地球環境研究，Vol.15（2013）

ラジコンヘリと LIDAR データを用いた森林構造把握の基礎的研究
平春＊

後藤真太郎＊

キーワード：ラジコンヘリ、LIDAR、空中写真、森林構造、DEM

1 ．はじめに
リモートセンシングは、その広域性、周期性から森林をモニタリングするための有効な手段として研究されてきた。その研究は、樹種の分類（加藤，2002；Maortin
et al., 1998；Larsen, 2007）、林分タイプの分類（蔡ら，2004）、フェノロジーの解析（小谷ら，2003；西田ら，2003，2004；Xiao et al., 2006）、樹冠率の推定（小熊 ・ 山形，2000；沖 ・ 小熊，2002）といった森林構造に関する解析やミクセル分解（小熊ら，2002）といった解析手法
図1の開発と多岐に及ぶ。しかしながら、前述のような研究対象地域（県立比企丘陵自然公園）にて度々用いられる光学センサーでは森林植生指標を用いて、樹種の分類や樹冠率の推定などができるが、森林二つの調査域で LIDAR の透過性を調べ、LIDAR データ

垂直構造を計測し、実態に把握することは難しい。森林と現地測量データとの誤差を計算し、その精度を検討し材積量の推定、さらに二酸化炭素吸収量や炭素貯蔵量をた。また、地表面とレーザパルスの距離の差を樹高とし、予測するには、森林構造を把握することは重要ある。こ樹高の分布図を作成し、管理によって異なる森林垂直分のような中で航空機搭載型の LIDAR を用いた森林計測

布を調べ、LIDAR データの空間分布から推定される森林は、森林の三次元構造、毎木位置や高さ、樹冠など単木構造の状況を解析した。

単位で森林構造のパラメータを取得が可能であると期待されている（瀬戸島，2001；加藤，2004）。これまでにも、LIDAR データを用いて、樹木の高さの推定（田村，2000；蔡斌，2006；Takahashi, 2005）、樹冠量の推定（伊2 ．調査域と使用データ
2．1

対象地域

藤，2008）、材積 ・ 炭素量の推定（米，2002）、森林バイ

本研究の対象地域は埼玉県東松山市南西部から鳩山町

オマスの推定（M. García, 2010；R. Nelson, 2012）といっを中心に広がる岩殿丘陵に位置する県立比企丘陵自然公た研究が行われている。

園である（図 1 ）。対象地域内は下草刈り管理されている

LIDAR データの精度については、佐藤ほか（2004）が森林と管理されていない森林の ２ 種類が隣接している小LIDAR データによる DEM の高さ方向の誤差が １ m 以下地域があり、開空度条件が違うため LIDAR の透過性をであることを明らかにし、従来の写真測量で得られる等検討する条件を満たす調査地域である（図 2 ，図 3 ）。 2

高線データと比べて精度が高いことを示した（佐藤，つの小地流域の内、西側地流域は定期的な管理が行われ2004）。森林地域ではその開空度によってレーザのパルスており、東側の地域は管理が放棄されている。本研究での透過性が異なるため、森林構造の計測精度や森林下のは西側の小地流域を M 地域、東側の小地域を N 地域と地形計測精度に影響があると考えられる。本研究では、した。

ラジコンヘリを用いて、森林管理による開空度が異なる
＊	 立正大学大学院地球環境科学研究科

M 地域は「市民の森」として、定期的な管理がなされ29ラジコンヘリと LIDAR データを用いた 森林構造把握の基礎的研究（平・後藤）

表1

図2

M 地域の森林の林床状況

項目

計測仕様

計画計測密度

約4.0m2に一点

実質計測密度

約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

飛行対地高度

約1200m

測定時飛行速度252km/h

オーバーラップ率40％

計測コース間隔180m

プラットフォーム

セスナ404

図4
図3

LIDAR 計測仕様（2006年12月25日）

LIDAR データと樹木調査データの断面図

N 地域の森林の林床状況ている範囲内に位置する。
「市民の森」は、東松山市の南

2．3

使用データ

西部、鳩山町との市境に位置する公有林で、1986年（昭本研究では、セスナ機搭載型の航空レーザスキャナ

和61年）に国有林の払い下げにより東松山市が32ha を買Leica/ALS50を用いて計測を行った（表 1 ）。利用したい上げ、管理している。現在、「市民の森」の植生管理に

