自動撮影カメラを用いた高山植生の季節性のモニタリング
Using digital time-lapse camera to monitor alpine vegetation phenology
小熊 宏之 ・井手 玲子＊＊

Hiroyuki OGUMA and Reiko IDE
独立行政法人 国立環境研究所
National Institute for Environmental Studies

摘要

高山生態系は気候変動の影響に対して脆弱であり，その長期的かつ詳細な観測が求められている。本研究では，立山室堂山荘と NPO 法人北アルプスブロードバンドネ
ットワークの協力の下，北アルプスの山小屋に設置された自動撮影デジタルカメラによる定点観測を行い，高山生態系における積雪域と植生の季節変化（フェノロジー）を検出する新しい観測手法の開発を行った。収集された画像の赤緑青（RGB）の値を統計的に解析することにより対象領域内の積雪画素を判別し，また各画素に含まれる緑色の割合から植物の緑葉期間の開始日と終了日を検出した。その結果，高山帯における群落や種レベルでの融雪過程と植生フェノロジーの時空間変化が明らかになり，フェノロジーと融雪傾度や微地形などの要因との関係が示唆された。このようなデジタルカメラを利用した高い時空間解像度での統合的な解析は，高山生態系の変動解明に役立つものと考えられ，様々な高山域への展開が期待できる。

キーワード：画像解析，高山生態系，植生フェノロジー，定点カメラ，融雪
Key words：image analysis, alpine ecosystem, vegetation phenology,
time-lapse camera, snowmelt

1．はじめに近年，温暖化の影響による高山植物の種類や生育場所，開花時期などのさまざまな変化が世界各地で
1），2）。気候変動に関する政府間パネ報告されている
ル（Intergovernmental Panel on Climate Change；
IPCC）においても気候変動に対する高山生態系の脆
3）弱性が指摘され ，長期的なモニタリングの必要性が世界的に認識されている。
ハイマツ（Pinus pumila）や ラ イ チ ョ ウ（Lagopusmuta japonica）など貴重な動植物がみられる日本の中部山岳地域は世界有数の豪雪地帯であり，気候変動による積雪量や融雪時期の変化は高山域の生態系に影響を与えると考えられる。しかし，高山域はその厳しい自然条件とアクセスの難しさから，これまで詳細なデータを広範囲で連続的に取得することが困難であった。従来の地上調査は，多大な労力を要するうえに調査地点や期間が限定される。一方，人工衛星による観測では，広域を反復的に調査することができるものの，雲や霧の発生しやすい高山域では観測頻度が極めて制限される。
これらの弱点を補う高分解能のモニタリング手法の一つとして，デジタルカメラの利用が注目されている。ハンティングや獣害対策等のニーズから，大型動物の自動撮影を目的とした屋外用カメラが米国などで多数市販されており，日本でも数万円で入手可能となってきた。乾電池で数ヵ月間～半年は動作し，更に任意の時間間隔で撮影を繰り返すことが可能なカメラも存在する。このような屋外カメラは，近接した対象植物の開花時期の特定に有効であるとして，環境省モニタリングサイト 1000 の高山帯分
4）野などで導入が進められている 。また，目視による現地調査との比較を通じ，撮影画像からの開花判定方法や適用限界も検討され，個体～群落スケールでの詳細な観測手段として定着している。一方で，広域を対象とした観測方法として山小屋等に定点カメラを設置し，広範囲の高山域を対象とした融雪過程や群落全体のフェノロジーを観測する手法も注目されつつある。近年では登山客に情報提供を行う目的でライブカメラを設置する山小屋が増えている。
そこで国立環境研究所では，山小屋との連携により既存のライブカメラ画像を有効利用する一方で，より高解像度のカメラの設置を進め，リアルタイムかつ多地点からの高山生態系のモニタリングを行って5）いる 。
大量の取得画像から，雲・霧等が無い画像を探索

受付；2013 年 10 月 25 日，受理：2014 年 2 月 3 日＊〒 305-8506 つくば市小野川 16-2，e-mail：oguma@nies.go.jp
2014 AIRIES79小熊・井手：自動撮影カメラを用いた高山植生の季節性のモニタリング

