関東森林研究 68-2(2017)

論 文

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ャナの適用
Application of Terrestrial Laser Scanning to a clearcutting operationin Utsunomiya University Forests at Funyu
有賀一広*1・劉純暉*1・上村僚*1・松英恵吾*1・田坂聡明*1
Kazuhiro ARUGA*1, Chunhui LIU*1, Ryo UEMURA*1, Keigo MATSUE*1, and Toshiaki TASAKA*1*1 宇都宮大学農学部

Fac. of Agric., Utsunomiya Univ., Utsunomiya 321-8505
要旨：本研究では宇都宮大学船生演習林の皆伐作業予定地で計測された TLS データを，皆伐作業後に実測された丸太の末口径や矢高などと比較検証するとともに，TLS データを用いて皆伐作業の収支予測を行った。計測された TLS データから手動，または自動で樹幹を抽出し，樹幹太さの推定を行った。ヒノキ 23 本，スギ２本，計 25 本から 176 本の丸太が造材された。このとき，TLS データから手動で単木を抽出した場合，全ての丸太を確認できたが，自動抽出では 150 本に留まり，立木の高い位置から造材された丸太の数は減少した。末口径に関しては TLS データのほうが過大であり，その誤差は立木の高い位置から造材された丸太のほうが大きかった。矢高に関しては末口径と同様の傾向とともに，末口高さ５m 以下では，下層植生により自動抽出では根張りが計測できず，実測よりも矢高が小さかった。
売上に関しては，末口径が TLS データのほうが過大であったため，材積，ひいては売上も TLS データが過大となった。一方，コストに関しては実測値と大きくは変わらなかったため，収支予測の誤差は売上の影響が大きかった。収支は自動抽出で曲がり区分を考慮した場合が最も実測値に近い値となった。
キーワード：地上型レーザースキャナ・末口径・矢高・売上・収支
Abstract: The present study verified top end diameters and sweeps of bucked logs with Terrestrial Laser Scanning data measured
at a clearcutting operation site of the Funyu experimental forest, Utsunomiya University, Japan. Then, the economic balance of theoperation was estimated with time studies. Stems were extracted from measured TLS data manually and automatically. Then,
diameter of stems were estimated. In total, 176 logs from 23 stems of Japanese cypress (Chamaecyparis obtusa) and 2 stems ofJapanese cedar (Cryptomeria japonica) were bucked. All 176 logs were extracted from TLS data manually whereas only 150 logs
were extracted automatically. The numbers of not extracted logs were increased according to the increased heights. Measured topend diameters were less than those estimated with TLS data and errors between measured and TLS data were increased according
to the increased heights. Sweeps had a similar trend with top end diameters and swellings below 5-m heights detected automaticallywith TLS data were smaller than actual values because of disrupting laser scanning by understory vegetation. Revenues estimatedfrom TLS data were more than actual values because of larger top end diameters, subsequently larger volumes. On the other hand,costs estimated with TLS data were similar to the measured values. Therefore, revenues had a larger effects on errors of estimatedeconomic balances. Economic balances estimated with TLS data automatically were the closest to the measured values.
Key-word: terrestrial laser scanning, top end diameter, sweep, revenue, economic balance

Ⅰ はじめにいた。

筆者らはこれまでに GIS を用いて経済性を考慮した

しかしながら，リモートセンシング技術の進歩により，長期的な森林バイオマス資源の利用可能量を推定する手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法を構築してきた（３）。利用可能量推定においては，伐ようになってきた。特に，地上型レーザースキャナ採率，搬出率，木材利用率などの条件を設定するが，こ（Terrestrial Laser Scanning：以下 TLS）は，地上に設れまで森林資源を正確に計測する手法がなかったことか置する利点を活かし樹幹形状に関する詳細な情報を取得

ら，間伐・皆伐など大まかな区分により，値を設定してすることができる（２）。

－149 －（受理日 2017 年 6 月 22 日）

本研究では宇都宮大学船生演習林の皆伐作業予定地で出した場合，全ての丸太を確認できたが，自動抽出では計測された TLS データを，皆伐作業後に実測された丸150 本に留まり，立木の高い位置から造材された丸太の太の末口径や矢高，曲がり区分などと比較検証するとと数は減少した（表－２）。これは樹冠により上部の樹幹をもに，TLS データを用いて皆伐作業の収支予測を行った

認識できなかったことが原因である。

ので，その結果を報告する。
表－１．価格表（円/m3）
Table. 1 Price list (JPY/m3)

