森林GISフォーラムin ⽯川

地域シンポジウム

2019/11/15

森林整備事業の概要
１. 森林整備事業の概要(１) 事業体系・ ⺠有林関係の森林整備事業(公共造林事業)は約550億円(林野庁の予算額約3,000億円の１／５)
・ 主なメニューは、森林環境保全直接⽀援事業、特定森林再⽣事業

森林GISフォーラム

森林整備事業(⺠有林補助)

302億円

森林環境保全整備事業

森林整備事業の申請・検査のあり⽅

森林環境保全直接⽀援事業

⾯的なまとまりをもって⾏う間伐やこれと⼀体となった森林作業 234億円
道の開設等

特定森林再⽣事業

26億円

森林緊急造成所有者の⾃助努⼒等によっては適切な森林の造成が期待できない
森林における公的主体による造林等

被害森林整備気象害等による被害森林であって、⾃助努⼒等によっては適切な整備が期待できない森林における公的主体による⼈⼯造林等

保全松林緊急保護整備

林野庁 整備課 造林間伐対策室

森林資源循環利⽤林道整備事業
林業専⽤道等整備事業

2019(R1)年11⽉

美しい森林づくり基盤整備交付⾦

森林整備事業の概要
植付け

補助の対象

● 植付け準備のための林地の整理(地拵え)● 苗⽊の植付け、種⼦の播き付け● 苗⽊代 等

等

① 森林所有者⾃らが実施

森
林
所
有
者

● 不良⽊の抜き伐り● 伐採⽊の搬出（間伐の場合のみ）等

更新伐

育成複層林の造成や⼈⼯林の広葉樹林化の促進、天然林の質的・構造的な改善を⽬的として、抜き伐
りや群状伐採等の作業を⾏う。

下刈りが終了した後、数年すると、植栽⽊以外の⽊が⼤きくなり、植栽⽊の⽣育を阻害。
このような⽊を伐るとともに、植栽⽊の中で曲がったり、成⻑が悪い⽊を伐る作業を⾏う。
補助の対象

森
林
所
有
者

⿃獣被害対策、荒廃⽵林整備など● ⿃獣害防⽌施設等の整備（整備、改良）● 荒廃した⽵林の整備 等

等

森
林
所
有
者

路網は、林業の最も重要な⽣産基盤。
林道や、丈夫で簡易な道づくりを推進。
● 森林整備の⾻格となる林道の開設・改良● 間伐等と⼀体として⾏う森林作業道の開設

等

2

森林整備事業の申請･検査(現状)

森
林
組
合
等

作業の委託
精算

①補助⾦交付申請(作業終了後)②検査 ③補助⾦交付④補助⾦⽀払状況報告

都
道
府
県

補助申請の委託、代理受領の委任(作業終了後)
精算

森
林
組
合
等

①補助⾦交付申請②検査 ③補助⾦交付④補助⾦⽀払状況報告

都
道
府
県

3

森林整備事業の申請･検査(現状)(２) 申請① 図⾯の作成・施⾏地･除地の測量(コンパス等)
・位置図･施業図の作成
・書類での提出

都道
府
県②検査 ③補助⾦交付③ 第三者へ補助申請を委託(代理申請･代理受領)

路網整備

補助の対象

※このほかに、雪のために倒れた植栽⽊を引き起こす「雪起こし」、枝葉の⼀部を除去する「枝打ち」などが補助対象。

①補助⾦交付申請(作業終了後)② 森林組合等に作業を委託
等

補助の対象

除伐

● 不⽤⽊の除去(１) ⼀般的な補助申請の形態

補助の対象

植付や間伐等の実施に合わせて、シカなどの野⽣⿃獣の被害から植栽⽊を守るための防護柵の設置や改良、森林に侵⼊しつつある⽵林の整備などを⾏う。

補助の対象● 雑草⽊の除去

植栽⽊がさらに成⻑していくと、植栽⽊同
⼠が⽣育を阻害するようになるため、抜き伐りをして、本数を調整する作業を⾏う。

● 不良⽊の抜き伐り● ⽀障⽊等の伐倒● 伐採⽊の搬出

1

森林整備事業の申請･検査(現状)

補助の対象

下刈り
苗⽊を植付けた後、周りの雑草⽊の成⻑により植栽⽊への⽇当たりが悪くなり成⻑を阻害。
つるが巻き付いて植栽⽊の幹を締め付け。
これらの障害から植栽⽊を守るために、雑草⽊を刈り払う作業を⾏う。

９億円

⾃治体の創意⼯夫による農⼭漁村地域の総合的整備

２. 申請・検査の現状

保育間伐・間伐

伐採跡地などに新たに森林を作るための苗⽊の植付けの作業。植付けを⾏う前には、伐採した後の枝葉やササ等の整理が必要。

31億円

森林施業と⼀体となって⾏われる林道や林業専⽤道の整備等

特定間伐等促進計画に基づく間伐等の森林施業や路網の整備（参考）農⼭漁村地域整備交付⾦(２) 補助の内容

松くい⾍被害が発⽣している松林の整備や樹種転換(３) 検査② 写真の撮影
・事業の実施前･実施中･完了後の写真

・書類検査の後、抽出により現地で検査
主な項⽬
施⾏地の位置確認
施業図の照査測量成果の照合地拵え

③ その他
・測量野帳・写真等の保管「森林整備事業の申請と検査について」
（諏訪実）

4

検査の内容
森林計画図、GPS等で照合・確認
施⾏地･周辺の状況等を確認。除地を確認
２個以上の側線･対⾓線、⽅位⾓･⾼低⾓を実測し、施業図及び測量野帳と照合
踏査確認

植栽本数

標準地内の本数を計測

枯損率

枯損苗の本数を確認

下刈

現地で確認

間伐等の伐採本数

標準地調査

搬出材積

標準地調査等により推計

林齢

植栽時の検査調書、森林簿、伐根の年輪

森林作業道の延⻑

実測

森林作業道の幅員300メートルごとに１カ所以上の実測

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地域シンポジウム

2019/11/15

森林整備事業の申請･検査(現状)(４) 課題森林整備事業の申請・検査のあり⽅(新たな技術の活⽤)

⼈⼿がかかる、検査精度が不確実、データの蓄積がない

３. 新たな技術の活⽤① ⼈⼿がかかる・⺠有林の補助事業は、毎年全国で約20万箇所以上で執⾏。
・補助⾦の適切な執⾏が求められる中、申請書類や検査の項⽬が複雑化。
・都道府県の林務職員も限られており、適正性を確保しつつ検査業務の簡素化・効率化が必要。

(１) 申請省⼒化、検査精度の均⼀性確保、データの蓄積･活⽤＋森林所有者･国⺠への説明責任の向上

・ドローン･地上レーザによる撮影、オルソ化
・地上レーザーによる撮影、点群化・GIS等による施⾏地･除地の測定(シェープファイルの作成)
・オルソ画像、シェープファイル等の提出② 検査精度が不確実
・コンパス等による測量、⽬視による確認等は、現場の状況や検査員の経験等に左右。