LIDAR は、一つのレーザショットに対して、反射強度 １

ついては、東松山市は造園業者に委託しており、「市民の位と ２ 位の反射パルスを記録でき、受信前後関係によっ森」で行われている植生管理は、主に下草刈りで、樹木てそれぞれファーストパルス（First Pulse）とラストパについては倒木処理を行うのみである。最近は、「市民のルス（Last Pulse）という名称を付けられている。LIDAR

森」全体を 6 つのブロックに分け、毎年 １ 箇所ずつ下草データと樹木調査データの断面図によると、ファースト刈りを行っているが、それ以前からも管理自体は行ってパルスとラストパルスは垂直方向上混在するが、地面にいた。また、遊歩道周辺10m についてのみ、毎年、下草近づくと、ラストパルスの割合は高くなり、地面から離刈りが行われている。下草刈りは秋に行われており、斜れると、ファーストパルスの割合が高くなる（図 4 ）。全面上部を中心に林床を一様に刈りとられている（図 2 ）。

体的に見ると、ファーストパルスは必ずラストパルスよこれに対して N 地域では、M 地域のように定期的な管り高いとはいえず、ラストパルスは必ずしも地面反射さ理が行われておらず、常緑低木や背の高いアズマネザサれたものでもない。両タイプとも森林全体構造に反射さが茂っている（図 3 ）。しかし、二次林が成立しているこれたものであると考えられる。なお、レーザパルスの反とや、萌芽したコナラが見られることから以前は管理が射地点のポイントデータの属性は座標 XY と標高 Z であ行われており、その後放棄されたと思われる。

る。

30

地球環境研究，Vol.15（2013）

図5
表2

ラジコンヘリ MD-200

ラジコンヘリ MD-200 の撮影仕様

項目仕様

写真縮尺

5882.353

カメラの焦点距離（cm）

1.7

飛行高度（ｍ）

100地上解像度（cm）

2.529

オーバーラップ

60

サイドラップ30

撮影基線長（ｍ）

30.588コース間隔（ｍ）

71.235

Point）とし、幾何補正を行った。選定した地上物は物見

横方向の実距離（ｍ）

76.471

山駐車所の囲いの角と看板、電波塔のフェンスの角であ

縦方向の実距離（ｍ）

101.765

撮影面積（㎡）

7782.007

り、それらに対して基準点からトータルステーション（以ステレオ有効面積（㎡）2178.962

論理平面位置（cm）

2.529

論理標高（cm）

8.269

横方向（cm）

1.3

縦方向（cm）

1.73

図6ラ ジコンヘリによる空中写真撮影位置と全天写真撮影位置ていないため、幾何補正をする必要がある。本研究では空中写真で判読できる地上物を GCP（Ground Control下，TS）を用いて測量を行った（図 7 ）。測量結果を表4 － 1 に表示している。GCP を空中写真から判読し、位置を約 1 ピクセル（約 5 cm）まで合わせた。モザイク処理は、写真の中心点の GPS データと方位角を利用し写真を回転させ、同じ地上物を判読し、対応のピクセルを合わせた。

