関東森林研究論 文70-1(2019)

森林の垂直構造の簡易な定量的測定法の開発
五十嵐哲也
森林研究・整備機構 森林総合研究所
要旨：森林の垂直構造は森林のハビタットとしての質を表す重要な情報と言える。垂直構造の複雑さを表す指標としては、 FHD（foliage height diversity）が一般的であるが、推定には手間やコストが掛かる。そこでレーザー距離計を用いた簡易な手法で森林葉群の垂直分布を測定する方法の開発を試みた。森林内の一点から、わずかずつ仰角を変えて測定を行うことで短時間におおまかな葉群の垂直分布に関するデータを取得し、これを階層別葉群密度の代替としてFHD を推定した。推定の妥当性については仮想の葉群分布データを用いたシミュレーションで検討し、真値より有意に小さくなる傾向があるものの、一断面当たりのレーザー測定数を増やすことで真値との差を小さくできることが示された。
キーワード：葉群の垂直分布、 垂直構造、 レーザー距離計、 生物多様性

Development of simple quantitative measurement method of the vertical structure of forest
Tetsuya IGARASHI
Forestry and Forest Products Research Institute, Forest Research and Management Organization
Abstract: The vertical structure of the forest affects diversity, and it is essential information showing the quality as a habitat of theforest. FHD (foliage height diversity) is familiar as an index indicating the complexity of the vertical structure. Although, theinvestigation of the vertical structure needs troublesome labor and cost. Therefore, we attempted to develop a simple method
which can measure the approximated vertical distribution of leaf using the laser rangefinder. In this method, I can obtain thedistribution point data of vertical leaf distributions in a short time by measuring the distance and angle to the leaves by slightly
changing the angle from horizontal to vertical from one point in the forest. I analyze the point cloud data obtained, estimate theoccupancy rate by leaf group at each hierarchy of the forest, and estimate FHD as a substitute for hierarchical leaf group density.
The validity of the estimation was investigated by simulation using virtual leaf group distribution data constructed on thecomputer. As a result, there was a tendency to be significantly smaller than the actual value, but by increasing the number of laser
measurements per section, the difference from the actual value could be reduced.
Key-word: vertical distribution of leaves, vertical structure, laser range finder, biodiversity

Ⅰ はじめにである(2)。目視による階層別葉量の推定は個人差が大き

森林の垂直構造は鳥類、植物、小型ほ乳類などの多様性く、定量的とは言い難い。足場を組んで葉を刈り取ってと関係があり、森林のハビタットとしての質を表す重要数える層別刈り取りは膨大な手間と時間がかかる。全天な情報であり、生物多様性の解析に当たり、環境条件を写真やキャノピーアナライザーによる測定も、カメラや表すパラメータの一つとして加える価値があると考える。

センサーを各階層の高さに持ち上げるために梯子やタワ

垂直構造の複雑さを表す指標としては、FHD（foliageーなどが必要になる。地上据え置き LIDAR による測定height diversity）が一般的である。これは階層別葉群密度は高精度かつ比較的容易な調査方法であるが、まだ比較を元に、Shannon-Weaner の多様度指数 H’と同様の計算的に高価であり、データの処理方法も確立していない。

方法で求めるが、階層別葉群密度の調査には手間やコスより簡易な器具で地上から葉群を測定する方法としては、トが掛かるという難点がある。階層別葉量の調査方法に

MacArthur-Horn 法(1)が最も古いものであり、カメラのピついては様々な試みがあるが、それぞれ問題点があり、ントを利用して葉までの距離を測定するため、そこに起手軽に低コストで行える調査方法は存在しないのが現状因する測定の偏りがある。Sumida の改良 MacArthur-Horn－

61 －（受理日 2019 年 4 月 1 日）

法(3)では、カメラの代わりにレーザー距離計を利用するを求め、同じラインで VS 法によって FHD を推定した

ため、カメラに起因する問題は解決しているが、計算方結果との相関を推定した。精度の推定は、１回の測定に法の都合上、密な葉群では、調査点ごとに膨大な回数（100用いるレーザー数Ｎを 50 本から 200 本まで変えて行い、回〜500 回以上）の距離測定が必要である。

測定レーザー数が精度に及ぼす影響を推定した。

FHD を森林の生物多様性を評価するためのパラメータとして利用するためには、植生などの多様性調査のつⅢ 結果と考察いでに行える程度の手間とコスト、そして測定に大きなFHD の VS 法による推定値(FHD VS)と、仮想森林の個人差が生じない程度の再現性を両立し、簡易に葉群の葉群分布から直接計算した真値(FHD real)との相関は測「大まかな」垂直分布を測定する方法が望ましい。

定レーザー数（Ｎ）が 50 本の時に R=0.83 で、100 本でそこで、本研究では、近年広く普及しているレーザー距離計を用いて、簡易な手法で森林の葉群の大まかな垂R=0.93、150 本で R=0.95、200 本では R=0.97 であった
(図-2)。

