地球環境研究,Vol.8(2006)

ハイパースペクトル画像を用いた荒川中流域の河畔林の構造評価
白石貴子＊

後藤真太郎＊崎尾

川西基博＊＊＊

米林

仲＊

渡邊

＃均＊＊
定元＊＊＊＊

キーワード：河畔林､ ハイパースペクトル画像､ 二次微分吸光度

はじめに衛星では､ 微分演算することができなかったが､ ハイパースペクトル画像では微分演算が可能であると考える｡ リ

陸域と水域の移行帯に成立する水辺林は､ 多様な立地

モートセンシング画像に微分演算を用いることにより､と生物自身が作り出す環境のため､ 生物多様性が高い地形の影響により反射率の変動の減少が可能になる(崎尾 2002)｡ この水辺林のうち､ 扇状地より下流の氾(Dixit ら 1985, Wessman ら 1989) との報告がある｡

濫原に成立している森林を河畔林と定義され､ 集約的土また､ 微分演算は近赤外分光法でスペクトル解析に用地利用や河川改修のため残された自然の河畔理は少ない

いられ (岩本ら1994)､ 農業の分野では青果の非破壊試(新山 2002)｡ 荒川の中流域の河川敷においても､ 農地験に二次微分吸光度により､ 水分含量やト糖度の推定がや運動場､ ゴルフ場などの土地利用が進み､ 河畔林は失され必要的な精度を得ている (伊藤ら 1999)｡ 本研究でわれてしまった｡ このような状況下で､ 荒川大麻生公園

は､ これまで点で行われてきたスペクトル解析をハイパー

野鳥の森には､ 比較的大きな面積で自然性の高い河畔林スペクトル画像に適用しスペクトル解析の面への拡張をが残されている｡ このような河畔林の現状を把握する事図り､ 非破壊試験で用いられているような手法 (伊藤は､ 河畔林の維持や復元など河畔林管理を行うための情ら 1994) が適用できることが明らかにされている (白報提供において重要である｡

石ら 2006)｡

しかし､ 現地調査では詳細な情報を入手できるものの､本研究では､ 荒川中流に位置する荒川大麻生公園野鳥調査面積が限られ､ 多くの時間と労力が必要であり広域の森における河畔林の林分の徳量をハイパースペクトルを対象とし､ 定期的な観測は困難である｡

データと比較検討した｡ 限られた面積の現地調査によりリモートセンシングを用いることにより､ 森林を広域得られた情報を基づいてハイパースペクトルデータ画像にかつ定期的なデータを得ることができる｡ さらに､ 近との関係を明らかにすることにより広域の森林を把握す年用いられるようになったハイパースペクトルセンサーることが可能となると考える｡ これにより､ 他地域の河によれば､ 多くの波長の反射スペクトルも入手可能となっ畔林の構造の特徴の把握が可能となり､ 河畔林の現状のた｡ 従来に比べ､ 空間分解能や波長分解能の高い画像を把握と今後の管理のための提供に資することができると入手できるようになり､ より詳細なデータ得られるよう考える｡ 河畔林管理の効率化を図ることや森林管理の担になったことから､ リモートセンシング画像の森林管理い手不足の解消という時代のニーズに応えることができへの実利用が期待されている｡ リモートセンシングを用ると考える｡

いた森林域の研究は多いが (沖 2002､ 加藤 2002､ 小谷 2002)､ 河畔林を対象とした研究は少ない｡ また､ ハイパースペクトル画像を用いた森林の研究事例も少ない｡

１. 調査地

ハイパースペクトル画像の特徴は､ 空間分解能が高い

調査地は､ 埼玉県熊谷市大麻生に位置する荒川大麻生上に､ 波長分解能も高いことである｡ 従来の数バンドの公園野鳥の森 (以下､ 野鳥の森公園という) である｡ こ＊