(２) 検査③ データの蓄積がない
・補助⾦の申請資料は、補助⾦の交付後に死蔵(会計検査の際に活⽤?)① 提出されたオルソ画像等を⽤いてＧＩＳ等で検査(現地⽴会なし)→ＧＩＳ等の検査で問題があれば、現地を訪問して検査② 検査項⽬・位置︓ＧＩＳにオルソ画像･シェープファイルを読み込んで確認
・⾯積や除地︓オルソ画像とシェープファイルを⽐較して確認
・地拵･下刈︓オルソ画像等で確認
・植栽･伐採の本数、搬出材積等︓オルソ画像で標準地調査→現状の検査と同程度の精度を確保

ドローン画像や航空・地上レーザー等の新たな技術の活⽤を図れないか︖(３) 期待する効果

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森林整備事業の申請・検査のあり⽅(具体案)

森林整備事業の申請・検査のあり⽅(具体案)① 施⾏地･除地ア.事業体申請区域(GPS): 1.07ha
除地(ドローン+GIS)︓0.07ha
補助対象⾯積︓1.00haイ. 県検査区域(ドローン+GIS)︓1.11ha
除地(ドローン+GIS)︓0.09ha
補助対象⾯積︓1.02ha(１)⼈⼯造林･下刈等○ 植栽や下刈の実施後にドローン撮影･オルソ化。オルソ画像等により実施状況を検査。
○ H30(2018)年度から⼤分県が実施(⽬視検査の補助)。技術的な問題はほぼ解決。
Ａ 申請
① 現場
・事業実施後にドローンで撮影

Ｂ 検査① 提出されたオルソ画像等を⽤いてＧＩＳ等で検査 (現地⽴会なし)→ＧＩＳ等の検査で問題があれば、現地を訪問して検査② 事務
・画像のオルソ化
・ＧＩＳ上で施⾏地･除地を測定(シェープ② ＧＩＳでの確認項⽬
・位置︓ＧＩＳにオルソ画像・シェープファイルを読み込んで確認
ドローン単写真のEixf情報でも確認
・⾯積や除地︓オルソ画像とシェープファイルを⽐較して確認
・地拵︓オルソ画像等で確認
・植栽︓オルソ画像での本数調査法により、本数･枯損本数を確認
・下刈︓オルソ画像等で確認
・付帯施設等整備(⿃獣害防⽌施設等)︓３Dモデル上で斜距離を測定

ファイルを作成)

・事業の実施前・実施中・完了後の写真撮影は不要。
・位置図･施業図の作成･提出は不要。

7(⼤分県の取組事例１)

４. 具体的な申請･検査のイメージ

・オルソ画像・シェープファイル等の提出(ドローン単写真も提出)

・測量などの現場業務の省⼒化
・検査精度の向上、均⼀性の確保・申請で提出されたデータの蓄積･活⽤、・⻑期的な森林資源管理の⾼度化、森林所有者・国⺠への説明責任の向上

区域誤差︓約４％
補助対象⾯積誤差︓約２％② 植栽状況
GIS内で標準地を設定し、植栽を確認。

備考
・オルソ化ができない場合でも、施⾏地の俯瞰写真(ドローン単写真等)を⽤いて施業の実施状況の確認を⾏うことも可能。

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森林整備事業の申請・検査のあり⽅(具体案)9

森林整備事業の申請・検査のあり⽅(具体案)(⼤分県の取組事例２)(２)間伐 (ドローンを使う場合)③ 付帯施設等整備(⿃獣害防⽌施設等)
ドローン画像･オルソ画像から３Dモデルを⽣成し、３Dモデル上で斜距離を測定。

○ 間伐の実施前と実施後の２回、ドローン撮影･オルソ化。２つのオルソ画像の⽐較により間伐の実施状況を検査。
○ 列状間伐について、伐採状況や伐採率の確認が容易。
○ 定性間伐については、オルソ画像上での本数調査法により、樹冠の変化から伐採状況･伐採率を確認。
Ａ 申請
① 現場
・事業実施の前後にドローンで撮影

Ｂ 検査① 提出されたオルソ画像等を⽤いてＧＩＳ等で検査 (現地⽴会なし)→ＧＩＳ等の検査で問題があれば、現地を訪問して検査② ＧＩＳでの確認項⽬② 事務・位置︓ＧＩＳにオルソ画像・シェープファイルを読み込んで確認
・画像のオルソ化
ドローン単写真のEixf情報でも確認
・ＧＩＳ上で施⾏地･除地を測定(シェープファ
・⾯積や除地︓オルソ画像とシェープファイルを⽐較して確認
イルを作成)
・事業実施前後のオルソ画像の⽐較により、伐 ・間伐の伐採本数
施⾏前後のオルソ画像の⽐較により、本数調査法により、樹冠の採状況･伐採率を確認･計算
変化から伐採状況･伐採率を確認･計算
・オルソ画像・シェープファイル等の提出
・間伐の搬出材積(ドローン単写真も提出)
・事業の実施前・実施中・完了後の写真撮影は不要。
伐採率から推計した搬出材積と、申請の搬出材積と照合
・位置図･施業図の作成･提出は不要。

備考・下層⽊(劣勢⽊)を中⼼とする定性伐採など実際の本数伐採率に⽐べ樹冠の変化が⼩さい場合(本数伐採率の変化が確認しがたい場合)は、現地を訪問して実施状況を検査を⾏う仕組とする⽅向で検討。

10「森林整備事業の申請と検査について」
（諏訪実）

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2

森林GISフォーラムin ⽯川

地域シンポジウム

2019/11/15

森林整備事業の申請・検査のあり⽅(具体案)

森林整備事業の申請・検査のあり⽅(具体案)(現場事例)② 定性間伐・オルソ画像上での本数調査法(⽬視)により、樹冠の変化から伐採状況･伐採率を確認。
(樹頂点の抽出、樹冠投影⾯積の把握等により、材積伐採率の推計も可能)(現場事例)① 列状間伐・伐採列を⽬視で確認することにより、伐採状況･伐採率を把握。

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場所︓福島県⽥村市

森林整備事業の申請・検査のあり⽅(具体案)

場所︓⻑野県⼭之内町(緑︓伐採⽊、⻩︓残存⽊)

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森林整備事業の申請・検査のあり⽅(今後の取組、お願い)
５. 今後の取組(３)間伐 (地上レーザーを使う場合)
・地上レーザーで撮影したデータを点群化(左)。間伐前後の点群データの⽐較により、伐採状況を確認(右、⾚⾊)。

(１) 現場での試⾏︓リモセン技術を活⽤した申請・検査を⼀部の都道府県で試⾏的に実施。
(２) ドローン等新たな技術の活⽤に対応した要領等の検討
・検査内規例について、「書類検査」・「現地検査」の区分けをなくして「検査」とし、現在は現地において確認するとしている以下の２点についても申請書類(ファイル)のみで検査が完結できるようにする⽅向で検討。
① 申請された施⾏地と実際の現場（位置・⾯積）が⼀致しているかどうか。
② 申請された施⾏地において施業が実施されているかどうか。

