原著論文

常緑樹を対象とした二波長可搬型スキャニングライダーデータにおける器官分離手法に関する研究
A study of a Method for Separation of Plant Tissues on Dual
Wavelength Portable Scanning Lidar Data for Evergreen Trees
飯田裕太、細井文樹、大政謙次＊
Yuta Iida, 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（2016 年 7 月 14 日受付、2016 年 8 月 1 日受理）

ABSTRACTIn the present study, a method was proposed to separate two plant tissues (photosynthetic and nonphotosynthetictissues) on 3-D point cloud data of a two evergreen trees obtained by a dual wavelength portable scanning lidar, that allows
to get refection intensity of red and near infrared of a target. First, 3D point cloud data of the trees were collected fromground positions that surrounded the trees. Next, the data were voxelized and training data that correspond to a part ofphotosynthetic and nonphotosynthetic tissues were picked out from the lidar data. Based on the training data, distributionsof the refection intensity of red and the ratio of the refection intensity of red and near infrared were investigated and they
were used for separation of two tissues in the lidar data based on the maximum likelihood method. As a result, over all
accuracy and kappa coefficient values of the two trees for the separation ranged from 81 to 93% and from 0.30 to 0.63.

Key words : Dual wavelength, Evergreen tree, Portable scanning lidar, 3-D model

うにスキャニングライダーにより取得された 3 次元デー

1．はじめにタから構造特性を推定する場合、機能の異なる同化器

近年、スキャニングライダーを用いて植物の 3 次元構官（葉）と非同化器官（枝や幹）を 3 次元データ上で分造を測定し、植物の構造特性を効率よく高精度に推定す離せずに解析を行うと、推定誤差が問題となる。例えばる手法が数多く報告されている。例えば、ライダーデー

樹木の葉面積密度を推定する際、非同化器官を分離せずタをもとに樹高や胸高直径を求め、材積を推定する方法にそのまま行うと、葉面積密度を過大評価してしまうこや（Omasa et al., 2002; Hopkinson et al., 2004）、ライダーとが報告されている（Hosoi and Omasa, 2006, 2007）。まから照射されるレーザービームの葉に対する衝突頻度かた、スキャニングライダーにより取得された 3 次元デー

ら、葉面積密度の分布や葉面積指数の推定をする方法

タから構造と機能との関係を検証したりするためには、（Lovell et al., 2003; Hosoi and Omasa, 2006, 2007; Takeda et

機能の異なる同化器官と非同化器官を 3 次元データ上でal., 2008）、ライダーの形状データと分光画像や熱画像な分離し、解析することが必要となる。器官分離を行う方

どをコンポジットし、構造と生理機能の関係を求める方法として、着葉期のライダーデータから非同化器官のみ法（Omasa et al., 2007）などが報告されている。このよとなった落葉期のライダーデータを差し引く方法があ*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（31）113

る（Hosoi and Omasa, 2007; Hosoi et al., 2010）。この方法るよう改良されている。この装置の測距原理は三角測量は落葉期と着葉期の 2 時期計測が必要であり、時間と労であり、3.5 〜 10.0 m の測距範囲で、空間解像度は 5 m

力がかかるだけでなく、常緑樹には適用できないというで 1 〜 2 mm である。ガルバノミラーとステッパーモー問題がある。別の方法として、ライダー画像内に含まれターにより、垂直と水平スキャンをすることでデータ取る 3 次元点群のうち、同化器官に相当するものと非同化得を行う。本装置を用い、対象をもれなくレーザース器官に相当するものの空間分布の違いを利用し、非同化キャンできるよう、対象を取り囲む 3 方向からスキャン器官に相当する点の初期値をもとに、ある距離以下にあを行い、データ取得を行った。各スキャン方向は方位角る点を非同化器官として探索することで両者を分離する方向で 120° ずつ離れるよう設定された。ライダーから方法も提案されている（Negoro et al., 2012）。この方法

対象までの距離は 5 m とした。なお、測定は最初に着葉は上述した 2 時期測定データを利用する方法の欠点をカ状態で行い、その後、検証用データを得るため、対象かバーしているが、樹冠内でビームが届かずデータが欠落ら葉を全部取り去った状態の測定も行った。得られた着した部分があると、初期値からの距離探索がうまくいか葉状態と葉を取り去った状態での各測定地点からのデーず、幹・枝の分離が不完全になるという問題がある。上タは、同一の座標系になるよう位置合わせ（レジスト述した二つの分離方法は対象の分光反射情報を利用しなレーション）された後、ボクセル化された（Hosoi andい方法であるが、こうした方法をとるのは、一般的なスOmasa, 2006）。