3 ．研究方法
3．1

ラジコンヘリによる樹冠調査

3．1．1

3．1．3

樹冠と樹冠間の分類

3.1.1で幾何補正した空中写真の輝度値情報から閾値をラジコンヘリによる空中写真撮影

決め 2 値化処理を行い、樹冠と樹冠間を分類した。閾値

本研究では LIDAR データの透過性を見るために株式は輝度値のヒストグラム（図 8 ）の最大値より決めた。

会社イメージワンから提供されたラジコンヘリ MD－200を使用して、2011年 8 月 3 日に対象地域の空中写真を撮影した（図 5 ）。このラジコンヘリは重さ200ｇまでのカメラを載せることでき、バッテリー使用時間約20分、電波距離は 1 km である。また、あらかじめプログラム撮影ルートを飛行することができ、リアルタイムで下向きのカメラの映像とカメラ中心点の高さ（GPS による）をチェックしながら写真を撮ることができる。本研究では、ラジコンヘリによる現地撮影を表 2 の計測仕様をもとに、図 6 に示す位置で行い、11枚の写真を撮影できた。なお、この撮影位置はラジコンヘリに搭載された GPS から測定され、写真の中心位置を示している。
3．1．2

空中写真の幾何補正

ラジコンヘリにより撮影した空中写真は位置情報を持っ

図7

空中写真の幾何補正に使用した GCP
31

ラジコンヘリと LIDAR データを用いた 森林構造把握の基礎的研究（平・後藤）

ピクセルの数図8

図9

空中写真の輝度値ヒストグラム

魚眼レンズを用いた各地点の全天写真

この分類精度を検証するために、魚眼レンズ（NIKON

おける TS を使用し、地表面測量を行った。測量方法とfisheye converter fc-e9 0.2x）を用いて、図 6 に示していして、物見山に設置している二等三角点からトラバースる位置にいおいて全天写真を撮影し、CanopOn 2（全天測量を行い、調査域周辺に基準点を設置し、基準点から写真プログラム，2009）を用いて得られた開空度と比較標高の測量を行った（図10）。また、計測システムの傾斜を行った（図 9 ）。

角によって発生した高さ方向の誤差を検討するため、調査地付近の物見山駐車場（図10）においても TS 測量を

3．2

LIDAR データの透過性の検討行った。

本研究では、3.1において樹冠と樹冠間と分類した結果を用い、M 地域と N 地域におけるレーザパルスの透過性について検討を行った。樹冠間に位置するレーザパルス

3．3．2

LIDAR 精度の検討

本研究では、TS 測量によって得られた標高データをは地面に到達していると考えられるので、樹冠間から反射しているレーザパルスの割合を計算した。本研究で使用した LIDAR のビーム幅は約40cm であるため、レーザパルスのポイントデータより20cm のバッファー（直径40cm）を作成し、樹冠間から反射しているか確認を行った。
3．3

LIDAR データ精度の検討

3．3．1

現地測量LIDAR データの処理精度を検証するために、研究域に32

図10TS による現地測量（約600点）

地球環境研究，Vol.15（2013）

表3用いて、空中写真から得られた樹冠間からの反射パルスデータの精度検証を行った。なお、検証に用いた地点は物見山駐車場であった。次に、LIDAR データを開空度が異なる M 地域と N 地域の現地測量データと比較し、その透過性と地表面測量の精度を検討した。
3．4

閾値

各地点の開空度（％）
開空度（％）

地点 1

地点 2

地点 30.5

17.9

19.9

120.2

35.2

42.8

30.4

0.8

11.6

13.48.4

樹高分布図による森林構造の把握

空中写真で分類した樹冠間から反射している LIDARめ、M 域に 2 か所（地点 1 ，地点 2 ）、N 域では 1 か所

データから地表面 DEM を作成した。作成手法として、（地点 3 ）の全天写真を撮り、開空度を計算した（図 6 ）。

まず LIDAR データから TIN（Triangulated Irregular

本研究では CanopOn 2 ］を利用し、まず閾値を0.5に設Network）を発生させ、次に TIN から Natural Neighbor定し解析した（表 3 ）。その結果、地点 2 が最も開空度が内挿方法を使用し DEM を作成した。同じ手法を使用し、高く、次いで地点 1 が高かった。三か所中唯一 N 域で撮