６. 課題とお願い(１)費⽤︓ドローン、地上レーザー機器、オルソ化ソフト、⾼性能パソコンなどの投資が必要。
(２)処理時間︓オルソ化の処理に⻑時間を要する(画像の枚数や解像度により異なる)。
(３)データ量︓オルソ画像は数百MB〜1GB超。画像を蓄積していくと、テラバイト単位のデータ量。
(４)判別技術①植栽⽊︓カラマツの場合、判別が困難②獣害防⽌柵︓網裾の固定など施⼯状況の把握が確実にできるか未知数③間伐︓列状間伐･上層間伐は把握しやすいが、下層間伐の把握は容易ではない。
④森林作業道︓知⾒なし。オルソ画像だけでは判別が困難か︖。ドローンレーザーが必要か︖⑤樹下植栽･雪起こし･倒⽊起こし･枝打ち･除伐など︓知⾒なし

・点群データから施⾏地のポリゴンを作成。
施⾏地内の⽴⽊情報(ポイント)の前後⽐較に
より、間伐率を確認。

14「森林整備事業の申請と検査について」（諏訪実）

・今後の技術進歩・価格低下等に伴い、これらの課題が徐々に解消していくことを期待。
・⼀般の⽅々にも使い易い技術・ツールの研究・開発・協⼒をお願いしたい。

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3

2019(R1).11.12
WebODM の Google Cloud Platform へのインストール
１. Google Cloud Platform のアカウント作成①右上の「無料トライアル」を押して登録画面。

②適宜入力

1

③適宜入力・名前や住所のほか、クレジットカード番号等を入力することが必要。
(300 ドル分の無料トライアルがあるので、直ちに課金されるわけではない)2

２．「Compute Engine」から Virtual Machine を作成
https://cloud.google.com/compute/docs/quickstart-linux?hl=ja①「Computer Engine」を選択。

②「作成」を押す。

3

③インスタンスの設定
・「名前」は適宜。デフォルトの「instance-1」で OK。
・「リージョン」は「asia-northeast1(東京)」or「asia-northeast2(大阪)」を選択(以下、東京の場合の説明)。
・「マシンタイプ」は、とりあえず、「n1-sutandard-(4 vCPU、15GB メモリ」を選択(もっと高性能にしても構わない)。
・「 ブ ー ト デ ィ ス ク 」 の 設 定 で 、 デ フ ォ ル ト の デ ィ ス ク イ メ ー ジ を 「 Debian
GNU/Linux9(Stratch)」から「Ubuntu 18.04 LTS」に変更。サイズは、デフォルトの「10GB」
では OpenDroneMap に不足するので「50GB」にする。
・「ファイアウォール」で「HTTP トラフィックを許可する」にチェック。

・「作成」を押す。

4

３．ファイアーウォール設定①以下の画面の「内部 IP」の「nic0」を押す。

・「ネットワーク インターフェースの詳細」ページを表示。
・左側のメニューから「ファイアーウォール ルール」を選択。
・画面上方にある「ファイアーウォール ルールを作成」を選択。

5

②ファイヤーウォールルール
・基本はデフォルトだが、以下を設定。
「名前」→適宜。
「ターゲットタグ」→「http-server」と入力(直に入力)。
「ソース IP の範囲」→「0.0.0.0/0」と入力。
「プロトコルとポート」→「指定したプロトコルとポート」。
「tcp」にチェックを付け、「8000」
を入力。

・「作成」を押す。
・これで Virtual Machine の作成と設定は完了。

6

４. Web OpenDroneMap(WebODM)のインストール。
①以下の画面の「SSH」を押す。

②SSH ターミナルが起動する。

7

③SSH ターミナル画面での操作
https://github.com/OpenDroneMap/WebODM の末尾にインストール方法あり。

・「sudo apt-get update」と入力してエンター。
・「sudo apt-get upgrade」と入力してエンター。
・「sudo apt-get install docker-compose」と入力してエンター。
・「sudo apt-get install python-pip」と入力してエンター。
・「git clone https://github.com/OpenDroneMap/WebODM --config core.autocrlf=input--depth 1」と入力してエンター。
(各回、プロセスが進む。「Y/n」の選択があるので、全て「Y」とする)
これで WebODM のインストールが完了。
・「cd WebODM」と入力してエンター。
・「sudo ./webodm.sh start」と入力してエンター。
これで WebODM が起動。

8

５. WebODM へのアクセス
・Web ブラウザのアドレスに「8000」を付けた「外部 IP」を入力。
・以下の場合、「http://35.221.97.81:8000」

・WebODM が起動するので、ユーザー名・パスワードを適宜設定。

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６. WebODM の使用①「Add Project」を押す。

②Project の名称を適宜設定。

10

③「Select Images and GCP」を押して、画像を選択。

④「Review」を押し、次に「Start Processing」を押すと、オルソ化開始。
所要時間はまちまち。

11

⑤作業完了後「Download Assets」からオルソ画像等をダウンロード。

(補足)
・WebODM を使わない時は、バーチャルマシンを停止し、課金を避けるのも可。
・以下の画面の「︙」を押し、「停止」を選択。

・再び使う時は、上記画面で「開始」を選択。
・４①の操作で SSH ターミナルを起動。
「cd WebODM」と入力してエンター、「sudo ./webodm.sh
start」と入力してエンターと押し、WebODM を起動。
・IP アドレスが変わっていることがあるので、要注意。
12

森林GISフォーラム 地域シンポジウム
in 石川

2019/11/15

森林GISフォーラム2019年度地域シンポジウム in 石川 R01.11.15
ICT林業を拓く森林GIS

石川県における
スマート林業研究開発・普及の取り組み

２．スマート林業構築実践事業
３．イノベーション創出強化研究推進事業
ＡＩ技術を活用した森林施業集約化のためのプロデューサー石川県森林・林業画像認識AI研究開発コンソーシアム
石川県農林総合研究センター

矢田

内 容
１．取り組みの経緯「知」の集積と活用の場産学官連携協議会
スマート林業研究開発プラットフォーム

石川県におけるスマート林業研究開発・普及の取り組み（R01.11.15）

効率的調査技術の開発

研究統括者

林業試験場 森林環境部長

４．これからのスマート林業（私見）豊2

石川県におけるスマート林業研究開発・普及の取り組み（R01.11.15）

石川県におけるスマート林業研究開発・普及の取り組み（R01.11.15）

農林水産省「知」の集積と活用の場 産学官連携協議会

スマート林業研究開発プラットフォーム

１．取り組みの経緯
H26.1【事 務 局】石川県農林総合研究センター 【プロデューサー】矢田 豊【参画機関】石川県、(学)金沢工業大学、石川県森林組合連合会、(株)エイブルコンピュータ

