短報

高解像度可搬型スキャニングライダーを用いたイチョウの葉傾斜角分布季節変化の計測
Measurement of Seasonal Change of Leaf Inclination Angle
Distributions in Ginkgo Trees using a High Resolution Portable
Scanning Lidar
水城秀平、細井文樹、大政謙次
Shuhei Mizuki, Fumiki Hosoi and Kenji Omasa＊＊

東京大学大学院農学生命科学研究科〒 113‑8657

東京都文京区弥生 1‑1‑1*The University of Tokyo, Graduate School of Agricultural and Life Sciences
1‑1‑1Yayoi, Bunkyo-ku, Tokyo 113‑8657, Japan（2015 年 3 月 13 日受付、2015 年 4 月 14 日受理）

ABSTRACT
Ginkgo trees were scanned in May, September and November by a high resolution portable scanning lidar to estimate
leaf inclination angle (LIA) distributions of different three seasons. From the obtained data, 150 leaves were selected ineach season and a plane was fitted to each leaf by a least-squares method. LIA was estimated from the zenith angles ofthe fitted plane’s normals. By aggregating these angles, the LIA distributions in each season were obtained. The resultant
distributions were different each other and the seasonal change was observed. The difference seemed to reflect the growth
conditions such as bud break, leaf expansion, defoliation. The results were compared with the ones of Japanese zelkova
trees that grow in the same site and difference was observed between the distributions of ginkgo trees and Japanese zelkova
ones. Several factors such as structural difference, species specific characteristics seemed to be causes of the difference.

Key words : ginkgo, leaf inclination angle, point-cloud image, portable scanning lidarの 3 次元構造計測に可搬型スキャニングライダー（Light

1. はじめに

Detection and Ranging: LiDAR）が活用されるようになっ葉の傾き、すなわち葉傾斜角は植物キャノピー内の光てきた（Hosoi and Omasa, 2006, 2007; Omasa et al., 2007;

環境や葉温の調節など、植物の生命活動の維持に関わる

Côté et al., 2009; Dassot et al., 2011）。本装置は、対象に向重要な要素の一つである（Medina et al., 1978; Muraoka et

けてレーザービームを水平、垂直にスキャン照射し、そal.,1998; Niinemets, 2010）。葉傾斜角はその重要性から、の反射光を検出することで、対象の高精度・高解像度 3

これまでクリノメータや分度器、3 次元デジタイザーな次元点群画像を効率よくスピーディーに取得できる。そどによって計測されてきた（Sinoquet et al., 1998; Grataniのため、本装置により得られた 3 次元点群画像から植物and Ghia, 2002）。しかし、これらの器具を用いてキャノの構造パラメータを導出することにより、従来の構造計

ピー内の葉の傾斜角を一枚一枚計測するのは非常に手間測に伴う多大な労力を削減することが可能となる。細井のかかる作業であり、特にサイズの大きな木本植物など

ら（2007）は本装置を用い、常緑広葉樹の葉傾斜角分布

ではその計測は非常に困難な作業であった。一方、植物の算出が可能であることを示し、従来の葉傾斜角分布計*Corresponding author : Phone: +81-3-5841-5340, Fax: +81-3-5841-8175, E-mail: aomasa@mail.ecc.u-tokyo.ac.jp© The Society of Eco-Engineering（37）99測に要した労力の削減が可能であることを示した。このさ 5.4 m の一部の領域の測定を行い、3 次元点群画像を方法は効率よく葉傾斜角分布の算出が可能であるため、得た。測定時期は 2006 年 5 月と 9 月、11 月の 3 時期と繰り返し計測が容易に行え、小麦やイネなどの作物を対した。測定時期毎に測定条件をできるかぎり一致させる

象とした例では、成長段階毎の葉傾斜角分布の計測が可ため、レーザーの中心天頂角を 45 〜 52 の範囲として、能であることが示され、各成長段階で葉傾斜角分布に違各時期で天頂角になるべく差がでないようにした。また、いがあることが明らかにされた（Hosoi et al., 2009; Hosoi