キャニングライダーが近赤外などの単一波長レーザー光器官分離を行うため、ボクセル化後の点群データから、源しかもたず、分光情報を取得することが難しいため対象のカラー写真をもとに、目視にて明らかに葉とわかである。一方、複数波長のレーザー光源を搭載したスる部分と幹・枝とわかる部分を数箇所選択し、分離のたキャニングライダーも、研究レベルでは利用されるようめのトレーニングデータとした。このデータ内の各点のになってきた（Morsdorf et al., 2009; Hakala, et al., 2012;

赤と近赤外の反射強度比である Ir / In と赤の反射強度単Wallace et al., 2012）。このようなライダーを利用すれば、体の Ir についてヒストグラムを作成し、同化器官と非各器官の各波長ごとの反射特性の違いを利用し、器官分同化器官の分布の違いを確認した。トレーニングデータ離が可能となる可能性がある。そこで本研究では、近赤における同化器官と非同化器官それぞれの Ir / In の分布

外と赤の二つの波長のレーザー光源を搭載した可搬型スをもとに最尤分類法を適用し、二つの器官の分類を行う

キャニングライダーを用い、二つの波長に対する同化器ことで、器官分離を行った。同様に Ir の分布からも最官と非同化器官の反射特性の違いを利用して、両器官の尤分類法で器官分離を行った。

分離を試みたので報告する。

着葉状態で測定したデータにはすべての幹・枝は含まれていない。なぜなら、葉により遮蔽されることで、レー2．計測対象および方法

ザービームが届かない幹や枝があり、この部分はデータ

計測地はつくばみらい市にある人工林で、林内にはスとしては欠落するためである。一方、葉を取り去った状

ギやケヤキ、アカマツなどが生育し、低層には常緑低木態で測定する場合は、ほぼ全ての幹と枝にビームがあたが生育していた（Hosoi and Omasa, 2007）。この計測地るため、ほぼ全ての幹と枝がデータ内に含まれる。よっにおいて、対象木として樹高 2.4 m のサザンカ（Camelliaて、葉を取り去った状態のデータと上記反射強度によりsasanqua Thunb.） と 樹 高 2.8 m の ツ バ キ（Camellia

着葉状態のデータから分離したデータとを直接比較してjaponica L.）を選択した。これらの対象木は比較的枝に誤差検証することはできない。そこで、葉を取り去った強度があり、少しの風ではほとんど揺れが生じず、風に状態の画像と分離する前の着葉状態の画像とを位置あわよる 3 次元ライダー画像内のぶれを防ぐことができるた

せし、両状態のボクセルが一致する点を探索し、一致しめ、対象として選択した。測定には二波長レーザー光たボクセルを非同化器官とし、それ以外の着葉状態の画源搭載可搬型スキャニングライダーを使用した（改良像に含まれるボクセルを同化器官として分離を行い、上型 TDS-130 L、パルステック工業株式会社）。本装置は記反射強度により分離した結果に対する検証用データともともと赤（波長 656 nm）の光源が一つだけ搭載されした。

ていたものを、近赤外（波長 785 nm）のレーザー光源も搭載し、対象の 3 次元点群画像と点群各点の赤と近赤３．結果と考察外の反射強度（それぞれ Ir、In と置く）を同時に得られボクセル化されたサザンカとツバキのライダー画像か

114（32）

Eco-Engineering1400

(a)

2000
Nonphotosynthetic tissues
Photosynthetic tissue

1800

1000

(b)

1200

Fig. 1 より、同化器官のほうが非同化器官よりも低い値

1000

600
400800の頻度が高くなっていることがわかる。また、両器官の600
400

200

分布の境界で分布に重なり合いが見られ、その度合いは200000.000.20

Ir (DN)

1400
Nonphotosynthetic tissues
Photosynthetic tissue

500(d)

1200

Number of voxels

(c)

