卒業論文概要

物部川流域における植生回復期間と地形環境因子との関係

1240052
高知工科大学川越 捷平

システム工学群

建築・都市デザイン専攻

E-mail:240052c@ugs.kochi-tech.ac.jp

本研究は，森林の多面的機能を発揮できる森林管理に役立てるべく，過去の人工衛星画像から植生が回復したと見られる箇所の正規化植生指標を基準に植生回復期間を評価し，GIS の数値地形解析技術を用いて算出した地形環境因子と植生回復期間との関係から植生回復期間を広域的に推定する手法の開発を目指した．その結果，植生回復期間と地形環境因子との関係は認められず，地形環境因子を用いた植生回復期間の推定についても高い精度は得られなかった．

Key Words : Landsat, Google Satellite, ALOS, QGIS, NDVI, 重回帰分析, VIF

1. 序論

る．森林の伐採や斜面崩壊等から植生が回復した期(1) 背景間と地形環境因子との関係を調査し，植生回復期間

地形の急峻な日本において，森林は国土の大半をを広域的に推定することで，森林の多面的機能を発占めており，山地における表面侵食防止や斜面崩壊揮できる森林管理に役立つと考えられる．

防止等の公益的機能を有している．大雨の年間発生(2) 目的回数が増加している近年では，森林の公益的機能の本研究では，高知県香美市物部川流域における植維持が土砂災害防止に重要である．

生回復期間と地形環境因子との関係について明らか

今後の森林管理の観点として，林野庁 は「将来ににし，植生回復期間を広域的に推定する手法を開発

1)

わたって持続的に多面的機能を発揮できるよう，多することを目的とする．

様で健全な森林へと誘導する必要」があるとしてい(3) 本研究の独自性る．森林の生産力や自然的・社会的条件を踏まえた

本研究は，人工衛星 Landsat の衛星画像から抽出適切な森林管理を行うことで，森林の多面的機能のした植生回復箇所を基に ALOS の土地被覆分類およ発揮につなげる考えである．

び Landsat の正規化植生指標(NDVI)で評価した植図子 は，林地の生産力を表す地位指数と GIS に生回復期間と QGIS により算出した地形環境因子と2)より算出した地形環境因子との関係性を求め，地位の関係性を解析する．

指数を広域的に推定した．さらに，地位指数に基づ

図子 2)は，地位指数を野外調査により測定したス

く今後の森林管理のゾーニングを行った．

ギの樹高と林齢からボカスギ成⾧曲線に当てはめ求

本研究では，地位指数の代わりとして人工衛星画

めた．中尾ら 3)は，航空機 LiDAR により高解像度で像を用いて抽出・算出した植生回復期間を対象とす測定したスギ人工林の樹高と森林 GIS に含まれた林1

齢から成⾧モデルを構築した．本研究では，森林の抽出方法は，表-1 に示した年月日の Landsat 衛星成⾧を評価する基準を伐採等で発生する植生回復期画像のフォールスカラー画像と Google Satellite 画像間とした．人工衛星画像から植生回復があったと判(撮影年月:2021 年 5 月)を QGIS 内でレイヤを重ね別される箇所を目視で抽出し，土地被覆分類を用いて表示し，フォールスカラー画像上で植生が無いとた植生区別， NDVI の時系列増加量に閾値を設けて判断でき，且つ Google Satellite 画像上で植生が回復植生回復期間の評価を行った．

している箇所を目視でポリゴン抽出し，それらを植生回復箇所とした．
植生回復箇所を抽出後，数値標高モデルから算出

2. 対象エリア
対象エリアの位置図を図-1 に示す．対象エリアは，した土地陰影図を用いて，斜面方位が大きく変化す高知県香美市物部川流域を中心とする 63.7km×る尾根部や谷部に着目し，ポリゴン分割を行った．

46.4km で取得した．

例として，図-3 に 1995 年の植生回復箇所の抽出に用いた同地点の Landsat 衛星画像 5)および Google
Satellite 画像 6)，斜面分割に用いた陰影図，作成した植生回復箇所のポリゴンを示す．
表-1 抽出に用いた Landsat 衛星画像

