関東森林研究速 報70-1(2019)

UAV を用いた風害被害林分の３D モデリング－2016 年 16 号台風被害の事例－
髙橋正義 1 ・齋藤英樹 1 ・福本桂子 1 ・栗山喬行 2 ・劔持直樹 2 ・芦原誠一 3
１ 国立研究開発法人森林研究・整備機構 森林総合研究所
２ 国立研究開発法人森林研究・整備機構 森林保険センター
３ 国立大学法人 鹿児島大学農学部附属演習林
要旨：2016 年 16 号台風で大きな風倒被害を受けた鹿児島大学高隈演習林内の被害林分を対象として，UAV で取得した空中写真と SfM（Structure from Motion）技術を用いて被害林分とその周辺の 3D モデルを作成し,その位置精度や幹折れや傾斜木，寝返り等の立木被害の態様の再現性を検討した。その結果，UAV の撮影方法や SfM ソフトウェアとその処理設定を適切に選択すれば，災害林分を再現する 3D モデルを構築ことが可能であることが示唆された。
キーワード：UAV, 風害被害，3D

3D modeling of wind disturbed forests using UAV images- a case study caused by typhoon 201616 Masayoshi TAKAHASHI1 , Hideki SAITO1 , Keiko FUKUMOTO1 , Takayuki KURIYAMA2 , Naoki KENMOCHI2and Seiichi ASHIHARA3*1 Forestry and Forest Products Research Institute, Ibaraki, Japan*2 Forestry Insurance Center, Kanagawa, Japan*3 The Kagoshima University Research Forests, Kagoshima University, Kagoshima, Japan
Key-words : UAV , Wind disturbance , 3D

Ⅰ はじめにることから，森林管理(5)や森林保険の査定(6)でも利用が森林保険制度は森林所有者等が自然災害によるリスクに対応するための保険制度であり，1937 年の森林火災国始まっている。しかし，UAV から得られる森林計測の精度検証は少数の事例研究(4,6）にとどまっている。

営保険に端を発し，80 年以上の歴史を有する。保険契約

そこで本研究では，UAV を使って森林災害の保険てん林分が火災や気象害などてん補対象の自然被害を受けた補査定を行うことを目標に，UAV 画像で得られる 3D モ

場合，損害を査定し，保険金が支払われるため，被害林デルの検証を行うことを目的とする。

分の調査は欠かせない。
しかし，被害直後の林分調査は，幹折れ，根返り等の被害立木が障害となるなど，困難で危険な作業であることが多い。

Ⅱ 対象地と方法
１．対象地 対象地は鹿児島大学農学部附属高隈演習

そのためで，リモートセンシング技術を用いた被害林林（鹿児島県垂水市）内にある 2016 年台風 16 号の被害分の迅速で正確な調査手法の確立が求められている。森を受けた 104 林班 022 小班で，傾斜 40 度以上の北西向

林における自然災害の被害地を把握するリモートセンシ

きの等斉斜面に位置し，被害前は林齢 80 年超，樹高 20mング技術の研究は，衛星画像を利用したもの（1,2,3）が以上のスギ人工林と広葉樹林が成林していた。台風によあるが，広域での被害把握を目的としており，地上分解る強風と降雨で斜面崩壊が生じ，崩壊地の周辺には寝返能の面から個別林分の損害査定への適用は困難である。

り，幹折れ，傾斜木等の立木被害が見られた。

近年急速に普及が進む無人航空機（以下，UAV）は，機

２．UAV 調査と解析 静止画撮影には Phantom 4（DJI動性に優れ，解像度の高い画像を比較的安価に取得でき社）を用いた。2018 年 2 月は撮影高度約 140m で機体直－111 －（受理日 2019 年 5 月 9 日）

