原著論文

中距離可搬型スキャニングライダーを用いた高所からの水稲植物面積密度垂直分布の推定
Estimation of Vertical Plant Area Density Profiles of aRice Plant by High Position Measurements Using aMiddle Range Portable Scanning Lidar
草場剛史、細井文樹、内藤裕貴、大政謙次＊
Takeshi Kusaba, Fumiki Hosoi, Hiroki Naito and Kenji Omasa ＊東京大学大学院農学生命科学研究科〒 113-8657 東京都文京区弥生 1-1-1

The University of Tokyo, Graduate School of Agricultural and Life Sciences,1-1-1 Yayoi, Bunkyo, Tokyo 113-8657, Japan（2016 年 2 月 18 日受付、2016 年 6 月 22 日受理）

ABSTRACT
A middle range portable scanning lidar was applied from a 10-m height place to estimate vertical plant area density(PAD) profiles of rice canopy at different growth stages. Voxel-based canopy profiling method was applied for theestimation. Resultant PAD estimates showed over estimation at middle to lower layers with the root mean square errorsof 0.36, 0.45, 0.95, 1.81 m2m-3 in each stage. Laser beam coverage index Ω was calculated and related to absolute errorsof PAD to investigate causes of the errors. This showed that lack of the number of incident laser beams into the internal
canopy was a major cause of the error. Although the lidar-derived PAD showed overestimation in middle to lower layers,
the PAD estimates of upper layers agreed well with the actual values. The accurate PAD estimates of upper five layers could
offer good correlation to dry weight of ears with R2 = 0.988.

Key words : plant area density, portable scanning lidar, three-dimensional imagingとが出来れば栽培管理上有益となるが、その計測には層1．はじめに別刈取りなどの破壊計測が用いられることが多く、労力作物の構造は生育ステージごとに大きく変化し、そのが極めて大きいだけでなく、対象物の破壊を伴うために構造の変化を捉えることにより、作物栽培管理上有益な同一サンプルによる生育ステージごとの変化を繰り返し情報が多く得られる可能性がある。既往の研究におい計測するのは難しいという問題があった。筆者らはこのて、作物の垂直構造と収量や光利用効率、窒素分配な問題を解決すべく、高空間分解能可搬型スキャニングラ

どとの関係が見出されてきた（Jones, 1992; Takahashi andイダーを用い、小麦やイネの PAD 分布を計測する方法

Nakaseko, 1993; Milroy et al., 2001）。垂直構造を表す指標を 考 案 し た（Hosoi and Omasa, 2009, 2012a, 2012b）。 ことしては、地上部全器官の投影面積となる植物面積密度の方法では mm オーダーの精度を有する可搬型スキャ（Plant Area Density: PAD）の高さごとの分布などが用いニングライダーを用いているため非常に精度が高く、さら れ て き た（Hosoi and Omasa, 2009, 2012a, 2012b）。 生らに非破壊で効率よく PAD を計測できるという利点が育ステージごとの PAD 高さ分布を効率よく計測するこある。しかし、筆者らが用いた高精度可搬型スキャニ*Corresponding author : Phone: +81-3-5841-5340, Fax: +81-3-5841-8175, E-mail: aomasa@mail.ecc.u-tokyo.ac.jp© The Society of Eco-Engineering（3）61ングライダーは測定できる範囲が 10 m と狭く、ごく一にレーザーの光跡を計算することで、各ボクセルにレー部のエリアでの計測に限定されてしまう。広いエリア

ザービームが対象に衝突した情報と、衝突せずに通過しで PAD の高さ分布が計測できれば、エリアによって異た情報を付与していくものである。ボクセルの情報をもなる生育状態を把握できる可能性がある。また広いエリとに、以下の式により、ある厚みをもった層の PAD をアの PAD 分布から相関によって収量推定を行うことに算出する。

より（Hosoi and Omasa, 2009, 2012b）、エリアごとの収量の差異も把握できる可能性がある。これらの情報はエm

PAD =nI ( k )cosθ 1 h + ΔH.
∑G (θ ) ΔH k =mh nI (k ) + nP (k )(1)