林業に関する包括連携協定 締結

林業のスマート化を実現するための研究開発を推進することにより、林業の成長産業化や地方創生に資する成果を得る。

～コマツ・石川県・県森連
既存データベース情報の活用

遠隔探査による情報収集の効率化

林内調査の効率化・情報収集

林業経営の効率化

H27.5～

コマツのドローンシステム活用等取組開始

H30.2.7

スマート林業研究開発プラットフォーム設立

林地台帳
等
Aさんスギ林○本、○m3

IoT・ＡＩ・ロボット技術等の活用

素材生産情報の収集

行H30.6.28 H30イノベーション創出強化研究推進事業 採択

政

クラウドシステム等
による情報共有

森林所有者へのプラン提示

林業事業体

製材工場等との情報共有

3

石川県におけるスマート林業研究開発・普及の取り組み（R01.11.15）

4

石川県におけるスマート林業研究開発・普及の取り組み（R01.11.15）

スマート林業研究開発プラットフォーム

スマート林業研究開発プラットフォームの特徴

活動概要
０）石川県森林クラウド開発事業（H29）• 施策・現場ニーズに直結

石川県農林水産部森林管理課

１）スマート林業構築実践事業（H30～R02）

森林境界明確化、人手不足への対応

いしかわスマート林業推進協議会

協定の活用

２）あすなろ塾ドローン操縦士育成事業（H30～R01）
石川県農林水産部森林管理課・石川県森林組合連合会• 参画機関の構成（非林学系）大学、県内ITベンチャー、県森連、県３）公益信託 農林中金森林再生基金「農中森力基金」助成事業（H30）
石川県森林組合連合会・中能登森林組合

４）ＡＩ技術を活用した森林施業集約化のための効率的調査技術の開発（H30～R02）• 林業非先進県における取組

石川県森林・林業画像認識AI研究開発コンソーシアム
5「石川県におけるスマート林業研究開発・普及の取り組み」
（矢田豊）

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森林GISフォーラム 地域シンポジウム
in 石川

2019/11/15

石川県におけるスマート林業研究開発・普及の取り組み（R01.11.15）

いしかわスマート林業推進協議会

石川県におけるスマート林業研究開発・普及の取り組み（R01.11.15）（１）境界明確化の効率化

２．スマート林業構築実践事業（H30～R02） 近年や過去の空中写真から３Ｄ画像を作成し、机上で森林境界の推定を行い、境界確定をスムーズに進める体制の構築を目指す

いしかわスマート林業推進協議会

 H30に、３地区で実証を行い、境界明確化の効率化の効果（作業日数２割減、コ
スト削減１割）を確認
 R1は、５地区で現地実証を行い、本方法の定着を図る（１）境界明確化の効率化（２）施業提案の効率化（３）素材流通～需給マッチングの円滑化～

日林協の「もりったい」による３D画
像化した空中写真を用いて境界候補図を作成

7

石川県におけるスマート林業研究開発・普及の取り組み（R01.11.15）（２）施業提案の効率化

いしかわスマート林業推進協議会

県の森林クラウドに取り込
み関係者で情報共有しながら机上で境界を確認

GPS端末に出力し現地立
ち会いで活用

コストの削減効果は目標の3割には達しなかったが、本手法の習熟を高めるとともに、住民説明会後の対応の効率化を進めることで目標達成の可能性あり

石川県におけるスマート林業研究開発・普及の取り組み（R01.11.15）（３）素材流通～需給マッチングの円滑化～

いしかわスマート林業推進協議会

 LANDLOGに蓄積されるドローンによる森林資源量調査の３D解析データや、全天球写真データ等を活用し、「森林の見える化」により効率的で信頼性の高い施業提案を実現するシステムの構築を目指す

 LANDLOGに蓄積されるICTハーベスタで生産された丸太の造材情報等と、林業事業体の生産計画、製材工場等の需要情報を一元管理するシステムを構築し、需給のマッチングと流通の直送化を促進する体制の構築を目指す

 H30に、施業提案システムのプロトタイプを構築し、４地区での現地実証で高い評価を得た

 H30に、スマート林業構築コンソーシアム（代表：東京大学）の木材SCMシステムをベースに、本県仕様のマッチング支援システムのプロトタイ
プを構築

 R1は、６地区で実証を行い、システムの改良と運用体制の確立を図る

 R1は、ICTハーベスタによる造材から需要者先への材の直送までの一連の工程の実証を行い、コスト縮減効果の検証と、システムの更なる改良を行う

全天球写真

３D画像

知りたい位置を知りたい角度から閲覧可能

タブレット端末で提案

単木データ
点群データ

単木ごとの樹高、胸高直径、材積データを出力

施業提案支援システムに取り込み

３D画像の表示提案書

石川県におけるスマート林業研究開発・普及の取り組み（R01.11.15）

石川県におけるスマート林業研究開発・普及の取り組み（R01.11.15）

３．イノベーション創出強化研究推進事業
ＡＩ技術を活用した
森林施業集約化のための効率的調査技術の開発

第９回中部森林学会大会
岐阜大学（10月12日→）12月7日

石川県森林・林業画像認識AI研究開発コンソーシアム

318 深層学習に基づく森林境界の明確化支援システム －樹種(林相)判別 ー
室伏美緒・林悠月・川﨑邦将・松井康浩・長田茂美(金沢工大)
山路佳奈・木村一也（石川県森連）・矢田豊（石川県林試）

319 深層学習に基づく森林境界の明確化支援システム ー 林相界の抽出 ー
林悠月・室伏美緒・川﨑邦将・松井康浩・長田茂美(金沢工大)
山路佳奈・木村一也（石川県森連）・矢田豊（石川県林試）

320 深層学習を用いた全天球画像解析による森林資源量計測システム
ー 人工林材積・材質の推定 ー
林航希・川﨑翔太・川﨑邦将・松井康浩・長田茂美(金沢工大)
村上良平（(株)エイブルコンピュータ）・矢田豊（石川県林試）

313高分解能衛星画像を用いた樹種分類
吉田直輝・若林和音・朝野恭平(金沢工大)・矢田 豊(石川県林試)
日下 迢・松井康浩・石原正彦(金沢工大)

農研機構生研支援センター「イノベーション創出強化研究推進事業」（課題番号30014B）「石川県におけるスマート林業研究開発・普及の取り組み」
（矢田豊）

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in 石川

2019/11/15

石川県におけるスマート林業研究開発・普及の取り組み（R01.11.15）

石川県におけるスマート林業研究開発・普及の取り組み（R01.11.15）

2019年度電気・情報関係学会北陸支部連合大会

深層学習を用いた全天球画像解析による森林資源量計測システムの提案（林ら2019）石川工業高等専門学校 9月1日

CNNの構造
材積

全結合層３

全結合層２

全結合層１

畳み込み層５

プーリング層３

畳み込み層４

畳み込み層３

正規化層２

プーリング層２

畳み込み層２

CNN : Convolutional Neural Network

正規化層１

1つの出力ユニットを持つCNN

プーリング層１（一部抜粋・改変し、ご紹介）

畳み込み層１

林航希・川﨑邦将・松井康浩・長田茂美(金沢工大) ・矢田豊（石川県林試）

全天球画像

深層学習を用いた全天球画像解析による森林資源量
計測システムの提案

14

石川県におけるスマート林業研究開発・普及の取り組み（R01.11.15）

石川県におけるスマート林業研究開発・普及の取り組み（R01.11.15）

深層学習を用いた全天球画像解析による森林資源量計測システムの提案（林ら2019）

深層学習を用いた全天球画像解析による森林資源量計測システムの提案（林ら2019）

システム評価システム評価石川県内のスギ林
七尾市中島町田岸
七尾市中島町中島

全天球カメラ

全天球画像

志賀町徳田
穴水町平野

100～1200(m3/ha)