するとともに，積雪の有無などを人的に判読するのは限界がある。更に植生のフェノロジーは，空間解像度の限界から対象植生の展葉や開花などを直接的かつ広範囲に撮影するのは困難であり，画像の色調変化に基づいた判定方法が求められている。しかしながら撮影時の光環境やカメラの機種差により撮影画像の色調は大きく影響を受けることから，カメラ機種差などに頑健かつ統一的な基準でフェノロジーを判定する手法の開発が必要とされた。そこで本研
究では，高山生態系の経年変化の抽出とその要因の解明のため，定点カメラの連続撮影画像を用いて，融雪・積雪過程と植生のフェノロジーを検出する画像解析アルゴリズムを開発し，自動撮影カメラによるモニタリング方法の有効性を調べた。
2．研究方法標高 3,000 m 級の山々が連なる北アルプスを研究対象とした。立山室堂山荘および NPO 法人北アルプスブロードバンドネットワーク（燕山荘，涸沢ヒュッテ，涸沢小屋および北穂高小屋）が運営している既存のライブカメラ画像の提供を受けた。これらの画像は 30 万画素の JPEG 形式ファイルに保存されている。さらに，立山では 2010 年から 2,100 万画素の一眼レフカメラを設置し，1 時間おきに高い空間分解能の観測を行っている（図 1）。
自動画像解析処理により，回収した膨大な量の画像から各画素に含まれる赤緑青（RGB）の値を抽出し，それを元に融雪過程の検出と植生の緑葉期間の推定を行った。
融雪を検出するために，まず，積雪と誤判別されやすい雲や霧を含む画像を除外するスクリーニングが必要である。雲や霧が発生すると山の稜線が不明
瞭になり空と山の色が一様になることから，予め稜線を含む位置に評価領域を定めた（図 2）。各画像の評価領域内の R 値の相対標準偏差を算出し，経験

図 1 （a）
観測対象（撮影地点）：立山（立山室堂山荘）
，燕岳
（燕山荘）
，涸沢岳
（涸沢ヒュッテ），前穂高岳（涸沢小屋），槍ヶ岳（北穂高小屋），（b）
立山室堂山荘カメラ（Canon, EOS 5D Mark Ⅱ），（c）
北穂高小屋カメラ（Victor, TK-S810）．

図2

天候によるスクリーニングの例．
（a）
立山 2011 年 6 月 20 日 11：00，（b）立山 2011 年 6 月 20 日 12：00．

矩形①～⑥は評価領域を表す．それぞれの相対標準偏差は① 0.50，② 0.68，③ 0.52，④ 0.04，⑤ 0.03，⑥ 0.16 であり，霧に覆われている画像（b）
ではしきい値（0.20）
よりも小さいため，自動的に解析対象から除かれた．

80

地球環境 Vol.19 No.1

的に決めたしきい値よりも小さい場合には雲や霧に覆われていると判断し，その画像は解析から除外した。
次に天空部分を除く解析対象範囲の RGB 値からグレースケールのヒストグラムを求め，各画素の積6）
雪の有無を『大津の二値化』により統計的に判別した。この方法は，画像中の画素を背景（クラス C0，積雪無）と対象物（クラス C1，積雪有）の 2 クラスに分離する最適なグレースケールレベルのしきい値 kを各画像について求めるものである（図 3）。
分離度が最も高くなるしきい値として，クラス間分散がクラス内分散に対して最大になるように k を求める。ここで，クラス間分散とクラス内分散の和は全画素の分散に等しく，しきい値に関係なく一定であることから，クラス間分散が最大になるしきい値を求めればよい。しきい値 k で分離したときのC0 と C1 の画素数をそれぞれω0，ω1，デジタルカウントの平均値をμ0，μ1，画像全体の平均をμT2とすると，クラス間分散σ B は
ω0(μ0 −μT ) + ω1(μ1 −μT )
2

