関東森林研究

論 文70-1(2019)宇都宮大学船生演習林内の広葉樹林への簡易型地上レーザースキャナの適用
有賀一広 1・山本嵩久 1・後藤洋哉 1・斎藤仁志 2・加藤顕 3
１ 宇都宮大学農学部
２ 信州大学農学部
３ 千葉大学園芸学部
要旨：本研究では宇都宮大学船生演習林の広葉樹林を対象に計測された TLS データと，実測した胸高直径，樹高，枝下高，丸太末口径，立木幹材積を比較検証した。胸高直径の RMSE は 6.23cm と大きかったが，この原因はノイズを含んだ遠距離の TLS データを合成することにより精度が低下したことである。対象木から最も近い単一の TLS デー
タから胸高直径を推定した場合の RMSE は 3.25cm と大幅に減少し，その値は実測値に近い値となった。樹高の RMSEも 2.79m と大きかったが，この原因として樹幹が傾いていたために，実測時に過大に計測されていた可能性も考えられた。特に傾きが大きかったものを除いた RMSE は 1.74m と大幅に減少した。一方，枝下高の RMSE は 1.38m と小さかった。末口径の誤差は丸太の位置が高くなるに従い，大きくなることが分かった。枝下高以下の末口径の RMSEは 3.04cm と小さかった。区分求積法を用いた立木幹材積の RMSE は 0.763m3 と過大となったが，胸高直径と樹高を用いて材積表から算出した場合の RMSE は 0.066m3 と小さかった。
キーワード：簡易型地上レーザースキャナ，胸高直径，樹高，末口径，立木幹材積

Application of Portable Terrestrial Laser Scanner to a Broad-Leaved Forest
in Utsunomiya University Forests at Funyu
Kazuhiro ARUGA1, Hiroya GOTO1, Takahisa YAMAMOTO1, Masashi SAITO2, and Akira KATO3
1 Fac. of Agric., Utsunomiya Univ., Utsunomiya 321-8505
2 Fac. of Agric., Shinshu Univ., Kamiina 399-4598
3 Fac. of Horti., Chiba Univ., Matsudo 271-8510
Abstract: The present study verified DBH, tree height, branch height, top end diameter of logs, stem volumes with Terrestrial Laser
Scanner data measured at a broad-leaved forest of the Funyu experimental forest, Utsunomiya University, Japan. RMSE of DBH,
6.23 cm was large because DBHs were estimated from TLS data including noises measured by TLS far from trees and those accuracy
was low. RMSE of DBH estimated from single TLS data closest to trees was largely reduced to 3.25 cm and DBHs were similar tomeasured values. RMSE of tree height, 2.79 m was also large because stems of broad-leaved trees were lean and those tree heights
might be manually overestimated. RMSE of tree height excluding the leanest tree was largely reduced to 1.74 m. On the other hand,
RMSE of branch height, 1.38 m was small. Errors of top end diameters were increased according to the increased heights. RMSEof top end diameters of logs below branch heights, 3.04 cm was small. RMSE of stem volumes estimated with sectional quadrature,
0.763 m3 was large whereas those estimated with allometric equations with DBH and height, 0.066 m3 was small.
Key-word: portable terrestrial laser scanner, DBH, tree height, top end diameter, stem volume

Ⅰ はじめに伐・皆伐など大まかな区分により，値を設定していた。

筆者らはこれまでに GIS を用いて経済性を考慮した長しかしながら，リモートセンシング技術の進歩により，期的な森林バイオマス資源の利用可能量を推定する手法

森林資源をこれまでよりも正確に計測することができるを構築してきた(４)。利用可能量推定においては，伐採率，

よ うにな ってき た。特 に ，地 上レー ザース キャナ

搬出率，木材利用率などの条件を設定するが，これまで(Terrestrial Laser Scanner：以下 TLS)は，地上に設置する利森林資源を正確に計測する手法がなかったことから，間点を活かし樹幹形状に関する詳細な情報を取得すること－105 －（受理日 2019 年 1 月 10 日）

ができる(３)。

上下各５cm 範囲内の点群より遠藤ら(２)の最小二乗法

前報(１)ではスギ・ヒノキの針葉樹人工林を対象とし，を用いた樹幹太さの推定手法を用いて推定した。

丸太の曲がりを考慮した皆伐作業の収支分析を試みた。
本研究では広葉樹天然林の資源量推定を試みる。
Ⅱ 調査概要TLS 計測は 2017 年４月 19 日に，宇都宮大学農学部附属船生演習林６林班を小班に設置した 15m×20m のプロットで実施した。TLS には国内で最も低価格のレーザースキャナである SICK 社製の LM511 を用いた(表-１)。このレーザースキャナはラインセンサであるため，このラインセンサを回転台に取り付けることで簡易型 TLS とした(３)。
一方，前報(１)で用いた TLS は TRIMBLE 社製の TX5

