2018年度年次報告書里山学研究『SDGsと里山モデル
2019年3月－持続可能社会に向けて－』

研究論文

に

の「
生

龍谷大学

学部

の

」

の
リ

ー

ン

学科

生

田
龍谷大学

学部・教授

里山学研究センター・研究員

宮
龍谷大学

保

学部・

里山学研究センター・研究員

ある程度の面積の森林で様々な調査や管理を行う上で、その森林の植生をしておくことはもっとも基本的な事柄である。低コストで簡易な運用が可能な小型UA （Unmanned
Aerialehicle、DJI社のPHANTOM ４）を用いて、龍谷大学が滋賀県大津市の瀬田キャンパ

ス隣接地に所有する「龍谷の森」（約38ha）の植生図の作成を試みた。「龍谷の森」を南北に５分割し、約3.4km

５（計16.4km）の飛行ルートを設定し、自動操縦アプリLitchi for DJIを用いて、「龍谷の森」全域を自動操縦で影した。小型UA の飛行速度は15km/hに設定した。

また飛行高度は海抜高度220m、あるいは237mとした。空９に設定し、

影間は２に１回とした。画像処理にはAgisoft PhotoScanを用い、３Dマップを作成した。2017年４月から2018年１月の間に18回
樹画像については南北：東西が16：影し、画像から目視で樹種を判別し、投影面積を推定した。またコナラ枯死個体も目視で確認した。葉の展開期（春期）と落葉期（秋期）の空画像を比べることで比的容易に樹種の判別を行うことができた。しかし、作成した画像が粗かったため、樹種の判別が難しいものもあった。また高木しか判別できないため判別の正確性は低いと考えられる。判別することのできた針葉樹（スギ・ヒノキ）の樹
は「龍谷の森」内に約7.82ha（約20％）存在していることが推定され、コナラの樹は「龍谷の森」内に約11.4ha（「龍谷の森」の面積の約30%）存在していることが推定された。
「龍谷の森」内のコナラ枯死個体は577本確認できたが、他の樹種との区別が難しいものもあり、樹に覆われており確認できない個体も存在した。
１

はじめに

近年、生物多様性の維持に欠かせない場として、あるいは現代のらしを見直す点などからも、里山に注目があつまっている（徳地ほか2010）。里山とは、都市域と奥山との中間に位置
し、様々な人間の働きかけを通じて環境が形成されてきた地域であり、集落をとりまく二次林と、それらと在する農地、ため池、草原等で構成される地域概念である。里山（里地里山）

は日本の国土の４割程度をめ、そのうち二次林が約800万ha、農地等が約700万haを

める

227

里山学研究センター 2018年度年次報告書（環境省2001）。人々の営みがつくりだした里山は多様な生物の生環境として、また地域特有の景観や伝統文化の基盤としても重要な地域である。しかし、里山の多くは人口の減少や高齢化の進行、また経済社会の変化によって農林業やらしの中での利用が減少したことにより、耕作放棄地や手入れが行き届かない森林の増加、や竹林の拡大、水路やため池の荒廃が進んでいる（環境省2010）。荒廃による問題点として、管理放棄されたスギなどの人工林では、林
植物の衰による表面流や土砂流出の発生（高ほか2015）、斜面崩壊や土石流などの災害を引き起こす要因となる（謝ほか2016）。また山地災害防止や水源

養機能、木材生産機能等への影響が懸念されているナラ枯れの原因として、薪炭林等（二次林）の放置によるナラ類の大木化が挙げられている（林野庁2015）。ナラ枯れによる枯死木が発生した場合、落枝や倒木の危険があり、通行人や家屋への被害だけでなく、送電線や道路・線路等インフラへの被害の発生事例も確認されている（林野庁2015）。一方生物多様性の保全及び持続可能な利用に関する計画である生物多様性国家戦略では、国土全体の生物多様性の「第２の危機」として里山などにおける人間活動の縮小が挙げられており、里山が荒廃し環境が変化することにより、特有の生物の生域の消滅と生物種の減少が懸念されている（環境省2009）。