タによらず地表面表1 SfMを用いた3D処理の概要と位置精度
SfM

取得時期

撮影 画像 採択
方向 枚数 枚数

点密度の形状の再現に加DSM
計算時間GPS参照点 2018年5月

楕円体高 水平誤差 垂直誤差

備考

え，幹折れや傾斜木，
寝返り等の立木被

462.460.00

PhotoScan 2018年2月 直下

5849

default

0:16:34

394.86

2.61-71.60

害の態様がおおむ

PhotoScan 2018年2月 直下

5850

highest

1:39:27395.15

3.32-71.31

ね再現できていた。

PhotoScan 2018年5月 斜め

3735

default

0:01:54469.891.43

3.43

一方，Photoscan では，

PhotoScan 2018年5月 斜め

3733

default

0:08:47469.281.40

2.82

直下画像を用いた

PhotoScan 2018年5月 斜め

3735

highest2:01:10469.611.25

3.15

場合，地表面の形状

Pix4D

2018年2月 直下

5848

original

0:03:21396.423.81-70.04

Pix4D

2018年2月 直下

5848high

0:41:15392.01

4.09-74.45

Pix4D

2018年2月 直下

5848

high

9:32:51

391.96

4.09-74.50

Pix4D

2018年5月 斜め

3131

original

0:02:01

469.59

1.01

3.13

Pix4D

2018年5月 斜め

31

31

high

0:19:30

469.71ND

3.25は再現できていた
SS offが，立木被害の態様は再現できなかった。ただし，斜め画像を高密度の点群下を計画飛行（オーバーラップ率 80%以上）で撮影し，で処理した場合，幹折れ木の一部が 3D モデルで再現さ同年 5 月は手動操縦でカメラを斜面法線方向に傾斜させれた。て高度約 100m 程度で撮影した。天候はいずれも晴れか以上から，UAV からの撮影方向を直下だけでなく，斜ら曇りであった。

面法線方向に傾斜させて撮影し，SfM ソフトウェアでのSfM 処理には Photoscan（Agisoft 社）と Pix4D mapper

高密度点群処理を行えば，災害林分を再現する 3D モデ（Pix4D 社，以下 Pix4D）を使用し，撮影画像に付与されルを構築することが可能であることが示唆された。

た位置情報のみを用いて点密度に初期値（Default /Original）と最高（Highest / High）の２種類などの設定を謝辞：本研究は，森林総合研究所所内委託研究「森林気変えた複数の 3D モデルを構築した。位置精度の検証に象害のリスク評価手法に関する研究」の一環として実施

マルチ GNSS 受信機 Reach RTK(Emlid 社)で地上基準点 1した。

点を観測し，国土地理院の電子基準点（垂水）の GNSS観測データを用いて後処理補正した。さらに，得られた引用文献

それぞれの 3D モデルで，寝返り，幹折れ，傾斜木等の(1)加治佐剛・村上拓彦・吉田茂二郎 (2004)多時期立木被害が再現できているかを目視で判定した。

LANDSAT/TM データを用いた台風被害抽出法の検討
九州森林研究 57:194-196(2)菅野正人・阿部友幸(2010) SPOT2 号衛星画像を利用

Ⅲ 結果と考察
表 1 に SfM を用いた 3D 処理の概要と位置精度を示しした 2004 年台風 18 号による苫小牧市における民有林た。SfM における点密度の設定によって，その後の行程の風倒被害把握. 日本リモートセンシング学会 30(5),である DSM の計算時間に大きく異なった。特に Pix4D

331–336で表面の平滑化処理（Surface Smoothing, SS）を適用しな(3)菅野正人 (2013) ALOS 衛星画像による下川町民有い場合，非常に長時間を要した。

林の 風倒被害解析と被害把握への活用. 日本リモートセンシング学会誌, 33(4), 319–323

水平誤差は 1.01 から 4.09m であり，点密度の設定での明瞭な違いはなかった。垂直誤差は，GPS 基準点の計測(4)小川みゆき・太田徹志・溝上展也・吉田茂二郎と同時期の５月斜め画像は３m 程度であったが，２月直(2017)UAV と SfM を用いた森林計測における位置精下画像では 70m 以上の差があった。地上参照点１点との度の検証 九州森林研究 70:145-147

比較であり更なる検証が不可欠であるが，先行研究でも(5)大政康史・髙村俊郎・加治佐剛・寺岡行雄(2017)九州

撮影画像の位置情報だけの場合，水平精度は数 m 程度，森林管理局における UAV 活用の制度・運用上などの課垂直誤差は数 10m 程度生じていた(4)ことから，今回の各

題 九州森林研究 70:177-179

3D モデルの位置精度は同条件下での標準的なレベルで(6)坂元成康・加治佐剛・寺岡行雄(2017)UAV を活用したあることが示唆された。

広域森林現況把握における活用事例－平成 27 年台風

Pix4D では，画像取得方法やソフトウェアのパラメー－

15 号被害を対象に－ 九州森林研究 70:149-151

112 －