関東森林研究論 文72-1(2021)

UAV と SfM 技術を活用した森林情報の取得および推定に関する一考察亀山翔平 1 ・杉浦克明 2 ・野嶋健太郎 1・園原和夏 2
１ 日本大学大学院生物資源科学研究科
２ 日本大学生物資源科学部
要旨：本研究では，神奈川県秦野市のスギ人工林内に設置した２か所の調査地において UAV と SfM 技術を用いた森林情報の推定と推定結果に与える影響について検討した。UAV は P4 Multispectral を活用し，飛行高度 150m，オーバーラップ 95％，サイドラップ 90％での撮影を行った。空撮画像は Pix4Dmapper による SfM 処理と Global Mapper やArcGIS による画像解析から樹高と樹冠面積が推定された。その結果，どちらの調査地においてもすべての樹頂点は抽出されなかった。また，樹高の推定値は実測値と比較して過小であった。推定結果への要因として，飛行条件，SfM処理や画像解析，調査地の環境要因による影響が考えられた。しかし，どの要因が最も大きな影響を与えたのかを明らかにすることはできなかった。そのため，異なる条件下において繰り返しの試験を行い，推定結果に与える影響を明らかにする必要があると考える。
キーワード：UAV，SfM，樹高，樹冠面積

A Study on Acquisition and Estimation of Forest Information Using UAV and SfM TechnologyShohei KAMEYAMA1, Katsuaki SUGIURA2, Kentaro NOJIMA1, and Waka SONOHARA2
1 Graduate school of Bioresource Sciences, Nihon University, 1866 Kameino, Fujisawa 252-0880, Japan
2 College of Bioresource Sciences, Nihon University, 1866 Kameino, Fujisawa 252-0880, Japan
Abstract: This study aimed to acquire forest information using UAV surveys and SfM technology and to compare the results withthe measured values at two survey sites in a Cryptomeria japonica (Sugi) plantation in Hadano City, Kanagawa Prefecture. TheUAV used was the P4 Multispectral, and the flight conditions included a flight altitude of 150 m, 95% overlap, and 90% side overlap.
Estimates from aerial images were calculated via SfM processing using the Pix4Dmapper, and image analysis using the Global
Mapper and ArcGIS. Our study showed that no tree vertices were detected at either survey site. Additionally, the estimated treeheight values were remarkably small compared to the measured values. The sources of error were determined as flight conditions,SfM processing and image analysis, and the environmental conditions at the survey sites. However, identity of the source that had
the most significant impact could not be ascertained. Therefore, it is necessary to conduct repeated tests under different conditions
to elucidate their effects on the error.
Key-word: unmanned aerial vehicle (UAV), structure from motion (SfM), tree height, crown area

（２）によって点群数やオルソ画像などに影響を与える

Ⅰ はじめに近年，UAV と SfM 技術は様々な分野で活用がされてことが明らかとなっている。この他に，森林での活用にいる。UAV の利点として低コスト，高解像度のデータのは樹種や立木密度などの対象林分の条件による影響も考取得，高頻度の撮影が可能なことなどが挙げられる（６）。

えられる。そのため，様々な飛行条件や SfM ソフトウェ

森林における適応事例については，①計測値の推定，②ア，樹種などによる検証を行い，いかなる条件下でも森樹種の分類，③森林火災の測定やモニタリングなどに分林情報の取得が可能なのか検討する必要がある。

類されている（10）。また，UAV と SfM 技術の活用には，そこで，本研究は，神奈川県秦野市内の傾斜地である

飛行高度や写真の重複率などの飛行条件（４），風や光なスギ人工林において，調査地周辺に GCP が設置できず，どの気象条件（11），Pix4Dmapper（以下：Pix4D）や林分密度が高いなど UAV と SfM 技術を活用した森林情PhotoScan などのソフトウェアや SfM 処理のパラメータ報の推定には厳しい条件下にある林分に２か所の調査地－161 －（受理日 2021 年 2 月 12 日）

を設定し，UAV と SfM 技術を活用した森林情報の取得

条件の設定や UAV の離着陸の操作には DJI 社製の DJIを試み，毎木調査の結果との比較を行った。そこから，

GS PRO アプリケーションを使用した。

UAV と SfM 技術を活用した推定値の比較および推定結UAV の 飛 行 条 件 は 飛 行 高 度 150m （ 地 上 解 像 度7.9cm/Pix），オーバーラップ 95％，サイドラップ 90％，果に与えた影響について検討を行った。

飛行速度 2.5m/s，撮影モードは等時間間隔とし，撮影間Ⅱ 材料と方法

隔は 2.5 秒とした。飛行条件を DJI GS PRO に設定し，自１．調査地概要 調査地は神奈川県秦野市内のスギ人動飛行による画像撮影を行った。飛行経路と本数は図-１