図-１. 全木（左）と樹幹（右）である。LM511 と TX5 の違いとして，最大計測可能距

Fig. 1 Whole tree (Left) and Stem (Right)

離，ビーム幅，計測速度，角度分解能が挙げられる。
LM511
では最大計測可能距離は 50m であるが TX5 は 120m で本研究では対象木 12 本に対して胸高直径，樹高，枝下ある。また，LM511 はビーム幅が大きく，計測速度が遅高を毎木調査で計測した(表-２)。また，ホオノキ，クリ，

く，分解能が粗いため，計測可能範囲が狭いことも含め，シデは各１本ずつ計３本を伐倒し，２m で玉切して末口LM511 では TLS の設置数を多くする必要がある。

径を計測した。さらに，伐倒した３本については，玉切

表-１. 諸元りした丸太の末口径を用いて末口二乗法により丸太材積

Table. 1 Specificationを求め，梢端を円錐として梢端材積を求め，これらを足LMS511

TX5し合わせることにより立木幹材積を求めた。これらの実最大計測可能距離（m）

50120

測値を TLS データと比較検証した。

波長（nm）

905905表-２. 毎木調査

ビーム幅（mrad）

4.70.19

Table. 2 Forest inventory

計測速度（Hz）

40,000400,000

角度分解能（°）

0.1670.009

本研究では TLS を 11 ヶ所設置し，プロット内にあるホオノキ４本，クリ３本，コナラ２本，イヌシデ２本，平均標準偏差

胸高直径（cm）

29.10

8.69

樹高（m）

19.98

5.12

枝下高（m）

7.08

3.28

立木幹材積（m3）

0.678

0.374

ヤマザクラ１本の合計 12 本を計測した。機械点密度は367 点/ha となる。また，前報(１)では対象地 0.97ha に対Ⅲ 調査結果して 23 点の地上 LiDAR を設置したため，機械点密度は１．胸高直径 誤差(TLS－実測)の平均は 5.20cm，平24 点/ha となる。また，本研究では 1 回の計測を３分で均二乗平方根誤差 RMSE は 6.23cm と，前報( １ )の実施し，平均計測点数は 783 万 5,175 点であるのに対し，RMSE1.35cm，加藤ら(３)の RMSE は計測距離に応じて 1

前報(１)では５分の計測で計測点数は 1 億 1,430 万点か～4cm と比較しても大きかった。この原因は前報(１)とら 1 億 2,635 万点であった。

比較して機器のスペックが低かったこと，加藤ら(３)と計測された立木は前報(１)では遠藤ら(２)の手法を用は同様の機種であったが，加藤ら(３)のプロットは半径いた点群処理ソフトにより自動で樹幹を抽出したが，本10m の円と本研究より狭く，計測距離が短かったことな研究では対象とした広葉樹は樹形が通直でなく，自動抽どが考えられる。本研究においても単一の TLS データか出は困難なため，点群処理ソフトを用いて手動で枝葉をら胸高直径を推定し，その誤差を試算したところ，計測取り除くことにより樹幹を抽出した(図-１)。全木の TLS

距離に応じて誤差は増大し，対象木から最も近い TLS デデータから樹高と枝下高を，樹幹の TLS データから胸高ータから胸高直径を推定した場合の誤差平均は 1.57cm，直径と末口径を求めた。胸高直径と末口径は対象高さのRMSE は 3.25cm と大幅に減少し，その値は実測値と近－106 －関東森林研究70-1(2019)

い値となった(図-２)。
３．末口径 前報(１)と同様，丸太の位置が高くなるに50従い，誤差が大きくなることが分かる(図-４)。図-４において枝下高以下の値を塗りつぶしているが，それらの誤TLS(cm)

40差平均は 1.85cm，RMSE は 3.04cm と，加藤ら(３)や本研究において対象木から最も近い TLS データから推定し30た胸高直径の RMSE と近い値となった。樹冠内の幹部末口径については過大となっているので，樹冠内では幹だ20けを抽出することが困難だったことが確認できる。
35末口径誤差(cm)10001020304050実測(cm)30○樹冠内25●樹冠外2015

図-２. 胸高直径

10Fig. 2 DBH

50２．樹高と枝下高 樹高の誤差平均は－1.54m，RMSE-505

10は 2.79m と，前報(１)の RMSE1.92m，加藤ら(３)の RMSE

末口高(m)

