2019/2/20

森林GISフォーラム 東京シンポジウム

自己紹介●専門： 森林計画学（森林計測学、森林計画学、森林評価学）●研究テーマ○ 森林成長モデル：場所による成長の違いに興味『シルブの森』○ GIS（地理情報システム）を応用した
森林ゾーニングに関する研究～ 可視化、クラウド化、そして、指標開発 ～2019年2月20日
森林GISフォーラム 東京シンポジウム● ＧＩＳ歴：約30年「森林ＧＩＳ入門」（1998・2003）
森林ＧＩＳフォーラム 元会長
森林計画学会 元会長

京都府立大学
田中和博

2

1

森林GISフォーラム

森林GISの歴史

森林GISの歴史● 1966年にR.F.トムリンソンによってカナダで開発されたCGIS（Canada Geographic Information System）● 1994年に、
森林GISの実務担当者、研究者、会員企業の情報交換を行う場として発足● 広大な森林や土地利用を管理するために開発● 四半世紀の歴史を歩んできた。
● GISはカナダで
森林資源管理のためのシステムとして誕生◆ 本日は、約25年間の森林GISの発展について、
森林管理の立場から振り返るとともに今後の報告性について展望してみる。

● 複雑で多様で広域な自然を相手にする
森林・林業関係者にこそコンピュータによる業務補助や業務支援が必要
3

森林GISの歴史

森林GISの機能

4

森林GISの歴史

森林GISの機能

データの更新① データベース機能が追いつかな
地理情報を、保管・検索・修正・変換・ くなった時点でシステムは解析・表示・出力① データベース機能
地理情報を、保管・検索・修正・変換・
解析・表示・出力機能停止!!
② 空間解析機能
オバーレイ
バッファリング
TPI② 空間解析機能
オバーレイ
バッファリング
TPI
5「森林管理における森林GISの発展とその方向性」（田中和博）◆多様なデータに対応可能!!
◆ツールとして有用!!
61

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森林GISフォーラム 東京シンポジウム

森林GISの歴史

森林GISの類別とニーズ

導入段階

森林GISの発展段階● 行政の森林GIS
データベースとしての利用  森林簿との一体化● 森林組合の森林GIS
意思決定支援システムとしての利用
 森林情報の日常的更新● 林業家の森林GIS

 地図付き家計簿● 試験研究機関の森林GIS  空間解析機能
7

運用段階

森林GISの発展段階◆ メモリーが不足していた時代● ベクター型の森林GIS◆ 過去のデータは、ベクターデータで入力● 森林計画図と森林簿のリンク● 紙地図のデジタル化

8

政策立案段階森林GISの発展段階
DSM

DEM

◆ 森林の現状を、
リモートセンシング
データで把握● ラスター型の森林GIS◆ 森林調査地点の位置データは、GPSで測位● ポイントデータ◆ 国土地理院や環境省等の多様なデータを利用◆ LiDARデータ、ドローンデータの活用● DSM、DEM、DCHM等のメッシュデータ
9森林GISの発展段階

世代別の特徴10

森林情報士GIS

第１世代 森林簿とのリンク

ベクター

過去

第２世代 紙地図のデジタル化

ベクター

過去

第３世代 リモートセンシング

ラスター

現在

第４世代 ＧＰＳによる情報収集

ポイント

現在

第５世代 政策立案のための解析
ＧＩＳの高度な空間解析

様々な
データ

未来
シナリオ

森林情報士とは

平成16年（2004年）に創設された制度
11「森林管理における森林GISの発展とその方向性」（田中和博）

122

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森林GISフォーラム 東京シンポジウム

森林情報士GIS

森林情報士の部門

森林情報士GIS

テキストの内容①◆ 森林航測２級＆１級《第１部 森林ＧＩＳと森林管理の基礎》◆ 森林リモートセンシング

２級＆１級◆ 森林GIS

２級＆１級

１．森林ＧＩＳとは
２．測地原子と座標系について
３．ＧＮＳＳ・リモートセンシング・
航空機レーザプロファイラ
４．ＧＩＳの基礎データ
５．森林ＧＩＳの現状と課題
６．森林ＧＩＳ導入への社会的背景～持続可能な森林経営の試み～
７．日本の森林計画制度と森林・林業再生プラン● 発足当時から、２級＆１級とも、田中が講師● ２級＆１級合本の《講義編》テキストを作成● 森林GISの発展・進化に合わせて、毎年改訂

1413

森林情報士GIS

テキストの内容②

森林情報士GIS《第２部 ＧＩＳによる環境林の立地解析と機能評価》

テキストの内容③《第３部 ＧＩＳによる人工林の適地分析》

８．バイオリージョンＧＩＳ
９．エコトープ分析
10．土地利用選好性分析
11．ハビタット評価手続き（HEP）
12．バイオリージョンＧＩＳによる地域生態系の保全
13．土地利用多様性指数
14．奥行き度、分断度の評価
15．形状指数とまとまり度
16．流域ポリゴンの作成と流域別森林解析

17．ＧＩＳを応用した林地生産力解析
18．木材の伐採・搬出方法と立木評価
19．林地地利解析
20．人工林の資源的成熟度評価
15

森林情報士GIS

テキストの内容④

16

森林情報士GIS《第４部 ＧＩＳによる森林の総合評価と森林ゾーニング》

テキストの内容⑤《第５部 森林ＧＩＳに関する最近の動向と課題》
24．市町村森林ＧＩＳ時代を迎えるために

21．森林ゾーニングの必要性と社会的背景
25．ＧＩＳを応用した路網計画の考え方
22．森林ゾーニングの考え方
26．ＧＩＳ時代における森林簿の考え方
23．ＧＩＳを応用した森林ゾーニング：
次世代に残すべき豊かな森林形成を目指して～三重県旧宮川村の事例～

27．ＩＴを活用した近未来の精密森林管理

17「森林管理における森林GISの発展とその方向性」（田中和博）

28．Society 5.0 の森林計画～ 国民参加の持続可能な森林経営 ～18

3

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森林GISフォーラム 東京シンポジウム

可 視 化

環境林の解析①

可 視 化《 エコトープ分析 》

環境林の解析②《 土地利用選好性分析 》● 景観生態学の概念
地形、土壌、植生などの要素が均一である と見なせる区域のこと● オーバーレイした時にできる区画の最小単位

19

可 視 化

環境林の解析②20

可 視 化《 土地利用選好性分析 》

環境林の解析③《 奥行き度 》

内側多重バッファー

21

可 視 化

環境林の解析③22

可 視 化《 奥行き度 》

環境林の解析④《 土地利用多様性指数（LUDI） 》

内側多重
バッファー

面積割合は等しくても、空間配置が異なる
23「森林管理における森林GISの発展とその方向性」（田中和博）

24

4

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森林GISフォーラム 東京シンポジウム

可 視 化

環境林の解析④

可 視 化《 土地利用多様性指数（LUDI） 》

環境林の解析④《 土地利用多様性指数（LUDI） 》
パッチ類型の面積

aj

シャノンの
多様度指数
では、

1

m

パッチ類型の種数

適切に評価
できない
25

可 視 化

環境林の解析④26

可 視 化

経済林の解析①《 土地利用多様性指数（LUDI） 》

ＬＵＤＩを
使うと、
メリハリ
のある
評価が
できる
27

可 視 化

28

可 視 化

経済林の解析②

経済林の解析②● 車両系の高性能林業機械を用いた道端林業が主流である。
◆ 車両系
森林路網を高密度に開設し、林道や作業道の沿線の森林を、
ハーベスタやスウィングヤーダなどの高性能林業機械を用いて収穫◆ 架線系
林道、作業道か遠く離れた森林をタワーヤーダなどの高性能林業機械を用いて収穫
29「森林管理における森林GISの発展とその方向性」（田中和博）

30

5

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森林GISフォーラム 東京シンポジウム

可 視 化

経済林の解析②

可 視 化

経済林の解析②

林地の傾斜角と路網からの距離を考慮して、適切な作業システムを検討

32

31

可 視 化

経済林の解析③

可 視 化

経済林の解析④33

可 視 化

経済林の解析④

可 視 化

35「森林管理における森林GISの発展とその方向性」（田中和博）

34

経済林の解析⑤36

6

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森林GISフォーラム 東京シンポジウム

精密森林管理を支える技術

LiDAR

ＬｉＤＡＲの概念図

レーザー計測技術に基づく新たな森林管理

これまで、プロット調査区を設定し、プロット内の立木の胸高直径を
毎木調査

標本データ

◆ LiDARデータが活用できれば、

少なくとも
樹高に
ついては、
母集団の
データ

森林の条件にもよるが、１本 １本の樹高が計測でき、樹高が計測できる

LiDAR

南禅寺 大杉大神
樹高 43ｍ 37

レーザー計測技術に基づく新たな森林管理

林分全域の毎木のデータが
入手できる

LiDAR

航空レーザー計測によるLiDARデータが活用できれば、

38レーザー計測技術に基づく新たな森林管理航空レーザー計測によるLiDARデータが活用できれば、◆ 従来の胸高直径を基本とする森林管理 樹高と立木本数密度を基本とする森林管理へ◆ 森林管理の基本データが◆ 樹高は地位の指標としても使われるので胸高直径から樹高へ切り替わることを 林地生産力の推定精度が格段に向上意味しているだけではなく、◆ 立木本数密度については、森林簿にも記載はなく、◆ 取り扱うデータも、

