Eco-Engineering, 26（3）,101-105, 2014
短報

可搬型スキャニングライダーによる木本群落を有する庭園の景観モデリング
Landscape Modeling for a Garden with Tree Communities
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-ku, Tokyo 113‑8657, Japan（2014年 2 月20日受付、2014年 4 月 4 日受理）

ABSTRACTIn the present study, we confirmed the utility of portable scanning lidar for landscape modeling of a garden with tree
communities and quantification of biophysical variables of the trees in the garden. Multiple measurement positions wereestablished between each tree in the garden and laser beams were fully illuminated to the trees. Obtained 3-D point cloud
images were registered and shading effect was added to the data corresponding to a building and trees. Through theseprocesses, a 3-D landscape model of the garden was produced. The model allowed to visual assessment of the garden fromany viewpoints and it was confirmed that the model faithfully reproduced the complicated form of the trees and the oneof the building within the garden. Then, 10 trees were selected from the model and their tree heights, diameters at breast
height were estimated. By comparing the estimation and the actual values, the errors of the tree heights and diameters at
breast height ranged from ‑0.48 to 0.28 m and ‑0.04 to 0.05 m, respectively. Moreover, stem volume was estimated fromthe lidar-derived tree heights and diameters and a stem volume map was produced.

Key words : Garden, Landscape, Portable scanning lidar, Tree community, 3-D model

数理モデルを利用する L-system による方法（Lindenmayer

1 . はじめにand Prusinkiewicz, 1988）や、実際の樹木の測定データを公園や庭園は市民の憩いの場として余暇活動や休息なベースに樹木の 3 次元モデリングを行う AMAP（Jaeger

ど様々な形で利用されている。市民にとって快適で良好

and de Reffye, 1992）などが用いられ、より現実に近いな公園や庭園環境を維持していくためには、その景観を形状の樹木モデリングが可能となってきている。しかし適切に評価し、維持・管理していく必要がある。近年、こうしたモデリング法では、園内の樹木の種類や構造パこうした景観評価にコンピューターグラフィックスをラメータを毎木調査する必要があり、労力を要する。ま利用した景観シミュレーションが行われるようになってた、剪定された樹木などは表現が難しく、現地の樹木のきた（Lange, 2001; Bishop and Rohrmann, 2003）。公園や形状を忠実に再現することは難しい。

庭園の景観シミュレーションでは、人工構造物だけでな一方、植物を直接計測することでその 3 次元形状デー

く、園内にある樹木を 3 次元化して表現することが重要

タを取得可能な装置として、スキャニングライダーと呼となるが、植物は複雑な形状を有しているため、その表ばれる装置が近年注目されている。この装置は、レーザー現が難しい。そのため、樹木の生長プロセスを考慮したビームを対象にスキャン照射し、その反射光を検出する*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（29）101ことで、対象の 3 次元点群画像を高速で効率よく、かつTime of flight 法であり、2 〜 60 m の計測範囲と± 8 mm高い空間精度で取得可能である。この装置を用い、実際の距離精度を有する。垂直方向、水平方向スキャンの角の庭園にある人工構造物や樹木の形状を 3 次元点群画像

度精度は 0.009° であった。この装置を用い、園内の樹として取得し、得られた画像を景観評価に用いた研究も木を十分カバーできるよう 9 か所の測定地点を設定し、報告されている（Hayase et al., 2009）。本方法では、既2009 年 9 月に主として落葉樹を計測し、2010 年 2 月に存のモデリング法の場合に必要となる樹木の事前調査は常緑樹を主として計測を行った。各地点から得られた複必要なく、かつ剪定されたような樹木でも、その形状を数のライダーデータをレジストレーション（位置合わせ）忠実に 3 次元画像として再現することができ、既存のモし、各データに共通の座標系を付与した。その後、画像デリング法の問題点を解決することができる。さらに、内にある研究棟と樹木とを分離し、それぞれ別の処理をスキャニングライダーは樹木の樹高や胸高直径、葉面施した。研究棟については、各点群を三角形の 3 次元平積密度などの構造パラメータの算出にしばしば利用され面で連結し、この三角形をメッシュとするポリゴンモデているが（Omasa et al., 2002; Hopkinson et al., 2004; Hosoi