リアごとのきめ細かな生育管理に役立つものと考えられる。このようなある程度広い範囲の作物 PAD 計測をす

ここで n i (k) 及び n p (k) はボクセルアレイ内で k の高さるためには、可搬型スキャニングライダーの必要とされにある層のうち、それぞれレーザービームが衝突したボる測距可能範囲は少なくとも数 10 m 以上となり、計測クセルと通過したボクセルの数を示す。m h は高さ h に方法も可搬型スキャニングライダーを高所に設置する相当するボクセル座標系におけるｚ座標の座標値、ΔHか、ドローンなどに搭載して行う方法が想定される。本は層の厚み、 θ はレーザービーム入射角、cosθ/ G (θ)

稿では、数 10 m 以上の測距範囲をもつ可搬型スキャニ

は葉傾斜角とレーザービームの軌跡長を補正する項であングライダーを高所に設置し、得られた 3 次元点群画像る。G (θ) はレーザービームの方向と直行する平面へのから PAD 分布を算出、その精度検証を行い、本装置の葉の投影面積の平均値である（Weiss et al., 2004）。G (θ)

広範囲 PAD 計測への応用可能性について検討を行ったの算出には、葉傾斜角分布を求める必要がある。これので報告する。に つ い て は、 著 者 ら が 行 っ た 既 往 の 研 究（Hosoi andOmasa, 2012a, 2012b）にある方法、すなわち高解像度可２．計測対象および方法

搬型スキャニングライダー（解像度は 5 m で 1 〜 2 mm）

計測は 2010 年 5 月〜 7 月に茨城県つくばみらい市ににより取得された各生育ステージのライダー 3 次元点群ある水田で行われた（Hosoi and Omasa, 2012a）。対象は画像から、葉に相当する点群を平面近似して葉傾斜角を水稲（品種コシヒカリ : Oryza sativa L. cv. Koshihikari）算出し、生育ステージごとの葉傾斜角の分布を得るといで、移植は 5 月 1 日に株間、条間ともに 30cm で行われう方法を用いた。

た。計測は 5 月 29 日と 6 月 17 日（ともに分げつ期）、

本実験で使用したプロットは Hosoi and Omasa（2012a）

7 月 16 日（幼穂形成期）、8 月 13 日（登熟期）の 4 回で報告したものと同一で測定時期も同時期であるため、行われた。3 次元点群データ取得のため、測定可能距離

PAD 精度検証のための実測値は Hosoi and Omasa（2012a）

60 m で距離精度± 8 mm の可搬型スキャニングライダーで報告されているデータと同じものを用いた。この実測（RIEGL 社製 LPM-25HA）を用いた。この装置を高所作

値はプロット内のイネの層別刈取りにより取得されたも業車にのせて高さ 10 m の高所に設置した。ライダースのである。

キャンの目標となるエリアとして、水田の中に 1.2 m ×

PAD 誤差の要因を考察するため、以下に示す Laser

1.2 m の矩形の計測プロットを各計測日ごとに 4 か所設

beam coverage index Ω を 算 出 し た（Hosoi et al., 2010;置した。この対象エリアならびに計測プロットは既往のHosoi and Omasa, 2012b）。

研究（Hosoi and Omasa, 2012a）と同一であるが、計測に用いたライダーやその設置場所、計測方法は異なって

Ω = Abeam × N exp (−K × PAIcum )(2)いる。このプロットが含まれるようにスキャンを行った。

ここで Abeam、N 及び K はそれぞれ計測プロットに入プロットからライダーまでの距離は 13 〜 16 m であり、射するレーザービームの面積（m2）（スポットの水平面ライダーから発射されたビームのプロットへの入射角への投影面積）、入射密度（shots/m2）及び消散係数を表し、（天頂角）は 45 〜 48° であった。また、プロットに入射