図-1 対象エリア(全国市区町村界データ 4)をもとに作成)

年度

月日

1990
1995
2000
2005201020155/93/20
5/4
3/31
1/243/27

使用衛星Landsat5Landsat83. 解析(1) 解析手順
本研究のフローを図-2 に示す．

植生回復箇所の抽出(1) Landsat 衛星画像

地形環境因子の算出(2) Google Satelite

植生回復期間の算出

相関係数の算出

重回帰分析による植生回復期間推定モデルの作成

図-2 解析フロー(3) 陰影図(4) 作成ポリゴン

図-3 植生回復箇所の抽出過程(2) 植生回復箇所の抽出表-1 に植生回復箇所の抽出に用いた人工衛星画像(3) 植生回復期間の算出を示す．対象エリアにおける植生回復箇所の抽出を1995 年 3 月 20 日の衛星画像から抽出した植生回1990 年から 2015 年の期間で，5 年刻みで行った．

復箇所(計 456 地点)を，以下に示す分類に基づいて2選別を行い，計 263 地点を植生回復期間の算出対象

面方位，斜面傾斜，開度，横断曲率，縦断曲率，総曲とした．

率，尾根到達距離，渓流到達距離，流出寄与域，地形

まず，植生回復の開始時期を 1995 年に統一するた

湿潤指数，年平均気温，年平均全天日射量，年降水量

め，1995 年抽出の植生回復箇所の中で，1990 年抽出の全 14 種類の地形環境因子を算出した．地形環境因の植生回復箇所と地点が被っているものを除外した． 子の選定に関しては，図子 2)が算出したものを参考
また，植生回復箇所の抽出にはいずれも 1 月から 5に，本研究では新たに年降水量を追加した．地形環

月の期間の衛星画像を用いており，ある地点の植生境因子の算出には，国土数値情報の平年値メッシュが落葉樹である場合には単に落葉期である地点を誤データ 8)および基盤地図情報の 10m メッシュ数値標って植生回復箇所と見なしている可能性がある．そ高モデル(DEM) 9)を使用した．年平均気温および年こで，ALOS 高解像度土地利用土地被覆図 6)を用い

平均全天日射量，年降水量に関しては，平年値メッて，各植生回復箇所での常緑樹および落葉樹の区別

シュデータの属性データから算出を行い，それら以を行い，落葉樹に該当したものを植生回復期間の算外の地形環境因子は全て DEM から算出した．

出対象から除外した．
次に植生回復期間の算出を行うために，1995 年から 2023 年の落葉期を除く 5 月から 10 月の期間のLandsat 衛星データを対象に，可視域赤の反射率(R)および近赤外域の反射率(IR)から，式(a)より正規化
植生指標(NDVI)を算出し，対象となる各ポリゴン範
囲での NDVI の平均値を該当ポリゴンの NDVI の代表値とした．

𝑁𝐷𝑉𝐼 =

図-4 時系列ごとの NDVI 増加量(a)

各植生回復箇所について，1995 年 3 月 20 日を基(5) 相関係数の算出

準とする時系列ごとの NDVI の増加量を可視化した．

植生回復期間と各地形環境因子の相関係数を算出

さらに 1995 年 3 月 20 日を原点として，NDVI を目した．ここで，すべての地形環境因子は各植生回復的変数，植生回復の開始時期以降の時系列を説明変箇所の範囲での平均値とした．

数とする線形回帰直線を作成した．以下の図-4 に例(6) 重回帰分析による植生回復期間推定モデル作成

を示す．

対象地点の 8 割を訓練用データ，残り 2 割を検証

1995 年抽出の植生回復箇所と他年度で抽出した用データとし，その訓練用データに対して植生回復

植生回復箇所との重なりや，QGIS での衛星画像確期間を目的変数，各地形環境因子を説明変数とする認等の判断材料から，ある地点の植生が回復したと重回帰分析を行った．本研究では，多重共線性を避判断できる NDVI の閾値を設定した．閾値のラインけるために VIF を計算し，VIF の値が 10 未満の説と回帰直線が交わった箇所の時系列における 1995明変数のみを用いた．

年 3 月 20 日からの経過日数を植生回復期間と定義

重回帰分析により得られた植生回復期間の推定モした．本研究では，NDVI の閾値を 0.15 とした.

