地球環境研究,Vol.13(2011)

航空機 LIDAR データに含まれる森林構造の影響評価に関する研究＃
春＊

平

真太郎＊

范

平
後

藤

沼

竜

一＊＊

海

生＊

キーワード：LIDAR､ 森林構造､ 地形､ 断面図､ DEM

１

はじめに

そこで本研究では､ 広範囲の森林の情報を得るための手段として航空機 LIDAR により取得したパルスデータ

日本の丘陵地には､ 古くからクヌギ・コナラ林やアカを用いて､ 森林の管理に必要な森林内部の構造がマツ林などの二次林が広がっている｡ 二次林は､ 薪炭林

LIDAR データに反映されているかを明らかにし､ そこや農用林としての利用のため､ 定期的な下草刈りや伐採から森林管理に生かす指標を抽出することを目的とした｡

といった持続的な管理が行われることにより遷移途中の状態を､ 長い間維持してきた (武内, 1980)｡
しかし､ 1950年代頃からの燃料革命以後､ 薪や炭の利用が減少したことや､ 堆肥の化学肥料化などにより､ 二

２

調査域

２. １

対象地域

次林はそれまでの役割を失い､ 多くが放置されるように

埼玉県東松山市岩殿観音付近にある森林は､ 管理されなった｡ また､ 都市近郊の丘陵地では､ 1960年代以降盛ている森林と管理されていない森林の２種類が隣接してんになった大規模住宅用地の造成により､ 二次林そのもいる｡ そのため本研究では､ その条件を満たす森林としのが減少していった (三浦ほか, 1990)｡ このような丘て２つの小流域を対象とした (図１)｡

陵地二次林の減少や荒廃が進む一方で､ 拡大した市街地

２つの小流域の内､ 西側の流域は定期的な管理が行わに近接して残った林地が身近な自然として注目されるよれており､ 東側の流域は管理が放棄されている｡ 本研究

うになり､ その一部は公園や学習の場などとして､ 行政

では西側の小流域をＮ地点､ 東側の小流域をＨ地点としやボランティアなどにより保全や管理がされている｡ した｡

かし､ 今まで森林を管理してきた人々の高齢化や､ 過疎､材木を利用する場面の減少などにより､ 管理の行き届かない森林は増えてきている｡ このような放置された森林の管理をどのように行っていくのかということが社会の重要なキーワードとなっている｡ 広域な森林を管理するために､ 森林に関するさまざまな情報を収集する必要がある (白石, 2007)｡
樹高や成長量など森林パラメータは､ これまで現地計
測を中心として行っていたが､ 航空機搭載型 LIDAR

図１

調査域

(Laser Imaging Detection And Ranging) を用いた森
林計測は､ 森林の三次元構造をとらえるのに有効な手段

２. ２

調査地概要

とし､ LIDAR データを用いた毎木の位置や高さ､ 樹冠

２. ２. １

地形概観の大きさや形状を測定するする技術の開発により単木単

調査地の岩殿丘陵は､ 埼玉県東松山市南西部から鳩山

位で森林パラメータを取得が可能であると期待されてい町を中心に広がる丘陵地であり､ ｢比企丘陵｣ や ｢比企る (瀬戸島, 2001；加藤, 2004；斎藤, 2008)｡

南丘陵｣ とも呼ばれる｡ 岩殿丘陵は､ 南北に荒川の支流＊＊＊＃

立正大学地球環境科学研究科
中赤沢測量設計株式会社
21年度立正大学大学院地球環境科学研究科オープンリサーチセンターの業績

73

航空機 LIDAR データに含まれる森林構造の影響評価に関する研究 (平・平沼・後藤・范)である越辺川と都幾川の沖積低地が広がり､ 東には高坂

な管理がされている範囲内に位置する｡

台地が位置する､ 東西約9.5km､ 南北の約８km の丘陵｢市民の森｣ は､ 東松山市の南西部､ 鳩山町との市境地である｡ その標高は70〜140ｍで､ 同じ埼玉県内でもに位置する公有林で､ 1986年 (昭和61年) に国有林の払南に位置する狭山丘陵や加治丘陵と比べると低い (埼玉い下げにより東松山市が32ha を買い上げ､ 管理してい県農林部林務課, 1999)｡

