地球環境研究，Vol.23（2021）

LiDARによる樹冠間の林床特性の評価に関する研究
後

藤真太郎＊

木村恵輔＊＊

木村

篤史＊＊

キーワード：航空機LiDAR，森林計測，三次元測量
下層植生は，背丈が1.5m程のアズマネザサが繁茂して１．はじめにいた．Pt.2は，周囲を囲むように背丈が30cm程のアズ

丘陵地の微地形分類は，現地観測および測量を主とし，マネザサが繁茂していた．Pt.3は，植生がPt.2と同様で空中写真判読および等高線を併用し，傾斜地で地表構成あった．また，地形は，小高い尾根の上に設置したため物質の移動による地形の更新がほぼ連続的に行われてい東西方向を谷に挟まれるような地形が形成されていた．

る場所を傾斜変換の場所を特定し，これから傾斜変換線

西側の谷は緩やかであり，東側に位置する谷は急斜面でを作成し微地形の分類が行われている（田村1974，松井あることが確認できた．

ほか1990）．しかし，現地観測および測量は観測範囲が限定され，空中写真判読および等高線による樹間下の微３．LiDARによる計測

地形判読は精度の限界がある．さらに，航空機搭載型

３．１

LiDAR（Laser Imaging Detection And Ranging, 以 下

LiDARの原理とその処理方法

LiDARと称する）のパルスは森林中で透過性があるた

航空機搭載のLiDARのレーザーパルスを森林の表面め森林下の地形測量が可能となり，空中写真で判読難しに照射すると，航空機に最も近い森林の樹冠からのパルい微地形を見る事ができる．LiDARから生成された地スが最初に反射し受信され，最後に森林下の地表面から表面DEM（以下LiDAR_DEMと称する）は，森林下ののパルスが受信される．前者がファーストパルス，後者

斜面地形の分析や地滑り地形の解析に用いられているがラストパルスであり，２つのパルスの受信時間差を光（佐藤ほか2004；大野ほか2008；長嶺2010；平ほか2012）．

速で割って距離換算すると樹冠と地表面の差，すなわちしかし，LiDARのみでは，森林の毎木の位置等の特定樹木の高さが推定でき，これにより森林の立体構造が計は困難である．一方，樹冠下の地上に設置して撮影した測できる．

パノラマ写真は，森林の三次元構造，毎木の位置が特定

本研究では，表１に示す2006年12月25日に計測されたできる長所がある．

LiDARデータを使用した．

本研究は，丘陵地の微地形分類において，パノラマ写
真，LiDARが樹冠の上から計測された地表面に含まれる値が，微地形と林床（以下，下層植生と称する）の判別につきパノラマ写真を併用して分類し，森林の管理が必要なパラメーターの抽出精度につき検討した．

２．研究方法２．
１

研究対象地域の概要

研究対象地域は，埼玉県の東松山市の南西部に位置する岩殿丘陵地内の石坂の森である（図１）．そして，林内に３箇所の観測地点を設置した．

1

Pt.1は，人工針葉樹と広葉樹の二次林が分布しており 2
3

図１ 研究対象地域（埼玉県東松山市岩殿丘陵地内石坂の森）
図 1 研究対象地域（埼玉県東松山市岩殿丘陵地内石坂の森）

4＊＊＊

立正大学地球環境科学部
株式会社パスコ55

LiDARによる樹冠間の林床特性の評価に関する研究（後藤・木村（恵）・木村（篤））

表１

LiDARの計測仕様

項目

計測仕様

表２

各補間法を用いて抽出した推定立木本数

データ

補間法
TIN

IDW

NearestNeighbor

LowPass
未処理画像

963

1478

1027

LowPass
１回処理画像

398

231

403

約1200mLowPass
２回処理画像

276

158

197

測定時飛行速度252km/h

現地データ

計測コース間ラップ率40％

計測コース間隔180m

要があるからである．また，LiDARによる計測データ

測定プラットフォーム

セスナ404タイタン

測定データ

X,Y,Zの原データを用いて局所最大値フィルタ処理を実行する

2

計画計測密度

約4.0m に一点

実質計測密度

2

約1.0m に一点

レーザーパルス頻度

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

測定時飛行対地高度

249と，１個の樹冠表面の起伏を複数本の梢端として抽出されるため，遮断周波数より高い周波数の成分を逓減さ

３．
２

現地計測

LiDARデータにフィルタリング処理を行い，林床の抽出をおこなうため，トータルステーション（TS）測せるフィルタとしてLowPassフィルターを使用した．さらに，実測本数とLiDARよりもとめた立木本数が近いDCMを用いて林冠ギャップの抽出を行った．