Ⅱ 調査概要TLS 計測は 2014 年５月 20 日に，２林班と小班の 2014

長級区分

年度皆伐予定地で行われた。伐採面積は 0.61ha，林齢 622A

径級

ヒノキ

スギ

6–14

3,000

2,800

年，立木本数はヒノキ 762 本，スギ 25 本，サワラ 4 本

16–28

14,8906,980

で立木密度は 1,249 本/ha，平均胸高直径 23.21cm，平均30–33,000

6,980

6–14

3,000

2,800

16–6,890

6,890

C

6–

2,800

2,800

A

11–14

11,24011,860

樹高 22.93m，平均幹材積 0.483m3/本である。計測されBた立木は点群処理ソフトを用いて手動で枝葉を取り除く
ことにより樹幹を抽出，または遠藤ら（１）の手法を用いた点群処理ソフトにより自動で樹幹を抽出し，樹幹太3さの推定が行われた。

16–20

20,583

14,780

皆伐作業は 2014 年９月から 11 月にかけて行われ，う22–28

20,583

13,300

ちヒノキ 23 本，スギ２本について，造材された丸太の30–

20,583－

末口径，材長，矢高を計測した。また，伐倒，集材，造6–14

2,8002,800

材，巻立作業について時間観測を行い，（１）～（４）式

16–28

17,7602,800のコスト計算式を作成した。

30－－

5,000C

6–2,800

2,800A

22–28－

12,20030–－

13,820

10–14

17,090－

16–20

19,000－22–28

25,800

15,48030–

25,80014,660

チェーンソー伐倒：𝑶𝑬𝑪 =タワーヤーダ集材：𝑶𝑬𝒀 =プロセッサ造材：𝑶𝑬𝑷 =𝟏𝟎𝟓
𝑽𝒏+ 𝟏𝟕𝟖 (円/m3)

𝟑𝒙+𝟏𝟎𝒚+𝟐𝟖𝟏
𝑽𝒏(円/m3)(𝟐𝟒𝟐𝑽𝒍𝒂+𝟐𝟑)𝒏+𝟏𝟓𝟔
𝑽𝒍𝒂×𝒏B(１)

3.65(２)

4

A(円/m3) (３)𝟐𝟒𝟐

グラップル巻立：𝑶𝑬𝑮 = 𝑽𝒍𝒂×𝒏 + 𝟏𝟐𝟑 (円/m3)(４)

ここで Vn は幹材積（m3/本），Vla は平均丸太材積（m3/表－２．丸太数玉），n は採材玉数（玉/本），x は集材距離（m/回），y はTable. 2 Number of logs

横取距離（m/回）である。なお，本研究では集材距離 x高さ

実測

手動自動（m/回）には平均集材距離（50m/回），横取距離 y（m/-5m323232回）には平均横取距離（5m/回）を用いた。

- 10 m404040

また，コストには運搬費として 1,300 円/m3，はい積料- 15 m383833として 700 円/m3，共販所・組合手数料として売上の 8％- 20 m535340も計上した。

20 m -13135合計

176

176

150

売上は共販所の市況を参考に，長級，径級，曲がり区分を考慮して設定した価格を用いて試算した（表－1）。
曲がり区分は曲がり率（矢高/末口径）より 12％以下をA，12～20％を B，20％以上を C とした。

末口径の誤差に関しても，立木の高い位置から造材された丸太のほうが誤差が大きかった（表－３）。また，図－１から分かるとおり，TLS データのほうが過大であっ

Ⅲ 調査結果た。これは直径を推定する際にノイズ等を誤認識したた

ヒノキ 23 本，スギ２本，計 25 本から 176 本の丸太がめだと考えられる。特に手動抽出上部の誤差は大きく，造材された。このとき，TLS データから手動で単木を抽－150 －関東森林研究 68-2(2017)

丸太は認識されたものの，末口径は過大となっているこ

体的には過大となったが，実測で元玉の４mA 材が手動とが分かる（表－３）。

抽出ではC 材と判定された丸太の価格が過小に推定された（図－３）。立木１本あたりの素材価格を見ても，実測表－３．末口径（cm）
Table. 3 Top end diameter (cm)表－４．矢高（cm）

実測

手動

Table. 4 Sweep (cm)