森林簿情報では要間伐か否かの判断ができなかった

標本ではなく、母集団そのものになるという質的な転換が生じる

精密森林管理を支える技術

39

DCHM

 立木本数密度を用いた、よりきめ細かな森林管理40

精密森林管理を支える技術◆ DSM – DEM ＝ DCHM（Digital Canopy Height Model）

蓄積推定● 樹高と立木本数密度がわかれば
林分密度管理図を用いることで材積量も推定できる。

◆ DCHMにより、局所地形に応じた樹高がわかるようになるので、地位（林地生産力）の面的な把握が可能になる。

41「森林管理における森林GISの発展とその方向性」（田中和博）

42

7

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森林GISフォーラム 東京シンポジウム

精密森林管理を支える技術

地上レーザー

精密森林管理を支える技術

地上レーザー

地上レーザーによる森林調査

プロット調査の基本が変わる

精密森林管理を支える技術

43

ＣＳ立体図

株式会社アドイン研究所

44

精密森林管理を支える技術

ＬｉＤＡＲデータで何がわかるか
ＣＳ立体図

出典

土地利用管理● LiDARデータから、DEM（数値標高モデル）を作成◇ DEMがあれば、傾斜、方位、集水域積算、日照解析等の地形に関する様々な解析ができるようになるので、森林管理  土地利用管理へと応用範囲を広げる◆１ｍメッシュ以下の細密なDEMからCS立体図を作成することができる。
◆CS立体図とはDEMから
曲率（Curvature）と傾斜（Slope）
を計算し、標高レイヤ、曲率レイヤ、
傾斜レイヤに指定した色を割り当てることによって作成されるもの

長野県林業総合センター◆微地形の特徴を直感的に判読することができ、崩壊危険箇所等の抽出に応用できる。

路網計画への応用が期待されている
45

森林管理の在り方

森林管理から土地利用管理へ

集水域積算

森林管理の在り方

微地形図（ＣＳ立体図） 46

タイルポリゴン● 土地利用管理の場合は、森林の区画に縛られる必要性はないので、逆に、森林管理そのものもメッシュで管理する◇ いわゆるタイルポリゴンによる森林管理

従来型の森林管理から脱皮● 林業を取り巻く、様々な変化に対応するため、従来型の森林管理から脱皮し、土地利用管理として捉え直す必要がある。
◆ 微地形に応じた森林管理◆ 局所的な立地環境を考慮した森林管理体系◆ 林分を単位とした従来の森林管理体系では土地の利用履歴が上手く引き継げない
47「森林管理における森林GISの発展とその方向性」（田中和博）

48

8

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森林GISフォーラム 東京シンポジウム

タイルポリゴン森林管理の在り方● タイルポリゴンで表現される森林情報は解析が容易◇ 他のGIS情報との組み合わせにも便利◆ 地球温暖化の時代、山地災害等の増加が懸念されている◇ 他の研究領域との学際的な研究を進めていく上で、タイルポリゴンによる森林情報のオープンデータ化が必要

タイルポリゴンの基本設計【１００ｍメッシュ】【 ５０ｍメッシュ】【 ２５ｍメッシュ】【 １２.５ｍメッシュ】

タイルポリゴン森林管理の在り方

縦3秒、
横4.5秒
縦1.5秒、
横2.25秒
縦0.75秒、 横1.125秒
縦0.375秒、 横0.5625秒◆ どのサイズのメッシュを用いるのか？
◆ 山の中や、森の中で、自分の現在位置が把握できるレベルのサイズ● ＧＰＳの測位精度による
49

精密森林管理を支える技術

森林クラウド森林クラウドＧＩＳによる森林管理◆これまでの森林ＧＩＳでは、個々の林分をポリゴンで表現し、属性データには森林簿の情報をリンクさせてきた。

◆しかし、リモートセンシング、ＬｉＤＡＲ、ＧＮＳＳ等の高度な情報技術が応用されるようになってきたので、
森林ＧＩＳのデータの持ち方についても改革が必要 51

森林クラウド森林クラウド過去 ベクター第１世代 森林簿とのリンク
第２世代 紙地図のデジタル化
過去 ベクター第３世代 リモートセンシングの応用
現在 ラスター第４世代 インターネットによる情報収集 現在 ポイント
第５世代 データベース的な利用から、政策立案のための解析へ
過去～現在～未来ＧＩＳの高度な空間解析機能が必要
52

新たな森林管理システム

森林環境譲与税◆ 平成30年5月25日に、「森林経営管理法」が可決・成立◆ 「新たな森林管理システム」が導入される◆ 平成31年度から森林環境税及び森林環境譲与税が創設

森林クラウドＧＩＳによる森林管理● 林小班区画● リモートセンシング● ＬｉＤＡＲ● ＧＮＳＳ（ＧＰＳ）

精密森林管理を支える技術

森林GISの発展段階◆森林ＧＩＳはすべての都道府県に導入されている◆現在は、市町村や森林組合等への導入が進んでいる。

精密森林管理を支える技術

50

ポリゴン
ラスター
ＤＳＭやＤＥＭのメッシュ
ポイント◆ 実に様々な種類のデジタルデータを取り扱う。
森林・林業関係のデータだけではなく、
国土交通省のデータ
環境省のデータも利用することが多い。

新たな森林管理システムの２つの側面◆ 最近では、共通データをクラウドで共有する
森林クラウドＧＩSが開発されている。

① 新たな社会的なシステムを構築するという制度的側面② 情報化社会やSociety 5.0に対応するという技術的側面「森林管理における森林GISの発展とその方向性」（田中和博）← 林野庁資料

53

54

9

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森林GISフォーラム 東京シンポジウム

新たな森林管理システム

森林管理の形態

新たな森林管理システム

森林の自立度◆ 後継樹が順調に育っている自立した森林であるか否かで、森林を３つのタイプに分類する◆ 一般に、森林管理については、
次の３つの形態がある。
① 市場原理によって森林を管理する林業経営、◇ 後継樹が順調に育っている天然林は自立しているので環境林。「保護」の対象② 経済的には採算が合わないため
地域活動やボランティア活動による森林管理、◇ スギやヒノキの人工林は植林しないと後継樹が育たない
自立できていない森林
林業経営が成り立つ場合は経済林。「利用」の対象③ 国有林や県有林など行政機関による直接管理◇ 経済的には採算が合わない人工林や山地災害等で被災した森林は、自立できていない森林であるとともに、公的支援が必要な森林であるので修復林。「保全」の対象

55

新たな森林管理システム

市町村の役割◆ 平成31年度からの「新たな森林管理システム」には、
経済的には採算が合いにくい森林を、市町村が自ら管理することも含まれている。
◆ その財源は「森林環境税」として国民から集めたもの
市町村へ「森林環境譲与税」として配分されるもの◆ 市場原理だけでは管理しきれない森林については、税金を投入して、市町村が公的に管理するとことを意味している。

ＥＢＭに基づく森林管理と監査の仕組みEBM：Evidence Based Management◆ 日本の森林管理に関する社会システムが一大転換57

森林管理の在り方

56

基本的な考え方

森林管理の在り方

コモンズ

森林をコモンズとして位置付けて保全する

地球温暖化世紀の森林管理

自助、共助、公助  新しい共助・協働● 近未来における森林管理の在り方
Eco-DRR（生態系サービスを利用した防災）● 森林の炭素吸収固定機能、災害軽減機能等は、
木材生産機能とともにより一層重要になり、適切な森林管理に対する補助・支援、認証、監視等が強く求められるようになるだろう。

● 森林は、グローバル化する社会の中でコモンズとして取り扱われる可能性がある。

共有林● 一方では、地域住民の意向を重視する
リインハビテーションの考え方も推奨されるであろう。

● 都市域からの資本や労力の支援が必要となり、その対価として、適切な森林管理に関する報告義務が課せられる。
59「森林管理における森林GISの発展とその方向性」（田中和博）

58● 森林に対する責任ある管理が強く求められる中で、様々な利害関係者に対して、地域の森林の現状や動向を精確に解り易く説明し、情報発信をしていくことが重要である。

60

10

2019/2/20

森林GISフォーラム 東京シンポジウム

森林管理の在り方

コモンズ

森林管理の在り方

自助、共助、公助  新しい共助・協働

資金・労力

● 経済林

● 環境林  保護
生物多様性の保全
温暖化の影響への「適応」

森林管理の在り方

● 環境林
● 修復林

報告
監査

61

62

クラウド・ファンディングとEBM● クラウド・ファンディング● 森林施業の透明化と説明責任● 精密森林管理の導入 LiDAR● 森林情報の共有化と監査システムの確立

支援

資金・労力

報告

市民・
企業・
行政

EBMに基づく森林管理とKPI

地域の経済・
生活基盤・
環境● 地球温暖化による、災害リスクの増大● 森林に期待される役割：「緩和」と「適応」● コモンズとしての森林
 都市域からの支援、外部資金の導入● EBM（Evidence Based Management）

支援

市民・
企業・
行政

自助、共助、公助  新しい共助・協働● 経済林  市場経済の中で保全・管理
林業の産業化が必要
温暖化防止「緩和」とセットで考えるファンドやクレジットによる資金支援
LiDARによる森林モニタリング● 修復林  経済林としては採算があわず、生態系として自立できていない森林は、自立できるよう修復が必要。
 自立できるようになるまで支援が必要

コモンズ

監査

63

64

ＫＰＩ ①

LｉDARから求める相対幹距

key performance indicator◆ 目標の達成度を評価するための主要業績評価指標として、各種の KPI：Key Performance Indicatorが提案されています。
◆ EBMに基づく森林管理では、住民や国民が理解しやすいKPIを用いた監査の仕組みを構築することが重要です。
◆ 森づくりのためのKPIについて、幾つかの案を提案させていただきます。
65「森林管理における森林GISの発展とその方向性」（田中和博）

66

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2019/2/20

森林GISフォーラム 東京シンポジウム

ＫＰＩ①

LｉDARから求める相対幹距

ＫＰＩ ②

ＧＩＳで求める
バッファー面積占有率67

森林情報のオープン化

記録としてのＬＩＤＡＲ● 林業経営委託の前後について
航空レーザー計測によるLiDARデータを記録として残しておけば、経営委託した内容についても
KPIを用いた評価ができるようになる。
● そのようにして定期的に取得するLiDARデータや関連する森林GISデータをオープン化してダウンロードできるようにしておけば、・住民自らが地域の森林管理の現状をチェックできる・森林管理の難しさを理解していただける・林業界（川上）と木材業界（川下）の情報共有も進む

森林情報のオープン化

69

多様な研究者の参画● 平成31年度から始まる「新たな森林管理システム」のもう一つの目的は、
気候変動下における国土保全のための森林管理にあります。
● 台風の強大化や集中豪雨のことを考えますと、これからの国土保全については多様な学問領域の研究者や専門家の参画が必要● 彼らと森林情報を共有していくためには、
タイルポリゴン等のメッシュ情報の形式で71
オープン化、クラウド化していく必要がある。

「森林管理における森林GISの発展とその方向性」（田中和博）

68

森林情報のオープン化

タイルポリゴンの必要性● 森林情報のオープン化にあたって改善すべきこと● 多くの森林GISで使われている
林班、小班、林分などのポリゴンとその属性情報を公開するだけではなく、合わせて、データとして取り扱いやすいメッシュ情報も作成して公開すべきと考えます。
● 公開用の森林GIS情報は、メッシュ状のタイルポリゴンに切り替えることにします。
・DEM等との相性も良くなりますし、・LiDARデータから求めた局所的な地位の違いや相対幹距等の情報も反映させることができます。
● タイルポリゴンを用いて作成した各種の地図を、
Googleマップで使われているXYZ地図タイルで配信する.