工林内の２か所に設定した（図-１）。UAV の空撮と同時の通りである。また，調査地の上空域の飛行は，飛行経期に毎木調査を実施した。計測項目は，立木本数と樹高路がグリッド状になるように設定した（図-１の R３と Rであり，樹高の計測には Vertex Ⅳを活用した。調査地の４）。UAV 飛行は，2020 年８月 20 日 11～13 時に行い，概要は表-１に示す通りである。また，GCP は，調査地の飛行時の天候は晴れ，風速は２～５m/s であった。

測点上に設置することが好ましいとされている（８）。し

３．空撮画像の SfM 処理と画像解析 空撮画像の SfMかし，調査地内や周辺には UAV の空撮画像に標示され処理および画像解析による樹高と樹冠面積の推定には，るように GCP の設置が困難であった。そのため，GCP は

Pix4D 社製の Pix4D，Blue Marble Geograhics 社製の Global

調査地から離れてはいるが，確実に撮影でき，GPS の信Mapper と ESRI 社製の ArcGIS を活用した。Global Mapper号を受信しやすい林外の４か所に設置した（図-１）。

および ArcGIS による画像の解析方法は，UAV 立木調査

N：GCP
R1 ～ R4 ：飛行経路

R4マニュアル（８）を参考にした。
UAV により撮影された空撮画像は Pix4D で SfM 処理

R3

調査地1し，点群データとオルソ画像の出力を行った。Pix4D に調査地2おける処理は①初期処理（基準点・画像のスケール：フR2ル），②点群およびメッシュ（画像のスケール：１/２，点密度：最適，マッチの最小数：３），③DSM とオルソモ

R1ザイクの順に行われた。また，SfM 処理に使用した PC のスペックは windows 10 Home，メモリが 32.0GB，CPU がIntel core i7-7700HQ である。
050100200m

SfM 処理により出力されたデータは Global Mapper に

図-１. 調査地と飛行経路

より座標系の変更と，画像ファイルへの変換を行い，Fig.1 Location of survey site and flight route

ArcGIS での解析に必要な DCSM と DEM データを作成

表-１. 調査地概要した。DCSM は Pix4D で出力した点群データ，DEM は

Table 1 Descriptions of survey site

国土地理院の基盤情報ダウンロードサービスからダウン

調査地
樹種・林齢
面積
傾斜
対象木本数（本）平均樹高（m）
林分密度（本/ha）
収量比数
本数間伐率（％）

ロードした５m メッシュの DEM をもとに作成した。作

調査地1
調査地2
神奈川県秦野市内の人工林
スギ 68年生
0.09ha （30m×30m）
17～20°
8396
21.8
23.89201060
0.79
0.8737━

成した DCSM と DEM データは ArcGIS で読み込み，そのデータをラスタ演算することで DCHM データを作成した。次にフォーカル統計の機能を用いて，樹頂点の抽出とノイズの除去を行った。抽出された樹頂点データとオルソ画像を重ねて表示させたときに一つの樹木に複数の樹頂点が抽出された場合やギャップに抽出された場合においては目視で判読し，手動による除去を行った。最後にこれまでに解析した DCHM データと樹頂点データを Watershed 法で解析し，樹冠面積の推定を行った。

２．UAV と飛行条件 本研究に使用した UAV は DJI社製の P4 Multispectral であり，カメラは P4 Multispectral

Ⅲ 結果と考察に標準搭載されているものとした。カメラのセンサーは

１．樹頂点の抽出本数の比較 樹頂点が抽出された樹1/2.9 インチ CMOS，有効画素数は 2.08MP，焦点距離は木の本数は，調査地１が 67 本（抽出率 81％）
，調査地２5.74mm（35mm 換算：40mm）である（１）。また，飛行が 69 本（同 72％）となり，間伐により成立本数の少な－162 －関東森林研究72-1(2021)

い調査地１の方がより多くの樹頂点が抽出されていた。の推定値となったと考える。そのため，樹冠面積の推定どちらの調査地でも未抽出となった樹頂点に特徴は見らは対象とする林分の密度に影響を受けると考える。

れなかった。しかし，高密な林分であるために樹頂点が３．UAV による推定に影響を与えた要因の検討 これ付近の樹木の樹冠に埋もれたり，隠れたりすることで未までの結果から，どちらの調査地でも未抽出の対象木が抽出になったと考える。