σB=
2=2

ω0 + ω1ω0ω1(μ0 −μ1 )(ω0 + ω1 )22………（1）と表すことができる。さらに式（1）の分母（ω0 ＋ω1）は，しきい値に関係なく一定であることから，2分子のω0 ω（μ10 －μ1）が最大となるしきい値 k を0 ＜ k ＜ 765 の範囲内で探索して求めた。
一 方， 植 生 の 緑 葉 期 間 の 推 定 に は， 各 画 素 のRGB 値から植生の緑色の濃さを表す指標の一つで7）ある Green Ratio（GR）を
GR = G/(R + G + B) ………（2）79−86（2014）の高い葉では赤や青に比べて緑の光の反射率が相対的に高くなり GR も高い値を示す。GR はこのような植物の分光反射特性に基づいて植物の光合成活動を反映する指標であり，白色の積雪面や黒色に近い地面に対しては式（2）により GR ≒ 0.33 を示す。
高山生態系では起伏に富む複雑な地形が多様な生育環境を形成し，厳しい気候のもとで高山固有の多様な植生が成立している。そこで，代表的な植生タイプごとの融雪過程とフェノロジーの特徴を調べる
8）
ため，既存の植生分布図 と現地調査を元に各植生タイプからそれぞれ数地点を選び（図 4），各群落における積雪画素の割合と GR の季節変動を解析した。解析の対象とした群落は，①尾根部や微高地にモザイク状に生育するハイマツ，②ハイマツの周縁に生育するウラジロナナカマド（Sorbus matsumurana）などの落葉低木，③ハイマツの周縁に生育する常緑のササ（Sasa kurilensis），④崩壊地に群生するウラジロタデ（Pleuropteropyrum weyrichii）などの高茎草本， ⑤ 緩 斜 面 に 広 く 分 布 す る イ ワ イ チ ョ ウ（Nephrophyllidium crista-galli）， チ ン グ ル マ（Geumpentapetalum）などの雪田草原，以上 5 種類の植生タイプである。そのほか，強い季節風に曝される稜線部の砂礫地にはイワツメクサ（Stellaria nipponica）などの風衝地植生が生育するが，被度が極めて低くカメラで捉えることは困難であるため解析から除いた。
次に対象地域におけるフェノロジーの時空間分布を調べるため，画像中の各画素について GR の時系列変化を算出した。GR は落葉植物では開葉に伴って上昇し，紅葉・落葉による緑色の消失に対応して低下する一方，常緑植物では融雪による緑葉の出現時に急上昇し，晩秋に降雪で覆われると急低下を示した（図 5）。GR の変動から撮影時の日射条件や局所的な気象条件の影響による変動を除外して季節変動を抽出するため，シグモイド関数（成長曲線，式として算出した。高等植物はクロロフィルなどの光合成色素によって赤と青の光を吸収して光合成に利用する。したがって，色素含量が多く光合成活性

図4
図3

グレースケールのヒストグラムと，しきい値 kによるクラス分離の概念図．

立山室堂における融雪過程とフェノロジーの解析対象地点．

ハイマツ
（P）
，落葉低木
（D）
，ササ（S），高茎草本（F），および雪田植物（B）の植生タイプごとに数地点（1～4）
を抽出した．

81小熊・井手：自動撮影カメラを用いた高山植生の季節性のモニタリング

図 5 （a）
落葉植物，（b）
常緑植物を含む画素における GR の季節変化と緑葉期間の推定例．
赤矢印は GR の最大変化率から推定された緑葉期開始日と終了日，緑矢印は緑葉期間を表す．

（3））
を用いて近似した（図 5 緑実線）。
GR ( x ) = P 0 +P1
P4+( P − P x)
1+e1 + e ( P −P x)2

3

56………（3）
ここで x は各年の 1 月 1 日からの日数（Day ofyear：DOY），P0 ＝ 0.334，P1 ～ P6 は最小二乗法により決定されるパラメータを表す。回帰の決定係数2（R ＞ 0.1）およびパラメータの適正範囲により近似の妥当性を判断した。これを x について微分し，GR の変化率を求めた（図 5 赤点線）。
本研究では，落葉植物については開葉から紅葉・落葉（による緑色の消失）まで，常緑植物については融雪時の緑葉の露出から晩秋に降雪で覆われるまでの期間を緑葉期間と定義し（図 5 緑矢印），常緑植物，落葉植物ともに，春と秋に GR の変化率が最大になる日をそれぞれ緑葉期開始日・終了日と推定した（図 5 赤矢印）。これらの推定結果は，画像を目視して判定した緑葉期開始日・終了日と比較することによって検証した。
3．研究成果3.1 融雪過程の定量的な把握
積雪の有無を自動的に判別するとともに，一部の誤判別の原因となる影や霧の影響を除外した結果，
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積雪画素を精度よく検出し，対象領域中の積雪画素の割合の変化から融雪過程を表すことが可能になった（図 6）。
融雪は山頂付近から始まり，カールや谷筋で遅く，また山の西側斜面のほうが東側斜面よりも融雪が早かった。山頂付近や西側斜面では季節風によって雪が吹き飛ばされて積雪量が少ない一方，カールや谷筋，東側斜面では吹き溜まりとなって積雪量が多いためであり，融雪時期は地形の凹凸や斜面方位によって異なることがわかった。また，立山と涸沢岳では 2009 年の融雪が 2008 年や 2010 年よりも早い傾向が見られたが，他の 3 か所では明らかな年次間差は認められなかった。このように融雪過程を定量的に表すことにより，融雪の年変動や局地的な特徴を客観的に比較することが可能になった。
3.2 代表的な植生タイプにおける融雪過程とフェノロジー
5 種類の植生タイプ（図 4）から抽出した代表的な地点における 2010 年の積雪画素の割合の時系列変化を図 7 に示す。植生タイプ別にみるとハイマツで最も早く 6 月上旬から中旬（DOY150-175）に融雪し，次いで落葉低木やササ，さらに高茎草本や雪田植物に続き，雪田植物では 8 月（DOY220 頃）にようやく融雪した地点もあった。融雪時期は年によって前後9）するものの，工藤ら による大雪山での調査結果と同様，融雪傾度と植生タイプとの関係が確認された。
さらに GR の時系列変化を重ね合わせると，それぞれの植生タイプにおいて積雪画素の割合が 0.2 以地球環境 Vol.19 No.1