今後70

今後の課題と方向性● 地球温暖化の時代、国土の３分の２を占める森林の適切な管理は、
温暖化の「緩和」策、「適応」策の両面から必要◆ カーボンニュートラルな木質資源を有効利用する
持続可能な循環型社会を構築することは人類の課題
 森林計画学は、エネルギー政策として始まったが、木材生産だけでなく、生物多様性の保全に至るまで総合的に捉える必要がある。
 その場合に必要となるのが、より精確な森林モニタリングに基づく、より正確な森林評価である。
◆ LiDARデータの活用により、その理想に一歩近づけた。

72

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2019/2/20

森林GISフォーラム 東京シンポジウム

今後の課題と方向性

今後今後の課題と方向性

今後● 地球温暖化問題が深刻化している一方で、経済ファーストの政策も続けられており、世界情勢は先行きが不透明な状況になってきている。

● 我々は、地球規模の環境保全という観点から、

ESG（Environment, Social, Governance）投資を通して環境に配慮している企業等を選別したり、そうした企業等を支援する消費行動が必要である。

◆ 環境問題を直視し、省エネ化、低炭素型社会を推進しなければならない。

◆ 森林に関して、より精確な環境モニタリングに基づいて、より正確な評価を行い、◆ その場合に、LiDARデータを活用することによって、森林経営や森林保全活動の成果をより解り易く伝えるのが、消費者がより賢明に行動できるための指標を開発して、情報発信を続けることが、

KPI（Key Performance Indicator）の役割である。
73

まとめ
①

今後の課題と方向性

まとめ

LiDAR データ 【これまで】  【これから】
・胸高直径
・標本調査




74

今後の課題と方向性④ 環境に配慮している企業等を選別したり、そうした企業等を支援する消費行動が必要である。

・樹高
・母集団

② 地球温暖化  森林による炭素吸収・固定 木質バイオマスの循環的・持続的利用 山地災害の増加
真水の不足  森林の水土保全機能⑤ ESG（Environment, Social, Governance）投資⑥ 消費者がより賢明に行動できるための指標を開発して、③ より精確な森林モニタリングに基づく、より正確な森林評価
75

まとめ

21世紀における森林計画学の使命の一つである。

情報発信を続けることが、21世紀における森林計画学の使命の一つである。

76

可視化  指標開発
医学の世界にたとえると【可視化】 ＧＩＳを使った地図化

このたびは、
このような発表の機会を与えてくださいまして、誠に有難うございました。

 レントゲン写真【クラウド化】 川上と川下の情報供給
 内科と外科の情報共有

心より、感謝申し上げます。

【指標開発】 ＥＳＧ投資のためのＫＰＩ
 診断結果、手術の成否「森林管理における森林GISの発展とその方向性」（田中和博）

77

78

13

森林GISフォーラム 東京シンポジウム

2019/2/20

本日お話しする内容

森林GISフォーラム 平成３０年度 東京シンポジウム

・自治体における森林GISについて
・森林施業の集約化の推進

林地台帳及び地図の整備と今後の運用について・林地台帳について・林地台帳の記載事項
・森林の土地に関する地図
・林地台帳及び地図の公表・情報提供について

平成31年2月20日

・森林クラウドの概要について

林野庁計画課

・林地台帳の導入について
・林野庁関係予算01

森林施業の集約化の推進

自治体における森林ＧＩＳについて
・森林資源情報（樹種・林齢等）や施業履歴などについては、従来より都道府県において森林調査簿として管理されてきている。
・47都道府県で既に森林GIS導入済み
・5条森林をもつ1,615市町村のうち925市町村で既に森林GISが整備済み。（H29.3末現在）○ 森林所有者の世代交代や不在村化等から、所有者の特定が困難な森林が多数存在。このため、意欲ある者が複数の所有者の森林を取りまとめ、施業を一括して実施する「施業集約化」に多大な労力がかかっている現状。
○ 施業集約化の一層の推進に向け、ICTの活用、所有者・境界の明確化に向けた取組により、森林経営計画の作成を促進。
○ 市町村が民有林の所有者や境界測量の状況などの情報を林地台帳について、2019年度から本格運用 。
■ 不在村者保有の森林面積の割合■ 施業集約化の取組

間伐材の搬出が可能

間伐材が搬出できない
効率的な路網整備が可能所有者の意向が確認できない不在村者24％
県内
県外
保有森林面積1,343万ha

森林の所有者のうち、相続時に何も手
17.9%
続きをしていない

在村者
76％

空中写真（衛星画像）

森林の境界や所有者が不明

資料：農林水産省「2005年農林業センサス」
国土交通省（H23 農地・森林の不在村所有者に対するインターネットアンケート）
注１：不在村者とは、森林所有者であって、森林の所在する市町村の区域に居住、または事業所を置く者以外の者。
注２：森林整備法人（林業・造林公社等）を除く。
注３：国土交通省の調査時点では、森林法に基づく森林の土地の所有者の届出制度は未施行。

施業履歴

農用地

林地

74%

森林組合・林業事業体等の担い手

合計

45%

52%

路網情報

測量データ

■ 森林整備を進めるため所有者等を特定する作業に大きな労力がかかっている事例
森林ＧＩＳ

森林資源情報（樹種・林齢等）

森林の属性情報と区画等の地図情報で構成されるデータを登載し、検索、地図の重合せ等の閲覧、属性情報や地図の編集、外部出⼒の機能を持つ情報管理システム。

国（資源情報の高度化）（森林整備活動支援
交付金※）

N県G市の事例

T県N町の事例

51ヘクタール（206筆）の森林について、森林整備のため市が所有者又は土地の管理を行う者の所在確認を行ったところ、特定作業には１年３カ月を要した。（最終的に特定できなかった５名分の土地は事業対象地より除外）

369ヘクタール（115筆）の森林について、施業の集約化を目的とする
境界明確化事業実施のため、町が所有者又は土地の管理を行う
者の所在確認を行ったところ、特定作業には11カ月を要した。

市町村台帳整備支援等

資料：国土交通省

都道府県（森林情報等の提供）

間伐等の実施に向けた活動

活動状況を
市町村に
報告

森林整備等
の推進・円滑化

○情報提供
○活動支援

担い手
育成支援

森林の所有者

54%

効率的な作業システムが可能■ 林地台帳制度の概要■ 地籍調査の進捗状況（2017年度末）
宅地

複数の所有者の森林を取りまとめ、施業を一括して実施

データベース（林地台帳＋地図）の整備【地図】【林地台帳】••••

所有者の情報（住所、氏名）
土地の地番、地目、面積測量の実施状況
森林経営計画認定状況 等○所有者が代わった
場合の届出○台帳の修正の申し出

地域林政アドバイ
ザー等による支援※ 他に同趣旨の地財措置

所有者・境界が明らかになり、森林施業の集約化が進み、間伐等推進、雇用創出、地域材活用

資料：国土交通省調査

2

3

林地台帳について林地台帳の記載事項○ 森林の施業の集約化を推進するため、平成28年５月に森林法を改正し、林地の所有者や境界測量の状況などの情報を地番ごとに整理した林地台帳を、民有林が所在するすべての
市町村で整備する制度を創設○ 林地台帳の整備後は、台帳情報の一部を公表するとともに、森林所有者や森林組合・林業事業体等へ情報提供○ 林地台帳の記載事項は、施業の集約化に必要な土地の所有に関係する最小限の情報とし、森林資源などの情報については、都道府県が保有する森林簿等の情報と連携した活用を想定○ 林地台帳の元となる情報については、法務局の登記情報や都道府県の森林簿など、既存の情報を活用（情報元で確認できない項目は記載不要）○ 記載事項のデータについては、情報を効率的に活用していく観点から、国が標準仕様を提示して、ファイルの種類やデータ形式、データ定義などの統一化を推奨

森林組合・林業事業体等の担い手
○情報提供
○活動支援

担い手育成支援

森林データベース（林地台帳＋地図）の整備

現地での説明 戸別訪問による説明

市町村が、統一的な基準に基づき、所有者等の情報を林地台帳として整備・公表→ 森林組合等による施業集約化が効率化

所有者等の特定に多大な時間と労力。
（森林組合が登記簿や森林組合員名簿等を元に100ha（50筆）の所有者の特定を行ったとこ
ろ１年２ヶ月を要した）。

森林組合等が所有者情報等をワンストップ
で入手できるようになり、効率的に所有者の特定、施業集約化の合意形成を行うことが
可能。

記
載
事
項

元となる
情報

面
積
所
在

地
番

地
目

h
a

林
小
班

）

所有者立会いのもと境界を確認

これから

所有者情報等は、法務局や市町村等が保有→ 所有者情報の種類や量等は様々であり、統一的な整備はされていない。

現に所有している者、所有者とみなされる者

登記簿上の所有者

現地確認

（

現在

情報の収集・整理【地図】

所有者の情報（住所、氏名）
土地の地番、地目、面積
森林経営計画認定状況
測量の実施状況

森林の所有者

市町村

台帳整備支援等

国
・
都
道
府
県

【林地台帳】••••○間伐等の実施に向けた活動○活動状況を
市町村に報告

登記情報

森林簿
情報

氏
名
・
名
称

住
所

登記情報

共
有

登
記
年
月
日

氏
名
・
名
称

住
所

共
有

記
載
事
由

届記
出載
年年
月月
日日

森林の土地所有者届出、森林簿情報等

境界に係る測量の実施状況

地籍調査
済
・
未
済

実
施
年
月
日

登記所備え付け地図 等

境界の確定に
資する測量
済
一
・
部
未
実
済
施
・

実
施
年
月
日

事業実績 等

森林経営計画の認 公益的機能別施
業森林等
定状況
認
定
の
有
無

認
定
者
の
種
類

認
定
年
月

森林経営計画の認定の情報 等

区
分

施
業
方
法
等

森林簿

森林の土地の所有者、所在、境界に関する既存情報（①法務局が保有している
不動産登記簿、②都道府県が保有する森林簿、③森林組合が有する境界情報（補助実績）等）を関係者から集めて作成○修正の申出