里山の適切な維持管理は、地域の活力維持はもとより、安全で豊かならしの維持という面

では、広く都市住民もその恩恵を享受している。そのため、里山の恵みを将来に受け継いでいくためには、生物多様性保全や農山村振興などのさまざまな取組とも連携を図りつつ、これまでの枠組みにとらわれない新たな方法で地域の里山保全活用を効果的に推進していくことが求められている（環境省2013）。
今回の調査地である「龍谷の森」はかつて瀬田丘陵の周辺の人々によって利用されていた二次林である。里山を代表する樹木であるアカマツ
森林であり（落、コナラ

落とヒノキ人工林が在する田2009）、柴や落ち葉を主に燃料に利用していた（宮浦2012）。里山としての利用が減ったことにより、放棄里山と同様に過密でい環境になっていたが（水2014）、龍谷

大学の教員、学生や市民による研究・保全活動により多様な里山環境が生まれつつある。環境省によって全国500か所で指定されている「重要里地里山」にも含まれている（環境省2019）。
優する樹種は現在もコナラとアカマツであるが、ナラ枯れとマツ枯れの影響により今後ソゴが優していくことが示されている（西澤2016）。ある程度の面積の森林で様々な調査や管理を行う上で、その森林の植生状態をしておくことはもっとも基本的な事柄である。

「龍谷の森」の植生図は2004年に作成されたものがあるが（宮浦・田2005）、例えば2009年に確認されたナラ枯れによる影響などもあり、現在の植生は2004年から変化していると考えられる。近年、農業や森林分野において、リモートセンシング技術を活用した研究やシステム開発が広く行われており、高分解能の画像を用いた樹木の単木レベルの識別や、植物の種類の自動判別という、より高精度な識別技術に注目が集まっている（鈴木ほか2016）。本研究では、低コストで簡易な運用が可能な小型自律飛行ロボット（Unmanned aerial vehicle, UA ）を用いて2017年時点での植生図の作成、樹面積の推定、ナラ枯れ個体の位置を行い、地域の里

山保全活用の新たな方法に資する情報を得ることを目的としている。
本報告の内容は、2017年度の龍谷大学理工学部環境ソリューション工学科「小型UA による空業論文（小田画像からの「龍谷の森」植生図の作成」）から若干の改変を行ったものである。データの詳細と小型UA の操縦及びオルソ画像の作成マニュアルについては論文を参照されたい。

228

業

研究論文

２

地およ

滋賀県大津市にある龍谷大学瀬田キャンパスに隣接する里山林である「龍谷の森」を調査地とした。「龍谷の森」は、北

34 57’、東経135 56 に位置し、面積は約38ha、標高は110m 〜

170mである。西側にはゴルフ場、北側には大津市公設市場があり、東側には龍谷大学瀬田キャ
ンパス、南側には民家や畑が広がっている。「龍谷の森」はかつて地元住民が薪や柴をとるための薪炭林として利用されていた森であるが、管理放棄により植生が遷移し、2004年現在はア
カマツ

落、コナラ

落、ヒノキ人工林が

1-2-1

小型UA を用いた「龍谷の森」の小型UA （Unmanned Aerial

在する雑木林となっている（宮浦・田2005）。

影

ehicle）にはPHANTOM４（DJI社）を用いた。バッテリーとプロペラを含む重量は1380g、プロペラを含まない対角法は350mmである。最大風圧

抗は10m/sであり、最大飛行時間は約28分間である。カメラは機体の下部に取り付けられており、本研究では２に１回う設定し、カメラは止画を影するよう設定した。機体が常に東を向いた状態になるよ

直下方に向けて固定した。写真の比率は南北：東西が16：９に設定した。

離着陸のみ送信機を用いて手動で行ったが、他はすべて事前にルートを設定し、自動操縦で行った。
自動操縦は、自動操縦アプリであるlitchi for dji（ C Technology Ltd）を用いて設定した。
また自動操縦時の飛行スピードは15km/h、高度は離陸地点からの相対高度100mに設定した。
「龍谷の森」を全て影するにはバッテリーの交換が必要なため、「龍谷の森」を北から１、２、３、４、５と５つの範囲に区分し、約3.4km

５（計16.4km）の飛行ルートをlitchi for djiで作成した（図１-１、１-２、１-３、１-４、１-５）。作成した飛行ルートを小型UA にアップロードすることで自動操縦を行った。離着陸については、飛行ルート１と２は皆伐試験地で行い、飛行ルート３はSルートとCルートが交わる場所付近で行い、飛行ルート４と５は森ラボ前で行った（図２）。飛行高度は離着陸場所の標高から100m高いので、小型UA の海抜の飛
行高度は飛行ルート１、２においては237m、飛行ルート３、４、５においては220mとなった。
影日と影された写真の数、