デルについて，訓練用データおよび検証用データの(4) 地形環境因子の算出

両者の決定係数および平均二乗誤差(RMSE)を算出

本研究で扱う地形環境因子とは，植生回復期間とし，推定モデルの精度を評価した．の関係を分析する自然条件を指す．本研究では，
QGIS の数値地形解析モジュールを用いて，標高，斜34. 結果および考察(1) 相関分析の結果
表-2 に植生回復期間と各地形環境因子の相関係数を示す．結果として，植生回復期間との有意な相関の見られる地形環境因子は見られなかった．植生回
復期間と最も高い相関を示した地形環境因子は斜面傾斜であり，相関係数は−0.4 の負の相関を示した．
斜面傾斜が大きくなると日射が林分全体に当たるた
め，植生回復期間が短くなるためと考えられる．
図子は対象樹種をスギのみとし，地位指数と地形環境因子との関係性から地位指数を高い精度で推定

図-5 植生回復期間の算出値と予測値の比較した．しかし，本研究は，衛星画像のみを用いた植生回復箇所の抽出手法を取っており，広葉樹の区別は5.

まとめ実施したものの樹種の特定が出来ていない．そのた本研究の結果，植生回復期間と地形環境因子とのめ，樹種による植生回復期間の差異や地形環境因子関係は明らかにできず，地形環境因子を用いた植生との関係性の違いが混在していることで，明確な地回復期間の推定についても高い精度が得られなかっ形環境因子との関係が見えなくなっていることが考た．今後の課題として，衛星画像から抽出した植生えられる．

回復箇所の樹種を特定する手法を取り入れることで植生回復期間と地形環境因子との関係が明らかになるかを調査する必要がある．また，今回は 1995 年抽表-2 植生回復期間と各地形環境因子との関係
地形環境因子

相関係数

地形環境因子

相関係数

標高0.081

尾根到達距離0.047

斜面方位-0.232

渓流到達距離

0.206

斜面傾斜

-0.407

流出寄与域-0.0210.078

開度-0.358

地形湿潤指数

横断曲率0.080

年平均気温

縦断曲率

-0.065 年平均全天日射量0.000

総曲率0.083

0.215年降水量

出の植生回復箇所のみを選別し，解析対象としたが2000 年から 5 年刻みの植生回復箇所も同様に解析対象に加えることも考えている．

0.016

参考文献
1) 林野庁：森林・林業・木材産業の現状と課題，20242) 図子光太郎：GIS による地形解析技術を利用した林地生産力の推定，富山県林業技術センター，2004(2) 重回帰分析の結果
植生回復期間の推定モデルの決定係数は，訓練用

3) 中尾勝洋ほか：航空機 LiDAR，森林 GIS，機械学習モ

データが 0.37，検証用データが 0.09 となった．
RMSE

デルを用いた地域スケールにおけるスギ人工林の樹は，訓練データが 697.32 日，検証用データが 522.55

高成⾧の評価，2021日となり，推定精度は低い結果となった．

4) 全国市区町村界データ：https://www.esrij.com

図-5 に検証用データにおける植生回復期間の算出

5) USGS：EarthExplorer，https://earthexplorer.usgs.gov

値と推定モデルによる予測値との関係を示す．算出

6) Google マップ：https://www.google.co.jp/maps

値と予測値との関係を見ると，1：1 の直線に対して

7) JAXA：ALOS 高解像度土地利用土地被覆図

点が全体的に散らばっており，推定モデルの決定係

https://earth.jaxa.jp/ja/data/2562/index.html

数および RMSE の数値が表す推定精度の低さが見ら

8) 国土数値情報ダウンロードサービス，れる．

https://nlftp.mlit.go.jp/
9) 基盤地図情報ダウンロードサイト
https://fgd.gsi.go.jp/download/menu.php
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