ルを作成した。屋根の上部については平面を追加して補and Omasa, 2006, 2007; Hosoi et al., 2013）、公園や庭園の間した。ポリゴンモデルはサーフェス（表面）を有する樹木についても、その構造パラメータの抽出に利用可能ため、陰影効果を容易に付与できる。そこで、本モデルである（Omasa et al., 2008）。得られる構造パラメータは、に陰影を加え、より自然な見え方になるようにした。樹公園または庭園内樹木による大気浄化機能や CO2 吸収木に関してはその点群がランダムに近い状態で分布して機能などの機能評価をする際の基礎的データとして有用いたためポリゴンを生成することはできなかったが、各と考えられる。筆者らはこうしたスキャニングライダー点に陰影効果を付与し、実際の樹木の見え方に近づけた。の利点に着目し、都市の公園を対象とし、航空機搭載型

これらの処理は可搬型スキャニングライダー付属の画像及び可搬型スキャニングライダーから点群画像を取得し処理ソフトウェアと自作のプログラムにより行った。こて景観モデルを作成し、得られたモデルが公園の景観評

れら二つの異なる処理を施したモデルを結合し、対象地価および樹木の構造パラメータ推定に利用可能であるこの 3 次元景観モデルとした。得られたモデルを様々な方とを示した（Omasa et al., 2008）。ここで対象とした樹木向から観察し、モデルから景観評価が可能かどうか検討は孤立木であったが、実際の公園や庭園でしばしば見らした。さらに樹木が伐採された状態を模擬するため、モれる木本群落については、スキャニングライダーによるデルの中にある樹高 8 m 以上の樹木をモデルから削除方法が有効かどうかは未だ評価がなされていない。そこ

し、先に作成した景観モデルとの比較から、景観がどので本研究では、木本群落を有する庭園を対象とし、スキャように変化するかを確認した。次に樹木の構造パラメー

ニングライダー計測により得られた画像から景観モデルタを求めるため、得られたモデル内にある樹木を 10 本を作成し、そのモデルが景観評価に適用可能かどうか、選択し、樹高と胸高直径を算出した。前者は樹木直下のさらにそのモデルから樹木の機能評価に必要な樹木構造地面と樹木の最も高い点に相当する点の座標から算出しパラメータの抽出が可能かどうか検討を行う。

た。後者は地面から 1.2 m の高さにある幹に相当する点群を切り出し、その点間距離から算出した。精度検証の2 . 計測対象および方法ため、モデルから選択した樹木の樹高と胸高直径を現地

計測対象は静岡県熱海市にある新技術開発財団の植で実測した。樹高についてはポータブル型のレーザー距

物研究園内の 40 m × 90 m の領域とした。この園内に離計（RIEGL 社、LasertapeFG21-HA、精度± 5 cm）を使はスギ（Japanese ceder）やアカマツ（Japanese red pine）用し、三角測量の原理に基づき測定した。胸高直径は地などの針葉樹やイロハモミジ（Japanese maple）、ツバキ上から 1.2 m の高さの幹にノギスをあてて測定した。実（Camellia）といって広葉樹の高低木、110 余種が植栽さ測値とモデル推定値を比較し、誤差を算出した。次に以れていた。研究園の西側には、3 階建ての研究棟が存在下の式によって各樹木の幹材積を算出した（The Forest

しており、本計測対象エリアにこの研究棟が含まれてAgency in Japan,1998）。

いた。本対象地は庭園の形態を有しており、研究棟や池などの人工構造物とともに大小様々な樹木の群落が繁茂

log v = a log d + b log h + c（1）していた。計測には可搬型スキャニングライダー（LPM-

ここで v は幹材積（m3）、d は胸高直径（cm）、h は樹25HA, RIEGL 社製）を使用した。本装置の測距原理は高（m）である。係数 a, b, c は樹種と胸高直径によって102（30）

Eco-Engineering

Table 1 Coefficients for equations of stem volume estimation(expressed in Eq. (1)) in each tree species (The Forest
Agency in Japan, 1998).
Coefficientabc1.849344
1.944187
1.600066