影時間、

2017年３月中に３度テスト飛行を行った。

影時の天候（気象庁大津市）を表１にまとめた。
影頻度は葉の展開期と落葉期には週２回、他の時

期には月１回を目安に行った。

図1-1．飛行ルート１

図1-2．飛行ルート２229

里山学研究センター 2018年度年次報告書

図1-3．飛行ルート３

図1-4．飛行ルート４

図1-5．飛行ルート５

図２．小型UA の離着陸場所

230

研究論文

（
飛行ルートごとの写真

数（

）

）
影時間

1

2

3

4

5

合計

開始

終

影時の
天候

2017年4月20日

465

405

436

415

425

2146

14:53

16:52

れ

4月25日

455

434

476

427

427

2219

10:00

11:44

れ

5月2日

431

483

473

434

441

2262

9:57

11:27

れ

5月11日

423

434

427

434

434

2152

10:16

11:27

れ

5月17日

405

389

459

432

444

2129

10:14

11:43

れ

6月1日

368

397

427

423

420

2035

10:43

12:25

れ

6月12日

406

425

455

414

434

2134

12:11

13:48

れ

7月12日

395

409

439

415

416

2074

12:30

10:39

れ

10月17日

471

412

438

ー

438

1759

15:07

16:49

り

10月24日

379

398

423

417

438

2055

15:00

16:29

り

11月6日

400

402

434

ー

ー

1236

12:14

13:13

れ

11月10日

383

399

422

422

433

2059

11:48

13:36

れ

11月13日

385

407

423

415

421

2051

10:44

12:31

れ

11月20日

389

400

425

420

428

2062

10:49

12:45

り

11月27日

381

393

419

420

421

2034

10:32

12:10

れ

12月1日

384

396

434

417

422

2053

10:50

12:27

り

12月27日

384

387

422

412

428

2033

11:26

13:05

り

2018年1月15日

385

396

422

420

433

2056

14:19

15:53

れ

調査日

1-2-2
空

空

画像の合成

画 像 の 合 成 に はPhotoScan Professional（Agisoft社 ） を 用 い た。 小 型UA でた１日分の空画像のうち相対高度100mに達しているものをすべて用いて、

影し

影日当日の

「龍谷の森」全体を見ることのできるオルソモザイク画像と３次元地表面モデルを作成した。
PhotoScanで はAlign Photos、Build Dense Cloud、Build Mesh、Build Texture、Build Tiled
Model、Build DEM、Build Orthomosaicの７行程を行った。クオリティーは“High”で行った。

樹種の判別にあたって、現地調査を行った。現地で樹木の位置を確認し、オルソモザイク画
像と照らし合わせて画像内の樹木の見え方を確認した。現地調査は小型UA の離着陸場所周辺と、格子点（水2014）B10〜 J10で行った（図３）。格子点での現地調査は2017年11月10日、

図４．現地調査範囲の概念図
図3．「龍谷の森」の格子点B10 〜 J10の位置（

水（2014）を改編）

231

里山学研究センター 2018年度年次報告書

17日、20日、22日、24日、27日、12月20日、25日、27日に行い、格子点から半11mの円形プ

ロット内で行った。調査範囲の概念図を図４に示す。原則として高直対象とし、樹種名、離、樹高を測定した。

小型UA による

高直、格子点からの方角、格子点からの影画像の樹種の判別は、目視による判別と機５cm以上の樹木を学習による自動判別で行った。目視による樹種の判別は、作成したオルソ画像をQGISに読み込んで行った。主に葉の展開期（４月）と落葉期（11月、12月）のオルソ画像を用いて行った。目視による樹種判別ができた針葉樹（スギ、ヒノキ）と、コナラ、ウワミズザクラ、ヤマザクラについては樹
影面積をQGISにより推定した。機用いた。Rによる機投学習による自動樹種判別には統計解析ソフトウェアRを学習のプログラムは森林総合研究所関西支所の中尾洋氏が作成したものである。プログラムのコードを以下に示す。教師データには目視によって樹種を判別した
データの一部を用いた。針葉樹、常緑樹、落葉樹の３種で判別を行った。プログラムは、まず教師データと、「龍谷の森」のオルソ画像を読み込み、のデータであるRGB値（Red、Green、Blue）の樹種ごとの違いからの樹種判別をランダムサンプリングで1000回行うことで判別の精度を高め、オルソ画像全域に適用するというものである。
〈自動樹種判別プログラムのコード〉
必要なパッケージの読み込み
library（rgdal）
library（raster）
library（caret）
library（snow）
教師データの読み込み
trainData －shape le（“名称未設定.shp”）
responseCol －“class”
画像データの読み込み（オルソ画像）
d１ －raster（“middle.tif”，band １）d２ －raster（“middle.tif”，band ２）d３ －raster（“middle.tif”，band ３）img －brick（d1, d2, d３）
names（img） －paste（“B”，1：3, col “ ”）

