Eco-Engineering, 24（1）,21-25, 2012

短報

可搬型スキャニングライダーを用いた水稲の植物面積密度垂直分布の計測
Measurements of Vertical Plant Area Density Profiles of a Rice
Plant Using a Portable Scanning Lidar
細井文樹、大政謙次＊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,1-1-1 Yayoi, Bunkyo, Tokyo 113-8657, Japan（2011年9月26日受付、2011年10月24日受理）

ABSTRACT
Vertical plant area density profiles of rice canopy at different four growth stages were estimated using a high-resolution
portable scanning lidar. 3D point cloud data on the canopies were collected by a portable scanning lidar with laser beams
inclined at zenith angle of 30°. This laser beam zenith angle was selected to avoid obstruction of the beam into the lower
canopy by the upper part. Based on the lidar-derived images, PAD values were computed in each growth stage by using
the voxel-based canopy profiling method. The values were compared with ones directly measured by stratified clipping.
The root mean square errors were 0.36 to 1.81 m2 m 3 at each growth stage and 1.20 m2 m 3 across all growth stages. Plant
area index was also estimated, with absolute percentage errors of 4.0 to 20.6% at each growth stage and of 9.9% across allgrowth stages.

Key words : Plant area density, Portable scanning lidar, Three-dimensional imaging, Voxel-based canopy profiling

面積密度（Plant Area Density: PAD）が LAD の代わりに1 . はじめに用いられる（Hosoi and Omasa, 2009）。LAD 及び PAD を植物のもつ 3 次元構造はその機能と密接に関連してお高さ方向に積分すると、それぞれ葉面積指数（Leaf Area

り、その関連性を検証することは極めて重要な課題であIndex：LAI）、植物面積指数（Plant Area Index：PAI）にる。植物の 3 次元構造を表す指標として、しばしばそのなる。作物においては特に生育ステージとその構造、機垂直構造が取り上げられる。作物においては、垂直構造能との関連が非常に重要な視点であり、比較的短時間にと作物キャノピー内での光環境や光利用効率、収量、成変化していく生育ステージごとの垂直構造を、効率よく長速度、窒素分配などが関連付けられ、議論がなされて計測する方法が必要となる。

きた（Monteith, 1973; Jones, 1992; Takahashi and Nakaseko,

既往の研究では、その垂直構造計測に層別刈り取りな

1993; Milroy et al., 2001）。その垂直構造を表す指標としどの破壊計測法が用いられる場合も少なくなかった。しては、しばしば高さ毎の葉面積密度（LAD：Leaf Area

かし、その計測にかかる労力の大きさや同一サンプルDensity）が用いられる。計測上、地上部器官の分離がで計測を繰り返し行えないといった点は、成長計測に適困難な場合は、地上部全器官の投影面積を取り扱う植物した方法とは言い難い。一方、非破壊かつ効率的な計測*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（23）21

が可能な Gap fraction 法などの間接法も作物構造計測にを行い、プロット領域全てが網羅されるようにした。

使用されているが（Grantz et al., 1993; Welles and Cohen,

PAD の計算には、Voxel-based Canopy Profiling 法（VCP

1996; Behrens and Diepenbrock, 2006）、計測精度の問題や、法）を用いた（Hosoi and Omasa, 2006）。
この方法ではまず、計測条件の制約などの問題がある。

得られた複数のライダーデータを生育ステージ毎にレジ

近 年、 可 搬 型 ス キ ャ ニ ン グ ラ イ ダ ー が 植 物 の 3 次ストレーション（位置合わせ）し、データに共通の座標元構造計測に利用されるようになってきた（Omasa et系を付与する。次に、一個あたり 1 mm×1 mm×1 mm

al., 2002, 2007, 2008; Lovell et al., 2003; Hosoi et al., 2010;のサイズのボクセル（ライダーの空間解像度から決定）

Hosoi and Omasa, 2006, 2007, 2009）。この装置は、対象で構成されたボクセルアレイを、計算機メモリ内の 3 次

植物の 3 次元点群画像を高速で効率よく、かつ高い空間元配列として用意する。取得されたライダーデータをも精度で取得可能で、既往の植物構造計測法の問題点を解とに、ボクセルアレイ上で、レーザービームの全光跡を決することが可能である。既往の小麦を対象とした研究トレースする計算を行う。レーザービームが対象（水稲）において、可搬型スキャニングライダーを用い、生育スにあたった場所のボクセルに属性値として 1 を、ビームテージ毎の PAD 垂直分布を正確に推定できることが報が対象に当たらずに 1 本以上通過した場所のボクセルに告されている（Hosoi and Omasa, 2009）。現在までにこの属性値として 2 を、ビームが全く到達していない場所の方法の作物での有効性は小麦でしか確認されておらず、ボクセルの属性値として 3 を与える。ボクセルに与えた様々な作物に適用し、その有効性を検証することが望ま属性値をもとに、以下の式により PAD を算出する。