1.008086
0.894801
1.075361-4.219069-4.211821-3.921218

Japanese red pine

4~30
32~40
42 and over1.863288
1.895653
2.002385

1.004738
0.811988
0.888616-4.249808-4.060353-4.347438

Broadleaf tree

4~30
62 and over

1.834463
1.765531

1.098828
1.073801-4.344385-4.174703

Japanese ceder

こうした複雑な形状の木本群落であっても、本方法によってその現況構造を再現でき、任意の方向からの景観

Diameter at
breast height(cm)
12~30
32~40
42 and over

Tree speciesであり、非常に複雑な形状を有していることがわかる。

を評価できることがわかった。Fig. 1 D は Fig. 1 A 〜 C に示した景観モデルから樹高 8 m 以上の樹木を削除したモデルである。研究棟周辺を囲んでいた樹木がなくなり、Fig. 1 A との差が明確に確認できる。削除した樹高 8 m以上の樹木は 21 本でそれ以下の樹高をもつ樹木よりはるかに数は少ないものの、それらを削除した後の景観の変化は大きく、本対象地において、こうした樹高の高い樹木が景観に与える影響が大きいことが確認された。
表 2 は園内にある 10 本の樹木の樹高と胸高直径、幹異なり、表 1 の値を用いた。
モデル及び実測から得た樹高と胸高直径に式（1）を適材積について、モデルからの推定値と実測値とを比較用することで、モデル推定値に基づいた幹材積と実測値したものである。スギとアカマツの樹高に関する二乗平に基づいた幹材積とが求められ、この両者を比較し、誤均平方根誤差（Root Mean Square Error: RMSE）はそれ差を算出した。さらに上述した精度検証のために用いた

ぞれ 0.22 m と 0.39 m、平均誤差はそれぞれ ‑ 0.11 m と樹木に加え、樹高 8 m 以上の樹木をモデルから抜き出し‑ 0.29 m であった。平均誤差が示すように、どちらの樹て樹高と胸高直径を算出し、（1）式を用いてそれぞれの種でも樹高の過小評価が見られた。コジイ（Castanopsis

樹木の幹材積を算出した。この幹材積推定値と樹木のモcuspidata） と イ ロ ハ モ ミ ジ の 樹 高 の 誤 差 は そ れ ぞ れ

デル内での位置をもとに、幹材積マップを作製した。

0.08 m と ‑ 0.13 m であった。胸高直径については、スギとアカマツの RMSE は 0.02 m と 0.03 m、平均誤差はそ3. 結果

れぞれ ‑ 0.01 m と ‑ 0.02 m であった。コジイとイロハモ

Fig. 1 A 〜 C にライダー計測データから作成された景ミジではそれぞれ 0.03 m と 0.05 m の誤差であった。樹観モデルによる研究園の景観を示す。人工構造物である高推定とくらべ、胸高直径の方が推定精度は高かった。

研究棟と樹木が明確に識別できる。研究棟については、

表 2 にある幹材積の誤差は、実測の樹高と胸高直径から壁面にある窓や側面の出入り口など、建物の詳細が 3 次算出した値を真値とした場合の誤差を表す。スギとアカ元モデルとして再現されていることがわかる。また、壁マツの RMSE は 0.09 m3 と 0.13 m3、平均誤差はそれぞ面やルーフ等、それぞれの位置関係に応じた陰影効果がれ ‑ 0.06 m3 と ‑ 0.08 m3 であり、イロハモミジでは 0.02 m3加わり、それが視認性を高めていることがわかる。樹木の誤差であった（コジイについては使用可能な材積式がについては、各点に施した陰影効果により、葉の茂る様なかったため、幹材積の算出は行わなかった）。

子や幹の状態などを詳細に確認することができる。得らFig. 2 は対象エリア内にある樹高 8 m 以上の樹木に関れた景観から、園内の樹木の樹高や樹冠の大きさは様々する幹材積の分布マップである。作成した景観モデルか

Table 2 Biophysical variables of 10 trees obtained from the lidar-derived landscape model and ground-truth measurements.
Tree species