ライダー本体を設置した地面に目印を残し、各測定時期

and Omasa, 2012）。また、本方法による常緑広葉樹を対で装置を同一地点に設置できるようにし、かつ測定エリ象とした季節毎の葉傾斜角分布計測も報告されているアを毎回写真撮影し、写真内にある特徴的な枝などを目（Hosoi and Omasa, 2009）。この研究では、芽吹きから展印にしながらスキャン範囲の設定をし、各時期でスキャ葉期、さらには落葉期直前の葉傾斜角分布の違いが明確ンエリアに違いが生じないよう配慮した。本装置は 1 スに示され、季節の推移とともに変化していく環境条件とキャンに 30 分程度の時間がかかるため、測定中に吹くそれに適応する植物の構造変化という観点で、有益な情風の影響を受ける。そこで、なるべく風の少ない日を測報を与えるものであった。このような季節変化に伴う植定日に設定するとともに、風の影響により葉が動いた場

物の葉傾斜角分布の変化というものは、樹種によって異合は、無風状態になるまで待ち、再度同一カ所の測定をなることが予想され、樹種毎にその変化をとらえること繰り返し、風の影響を極力排除するよう配慮した。

が重要となる。しかしこれまで、可搬型スキャニングラ得られた対象木の 3 次元点群画像は mm オーダーの解イダーを用いた葉傾斜角分布季節変化の計測は限られた像度を有しているため、一枚一枚の葉が識別可能であっ樹種でしか行われていない。そこで本研究では、これまた（Fig. 1）。そこで、点群画像から一枚の葉をコンピューで行われてきた樹種以外の対象としてイチョウを選択

ター上で手動にて選択し、一枚の葉に相当する点群に対し、可搬型スキャニングライダーにより季節毎の葉傾斜して最小二乗法にて 3 次元平面をフィッティングさせ角分布を算出し、その特徴と季節毎の葉傾斜角分布が形た。フィッティングさせた平面の法線に着目し、この法成される要因について考察する。

線の天頂角をその葉の葉傾斜角として算出した（Fig. 2）。
各測定時期の画像につき、150 枚の葉をランダムに選択

2. 計測対象および方法

して平面フィッティングと天頂角の算出を行い、各時期茨城県つくばみらい市の人工林を本研究の対象地としそれぞれ 150 枚分の葉傾斜角を算出、これに基づいて葉た（Hosoi and Omasa, 2007）。本対象地には、スギ、ア傾斜角分布を算出した（Hosoi and Omasa, 2007）。得ら

カマツ、イチョウ、ケヤキなどが生育していた。対象地れた葉傾斜角分布を各時期で比較し、その違いの有無をより対象木としてイチョウ群落を選択し、その林床に 4検討した。また、既往の研究で報告された同一対象地× 5 m2 の計測プロットを設置し、その領域内を対象とにあるケヤキの 3 時期葉傾斜角分布（Hosoi and Omasa,した。対象木の樹高は 15 m、平均葉面積密度は 2005 年2009）との比較も行った。このケヤキの樹高は 12.5 m、8 月において 0.82 m2m-3 であった（Hosoi et al., 2014）。

平均葉面積密度は 0.57 m2m-3 であった。なお、本方法

対象木の 3 次元点群画像の取得には、高空間分解能可搬型スキャニングライダー（TDS-130L 改、パルステック工業）が使用された。本装置は照射されたレーザービームが対象に当たって戻ってくる散乱光を CCD センサーにて取得し、受光した CCD センサー上の位置から、発射されたレーザービームが対象のどの位置に当たったかを判別し、その位置をもとに三角測量の原理により対象までの距離を算出する。水平方向スキャンはサーボモーターにて、垂直方向スキャンはガルバノミラーにてそれぞれ行われ、これらのスキャン角度と対象までの距離を記録することで、3 次元点群画像データが取得される。
本装置の計測可能距離は 3.5 〜 10.0 m、その空間解像度は 5 m で 1 〜 2 mm である。本装置を用い、対象木の高100（38）Eco-Engineering