所有者・境界が明らかになり、施業の集約化が進み、間伐等推進、雇用創出、地域材活用

4

林地台帳及び地図の整備と今後の運用について（本阿彌俊治）

5

1

森林GISフォーラム 東京シンポジウム

2019/2/20

森林の土地に関する地図

林地台帳及び地図の公表・情報提供について○ 林地台帳に付帯する地図は、林地台帳に記載された森林の土地の所在を明らかにするために作成○ 土地の正確な所在や境界については、地籍調査の実施状況に応じて情報の精度が異なることから、地図については地域の状況に応じて作成
・地籍調査が完了している森林については、地籍図を活用して地図を作成
・地籍図が活用できない場合は、森林計画図をベースとして活用して地番を表示（筆界（地番界）は記載せず、また、複数の地番をまとめて表記することも可）○ 地図の縮尺は森林計画図と同じ5,000分の1を基本とし、細部の表示が必要な場合は付図をつけることも可 林地台帳の記載事項については、法令により森林所有者の氏名、森林の所在、地番、地目及び面積など（表１）と統一的に規定。
 林地台帳及び地図は市町村等の事務に利用するほか、森林の位置や地番の確認を行い易くし森林所有者の保有森林への関心を高めたり、森林所有者による林地台帳情報の修正申出を喚起するため、林地台帳の情報の一部及び地図を公表（公表することにより個人の権利利益を害するものを除く）
 また、森林組合や林業事業体等の地域の森林整備の担い手による集約化施業の取り組みを促進するため、同一の都道府県内で森林経営計画の認定を受けている森林組合や林業事業体等に対して個人情報を含め情報提供が可能◇ 着色している項目が公表する記載事項（表１）
所在

地籍調査成果が利用できない場合（森林計画図をベースに作成）

地籍調査成果が利用できる場合

所
在

地
番

地
目

（

1781,1780-1,1779-1

1783-1

現に所有している者・所有者とみなされる者

登記簿上の所有者

面
積

林
小
班

）

h
a

氏
名
・
名
称

住
所

共
有
の
有
無

氏
名
・
名
称

登
記
年
月
日

住
所

共
有
の
有
無

記
載
事
由

181

1803-1

1782-2,1780-3,1780-2,
1804-2,水-13,1778-3,
筆界未定地-7

公

森林計画図
（林小班）

森林計画対象森林
00 地番
00 林小班番号※権利を確定するものではないこと、売買等の資料としては使えないこと等の留意事項を付言※筆界（地番界）は記載しない※林小班番号は任意

6・地域森林計画の円滑な実行

森林クラウドシステム

都道府県

・森林資源情報・森林計画図
・空中写真
・衛星画像
・施業履歴
・路網情報
・地籍・測量データ

・市町村森林整備
計画の遵守



県内の関係者で情報を共有(H29：２県 三重、岡山
H30：６県 茨城、石川、鳥取、
福岡、山口、高知）

情報共有・高度化

7

森林クラウドを活用することで、これらの取組を効率的に実施■ 森林クラウドの導入状況■ 森林クラウドの導入例
茨城、石川、三重、鳥取、岡山、山口、
高知、福岡

導入済, 8

三重県

岡山県

導入時期

平成29年４月

平成29年３月

主な機能・地域森林計画編成機能
・森林経営計画作成機能
・林地地番図管理機能
・伐採造林届機能・施業履歴管理機能
・林道・作業道管理機能

・地域森林計画編成機能
・森林経営計画作成機能
・林地台帳管理機能
・伐採届管理機能・施業履歴管理機能
・林道管理機能・県営林管理機能・市町村森林整備計画管理機能

共有対象者

市町、林業事業体

市町村、林業事業体

備考

・平成29年４月より県で運用
・平成30年度より順次市町を含め運用（予定）

・平成29年７月より県及び全ての市町
村で仮運用
・平成30年度より林業事業体を含めた本運用（予定）衛星ＳＡＲ画像
予定なし, 17
導入予定, 5

無人航空機
航空レーザ計測○森林情報高度利活用技術開発事業（H25～29）

森林組合・林業事業体

秋田、山形、福島、千葉、東京

検討中, 16【標準化事業】
・境界情報
・路網情報
（作業道）
・施業履歴

施
業
方
法

「スマート林業」の実現には、以下の取組が必要

衛星光学画像

市町村

・施業集約化
・計画的な
路網整備

区
分

・地域の森林資源や地形情報等の森林情報を効率的かつ正確に把握
・これらの情報を施業の集約化や路網整備計画の立案、資源の賦存状況を踏まえた木材供給計画の作成、木材の安定供給に向けた需要者とのマッチング等の様々な場面で有効活用

詳細な森林資源情報の整備（都道府県・市町村等）
・樹高
・本数密度
・蓄積量
・詳細地形
（治山計画への活用も期待）
・既設路網 等・所有者情報（林地台帳を活用）
・伐採届出情報

ニーズに応じた品質・数量
の木材生産

認
定
年
月

○ スマート林業や生産流通構造の改革には情報の利活用が重要であり、森林クラウドの導入が効果的○ 平成30年度までに８県で導入済。平成31年度より５県で導入予定

リモートセンシング

８県で森林クラウドシステム導入済

様々な情報を一元管理することにより、効率的に収集・分析可能。

925市町村で森林ＧＩＳ導入済

認
定
者
の
種
類

森林クラウドの導入について

森林クラウドの概要○ 施業集約化の取組を効率的かつ効果的に推進するため、都道府県、市町村、事業体等が管理する森林所有者
情報、森林資源情報、地図情報を共有する森林クラウドシステムの導入に向けた取組を推進。

47都道府県で森林ＧＩＳ導入済

認
定
の
有
無

情報提供

（所有者の氏名･住所は公表しない）

00 地番
00 林小班番号

済
・
未
済

境界の
確定に
資する
測量
済 実
実
施 一 ・ 施年 部未 年月 済済 月日・ 日

 以下の者に対しては、所有者の氏名・住所を含め情報提供が可能・当該森林の森林所有者又は当該森林の土地の所
有者、隣接する森林の所有者等（当該森林所有者等から施業又は経営の委託を受けた者を含む）
・当該森林が所在する都道府県において森林経営計
画の認定を受けている者
・都道府県、国を公表
市町村の事務所等の窓口での閲覧地番が対応する林小班にまとめて記載することも可

凡例

地番図（筆界）

地
籍
調
査

表

 林地台帳に記載された事項及び地図
凡例

届記
出載
年年
月月
日日
・

公益的機
森林の土地の境界に 森林経営計画の
能別施業
認定状況
関する測量の実施状況
森林等・システムの仕様・データ形式の標準化【実証システム開発事業】（平成30年10月末取りまとめ時点）

・情報共有が可能なシステム構築
・分析ツールの開発（情報の高度利活用）※導入済及び導入予定の森林クラウドは全て標準仕様に準拠（一部準拠含む）※森林クラウドを導入していない場合でも、森林ＧＩＳを標準仕様に準拠（一部準拠含む）させている県もある。

地上レーザ※標準仕様に沿った森林クラウドを導入

8

森林情報活⽤促進事業（新規）【平成31年度予算概算決定額

9251,455（ー）千円】＜対策のポイント＞
未来投資戦略に記載されているスマート林業と⽣産流通構造改⾰、無断伐採への対応などの新たな⾏政ニーズに対応するため、森林情報の充実と共有を図るクラウドシステムを整備し、森林の計画的な整備・保全を推進します。

に対して⽀援します。

︓⽀援範囲①

︓⽀援範囲②○ 効率的かつ効果的な地域森林計画の編成のため、都道府県が⾏う森林ＧＩＳにおける空間情報（空中写真・③ ①及び②のシステム整備とあわせ、航空レーザ計測等による

都道府県の森林情報データベース

森林情報

航空レーザ計測等による資源情報の⾼度化

森林資源情報や所有者情報等を精緻化・⾼度化する取組を⽀援します。

所有者情報の精度向上

市町村・伐採届の情報と林地台帳上の所有者や境界の情報等を照合
・衛星画像等と届出上の伐採箇所の突合＜事業の流れ＞定額（事業費の1/2）

原⽊供給情報林地台帳
市町村

握している都道府県に委託して実施します。

森林計画図
森林基本図
航空写真図
その他関係図

森林計画図の精度向上

・地籍調査や境界明確化事業の成果、航空写真等を活⽤した森林計画図の修正

適切かつ効率的な地域森林計画の作成

森林簿
データベース

森林空間データの整備

森林資源情報の精度向上

・デジタル化した空中写真、衛星
画像、地籍図等を森林ＧＩＳに追加○森林経営計画（属⼈的計画）

定額（事業費の1/2）

国

10

各種レイヤ
（林道・保安林等）

・施業履歴データ等の更新
・モニタリング調査等による、収穫予想表の⾒直し・森林簿情報（⾯積、林相）の修正

２．森林経営計画認定事業＜事業の流れ＞２

伐採届

林地台帳及び地図の整備と今後の運用について（本阿彌俊治）

必要な現地調査について、地域の森林・林業を適確に把国

定額（事業費の1/2）

森林ＧＩＳ

２．森林経営計画認定事業（義務的経費）○ 森林経営計画の農林⽔産⼤⾂認定に当たっての審査に

︓⽀援範囲

都道府県

向上の取組に対して⽀援します。

１

適合通知

都道府県

＜事業イメージ＞
１．地域森林計画編成事業

衛星画像）の整備や、森林簿や森林計画図等の精度

各流通段階の関係者に提供⽀援します。

都道府県

１．地域森林計画編成事業（義務的経費）

森林所有者︑森林組合︑素材⽣産事業者

等と効果的にリンクさせるため、モデル的なシステム整備等を国＜事業の内容＞

︓⽀援範囲③

・森林情報共有システム（クラウド）の構築② 市町村が運⽤する林地台帳について、伐採届や造林報告

120,683（141,706）千円】＜政策⽬標＞
⺠有林において⼀体的なまとまりを持った森林を対象に作成される森林経営計画の作成率（28％[平成26年度] → 60％［平成32年度まで］）＜事業イメージ＞① 都道府県が保有する森林情報をクラウド化するシステム整備【平成31年度予算概算決定額＜対策のポイント＞
森林計画の適切な策定等に必要な森林情報の整備等を図り、森林の計画的な整備・保全を推進します。