材積：846㎥/ha

上涌波
金沢市上涌波3Dスキャナ

材

積

16

15

石川県におけるスマート林業研究開発・普及の取り組み（R01.11.15）

石川県におけるスマート林業研究開発・普及の取り組み（R01.11.15）

深層学習を用いた全天球画像解析による森林資源量計測システムの提案（林ら2019）

深層学習を用いた全天球画像解析による森林資源量計測システムの提案（林ら2019）

評価方法

結果

学習データセット ： 616枚
テストデータセット ： 264枚

材積

CNN

| [ 500 ] - [ 650 ] | =
推定値

正解値

誤差100m3/ha以内：69％〃 200m3/ha以内：93％[ 500 ]

[ 150 ]
推定誤差
17

「石川県におけるスマート林業研究開発・普及の取り組み」
（矢田豊）

18

3

森林GISフォーラム 地域シンポジウム
in 石川

2019/11/15

石川県におけるスマート林業研究開発・普及の取り組み（R01.11.15）

石川県におけるスマート林業研究開発・普及の取り組み（R01.11.15）

４．これからのスマート林業（私見）４．これからのスマート林業（私見）１） 森林GIS

森林GIS

森林クラウド１） 森林GIS
２） 森林クラウド
３） 森林RPA
４） 森林ＡＩ

19

石川県におけるスマート林業研究開発・普及の取り組み（R01.11.15）

森林DB

森林IoT

20

石川県におけるスマート林業研究開発・普及の取り組み（R01.11.15）

４．これからのスマート林業（私見）

石川県における実証中/開発中のシステムのイメージ（概要）２） 森林クラウド［林業アプリ］

データ

Forest Scope• マルチクラウド（APIを介したデータ連携）• IoT林業機械等、エッジ処理パートとの連携（いしかわスマート林業推進協議会）※ 手動データ受け渡しも、「あり」［IoTハーベスタ］（セキュリティリスク、運用コストを考慮する場合）

需給マッチングアプリ

需給調整

施業提案アプリ

成果（石川県森林AIコンソ）［森林AIアプリ］

森林組合・県等
事業計画・営業等に活用

UAV調査

・森林ビッグデータのプラットフォーム

データの
一次処理
（エッジ処理）2122

石川県におけるスマート林業研究開発・普及の取り組み（R01.11.15）

石川県におけるスマート林業研究開発・普及の取り組み（R01.11.15）

４．これからのスマート林業（私見）４．これからのスマート林業（私見）３） 森林RPA

４） 森林ＡＩ

RPA：Robotic Processing Automation
広義：ソフトウェア上のロボットによる業務工程の自動化（総務省 RPA導入補助事業）
狭義：オフィス業務（ホワイトカラーの間接業務）の効率化や自動化に向けた取り組み「RPAツール」を使用

スマート林業構築実践事業で取り組まれている「森林RPA(広義)」石川県

施業提案システム

和歌山県 森林経営管理制度実施支援システム等
愛知県

路網設計支援ソフト等

山口県

山土場情報の管理システム等
23「石川県におけるスマート林業研究開発・普及の取り組み」（矢田豊）

・UAV・全天球画像等の森林画像
・林業機械・作業者等が自動記録した動画
・IoT機器による取得データの解析
・森林・林業の自然現象・経済情報等の予測・RPAとの融合 → 森林IPA-----・森林ビッグデータの効率的活用→ 個人情報保護 セキュリティ対策
24

4

森林GISフォーラム 地域シンポジウム
in 石川

2019/11/15

石川県におけるスマート林業研究開発・普及の取り組み（R01.11.15）

謝 辞
包括連携協定の下、スマート林業の取り組みに連携して取り組ん
でいただいている(株)小松製作所および関係会社・県森連関係各位、調査地の使用にご理解・ご配慮・ご協力いただいている森林所有者・管理者各位、県・市町ご担当各位、
石川県森林・林業画像認識AI研究開発コンソーシアム、「知」の集積と活用の場®スマート林業研究開発プラットフォーム関係各位
そして、森林GISフォーラム会員各位

厚く御礼申し上げます。
※今回の報告内容の一部は、農研機構生研支援センター「イノベーション
創出強化研究推進事業」の支援を受けて行ったものです。

ご清聴、ありがとうございました。

「石川県におけるスマート林業研究開発・普及の取り組み」
（矢田豊）

25

5

森林GISフォーラム 地域シンポジウム
in 石川

2019/11/15

森林GISフォーラム2019年度地域シンポジウムin石川「ICT林業を拓く森林GIS」
2019/11/15

発表内容

石川県森林組合系統におけるスマート林業の取り組み

ドローン操縦指導員・技術者養成事業

石川県森林組合連合会
木村一也

森林組合系統におけるスマート化の石川県・小松製作所（コマツ）・石川県森連

農中森力基金事業
これから林業に関する包括連携協定

石川県ドローン操縦者養成事業

石川県の森林と林業の活性化を図ることを目的として、それぞれが有する知識、技術、資源を活用した林業・環境分野での協働による活動を潤滑に進め、地元企業の技術を活かした県内各地域の林業復興に臨む。

 ドローンを活用した空撮測量技術の生産現場への早期導入
 平成29年度からコマツと連携したドローン操縦者養成事業を実施．平成29年度は3名の指導者を養成，平成30年度から森林組合と県職員を対象として操縦技術者を養成中．
年度

事業名

受講者数

H29

コマツと連携したﾄﾞﾛｰﾝ
操縦指導者養成事業

県森連：2
県職員：1

全10回＋ コマツ
実践5回

回数

指導者

H30

あすなろ塾ﾄﾞﾛｰﾝ操縦技
術者養成事業

組合：6
県職員：4

全9回

H29養成指導者

R01

同上（実施中）

組合：6
県職員：6

全9回

H29養成指導者

使用機体はSkycatch社EVO3 & Explore1，練習機としてDji社Phantomほかトイドローン

平成26年2月4日に締結

H29 指導員養成

H30, R01操縦技術者養成

座学
実践

座学

練習

練習
修了

OJT

実技

実技
OJT

実践へ

「石川県森林組合系統におけるスマート林業の取り組み」（木村一也）

1

森林GISフォーラム 地域シンポジウム
in 石川

2019/11/15

受講生から提案されたドローンのつかいみち

ドローン操縦者養成事業の空撮実績
年度

事業名

実施面積
箇所数
対象森林
(ha)