データセットの用意
dfAll

data.frame（matrix（vector（），0, length（names（img）） １））

for（i in １：length（unique（trainData
category－unique（trainData

categorymap

232－trainData

responseCol）））

responseCol ） i

trainData

responseCol

category,

研究論文

dataSet－extract（img, categorymap）

dataSet－lapply（dataSet, function（x） cbind（x, classas.numeric（rep（category,nrow（x）））） ）df－do.call（“rbind”，dataSet）

dfAll－rbind（dfAll, df）

トレーニングデータをランダムサンプリングで作り出す
nsamples －1000
sdfAll －subset（dfAll

sample（１：nrow（dfAll），nsamples），）

modelling
modFit rf －train（as.factor（class）〜 B1 B2 B3，methods “rf”
，data sdfAll）
predicting
beginCluster（）preds rf －clusterR（img, raster：：predict, args list（model

modFit rf））

endCluster（）
tifで出力する
writeRaster（preds rf,“フイル名.tif”）

QGISに読み込んだオルソ画像を用いて、コナラ（ uercus serrata）の枯死個体を目視で確認した。主に樹木の変化の少ない時期（６月、７月）と落葉期（12月）の画像を用いた。
QGISの画面上で枯死個体にいマークをつけた。コナラの枯死個体にマークをつけた例を
図５に示す。
図５．オルソ画像上のコナラの枯死個体３合成したオルソ画像のうち、2017年４月20日、５月11日、７月12日、11月20日のオルソ画像
を図6-1から図6-4にそれぞれ示す。

線は「龍谷の森」の外縁を表す。それぞれの画像合成の工程には４日を要した。今回設定した解像度では、樹の形や細かい葉の形はわからなかった。また合成の過程で画像が途中で太陽にがかかると、合成画像にや大きな葉の形はわかるが、している個所もあった。

影の

影時の照度の違いが現れた。

233

里山学研究センター 2018年度年次報告書

図6-1．2017年４月20日のオルソ画像

図6-2．2017年５月11日のオルソ画像

図6-3．2017年７月12日のオルソ画像

図6-4．2017年11月20日のオルソ画像

９格子点の現地調査で出現した樹種を列挙すると、コシアブラ、タカノツメ、カキノキ、ヤブニッケイ、スギ、シャシャンボ、ネジキ、サカキ、ヒサカキ、ヤブツバキ、アカメガシワ、
クロバイ、ヤマザクラ、ヒノキ、アラカシ、コナラ、ネズミモチ、ホオノキ、アオハダ、ソ

234

研究論文

ゴ、タラ

ウ、リョウブの15科1922種であった。総個体数は365個体である。出現頻度はヒサカキが68個体と最も多く、次に51個体出現したサカキが多かった。例として格子点D10における樹木位置図を図７に示す。この図は、

地奈保子氏による isual Basicプログラムによって作成したものである。グラフには、調査範囲である半では、林が覆っているため空11mの円を示した。格子点現地調査

写真からは確認することができない下層植生も見られた。

図７．格子点D10における樹木位置図
円の中央が格子点D10である。
を変えている。

高直

高直の大きさにより、のサイズの最大のものが25.47cmであり、最小のもの

が4.89cmであった。

目視での樹種の判別は、葉の展開期（春期）と落葉期（秋期）の空画像を比べることで比的容易に行うことができた。作成した画像の解像度が粗かったことから樹種の判別のできない所もあった。４月中は新葉がく見える樹木が確認でき、コバノミツバツツジの花を確認できた。５月には葉のほとんどが緑に変化することを確認した。また５月のはじめにはサクラ（ウワミズザクラ、ヤマザクラ）の花が確認でき、同月11日にはウワミズザクラの花が確認できなくなった。６月、７月、10月には針葉樹と広葉樹の葉の形の違いを確認でき、枯死した個体を確認することができた。11月の初旬から葉した樹木と、葉している樹木が確認でき、12月にはすでに落葉しているがまだ落葉していない樹木を確認できた。そのほとんどがコナラであると思われる。１月には葉していた葉が全て落ち、落葉樹と常緑樹の違いを確認できた。