＜政策⽬標＞
⺠有林において⼀体的なまとまりを持った森林を対象に作成される森林経営計画の作成率（28％[平成26年度] → 60％［平成32年度まで］）＜事業の内容＞

森林計画推進事業（継続）

都道府県
委託

A
Ｂ

複数の都道府県に対象森林がある場合、農林⽔産⼤⾂が認定

A

A

A
A

A
対象森林
（受託森林）

都道府県

A

林班界

・単⼀の経営主体が⾃ら所有する100ha以上の森林・⼀体として整備する他の所有者から経営を受託して
いる森林

Ｂ
A

A

A

A
対象森林
（所有森林）

必要な現地調査を都道府県に委託

112

森林GISフォーラム 東京シンポジウム

2019/2/20

林業成⻑産業化総合対策のうち

スマート林業構築推進事業【平成31年度予算概算決定額218（230）百万円】＜対策のポイント＞
森林施業の効率化・省⼒化や需要に応じた⾼度な⽊材⽣産等を可能にする「スマート林業」を実現するため、ICT等の活⽤による先進的な取組や、その普及展開を推進します。
＜政策⽬標＞
国産材の供給・利⽤量の増加（30百万m3 ［平成29年］→ 40百万m3 ［平成37年］）＜事業の内容＞
１．スマート林業構築実践事業① スマート林業実践対策○ スマート林業の実現に向け、都道府県や市町村、林業事業体等で構成する
地域協議会が⾏うICT等の先端技術を現場レベルで活⽤する実践的取組を⽀援します。
② 森林作業システム⾼度化対策○ 素材⽣産や⽊質バイオマスの収集・運搬、再造林作業を⾼効率化するICT等を活⽤した林業機械の開発・改良等を推進する取組を⽀援します。
２．スマート林業構築普及展開事業○ 先端技術に関する専⾨的知識の提供、業務の効率化に対する指導・助⾔を通じた実践的取組のサポート、国有林における先端技術を⼀体的に活⽤した⽊材⽣産の実証等を⾏うとともに、これらの取組成果を全国へ普及展開します。あわせて、国有林の森林資源情報等関連データを整備し、オープン化に向けた検討を⾏います。

＜事業イメージ＞【スマート林業実践対策】○ 航空レーザ計測等のリモートセンシング技術を活⽤した⾼精度な森林情報の把握やクラウド技術等による情報の共有化の取組をベースに、川上から川下までの多様な主体間を横串で情報共有・活⽤する実践的取組を新たに⽀援します。
施業集約化の効率化・省⼒化

経営の効率性・採算性の向上

需給マッチングの円滑化

・施業集約化に向けた各作業に共有化された様々な森林
情報を利活⽤・ICTを活⽤して⽣産現場の進捗状況や丸太のストック等を集計・分析

・川上の供給情報と川下の需給情報をICTを活⽤してリアルタイムで共有

情報収集や
現地調査の
軽減と効率化

需要に応じた
⽊材⽣産が可能

低コストで効率的な林業経営を実現

・リモートセンシング技術等を活⽤して共有すべ
き森林情報（地形、蓄積、施業履歴、路網情報等）を整備し、関係者間で共有

航空レーザ

森林情報の⾼度化・共有化

情報共有

森林資源情報ＵＡＶ

森林クラウド

地図・路網情報【森林作業システム⾼度化対策】＜事業の流れ＞ICTの活⽤による架線集材作業の⾃動化
再造林作業の機械化による作業の
効率化

定額

地域協議会

（１①の事業）▲架線集材機械

定額

⺠間団体等 （１②の事業）

国委託

⺠間団体等 （２の事業）▲再造林機械

【スマート林業構築普及展開事業】○ 国有林の⽣産現場でICTの⼀体的活⽤による検証を⾏います。
（経営の効率性・採算性向上／需給マッチングへの活⽤／森林作業システムの⾼度化）○ 情報オープン化を⽬指し、ICT等活⽤により、国有林の現在・将来の資源量を把握します。

※2の⼀部は国有林による直轄事業として実施

12

林地台帳及び地図の整備と今後の運用について（本阿彌俊治）

3

2019/2/20

森林GISフォーラム 東京シンポジウム

2

1. 森林総研との協力体制

日本リモートセンシング学会第64回学術講演会

JAXA衛星データの森林管理分野での利⽤促進 2018年5⽉25⽇に森林総研と連携協⼒に関する基本協定を締結。
 茨城県林政課の協⼒を得て、まず国内森林管理分野での研究開発を実施。

包括的な協⼒⽬標（2018〜2022年度）

⽬標１︓森林炭素モニタリングへの衛星利⽤促進
⽬標２︓伐採監視活動への衛星利⽤促進
⽬標３︓森林管理への衛星利⽤促進

伐採監視
⽬標︓対象国での利⽤定着に向けた実証（当⾯はカンボジアを対象）

宇宙航空研究開発機構
落合 治、⽥殿 武雄、林 真智

JAXA ︓ JJ-FAST ア ル ゴ
リズムの⾼精度化

2019年2⽉20⽇
森林GISフォーラム東京⼤会

森林総研︓JJ-FAST の精
度検証、利⽤実証

3

２. 衛星利用による伐採地の監視

森林管理

MOLI利⽤実証

⽬標︓森林管理業務での衛星利⽤に向けた実証

⽬ 標︓ MOLIの利⽤ 拡⼤に向けた実証JAXA ︓ ALOS/ALOS-2
プロダクトの整備・提供、伐採地検出等の⾼付加価値化

JAXA︓MOLIデータ、航空機実験LiDARデータ等の整備・提供

森林総研︓森林クラウド
等の林政分野における衛星利⽤実証森林総研︓検証⽤の地上
プロットデータ等の収集⽀援、MOLIプロダ
クトの利⽤実証

4

３. ALOS-2/PALSAR-2の概要

衛星︓ALOS-2
だいち２号

センサ︓PALSAR-2
合成開⼝レーダ

 衛星データを利⽤することで、広域を定期的に、⼈⼿をかけずに伐採地を把握できる。

朝⽇新聞 2017年1⽉22⽇

打上げ︓2014年5⽉24⽇

特徴︓雲の有無や昼夜を問わず

 開発届・伐採届の提出された林分を対象に、実際の伐採状況を把握したり、違法な伐採の監視に活⽤。

5

４. PALSAR-2による伐採検出
光学センサ画像 2018年観測
PALSAR-2画像
2017年観測
Sentinel-2

観測可能

４. 茨城県における伐採検出試行
2016〜2017年︓394⼩班検出

森林から伐採地への変化が画像の暗変として現れる雲の影響を受けずに画像を取得

JAXA衛星データの森林管理分野での利用促進（落合治、田殿武雄、林真智）

6

2017〜2018年︓403⼩班検出※ 検出対象＝⾯積0.3ha以上の⼩班

1

2019/2/20

森林GISフォーラム 東京シンポジウム

7

４. 茨城県における伐採検出試行■ 伐採届、■ 検出結果

事例１︓⼭地
2016年

8

５. 土地被覆マップの整備

2017年

2018年

参考 (Google Earth)

2010年

2015年

2018年

事例２︓平地
2016年

2017年

2018年

参考 (Google Earth)研究学園駅

 ⽇本全国の10m解像度の⼟地被覆マップを衛星データから作成、公開中。
 伐採跡地の⼟地利⽤状況の確認などにも利⽤可能。

６. 熱帯域の伐採検知システム

910

７. 全球森林マップの整備
全球モザイク画像／森林・⾮森林マップ

ボルネオ島

国別検出数（2019年2⽉現在）

 PALSAR-2画像解析により、熱帯域全域の伐採地情報を1ヶ⽉半ごとに配信中。
 ブラジルやペルーでは政府の伐採監視システムに採⽤（約4憶円の課徴⾦徴収に貢献）。

８. 将来の衛星計画：ALOS-3

11

 PALSAR/PALSAR-2モザイク画像と森林マップを毎年整備・公開（2011〜2014は除く）。
 広域の森林⾯積の変動状況把握や、森林バイオマス分布の研究などに活⽤。

９. 将来の衛星計画：ALOS-４

12

シミュレーション画像

パンクロマチックバンド（⽩⿊）マルチバンド（カラー）

観測波⻑帯︓0.52〜0.76μm
地上分解能︓0.8m
観測幅︓70km
観測波⻑帯︓６バンド（沿岸域観測⽤、⻘、緑、⾚、近⾚外線1、近⾚外線2）
地上分解能︓3.2m
観測幅︓70km