る｡ ｢市民の森｣ の植生管理については､ 東松山市は造調査地は､ 岩殿丘陵の北東部に位置する､ 東西に並ん園業者に委託しており､ ｢市民の森｣ で行われている植だ北向きの２つの小流域に設定した｡ ２つの小流域のう

生管理は､ 主に下草刈りで､ 樹木については倒木処理を

ち西側に位置する流域では､ 幅・深さともに約１ｍの水行うのみである｡ 最近は､ ｢市民の森｣ 全体を６つのブ路が存在し､ 普段は水流が見られないものの､ 降雨のあっ

ロックに分け､ 毎年１箇所ずつ下草刈りを行っているが､た翌日などには水流が見られる｡ これに対し､ 東側の流それ以前からも管理自体は行っていた｡ また､ 遊歩道周域は上流部には水路が存在せず､ 下流部では､ 水路は存辺10ｍについてのみ､ 毎年､ 下草刈りが行われている｡

在するものの西側の流域に比べ浅く､ 水流はまとまった下草刈りは､ 秋に行われており､ 斜面上部を中心に､ 林

降水後に見られる程度である｡ Ｎ地点､ Ｈ地点の双方と床を一様に刈りとる｡
これに対してＨ流域では､ Ｎ流域のように定期的な管も､ 谷になっているため傾斜が急になっているところが理が行われておらず､ 常緑低木や背の高いアズマネザサ

多く､ 地すべりが起きた形跡なども見られる｡が茂っている｡ しかし､ 二次林が成立していることや､
２. ２. ２

植生概観

萌芽したコナラが見られることから､ 以前は管理が行わ調査地として選んだ２つの小流域は､ アカマツやコナれており､ その後､ 放棄されたと考えられる｡

ラ､ ヤマザクラが主となる二次林であり､ 両流域の下流
２. ３部と東側流域の谷頭の上部には､ スギが点在している｡

使用データ

丘陵地の地形は長さ､ 傾斜､ 曲率､ 向きなどが異なる使用した航空機 LIDAR データは Laica 会社製 ALS

多様な斜面である微地形の集合からなっている｡ 微地形

50により収集した (表１)｡ LIDAR データの精度を検とそこに生育する植生の対応関係についてはこれまでに証するには､ 東松山市役所で販売している1/2500国土

様々な研究がなされており､ 丘陵地斜面の植生は､ 微地基本図を使った｡

形に規定される地表面の安定性や土壌水分などを含む土壌条件､ 光条件などの影響を受け､ 生育していると考えられている｡

３

研究方法

３. １
２. ２. ３

植生管理の状況

LIDAR データの分布図の作成

ArcGIS を用いて､ Ｎ地点とＨ地点それぞれの流域内調査地とした東西に並ぶ２つの小流域のうち､ Ｎ流域

で南北方向に縦断面を取り (図２)､ その断面から１ｍ

上流部は､ 東松山市により ｢市民の森｣ として､ 定期的

バッファ内の LIDAR データを抽出し､ Excel で散布図

表１

計測仕様 (2006/12/25)

項目

計測仕様

計画計測密度

おおよそ4.0m2に一点

実質計測密度

おおよそ1.0m2に一点

レーザパルス頻度

65,000Hz

スキャン角度±18度

スキャン頻度

45Hz

レーザービーム径0.3mrad (対地高度1200ｍ時地上で40cm 程度)