立正大学地球環境科学部
埼玉森林総合研究センター 森林・緑化担当／立正大学客員教授＊＊＊
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＊＊＊＊
森林環境研究所＃平成17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業績＊＊47

ハイパースペクトル画像を用いた荒川中流域の河畔林の構造評価 (白石・後藤・崎尾・川西・米林・渡邊)

図１

荒川大麻生公園の位置と公園内に設置したベルトトランセクトの公園内に成立する河畔林内に､ 堤防付近から河床を含375〜450m ( プ ロ ッ ト 16〜18) の 間 は ､ 胸 高 直 径 がむ幅25m､ 長さ500mのベルトトランセクトを設置し解５cm 未満の樹高の低いクヌギやエノキが点在する疎林析の対象とした (図１)｡ ベルトトランセクトは､ 公園で､ 草原状の草本層には､ テリハノイバラ優占する場所内を踏査し､ 自然性が高く公園内の河畔林を代表するよが多い｡ 450〜500m (プロット19､ 20) の間は､ 洪水時うな場所を選定した｡ ベルトトランセクトの堤防側およには冠水が起こる現河床であり､ 地表面には礫が多く草そ０〜175m (プロット１〜７) までは､ 林冠層にケヤ本がまばらに生える｡ このような植生の変化だけでなく､キやエノキ､ ムクノキが優勢で､ 過去に植栽されたスギベルトトランクセトを地形的に３区分することができるやヒノキが混じえる高さ約25〜30mの混交林が成立する｡(石田ら 2005)｡ 堤防側約０〜250mの間では土壌層が発林冠の下には草本層から亜高木層までシロダモが多く見達しており､ 約250〜450mは細粒物質を欠き､ 礫層が地られる｡ この０〜175mのうち､ 75〜125m (プロット表まで露出している｡ 450〜500mは現河床で礫層からな３〜５) は､ 特にスギが多く見られる｡ ベルトトランセる (図４)｡

クトの中間付近の175〜250m (プロット９､ 10) は､ 約０ 〜175m の 区 間 に 比 べ る と 出 現 樹 木 対 数 が 少 な く(図３)､ 樹高約16mのニセアカシア出現し､ 林冠の構成種となっていることが特徴である｡ 林床にはアズマネザ

２. 方法

２. １

現地調査

ザの繁茂が見られる｡ 250〜375m (プロット11〜15) のベルトトランセクトでは､ 南北の側線を25mごとに杭間では､ 樹高約15〜10mのクヌギを中心とした林で､ 林で区切り､ 25m×25mの20個のプロットを連続に設置し､冠にはエノキが多少混じる以外に他種はみられず､ 階層堤防側を起点に１番とした｡ プロットごとに､ 胸高直径的な構造もしておらず単純な構造をした林となっている｡

５cm 以上を対象に毎木調査を行い､ 樹種､ 樹高､ 胸高48

地球環境研究,Vol.8(2006)

表１直径､ 位置を測定した (崎尾ら 2005)｡ 植生調査 (川西ら 2005)｡ 植生調査は､ 草本層に含まれる植物を対象に

項

ハイパ−スペクトル画像の諸元目

諸元種の記録と､ 各種がプロットを覆っている割合を百分率

プラットフォーム

航空機で記録した｡ 調査は５月と９月の２回行った｡

センサー名

AISA EAGEL(ハイパースペクトルセンサー)

また､ ベルトトランセクトの側線上の杭を数点と公園

観測日

2004年８月19日

内の歩道の交差点などハイパースペクトル画像で位置を観測波長域

約400nm〜2400nm

特定できる場所において､ GPS (Trimble5700) を用いバンド数190て位置情報を取得した｡

波長分解能

8.16nm〜11.40nm

空間分解能1.5m

２. ２解析方法

現地で計測した GPS データと国土数値情報を用いて､ここで､   ；吸光度､ ；反射率､ ；波ハイパースペクトル画像の幾何補正を行った｡ また､長とする｡ ただし､ 実際の微分演算では数値微分を用い