 ⾼分解能の光学センサを搭載した衛星を、2020年度に打ち上げ予定。
 伐採状況だけでなく樹種・地形・路網・病⾍害などの詳細な林況把握が可能。

JAXA衛星データの森林管理分野での利用促進（落合治、田殿武雄、林真智）

 PALSAR-2後継の合成開⼝レーダを搭載した衛星を、2020年度に打ち上げ予定。
 分解能を維持しつつ広域を観測でき、伐採状況の把握などに利⽤可能。

2

2019/2/20

森林GISフォーラム 東京シンポジウム

13

10. 将来の衛星計画：MOLI

14

１１. 衛星データの無償公開

As of February 2019

2018

ALOS

国際宇宙ステーション直下の地表⾯を２つのレーザ光で照射し、森林の計測を実施。
項⽬
ミッション機器

AVNIR‐2(10 m)

1Q

2Q

3Q

4Q

1Q

2Q

3Q

4Q

Jan MarApr JunJul Sept

Oct Dec

Jan MarApr JunJul Sept

Oct Dec

Global±60
Degree Area

Japan Area

Data Processing

観測波形を解析して、全球の⾼精度な樹冠⾼や森林バイオマスの計測値を提供。

PALSAR(10 m)

仕様
ライダー ︓ 波⻑＝1,064nm、フットプリント径＝25m±60Degree Area

Japan Area

イメージャ︓ 地上分解能＝5m、観測波⻑帯＝緑・⾚・近⾚外
プロダクト（案）2019

Data Processing

Level 1︓ ライダー波形データ、イメージャ画像

Globalon Supercomputer

Level 2︓ 樹冠⾼・森林バイオマス推定値（各計測点でのライダー波形解析値）
Level 3︓ 樹冠⾼・森林バイオマス分布図（ライダー＋イメージャの統合解析結果）

ALOS‐2

Level 4︓ 広域樹冠⾼・森林バイオマス分布図（他衛星データとの統合解析結果）
標準精度 (Level 2)

樹冠⾼︓ 3m（樹冠⾼ 15m 以下の森林）、25%（同 15m 以上の森林）

JICA‐JAXA JJ‐FAST intermediate products (ARD) processing
Data Processing

Fine Mode(10 m)

森林バイオマス︓ 20t/ha（森林バイオマス 100t/ha 以下の森林）
25%（同 100t/ha 以上の森林）
運⽤軌道

ScanSAR(100 m)Under negotiation with PD

国際宇宙ステーションに準拠（軌道傾斜⾓ 52°）

１２. ALOS/AVNIR-2画像の利用例

15

１３. 森林クラウドでの衛星データ活用

16

2006〜2011年の10m解像度画像を無償公開中
茨城県庁の森林クラウドにも搭載

１４. まとめ

17

18

謝辞

森林管理における衛星データの利⽤例
 伐採状況の定期的な監視 ⼟地被覆状況や林況の把握
 材積（≒バイオマス）の効率的な計測

今後の予定 森林総研・茨城県との協⼒のもと伐採検出⼿法を実⽤化
 伐採検出の全国展開と森林クラウドへの搭載
 2020以降に打ち上げ予定の衛星データを利⽤した森林

森林総合研究所

齋藤 英樹

チーム⻑

⾼橋 正義

チーム⻑

茨城県農林⽔産部林政課
茨城県林業技術センター

細⾙ 浩

課⻑補佐

⼭野邉 隆

係⻑

福⽥ 研介

部⻑

茨城県における伐採検出⼿法の研究に際し多⼤なご協⼒をいただ
いたことに深く感謝します。

管理分野における利⽤技術開発

JAXA衛星データの森林管理分野での利用促進（落合治、田殿武雄、林真智）

3

森林GISフォーラム 東京シンポジウム

2019/2/20

先ずは軽く⾃⼰紹介
2種類のセンサー⽐較を通したドローンレー
ザの実務利⽤に関する考察〜⼟⽊設計における利⽤事例並びに森林分野での利⽤可能性について

・⼟地家屋調査⼠事務所を前⾝とした札幌市の建設コンサルタント
・測量、設計、補償、環境調査
・函館市に⽀店があります

株式会社エル技術コンサルタント ⼭本 公志

先ずは軽く⾃⼰紹介

先ずは軽く⾃⼰紹介

・いわゆる「街の測量屋さん」

私⾃⾝は、社内ではちょっと特殊な存在で（浮いてる？）・・・、ドローンや点群処理が得意。
⽴⽊調査や算定等も担当します。
皆さんのような、森林分野のスペシャリストという訳ではありませんが・・・、本⽇はよろしくお願いいたします。

メイン業務は公共測量

UAVと森林調査
安価で⾼性能なUAVが普及して、例えば建設分野では、どこの現場事務所でも「普通に」UAVを扱うようになってきています。
⼀⽅、調査・設計でも積極的な運⽤がされており、森林分野においても、オルソ画像の取得や、3次元点群データの利活⽤が増えてきています。

UAVと森林調査
安価な画像解析(SfM)によって得られる点群は、画像に写る表層データ（DSM:Digital Surface Model）のみ。
樹冠情報は得られるが、その下の地盤については、実測するか、
国⼟地理院のDEMデータを利⽤するしかありません。

地理院DEMデータの精度は、場所やセンサー種類によって結構変わる・・・
⼀⽅、ユーザー側の要求精度も、⽬的に応じて変わります。

2種類のセンサー比較を通したドローンレーザの実務利用に関する考察～土木設計における利用事例並びに森林分野での利用可能性について～（山本公志）

1

森林GISフォーラム 東京シンポジウム

2019/2/20

UAVと森林調査

本発表について⼀⽅、Lidarを⽤いると、樹冠だけではなく、地盤⾯のデータもしっかりと取得できるため、正確な樹⾼計測等、応⽤の幅も広がります。

しかし、Lidarによって取得される点群は、まだまだ⾼額・・・。
特に「UAV搭載型レーザ」は、まだ新しい技術で⾮常に⾼額。
ハードを買うにしても外注さんに頼むにしても、業務で使うには、まだハードルが⾼い。

でも、ど〜しても使ってみたい！！！
・・・というわけで、実際に試して評価して
みました。

業務概要

業務概要

道南某所

・⼈⼯林（スギ、トドマツ）

札幌• ソーラーパネル建設の為の開発⾏為• 地形測量+⽤地測量＆⼟⽊設計

・⾯積26ha・送電線
函館

・笹薮（ツル混じり）

北海道の「持つところ」の
どこか

・林道
・畑
・沢

「普通に測量」とは？

機器の選定

重たい機材を担いで、刈払機で道を作りながら、ゆっくりと進む。

RIEGL

Yellow Scan

現況地盤を、トータルステーションやGNSSで20ｍメッシュ単点
観測+区域内の⽴⽊調査（毎⽊調査）。
時間や⼈⼯、お⾦の問題だけではない！
平均年齢⾼め、実質の担当者⼀⼈だけ。

こちらの機器については、既に⼤⼿航測会社さんでも詳細な性能検証を⾏っていますが、今回は、⼟⽊の実施設計を前提とした、ごく
ごくシンプルな視点で評価しています。

2種類のセンサー比較を通したドローンレーザの実務利用に関する考察～土木設計における利用事例並びに森林分野での利用可能性について～（山本公志）

2

森林GISフォーラム 東京シンポジウム

2019/2/20

計測概要

計測概要
Yellow ScanRIEGL VU-X1• 泣く⼦も黙る決定版！
• 計測距離3ｍ〜550ｍ• 計測精度10mm• 計測レート50万点/秒• オンライン波形解析• ⼤変⾼額（空⾶ぶマンション）• 計測精度30mm• 計測距離50ｍ〜100ｍ• 計測レート30万点/秒• ⽐較的安価• 波形解析には⾮対応• VU-X1
⾶⾏⾼度300ｍ（実機）ライン間隔50ｃｍ
50点/1㎡• Yellow Scan
⾶⾏⾼度50ｍ
ライン間隔30ｃｍ
200点/1㎡

計測概要

計測⽇：9⽉14⽇ ⾼度：50ｍ 軟⾵

計測概要

計測結果（VU-X1）
事前に⼩型ドローン（DJI Mavic）でルートの安全確認

本当はもっと植⽣が薄い時期にしたかったが・・・、
それでも想像以上の素晴らしい結果！

フライトパスを確認しながら、⾼度を調整
合計3フライト

受領成果：RGBカラー点群データ、グラウンド点群データほか

2種類のセンサー比較を通したドローンレーザの実務利用に関する考察～土木設計における利用事例並びに森林分野での利用可能性について～（山本公志）

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森林GISフォーラム 東京シンポジウム

計測結果(Yellow Scan)

2019/2/20

データ⽐較

送電線部が⽋測（安全確保の為,⾼度を上げた）
⽔⾊：VU-X1
⻩⾊：Yellow Scan

精度検証（スギ林）

精度検証（笹薮）VU-X1：
平均+6㎝

VU-X1：
平均+27㎝

Yellow Scan：
平均-4㎝
林縁部

Yellow Scan：
平均+18㎝

⽬標精度（10ｃｍ）クリア！

精度検証（まとめ）• リーグル、イエロースキャン伴に⼀定の精度が確保されている• 下層植⽣が薄いエリアでは、極めて⾼精度な結果

データ処理
今回は⼟⽊設計が⽬的なので、植⽣部をフィルタリング処理で除去し、グラウンドデータでTINサーフェスを⽣成。笹薮等、⾼めに地盤が⽣成されている場所は、実測値を基にオフセット処理。
あとは等⾼線を⾃動で⽣成して、作図完成！？
・・・いやいや、まだまだですよ。

• 樹林帯（下層笹薮）及び笹薮地帯では、植⽣の⾼さに関わらず数⼗センチ程度⾼めにデータが取得されている2種類のセンサー比較を通したドローンレーザの実務利用に関する考察～土木設計における利用事例並びに森林分野での利用可能性について～（山本公志）