測定時飛行対地高度

約1200ｍ (地表面の凹凸による)測定時飛行速度252km／h

計測コース間ラップ率40％

計測コース間隔
測定プラットフォーム

74

180ｍ
固定翼

セスナ404タイタン (JA5257)

地球環境研究,Vol.13(2011)

図２

図３

地点１

図４

地点２

両流域の縦断面のグラフとして表示した｡ また､ 重なり合うファースト
パルスとラストパルスを､ ファースパルスからラストパ
ルスの距離によって５つの区間に分類し､ それぞれを比較するために､ 各分類ごとに表示した｡ 距離は20〜30ｍ､15〜20ｍ､ 10〜15ｍ､ ５〜10､ ０〜５ｍの５つで､ 距離の検索と表示には ArcGIS を用いた｡

３. ２

LIDAR データの精度検証

位置を調べ､ 撮影ポイントとして設定した｡ そのうち､地形図から DEM データの作成

ファーストパルスがばらつきを見せている点を ｢地点１｣LIDAR データのラストパルスが正しく地表面を表し(図３)､ ラストパルスが樹冠でほとんど止まっている点ているかを調べるために､ ArcGIS を用いて､ 地形図のを ｢地点２｣ (図４)､ 管理されていない森林内の点を等高線から､ 等高線の shape ファイルを作成し､ その｢地点３｣ とし､ 三か所の全天写真を撮影した｡

３. ２. １

shape ファイルに内挿処理を施して DEM データを作成

現地では､ メジャーとクリノメーターを使い､ おおよした｡ 作成した DEM データの精度を検証するために､その位置を取った｡ そこで､ クリノメーターの水準器をいくつかの場所で断面図をとり､ LIDAR データとの比

使って地面と水平に設置した三脚の上にデジタルカメラ

較を行った｡と魚眼レンズをセットし､ 撮影した｡ 撮影した写真を全天写真解析ソフト ｢CanopOn２｣ で解析し､ 開空度の３. ２. ２

トータルステーションを用いた地盤測量

違いを比較した｡

Ｎ流域から東南東に約200ｍほどの所にある物見山展
望台の二等三角点から閉合トラバース測量を行い､ Ｎ流域周辺に10箇所の基準点を作った｡ 基準点の標高値はト
ラバース測量とは別にアルミ製ロッドとオートレベルを

４

結

４. １

果
LIDAR データの分布図使って水準測量を行い､ それによって得た数値を使用しＮ流域の LIDAR データの分布図 (図５) は､ Ｘ軸でた｡ その基準点から､ 放射トラバース測量によって､ Ｎ

250ｍ以上の部分から管理が行き届いていない部分に入っ

流域内の地形を測量した｡てしまっている｡
グラフ左半分の管理されている森林の断面を見ると､

３. ３

現地観測と全天写真による開空度の算出

ラストパルスが地表面までたどりついているものと､ 樹

現地観測は影に行く前に､ ArcGIS と Excel を用いて､冠で止まってしまっているものの２つにわかれている｡

LIDAR データに特徴的なばらつきが発生している点の反対に､ 右半分の管理されていない森林では､ 樹冠で止75

航空機 LIDAR データに含まれる森林構造の影響評価に関する研究 (平・平沼・後藤・范)図５

Ｎ流域の LIDAR データの分布図

図７

図６

Ｎ流域の相観Ｈ流域の LIDAR データの分布図まっているラストパルスは少ないが､ 地表面まで届かずに樹冠と地表面の間に表示されているラストパルスが多く見られる｡
図８

次に､ Ｈ流域の LIDAR データの分布図 (図６) だが､Ｎ流域の下層植生

Ｈ流域もＮ流域のグラフの右半分に見られたのと同じよ
うに､ ラストパルスが地表面と樹冠の間に多く表示されアオダモなどの落葉広葉樹や常緑広葉樹が多く､ Ｎ流域ている｡ この地表面から離れたラストパルスはほとんどで最も多かったアカマツはＨ流域では少なく､ 生育場所