PAIcum はライダーデータから計算される各高さの積算植するレーザービーム径は 17 〜 18 mm であった。

物面積指数を表す。このΩと PAD の絶対誤差との関係得られた 3 次元点群画像から PAD を計算する方法とを算出した。

して、Voxel-based Canopy Profiling 法（VCP 法）を用い得られた PAD からイネの収量推定が可能かどうか検た（Hosoi and Omasa, 2006, 2012a）。この方法では 3 次討した。PAD には穂、葉、茎が含まれており、収量推

元点群データの各点を 3 次元のボクセルに変換し、さら定のためには穂を葉や茎から分離して取り扱う必要があ

62（4）Eco-Engineering

る。PAD の実測データから、PAD に対して穂がどのくら いの割合を占めるかを算出し、この割合を推定され３．結果と考察た最上層から 5 層目までの PAD（この層以外の層にはFig. 1 は 6 月 17 日のライダー計測により得られた対穂が含まれていなかった）に乗じることで、各層の穂の象の 3 次元点群画像の例である。本スキャニングライ

PAD を求めた。得られた各層の穂の PAD と穂の乾燥重

ダーは数 10 m オーダーの範囲を網羅できるため、筆者量との関係を検証した。

らは主として 10 数メートル以上の樹高をもつ木本群落に使用してきたが、草丈 1 m 程度の本対象のような作物においても、葉の形状が分かる程度には対象の形状情報が捉えられていることが分かった。
Fig. 2 はライダー計測値をもとに式 (1) によって推定された PAD 値とその実測値とを比較したものである。
なお推定値については、本研究で用いたスキャニングライダーを使用した場合と既往の研究（Hosoi and Omasa,2012a）において用いられた近距離高空間分解能スキャ
ニングライダーを用いた場合の二つを比較のためプロットしてある。区別のため、二種類のライダーについて、前者を中距離ライダー、後者を近距離ライダーと以降は呼ぶこととする（Fig. 2 中、前者は Middle range、後者は Short range と記載）
。近距離ライダーでは、4 月や 8月の最下層を除き、実測とよい一致が見られる。一方、中距離ライダーでは上層は実測と比較的よい一致が見られたが、中層から下層にかけて、大幅な過大評価が見られた。推定値の RMSE（Root Mean Square Error: 二乗平100

A100

Directly measured PAD

B

Lidar-derived PAD (Short range)
Lidar-derived PAD (Middle range)

60
4080Height (cm)Height (cm)

80

60
40

2000.00

10020

1.00

2.00

3.00

4.00

5.00

C

PAD or LAD (m2m-3)

00.00

6.00

10060
40
2000.00

12.00

16.00

D60
40
20

6.00

12.00
218.00-3PAD (m m )Eco-Engineering

8.00

80
Height (cm)Height (cm)

80

4.00

24.00

30.00

00.00

4.00

8.00

12.00

16.00

20.00

PAD (m2m-3)（5）63

Absolute error of PAD (m2 m-3)

この到達ビーム数の不足が PAD 精度に影響している

10.00

ことを裏付けているのが Fig. 3 の指標Ωと PAD 絶対誤8.00

差の関係である。この指標は対象領域の水平断面がどの6.00くらい漏れなくレーザービームに照射されているのかを表している。値が 1 より小さい場合、ターゲットの水平4.00

断面のうち、レーザービームがカバーしきれていない領2.00域が存在することを示し、値が 1 以上の場合はビームがもれなく断面を照射していることを示す（Hosoi et al.,0.000.01.02.03.04.05.02010）。本研究の対象においても、Ωが 1 以下になるとLaser beam coverage index Ω

誤差が大きくなり、1 より大きくなるにつれて誤差が小さくなっていくのが確認できる。これはレーザービームの入射数不足により、ビームがあたらない部分が生じ、それが PAD の誤差を大きくしていると解釈できる。こ

300.0
250.0

Dry weight of ears (gm-2)の結果は既往の木本群落や作物群落を対象とした研究のy = 89.515x
R² = 0.988
SE = 4.5 gm-2中で報告されたことと一致する（Hosoi et al., 2010; Hosoiand Omasa, 2012b）。本研究で使用した中距離ライダーに200.0よる結果と近距離ライダーを用いた既往の研究の結果を150.0