により得られる葉傾斜角の精度については、既往の研究にある 3 種類の広葉樹での実測と本方法から得た値との3．結果および考察比較結果（平均誤差は 2.8 以下、Hosoi and Omasa, 2015）

Fig. 3(a) に得られた 3 時期のイチョウ葉傾斜角分布計より、本対象においても同程度の誤差であると判断した。

測結果を示す。3 時期を通して、比較的ブロードな分布

Eco-Engineering（39）101

を有していた。5 月においては 65 付近にピークが見らなっていた。比較として挙げたケヤキのように、得られるれ、平均値は 44.7 、標準偏差は 23.5 であった。9 月に光がなるべく多くなるように展葉とともに葉を光の方おいては明確なピークは存在せず、平均値が 39.7 とな向、すなわち水平近くに向けるものもあるが、場所や種にり、5 月と比べて低い角度の割合が増えた。標準偏差はよっては強光阻害を回避するため、葉を垂直に近づける23.6 と 5 月とほぼ同じ値であった。11 月では 9 月と比例も報告されている（Muraoka et al., 1998）。イチョウが強較してより高い角度の比率が増え、65 にピークが見ら光阻害を回避するために葉の角度を高く保ったかどうかれた。平均値は 42.1 と 9 月よりも分布がより高い角度は、本研究では判断できないが、少なくとも同一対象地にシフトしたことがわかり、標準偏差は 21.3 であった。のケヤキとは異なるフォーメーションによって、環境、特にFig. 3(b) は比較として転載したケヤキの 3 時期葉傾斜角

光環境への適応がなされていることが分かる。また、別の分布計測結果である（Hosoi and Omasa, 2009）。3 時期を研究では群落上層で葉傾斜角を高くして樹冠内部まで光通した比較では、イチョウのほうがケヤキよりも高い角を通過させ、群落全体の受光効率を上げるような葉傾斜度の分布が多かった。5 月においてはイチョウ、ケヤキ角分布の例も報告されている（Utsugi et al., 2006; Niinemets,ともにブロードな分布であったが、特にイチョウのほう2010）。こうした観点では、本対象のイチョウはケヤキとがより高い角度にピークがあり、平均値もイチョウのほ比べて樹高も葉面積密度も高く、水平に近い葉傾斜角分うが高かった。イチョウの 9 月とケヤキの 8 月の計測に

布では樹冠のある一部分の受光量が増えたとしても、樹ついては、ケヤキが低い角度に分布が集中しているのに冠全体に光を分配することが難しく、そのためより高い対し、イチョウでは分布がどこかの角度に集中分布する角度の葉傾斜角分布が増えた可能性も考えられる。こうような傾向は見られなかった。なお、この両者の分布のした観点からは、対象そのものの構造だけでなく、対象周測定された月は異なるものの、測定日の違いは 10 日程辺にある樹木の存在も合わせて考えてみる必要がある。対度であるため、ここでは同時期として比較を行っている。

象のイチョウの周囲には同程度の樹高を持つイチョウが11 月においてはイチョウ、ケヤキ両者ともに 9 月（ケ密に接していて、対象の上方にのみオープンスペースがヤキの場合は 8 月）の分布に比べ、高い角度に分布がシあり、周囲にはオープンスペースが少なかったのに対し、フトする傾向が見られたが、イチョウのほうがより高い比較したケヤキの場合は、その上方に加え、南側面に比較角度に分布がシフトしていたことが分かった。分布の広的大きなオープンスペースが存在しており、周辺環境ががりについては、他の月同様、イチョウの方がより広くイチョウと異なっていた。このオープンスペースから太陽広がっていることが分かった。