量を行った．毎木調査は，研究対象地域内の樹木249本を計測した．計測には，TIMBERTECH社製のレーザー距離計IMPULSE200とデジタルコンパスMapSTARⅡを用いて，毎木の緯度経度と方位角，斜距離を計測した．

３．５

林床と微地形の分類

３．４で作成したDDTMとパノラマ写真を比較して林床と微地形の分類を行った．

パノラマ写真の撮影は，デジタルカメラFinePix Z70
富士フィルム株式会社製と回転雲台Gigapanを用いて行った．

４．考察・結果
４．１

３．
３

林冠ギャップの抽出精度の評価

LiDAR_DTMとTS測量データの差画像の作成表２に示す３種類の補間法とその補間した画像に対しLiDAR_DTMのフィルタリングは，Vosselman（2000）て，LowPassフィルタを複数回用いて立木本数の抽出をで 記 述 されている，フィルタ・アルゴ リ ズ ム に 基 づ行った．全補間法においてLowPass未処理画像では，樹き行った．そして，フィルタリング処理後のLiDAR_

冠表面の微々たる起伏を抽出してしまい過剰抽出というDTMを実測値であるTS測量データから減算して実測値結果となった．次にLowPass １回処理画像では，TINでと の 差（ 以 下，DDTM（Difference of Digital Terrain

398本，IDWで231本，Nearest Neighborで403本 と い うModel）と称する）を算出した．そして，TS測量デー結果となった．全データにおいてLowPass処理によってタは，微地形の値を含むため，林床の抽出のみを行った．

平滑化されて抽出本数が減少した．中でも，IDWは，現地データに近い値を示した．しかし，TIN，IDWは，共３．
４

林冠ギャップの抽出方法に過剰抽出の傾向が見られた．

林 冠 ギ ャ ッ プ を 抽 出 す る た め に 精 度 の 高 いDigital

最後にLowPass ２回処理画像では，TINが，現地デーCanopy Model（以下，DCMと称する）の作成を試みた．

タと近い値になったが，IDW，Nearest Neighborは，過LiDARの 補 間 方 法 は， 不 規 則 三 角 形 網（ 以 下，TIN小評価の値となってしまった．本研究の中で最も現（Triangulated Irregular Network）と称する），最近隣

地データと近い結果となったDCMは，補間法がIDW，法（以下，Nearest Neighborと称する），逆距離加重法

LowPass １回処理画像であることがわかった．

（以下，IDWと称する）の３種類を用いて行った．これは，複数の補間方法を利用することで各補間法が樹冠の先端の推定本数変化へどの様に影響するかを検討する必
56

４．２ 各地点におけるDDTMの評価
Pt.1の周辺において，DDTMの値が1.0m-1.9mと算出

地球環境研究，Vol.23（2021）

121

図２23

図２ TS_DEMとLiDAR_DEMの差画像
TS_DEMとLiDAR_DEMの差画像

Pt.3におけるDDTMと傾斜角の関係が反射した回数 (%)

林冠ギャップからラストパルス

LiDARデータが主な計測値であることがわかった．

60

４．４

DDTMと現地データの結果が一致しない場所

４．３で評価したPt.1とPt.2の周辺で生じたDDTMが401.0m-1.9mの場所は，現地調査で林床が確認できなかっ20た．横尾（2014）によると，山地斜面は，下草や樹冠が-7-6-5-4-3-2-10123456

DDTM (m)3

図４

トパルスが反射していないことから，樹冠を透過した

8002

Pt.3におけるDDTMと傾斜角の関係

その他の区間については，林冠ギャップからファース
100

1

図４3

図３図３林冠ギャップから反射したLiDARがDDTMに林冠ギャップから反射したLiDARがDDTMに含まれる頻度含まれる頻度1

地盤計測を阻害する要因となるとの記述がある．この場所は，山地斜面であり樹冠が鬱閉している場所である．
そのため，地盤計測に誤差が生じたことが考えられる．
1

Pt.3の西側において，DDTMの標高値がマイナスとされた（図２）．この場所を撮影したパノラマ写真を確なった．河合（2008）によると，LiDARが建物や樹木認すると，背丈が1.5m程のアズマネザサが繁茂していで数回反射してしまい，距離が実際よりも長く計測された場所は東側のみであった．てしまうことがあるとの報告がされている．これより，同様に，Pt.2でも南東の方向の場所において現地調査