が地表面から３ｍ程度までの距離に収まっていることもも尾根を中心とした狭い範囲に限られていた｡ 低木に関わかる｡ また､ ファーストパルスに関しても､ Ｎ流域にしては､ 斜面ではヒサカキ､ 谷底付近ではアオキがほぼ比べてＨ流域のほうが上下のばらつきが大きいように思一面を覆っていた｡ ヒサカキとアオキは平均して２ｍ程える｡

度の全長だった｡ その他には､ 立ち枯れの木がＨ流域より多く見られた｡ 草本類は､ ヒサカキやアオキが光りを

４. ２

現地観測結果Ｎ流域の植生は､ 木本類はアカマツが最も多く､ 次い
でヤマザクラやコナラが多い｡ 流域内の木本はほぼこの

ほとんど遮ってしまっているため､ ほぼアズマネザサしか見られず､ ところどころに30cm〜100cm 程度のアズ
マネザサが群生していた (図９, 10)｡３種で占められている｡ アオキなどの低木はほとんど見られず､ ５ｍ以下の木本は､ 成長途中のコナラなどが少

４. ３

ファーストパルスとラストパルスの距離別分布

し見られる程度である｡ 草本類はアズマネザサが優先し以下に､ 各距離帯20〜30ｍ (図11)､ 15〜20ｍ (図ており､ ほぼ一面アズマネザサが生えているが､ 間隙を12)､ 10〜15ｍ (図13)､ ５〜10ｍ (図14)､ ０〜５ｍ

縫うようにシダ類やジャノヒゲなども見られる｡ 一番背(図15) の分布を示す｡の高い草本はアズマネザサであり､ 一番高いもので約30cm ほどである (図７, ８)｡
Ｈ流域の植生は､ 木本類はコナラやシラカシ､ マルバ

76

特徴的な結果としては､ 距離が20ｍ〜30ｍ離れている
ところは谷になっているところが多かったこと､ 10ｍ〜
15ｍと５ｍ〜10ｍのところではＮ流域周辺にあまり分布地球環境研究,Vol.13(2011)

図９

図10

図11

Ｈ流域の相観Ｈ流域の下層植生

ファーストパルスからラストパルスの距離が20ｍ〜30ｍの点が見られないこと､ ０ｍ〜５ｍのところではＮ流域周辺に多く分布しており､ 逆にＨ流域周辺にはあまり見られないことなどが言える｡

図12

ファーストパルスからラストパルスの距離が15ｍ〜20ｍの点

図13

ファーストパルスからラストパルスの距離が10ｍ〜15ｍの点

図14

ファーストパルスからラストパルスの距離が５ｍ〜10ｍの点

４. ４ DEMデータの表示と精度検証
この DEM とラストパルスのずれが全体に及ぶものなのかを調べるために､ 谷､ 尾根､ 窪地の三か所で断面図を取り､ 表示した (図16) (図17) (図18)｡ 結果は三か所それぞれに DEM とラストパルスのズレが見られ､ 地

77

航空機 LIDAR データに含まれる森林構造の影響評価に関する研究 (平・平沼・後藤・范)図15

ファーストパルスからラストパルスの距離が０ｍ
〜５ｍの点

図16

谷の断面図

図17

尾根の断面図

形図から作製した DEM では､ LIDAR データのラスト
パルスが正しく地表面を表しているかを検証することは不可能だということがわかった｡

図18

図19

図20

窪地の断面図基準点と地形測量点

測量点と DEM とラストパルスの分布図

が地形測量点である｡
地形測量によって得られた標高データと､ 地形図から作製した DEM､ ラストパルスを重ねて､ 断面図を取り分布を表示した (図20)｡

地形測量結果と LIDAR データとの比較

ラストパルスと DEM の比較では､ ラストパルスの地

閉合トラバース測量によって定めた基準点と､ 放射ト

表面データと DEM データに大きなズレが生じていたが､ラバース測量によって取得した地形測量点を ArcGIS に

ラストパルスの地表面データと地形測量データは近い値

よって表示した (図19)｡ 紫色の点が基準点､ 緑色の点を示した｡ このことから､ ラストパルスの地表面データ

４. ５

78

地球環境研究,Vol.13(2011)

