未整備の人工林を対象とした
SfM を用いた単木の簡易抽出
1180161
高知工科大学宮本システム工学群

直哉

建築・都市デザイン専攻

未整備の人工林を対象に，空撮 SfM と地上 SfM を行い，それぞれ取得した点群データを用いて単木の抽出を試みた．空撮点群データを用いた単木抽出では，樹頂点の検出と樹冠のポリゴン作成を行った．地上点群データを用いた単木抽出では，ボクセルの Z 方向の連続性に着目することで幹の検出を行った．結果，空撮 SfM からは約 50%，地上 SfM からは約 70%が単木として抽出された．さらに地上 SfM の際，明度を一定に保ちながら撮影を行う必要があることが判明した．

Key Words:

1.

SfM

撮影方法

はじめに単木抽出を用いた簡易的な単木抽出手法の構築を試みる．空撮 SfM と地上 SfM を行い，それぞれ取得した点群データから単木を抽出していく．

現在，本研究室では，LiDAR（Light Detection AndRanging）を用いて，林床部での日射量推定や，葉面積指数(LAI)推定手法の開発を行っている．LiDAR は，計測対象物にレーザー光を照射し，その反射光を計測することにより，広範囲にわたって点群データを取得することができる．
近年，LiDAR と同様に点群データを取得することができる，SfM（Structure from Motion）という手法が注目されている．SfM は，動画や写真からカメラ撮影位置を推定し，対象物の３次元形状を復元する技術である．
本研究室の杉野 1)が作成した，高知大学演習林の，図-１ 地上型 LiDAR・空撮 SfM を用いて抽出した単木

地上型 LiDAR を用いて取得した点群データと，空撮SfM を用いて取得した点群データを用いて，それぞ表-1 抽出結果れ単木の抽出を行った（図-1）．また，ある領域内（20m×30m）について，トータルステーションを用いて測量した，実際の単木数と抽出単木数の比較を表-1 に示す．結果から，演習林のような整備された人工林
では，地上型 LiDAR が非常に有効であることが分かる．空撮 SfM を用いて抽出した単木についても，抽2.

出率 80%を超える結果となった．

研究対象地

高い抽出率を見せた地上型 LiDAR だが，高価であり，測量に多くの時間を要するため，高頻度の運用

研究対象地は高知県香美市土佐山田町中後入地区

は困難である．また，未整備の人工林のように，見の金峯神社の周辺である．図-2 の整備されていない通しの悪い範囲を対象とした運用には不向きである． 人工林(10m×15m)を対象領域として設定した．
空撮 SfM についても，活用例の多くは，整備されて検証用データとして，対象領域内の単木の本数といる人工林を対象としたものである．

幹の位置を，レーザー距離計（Leica DISTO S910）

そこで本研究では，未整備の人工林を対象に，SfMを用いた前方交会法により求めた．このときレーザ

1

ーの照準を，目視による幹の中心部としたため，幹それぞれの数の比較を表-2 に示す．の位置の測量結果には大きな誤差が含まれていると局所最大フィルタ法で抽出した単木数は，実際の考えた．よって本研究では，単木位置は考慮せず，単木数の半分程度であった．

本数のみを比較対象とした．
また，領域内の５本の樹木に，地上 SfM の幾何変換時に用いる基準点（反射板）を貼り付けた．

図-3

図-2

局所最大フィルタ法

研究対象地

3.

空撮 SfM を用いた単木抽出

(1)

データ取得

本研究室の藤原 2）は，UAV による空撮 SfM を行い，中後入地区の点群データを作成した．これを用いて

図-4

局所最大フィルタ法で抽出した単木分解能が 20cm の DSM（Digital Surface Model）モザイク画像を作成した．

(2)

表-2

抽出結果

局所最大フィルタ法による単木の抽出

局所最大フィルタ法は，様々な文献 3)4)で利用されている手法である．この手法には樹高データが必要となるため，DSM から DEM（Digital Elevation Model）(3)

樹冠のポリゴン作成による単木の抽出を差し引くことで，DCHM（Digital Canopy Height

局所最大フィルタ法による単木抽出法は，グリッModel）（樹高）画像を作成した（DEM は国土地理院

ドサイズに大きく左右される．グリッドサイズを小より 5m メッシュのものを取得した）．この画像に対さくことで，抽出点こそ増えるが，樹頂点以外の点して奇数サイズのグリッドを設定し，中心のグリッを抽出する可能性が増える．ノイズに対する脆弱性

ドの画素値が周囲の画素値よりも高かった場合に，が，この手法の欠点である．そこで，樹頂点ではな樹頂点（=単木）として抽出した（図-3）．今回の研く，樹冠からの単木抽出を試みた．

究では 7×7，9×9，11×11 の３種類のグリッドサイ樹冠における頂点が一つであると仮定する．
「樹冠ズを比較し検討を行った．それぞれの抽出点と DSM−

表面の高さは外側に向かうほど低くなる」という特DEM 画像を目視で比較し，9×9 のグリッドサイズが徴を利用し，樹冠のポリゴンを作成した．まず，DSM最適であると判断した．のすべての画素に対して，その傾斜方位を計算した．