樹冠から反射している LIDAR データを利用し DSM

影した地点 3 は、地点 1 、地点 2 よりも開空度が低かっ（Digital Surface Model）を作成した。この DSM と地表た。また、閾値を上下してもそれぞれの地点の関係はほ面 DEM の差分を計算し樹高分布図を作成した。また、とんど変わらなかった。ラジコンヘリの空中写真から計M 地域と N 地域における現地調査を行い、研究地域の森

算された樹冠間の割合は M 域では高く、N 域では低い結林構造を確認した。

果とほとんど一致している。
4．2

4 ．解析結果
4．1

森林構造の把握結果

現地調査によると、M 地域の植生は、木本類はアカマ

LIDAR の精度検証結果

ツが最も多く、次いでヤマザクラやコナラが多い。流域

物見山駐車所の TS によって得られた地表面標高デー内の木本類は、ほぼこの 3 種で占められている。アオキ

タを利用して LIDAR 計測システムの誤差は0.326ｍとなっなどの低木はほとんど見られず、 5 m 以下の木本は、成た。また、M 地域では樹冠の間から反射するラストパル

長途中のコナラなどが少し見られる程度である。草本類

スは52.62％であり、それを現地測量データと比較した平はアズマネザサが優先しており、ほぼ一面アズマネザサ

均誤差は0.413ｍとなった（図11）。N 地域では樹冠の間が群生しているが、隙間を縫うようにシダ類やジャノヒから反射するラストパルスは25.47％であり、それを現地ゲなども見られる。一番背の高い草本はアズマネザサで測量データと比較した平均誤差は0.629ｍである（図12）。

あり、高いものでは約30cm にもなる（図 2 ）。N 地域の

この結果から、誤差が大きい場所 N 域では開空度が低た

植生は、木本類はコナラやシラカシ、マルバアオダモな

めラストパルスは樹冠から反射しており、誤差が小さい

どの落葉広葉樹や常緑広葉樹が多く、M 流域で最も多M 域では開空度が高いためラストパルスが樹冠間から反かったアカマツは N 地域では少なかった。また、生育場射していると判断される。

所も尾根を中心とした狭い範囲に限られていた。低木にラジコンヘリの空中写真の 2 値化処理の精度検証のた

図11

M 地域の LIDAR の誤差

図12

N 地域の LIDAR の誤差
33ラジコンヘリと LIDAR データを用いた 森林構造把握の基礎的研究（平・後藤）
樹種分類，森林航測198， 6 － 9 ．
加藤正人（2004）森林リモートセンシング．
（株）日本林業調査会．
川西基博 ・ 崎尾均 ・ 白石貴子 ・ 米林

仲 ・ 後藤真太郎（2005）

荒川中流域の河畔林における草本植生の種組成と生活型，
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
ター平成17年度事業報告書，107－112．
小谷英司 ・ 粟屋善雄 ・ 岡野通明（2003）落葉広葉樹林における航空機 MSS 分光反射と fiPAR の季節変化，日本写真測量学会年次学術講演会発表論文集，225－228．
米康

図13

充 ・ 小熊宏之 ・ 山形与志樹（2002）京都議定書に関わる吸収源計測システムの開発― 航空機 Lidar によるカラマ

樹高分布図

ツ林の樹冠計測と材積 ・ 炭素重量計測精度の検証―，日本
リモートセンシング学会誌，22（ 5 ），531－543．

関しては、斜面ではヒサカキ、谷底付近ではアオキがほLarsen, M. (2007) Single tree species classification with a

ぼ一面を覆っていた。ヒサカキとアオキは平均して 2 mhypothetic multi-spectral satellite. Remote Sens.Environ.,程度の全長だった。その他には、立ち枯れの木が N 地域より多く見られた。草本類は、ヒサカキやアオキが光り