光が入射することを考えると、上方からしか十分な光が入芽吹き直後のイチョウの葉は、垂直に近い高い葉傾斜射しないイチョウでは、15 m もの樹高をもつ樹冠全体に角を有するものが多い。本計測対象地のイチョウは 4 月

光を分配するには、水平に多くの分布をもつ葉傾斜角分に芽吹きが始まるが、5 月の計測時点でまだ芽吹きの際布は適していなかった可能性がある。一方、ケヤキの場合の比較的高い傾斜角を有する葉も残存していたものと考は上方と側面から十分な光が入射するため、水平に多くえられ、これらが 5 月の高い角度の分布に寄与しているの分布をもつ葉傾斜角分布でも十分に群落内に光を分配ものと考えられる。一方、5 月においては芽吹きから展葉できたのではないかと考えられる。こうした対象木を取にシフトし始めた葉も多く、これらの葉傾斜角は芽吹きり巻く周囲の樹木の状態も対象に入射する光の量や方向の際の葉傾斜角よりも低くなるものが多いため、低い角に影響を及ぼすため、葉傾斜角分布の形成に影響を及ぼ度まで万遍なく分布が存在していたものと考えられる。

していた可能性が考えられる。次に 11 月においては、こうした現象は同一対象地のケヤキにおいても同様にみケヤキの場合は紅葉し、落葉も始まっていた。この状態られたものであった（Hosoi and Omasa, 2009）。一方、9 月

では葉は水平ではなく垂れ下がった状態に変化しておにおいて展葉は完了しており、樹木全体で効率よく受光り、そのため高い角度の分布が増えていた（Fig. 3(b) のできる状態になっていたものと考えられる。しかし、低い11 月の分布）。イチョウの場合も葉の黄化が進行し、落角度の分布が増えたものの、9 月の分布は 5 月と比べて葉し始めていたため、ケヤキの場合と同様に葉の垂れ下大きく分布が変化したわけではなかった。Fig. 3(b) の 8がりが起き、高い角度の分布が増えたものと考えられる。

月のケヤキの場合は展葉して効率よく光を得ようと、葉本研究によって示されたイチョウの葉傾斜角の季節分傾斜角が低い、すなわち水平に近い角度の葉が大幅に増

布はケヤキと類似する点も見られたが、展葉期では大きえたが、この例と本対象のイチョウとはかなり傾向が異な違いがあることが確認された。この違いは上述したよ102（40）Eco-Engineeringうに、イチョウとケヤキで樹高や枝の配置、葉面積密度

scanning lidar. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., 44, 3610-3618.の違い、さらには周囲の樹木の配置の違いなどがあり、Hosoi, F. and Omasa, K., 2007: Factors contributing to accuracy in

こうした構造や周辺環境の違いが葉傾斜角分布の違いに

the estimation of the woody canopy leaf-area-density profile using

反映されたと考えることが可能である一方で、イチョウ

3D portable lidar imaging. J. Exp. Bot., 58, 3463-3473.とケヤキのもともとの葉の付け方の違いや強光に対するHosoi, F.and Omasa, K., 2009: Detecting seasonal change of broad-耐性の違いなど、樹種固有の特性が反映されていた可能

leaved woody canopy leaf area density profile using 3D portable性も考えられる。

LIDAR imaging. Funct. Plant Biol., 36, 998-1005.
Hosoi, F. and Omasa, K., 2012: Estimation of vertical plant area

4. おわりに

density profiles in a rice canopy at different growth stages by high-

本研究ではイチョウ群落を対象とし、高解像度可搬型

resolution portable scanning lidar with a lightweight mirror. ISPRS

スキャニングライダーにより、対象の一部の 3 次元点群

J.Photogramm., 74, 11-19.