GPS データから各杭の緯度経度を計算し GIS 化した｡

た｡

現地調査から得られた樹木位置についても､ 各杭の位置情報を基にして緯度経度を計算して GIS 化した｡

林分構造 (崎尾ら 2005)､ 草本植生 (川西ら 2005)
および地形の特徴 (石田ら 2005) から20プロットを７本研究は､ スペクトル解析に有用である近赤外分光法つのグループに分類した (表２)｡ このグループの特徴で用いられている手法をハイパースペクトル画像に適用とハイパースペクトル画像から得られた反射率､ 二次微し､ スペクトル解析の点から面への拡張を行った｡

分吸光度との関係を比較検討した｡

ハイパースペクトル画像は､ 波長分解能が高いため波長方向の微分演算が可能であると考えられる｡ 二次微分２. ３

使用データ

吸光度は､ 近赤外分光法においてスペクトル解析で用い解析に用いたリモートセンシング画像は､ 2004年８月

られ､ 農業の分野では､ 青果の非破壊試験において､ 水19日にハイパースペクトルセンサー AISA EAGLE で分含量や糖度の推定で実用的な結果を得ている (伊藤撮影したものである｡ 観測波長域約400〜2400nmであり､ら 1999)｡ また､ リモートセンシング画像に微分演算をこの波長域を約８〜11nm間隔で反射率の観測を行うこ用いることで､ Dixit ら (1985) は､ 地形や照射条件よっとができる｡ また､ 空間分解能も高く1.5mとなっていて生じる反射率の変動を減少することができ､ また､ スる (表１)｡

ペクトルの吸収の特徴を強調することができる事を報告

ハイパースペクトル画像で二次微分吸光度を計算する

し､ Wessman ら (1989) は､ 林冠の構造に由来した輝ことにより地形等の影響を減少できることから､ ハイパー

度差や飛行ライン間の反射率の差を減少することが可能

スペクトル画像では幾何補正のみを行い､ 地形補正は行であることを報告している｡

わないこととした｡

リモートセンシングソフト (ERDASIMAGINE8.6)を用いて､ ハイパースペクトル画像から各プロット内に含まれるピクセル値をすべて抽出し､ 二次微分吸光度３. 結果および考察(式１) (岩元ら 1994) を算出した｡


プロットの分類 (表２) では､ 地形的な特徴から現河二次微分吸光度   …………………
表２
地形的特徴

野鳥の森公園の毎木調査等の特徴から分類したプロット

林分の発達程度
階層的な構造をしている｡ 発達した林分

現在､ 河床ではない
階層的な構造とはいえない
現河床

床か否かでプロット１〜18とプロット19､ 20に分け､ プ

特徴

シロダモの発達した個体群

比較的スギの個体密度が低く､ ニレ科が林冠を構成アズマネザサの繁茂が見られるスギの個体密度は低く､ ニレ科が林冠を構成しスギの個体密度が特に高い

プロット番号
１･２･６･７
３〜５８

ニセアカシアが林冠層にある

９・10

クヌギの林分

11〜15

樹木の出現数が非常に少ないか､ 出現しない

16〜18

草本種のみ

19・2049

ハイパースペクトル画像を用いた荒川中流域の河畔林の構造評価 (白石・後藤・崎尾・川西・米林・渡邊)

ロット１〜18を発達した林分か否かでプロット１〜８とに近赤外域の波長が高い傾向にあった｡ また､ スギの個

プロット９〜18に分けた｡ プロット１〜８は､ さらに､体密度 (図３) が高いプロット３〜５では､ 近赤外域のスギの個体密度が比較的低いプロット１､ ２､ ６､ ７､反射率は特に低くなった｡

スギの個体密度が特に高いプロット３〜５､ アズマネザ

また､ プロット15〜18では､ 波長約2010nm〜2400nm

ザの繁茂が見られるプロット８に分けた｡ プロット９〜の波長域で､ 反射率の大きさは異なるが､ プロット19､18では､ ニセアカシアの高木が出現するプロット９､ 10､20とスペクトルのピークとトラフが一致していた｡ これ