600

Number of voxels

非同化器官に関する Ir / In と Ir の分布を Fig. 1 に示す。

1400

800700ら、トレーニングデータとして選択された同化器官とNonphotosynthetic tissues
Photosynthetic tissue

1600

Number of voxels

Number of voxels

1200

0.400.60
Ir / In

0.80

1.00のほうが高かった。

Nonphotosynthetic tissues
Photosynthetic tissue

Fig. 2 と 3 に分離後のサザンカとツバキのライダー画

1000

400
300200100800

像 を 示 す。 非 同 化 器 官 の 検 証 画 像（Fig. 2 と 3 の（b））

600と比較すると、分離後の非同化器官（Fig. 2 と 3 の（c）と4002000

サザンカ（Fig. 1（a）と（b））よりもツバキ（Fig. 1（c）と（d））

00.00
Ir (DN)（d））の周辺にノイズ上の点群が見られるが、これが同0.20

0.400.60
Ir / In

0.801.00化器官を非同化器官と誤分類した点に相当する。どちらの対象も Ir / In（Fig. 2 と 3 の（c））ほうが Ir（Fig. 2 と 3の（d））よりも葉の誤分類が多くみられる。
Fig. 4 は サ ザ ン カ の 検 証 画 像 と 分 離 後 画 像 の ボ ク
セ ル 数 の 高 さ 分 布 を 示 す。 図 中 の 凡 例 に あ る 一 致（Correspondence）というのは検証画像と分離画像のボクセルが一致した数を示しており、この数と検証画像のボ(a)(b)

クセル数が近づくほど、本来分離されるべき器官がきちんと分離されていることを示す。まず Fig. 4（a）と（b）の非同化器官について見ていくと、Ir / In（Fig. 4（b））にお(c)Eco-Engineering

(a)

(b)

(c)

(d)

(d)

（33）115いて分離後画像が検証画像よりもボクセル数がかなり多合が高いことを示している。ただし非同化器官におけくなっていることがわかる。これは同化器官を非同化器る Ir をツバキ（Fig. 5（a））とサザンカ（Fig. 4（a））と比官に誤分類する数が多いことを示している。Ir（Fig. 4較すると、サザンカでは分離後ボクセル数がほとんど検（a））の分離後画像のボクセル数は Ir / In より少なく、Ir

証画像ボクセル数を超えていないのに対し、ツバキではの方が Ir / In より同化器官を非同化器官に誤分類する数

特に高さ約 0.9 m を超えると分離後ボクセル数が検証画が少ないと考えられる。一致ボクセル数について見る像ボクセル数を上回っており、ツバキの方がサザンカよと、Ir / In の方が Ir よりも一致ボクセル数が検証画像のり同化器官を非同化器官とする誤分類が多いことが分かボクセル数に近い。これは In / Ir の方が Ir よりも同化器る。Fig. 5（c）と（d）の同化器官についてもサザンカ同様官を非同化器官に誤分類する数は多いが、検出されるで、Ir / In（Fig. 5（d））では同化器官が非同化器官に誤分べき非同化器官が Ir よりも多く分類され、非同化器官類された分、同化器官が同化器官として分離された数がの分類精度自体は Ir / In の方が Ir より高かったことを示減っており、Ir（Fig. 5（c））では一致ボクセル数と検証す。Fig. 4（c）と（d）のサザンカ同化器官について見ると、画像ボクセル数のよい一致が見られる。

Ir / In（Fig. 4（d））の一致ボクセルの数が検証画像のボク以上の分離についての結果をまとめたエラーマトリッ

セル数より少ない部分が多く、上述したように同化器官クスが Table 1 である。サザンカの Ir / In では同化器官をが非同化器官に誤分類された分、同化器官に分類された非同化器官に誤分類する数が非常に多かったため、非同数が減ったためと考えられる。Fig. 4（c）の Ir では、上述化器官の UA（User’s accuracy）が 35% と低くなっている。

したように同化器官が非同化器官に誤分類される数が少一方、非同化器官であるボクセルが非同化器官に分類さなかったため、一致ボクセルの数と検証画像ボクセルのれる数自体は多かったため、非同化器官の PA（Producer’s数がよい一致を見せ、Ir / In よりも精度よく同化器官のaccuracy）は 82% と比較的高い値であった。サザンカの分離がなされたことを示している。Fig. 5 はツバキのボ

Ir については、非同化器官の UA（User’s accuracy）がクセル数と高さの関係を示す。Fig. 5（a）と（b）の非同化73% と Ir / In の場合よりも高く、これは同化器官の非同器官について、サザンカ同様に Ir / In（Fig. 5（b））の方化器官への誤分類が Ir / In の場合より少なかったためでが検証画像ボクセル数に対して分離後ボクセル数が多ある。一方、非同化器官であるボクセル数を非同化器

く、Ir よりも同化器官を非同化器官に誤分類している割官に分類した数は Ir / In よりも少なかったため、その PA

116（34）

Eco-Engineering（Producer’s accuracy）は 62% にとどまった。同化器官にているため、このようなエッジの効果で反射強度が低下

ついては、Ir の PA が Ir / In の PA よりも高く、同化器官しても誤分類は生じないが、枝の場合は反射強度が低下の非同化器官への誤分類の少なさを反映したものとなっする場合にそれを同化器官に誤分類してしまう可能性がている。サザンカの Ir / In と Ir の全体精度とκ係数はそある。