図679−86（2014）

各地点における画像例（2009 年 6 月 30 日頃撮影）とその解析対象範囲（左，赤枠内）から検出された積雪画素（中央，ピンク色部分），および積雪画素の割合の時系列変化（右）．

図 7 2010 年立山の各植生タイプの対象地点（図 4）における積雪画素の割合（縦軸左，実線）
および GR の時系列変化（縦軸右，点で表示）．横軸は 1 月 1 日からの日数．

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下に低下した頃から GR が上昇し始めた。画像情報と対応して見ると，ハイマツやササなどの常緑植生
における GR は融雪時に急上昇し，降雪時に急低下した後（2010 年 DOY308 頃），雪に覆われた状態では GR ≒ 0.33 の安定した値を示した。GR は天候条件などによる変動があるが，夏期の緩やかな上昇と低下は光合成色素の変動にともなう季節変化と考えられた。一方，落葉性の低木や草本では，GR は融
雪 後 の 展 葉 に 伴 っ て 上 昇 し， そ の 後 9 月 下 旬（DOY270 頃）から紅葉の進行にともなって低下し，紅葉のピーク時に最低値を示した。落葉植生では常緑植生に比べて短い期間で大きく変動した。このように，GR は植生タイプごとのフェノロジーをよく反映し，それぞれ特徴的な季節変化パターンが認められた。
3.3 植生の緑葉期間の分布
GR の時系列変化に基づき推定された緑葉期間を検証するため，図 4 に示す各植生タイプの代表的な2地点（10 ～ 120 m ）について画像を拡大して緑葉期開始日・終了日を目視により判断した。GR の変化率による推定値と目視による判定値との差は，緑葉期開始日については平均 0.95 日（n = 20，SD = 2.50），終了日については平均 1.10 日（n = 20，SD = 2.84）と両者は良く一致し，GR の変化率から推定した緑葉期の開始日・終了日の妥当性が確認された。
さらに，撮影範囲におけるフェノロジーの空間分布を明らかにするために，画像内の画素毎に GR の図8変化率から緑葉期間の推定を行った。
これまでの観測期間のうち，比較的融雪の早かった 2009 年と平年的であった 2011 年について，春から夏（5 月 25 日から 8 月 4 日まで）の画像中の各画
素の GR の変化率から，立山における植生の緑葉期開始日を面的に推定した例を図 8（a），（b）に示す。
図の赤い部分ほど早く，青い部分ほど遅いことを表す。また，白色部分は 8 月上旬時点で雪渓，あるいは植生の無い部分を表す。植生図との対応から，植生の緑葉期は山頂付近や地形の盛り上がった部分のハイマツ（図 8 赤色部分）から始まり，次にその周辺の落葉低木やササ（図 8 黄色），続いて緩やかな斜面の高茎草本や雪田植物（図 8 緑色）から谷筋（図 8 青色）へと，雪融けにともなって徐々に拡大する過程が明らかになった。2009 年に比べて 2011 年は全体的に緑葉期の開始が遅く，8 月の残雪が多かったことが示された。
同様に，秋の連続画像の各画素の GR の変化率から立山における 2011 年の緑葉期終了日を推定すると（図 9（a）），大部分は 9 月末から 10 月初旬に枯れるもののハイマツやササ（図 9（a）青色部分）では 11月に雪に覆われるまで GR の高い状態が続き，植生タイプによる違いが認められた。緑葉終了日の分布は緑葉開始日の分布（図 8）に比べて同じ植生タイプの中でも空間変動が大きく，植物種や個体による差と考えられた。
さらに緑葉期終了日と開始日の差から植生の年間