Model

Height (m)ActualError

Diameter at breast height (m)ModelActualError

Stem volume (m3)ModelActualError

Japanese ceder

14.69
11.84
11.84
13.29
13.50

14.97
11.92
11.56
13.45
13.80

-0.29
-0.08
0.28
-0.15
-0.30

0.430.34
0.23
0.28
0.33

0.47
0.35
0.21
0.28
0.37

-0.04
-0.01
0.02
0.00
-0.04

0.88
0.53
0.25
0.38
0.57

1.04
0.55
0.20
0.40
0.71

-0.16
-0.02
0.05
-0.02
-0.14

Japanese red pine

13.18
15.90
12.20

13.66
15.83
12.66

-0.48
0.07
-0.46

0.32
0.40
0.30

0.34
0.44
0.28

-0.02
-0.04
0.02

0.46
0.85
0.39

0.52
1.06
0.36

-0.06
-0.21
0.03

Castanopsis cuspidata

9.33

9.25

0.08

0.49

0.46

0.03

---

Japanese maple

4.76

4.89

-0.13

0.16

0.11

0.05

0.040.02

0.02

Eco-Engineering（31）103

ら、個々の樹木の幹材積量とその分布を推定可能であることが示された。

4. 考察

可搬型スキャニングライダーによる景観モデルを作成する場合に問題となるのが、ブラインドエリア、すなわち対象どうしの重なり合いなどでレーザーが届かないエリアの存在である。ブラインドエリアに相当する部分は点群データが欠落してしまうため、そのエリアが大きい場合、現況と景観モデルとの乖離が問題となる。そのため筆者らが以前行った研究では、可搬型と航空機搭載型スキャニングライダーの両方を用いてデータを取得し、両方のデータを結合することでよりブラインドエリアの少ない景観モデルを作成した（Omasa et al., 2008）。
本研究の対象地は様々なサイズの樹木が密生していたため、特に樹木どうしの重なり合いによって生じるブラインドエリアが問題であった。そこで本研究では、樹木と樹木の間に複数の計測点を設置し、より多くの領域にレーザーが行き渡るようにした。この方法により、ブラインドエリアを減らすことができたものと考えられる。ブラインドエリアの少ない景観モデルでは、Fig. 1B
や C のように真上から見た場合やはるか上空から俯瞰した場合など、人が容易には到達できない地点からの景観についても現況構造を反映したものとなる。こうした景観の評価を実踏調査で行うことは困難であり、このような景観も含め、あらゆる角度から現況をよく反映したモデルをもとに景観の評価が行える点が、本方法の大きな利点と考えられる。本モデルがどの程度現況を再現できているかの精度の目安としては表 2 に示した樹木構造パラメータの推定精度を参考にすることができる。樹木の上層部はおよそ誤差数 10 cm 以内（樹高の推定精度に相当）、樹木の中層から下層に相当する部分としては誤Fig. 1. Landscapes of the targeted garden derived from a 3-D
landscape model produced by portable scanning lidar
images. (A) Front view (B) Top view (C) Bird s-eye viewand (D) Front view after removal of trees with over 8 mheight.

差数 cm 以内（胸高直径の推定誤差に相当）で現況を再現できているものと考えられる。本モデルではこのような庭園景観の現状評価に加え、Fig. 1D が示すように樹木が伐採された場合の景観の変化も評価することができる。構造物の改修や樹木の植え替え、伐採など景観の変化を伴う作業を行う場合、どのように景観が変化するかを予測しながら作業計画を立てることが重要であるが、本モデルはこうした景観変化を評価するためのツールとしても利用可能であると考えられる。
本モデルから得られた樹木の構造パラメータのうち、樹高の過小評価については、地上からの可搬型スキャ
ニングライダー計測の際に樹木の頂点にレーザーが到達

Fig. 2. A stem volume map in the targeted garden derived from a 3-D
landscape model produced by portable scanning lidar images.

104（32）しなかったためと考えられる。本方法では多地点計測によりブラインドエリアを少なくしているが、樹木の上層

Eco-Engineering

部は中層部や下層部に遮られ、レーザービームが到達し

manual of air purification and tree planting. Shukodo, Hiroshima,にくく、この方法で完全にカバーすることは難しい。よpp. 296.（環境再生保全機構，2008: 大気浄化植樹マニュアル．

り高所の計測や上空からの計測を組み合わせていくこと

秀功堂，広島，pp. 296）．

で、このような誤差を小さくしていくことが可能である

Handa, M., Teshirogi, J., Funahashi, M., Okazaki, R., Kato, J. andMoriguchi, T., 2005: A study on estimating the amount of carbonと考えられる。
本モデルから推定可能な樹高や胸高直径などの樹木
構造パラメータや Fig. 2 に示す幹材積量とその分布に関stocks by trees in a large park. J. Japan. Inst. Landscape Arch., 68,889‑892.