は実際の地形をよく反映している可能性が高く､ 反対に

おおよそ２ｍ〜３ｍであり､ ラストパルスのばらつき

地形図から作製した DEM は信頼性が低いことが判る｡

も約３ｍほどの中に収まっていることから､ ラストパ
ルスのばらつきは低木層によって引き起こされている

４. ６

開空度

と考えられる｡ また､ 図６の左半分のようにラストパ撮影した全天写真から､ 全天写真解析ソフト

ルスが一本の線のような分布を示しているところでは､

CanopOn 2を用いて開空度を算出した｡ 開空度は､ 全
天写真をあるしきい値で白と黒に二値化して､ 画像全体

低木層はほとんど確認されなかった｡②

ラストパルスが樹冠で止まる地点は､ 森林を構成すにおける白い部分の割合から出すことが出来る｡ (表２)る樹種が要因になっているのではないかということでが各地点の開空度であり､ Exposure というのはしきいある｡ 図６の左半分に見られるように､ ラストパルス値である｡ Exposure の値が小さいほど画像に白い部分の多くが樹冠で止まってしまっているところは､ 管理が増え､ 値が大きくなれば黒い部分が増える｡

されている森林に多かった｡ この理由として､ 最初は

結果は､ 地点２が最も開空度が高く､ 次いで地点１が森林内の開空度が影響を与えているのではないかと考高かった｡ 三か所で唯一管理されていない森林で撮影しえた｡ 開空度が低ければ､ その分パルスが地表面までた地点３は､ 地点１､ 地点２よりも開空度が低かった

届くのを阻害されると考えたからである｡ しかし､ 結(図21)｡ また､ しきい値を上下してもそれぞれの地点の果は､ 管理されている森林では開空度が高く､ 管理さ

関係はほとんど変わらなかった｡

れていない森林では開空度が低かった｡ さらに､ 管理されている森林の中でも､ ラストパルスが樹冠で止まっ

５

考ていない地点より､ ラストパルスが樹冠で止まってい察る地点のほうが開空度が高く､ 事前の予想とは正反対

本研究で明らかにしたことは以下の通りである｡の結果が出た｡ 最も開空度が低かったのはＨ流域内で地表付近で LIDAR データのラストパルスのばらつ

撮影した画像であり､ Ｈ流域内ではラストパルスが樹きが発生するときは低木層が繁茂している可能性が高冠で止まることはほとんど見られないため､ 開空度はいということである｡ 地表付近での LIDAR データのほとんど影響を与えていないということになる｡①

ばらつきというのは､ 図７に見られるような､ ラスト

別の原因として考えられるのは､ 植生の違いである｡

パルスが帯状に分布している状態を指す｡ Ｈ流域は､図12を見てみると､ 樹高20ｍを超える樹木がＮ流域の現地観測でほぼ全域をヒサカキやアオキなどの低木が南側に多く生えていることがわかる｡ これは､ Ｎ流域覆っていることを確認している｡ その低木層の高さがの管理されている部分とほぼ一致する｡ また､ 図16ではファーストパルスからラストパルスの距離が０ｍ〜

表２５ｍの点を表示しているが､ これは､ ラストパルスが各地点の開空度 (％)

樹冠で止まっているか､ ファーストパルスが地表までExposure
0.500

Exposure
0.198

Exposure
0.802

届いている点を表した図ということになる｡ その図16

地点１

17.9

35.2

11.6

の点の分布を見てみると､ Ｈ流域よりもＮ流域のほう

地点２

19.9

42.8

13.4

に多く分布していることが分かる｡ このことから､ ラ

地点３

12.0

30.4

8.4

ストパルスが樹冠で止まる地点では樹高の高い樹木の

地点１
図21

地点２
全天写真

地点３

79

航空機 LIDAR データに含まれる森林構造の影響評価に関する研究 (平・平沼・後藤・范)