H29

コマツと連携したﾄﾞﾛｰﾝ操縦指導者養成事業

8

45.7

H30

あすなろ塾ﾄﾞﾛｰﾝ操縦技術者養成事業

8

42.3

R01

同上（実施中）6

41.1

フォローアップ※

6

29.3

実施区分

森林組合
•
•
•
•
•

県農林事務所

被害木調査（マツ枯れ）
更新状況の確認（皆伐，更新伐）
作業道の線形施業提案と完成報告の資料作成
事業説明会の資料作成

•
•
•
•

被害木調査（マツ，ナラ枯れ）
天然更新状況の確認
作業道の線形森林内のVR化（施業提案用）

民有林，
市町有林，
県有林

OJT+実践

人工林，
天然林

OJT

• 施業地の境界測量

OJT

• 選木

• 資源量把握（現状，成長量）• 森林簿、森林計画図の作成、市町村
森林整備・経営計画の高精度化

実践• 苗木運搬• 造林検査（間伐等）• 薬剤散布（竹林伐採、更新伐後）• 災害箇所の写真撮影・災害査定等

皆伐・間伐
予定地等

※H30養成事業修了者が実践• 営巣調査（ハチ，猛禽類）• 緩衝帯整備の効果判定（鳥獣管理）

用途に応じた作業内容

ドローン新規用途に向けて 今年度以降に実証予定• 他樹種（ｱﾃ、ﾋﾉｷ、ｺﾅﾗ、ｸﾛﾏﾂ）の材積推定• 森林境界明確化支援• 雑草木繁茂状況の把握• 松くい虫被害、雪害状況等の把握 森林保険の損害調査（水害、火災で実用）
 PR動画撮影
 架線集材用リードロープ架設（H27試行）

空撮

測量（手動操縦）（自動航行）

オルソ画像・
3D点群生成

材積推定

̶

◎

◎

境界明確化支援̶

◎◎

雑草木繁茂状況把握○○○

被害木等の把握○○○

森林保険の損害調査○◎◎

PR動画撮影座談会等事業提案

◎
○

○
○

̶
○

リードロープ架設̶̶̶

森林生物調査

◎

○

○

用途

もりぢから

公益信託 農林中金森林再生基金（農中森力基金）（第4回，H29.4 ~ H30.3）

農中森力基金事業

荒廃した民有林の再生を軸とした
能登地方型の山村復興モデル事業

石川県森林組合連合会・中能登森林組合「石川県森林組合系統におけるスマート林業の取り組み」（木村一也）

2

2019/11/15

森林GISフォーラム 地域シンポジウム
in 石川
農中森力基金事業

農中森力基金事業事業地概要と事業内訳［コンセプト］「持つ」から「使い続ける」林地へ転換

戸数・在住者：18戸・45人
事業地：七尾市中島町田岸地区
事業面積：27.09 ha / 60 ha
所有者数： 6名 / 20名
事業主体：中能登森林組合（ﾊｰﾄﾞ），石川県森連（ｿﾌﾄ）
協力団体：田岸町会，中能登農林総合事務所，林業試験場，コマツ