あり，推定値と実測値の差も大きかった。しかし，GCP２．UAV による樹高および樹冠面積の推定値の比較付近の DSM と DEM の差は１m 以内であり（図-４），地各調査地における樹高の推定値は 10m 以下と 12~14m に表面の値として妥当であるため，GCP の座標の設定に問推定された本数で大きく異なった（図-２）。樹高の推定題はないと考える。さらに，調査地の周辺では調査地内値の平均は，調査地１が 13.0m，調査地２が 12.1m であの樹高の平均値と同程度である 18m 以上の推定値の樹り，調査地で１m の差が見られた。また，樹高の推定値

木も確認された（図-４）。そのため，ラスタ演算が実行と実測値の平均値の差は，調査地１が 8.8m，調査地２がされた範囲の一部には妥当な数値の地点も見られ，すべ11.7m であった。
（図-３）。そのため，調査地における推ての範囲における推定に誤差があったわけではない。

定値の平均の差は小さいが，どちらの調査地でも実測値

そこで，調査地において樹頂点の抽出や推定値に影響の平均とは 10m 程度の差があるため，実測値に近い樹高を与えたと考えられる要因について追加の検証や考察をの推定を行うことはできなかった。また，どちらの調査行った。要因としては，①飛行条件，②SfM 処理や画像地においても UAV による樹高の推定値と実測値の分布解析，③調査地の環境要因による影響が想定された。の形状は同じであるが，推定値は推定値と実測値の平均

まず，①の飛行条件の影響について，Pix4D のマニュの差の分だけ過小に分布（左に移動）している傾向が見

アル（７）では，森林を対象とした空撮画像の撮影にはられた（図-３）。

飛行高度を高く設定することが推奨されている。本研究樹冠面積は，各調査地における大きな違いは見られな

ではマニュアルの通り，飛行高度を高く設定したため，い（図-２）。しかし，樹冠面積の推定値の平均は調査地画像の解像度が高い値（画像の解像度の値が高いほど解１が 9.2 ㎡，調査地２が 7.0 ㎡であり，調査地において約像度は悪くなる）となった。そのため，生成画像の解像2.2 ㎡の差が見られた。
どちらの調査地においても高密な度も悪くなり，樹頂点が未抽出になった可能性も考えら林分であるが，間伐を実施した調査地 1 においては林分れる。また，空撮画像の重複率は Pix4D の推奨値よりも密度が低くなり，樹冠の重なりが減少したため，高い値高く設定されている。撮影された空撮画像を確認しても調査地1 n=67本 ・樹冠面積
調査地2 n=69本 403020100

処理においてはマニュアルのような高い高度での飛行が推奨されるが，推定値を得る場合には，画像の解像度を30以上25-3015-2020-25考慮した設定が必要であると考えられた。
5-100-5

本数

16-1814-16

12-14

10-1210以下

本数

樹高（m）

風や光によるノイズは見られなかった。そのため，SfM

調査地1 n=67本
調査地2 n=69本

10-15・樹高403020100

樹冠面積（㎡）

次に，②の SfM 処理や画像解析について，本研究ではPix4D と Global Mapper，ArcGIS を活用した。SfM 処理は：GCP ：-1～1m ：18m以上

図-２. 調査地における UAV による推定値の比較調査地1Fig.2 Comparison of estimated values at survey sites
・調査地140

推定値 n=67本 ・調査地240
実測値 n=83本

実測値 n=96本

調査地2

本数

30

20
10

1000

樹高（m）

6-8
8-10
10-12
12-14
14-16
16-18
18-20
20-22
22-24
24-26
26-28
28-30

20

8-10
10-12
12-14
14-16
16-18
18-20
20-22
22-24
24-26
26-28

本数30

推定値 n=69本

樹高（ｍ）

050

100200m

図-３. 樹高の推定値と実測値との比較
図-４. ラスタ演算により推定された高さの分布図

Fig.3 Comparison of estimated values andFig.4 Distribution map of estimated height bymeasured values of tree heightraster operations－163 －使用するソフトウェアや処理のパラメータによって高密

しかし，どの要因による影響が大きいのか明らかにする

度点群数が異なることが指摘されている（２）。そこで，ことはできなかったため，今後も，異なる条件下においPix4D の処理のパラメータを変更して処理したが，実測て繰り返し試験を行い，推定結果に与える影響について値に近い推定はされなかった。また，SfM 処理が可能で検討する必要がある。また，正確な推定を行うための飛ある PhotoScan で推定を行い，Pix4D の推定値との比較