立山における（a）
2009 年と（b）
2011 年の緑葉期開始日の空間分布．写真は（c ～ f）
2009 年と（g ～ j）
2011 年に撮影された．カラーバー上の記号はそれぞれの写真の撮影日を示す．

撮影に使用したカメラは 2009 年：PowerShot Pro1
（Canon 社製），2011 年：EOS 5D Mark Ⅱ（Canon 社製）．カメラから稜線までの直線距離は約 1 km であり，その稜線上での解像度は 1 画素あたり約 320 cm（2009 年）と約 46 cm（2011 年）である．

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79−86（2014）

図 9 立山における 2011 年の（a）
緑葉期終了日と（b，c）
撮影された写真．カラーバー上の記号は写真の撮影日を示す．
（d）
年間緑葉期間（日数）の空間分布．

緑葉期間（日数）を算出した（図 9（d））。その結果，1年間の緑葉期間は融雪時期や植物種の違いによって約 40 日間から 120 日間まで多様であることが判明した。しかし，常緑植物の実際の生育期間は無雪期間のみで決まるのではなく，光合成可能温度域によって規定されるので，個々の植物の生理特性を考慮して判断することが必要である。
4．今後への期待
生態系観測のためのカメラを利用したモニタリン
グが近年急速に発展し，北米における PhenoCam（An ecosystem phenology web camera network;https://phenocam.sr.unh.edu/webcam/）や日本の PEN（Phenological Eyes Network; http://www.
pheno-eye.org/）など，国内外でネットワーク化が進んでいる。しかし，これらは主に炭素循環研究に関連した観測であり，高山生態系を対象としたカメラネットワークによる気候変動の影響に関するモニタリングは従来ほとんど行われていなかった。本研
究は，高山域に設置された定点カメラ画像を用いて，膨大な量の画像から各画素の RGB 値を自動処理し，融雪過程と植生の緑葉期間の空間分布を群落や種レベルで把握する手法を開発した。これにより，高頻度かつ長期間の現地観測が困難な高山生態系において，定点カメラによるモニタリングが有効であることを示した。
今回の研究結果からも明らかなように，融雪やフェノロジーはその年や地点間で大きな変動を示すことから，温暖化の影響を評価するためには長期間の観測が必要である。本研究で開発した方法は，多地点における複数年のデータを統一的な基準で客観的に比較し，その変化の検出に役立つことが期待される。今後の課題としては，まず本研究で示したフェノロジー観測方法の検証のため，群落に近接して設置したデジタルカメラによる個体～群落スケールでの詳細な観測結果との照合や，一般登山者が日々刻々と web 上に報告する植生状況やジオタグ付の写真など，いわゆるビッグデータとの照合により手法の信頼性を高めていくことが考えられる。ここ
で，ジオタグ付き写真や GPS 測位による現地調査とカメラ画像との比較をはじめ，標高・地形と植生フェノロジーとを考察する上では，カメラ画像に地理情報を付与した正射投影変換が必要となり，これをオペレーショナルに行う手法の開発が喫緊の課題である。本研究では融雪過程を積雪部分と非積雪部分における画素数の比率で示したが，カメラ画像の正射投影変換を行うことで，等高線など既存の地理情報との重ね合わせが可能となる。それにより積雪面積や消雪速度といった定量的な評価が可能になるものと期待できる。加えて，一方向からの定点撮影
では山影などに不可視域が生じてしまうが，カメラ撮影範囲と地形データを GIS 上で解析することで，不可視域を極力少なくすると共に，様々な斜面方位の観測を実現させる上で最適なカメラ設置点の探索が可能となる。現在，国立環境研究所のモニタリン
グでは北海道及び北アルプスを中心に 14 ヶ所のカメラ観測を行っているが，GIS 解析によるカメラの新規設置点の探索を通じ，観測地域の拡大とネットワーク化を目指す。
なお，撮影された画像は多くの方々に関心を持っていただけるよう，以下のウェブサイトから公開するなど情報提供を行っている。
独立行政法人国立環境研究所，地球環境研究センターホームページ，温暖化モニタリング（高山帯）；
http://db.cger.nies.go.jp/gem/ja/mountain/85