れる。そこで本研究では、主要作物として極めて重要性の高い水稲について、可搬型スキャニングライダーによる生育ステージ毎の PAD 垂直分布の推定を行ったので

PAD =cosθ
1G（θ） ΔHn（I k）
n（k）+ nP（k）
I（1）

ここで n（I k）及び nP（k）はボクセルアレイ内で k の高さ報告する。にある層のうち、それぞれ属性値 1 及び 2 を持つボクセ

2 . 計測対象および方法

ルの数を示す。θはレーザービーム入射角、cosθ/G（θ）

実験は茨城県つくばみらい市の水田で 2010 年に行わは葉傾斜角とレーザービームの軌跡長を補正する項であれた。水稲品種はコシヒカリで、5 月 1 日に株間、条間る。G（θ）はレーザービームの方向と直行する平面へのともに 30 cm にて機械移植された。倒伏防止のため、追葉の投影面積の平均値である（Weiss et al., 2004）。G（θ）

肥は行われなかった。計測は分げつ期の 5 月 27 日と 6の算出には、葉傾斜角分布を求める必要がある。そのた

月 17 日、幼穂形成期の 7 月 13 日、登熟期の 8 月 14 日

め、まず各生育ステージのライダー 3 次元点群画像から、に行われた。異なる 4 つの成長ステージの計測のために、葉に相当する点群を目視により抜きだし、それぞれの葉水田の中に 1.2 m × 1.2 m の矩形の計測プロットが 4 かを 15 mm ずつの小片に分割した。その小片をランダム所設置された。に 200 個選択し、それらを 3 次元平面に近似し、その平イネの 3 次元形状計測には、三角測量を測距原理とする可搬型スキャニングライダー（改良型 TDS-130L 3-D

面の法線ベクトルの天頂角から葉傾斜角を算出し、生育ステージ毎の葉傾斜角の分布を得た。

Laser scanner、パルステック工業株式会社）が使用された。

ライダー計測により得た PAD 値の精度検証に必要なこの装置は 3.5 〜 10 m の範囲を計測可能で、その解像実測値を得るため、ライダー計測終了後、プロット内の度は 5 m で 1 〜 2 mm である。ステッパーモーターによイネを 10 cm 間隔（5 月 27 日の計測のみ 5 cm 間隔）でる回転マウントとライダーヘッド内のガルバノミラーに層別刈取りした。刈取り後は葉、茎、穂に器官を分離し、より、垂直及び水平方向のスキャンが可能となっている。

市販のスキャナー（ScanBit MFS-A3, EXEMODE, INC.）

本装置を計測プロットから 3.5 m 離れた地点に設置し、を用いてスキャン画像（JPEG 形式）を取得した。スキャ

イネのキャノピー斜め上方からレーザービームを照射しンの際、スケールを共に写しこむことでスキャン画像 1た。その際のビーム入射角（レーザービームの天頂角）ピクセルあたりの実面積を算出し、これをもとに、スの中心角は 30 度であった。画角の関係から、プロット

キャン画像から各器官の面積を求めた。各器官の面積内の領域全てを一回の計測によって網羅することはできを層毎に足し合わせ、それを各層の体積で割ることで、なかった。そこで、一つの計測プロットについて、スキャ

PAD の実測値を得た。なお、参考として葉の面積から、ン領域を変えながら、生育ステージ毎に 2 〜 4 回の計測LAD 実測値の算出も行った。

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Eco-Engineering

では PAD のピークとそれよりも下層の領域で、PAD と3 ．結果と考察

LAD の差がより大きくなっており、これらの領域で茎ライダー計測により得られた水稲の 3 次元点群画像のの寄与が PAD 値に与える影響が大きいことが分かる。8例を Fig. 1 に示す。詳細な 3 次元画像が取得できている月については、70 cm と 80 cm の高さの層に穂が集中しことが分かる。

ていたため、この高さにおいて、穂が PAD 値に与える影響が大きいことが分かる。

ライダー計測により算出した PAD 垂直分布と、直接計測により得た PAD 及び LAD 実測値の垂直分布との比ライダー計測から算出された PAD 値については、5

