関する国際議論のポイント
2. Sourcebookの利活用

4REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

UNFCCC専門家会合における議論
方法、ツールおよびデータ•

IPCCガイドラインは、森林劣化からの排出と炭素蓄積変化を推定し、モニタリングするための方法論を提供。これらの方法論は各国の異なる状況の下でも適用可能。

•

全ての国々が同じ基盤の上で参加出来るように、いくつかの基本
セットのガイダンスの開発が必要。

• リモートセンシングと地上データの利用のバランスが必要．これらの組み合わせは、Tier 2あるいはTier 3のアプローチと関連。
•

森林劣化は地上部バイオマスプールの喪失に加えて、他の４つの炭素プール（土壌、リター、枯死木、地下部バイオマス）の炭素蓄積の喪失に繋がる。これらの喪失はリモートセンシングのみでは捉えることが出来ない。これらのギャップを埋めるため地上データが必要。
5

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

• UNFCCC Decision 4/CP.15
REDD+に関する森林減少及び森林劣化からの排出削減に関する活動の方法論上のガイドライン
条項 １締結した途上国に対する要請；Decision 2/CP.13、パラグラフ７及び１１に提示された方法論問題に関して実施される作業に基づいて、以下のガイドラインを、Decision
2/CP.13に関する活動のために考慮に入れること。締約国会議におけるさらなる関連事項の決定，とりわけ，測定と報告に関連した事項を事前に判断しないように。

6

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習条項 1(d)それぞれの国の環境と能力に応じて、強固で透明性の高い国家森林資源モニタリ
ングシステム、及びもし適切であれば、国家モニタリングシステムの一部としての準国レベルのシステムを、構築すること：(i)

適宜、人類起源の森林に関する温暖化ガスの排出、並びに吸収源、森林炭
素の蓄積及び森林面積の変化による排除を評価するための、リモートセンシ
ング及び地上観測に基づく炭素インベントリーによるアプローチを活用する；(ii)

それぞれの国の能力と許容量を考慮し、透明で一貫した、そして可能な限り
正確な、並びに不確実性を減少させた、見積もりを提供すること；(iii)

それらは、透明で、その結果は締約国会議によって合意された評価に利用可能で適切であること；

7

REDD+•

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

IPCC表示：国は、その国土における全ての関連した土地面積の特徴付けと算定を、一貫してしかも可能な限り透明に行うべきである。データは、土地利用面積の歴史的トレンドに反映するべきである。
IPCC2003 LULUCFガイドラインは次の3つのアプローチを提示している。
アプローチ１： 基本的な土地利用データアプローチ２： 土地利用と土地利用変化の調査
アプローチ３： 地理学的に明白な土地利用データ

ほとんど全ての途上国では、土地利用
面積の歴史的トレンドの評価に利用可能な国家森林資源インベントリーが存在しない。20年ほど遡る時間枠を持ち、一貫し、かつ透明性の高いアプローチにおいて、国土を代表する唯一の方法は、アプロー
チ３に従うことを容認する衛星リモセンによるデータを活用することにある。従って
国家森林資源インベントリーは活動度
データを評価するために直接的に利用されることはないであろう。

Danilo Mollicone, FAO
8

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

講義の内容
1. RSに関する国際議論のポイント
2. Sourcebookの利活用

9REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

GOFC-GOLD REDD Sourcebook• 地球陸域観測システム（GTOS）の技術パネルである「森林と土地被覆の動態の国際観測」（GOFC-GOLD, www.fao.org/gtos/gofcgold/）のREDD特別作業部会の成果• 国家レベルでの森林減少と森林劣化による森林被覆における変化か
らの炭素の総排出量を計測するための現時点での技術的な能力ふさ
わしいモニタリングの枠組みを定義するための起点• COP13において初版• 第2版は東京ワークショップ（2008年6月）、第3版は2009年7月• 最終版はCOP17版• IPCCの手法を解釈• MRVに着目• キャパビルの章の強化
10

REDD+

Reducing Emission from Deforestation
and Forest Degradation-plus

平成24年度基礎講習

第８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24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24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24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24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24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24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24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24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24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24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24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24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24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24年度基礎講習

第９章
今後に向けての課題

独立行政法人 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24年度 基礎講習

今後に向けての課題• ダーバン合意• BOCM/JCM• REDD+の見通し

2

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24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24年度 基礎講習