は計測距離に応じて 0.2～1.2m と比較しても大きかった。

図-４. 末口高と末口径誤差

樹高に関しては，全体的に TLS は過小計測であった(図-Fig. 4 Top end height and diameter error

15３)。この原因として樹冠部によりレーザーが遮断され梢端の正確な計測ができなかったことも考えられるが，樹４．立木幹材積 誤差平均が 0.735 m3，RMSE が 0.763

幹が傾いていたために，実測時に過大に計測されていたm3 と過大となった(図-５の区分求積法)。一方，TLS の胸可能性もある。特に傾きが大きかったヤマザクラにおい高直径と樹高を用いて材積表から算出した場合，誤差平て誤差が大きくなったが，これを除いた RMSE は 1.74m

均が－0.014 m3，RMSE が 0.066 m3 と大幅に減少した(図と大幅に減少した。一方，枝下高の誤差平均は－0.57m，-５の材積表)。立木幹材積 0.344m3 に対して RMSE はRMSE は 1.38m と，加藤ら(３)の RMSE1.0～3.5m と同程19.1%であり，前報(１)の立木幹材積 0.620m3 に対して度であった。

RMSE0.167m3 の 26.9%よりも小さかった。簡易型 TLS を利用する場合は胸高直径と樹高を正確に測定し，材積表30から立木幹材積を算出するほうが正確に算出できる場合TLS(m)があることが示された。
20ヤマザクラ1000102030

実測(m)図-３. 樹高Fig. 3 Tree height－

107 －下高以下の値は点群数が多く，精度が高いことが確認で1.6きる。したがって，簡易型 TLS を用いる場合は計測距離が短く，点群数が多いデータを用いて行うことが可能なTLS(m3)

1.2

解析，例えば胸高直径や樹高を推定し，材積表などを用いて立木幹材積を推定することが有効であると考えられ0.8る。ただし，このようなデータであれば実測のほうが短区分求積法

時間で精度高く計測できる。したがって，簡易型 TLS は材積表

誤差はあるものの森林全体の形状を簡易に保存しておき0.4たい場合などに用いることが最も有効な利用方法であると思われる。

0350.40.8

実測(m3)

1.21.6末口径誤差(cm)0

図-５. 立木幹材積
Fig. 5 Stem diameter
IV 考察
合成前の単一 TLS データから推定した胸高直径誤差30○樹冠内25●樹冠外2015105を計測距離に応じて表したものを図-６に示す。誤差はお0

およそ計測距離 5m 以上で拡大していることが分かる。

-50

本研究で用いた簡易型 TLS は，最大計測可能距離は短1,0002,0003,000

点群数(点)

く，また，ビーム幅が大きく，計測速度が遅く，分解能

図-７. 点群数と末口径誤差が粗いため，計測可能範囲が狭い。そのため，一般的にFig. 7 Number of point and top end diameter error

は TLS データを合成することにより，多方向から樹木を謝辞：本研究は千葉大学環境リモートセンシング研究セ

本研究ではノイズを含んだ遠距離の TLS データを合成

ンター共同利用研究(2017)と JSPS 科研費 16KK0168 の助することにより精度は低下した。

成を受けたものである。

胸高直径誤差(cm)

計測することができるようになり計測精度は向上するが，

50

引用文献

40(１)有賀一広・劉純暉・上村僚・松英恵吾・田坂聡明(2017)30

宇都宮大学船生演習林皆伐作業への地上型レーザースキ

20ャナの適用．関東森林研究 68：149-151

10(２)遠藤貴宏・中村裕幸・澤田義人・沢田治雄(2012)地上0-10 0510152025

LiDAR による樹幹太さの推定に関する研究．生産研究
64：585-589-20(３)加藤顕・安藤祐樹・吉田俊也・梶原康司・本多嘉明・-30

小林達明(2014)簡易型地上レーザーを用いた毎木調査法．

-40

日本緑化工学会誌 40：136-141

計測距離(m)(４)山本嵩久・有賀一広・古澤毅・當山啓介・鈴木保志・

図-６. 計測距離と胸高直径誤差

白澤紘明(2017)栃木県における木質バイオマス発電のた

Fig. 6 Measurement distance and DBH error

めの長期的な未利用材利用可能量推計．日本森林学会誌
99：266-271

また，点群数と末口径誤差の関係を図-７に示す。点群数が増加するに従い，精度は向上することが分かる。図-７においても枝下高以下の値を塗りつぶしているが，枝－108 －