較を Fig. 2 に示す。まず実測値の傾向としては、5 月を月と 8 月の最下層を除き、概ね実測 PAD 値とよい一致除き、PAD の分布に一つのピークがあることが確認さを示した。5 月の最下層は過小評価であり、その算出値れ、そのピーク位置は、生長とともに上層に移動しては実測 PAD よりも実測 LAD に近い値を示した。7 月、いくことが確認された。5 月では最下層、それ以外の月

8 月について、PAD のピークとその下層領域において、若干の過大評価が見られた。8 月の最下層については、大きく過大評価が見られた。ライダー計測から算出された PAD 値の平均値は、5 月〜 8 月でそれぞれ、0.70,4.37, 7.99, 8.13 m2 m 3 であり、RMSE（Root Mean SquareError: 二乗平均平方根誤差）はそれぞれ、0.36, 0.45, 0.95,1.81 m2 m 3 であった（本方法を小麦に適用した既往の研
究 Hosoi and Omasa, 2009 で は、4 時 期 の PAD の RMSE
は 0.28 〜 0.79 m 2 m 3）。ライダー計測により得た PAD
値を高さ方向に積分することによって PAI を求めたとこ

Fig. 1 A 3-D image of rice canopy on 17 June measured by a highresolution portable scanning lidar. This image was obtained
after registration of the several lidar images. Shading effect
was added to this image by changing brightness of eachpoint.

100

Aり、その絶対パーセント誤差は 20.6%, 4.0%, 5.4%,17.1%であった。

Directly measured LAD
Directly measured PAD
Lidar-derived PAD

80

Heighht (cm)ろ、5 〜 8 月でそれぞれ 0.22, 2.19, 7.19, 8.13 m2 m 2 とな

B

60
40
200
0.00
100

0.50

1.00

1.50

2.00 0.00

4.00

8.00

12.00

16.00

4.00

8.00

12.00

16.00

DCHeeight (cm)

80
60
40
200
0.00

4.00

8.00

12.00

PAD or LAD (m( 2m-3)

Fig. 2

Eco-Engineering

16.00 0.00

PAD or LAD (m( 2m-3)Comparison of profiles among lidar-derived PAD, directly measured PAD, and directly measured LAD at eachgrowth stage: (A) 27 May, (B) 17 June, (C) 13 July and (D) 14 August.

（25）23

Direct meeasured PAD (m2m--3)

12.00

Laser beam

1：1

y = 0.89x= 0.95
RMSE= 1.20 m 2m -3

θ8.00

4.00

0.00
0.00

Case2
4.00

8.00

Case1

12.00

Fig. 3 Relationship between directly measured and lidar-derived
PAD through all growth stages. RMSE, root-mean-squareerror.

Fig. 4 An illustration of laser beam incidences into ricecanopies. θ is an incident angle (zenith angle) of a laser
beam. Case1: the incident angle is near vertical. Case2: theincident angle is more horizontal than the case 1. Brokenparts of the beams show path lengths within the canopy.

Fig. 3 はライダー計測により算出した PAD 値と、直接入射角とし、軌跡長を減らす方法を採用した。その結果、計測により得た PAD 実測値の全生育ステージでの比較

既往の小麦の適用例（Hosoi and Omasa, 2009）ほど高精である。回帰直線より、若干の過大評価の傾向が見てと度ではないものの、全体としては概ね正確な PAD 値を2-3

Lidar-derived PAD (m m )m2 m 3で、全体としては概ね正算出することができた。これは、一部の層（8 月の最下確に PAD を算出することができたといえる。PAI の全層）を除き、群落全体にビームを十分に到達させること生育ステージの絶対パーセント誤差は 9.9% であった。

ができたためと考えられる。このことから、水稲のよう式（1）の G（θ）を算出するためにライダー画像から求な高い PAD を持つ作物群落においても、入射角度の配めた葉傾斜角分布に関して、その平均値は、5 〜 8 月で慮により、レーザービームを群落全体に行き渡らせるこそれぞれ 45.3°、43.3°、64.2°、19.5°（角度が 0° のとき、葉とで、正確な PAD 算出が可能であることが示された。

は水平状態）であり、生育ステージによって葉傾斜角も5 月の最下層の PAD 過小評価については、その値がれたが、RMSE は 1.20異なる分布を示すことが分かった。

LAD に近い値をとっていることから、ビーム自体は最VCP 法を用いた小麦を対象とした既往の研究におい下層まで供給され、葉には十分にビームが当たったもて（Hosoi and Omasa, 2009）、レーザービーム中心入射のの、茎が葉によって遮蔽され、茎には十分にビームが角が 57.5° に設定されているが、この角度は、葉傾斜角到達しなかったものと推測される。一方、8 月の最下層分布によらず、cosθ/ G（θ）を一定値 1.1 で近似できるとの過大評価は、入射角度の調節にも関わらず、群落下いう利便性があり、利用された（Weiss et al., 2004）。し層まで十分なビームが到達できなかったものと考えられかし、この角度は垂直よりは水平に近い角度であり（Fig.