「龍谷の森」内の針葉樹（スギ、ヒノキ）とコナラ、ウワミズザクラ、ヤマザクラの分図８に示す。それぞれ針葉樹（スギ、ヒノキ）は緑、ヤマザクラは、コナラはを、ウワミズザクラはで示す。「龍谷の森」内の針葉樹（スギ、ヒノキ）は3648個体存在し、235

里山学研究センター 2018年度年次報告書

樹

投影面積は約7.8ha（「龍谷の森」の面積の約20％）と推定された。針葉樹のうちスギかヒノキかを空画像とオルソ画像から判別することはできなかったが、現地での観察から、ほとんどがヒノキであると思われる。コ
ナラの樹

投影面積は約11.4ha（「龍谷の森」の面積の約30%）と推定された。コナラはオ
ルソ画像から１個体を特定することが困難であったため、個体数はわからなかった。ウワ
ミズザクラは50個体存在し、樹投影面積は約0.1ha（「龍谷の森」の面積の約0.2%）と推定された。ヤマザクラは72個体存在し、樹投

影面積は約0.1haと推定された。サクラの２種は花で判別したが、花のかない個体も存在するため、個体数・樹投影面積ともに精度は低いと思われる。
樹が接している同一樹種の個体について

は、樹の境界の識別が困難であった。そのため、樹図８．「龍谷の森」の樹

投影図の接している同一樹種の複数個体を１個体としてカウントした。この方法で推定したコナラの総個体数は1840本となった。図８の樹「龍谷の森」全体に散らばって分投影図から、針葉樹よりもコナラのほうがしていることがわかる。

教師データに落葉樹（主にコナラ）と針葉樹（主にヒノキ）を用い、４月20日のオルソ画像を分類したものを図９に示す。一部を拡大したオリ
ジナルのオルソ画像を図10-1に、同じ部分で分類を行ったものを図10-2に示す。分類画像では、落葉樹を、常緑樹を青で示す。現状では、教師データを落葉樹とヒノキのみとしたため、ヒノキと常緑樹の分類ができなかった。樹種によるの違いから、落葉樹と常緑樹を分類することができた。しかし、地面や建物の部分が落葉樹と分類されており、また１個体の常緑樹の樹内で、一部が落葉樹に分類されている個所も見られ、建物や影、個体識別を考慮した教師データを反映させる必要があると考えられる。

コナラの枯死個体に236

図９．落葉樹と常緑樹の分類画像

い印をつけたオルソ画像を図11に示す。７月のオルソ画像を用いるこ

研究論文

図10-1．分類前の画像

図10-2．分類後の画像とで枯死個体を容易に確認することができた。個体数は577本であり、2012年度の調査で確認された615
本よりも少ない結果となった。また、格子点調査は2.5haほどしかされていないため、さらに多くのナ
ラ枯れの個体が「龍谷の森」内に存在すると思われる（目片2013）。「龍谷の森」ではマツ枯れも発生しており、コナラの枯死個体とその他の樹種の枯死個体との判別が難しいところもあった。
４小型UA を用いることは、短時間のうちに森の現状をでき、また単身で影に向かうことも可能であるため、手軽に行うことのできる森の現状手段であると考えられる。しかし、合成の際にオ

図11．「龍谷の森」内コナラ枯死個体分

ルソ画像に大きなゆがみがあらわれるところ、オルソ画像作成のクオリティーを上げると１週間以上の時間がかかるところは問題点としてあげられる。上空からの画像を用いるため、上層木の樹に覆われている下層植生や枯死個体はわからないことも問題点としてあげられる。また解像度やゆがみによって樹種の判定が困難である所も多いことや、目視で行う場合には判別する人によって個人差が生じることが考えられるため、樹種判定の精度には改善の余地があり、正確な植生図の作成は現段階では難しいと考えられる。複数のカメラやセンサーを用いる“マルチラインセンサス法”を用いることでゆがみが少なくなると考えられる。天候によっ
て樹木や
落・コナラ