クヌギが林が優占するプロット11〜15､ 高木がほとんどらのプロットは土壌がほとんど発達しておらず (図４)あるいは全く出現しないプロット16〜18に分けた｡

礫層の上に植生がある状態となっており､ 植生によらず各プロットの反射率を図２に示した｡ 図に示した値は､各波長のプロット内に含まれる全ピクセルの平均値であ地表の存在を反映したものと考えられた｡
プロットの反射率の特徴から､ 樹木の密度が低く草本や裸地が優勢となるプロットでは､ 可視域の反射率が高る｡
現河床であるプロット19､ 20の波長約400nm〜700nmくなることがわかった｡ また､ 堤防側の発達した林分での可視域における反射率は､ 波長とともに大きくなり､は､ スギの個体密度が高いプロットの近赤外域が特に低他のプロットとは大きく異なるスペクトルを示した｡ まくなった｡ 針葉樹は広葉樹に比べ近赤外域の反射率が低た､ 高木がほとんど出現しないがないプロット16〜18でくなる傾向にあることから､ この野鳥の森公園の調査区

は､ 可視域の反射率がプロット１〜14に比べて高くなっ

ではスギの個体密度が0.02本／m2以上の場合に､ 針葉樹た｡ また､ プロット15はプロット16〜18と同様にプロッの分光反射特性が表れたと判断される｡

ト１〜14に比べるとやや高くなった｡ プロット15は､ 樹

近赤外域では､ クヌギの優占するプロット11〜15や樹木の個体密度が低く､ 地表面はプロット16〜18と同様に､木個体が比較的少ない９､ 10では､ 階層構造が発達しスに葉に光沢のあるテリハノイバラに覆われている｡ そのギの個体密度の低いプロット１､ ２､ ６､ ７に比べ､ 全ため､ 樹木よりも草本植生の特徴を反映していると考え

体的に反射率が高い傾向にあり､ このことは階層構造がられる｡ クヌギの優占する林であるプロット11〜15やニ発達していないということを反映していると推測される｡

セカシアの高木が出現するプロット９､ 10では､ 全体的以上をまとめると､ プロット19､ 20のように礫からな図２ 野鳥の森公園における各プロットの反射率＊値は波長ごとの平均値で示している

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地球環境研究,Vol.8(2006)

図３ 主な樹種別の個体密度＊プロット面積は林地のみとし､ 歩道がプロットに含まれる場合には歩道面積を差引いた面積とした｡

図４

荒川大麻生公園野鳥の森の地形および土壌断面 (石田ら2005)

る現河床では､ 波長とともに反射率は高くなっていき､

プロット19､ 20は特に波長約430nm〜760nmと波長約他のプロットと異なる特徴を示す｡ また､ スギは個体密1900nm〜2050nmで他のプロットとは大きく異なるスペ2

度が0.02本/m 以上になると近赤外域の反射率が特に低クトルを示した｡ 反射率からではわからなかったが､ プくなる｡ プロット９〜15では､ 近赤外域の反射率が高い

ロット19､ 20のスペクトルが他のプロット大きく異なり傾向があった｡ 樹木密度が低いために､ ハイパースペクピークとなっている波長約670nm付近の波長で､ プロットルセンサーが草本を捉える量が多くなったためと考え

ト16､ 18の二次微分吸光度の値が高くなっており､ 波長られた｡ プロット15〜18では礫の上に植生があり､ プロッ

約2020nmでは､ プロット16､ 18のピークが一致していト19､ 20とスペクトルの特徴が一致する波長があり､ 植た (図６)｡ プロット16､ 18には､ 幅がおよそ２m の砂生に係わらず地表面の礫を反映しているためと判断され利の歩道が横切っていることからプロット16､ 18には､た｡