比較すると、後者は前者に比べ中層から下層にかけても100.0誤差が小さく、後者の場合はレーザービームが比較的よくキャノピー内部に到達していたものと考えられる。近50.0

距離ライダーの場合、垂直に近いレーザー入射角度（00.0
0.00

1.00
2.00
3.00
Lidar derived PAD of ears (m2m-3)

4.00度又は 30 度）を設定し、レーザービームの軌跡長を短くすることで下層までビームを到達させる配慮をしているが（Hosoi and Omasa, 2012a）、今回の計測では入射角度が 45 〜 48° と近距離ライダーの場合より角度が浅く、軌跡長が長くなってレーザービームが下層まで十分均平方根誤差）は 4 月〜 8 月でそれぞれ、0.36, 0.45, 0.95,に到達できなかったと考えられる。今回は高所作業のた1.81 m2m-3 であった。

め、レーザービームの入射角度を自由に変えることは推定された PAD をもとにΩを計算し、PAD の絶対誤難しかったが、入射角度の最適化をはかることにより、差と比較したのが Fig.3 である。Ωの値が 1 を下回るキャノピー内部へのレーザービーム到達数を上げ、PAD場合、各点のばらつきが大きくなるとともに、大きな推定精度を上げられる可能性がある。また、今回の計測

PAD 誤差をもつ点が多く見られたのに対し、Ωの値がでは一方向計測のみであったが、既往の研究では対象を1 以上になると誤差が小さく抑えられていることが確認

取り囲む複数の方向から計測を行い、ある方向からは被された。Fig. 4 はライダーデータと穂の比率をもとに算陰されている部位も、別の方向からレーザーを通し、情出した穂の PAD に対する穂の乾燥重量との関係である。

報を得るよう配慮している。このような複数方向からの2計測も、本ライダーによる PAD 推定精度改善に寄与す

Fig. 1 に示す本中距離ライダーの画像からはイネの形る可能性がある。さらにビーム径による PAD 推定精度状が比較的よくわかるものであったが、これは主としてへの影響も考える必要がある。近距離ライダーのビーキャノピー上層部で反射したレーザーからの信号を記録

ム径は約 5 mm であったのに対し、本研究の中距離ライしたものと考えられる。Fig. 2 に示すように PAD の推定

ダーでは 17 〜 18 mm と近距離ライダーの 3 倍以上の直誤差が中〜下層にかけて大きくなっており、これは中〜径であった。ビーム径が小さい場合、キャノピーの隙間下層に到達したレーザービームが少なく、中〜下層に関に入射してその内部まで進んでいくことができるようにする十分な情報が得られなかったことによるものと考えなり、結果としてビームの到達深度が増すことになる。

られる。

一方、ビーム径が大きい場合、1 ビームの断面をみればR 値は 0.988 とよい相関を得ることができた。

64（6）Eco-Engineering

その一部は隙間を進んでいくが、1 ビームの断面の大部によって裏付けられた。PAD の推定誤差が小さい上層分は植物体の表面に当たって反射する。この表面の部分部の PAD から、穂の乾燥重量が高い決定係数で推定可の反射エネルギーが隙間に入射してキャノピー内部より能であることが分かった。こうした結果を考えると、本返ってくる反射エネルギーより大きいため、この部分が研究で想定していたような比較的広い範囲の計測を視野ライダーに検出されデータとして記録される。したがっにいれた数 10 m 以上の測距範囲をもつ可搬型スキャニて、記録されたデータはキャノピーの表面部分が多くなングライダーの用途については、まずは収量推定への適り、キャノピー内部の情報が欠落することとなる。この用が考えられ、生育診断に利用可能な PAD 分布の精度ような問題については、なるべく小さな径のライダーを向上については、機器や測定方法を改善し、レーザービー使用することと、複数の反射パルスを検出可能なライムのキャノピー内部への到達数を増やしていく必要があダー（Multiple return lidar）や反射波形のすべてを記録ると考えられる。

するライダー（Waveform recording lidar）を使用するこ

引用文献とができれば、改善される可能性がある。
上述したような方法でイネの全層の PAD 精度を上げることが生育状態を診断する上では望ましいが、現状のJones, H. G., 1992: Plants and Microclimate. 2nd ed. Cambridge
University Press, Cambridge.