の影が表れてしまうため、落とヒノキの人工林が影にはりの日が望ましいと考えられる。アカマツ

在する森林である「龍谷の森」で、今回アカマツが確認できなかったことは、樹種判別の精度の大きな問題点であると考えられ、現地調査や高解像度のオルソ画像の作成などの改善の余地がある。
「龍谷の森」内の樹投影面積の割合を示した円グラフを図12に示す。「龍谷の森」では半数近くを針葉樹（スギ、ヒノキ）とコナラがめている。2015年度と今回行った格子点調査の結果より、その他の樹木の内の常緑樹についてはソゴが多くをめていると考えられる。針葉237

里山学研究センター 2018年度年次報告書

樹（スギ、ヒノキ）の樹

投影面積については、ヒノキの植林地が大きな部分をめていると考えられる。
Rでの自動樹種判別では、常緑樹と落葉樹を分類することができた。教師データとして樹高や葉の形を区分することで、更に細かい樹種の判別ができると考えられる。
コナラの枯死個体の推定については、他の樹木でも新しく枯死した個体の年のモニタリングを行うことで、コナラはもちろん、mほどには樹につながると考えられる。コナラの枯死個体の周囲１がないことが多く、過去に枯死した個体の樹

投影面積の推定も可能だと考えられる。

図12．「龍谷の森」内の樹

投影面積の割合５

調査方法や小型UA 操縦についての御助言を御協力をいた森林総合研究所関西支所の中尾

手伝って

いた

き、オルソ画像の作成と樹種判別について
洋氏に心より感謝申し上げます。現地調査を

地奈保子氏、宮浦研究室学部生の井氏に心より感謝申し上げます。

地氏には isual Basicのプログラム提供も受けました。小型UA での森の空

を手伝って

た

氏に

氏、

本研究室学部生の新井春希氏、

田研究室学部生の門野

い

く御礼を

申し上げます。
文献
環境省（2001）https：//www.env.go.jp/nature/satoyama/chukan.html

日本の里地里山の調査・分析について（中間報告）（閲覧日：2018年１月19日）
環境省（2009）https：//www.env.go.jp/nature/satoyama/conf pu/21 01/shiryo3.pdf

里地里山の現状と課題について（閲覧日：2018年１月19日）
環境省（2010）http：//www.env.go.jp/nature/satoyama/top.html

里地里山の保全・活用（閲覧日：2018年１月20日）
環境省（2013）多様な主体で支える地域の里地里山づくり〜里地里山における「新たな共同利用」推進のために〜平成24年度第２回検討会議資料２
環境省（2019）https：//www.env.go.jp/nature/satoyama/jyuuyousatoyama.html

生物多様性保全上重要な里地里山（閲覧日：2019年１月８日）
宮浦富保・

238

田

人（2005）「龍谷の森」植生図の作成、龍谷大学里山学・地域共生学オープン・リサー

研究論文

チ・センター 2004年度年次報告書、131-132
宮浦富保（2012）里山の歴史と現状，人植関係学
目片12（１）、1-4

太呂（2013）龍谷の森におけるナラ枯れ被害の拡大と植生の変化．2012年度

業研究、龍谷大学

理工学部環境ソリューション工学科（宮浦研究室）
西澤あすか（2016）格子点法を用いて評価したナラ枯れ前後の植生変化．2015年度
理工学部環境ソリューション工学科（

林野庁（2015）ナラ枯れ被害対策マニュアル改
水裕

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論文、龍谷大学理工学部環境ソリュー

ション工学科（宮浦研究室）
謝樹・恩田裕一・加弘・五味高志・新超・高純子（2016）間伐が針葉樹人工林における土食に及ぼす影響について．日本森林学会大会発表データベース、日本森林学会、
鈴木太

・土屋

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司・鈴木真二・山場史（2016）小型UA による空録

画像からのスーパーピクセル

学習を用いた植生分類手法の構築Journal of The Remote Sensing Society of Japanol. 36

No. 2，59-71
高純子・宮下央章・田村憲司・恩田裕一（2015）荒廃人工林における強度間伐が表層土
学性に及ぼす影響．日本森林学会大会発表データベース、日本森林学会、

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田

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の物理・化

録

（2010）里山の植生変化と物質循環．水利科学

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