礫質の河床であるプロット19､ 20と共通した特徴がある

次に､ 反射率から求めた二次微分吸光度の特徴を調べた (図５)｡

ことが示された｡
波長約2010nm〜2400nmの波長域においては､ プロッ51

ハイパースペクトル画像を用いた荒川中流域の河畔林の構造評価 (白石・後藤・崎尾・川西・米林・渡邊)

図５ 野鳥の森公園における各プロットの二次微分吸光度＊値は波長ごとの平均値で示している

図６

野鳥の森公園における各プロットの約620nm〜740nm 波長域の二次微分吸光度ト15〜18とプロット19､ 20の二次微分吸光度の関係から

図７ 野鳥の森公園における各プロットの約1830nm〜1930nm 波長域の二次微分吸光度針葉樹の個体密度が反映されたと考えられる｡

植生によらず地表の存在を反映したものと考えられた｡

また､ 波長約1370nm〜1370nmにおいて､ プロット

プロット８〜10において､ 波長約1850nm〜2050nmで１〜７の二次微分吸光度とプロット８〜18二次微分吸光二次微分吸光度のピークとトラフの位置が､ 他のプロッ度に値に差が生じた｡ 1340nm付近の波長域ではプロッ

ト１〜７などとは異なっていた (図７)｡ これらのプロッ

ト１〜７の値は低く､ 約1360nm付近の波長では高くなっ

トは､ 樹木の個体密度が比較的低く､ 林床にアズマネザていた｡ プロット８からは下層のシロダモの個体が減りサの繁茂している｡ スペクトルの違いは､ アズマネザサ

プロット９では出現しなくなる｡ このような林分構造のの量を反映していると考えられた｡

違いを反映している可能性がある｡

プッロト３〜５では､ 他のプロットと比べ波長約以上をまとめると､ 反射率および二次微分吸光度を用

480nm〜500nm付近では二次微分吸光度は小さく､ 波長いて､ プロットの特徴を見たところ､ 二次微分吸光度の約630nm〜660nmでは二次微分吸光度の値が高くなった｡

方がより詳細な情報を得られることが分かった｡ それに

このプロットではスギの個体密度が特に高いことから､よると､ プロット19､ 20はプロット１〜18とは異なるス52

地球環境研究,Vol.8(2006)

ペクトルの特徴を示した｡ プロット内に､ 砂利道が横切

引用文献

るプロット16､ 18では､ プロット19､ 20のピークとトラ

石田武・田村俊和・宮下香織・長田真宏・門村浩・高村弘毅,

フに合わせて二次微分吸光度の値が異なり､ 砂利の影響

2005. 埼玉県荒川中流部にみる現代の扇状地面離水過程, 日がスペクトルに現れることが分かった｡ また､ 波長約本地形学連合2005年春季大会発表 (要旨は, 地形, 27,2000nm以降では､ プロット15〜18のスペクトルのピークとトラフがプロット19､ 20と一致していたことから､植生下の地表の性質もハイパースペクトル画像から把握することができる可能性が示唆された｡
プロット１〜８までスギが出現するが､ このうちスギ2の個体密度が0.02本／m 以上になるとハイパースクトル画像から抽出できることがわかった｡ また､ プロット８〜10において波長約1850nm〜2050nmで二次微分吸光度に違いが生じ､ 林床のアズマネサザの量を反映していp.381).
伊藤茂・大竹良知・吉村幸江・鬼頭勇夫, 1999. 近赤外分光法
によるスイカ果実の非破壊糖度測定, 愛知県農業総合試験場
研究報告書第31号, pp.153−158
岩本睦美・河野澄夫・魚住純, 1994. 近赤外分光法入門,
168pp. 幸書房, 東京.
沖雄一・小熊宏之 (2002) リモートセンシングデータを用いた
特定森林樹冠の推定-釧路湿原におけるハンノキ推定-. 日本
リモートセンシング学会誌, 22(5), pp. 510〜516.
加藤正人 (2002) 高分解能衛星 IKONOS 衛星による針広混交林の樹種分類. 森林航測, 第198号, pp.６〜９.