「地域特有のアテ択伐施業の復興」と

樹種

齢級

実施面積
（ha）

ｽｷﾞ･ｱﾃ･ﾋﾉｷ

8-12

19.41 林床整理

「しいたけ原木林の再生」を主とした多目的用途に適応できる林地・路網整備

 森林資源の持続的管理方法の確立

ハード事業

ソフト事業

選木
搬出間伐・補植作業道開設・補修（空撮による資源量マップの作成）

森林資源の適時・適所利用！

ｺﾅﾗ･ｱｶﾏﾂ
広葉樹

6-10

5.97

選木
更新伐 林床整理
作業道開設・補修

ｽｷﾞ･ｱﾃ･ﾋﾉｷ

4

1.71

除伐

農中森力基金事業

農中森力基金事業

クラウドシステム（   ）

UAV森林測量システムによる資源量調査

単木データ（樹頂点位置，樹高，材積，樹冠投影面積）の閲覧および取得

オルソ化＆3D
（コマツ）

UAV空撮
（県森連）

説明会開催
境界測量
森林調査
資源量調査
検証・分析
看板設置

オルソ画像上に表示された樹頂点と単木情報
画像転送

樹高・材積推定定（コマツ クラウドシステム）

検証

森林調査
（樹種・胸高直径・樹高・材積）

農中森力基金事業

農中森力基金事業

ドローン森林測量の精度検証

地上3Dスキャナによる森林計測

樹高・材積の精度：スギ＞アテ・ヒノキ
樹冠の形状の違いが樹頂点抽出の精度に影響
アテ、ヒノキ用推定式の組み込み等が必要
40

5.000

樹高

30


y = 0.84x + 5.2
R² = 0.681

20
y = 0.60x + 10.3
R² = 0.734

20
y = 0.76x + 0.52
R² = 0.807

30

樹高（m）
ドローン森林測量値

3.000

40

樹種

①

1.00

スギ・アテ

②

0.25

アテ

③

1.00

スギ・アテ

ha あたり
本数

平均胸高直径
（cm）

平均樹高
（m）

ha あたり3†
材積（m ）矢高（cm）※（中央値/最頻値）

697

28.5

16.1

411.979

1,256

21.3

13.6

93.844

3.0/2.5
2.9/1.0

987

26.6

14.9

543.4092.4/1.8

 幹の曲がりに基づき丸太品質の割合を予測可能

2.000

0.000
0.000

調査面積
（ha）

†立木すべてをスギの材積推定モデルで計算した値，※地上50 cmから上部6 m長から算出


y = 0.67x + 0.58
R² = 0.623


y = 0.65x + 0.39
R² = 0.784

1.000

10
10

材積

4.000

材積（m3）
実測値（森林調査）

樹高（m）
実測値（森林調査）
y = 0.94x + 3.2
R² = 0.958

番
号

 立木配置図と単木データから単木管理が可能 樹種の判読や照合は難しく，
1.000

2.000

3.000

4.000

5.000

単一樹種の人工林で利用可能

材積（m3）
ドローン森林測量値「石川県森林組合系統におけるスマート林業の取り組み」（木村一也）

3

森林GISフォーラム 地域シンポジウム
in 石川

2019/11/15

農中森力基金事業

資源量調査の人工数
面積

調査項目

ﾄﾞﾛｰﾝ森林測量

ha あたり人工数

工程

（ha）

0.47

現場確認（離発着場所等）

0.03

ﾌﾗｲﾄﾌﾟﾗﾝ作成・準備
27.09

（施業前）

ﾄﾞﾛｰﾝ森林測量
（施業後）

1

0.07

離発着場所整備

0.01

測量

0.15

ﾃﾞｰﾀ転送

0.03

全工程

0.76

現場下見（林内確認）

0.47

準備
27.09

1

0.04

ﾃﾞｰﾀ転送1

ドローン森林調査
0.76人日 / ha

樹種判読
検証結果を用いた材積補正

0.01

全工程

2.25

5人日/ha（県標準）

森林資源量マップ（原型）↑
定量的な森林データ＋GIS

＋

0.02

測量

0.54

現場下見・準備

地上 3D ﾚｰｻﾞｰｽｷｬﾝ
森林測量（施業前）

従来の毎木調査（人日）

現場下見（林内確認）

農中森力基金事業

ソフト事業の成果：
Forest Scopeを活用した森林資源量マップ作成

2

地上3Dﾚｰｻﾞｰｽｷｬﾝ測量
2.11人日 / ha

0.22

計測

1.72

ﾃﾞｰﾀ確認・解析

0.17

全工程

2.11

利用可能な森林資源量マップ

2

バッテリーの充電等， 測定範囲をテープでマーキング

測量面積 大ドローン機種の更新
立木配置図の自動作成

従来の森林管理にくらべて、組合内の情報管理と施業計画の立案を円滑に行う！

調査の省力化！

農中森力基金事業

課題と取組方向 アテ択伐林への道のり
苗木や幼木の保育と涵養のため、林内光環境のさらなる改善 㱺 上層木の間伐

 ソフト事業とハード事業の連携
ﾄﾞﾛｰﾝや地上3Dﾚｰｻﾞｽｷｬﾅによる調査成果を実施設計に活用できなかった 㱺 事前の計画調整、調査システム運用の円滑化、計測データの活用ツールの検討

森林組合系統におけるスマート化のこれから

 人材確保システムの構築
将来の森林管理と施業におけるICT技術習得の重要性
㱺 限られた人員を背景にした「林業ジェネラリスト」の育成と組合内外に目を向けた人材確保

スマート化がこのまま進めば．．

県

森林簿
森林基本図等

ﾞｰﾀ

施業前
オルソ

関連
書類

森林組合

造材ﾃ

新規
情報

需給マッチング

森林基盤情報施業後
オルソあるとよい情報

樹種
蓄積
過密林
傾斜…

森林経営計画
作成

施業提案

市町村役場
法務局
公図
公図
土
土地台帳
（林地台帳）

ﾄﾞﾛｰﾝ測量

境界管理


施業実施

「石川県森林組合系統におけるスマート林業の取り組み」（木村一也）

今後に向けて（私見）人材育成 or 技術確立が課題だが、IoT技術はどちらも必要。
とくに若者の採用は重要！？

1. 体制の整備
 人材育成（ドローン操縦技術者＝GIS技術者がよいのでは？）
 操縦練度の向上（フォローアップは事業体間で頻度差 大） 現場作業員へのドローン操縦指導など（組合内養成）
 今後蓄積される高精度情報やデータを使いこなす人材も必要
 人材の配置（自主努力か連携を！） 現状は組合管内に３人＋県森連２人
 ドローンの配置（県内シェア、組合ごとに保有？）

2. 費用の検討

人材の配置やコストダウンが進まなければ、組合は結果として「外部人材を活用」する？

4

森林GISフォーラム 地域シンポジウム
in 石川

2019/11/15

ご清聴ありがとうございました「石川県森林組合系統におけるスマート林業の取り組み」（木村一也）

5

森林GISフォーラムin ⽯川

地域シンポジウム

2019/11/15

コマツが考える⽇本におけるスマート林業
 ICT、IoTを⽤いて、林業サプライチェーンの⾒える化を図り、⽇本の林業の⽣産性の向上、安全性の向上、持続的な森林資源の利⽤を実現。

コマツの考えるスマート林業

造林

伐倒・⽊寄せ・造材

保育・管理

集材

森林・林業データ

⾒える化アプリ(プロバイダー開発)

オープンプラットフォーム

ドローン
・ 空撮画像・ SfM-MVS
ハーベスタ• 造材指⽰• 造材報告データ• 稼働時間・燃費

2019年11⽉15⽇

コマツ林業機械事業部
⽥中

A

A

P

P

I

フォワーダ
• 集材指⽰• 集材報告データ• 稼働時間・燃費

⼀⽣

川中・川下

運材

 森林・林業データを収集、オープンプラットフォームを⽤いてアプリと連携して⾒える化を⾏う。

APP
⾒える化アプリ(コマツ開発)I

造材⾒える化APP

ユーザ毎のデータの保管需要情報、⽊材価格などの情報

コマツが世界に展開する林業専⽤機械

CTL⼯法とStanForD

 コマツは、コマツフォレスト(スウェーデン)、コマツアメリカ(U.S.A)で⽣産を⾏い、世界で林業専⽤機械を販売。

 最新の林業機械には、コンピュータが搭載されており、様々なソフトウェアにより、施業を⽀援。
林業サプライチェーンの⾒える化が実現。
 コマツフォレストの林業機械は、データフォーマットのスタンダードであるStanForDに準拠。

⾞⾼︓3.774 m
幅員︓3.140 m
重量︓28.232 t

⾞⾼︓3.790 m
幅員︓2.620 m
重量︓17.60 t●伐採現場の⽣産管理

造材指⽰(pin)
対象エリア地理的指⽰(ogi)
集材エリア・⽅法指⽰(foi, fdi)

●原⽊の⽣産報告

造材報告(hpr)
集材報告(fpr)
対象エリアの地理的報告(ogr)●採材精度管理と校正
ハーベスタ(hpc)
フォワーダ(fqc)

ホイールハーベスタ

Komatsu 901●作業状況モニタリング

⾞⾼︓3.845 m
幅員︓2.620 m
重量︓15.85 t

クローラフェラーバンチャ

Komatsu XT430-5

ホイールフォワーダ

CTL⼯法 (Cut To Length)

Komatsu 835

ハーベスタで伐倒、枝払い、⽟切りを⾏い、フォワーダで公道脇の⼟場まで集材。北欧で発達。

FTL⼯法 (Full Tree Length)

フェラーバンチャで伐倒し、スキッダ、ログローダ
で集材。プロセッサ等で枝払い。北⽶で発達。
皆伐で利⽤され⽣産性は⾮常に⾼い。

 川中・川下の需要に応じた採材を⾏うことで、材の価値を最⼤化。
 適切な作業管理による現場⽣産性の向上。

現在進めているコマツのスマート林業の取組み
 森林ドローンシステム
 国内の森林の⾒える化を進めるため。
 ⼭林の管理、施業地の現況確認、資源量確認、⽇々の進捗
管理、森林防災への貢献、各種検査などへの利⽤を想定。
 スマートコンストラクションで使⽤されている測量⽤ドローン(Explore 1)とエッジコンピュータ(EdgeBox)を合わせて貸出(空撮画像を⽤いて3D点群処理、オルソ画像の作成が可能)。
 ソフトウェアは、森林資源⾒える化に適したものを開発。
 2019年8⽉より⽯川県での効果確認後に全国の森林・林業
団体等に向けて貸出を開始。
 ランドログアプリとして森林材積の推定が可能であるForest
Scopeを⽤意。