直分布が測定できる方法の開発を試みた。
この方法では、このことから、VS 法による FHD の推定値は、高い精森林内の一点から、水平から垂直まで、わずかずつ角度度で真値と相関しており、 また測定レーザー数が多いを変えて葉までの距離と角度の測定を行うことで短時間ほど真値との相関が高くなることが示された。に多くの葉群の分布点データを得ることができる。得ら

また、VS 法による推定値はレーザー数に関わらず常にれた点群データを解析して森林の各階層の葉群による占真値より有意に小さかった(図-2)。FHD の真値が 2.26 か有率を推定し、これを階層別葉群密度の代替として FHD

ら 2.34 程度の値であるのに対して、VS 法による推定値を推定する。推定の妥当性については計算機上に構築しは、測定レーザー数 50 本の場合で真値が 2.34 に対してた仮想の葉群分布データを用いてシミュレーションを行

推定値は 1.84、100 本で 2.26 対 1.99、150 本で 2.30 対って検討した。

2.11、200 本で 2.27 対 2.12 と全ての場合で有意に小さく、また、測定レーザー数が大きいほど差が小さいことが示

Ⅱ 材料と方法された。

測定方法 調査にはレーザー距離計を利用し、森林の一一回の測定に用いるレーザー数は、50 本では FHD の断面の葉群の垂直分布を推定する。測定に際しては、森真値が 2.5 以下の場合に極端なばらつきが出る（図−2a）林内の一点に立ち、測定する垂直面上で、わずかずつ仰ため、少なくとも 100 本は必要と思われる。150 本、200角を変えて葉までの距離と角度の測定を行い、垂直面上本とレーザー数を増やすにつれて真値との差は小さくなの葉の分布を得る (図 1a)。レーザー距離計によって森るが、調査時間とのトレードオフになるのでデータの用林を垂直にスキャンする形になるため、この方法を VS途次第で決定すべきだと思われる。その他の測定上の問(Vertical Scan)法と仮称する。

題点としては、低木の密な葉群などによって影になる部

データの解析 VS 法でスキャンした森林の垂直断面を分の測定が出来ないことが挙げられる(図-3a)が、これは１m x １m の pixel に分割する。ピクセル内に一つでもある程度は測定ラインの選定の際に避けられると考えら葉が測定されれば「葉群あり」とする(図 1b)。各階層にれる。また、1 点からではなく、両側から挟むようにスいくつ「葉群あり」のピクセルがあるかを各階層の葉量キャンすれば精度は上がると考えられるが、これも調査の代替値として、FHD を計算する(図 1c)。

時間とのトレードオフということになる。また、林冠の測定精度の推定計算機内の仮想空間に仮想の葉群を葉群密度が極端に高い場合にも、樹冠上部にレーザーが配置した仮想森林を構築し、VS 法による垂直分布の測届かなくなることで大幅に階層構造を過小評価していた定と FHD の算出を行い、仮想森林の葉群分布から直接(図-3b)。こちらについては林外から測定した森林高など計算した真値と比較した。仮想森林の構築は、30m×を用いて上層部の葉群を補間する必要があると思われる。

30m×30m の空間に仮想の立木（回転楕円体の内部にラいずれにせよ、実際に利用するに当たっては、現実の森ンダム分布させた葉群）をランダムに配置し、同様に樹林で精度を検証する必要がある。また、据え置き LIDAR高の小さい葉群を亜高木や低木として配置して階層構造などを利用した検証が必要と思われる。

を作った。仮想の葉は地面に平行な半径５cm の円とした。精度の推定に当たっては、様々な FHD の仮想森林を 100 パターン構築して林内に測定ラインを設定し、ライン上の葉群の階層構造から FHD を直接計算して真値

－62 －

zz
10
100055((関東森林研究 70-1(2019)10 1020 20a)a)2.5x x2.01.51.0scan

scan

0.620
0.4 15101.52015

0.8 0.815 15

1.0 1.020 20(m)(m)

2.5 2.5

3.0 3.0real real

3.0

N=100
N=100
R=0.
925
R=0.
925
FHD
VS:VS:
1. 99
FHD
1. 99
FHD
real:
2. 26
FHD
real:
2. 26

202015171517

1.5 1.5

2.0 2.02.5c)c)

2.5 2.5

3.0 3.0

real real
FHDestimate:
2.114
FHDestimate:
2.114
FHDrealFHDreal: 2.297: 2.297

N=150
N=150
R=0.
9595
R=0.
FHD
VS:VS:
2. 11
FHD
2. 11FHD
real:
2. 30
FHD
real:
2. 30

10 106 615 15

8 8(m)(m)

20 20x x

Height (m)Height (m)0.8

17 0.820
17 20

FHD=2.68
FHD=2.68

1.5 1.5

2.0 2.0

6 6

8 8

2.5

2.5 2.5

3.0 3.0

real real
FHDestimate:
2.124
FHDestimate:
2.124
FHDreal: 2.267: 2.267
FHDreal

N=200
N=200
R=0.
R=0.
9797
FHD
2. 12
FHD
VS:VS:
2. 12
FHD
real:
2. 27
FHD
real:
2. 27

2.0scan
2.0

1.5

4 4

1.0

2 2

1.50 0

1.0

scan

2.5

0.4
0.6
7 0.4
9 11 0.6
147 9 11 14d)d)