抽出した単木を図-4 に示す．測量により求めた実

傾斜方位とは傾斜が最大の下り方向のことである．

際の単木も同図に示す（樹冠を構成しないと考えら

次に，DSM と同じサイズで値が全て１のグリッドをれる，立ち枯れした木・低木などは除外した）．また，用意し，対応する傾斜方位へ１を移動させた．DSM

2

の値の大きいところが０，小さいところが１以上で地上 SfM を行う上で最も重要となるポイントは，表された．この処理を繰り返し，樹冠内の高い部分動画や写真の撮影方法である．最良の撮影方法を自だけを抽出した．最終的に，値が 0 のグリッドの集身で探索しなくてはならない．

合体は，樹冠の頂点を含むポリゴン（=単木）を意味

図-7 は SfM 解析ソフトウェア“PhotoScan”が解する．今回は 10 回の繰り返し処理を行った．
（図-5）

析可能であった動画と，不可能であった動画の明度抽出した単木を図-6 に示す（収縮・分離後の樹冠を比較したグラフである（縦軸が明度，横軸がコマを白で表現した）．測量により求めた実際の単木も同割り後の写真番号を示している）．明度は動画の RGB図に示す（図-4 と同様に，樹冠を構成しないと考え値を HSV（色相・彩度・明度）値に変換した時の Vられる，立ち枯れした木・低木などは除外した）．まであり，0〜255 の値をとる．

た，それぞれの数の比較を表-3 に示す．
樹冠をある程度分離することには成功したが，抽出数は局所最大フィルタ法と同じく，実際の単木数の半分程度となった．このことから，空撮 SfM から作成した点群データでは，樹冠同士の重なりが大きい複数の樹木が，一つの樹木として表現される場合があると考えられる．

図-7

図-5

明度による解析の可・不可解析が可能であった動画はいずれも最大明度と最ポリゴン作成課程小明度の差が小さい．PhotoScan が行う解析では，明度そのものの大小ではなく，バラツキの大小が重要となることがわかる．つまり，一定の明度を保ったまま撮影を行う必要がある．本研究の対象領域は屋外であり，晴天時には日向と日陰が混在しているため明度を一定に保つことは難しい．よって曇天時が撮影に適していると言える．
また，解析に使用する写真の中に，PhotoScan が図-6“前後の写真との関連性がない”と判断したものが作成したポリゴン存在した場合，解析時に正しい点群データを取得す表-3ることができない．撮影を重ねるうちに，この現象抽出結果は，カメラの手振れやオーバーラップ率の不足，写真の明暗が元となり起こることが分かった．本研究では，手振れを防止するためにシャッタースピードを 1/200 に固定した．また，動画のコマ割り間隔を4.

地上 SfM を用いた単木抽出

2 枚/秒に設定することで，80%以上の高いオーバーラップ率を維持した．

(1)

撮影方法

3

(2)

データ取得

カメラを用いて地上から動画を撮影し，林内の点群データの取得を行った．今回使用したカメラの詳
細を表-4 に示す．対象領域内のある２地点に立ち，自身が回転することで，それぞれの地点ごとの全方位の動画を撮影した．撮影した動画を静止画にコマ割りし，それぞれの地点ごとに PhotoScan を用いて点群データを取得した後，５つの基準点を用いて合

図-8

ボクセルデータから抽出した単木成・幾何変換することで最終的な林内の点群データとした（点群数：4,865,037）．幾何変換時の平均二表-6

抽出結果乗誤差を表-５に示す．

表-4

カメラ詳細

5.

考察

整備されていない人工林では，空撮 SfM よりも地上 SfM を用いた方が，単木抽出率が高くなるという表-5結果が得られた．空撮 SfM は，個々の樹木を完全に平均二乗誤差表現することが難しいと考えられる．したがって，単木の抽出には地上 SfM が有効であると言える．な
お撮影時には，今回判明したように，気象条件や時(3)単木の抽出間を考慮し，明度を一定に保つことが重要である．

作成した点群データの RGB 値を HSV 値に変換した

本研究では，地上 SfM を用いた単木の抽出率は約後，葉に相当する部分の点群を除去した．残った幹70%であったが，撮影箇所を増やし死角を減らす，ボと地面の点群をボクセル化し，ボクセルデータを作

クセルデータ作成時のボクセル内の点群数を考慮す成した（ボクセルサイズ=20cm）．また，ボクセル内る（点群数の少ないボクセルはノイズとして除去すには平均で 75 点の点群が存在した．

る），などの改良を行うことで，抽出率は上昇する

X-Y 平面において，Z 方向のボクセルが 10 個以上と考えられる．

存在する箇所を樹木の幹として抜き出し，画像化した．この画像に局所最大フィルタ法（グリッドサイ

参考文献

ズ=9×9）を適用し，最終的な単木位置を抽出した．

1）杉野佑樹，SfM と LiDAR を用いた三次元ボクセルモデル

抽出した単木位置を図-8 に示す．また，それぞれのの構築，高知工科大学，高木研究室，2015 年度学士論文

数の比較を表-6 に示す．

2）藤原匠，ボクセルモデルを用いた林床部における日射

動画撮影時にカメラの死角となった単木が抽出さ量推定，平成 28 年度日本写真測量学会秋季学術講演会，れず，抽出率は約 70%となった．

p43-46

実際には単木が存在しないにも関わらず，単木と3）和田哲馬・市川昌弘・松岡真如，航空写真を用いた単して抽出されている地点がある．これは，点群デー木の自動抽出に関する研究，平成 25 年度日本写真測量学

タのノイズが原因であると考えられる．

会秋季学術講演会，p57-60
4）UAV 計測による高知工科大学周辺の樹木抽出，兼子瞭介，高知工科大学，高木研究室，2014 年度学士論文
5）高木方隆：国土を測る技術の基礎

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