方法でも上層の PAD 推定精度は比較的高い。特に収量

Hosoi, F. and Omasa, K., 2006: Voxel-based 3-D modeling of indi-

推定に用いられる 8 月の PAD について、最上層から 4vidual trees for estimating leaf area density using high-resolution

層目までの RMSE は 0.92 m2m-3 であり、同じ層での近portable scanning lidar. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., 44,

距離ライダーの PAD の RMSE 1.34 m2m-3 よりも精度は3610 3618.

高くなっている。実測データから、穂の全重量の 97%

Hosoi, F. and Omasa, K., 2009: Estimating vertical plant area den-が上層 4 層までに存在していることが確認されており、

sity profile and growth parameters of a wheat canopy at different

収量推定だけなら上層 4 層程度までの高さの PAD の精

growth stages using three-dimensional portable lidar imaging. IS-度が高ければ問題ないと考えることもできる。実際、こRPS J. Photogramm. Remote Sens., 64, 151 158.

れら上層の PAD 推定値から、Fig. 4 に示すように高い決

Hosoi, F., Nakai, Y. and Omasa, K., 2010: Estimation and error anal-定係数で穂の乾燥重量が推定できることが示され、これysis of woody canopy leaf area density profiles using 3-D airborne

は本方法により上層の PAD を高い精度で推定できたた

and ground-based scanning lidar remote-sensing techniques. IEEEめと考えられる。このように本研究で使用されたようなTrans. Geosci. Remote Sens., 48, 2215 2223.

典型的な中距離ライダーを適用した場合、PAD の高さ

Hosoi, F. and Omasa, K., 2012a: Measurements of vertical plant area

分布を正確に求めることについては課題が多いが、収量

density profiles of a rice plant using a portable scanning lidar.の推定であれば、比較的精度よく行うことが可能である

Eco-Engineering, 24, 21 25.と考えられる。このことは、測距可能範囲が狭い近距離

Hosoi, F. and Omasa, K., 2012b: Estimation of vertical plant area

ライダーでは難しいエリア毎の収量の差異を、中距離ラdensity profiles in a rice canopy at different growth stages by

イダーでは精度よく推定できることを示しており、この

high-resolution portable scanning lidar with a lightweight mirror.

点は中距離ライダーの近距離ライダーに対する利点であ

ISRPS J. Photogramm. Remote Sens., 74, 11 19.

ると考えられる。

Milroy, S. P., Bange, M. P. and Sadras, V. O., 2001: Profiles of leaf
nitrogen and light in reproductive canopies of cotton (Gossypium４．おわりにhirsutum). Ann. Bot-London, 87, 325 333.

本研究では、比較的広い範囲を網羅できる数 10 m 以

Takahashi, T. and Nakaseko, K., 1993: Seasonal changes in distribu-

上の測距範囲をもつ可搬型スキャニングライダーを高所

tion of intercepted photosynthetically active radiation for layer andに設置し、水稲の生育ステージごとの PAD 垂直分布を

dry matter production in spring wheat canopy. Jpn. J. Crop Sci.,

推定する方法について検証した。VCP 法をもとに算出

62, 313 318.

した PAD 値については、特に中層から下層部の推定誤Weiss, M., Baret, F., Smith, G. J., Jonckheere, I. and Coppin, P.,

差が大きかった。その原因としては、レーザービームの2004: Review of methods for in situ leaf area index (LAI) determi-キャノピー内部への入射数の不足が考えられ、そのこと

nation Part II. Estimation of LAI, errors and sampling. Agric. For.

は laser beam coverage index Ωと PAD 絶対誤差との関係

Meteorol., 121, 37 53.

Eco-Engineering（7）65