0.2
1 0.2
3 5
1 3 50.00.0

2.0

4 4

1.5

scan

5 5

1.0231.023c)c)

2 2

scan
2.00 00 0

1.50101

332.55 57
5 57

99FHD VSFHD VS

2.0x

scanx

2.5

0.6 0.6

10 10

1.5

0.40.4

scan
2.0

5

1.5

5

2.50 0.00 0.0

3.0

5

50.2
0.2

0.20.220232023010 141110 1411

Height z(m)Height z(m)2.0 2.0b)b)

0))

N=50
N=50
R=0.
8383
R=0.
FHD
VS:VS:
1. 84
FHD
1. 84
FHD
real:
2. 34
FHD
real:
2. 34

1.5 1.50.00.0b)b)

FHDestimate:
1.842
FHDestimate:
1.842
FHDrealFHDreal: 2.338: 2.338

2.00.8Height (m)Height(m) 0.8
0.6z 0.410z15 15

2.55 51.0
1.00 01.0a)a)

1.5 1.5

2.0 2.0

2.5 2.5

3.0 3.0

real real

Numbersofofpixcels
pixcelswith
withleaf
leaf
Numbers

FHDreal
real
FHD

FHD
-1.-1.
FHDa)a) a) レーザーが当たった葉の分布××
図-1.
FHD 推定の手順

図-2. 測定レーザー数の異なる場合の精度評価結-2.-2.
果（灰色の線は推定値と真値が一致するライン、点0.40.4

0.60.60.80.81.01.02020))0.20.2

2323

0.00.01717b)b) b) ピクセル（黒点）と林外からの測定レーザーの軌跡c) c) c) 階層ごとの葉群が存在するピごとの葉の有無に変換
1414. .
クセルの数の積算.
9 11
9 11

Fig-1.
Procedure
estimating
FHDMeasure
thetheFig-1.
Procedure
forforestimating
FHDa)a)MeasuretheFig-1.
Procedureforestimating
FHDa) Measure
77

distribution
leaveslaser
rangefinder.
Convertdistribution
ofofleaves
bybylaser
rangefinder.
b)b)Convert
distributionof leavesbylaserrangefinder.
b) Convert
55

thedistributions
distributions
leavesthestatus
statuspixelstheofofleaves
tototheofofpixels
thedistributions
ofleaves
tothestatusofpixels
1133

with/without
leaves.
Totalnumberpixels
withwith/without
leaves.
c)c)Total
numberofofpixels
withwith/without
leaves.
c) Total
numberofpixels
withleavesperhierarchy.
leavesperhierarchy.
leavesperhierarchy.
0 0

2 2

4 4

6 6

8 8

は仮想森林ごとの結果）
b) b) レa)a) a) レーザー数5050 50b)本ーザー数
100100c)本c) c) レーザー数
150150d)本d) d) レーザー100
150数
200200 本
200
Fig-2.
Results
ofaccuracy
accuracy
evaluation
with
Fig-2.
Resultsevaluation
with
Fig-2.
Results
ofofaccuracy
evaluation
with
aa a
different
numberof measuringlasers.
A grayline
different
numbermeasuringlasers.
grayline
different
numberofofmeasuringlasers.
AA
gray
line
isa line
whoseestimatedvalue
realvalueline
whoseestimatedvalue
andandtrue
value
is isa aline
whoseestimatedvalue
andtruevalue
match.
The
pointsresults
foreachvirtualmatch.
The
pointsareareresultseachvirtualmatch.
The
pointsareresults
forforeachvirtualforest.
a)50
lasersb) lasers
100
lasersc) lasers
150
lasersd) 200
forest.
lasers100
lasers150
lasers200
forest.
a)a)
5050
lasersb)b)
100c) c)150d)d)200
laserslaserslasers33－ 63 －引用文献
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Horn HSHS (1969)(1969) Foliage
Foliage profile
profile byby((１)
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verticalmeasurements.
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Threedimensional
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structure ofof aa mixedmixed((３)) Sumida
broadleavedforest
forestin
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Japan.Vegetatio
Vegetatio119:67–80
119:67–80
broadleaved

図-3.
a) 低木の-3. 推定値と真値が大きく乖離する例 a)
密な葉群にレーザーが遮られた場合 b)b) 林冠の葉群密度が極端に高い場合（小黒点：レーザーが当たら7なかった葉、大黒点：レーザーが当たった葉）Fig-3.Examples
Exampleswhere
wherethethe estimatedestimated value
value andandFig-3.
theactual
actualvalue
valuesignificantly
significantlydiverge
divergea)a)WhenWhenthethethe
laserisisobstructedobstructedby
bydensedense foliage
foliage ofof shrubs
shrubs b)b)
laser
When thethe leaf
leaf group
group density
density ofof thethe canopy
canopy isis
When
exceptionallyhighhigh(small(smallblack
blackspots:
spots:leaves
leavesthat
that
exceptionallythelaserlaserdiddidnotnothit,hit,large
largeblack
blackspots:
spots:leaves
leavesthat
thatthewerehit
hitby
bythethelaser)
laser)
were－464 －