れぞれ 81%、93% と 0.40、0.63 であり、トータルで見このように単一波長の反射強度をそのまま使うと、これば Ir のほうが分類結果は良好であったといえる。ツれが上述したような分類誤差を生む要因となる可能性

バキの場合も Ir / In と Ir の各器官の PA と UA が得られがあったため、Ir / In というように 2 波長の比を取った。

た要因についてはサザンカと同様な説明となるが、全体二波長の比をとることで、二つのレーザー光源の距離に精度を見ると Ir / In と Ir の全体精度とκ係数はそれぞれよるビーム広がりなどの特性がほぼ同一であるなら、こ81%、92% と 0.30、0.48 であり、 κ 係数の比較により、うした距離などによる反射強度の影響や器官のエッジに分類精度はサザンカよりツバキのほうが低いことが分かよる影響を相殺できるのではと考えた。しかし実際にはる。

単一波長の反射強度による分類結果よりも二波長の比に本装置により器官分離を行う基本的な考え方は、同化よる分類結果の方が精度の低い結果となった。これにつ器官ではクロロフィルによる赤色光の吸収により、そのいては、二つの波長の異なる独立した光源において、距反射強度が落ちるが、非同化器官ではそれがなく、この離による反射強度の変化や葉の方向性反射率の変化が互器官による反射特性の違いを利用しようというものであいに異なっていた可能性がある。また、二つの光源の光る。実際に Ir による分離を見てみると、Fig. 1 にあるよ軸に少しでもずれがあると、観測箇所がそれぞれの光源うに器官による反射特性の違いが強度分布の違いとなっでずれたり、上述した器官のエッジ効果による反射強度て現れていた。その結果は、サザンカのように比較的良の減衰量も二つの間で違った値になってくる可能性があ

好な分類結果が得られたものと、ツバキのように誤分類る。このように独立した二つの異なる光源を利用するこによりあまり良好な分類精度が得られなかったものがとによる誤差要因により、二波長の比をとっても単一波あった。Ir を使用した場合の分類誤差要因としては、レー長の場合に生じる誤差要因を相殺することはできなかっザービームの距離による広がりがある。本装置搭載のたものと考えられる。

レーザービームは対象までの距離に応じてビーム広がり

サザンカよりもツバキの精度が低かった理由として、が生じ、同一の対象でも距離が遠くなると反射強度が小同化器官を非同化器官に誤分類したボクセルの数がツバさくなるという現象が起きる。これが同じ葉であってもキの場合は多かったものと考えられる。サザンカの非同ライダーからの距離が異なる場合に反射強度が変わって化器官と同化器官のボクセル数の比は 7.85 に対し、ツしまい、誤分類を生んだ可能性がある。また、葉は光のバキの場合は 14.05 とツバキのほうが幹 ･ 枝の割に葉が入射方向と反射方向に依存した方向性反射率を有してお多く着いていたため、ツバキの場合は実際の非同化器官り、実際の対象は様々な葉傾斜角を有しており、これにに相当するボクセル数に対して、同化器官を非同化器官より葉の中でも高い反射率が生じた部分が非同化器官とに誤分類したボクセル数の比率が高くなり、これが非して分類されてしまった可能性がある。その他、ビーム同化器官の UA を低下させ、結果として全体精度が低くが器官のエッジにあたるとビームの一部しか反射されななったものと考えられる。

いため、反射強度が低下するという問題もある。葉につ本方法は同化器官と非同化器官の反射特性の差があれいてはもともと反射強度の低い部分にその分布が集中しば適用可能な方法であるため、本対象以外の常緑樹や落Camellia sasanqua
Ir/In
UA PA OAκ

Camellia japonica

Ir
UA PA OA

κIr/InUA PA OAκIr
UA PA OA

Nonphotosynthetic
tissues

35% 82%

73% 62%

24% 82%

44% 63%

Photosynthetic
tissue97% 81%

98% 97%

98% 81%

97% 94%81% 0.4093% 0.63

81% 0.30

κ

92% 0.48

UA: User’s Accuracy, PA: Producer’s Accuracy, OA: Overall Accuracy, κ：kappa coefficient.

Eco-Engineering（35）117

葉樹も基本的には適用可能であると考えられる。しかExpress, 20, 7119-7127.

し、上述したように非同化器官と同化器官の量が異なれ

Hopkinson, C., Chasmer, L., Young-Pow, C. and Treitz, P., 2004:

ば精度が変わってくるため、様々な種類や形態をもつ樹

Assessing forest metrics with a ground-based scanning lidar. Can. J.