る。これは 8 月の PAD 値が全体的に高いことが要因の4, Case 2）、その場合、垂直に近い角度（Fig. 4, Case 1）

一つとして考えられるが、同様に PAD 値の高い 7 月では、よりも群落内でのレーザービーム軌跡長（Fig. 4 の点線最下層までほぼ正確な PAD 値が得られている。そこで部）が長くなる。軌跡長が長い場合、ビームが群落内考えられるのが、葉傾斜角の影響である。7 月の葉傾斜を進む間、途中で群落に衝突して失われるビーム数が増角が垂直に近い葉傾斜角（平均値 64.2°）を表しているのえ、対象の PAD の大きさによっては、十分な量のビーに対し、8 月の葉傾斜角は、水平に近い傾斜角（平均値ムが群落下層も含めた群落全体に到達できなくなる可能19.5°）であった。葉が水平に近い傾斜角の場合、本実験性がある。既往の研究の小麦の PAD 値では、これは問のように垂直に近い方向からビームが入った場合、ビー題にはならなかったが、本対象である水稲は小麦よりもムが葉に当たる頻度が、垂直に近い葉傾斜角の場合よりPAD 値が高く（Hosoi and Omasa, 2009 をもとに、登熟高くなる。そのため、8 月においては 7 月のようには最期の実測値の比較で、平均 2.1 倍）、中心入射角 57.5° で下層までビームを十分に送ることができなかったものとは十分な量のビームを群落全体に供給できない可能性が考えられる。

あった。そこで本実験では、垂直により近い 30° を中心

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Eco-Engineering

growth stages using three-dimensional portable lidar imaging.

4 ．おわりにISRPS J. Photogramm. Remote Sens., 64, 151‑158.

本研究では、可搬型スキャニングライダーを用い、異Hosoi, F., Nakai, Y. and Omasa, K., 2010: Estimation and error analy-

なる生育ステージの水稲の PAD 垂直分布を推定する方

sis of woody canopy leaf area density profiles using 3-D airborne

法について検証を行った。レーザービームの中心入射角

and ground-based scanning lidar remote-sensing techniques. IEEE

度を垂直に近い角度に設定し、得られた 3 次元点群デーTrans. Geosci. Remote Sens., 48, 2215‑2223.

タをもとに、VCP 法によるボクセルベースの光跡追跡の計算を行うことで、全生育ステージにわたり、ほぼ正確な PAD 垂直分布を算出することができた。

Jones, H. G., 1992: Plants and Microclimate. 2nd ed. Cambridge
University Press, Cambridge.
Lovell, J. L., Jupp, D. L. B., Culvenor, D. S. and Coops, N. C., 2003:

8 月の最下層の PAD 算出誤差の要因として葉傾斜角Using airborne and ground-based ranging lidar to measure canopyの影響が考えられたため、今後は、レーザービーム入射

structure in Australian forests. Can. J. Remote Sens., 29, 607‑622.

角を細かく変化させた実験を行い、葉傾斜角とレーザー

Monteith, J. L., 1973: Principles of Environmental Physics. Edward

ビーム入射角の関係について検証し、最下層の誤差の低Arnold, London.

減を目指す。また、地上部全器官の PAD としてだけでMilroy, S. P., Bange, M. P. and Sadras, V. O., 2001: Profiles of leaf

なく、葉、茎、穂といった各器官毎の面積密度に分離す

nitrogen and light in reproductive canopies of cotton (Gossypium

る方法（たとえば分光情報の利用など）を検討し、収量hirsutum). Ann. Bot-London, 87, 325‑333.

やバイオマスの推定などにも活用範囲を広げていくこと

Omasa, K., Urano, Y., Oguma, H. and Fujinuma, Y., 2002: Mappingが必要であると考えられる。加えて、本方法をさらに多of tree position of Larix leptolepis woods and estimation of diam-

くの作物群落に適用し、その適用可否を検証していくこ

eter at breast height (DBH) and biomass of the trees using rangeとが重要であると考えられる。

data measured by a portable scanning lidar. J. Remote Sens. Soc.
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