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森林GISフォーラム 東京シンポジウム

2019/2/20

データ作成

ブレークラインを引いて地形エッジやトラフ
形状を再現

実施設計における重要なポイント（道路との擦り付
け部、川や⽔路の形状等）は、現地実測データを⽤いて3Ｄポリラインで補⾜します。

森林分野での応⽤• 今回の業務は、森林調査が主⽬的ではありませんが、設計上必須である、⽴⽊調査（毎⽊調査）をスキップすることに成功しました。

森林分野での応⽤• SfMとLidarの⽐較について• 正確な樹⾼の把握が出来る為、詳細な⽇陰のシミュレーションも実現。

Lidar点群

SfM点群

2種類のセンサー比較を通したドローンレーザの実務利用に関する考察～土木設計における利用事例並びに森林分野での利用可能性について～（山本公志）

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森林GISフォーラム 東京シンポジウム

2019/2/20

森林分野での応⽤

森林分野での応⽤• SfMでもある程度の樹冠形状は出せるが・・・・• 2ｍ〜3ｍ程度低めに形状復元される（マッチング状況によっては完全にキャンセルされる場合もある）。
2.5ｍ

Lidar点群

SfM点群

森林分野での応⽤

特定の⾼さ以上の樹⽊を抽出し、リスト化• ⾃動単⽊抽出（Terra solid使⽤）

森林分野での応⽤• 上空からのレーザ照射のみでは、胸⾼直径を出すのが難しい
TLSやバックパッ
ク型Lidarで林内のデータを取得※FRSコーポレーション㈱さま提供画像

森林分野での応⽤

まとめ• 将来的には、完全無⼈による調査の実現も• 点群データは調査・設計に⾮常に有効

SLAM+AIで森林内の障害物を回避しながら
全⾃動3Dマップ⽣成• まだ実測データとの併⽤が必須（特に実施設計の場合）• 機材価格、委託費⽤ともにまだまだ⾼額（もっと⼩規模な現場でも使いたい！）• デバイスやセンサーの種類よりも、計測デザイン（⾶⾏⾼度、スキャンレート等）や後処理のほうが重要！

2種類のセンサー比較を通したドローンレーザの実務利用に関する考察～土木設計における利用事例並びに森林分野での利用可能性について～（山本公志）

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森林GISフォーラム 東京シンポジウム

費⽤対効果について• 測量、設計併せて1000万円程度のプロジェクト規模の場合、地形計測に使える予算はせいぜい100万円程度・・・• 計測及び後処理の委託費⽤は、150万〜250万程度（規模による）2019/2/20

謝辞
レーザ計測を担っていただいた会社様には、⾊々と無理なお願いを聞いて頂きました。
有限会社メルカトル様
ＦＲＳコーポレーション株式会社様

しかし、従来の考え⽅では⾒えないような、新たな効果・バリューも存在する為、⼀概に「損」をするとは⾔い切れないおまけ• DJI Phantom4 RTKの測位精度について、㈱砂⼦組さま、㈱HLICAM
さまと共同で実証試験を⾏い、その結果を⼟⽊学会北海道⽀部で発表しています。
• 先⾏研究よりも、少しだけ踏み込んだ内容（のつもり）です。

興味のある⽅は、yamamoto@l-tech.co.jpまで

2種類のセンサー比較を通したドローンレーザの実務利用に関する考察～土木設計における利用事例並びに森林分野での利用可能性について～（山本公志）

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森林GISフォーラム 東京シンポジウム

矢田豊

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1森林GISフォーラム 東京シンポジウム

矢田豊

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2森林GISフォーラム 東京シンポジウム

矢田豊

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3森林GISフォーラム 東京シンポジウム

矢田豊

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4森林GISフォーラム 東京シンポジウム

矢田豊

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5森林GISフォーラム 東京シンポジウム

矢田豊

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6森林GISフォーラム 東京シンポジウム

2019/2/20

目 次
森林GISフォーラム東京大会

１はじめに①森林研究・整備機構の組織、②森林保険の概要、③損害発見から保険金支払いまでの流れ、④損害調査の方法（幼齢林、壮齢林)、⑤森林保険におけるUAVの活用概要

森林保険センターにおけるUAVと
森林GIS技術の利用に関する話題

２

UAVを活用した災害別の実証実験等(1)水害に係る実証実験(H29.7 損保ジャパン・鹿児島)(2)風害に係る実証実験(H29.11 損保ジャパン・北海道)(3)凍害に係る実証実験(H29.11 損保ジャパン・北海道)(4)損害調査(幼齢林)におけるUAV写真の活用に向けた検討

３

その他(1)ドローンを用いた森林保険の損害調査の手引き(未定稿)の発出(2)GISの活用事例

平成31年2月20日
国立研究開発法人 森林研究・整備機構

森林保険センタ－1

１ はじめに１ はじめに② 森林保険の概要① （国研）森林研究・整備機構の組織

・森林保険センタ－は森林保険法等に基づき、森林所有者を被保険者として、森林についての火災、気象災、噴火災による損害を塡補する森林災害に対する総合的な保険を運営しています。

国立研究開発法人 森林研究・整備機構
理事会

理事長 ・ 理事 ・ 監事

・森林保険は森林所有者自らが災害に備える唯一のセーフティネット手段として、

森林総合研究所 （茨城県つくば市）、支所「林業経営の安定」、「被災地後の再造林の多面的機能の維持向上」に大きな役割を果たしています。
◇ 対象とする損害

森林総合研究所 林木育種センター（茨城県日立市）、育種場◇ 実績（平成２９年度）

火災

加入面積

約６７万ha

契約件数

約１０万件

噴火災

積 立 金

２３４億円

※森林について火災・気象災・噴火災の全てを対象とする民間の保険はなし

ソルベンシー・マージン比率

気象災

森林総合研究所 森林バイオ研究センター（茨城県日立市）(風害、水害、雪害、干害、凍害、潮害）
森林整備センター（川崎市）、整備局、水源林整備事務所

森林保険センター（川崎市）

 森林保険センター所長
 保険総務部・ 保険企画課 森林保険業務の企画立案等
・ 保険経理課 会計経理等
 保険業務部・ 保険推進課 保険加入の促進等
・ 保険業務課 保険契約の引受け等保険金の支払い等
 リスク管理室
森林保険業務に係るリスクの管理等

６３７％※災害の種類は気象観測所、市町村役場、消防署等の気象観測データや被害状況等で決定します。

2

１ はじめに1

１ はじめに④ 損害調査の方法（幼齢林・壮齢林）③損害発見から保険金支払いまでの流れ（一般的な例）◎幼齢林（スギ・その他針60年生未満、ヒノキ65年生未満、広葉樹35年生未満）①契約区域の判別・確認②契約区域内における損害区域の判別・測量③損害区域内の標準地の設定（1ha未満5%、1ha以上3%）④標準地内の健全木・損害木の判別（カウント）（損害率・損害直前立木度の把握）◎壮齢林（スギ・その他針60年生以上、ヒノキ65年生以上、広葉樹35年生以上）①契約区域の判別・確認②契約区域内における損害区域の判別・測量③損害区域内の標準地の設定（1ha未満10%、1ha以上5%）④標準地内の健全木・損害木の判別・直径の計測及び損害木一本一本の損害程度の区分
4

森林保険センターにおけるUAVと森林GIS技術の利用に関する話題（劔持直樹・小椋重信）

5

1

森林GISフォーラム 東京シンポジウム

2019/2/20

１ はじめに⑤ 森林保険におけるＵＡＶの活用概要

目 次

H28.９

１

はじめに
①森林研究・整備機構の組織、②森林保険の概要、③災害別保険金支払額の推移、④損害調査の方法（幼齢林、壮齢林）、⑤森林保険におけるUAVの活用概要

２

UAVを活用した災害別の実証実験等(1)水害に係る実証実験(H29.7 損保ジャパン・鹿児島)(2)風害に係る実証実験(H29.11 損保ジャパン・北海道)(3)凍害に係る実証実験(H29.11 損保ジャパン・北海道)(4)損害調査(幼齢林)におけるUAV写真の活用に向けた検討

３

その他(1)ドローンを用いた森林保険の損害調査の手引き(未定稿)の発出(2)GISの活用事例

H29.１
H29.７
H29.11
H29.12
H30.５

H30.８
H30.10

ＵＡＶによる損害調査（水害）の試行（鹿児島県森林組合連合会）（株）損保ジャパン日本興亜 講演会（内部研修）
水害に係る実証実験（損保ジャパン・鹿児島）
風害・凍害に係る実証実験（損保ジャパン・北海道）
ＵＡＶによる損害調査（水害）の保険金支払（鹿児島県森林組合連合会）
ドローンを用いた森林保険の損害調査の手引き（未定稿）の発出（水害・火災）
水害に係る実証実験（森林総研・鹿児島）
森林保険ドローン活用技術研修会（鹿児島）の開催
森林保険ドローン活用技術研修会（岩手）の開催
森林保険ドローン活用技術研修会（大阪）の開催
風害・凍害に係る実証実験（森林総研・北海道）
6

２

UAVを活用した災害別の実証実験等

7２(1)水害に係る実証実験(H29.7 損保ジャパン・鹿児島)

UAVを活用した災害別の実証実験等(1)水害に係る実証実験(H29.7 損保ジャパン・鹿児島)◎UAV画像とコンパス測量による面積算定の比較
損害区域（㎡）

コンパス測量との比較

コンパス測量16,004－

ＵＡＶ画像

15,24395%◎参考値
コンパス測量と同程度の測量結果を確認（真の値は不明。）
UAV画像：（株）損保ジャパン日本興亜
8

２

UAVを活用した災害別の実証実験等

9２(1)水害に係る実証実験(H29.7 損保ジャパン・鹿児島)

UAVを活用した災害別の実証実験等(1)水害に係る実証実験(H29.7 損保ジャパン・鹿児島)◎面積0.01haの円形標準地(半径：5.6m、計４プロット)◎面積0.01haの円形標準地(半径：5.6m)

④
②
①

②
③

⑤

⑥

⑦
⑩ ⑧

①
⑧

④
⑤

③

⑨

⑦
⑥

UAV画像：（株）損保ジャパン日本興亜
10

森林保険センターにおけるUAVと森林GIS技術の利用に関する話題（劔持直樹・小椋重信）

UAV画像：（株）損保ジャパン日本興亜

112

森林GISフォーラム 東京シンポジウム

２

2019/2/20

２

UAVを活用した災害別の実証実験等

UAVを活用した災害別の実証実験等(1)水害に係る実証実験(H29.7 損保ジャパン・鹿児島)(1)水害に係る実証実験(H29.7 損保ジャパン・鹿児島)◎面積0.01haの円形標準地(半径：5.6m)