種での精度検証が必要になる。また、葉のクロロフィル

Forest Res., 34, 573-583.

量が少ない春先や紅葉の時期など、葉の反射特性に変化

Hosoi, F. and Omasa, K., 2006: Voxel-based 3-D modeling of indi-がある場合については、葉の分光反射特性データを取得

vidual trees for estimating leaf area density using high-resolution

して適用可否を検討するとともに、必要に応じて搭載すportable scanning lidar. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., 44,

るレーザーの波長を変えるなどの配慮が必要になるもの

3610-3618.と考えられる。

Hosoi, F. and Omasa, K., 2007: Factors contributing to accuracy inthe estimation of the woody canopy leaf-area-density profile using

４．おわりに

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

本研究では、近赤外と赤の二つの波長のレーザー光源

Hosoi, F., Nakai, Y. and Omasa, K., 2010: Estimation and error anal-を搭載した可搬型スキャニングライダーを用い、樹木をysis of woody canopy leaf area density profiles using 3-D airborne

対象としたライダー 3 次元点群データ内の同化器官と非and ground-based scanning lidar remote-sensing techniques. IEEE

同化器官の分離を試みた。対象を取り囲む位置にライTrans. Geosci. Remote Sens., 48, 2215-2223.

ダーを設置して得られたデータをボクセル化したのち、Lovell, J.L., Jupp, D.L.B., Culvenor, D.S. and Coops, N.C., 2003:

そこから同化器官と非同化器官のトレーニングデータをUsing airborne and ground-based ranging lidar to measure canopy

選択した。そのデータをもとに、同化器官と非同化器官

structure in Australian forests. Can. J. Remote Sens., 29, 607-622.の Ir と Ir / In に関するボクセル数分布を作成し、これをMorsdorf, F., Nicol, C., Malthus, T. and Woodhouse, I. H., 2009:

もとに最尤法にて対象の各ボクセルを同化器官と非同化Assessing forest structural and physiological information content器官に分類し、器官分離を行っていった。得られた結果

of multi-spectral LiDAR waveforms by radiative transfer mode-

は Ir のサザンカがもっとも精度が高く、Ir / In のツバキ

ling. Remote Sens. Environ., 113, 2152-2163.

がもっとも精度が低かった。サザンカについては比較的

Negoro, S., Hosoi, F. and Omasa, K., 2012: Extraction of nonphoto-

良好な分類結果が得られたが、ツバキのように枝に対しsynthetic organs from portable scanning lidar data for a deciduousて葉の量が多い対象では誤分類がより問題となり、本方

broadleaf tree in leafy season. Eco-engineering, 24, 51-55.

法による器官分離法を活用していくには、この誤分類をOmasa, K., Urano, Y., Oguma, H. and Fujinuma, Y., 2002: Mapping

さらに減らしていく必要がある。分類誤差を減らすため

of tree position of Larix leptolepis woods and estimation of diam-に、Ir では反射強度の距離補正や方向性反射率の補正、

eter at breast height (DBH) and biomass of the trees using range

エッジによる影響の補正などが必要となると考えられdata measured by a portable scanning lidar. J. Remote Sens. Soc.

る。Ir / In の場合は距離によるビーム広がりや方向性反Jpn., 22, 550-557.

射率に関して、二つの光源における差を評価し、補正をOmasa, K., Hosoi, F. and Konishi. A., 2007: 3D lidar imaging for de-

加えていく必要が有ると考えられる。また、二つの光源

tecting and understanding plant responses and canopy structure. J.の光軸調整なども必要に応じて行う必要がある。こうしExp. Bot., 58, 881-898.

た補正や調整によって、Ir と Ir / In のどちらが様々な対

Takeda, T., Oguma, H., Sano, T., Yone, Y., Yamagata, Y. and Fujinuma,

象に対して正確な分類結果を与えることができるか比較

Y., 2008: Estimating the plant area density of a Japanese larch

検討し、よりよい方法を見出していく必要があると考え(Larix kaempferi Sarg.) plantation using a ground-based laserられる。

scanner. Agric. For. Meteorol., 148, 428-438.
Wallace, A., Nichol, C. and Woodhouse, I., 2012: Recovery of forest

引用文献
Hakala, T., Suomalainen, J., Kaasalainen, S. and Chen, Y., 2012: Fullcanopy parameters by inversion of multispectral LiDAR data.
Remote Sens., 4, 509-531.

waveform hyperspectral LiDAR for terrestrial laser scanning. Opt.

118（36）

Eco-Engineering