高さ

平均誤差

RMSE

誤差

RMSE

-5m

22.83

1.03

1.84

0.37

1.55

高さ

平均誤差

RMSE

誤差

RMSE

- 10 m

20.38

1.63

2.020.75

1.43

-5m

2.50

1.29

2.31

-0.15

1.39

- 15 m

16.63

2.77

3.24

2.37

3.80

- 10 m1.040.411.180.46

0.78- 20 m

12.51

3.96

4.84

3.44

4.46

- 15 m

1.14

0.59

1.45

1.50

2.60

20 m -8.16

6.57

9.76

4.02

6.88

- 20 m

1.38

1.75

2.68

2.31

3.34

合計

16.74

2.81

4.18

1.85

3.33

20 m -1.68

5.57

5.93

2.65

3.55

合計

1.48

1.37

2.52

1.12

2.34

自動

手動

誤差は TLS（手動・自動抽出）－実測
RMSE は Root Mean Square Error

自動

誤差は TLS（手動・自動抽出）－実測
RMSE は Root Mean Square Error

直径（cm）

25

表－５．曲がり区分

実測

20

手動

15自動

Table. 5 Sweep class
4m1053m

0010ABC

合計

実測140014手動

121114自動

122014実測

677074手動

637474自動49131072

実測47231888手動

34143987自動

31132064

実測

1283018176

手動

1092244175

自動922830150

長さ

20高さ（m）

2m

図－１．高さと直径
Fig. 1 Height and diameter

合計

矢高に関しても，立木の高い位置から造材された丸太のほうが誤差が大きくなる傾向にあったが，手動抽出では５m 以下では，５～10m よりも誤差が大きかった（表50

丸太数考えられる。自動抽出の５m 以下では，根張りが計測できず，実測よりも矢高が小さかった。
曲がり区分に関しては，４m 材で実測に近い値が得られたのに対して，３m 材の自動抽出では曲がり区分 B，30200く，自動抽出は実測と異なっていた（表－５）。２m 材は-5-10-15-2020-

末口高（m）

樹幹上部や下部に多く，樹冠や下層植生によりレーザが遮断されたことが原因として考えられる（図－２）。

図－２．材長別末口高と丸太数
Fig. 2 Top end height and log number with log length

大であったため，材積，ひいては価格も TLS データが全－4010C が多く，２m 材の自動抽出では認識できない丸太も多丸太価格に関しては，末口径が TLS データのほうが過2m3m4m60－４）。
これは下層植生により誤差が大きくなったものと151 －で元玉の４mA 材が手動抽出では C 材と判定された丸太の誤差は立木の高い位置から造材された丸太のほうが大を含む立木以外は，全体的に過大となった（図－４）。自きかった。
矢高に関しては末口径と同様の傾向とともに，動抽出では２m 材が認識できない丸太も多かったが，全末口高さ５m 以下では，下層植生により自動抽出では根体的には丸太価格は過大となったため，立木１本あたり張りが計測できず，実測よりも矢高が小さかった。
末口径が TLS データのほうが過大であったため，材の素材価格は過大となった。
一方，コストに関しては実測値と大きくは変わらなか積，ひいては売上も TLS データが過大となった。一方，ったため，誤差は売上の影響が大きかった（図－５）。収コストに関しては実測値と大きくは変わらなかった。収支を曲がり区分を考慮した場合と考慮せずに全てA 材と支は自動抽出で曲がり区分を考慮した場合が最も実測値して試算した場合では，曲がりを考慮しなかった場合はに近い値となった。
ただし，自動で単木を抽出した場合，収支が過大となった。自動抽出で曲がり区分を考慮した樹幹上部の丸太を抽出できなかったため，今後，末木な場合の収支が最も実測値に近い値となった。

どの燃料材を予測する場合には，UAV などによる上部からのデータと重ね合わせて，データ精度の向上を検討すTLS（円/本）12,000

る必要がある。

手動
自動

10,000

なお，本研究は JSPS 科研費 15H04508 の助成を受けたものである。

8,000
6,000

2,000

4,000
2,000

1,500

0
5,000
10,000
実測値（円/本）図－３．丸太価格
Fig. 3 Log price

TLS（円/本）30,000

1,100
899

963

1,158

5000

手動
自動

25,0001,308

1,000万円/ha

0

総費用
売上
収支

実測値 区分有 区分無 区分有 区分無-500

20,000

手動

自動

15,000図－５．収支予測

10,000Fig. 5 Economic balance estimation

5,000

引用文献

00

10,000 20,000
実測値（円/本）30,000（１）遠藤貴宏・中村裕幸・澤田義人・沢田治雄（2012）
地上 LiDAR による樹幹太さの推定に関する研究．生産研究 64：585-589

図－４．素材価格（２）松英恵吾（2015）宇都宮大学船生演習林 TLS 計

Fig. 4 Price per stem

測資料(I)．宇都宮大学農学部演習林報告 51：123-138（３）村上文美・山口鈴子・仲畑力・有賀一広・田坂聡

IV おわりに明（2012）持続的な森林経営を考慮した森林バイオマス

本研究では宇都宮大学船生演習林の皆伐作業予定地で計測された TLS データを，皆伐作業後に実測された丸収穫の可能性-栃木県那須塩原市と鹿沼地区を例として-．
宇都宮大学農学部演習林報告 48：123-138

太の末口径や矢高などと比較検証するとともに，TLS データを用いて皆伐作業の収支予測を行った。その結果，末口径に関しては TLS データのほうが過大であり，そ－152 －