割合が高く､ Ｎ流域に多いということは現地観測の結ば､ そこに生えている樹木の密度を知ることができると果から該当する樹種はアカマツである｡ よって､ ラス思われるので､ 間伐や枝打ちを行うにあたって､ 必要なトパルスが樹冠で止まるという現象には､ 針葉樹や広パラメータと言えると考えられる｡

葉樹などといったような樹種が影響していると考えら
れる｡
③

参考文献

ファーストパルスが地表面まで届いている点は､ 樹

岩橋純子・小荒井衛・横尾泰広・大石哲・向山栄 (2008)：山

木の密度が低いのではないかということである｡ 上で地斜面における DEM データの精度検証. 日本写真測量学会

も説明した通り､ 図16は､ ラストパルスが樹冠で止まっているか､ ファーストパルスが地表まで届いている点を表した図である｡ この図16を見ると､ 管理されてい平成20年度年次学術講演会発表論文集, 183−186
三浦修・田村俊和・菊池多賀夫 (1990)：丘陵地の利用と二次的自然の形成. 丘陵地の自然環境―その特性と保全, 古今書院, 20−35

るＮ流域に多く分布しているのがわかる｡ ここで､ 表宮下香織 (2007)：関東地方中央部の丘陵地斜面における二次２を見てみると､ Ｈ流域で撮影した地点３に比べて､林の立地と植生管理, 立正大学大学院地球環境科学研究科修Ｎ流域で撮影した地点１, ２のほうが開空度の値が大士学位請求論文きくなっている｡ このことから､ 開空度が高い森林は､

瀬戸島政博, 赤松幸生, 船橋学 (2001)：森林域での航空機レーファーストパルスが地表面まで降りてくる割合が高い

ザスキャナによる計測調査への可能性, 測量, 10月号, 21−と考えられる｡④

ラストパルスを断面的に見たときに､ 各地点で一番25
瀬戸島政博・今井靖晃・船橋学 (2002)：森林計測への航空機
レーザスキャナの利用−落葉前後の航空機レーザスキャナデー

低いところを取っている点は､ 地形を表している可能タを用いた地盤高・樹高の計測, 写真測量とリモートセンシ

性が高いということである｡

ング小特集 ｢新しいエアボーンリモートセンサ｣, 141(5),図22を見ると､ 測量した地形の形と､ ラストパルス

41−45の最も低い値はほとんど同じ軌道を描いている｡ この瀬戸島政博・今井靖晃・天野正博 (2003)：落葉前後の航空機ことから､ ラストパルスの全てを DEM として考えてレーザスキャナデータを利用した林分構造の推定. 森林航測,

しまうとかなりのノイズが発生するが､ 上手く樹冠や樹冠と地表面の間で止まってしまった点だけを取り除第199号, ６−11
瀬戸島政博・今井靖晃・天野正博 (2005)：落葉前後に観測した航空機レーザスキャナによる DSM を用いた落葉広葉樹林

くことが出来れば､ かなり高精度な数値地形モデルを内の階層構造の把握, 写真測量とリモートセンシング, Vol.