LiDARデータの計測長が実際の地盤面より長く計測さの結果とは一致しない1.0m-1.9mの値が算出されていた．

れたことがわかる．他にも，このマイナスの標高値が計

Pt.3は，30cm程のアズマネザサが繁茂していることか

測された場所は，急傾斜であり，深い谷を形成している

ら，0m-0.9mの値幅で算出されており，妥当な結果であことからLiDARパルスが地表面まで到達するまでに時ることがわかる．しかし，Pt.3の西側においてDDTMの間が掛かることも推測できる（図４）．

標高値がマイナスを含む場所が含まれていた．

これより，本研究で用いたLiDARデータでは，急傾斜に繁茂していた林床の抽出が不可能であったことがわ

４．
３

林冠ギャップとDDTMの関係性かる．

本研究では，林冠ギャップから反射したLiDARの標高値を真値としている．そこで，DDTMの数値に林冠ギャップから反射したLiDARデータがどれだけ含まれ５．おわりにるかを計算した（図３）．1.0m-1.9mの区間は，91回分

1

本研究では，LiDARで計測した地表面の値に含まれの計測値が含まれていた．これより，信頼できる計測る微地形と林床の分類のために，TS測量データ，毎木値が多く含まれることがわかった．1.0m-1.9mの区間で調査，パノラマ写真を用いて分類を行った．その結果，は，22回分の計測値が含まれていた．1.0m-1.9mの区間

TS測量データを用いてLiDARデータから林床のみの抽と比較すると，頻度が低い結果となったが，DDTM内出を試みたが現地調査（パノラマ写真）と一致する箇所，に信頼できる計測値が含まれていることが推測できる．

しない箇所が含まれていた．この現地調査と一致する箇
57

LiDARによる樹冠間の林床特性の評価に関する研究（後藤・木村（恵）・木村（篤））

所は，林冠ギャップが開いていることから正確に地表面佐藤の計測ができたと考えられる．一方で，一致しない場所は，林冠が鬱閉していたため，樹冠下の計測が正確におこなわれなかったことが推測できる．これより，微地形

保（2004）現地測量

George VOSSELMAN（2000）Slope based filtering of laser
altimetry data. International Archives of Photogrammetry
and Remote Sensing, XXXIV, Working Group III/2.
田村俊和（1974）谷頭部の微地形構成．東北地理，26（ ４），びDDTMにより，森林の管理の必要性の指標になるこ

189-199．
平とを示した．

茂郁・中島

検証．写真測量とリモートセンシング，43（４）,13-21．と林床の分類には，林冠ギャップの有無が関係していることが明らかとなった．このことは，林冠ギャップおよ浩・関口辰夫・鴨の成果を用いた航空機レーザ測量DEMの高さ方向の精度

春・後藤真太郎（2012）LiDARにより抽出した微地形と木本植生生活型の関係評価．環環境情報科学学術研究論
文集, 26, 381-386.

引用文献
大野博之・稲垣秀輝・大久保拓郎（2008）航空レーザー測量
データから作成されたDEMの解析に基づく地すべり地形
発達プロセスの推定．日本地すべり学会，45（２）, 118-124．
河合剛匡（2008）「図解航空レーザ計測―基礎から応用まで―」，監修 斉藤和也，日本測量技術調査協会，203.
小谷英司・粟屋義雄（2013）低密度LiDARデータによる人口針葉樹林の林分パラメータの推定．写真測量とリモートセンシング，52（２）,44-55.

長嶺元二・大坂伊作・鈴木素之（2010）第三紀層地帯におけるDEM地形解析による地すべり地形斜面の最頻傾斜角．
日本地すべり学会，47（１）, 1-7．
横尾泰宏（2014）航空レーザ測量の概説と最新動向．フォレ
ストコンサル，137号, 17-26.
米康

充・小熊宏之・山形与志樹（2002）レーザープロファイラー（LiDAR）によるバイオマス成長量の直接計測．
日本リモートセンシング学会誌，22（５）, 531-543.

Study on evaluation of forest floor characteristics among canopy
by LiDARGOTO Shintaro＊・KIMURA Keisuke＊＊・KIMURA Atsushi＊＊＊

Faculty of Geo-Environmental Science, Rissho University＊＊
PASCO CORPORATION

Abstract：
In this study, in order to classify the microtopography and forest floor included in the ground surface Values
measured by LiDAR, we classified them using TS survey data, tree surveys, and panoramic photographs.
Therefore, only the forest floor was extracted from the LiDAR data using the survey data. As a result, it wasclarified that it is possible to classify the parts that do not match the field survey with panoramic photographs, andthat the ground surface can be measured for the places where the canopy gap is open. This indicates that LiDAR
data may be able to identify locations that do not require management such as under growth mowing, dependingon the presence or absence of canopy gaps and measurement errors on the ground surface.

Key words：Airborne LiDAR，Forest Measurement，Three Dimensional Surveying

58