画像を 5 月、9 月、11 月の 3 時期に取得した。得られた

Hosoi, F. and Omasa, K., 2015: Estimating leaf inclination angle

各時期の画像から、それぞれ 150 枚ずつランダムに葉をdistribution of broad-leaved trees in each part of the canopies by

選択し、各葉に相当する点群に 3 次元平面をフィッティ

a high-resolution portable scanning lidar. J. Agric. Meteorol., in

ングし、その平面の法線から葉傾斜角を算出、3 時期のpress.

葉傾斜角分布を得た。得られた分布は各時期毎に異なっ

Hosoi, F., Nakai, Y. and Omasa, K., 2009: Estimating the leafており、その変化については芽吹きや展葉、落葉直前のinclination angle distribution of the wheat canopy using a portable状態などが反映されたものと考えられた。既往の研究でscanning lidar. J. Agric. Meteorol., 65, 297-302.

報告されたケヤキの例と本研究の結果を比較したとこ

Hosoi, F., Ueno, U., Mizuki, S. and Omasa, K., 2014: Estimation

ろ、特に展葉期である 9 月の分布に大きな違いが見られof leaf area density profiles of ginkgo trees by the ground andた。この原因としては、ケヤキとイチョウの樹高や葉面

high position measurements using a portable scanning lidar. Eco-積密度など構造上の違いや対象木を取り巻く周囲の樹木

Engineering, 26, 45-49.の状態の違いが考えられたほか、樹種固有の特性に起因

Medina, E., Sobrado, M. and Herrera, R., 1978: Significance ofしている可能性も考えられた。本研究においてこれらのleaf orientation for leaf temperature in an Amazonian sclerophyll

要因を分離することは困難であるが、異なる種での比較

vegetation. Radiat.Environ.Bioph., 15, 131-140.に加え、同一の種で構造や周囲の樹木の状態の違う対象

Muraoka, H., Takenaka, A., Tang, Y., Koizumi, H. and Washitani,による比較を行うなど、それぞれの要因が葉傾斜角分布

I., 1998: Flexible leaf orientations of Arisaema heterophyllumにどのように影響しているのかを明らかにしていくこと

maximize light capture in a forest understorey and avoid excessが重要であると考えられる。

irradiance at a deforested site. Ann. Bot.(London), 82, 297-307.
Niinemets, Ü., 2010: A review of light interception in plant stands

引用文献

from leaf to canopy in different plant functional types and in

Côté, J. F., Widlowski, J. L., Fournier, R. A. and Verstraete, M. M.,

species with varying shade tolerance. Ecol. Res., 25, 693-714.

2009: The structural and radiative consistency of three-dimensional

Omasa, K., Hosoi, F. and Konishi, A., 2007: 3D lidar imaging fortree reconstructions from terrestrial lidar. Remote Sens. Environ.,detecting and understanding plant responses and canopy structure.

113, 1067-1081.

J. Exp. Bot., 58, 881-898.

Dassot, M., Constant, T. and Fournier, M., 2011: The use of terrestrial

Sinoquet, H., Thanisawanyangkura, S., Mabrouk, H. and Kasemsap, P.,

LiDAR technology in forest science: application fileds, benefits

1998: Characterization of the light environment in canopies using 3Dand challenges. Ann. For. Sci., 68, 959-974.

digitising and image processing. Ann. Bot.(London), 82, 203‑212.

Gratani, L., and Ghia, E., 2002: Changes in morphological and phy-Utsugi, H., Araki, M., Kawasaki, T. and Ishizuka, M., 2006:

siological traits during leaf expansion of Arbutus unedo. Environ.

Vertical distributions of leaf area and inclination angle, and theirExp. Bot., 48, 51-60.

relationship in a 46-year-old Chamaecyparis obtusa stand. Forest

Hosoi, F. and Omasa, K., 2006: Voxel-based 3-D modeling of individualEcol. Manag., 225, 104-112.

trees for estimating leaf area density using high-resolution portable

Eco-Engineering（41）103