行条件や解析手法に関する検討も必要だろう。

を行ったが，樹頂点の抽出や樹高と樹冠面積の推定値に大きな差は見られなかった。また，ハードウェアは推奨

引用文献されているスペック以上の PC が活用されている。その（１）DJI（2020）P4Multispectral ユーザーマニュアル V1.0．

ため，SfM ソフトウェアや処理パラメータ，ハードウェ

https://dl.djicdn.com/downloads/p4-multispectral/20200311/

アによる影響は考えにくい。また，画像解析は，林野庁

P4_Multispectral_User_Manual_v1.0_JP.pdf（2020 年 10 月の UAV 立木調査マニュアル（８）に従っており，解析手20 日参照）

法の誤りがあるとは考えにくい。しかし，画像解析にお（２）Fraser BT, Congalton RG (2018) Issues in Unmanned

けるパラメータはマニュアル（８）を参考にしているた

Aerial Systems (UAS) Data Collection of Complex Forest

め，パラメータの検証は不十分である。また，画像処理

Environments. Remote Sens 10 (6) 908: 21pp

においてもパラメータの設定が必要であるが，その方法（ ３ ） Iizuka K, Yonehara T, Itoh M, Kosugi Y (2018)

はソフトウェアによって異なる。そのため，本研究の結Estimating Tree Height and Diameter at Breast Height (DBH)

果では SfM 処理や画像解析の影響は見られなかったが，from Digital Surface Models and Orthophotos Obtained with an

繰り返し試験によるソフトウェアの検討も必要であろう。

UnmannedAerialSystemforaJapaneseCypress(Chamaecyparis obtusa). Forest 10 (1) 13: 14pp

最後に③の調査地の環境要因による影響について検討した。調査地の特徴として，高密な林分や傾斜地，調査（４）Kameyama S, Sugiura K (2020) Estimating Tree Height

地から離れた場所に GCP の設置を行ったことが挙げら

and Volume Using Unmanned Aerial Vehicle Photography andれる。まず，高密な林分であるため，樹頂点の未抽出やSfM Technology, with Verification of Result Accuracy. Drones

樹冠面積の推定値が過小になることが考える。
また，GCP4 (2): 21pp

は調査地周辺の影響により調査地付近や傾斜地，調査地（５）小林裕之（2019）UAV によるスギ林の自動空撮とを挟みこむような設置が行えなかった。そのため，傾斜立木本数および樹高の計測．中部森林研究 67：57-60

地における補正が不十分となった可能性もあるが，GCP（６）
小花和宏之・早川裕弌・ゴメスクリストファー（2014）

付近のラスタ演算の結果から GCP の座標の設定に問題

UAV 空撮と SfM を用いたアクセス困難地の 3D モデリはなかったと考える。また，GCP は数を増やすと精度にング．地形 35（3）：283-294

プラスの効果を与えるが，数を増やすには時間と労力を（7）Pix4D (2017) Pix4Dmapper 4.1 USER MANUAL．

必要とする（９）。さらに，林内では GPS の信号を受信

https://support.pix4d.com/hc/en-us/articles/204272989-Offlineすることが困難であるため，GCP を設置せず，撮影され-Getting-Started-and-Manual-pdf（2020 年 10 月 20 日参照）

た空撮画像に付加された位置情報を活用した樹高の推定（８）林野庁（2019 ）UAV 立木調査マニュアル．

が行われているが（３，４，５），推定精度は低位であっhttps://www.rinya.maff.go.jp/j/gyoumu/gijutu/attach/pdf/syuu

た（４，５）。そのため，高精度の推定には，GCP の設置

kaku_kourituka-2.pdf（2020 年 10 月 20 日参照）が必須であるが，森林での GCP の設置は林内や周辺環境（ ９ ） Tomaštík J, Mokroš M, Surový P, Grznárová A,などの様々な影響を大きく受けるため，設置場所や個数

Merganič J (2019) UAV RTK/PPK method-An optimal solution

に関する検討が必要であろう。

for mapping inaccessible forested areas? Remote Sens 11 (6)721: 19pp（10）Torresan C, Berton A, Carotenuto F, Di Gennaro SF,Ⅳ まとめ
本研究では，UAV を活用した森林情報の推定と推定結Gioli B, Matese A, Miglietta F, Vagnoli C, Zaldei, A, Wallace L果に与えた影響について検討した。その結果，どちらの(2017) Forestry applications of UAVs in Europe: A review. Int.

調査地でも全ての樹頂点を抽出することができなかった。

J. Remote Sens 38: 2427–2447

また，樹高の推定値は実測値と比較して精度の高い推定（ 11 ） Zhang Y, Wu H, Yang W (2019) Forests Growthができなかった。その要因として，飛行条件，SfM 処理Monitoring Based on Tree Canopy 3D Reconstruction Using

や画像解析，調査地の環境要因による影響が想定された。

UAV Aerial Photogrammetry. Forests 10 (12) 1052. 16pp

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