作ることが可能になると思われる｡ しかし､ 樹冠で止44, No.２, 43−53

まってしまうラストパルスが集中している地点や､ 低
木が生い茂り地表面まであまり届いていない地点など
では､ 管理が行き届いている地点に比べて精度に差が発生してしまう可能性がある｡
上述をまとめると､ LIDAR データのラストパルスには､ 草本や低木の密度というかたちで森林の管理の有無

斎藤和也 (2008)：図解航空レーザ計測・基礎から応用まで.
財団法人日本測量調査技術協会
白石貴子 (2007)：リモートセンシング画像を用いた林分構造の抽出に関する基礎的研究, 立正大学大学院地球環境科学研
究科博士学位請求論文
武内和彦 (1980)：多摩丘陵の緑地現況に関する植生学の考察.
総合都市研究, 10, 59−68

による違いが表れることがわかった｡ ラストパルスの地

張馳・袁・史中超 (2008)：航空レーザデータから数値標高

表面付近でのばらつきは､ 背の高い下層植生や低木の状

データを作成するための高精度フィルタリング手法の開発.

況などを写し出すので､ ラストパルスの状態を見ること

日本写真測量学会平成20年度年次学術講演会発表論文集,

によって､ 下草刈りの必要性の検討や､ 作業を行うにあたっての優先順位を事前につけることなどが可能になると思われる｡ また､ ファーストパルスについては､ ファー
ストパルスが地表面までどの程度届いているかを調べれ

80

175−178
全天写真解析プログラム CanopOn 2
http://takenaka-akio.cool.ne.jp/etc/canopon2/

地球環境研究,Vol.13(2011)

要旨

本研究では､ 広範囲の森林の情報を得るための手段として航空機 LIDAR データ (以下 LIDAR デー
タとする) に着目し､ LIDAR データから森林管理に生かすことのできる指標を抽出することを目的とした｡
まず､ ArcGIS ソフトウェアーを用いて､ 現地の地形や森林の断面を取り､ LIDAR データのパルス
分布図､ ファーストパルスとラストパルスの距離別分布の作成し管理されている地区と管理されていな
い地区の森林下部構造の違いを議論した｡ また､ トータルステーションを用いた形地盤測量点､ 1/250
0地形図の等高線により DEM データとグラフ作成し､ LIDAR データの精度検証した｡
その結果､ 森林管理に生かすことのできる指標として､ 地表付近で LIDAR データのラストパルスのばらつきが草本や低木の密度というかたちで森林の管理の有無による違いが表れることがわかった｡ 管理されていない場所ではラストパルスのばらつきが発生するときは低木層が繁茂している可能性が高いということや､ 管理されている場所ではラストパルスが樹冠で止まる地点は､ 森林を構成する樹種が要因になっているのではないかということ､ ファーストパルスが地表面まで届いている点は､ 樹木の密度が低いであろうことなどが判明した｡ また､ LIDAR データの精度検証結果によると LIDAR データのラストパルスは地形測量点とよく一致し､ 信頼性が高いことが分かった｡

Study on the Evaluation of Influence from the Forest Canopy
in Air Borne LIDAR Data
BORJIGIN Habula＊, HIRANUMA Ryuuichi＊＊, GOTO Shintaro＊, FAN Haisheng＊＊

Rissho University
Akazawa Survey & Planning＊＊

Abstract:
In this study, using the Laser Imaging Detection And Ranging (LIDAR), which is able to obtainwide area forest information. extracted from the forest management related indicators for research purposes. Firstly,using ArcGIS software to generate the sections for the terrain and forest
separately in the research area. Producing the first pulse and last pulse sectional distribution
graphs for the LIDAR data. According to the distance of the first pulse and last pulse in the distribution graph, the forest-lower-layer-structure of the management and non management areas
were discussed. Also, the total station was used to conduct field elevation measurements and produce DEM data, 1/2500 topographic maps produced by DEM data to create sectional maps thatverified the accuracy of the LIDAR data. The results show that the sectional distribution graph ofthe first pulse and last pulse from the LIDAR data can objectively reflect the lower layer structureof the forest. The fact of the number of last pulse that reached the surface in the management areas
was significantly more than the non-management areas, which illustrates that non-management
areas have dense forest lower layer vegetation.

Keywords: LIDAR, Forest Vegetation, Landform, Sectional map, DEM

81