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本 研 究 の 内 容 は， 国 際 学 術 誌『EcologicalInformatics』に掲載された。
Ide, R. and H. Oguma,（2013）A cost-ef fective
monitoring method using digital time-lapse cameras
for detecting temporal and spatial variations ofsnowmelt and vegetation phenology in alpine
ecosystems, Ecological Informatics, 16, 25-34.
〈http://dx.doi.org/10.1016/j.ecoinf.2013.04.003〉

6）Otsu, N.（1979）A threshold selection method fromgray-level histograms, IEEE Transactions on Systems,
Man and Cybernetics, 9, 62-66.
7）Ide, R., T. Nakaji, T. Motohka and H. Oguma（2011）
Advantages of visible-band spectral remote sensing
at both satellite and near-surface scales for monitoring the seasonal dynamics of GPP in a Japaneselarch forest, Journal of Agricultural Meteorology, 67,75-84.

謝辞

本研究を進めるにあたり，立山室堂山荘と NPO
法人北アルプスブロードバンドネットワークのスタッフの方々には，画像の提供やカメラの設置などご協力いただきました。改めて皆様に御礼申し上げます。
参考文献

8）環境省自然環境局生物多様性センター（2006）第 7回自然環境保全基礎調査，種の多様性調査（富山県）
報告書，26-29．
9）Kudo, G. and K. Ito （1992） Plant distribution in
relation to the length of the growing season in asnow-bed in the Taisetsu Mountains, northern
Japan. Vegetatio 98, 165-174.

小熊1）Lenoir, J., J.C. Gegout, P.A. Marquet, P. de Ruffray,and H. Brisse（2008）A significant upward shift inplant species optimum elevation during the 20thcentury. Nature, 416, 389-395.
2）Inouye, D.W.（2008）Effects of climate change on
phenology, frost damage, and floral abundance ofmontane wildflowers. Ecology, 89, 353-362.
3）Intergovernmental Panel on Climate Change（IPCC）（2007） Contribution of working group I to theFourth Assessment Report of the IPCC. In:
Solomon, S., D. Qin, M. Manning, Z. Chen, M.
Marquis, K.B. Averyt, M. Tignor and H.L. Miller
eds. Climate Change 2007: The Physical ScienceBasis, Cambridge University Press, Cambridge,
United Kingdom and New York, NY, USA.
4）環境省自然環境局生物多様性センター（2011）平成22 年度モニタリングサイト 1000 高山帯調査報告書），42-49．
5）小熊宏之（2012）観測現場から－北アルプス上高地
周辺－ブロードバンド化が進む高山帯，地球環境研究センターニュース，23（4）．
〈http://www.cger.nies.go.jp/cgernews/201207/260007.html〉

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宏之

Hiroyuki OGUMA

1965 年，新潟県柏崎市生まれ。国立環境研究所環境計測研究センター主任研究員。博士（工学）。1989 年 3 月千葉大学園芸学部園芸経済学科卒。1989 年 4
月宇宙開発事業団入社。2000 年 5 月国立環境研究所地球環境研究センター主任研究員として採用。
航空機や定点カメラによるリモートセンシング研究に従事。
2011 年度から国立環境研究所地球環境研究センター事業である「高山帯植生モニタリング」の主担当者として，北アルプスを中心とした国内の高山帯における定点カメラ観測ネットワークを展開。最近では水中ビデオカメラによるサンゴ等の浅海域生態系の観測に関する研究を開始。

井手玲子

Reiko IDE

神奈川県出身，東京大学農学部卒。
1998 年より国立環境研究所地球環境研究センターに勤務。高度技能専門員として，森林生態系の炭素収支モニタリングに関するデータベース整備に従事。定点カメラ，地上分光計，および人工衛星データを利用したリモー
トセンシングによる森林の光合成能力と光合成量の広域推定についての研究で，2012 年北海道大学にて博士号取得（農学）。
「高山帯の植生モニタリング」では主に画像解析を担当しているが，北アルプスでの植生調査に向け筑波山などで登山訓練中。