110, pp523-532.
Maortin. M. E., S. D. Newman, J. D. Aber and R. G. Congalton. (1998) Determining forest species composition usingをほとんど遮ってしまっているため、ほぼアズマネザサ

high spectral resolution remote sensing data, Remote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 3 ）。
LIDAR による樹高分布図では、 1 m ～ 5 m、 5 m ～Sens. Environ 65, 249-254.
Mariano García, David Riaño, Emilio Chuvieco, F. Mark Danson (2010) Estimating biomass carbon stocks for a Medi-

10m、10ｍ～15ｍ、15ｍ～20ｍ、20～、五つの樹高ラン
クに分けて表示した（図 8 ）。樹高分布図によると、N 地域では 1 m ～ 5 m の低木と、 5 ｍ～10ｍの亜高木、樹高

terranean forest in central Spain using LiDAR height andintensity data, mote Sensing of Environment 114, 816-830.
西田顕郎 ・ 土田造とほぼ一致していることをわかった。

心（2003）衛星観測と生態モデルによる落葉樹林の季節変化の推定，日本写真10m 以上高木が分布し、M 地域では、主に樹高10ｍの高木が分布している。この結果が、現地観測による森林構聡 ・ 三枝伸子 ・ 山本

測量学会年次学術講演会，231－232．
西田顕郎 ・ 川戸

渉 ・ 土田聡 ・ 三枝信子 ・ 岩男弘毅 ・ 村岡裕

由（2004）衛星観測による落葉樹林の季節変化の推定，日
本写真測量学会年次学術講演会，91－92．

5 ．まとめ
本研究は、開空度の異なる森林中に調査地を設置しLIDAR データの透過性とその精度を検討した。その結

小熊宏之 ・ 山形与志樹（2000）リモ－トセンシングデ－タを用いた森林樹冠率の推定，写真測量とリモ－トセンシング
39（ 2 ）
，82－89．
小熊宏之 ・ 島崎彦人 ・ 山形与志樹（2002）森林樹冠率の推定におけるミクセル分類手法の有効性に関する研究，写真測果、開空度が50％以上の森林では LIDAR の標高誤差が50cm 以下となり、樹冠下の微細な地形を把握できることがわかった。
また、LIDAR データから樹高分布図を作成した結果、管理によって異なる森林の低木層、中木層、亜高木層高木層など特徴を把握することができた。
参考文献
伊藤拓弥 ・ 松英恵吾 ・ 内藤健司（2008）文航空機 LiDAR による森林資源量推定―スギ ・ ヒノキの樹高 ・ 樹冠量による立木幹材積推定式の検討―，写真測量とリモートセンシン
グ，47（ 1 ），26－35．
加藤正人（2002）高分解能 IKONOS 衛星による針広混交林の34

量とリモ－トセンシング41（ 2 ）， 4 －14．
沖一雄 ・ 小熊宏之（2002）リモ－トセンシングデ－タを用いた特定森林樹冠率の推定－釧路湿原におけるハンノキの推定－，日本リモ－トセンシング学会誌22（ 5 ），510－515．

蔡斌 ・ 秋山侃 ・ 魏宏（2006）航空機レーザ計測による広葉樹林の樹高，樹冠面積の抽出，写真測量とリモートセンシン
グ45（ 3 ）， 4 －11．
R. Nelson, T. Gobakken, E. Næsset, T. G. Gregoire, G. Ståhl,S. Holm, J. Flewelling (2012) LiDAR sampling — Using anairborne profiler to estimate forest biomass in Hedmark
County, Norway, Remote Sensing of Environment 123,563-578.
佐藤浩 ・ 関口辰夫 ・ 織茂

郁 ・ 中島保（2004）現地測量の成果を用いた航空レーザ測量 DTM 高さ方向の精度検証，

地球環境研究，Vol.15（2013）
写真測量とリモートセンシング43（ 4 ），13－21．
瀬戸島政博，赤松幸生，船橋学（2001）森林域での航空機

13．
蔡斌 ・ 秋山侃 ・ 小阪尚子 ・ 永井論（2004）高分解能マルチレーザスキャナによる計測調査への可能性，測量，10月号，

スペクトル衛星画像による林分タイプの分類，日本写真測21－25．

量学会年次学術講演会発表論文集，221－224．

Takahashi, T., Yamamoto, K., Senda, Y., Tsuzuku, M. (2005)

Xiao, X. Hagen, S. Zhang, Q. Keller, M. and Moore III, B.