する情報などは、公園や庭園の樹木管理に利用できるとHayase, M., Imanishi, J., Nakamura, A., Toda, K. and Morimoto, Y.,

ともに、園内にある樹木の二酸化炭素固定機能（Handa

2009: Landscape Simulation for Restoring Borrowed Scenery of aet al., 2005） や 大 気 汚 染 物 質 吸 収 機 能（Environmental

Japanese Garden Using a Terrestrial Laser Scanner. J. Japan. Inst.

restoration and conservation agency of Japan, 2008）などのLandscape Arch., 73, 812‑816.

評価にも利用可能と考えられる。このように本モデルでHopkinson, C., Chasmer, L., Young-Pow, C. and Treitz, P., 2004:

は、公園や庭園の景観評価と機能に関する評価を併せてAssessing forest metrics with a ground-based scanning lidar. Can.

行うことが可能で、このことは既往のモデリング法にはJ. Forest Res., 34, 573‑583.

ない本方法の大きな利点と考えられる。

Hosoi, F. and Omasa, K., 2006: Voxel-based 3-D modeling ofindividual trees for estimating leaf area density using high-5 . おわりに本研究では木本群落を有する庭園を対象とし、可搬型

resolution portable scanning lidar. IEEE Trans. Geosci. RemoteSens., 44, 3610‑3618.

スキャニングライダーによる計測画像から景観モデルを

Hosoi, F. and Omasa, K., 2007: Factors contributing to accuracy in

作成し、そのモデルが景観評価に適用可能かどうか検証

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

した。計測では地上計測点を複数設置し、複雑に入り組

3D portable lidar imaging. J. Exp. Bot., 58, 3463‑3473.

んだ樹木のより多くの領域にレーザービームが到達する

Hosoi, F., Nakai, Y. and Omasa, K., 2013: 3-D voxel-based solid

ようにし、ブラインドエリアの削減に努めた。その結果、modeling of a broad-leaved tree for accurate volume estimation

対象エリアの現況を再現する景観モデルを作成するこusing portable scanning lidar. ISRPS J. Photogramm., 82, 41‑48.とができた。さらに得られたモデルより樹木の構造パラ

Jaeger, M. and de Reffye, P., 1992: Basic concepts of computerメータを推定可能であることが示され、本モデルが公園や庭園の機能評価にも利用可能であることが示された。
今後は本モデルに写真から取得した色情報を付与する

simulation of plant-growth. J. Biosci., 17, 275‑291.
Lange, E., 2001: The limits of realism: perceptions of virtual
landscapes. Landscape Urban Plan., 54, 163‑182.など、景観の質をさらに高める改良が望まれる。また、樹Lindenmayer, A. and Prusinkiewicz, P., 1988: Development models of

高や胸高直径に加え、葉面積密度や樹木全体の材積など、

multicellular organisms: a computer graphics perspective. In: Artificial

さらに多くの構造パラメータをモデルから抽出する方法

Life (ed. by Langton, E.C.). Addison-Wesley, MA, pp.221‑253.

を検討し、公園や庭園の機能評価ツールとしての本方法

Omasa, K., Urano, Y., Oguma, H. and Fujinuma, Y., 2002: Mappingの実用性を高めていくことが必要であると考えられる。

of tree position of Larix leptolepis woods and estimation ofdiameter at breast height (DBH) and biomass of the trees using

謝辞

本研究は公益財団法人新技術開発財団による植物研究助成を受けて行われたものである。関係各位に深く御礼

range data measured by a portable scanning lidar. J. Remote Sens.
Soc. Jpn., 22, 550‑557.
Omasa, K., Hosoi, F., Uenishi, T. M., Shimizu, Y. and Akiyama, Y.,
2008: Three-dimensional modelling of an urban park and trees申し上げる。

by combined airborne and portable on-ground scanning LIDAR

引用文献

remote sensing. Environ. Model. Assess., 13, 473‑481.

Bishop, I. D. and Rohrmann, B., 2003: Subjective responses toThe Forest Agency in Japan,1998: Timber Volume Table – East

simulated and real environments: A comparison. Landscape Urban

Japan. Nihon Ringyo Chousakai, Tokyo. pp. 223‑248. （ 林 野 庁Plan., 65, 261‑277.

計画課，1998: 立木幹材積表 東日本編．日本林業調査会，東Environmental restoration and conservation agency of Japan, 2008: AEco-Engineering

京 pp. 223‑248）（33）105