 造材データ⾒える化

コマツフォレストパンフレットより

森林ドローンシステム
 2019年夏より、国内の森林・林業関係団体(地⽅公共団体、事業体等)に森林ドローンシ
ステムの貸出を開始。
EXPLORE 1 (コマツ専⽤カスタムドローン)• ⾶⾏時間︓約15分(概ねバッテリー残量30％で離陸地点へ帰還。)• 撮影写真の位置情報は、PPK処理により精度を⾼めることが可能。

Edgeコンピュータ (Edge Box)

• ⾃⾝の位置をネットワーク型リアルタイムキネマティック測位(RTK, LTE回線使⽤)を利⽤し瞬時に補⾜。
• ⾼性能GPUにより3D点群処理が可能。

 森林ドローンシステムで3D点群データ、オルソ画像を作成。
3D点群データ

オルソ画像
50 m

 ヘッドコンピュータに蓄積されている造材データ(hpr)の⾒える化。
 ⽇々の造材量報告、将来的な受給マッチングシステムへの利⽤を想定。
 携帯電話回線を⽤いて、造材データをランドログにアップロード。
ランドログアプリを⽤いて、PCで閲覧可能に。

間伐前

拡⼤図

「コマツの考えるスマート林業」（⽥中⼀⽣）

間伐後

1

森林GISフォーラムin ⽯川

地域シンポジウム

2019/11/15

Forest Scopeによる森林資源の⾒える化

Forest Scopeによる樹頂点抽出の例

 ドローンシステムで作成した3D点群データから、樹頂点の抽出、樹⾼、樹冠投影⾯積を計測し、林分材積を推定。
樹頂点の抽出局所最⼤フィルター法を使⽤。⼀定サイズのメッシュに区分
し周辺8メッシュと⽐較

樹⾼(DCHM)

地盤⾼を国⼟地理院基盤地図情報数(DTM)として、樹頂点(3D点群データ)から地盤⾼を引いたもの。
樹⾼(DCHM)

3D点群データ

国⼟地理院
基盤地図情報数値標⾼モデル(DTM)

樹冠投影⾯積⼭登り法を使⽤。樹頂点候補を起点として放射⽅向に再下点を探索。起点と樹冠構成点からなる三⾓形の⾯積を算出。

材積推定

密度管理理論モデルを使⽤。
現在は、裏東北・北陸杉モデル(⽯川県補正)を使⽤。

造材データの⾒える化(ICTハーベスタ350.1の機能)

Forest Scopeの機能と活⽤
 オルソ画像、林分材積推定結果を重ねて表⽰し、現況の把握、⽐較が可能
 クラウドサービスであり、インターネットさえあればどこからでもアクセス可能。
Forest Scopeの主な機能

造材データ(hpr)の内容

 ベースマシン

 ハーベスタ造材⻑さデータと実測データの差は、1.8cm(0.32%), σ＝0.83cm (N=43)。

PC-160LC, PC138US, PC120US

 最⼤⽟切り径60 cm

 最⼤枝払い径
52 cm

 ヘッド重量
980 kg

エリア毎の集計

３D画像の確認(境界表⽰可)

⽴⽊毎のパラメータ確認

傾斜区分の表⽰

カラーマーキング機能(等級)
幹 番号

32

樹種

スギ

Forest Scopeの活⽤

情報 ⽴⽊材積の推定精度の信頼が得られれば、皆伐時の収穫調査の代替として。
 ⽴⽊材積や3D画像を⽤いて、施業集約化や⼭主への施業提案を実施。
 オルソ画像、傾斜区分、⽴⽊材積の情報を⽤いて、施業計画を⽴案。

施業地名

⾯積
(ha)

主要構成種

合計材積
(m3)

合計本数
(本)

平均樹⾼
(m)

平均直径
(cm)

1

A市B地区

22.8

スギ

13,994

14,808

23.2

21.5

2

C市D地区

17.2

スギ

7,102

8,520

20.1

20.9

3

E市F地区

12.4

スギ

4,555

5,772

20.6

20.6

1

2

3

4

5

総計

cm

413

413

412

413

213

1864

設定⻑さ

cm

410

410

410

410

210

1850

11

11

11

23

7

mm

371

325

284

202

142

⻑さカテゴリわけ
直径樹⽪除く

施業地間の森林資源量の⽐較が可能。
No

単位

実測⻑さ

直径樹⽪込み

mm

371

325

284

202

142

直径⻑さ

mm

360

320

280

200

140

17

15

13

9

6

B 410

A 410

B 410

C

C

2

1

2

3

3

直径カテゴリわけ
価格表わけ
等級

伐採を計画していない⼭主へ、データに基づいて施業集約化を提案。

材積(実測径換算)

m3

0.554

0.398

0.301

0.210

0.054

1.516

材積(末⼝2乗法)

m3

0.444

0.332

0.254

0.130

0.033

1.193

9

9

9

9

9

造材⽅法(マニュアル)

造材データの⾒える化(造材データの転送)
 ハーベスタコンピュータ(Maxi)にクオリカ社のIoT端末(CareQube)を接続し、LANDLOG(Azure環境)へ造材データ(hpr形式)を転送する。

閉域網
(3G)

IoT HUB

Azure
Storage Blob

造材データを保存

CareQube端末（CQ13)

ハーベスタID _ 20190927 _ 104340(2019年9⽉7⽇)

アプリ開発

データ転送システム
よりアップロード

HTTPS

 オペレータの判断により、材の等級、出荷先毎で、造材時に仕分けが可能。

 LANDLOGへ転送された造材データ(hpr)をAPIを介してデータベースに取り込み、アプリを使⽤して、造材データとして表⽰。
 ソート機能により、項⽬毎の集計、データは、CSV形式、PDF形式でダウンロードが可能。
データ集計アプリへ

クオリカ社のIoTプラットフォーム

 仕分け時の末⼝、元⼝の確認が容易に。

造材データの⾒える化(データ集計アプリ)

枠内のシステム構築、CQ13で動作するアプリについてクオリカ社へ委託。

VPN

末⼝側に吹き付け

その他機能︓ベース地図・オルソ画像表⽰、簡単な計測・作図機能、印刷、データダウンロード

API

チェック
転送

保存された
造材データ
LANDLOG
Launcher

登録

Azure Functions(取り込みシステム)

SQL
Database

アクセス

造材⾒える化アプリ(10時43分40秒)

 CQ13は、座席の左脇のアームレスト横にブラケットを使⽤し固定。

有線接続

造材データ
(hpr形式)

ヘッド︓350.1
ベースマシン︓PC138US-11

 造材データはエンジン始動後、約1時間毎に
CQ13より転送。

「コマツの考えるスマート林業」（⽥中⼀⽣）

ユーザは、ランドログ登録後に初期設定項⽬(機械名、オペレータ名、カラーマーキングに対するグレードの対応、外⽪の厚さ、材積計算⽅法など)の設定を⾏い、利⽤開始。

2