ると考えられた｡ また､ 二次微分吸光度では波長約

小谷英司・粟屋善雄・岡野通明 (2002) 航空機 MSS による落1370nm〜1370nmの二次微分吸光度にプロット１〜７と葉広葉樹林での分光反射特性の季節変化と樹種分類. 日本写

プロット８〜18とに差が生じたことから､ 林分の構造が違うことが予想された｡ 実際に､ プロット１〜７は､ 発達した林分で､ 高木､ 亜高木､ 低木､ 草本層と階層的な構造をしているの対し､ プロット８〜18では､ 高木層や低木層が発達していない林で､ このような林分構造の違いが現れたのではないかと考えられた｡

真測量学会春季学術講演会論文集, PP.63〜64.
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,
ORC2005年度報告書
崎尾均. 2002
辺林の生態学水辺林とはなにか. 崎尾均・山本福壽編.

水所収, p１−16. 東京出版会, 東京.

崎尾均・白石貴子・後藤真太郎・米林仲・川西基博・小林誠・渡邊定元, 2005. 荒川中流域の河畔林の造と動態, ORC2005

おわりに荒川中流の河畔林において､ 詳細な植生および地形的な特徴と､ ハイパースペトクル画像を用いた反射率と二次微分吸光度とを比較した結果､ 反射率よりも二次微分吸光度の方が､ より詳細な情報を入手できることことがわかった｡ 林分の構造の違いにより､ ハイペースペクト

年度報告書
崎尾均・山本福壽編. 水辺林の生態学, 206pp. 東京出版会,
東京.
白石貴子・後藤真太郎・渡邊定元・崎尾均・川西基博, 2006.
ハイパースペクトル画像による自然度評価の試み−比企丘陵森林公園への適用事例−. 日本森林学界学術講演集. p246
新山馨. 2002
学河畔林. 崎尾均・山本福壽編.

水辺林の生態所収, p61−93.東京出版会, 東京.

ルの反射率や二次微分吸光度のスペクトルに違いが生じ

Dixi, L.,and Ram, S., 1985. Quantitative analysis by deriva-た｡ ハイパースペクトル画像を用いることにより広域のtive electronic spectroscopy. All. Spectr. Rev, 21 (4),河畔林を､ 反射率や二次微分吸光度の特徴から分類するこが可能であると考えられる｡ このように､ 限られた地域の詳細な調査調査に基づいてハイパースペクトル画像との関連を調べることによって分類が可能であることがpp.311-418.
Wessman, C. A., Aber, J. D., and Peterson, D. L., 1989. An
evaluation of imaging spectrometry for estimating forest
canopy chemistry. Int. J. Remote Sence, 10 (8), pp.12931316.

示されたことは､ この手法を河畔林以外の広域の森林へと拡張することができることを意味し､ 広域の森林の構造把握に役立つものと考える｡

53

ハイパースペクトル画像を用いた荒川中流域の河畔林の構造評価 (白石・後藤・崎尾・川西・米林・渡邊)

Estimation of the Riparian Forest Structure in the Mid-Arakawa
Using the Hyperspectrum Imagery
SHIRAISHI Takako＊, GOTO Shintaro＊, SAKIO Hitoshi＊＊, KAWANISHI Motohiro＊＊＊,YONEBAYASHI Chu＊, WATANABE Sadamoto＊＊＊＊＊Faculty of Geo-environmental Science, Rissho University
Saitama Prefectural Agriculture and Forest Research Center, Forest Laboratory＊＊＊
Open Research Center, Graduate School of Geo-environmental Science, Rissho University＊＊＊＊
Forest Environmental Institute＊＊

Keywords: riparian forest, hyperspectrum imagery, second differential absorbance54