Estimating individual tree heights ofsugi plantations in(2006) Detecting leaf phenology of seasonally moist tropi-

mountainous areas using small footprint airborne LiDAR,

cal forest in South America with multi-temporal MODIS

Journal of Forest Research 10 (2), 135-142.
田村正行 ・ 高槻幸枝（2000）航空機レーザースキャナーによる樹高計測，写真測量とリモートセンシング39（ 2 ），8 －images, Remote Sens. Environ 103, 465-473.
全天写真解析プログラム（2009年 2 月27日），http://takenakaakio.org/etc/canopon2/index.html

35

ラジコンヘリと LIDAR データを用いた 森林構造把握の基礎的研究（平・後藤）

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 LIDAR データに着目し、ラジコンヘリによる空中写真を用いて森林管理状況が違う場所における LIDAR データの精度を検討することを目的とした。
ラジコンヘリを利用して研究地域における空中写真を撮影した。空中写真を幾何補正処理し、輝度値より2値化し、樹冠と樹冠の間と分類した。
この分割結果を用いて、森林管理状況が異なる地域における樹冠から反射するレーザパルスの割合と樹冠間から反射するレーザパルスの割合を計算した。
現地測量による地表面標高測量を行い、樹冠間から反射するレーザパルスと地表面との差分を計算し、LIDAR データの精度を検討した。また、樹冠間から反射するレーザパルスデータを地表面と考え、LIDAR による標高とその差分を樹高とし、研究地域における樹高マップを作成し、現地植生調査の結果と比較した。
その結果、開空度が50％以上の森林では LIDAR の標高誤差が50cm 以下であり、樹冠下の微細な地形を把握できることがわかった。LIDAR データから作成した樹高分布図によると管理により森林の低木層、中木層、亜高木層高木層など特徴が異なることを明らかにし、現地植生調査結果により検証された。

A Study of Evaluation Methods for Structure of Sub-canopy Using Radio-Control Helicopters and LIDAR DataBORJIGIN Habula ＊ and GOTO Shintaro ＊*Graduate Student of Geo-environmental Science, Rissho University

Abstract:
In this study, we focused on the utility of Laser Imaging Detection and Ranging (LIDAR) which enable us toobtain information of wide area forest, for a purpose of using aerial photograph taken by radio-control helicopters toevaluate the accuracy of LIDAR data concerning the difference in forest management.
We performed geometric correction processing for the aerial photographs taken by radio-control helicopters,
binarizing process for the luminosity value, and classification for canopies. Then the results were used to calculate
the proportion of both laser pulse reflected by single canopy and the laser pulse reflected among canopies. Throughfield works, we measured the ground elevation of study area and investigated the elevation differences between
laser pulse reflected among canopies and ground to evaluate the accuracy of LIDAR data. At meanwhile, laser
pulse reflected among canopies was considered as ground surface, with which different value between LIDARderived elevations was investigated. We mapped the different value that considered as tree height, and then madecomparison with field investigation results.
The forest with canopy openness greater than 50% has a LIDAR-derived elevation error less than 50cm, whichenable us to understand the topography under canopy. The result of this research demonstrated according to thetree height map derived from LIDAR data, that the characteristics of understory, sub tree layer and overstory
from forest vary depending on different forest management, which is calibrated by field investigation result.
Keywords: Radio-Control Helicopters, LIDAR, Aerial Photograph, Sub-Canopy, DEM

36