二国間オフセット・クレジット制度（BOCM/JCM）• 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• 排出削減を進めるため、二国間オフセット・クレジット制度（BOCM）を進める意向• 最近は共同クレジットメカニズムと併記し、”BOCM/JCM”と表記されている• ここにREDD+を位置付ける必要

4

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

エネルギー環境会議
•

•
•
•
•

政府は、エネルギーシステムのゆがみや脆弱性を是正し、安全・安定供給・効率・環境などの要請に対応した、短期・中期・長期からなる革新的エネルギー・環境戦
略の策定を行う目的で、エネルギー・環境会議を設置
2012年9月14日に「革新的エネルギー・環境戦略 」を策定
ただし、政府の取扱いが不明
選挙後の新政権では独自方針を作成することになるだろう「革新的エネルギー・環境戦略 」の概要
– 原発に依存しない社会の実現に向けた３つの原則
１．４０年運転制限制を厳格に適用
２．規制委員会の安全確認を得たもののみ再稼動
３．原発の新設・増設は行わない
2030年代に原発稼働ゼロを可能とするよう、グリーンエネルギーを中心にあらゆる政策• 資源を投入。 その第一歩として、政府は本年末までに「グ リーン政策大綱」をまと
める。
•
•
•
•

– 排出削減目標• 2030年に概ね２割減• 2020年に5〜9%減（1990年度比）
5

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

BOCM/JCMに向けての課題• 全体の仕組み– REDD+を組み入れるか？
– オフセット or クレジット？

• REDD+の仕組み– コンプランアンス or ボランタリー？

• 技術論– REDD+のガイドライン・方法論の開発– 参照レベルの考え方、作成方法

6

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

REDD+の見通し（私見も含めて）• 世界的な見通し– REDD+の議論はこれまで京都議定書次期約束期間をメドに議論されてきたが、ダーバン合意により2020年からの枠組みの下で取り扱われるという認識が広がった– しかし、いち早い取り組みが求められる– 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• 日本の見通し– BOCM/JCMでの温暖化対策推進が議論されている– ただし、選挙後の新政権での取扱いは不明– いずれにせよ、日本の取り組みの中にREDD+を取り込む必要– REDD+の制度とガイドライン・方法論を構築する必要– オールジャパンで取り組み、日本の方法を広げる必要– そのとき、自主的REDD+と条約REDD+を関係づける必要– それを持って次期枠組みでのREDD+のルール化に貢献
7

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

REDD研究開発センターが開発している
ガイドラインのポイント•

コンプライアンスへの移行・スケールアップ– 将来的に自主的プロジェクトからコンプライアンスへ移行を見越した枠組み•対象とする活動– 条約定義の5活動に相当する活動

•

参照レベル
– スケールアップする場合の整合性と透明性・精度と労力・コストのバランスを考慮

•

リーケージ
– 算定対象とするも、労力・コストを考慮した方法。スケールアップ時の整合性•算定方法・モニタリング方法– リモートセンシングと地上調査の組み合わせ。スケールアップ時の整合性•

追加性・非永続性– インセンティブの阻害とならない、労力・コストを考慮した方法•••

セーフガード審査期間の短期化
自主的な枠組みとの相互認証
8

REDD+

平成24年度 基礎講習

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

地理的
スケール

コンプライアンス（約束遵守）
気候変動枠組条約

二国間制度

自主的
プロジェクト

大
国レベル
対応
準国レベル
移行
スケールアップ取り込み

プロジェクト
レベル

小

取り込み
9

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

24年度のREDD研究開発センターの活動• 研究・開発– カンボジア、マレーシア、パラグア
イでのMRV手法の開発• 技術解説書（REDD Cook Book）の開発– 個別技術の解説書（日英）– 毎年改訂• イベント– REDDプラス国際セミナー• 2012年2月7・8日（木・金）• 早稲田大学 国際会議場（井深大記念ホール）– COP18サイドイベント• 2012年11月28日• 南アフリカ・ダーバン• 森林技術者講習 応用講習
– プロジェクト設計書（PDD）の作成実習• 平成24年1月23 日（水）-25 日（金）– 高度・実践的なモニタリング手法の検討• 平成24 年12月19 日（水）-21 日（金）• 広報・情報提供– Web– メールマガジン– DVD作成

10

REDD+

Reducing Emission from Deforestation and Forest Degradation-plus

平成24年度 基礎講習

一緒に頑張りましょう。

11