②

標 準 地

⑥

①

③
④

⑤

プロット１３－１

5.6×5.6×π＝１００㎡

プロット１３－２

5.6×5.6×π＝１００㎡

プロット１４－１

5.6×5.6×π＝１００㎡

プロット１４－２

5.6×5.6×π＝１００㎡

①
②

⑦
③

⑦

④
⑤

現地調査

10

ドローン画像

10

現地調査

8

ドローン画像

7

現地調査

11

ドローン画像

8

現地調査

10

ドローン画像

8

立木の
判別率
100%
88%
73%
80%

◎参考値
ＧＰＳの誤差や下層木の存在により差が出たが、概ね問題ない範囲。

⑧⑥

UAV画像：（株）損保ジャパン日本興亜

２

本数

12

13

２

UAVを活用した災害別の実証実験等

UAVを活用した災害別の実証実験等(2)風害に係る実証実験(H29.11 損保ジャパン・北海道)(2)風害に係る実証実験(H29.11 損保ジャパン・北海道)◎20m×25mの方形標準地（トドマツ）
標準地

現地調査

健全木 損害木

10

5

合計

損害率

15

33%

損害木の
検出率

２０ｍ
×
２５ｍ

60%
ＵＡＶ画像

10

3

13

23%

・ドローン画像からは樹冠下にある損害木（幹折れ）の判別は困難。
UAV画像：（株）損保ジャパン日本興亜
14

２

UAVを活用した災害別の実証実験等

15２(3)凍害に係る実証実験(H29.11 損保ジャパン・北海道)

UAVを活用した災害別の実証実験等(3)凍害に係る実証実験(H29.11 損保ジャパン・北海道)◎10m×10mの方形標準地（トドマツ：３年生）
標準地

現地調査

健全木 損害木

10

8

合計

損害率

18

44%

１０ｍ
×
１０ｍ

損害木の
検出率

0%
ＵＡＶ画像

？

？

？

？

・ＵＡＶ画像からは３年生トドマツの植栽木の判別は困難。
UAV画像：（株）損保ジャパン日本興亜
16

森林保険センターにおけるUAVと森林GIS技術の利用に関する話題（劔持直樹・小椋重信）

17

3

森林GISフォーラム 東京シンポジウム

２

2019/2/20

UAVを活用した災害別の実証実験等

目 次(4)損害調査（幼齢林）におけるＵＡＶ写真の活用に向けた検討
気象災

損害調査
項目

火災

①
契約区域
の判別

林小班単位の契約であれば県や森林組合が保有する
林小班のGISデータが参考になる（一部公開されている）

②
損害区域
の
判別・測量

面的損害
であり明瞭で
測量可能

③
標準地
の設定

未被害箇所
に設定

④
損害木・
健全木
の判別

未被害地の
健全木であり
判別可能

水害

風害

雪害

区域内外で
まばらに損害が
ある場合は
判別が困難

干害

凍害

潮害

被害木が若齢のため対象が小さく判別が困難

損害が標準的な箇所に設定

損害木の態様が様々で判別が困難

対象が小さく、
判別が困難

噴火災

１

はじめに
①森林研究・整備機構の組織、②森林保険の概要、③災害別保険金支払額の推移、④損害調査の方法（幼齢林、壮齢林）、⑤森林保険におけるUAVの活用概要

２

UAVを活用した災害別の実証実験等(1)水害に係る実証実験(H29.7 損保ジャパン・鹿児島)(2)風害に係る実証実験(H29.11 損保ジャパン・北海道)(3)凍害に係る実証実験(H29.11 損保ジャパン・北海道)(4)損害調査(幼齢林)におけるUAV写真の活用に向けた検討

３

その他(1)ドローンを用いた森林保険の損害調査の手引き(未定稿)の発出(2)GISの活用事例

不明

不明

不明

不明
18

３

その他

３

(1)ドローンを用いた森林保険の損害調査の手引き（未定稿）の発出

１－１ ドローンを用いた森林保険の損害調査の対象
・水害や火災の面的な損害区域の測定
・幼齢林の代替地調査（標準地調査）
・遠景／近景写真
１－２ ドローン活用の準備
１－３ ドローンに必要なスペック
１－４ 作業手順
２－１ 作業計画・事前作業
２－２ 概況調査（周辺状況の把握）
２－３ 離発着地点の決定
２－４ 飛行準備
２－５ 計測撮影
２－６ オルソ化作業
２－７ 面積計測
２－８ 標準地調査
２－９ 森林保険損害調査報告書の作成

３

19

その他

(1)ドローンを用いた森林保険の損害調査の手引き（未定稿）の発出

UAV画像：（株）損保ジャパン日本興亜

20

その他

３

(1)ドローンを用いた森林保険の損害調査の手引き（未定稿）の発出

21

その他

(2) ＧＩＳの活用事例

２－９ 森林保険損害調査報告書の作成
・報告書類の作成例

大規模損害時の損害程度の確認（北海道・静岡は林小班データがダウンロード可能）

出典：国土地理院ウェブサイト（https://maps.gsi.go.jp/development/ichiran.html）
出典：（株）損保ジャパン日本興亜

森林保険センターにおけるUAVと森林GIS技術の利用に関する話題（劔持直樹・小椋重信）

22

23

4

森林GISフォーラム 東京シンポジウム

2019/2/20

ご清聴ありがとうございました

国 立 研 究開 発 法人
森 林 研 究・ 整 備機 構

森林保険センタ－〒212-0013
神奈川県川崎市幸区堀川町66-2 興和川崎西口ビル 9階
TEL: 044-382-3500（代表） FAX: 044-382-3514

森林保険センターにおけるUAVと森林GIS技術の利用に関する話題（劔持直樹・小椋重信）

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森林GISフォーラム

東京シンポジウム

2019/2/20

⼤分県の林業
造林事業申請及び県確認検査へのドローン活⽤について① 森林⾯積（⼈⼯林⾯積）・蓄積が⼤きく
素材⽣産・製材加⼯が盛ん② 乾しいたけ⽣産量は⽇本⼀（全国の約４割）〜⼤分県の事例報告〜

平成３１年２⽉２０⽇
⼤分県農林⽔産部森林整備室
⽥⼝孝男・岡部佑樹

⼤分県の森林資源

乾椎茸⽣産量１,１４４トン

全国１位

森林⾯積 ４５.３ 万ｈａ(森林率７２％)

全国１９位

⺠有⼈⼯林⾯積 ２１.２ 万ha(⼈⼯林率５２％)

全国１４位

⺠有林スギ⼈⼯林蓄積 ６,８８２ 万m3

全国４位

林業産出額 １９９ 億円

全国６位

スギ素材⽣産量 ８２．２ 万m3

全国３位

⺠有林スギ造林⾯積 ９４８ha／年

全国２位①造林事業の背景と課題

人工林の林齢別面積（スギ・ヒノキ）
・伐採可能林齢３６年生以上の割合約７０％と資源充実
30,000ha

25,000ヒノキ

20,000スギ

15,000

エピソード①

エピソード②

エピソード③

背景と

取組

成果と

課題

内容

課題

エピソード③

効果

10,000
5,000
0
1

2

3

（１〜５年⽣）

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13齢級以上(36〜40年⽣)①造林事業の背景と課題
①造林事業の背景と課題（１）主伐⾯積の推移（２） 再造林面積の推移
・H22以降は主伐の拡⼤に伴い再造林⾯積は増加し、再造林率は76%程度

・H22以降は、県の⽊材⽣産⼒の強化対策により⼤きく増加＊伐採届等により皆伐⾯積を推定ha

⼤分県における造林事業申請及び兼閣員検査へのドローンの活⽤について（⽥⼝孝男・岡部佑樹）＊H26・27年は予算・苗⽊の関係で減少

ha1

森林GISフォーラム

東京シンポジウム

2019/2/20①造林事業の背景と課題②ドローン・GISの活⽤に向けた取組内容検討《申請実績と検査実績 : 件数・⾯積》②ドローン・GISの導⼊に向けた取組内容検討

エピソード②

エピソード③

背景と

取組

成果と

課題

内容

課題

エピソード③効果②ドローン・GISの導⼊に向けた取組内容検討（１）造林事業におけるドローン活⽤の現状（H30.10．岩⼿県アンケート調査）
各都道府県の造林事業申請におけるGPS測量採⽤状況

エピソード①（２）測量⼿法の違いによる時間等⽐較（ドローン・コンパス・GPS）

各都道府県の造林事業検査におけるドローンの活⽤状況
1件,2%

1件,2%
7件,15%
7件,15%
3件,6%

認めている

（⼤分県）

（⼤分県）

11件,24%

認めていない検討中

29件,62%

10件,21%

25件,53%

その他

不明

活⽤している

活⽤していない

検討中

不明

⽚⼿間で作業可能。たまにマウスをクリックする程度の処理が必要※※調査回答時に⼤分県はドローン活⽤検討中②ドローン・GISの導⼊に向けた取組内容検討②ドローン・GISの導⼊に向けた取組内容検討（４）測量⼿法による精度誤差検討（図⾯化)（３）コンパス測量に対しての、ドローン・GPS測量の精度⽐較検討
コンパス測量との誤差(m)

⼤分県森林組合連合会による調査

コンパス座標からの距離⽐較（2ページ参照）

2.50

2.00

1.50

1.00

0.50

0.00
0

5

10

15

20

座標詳細 距離⽐較 コンパスから

座標詳細 距離⽐較 コンパスから

ドローンまでの距離

GPSまでの距離

※

25

プロット
番号

⼤分県森林組合連合会による調査

⼤分県における造林事業申請及び兼閣員検査へのドローンの活⽤について（⽥⼝孝男・岡部佑樹）※

県委託による調査

2

森林GISフォーラム

東京シンポジウム②ドローン・GISの導⼊に向けた取組内容検討（５）造林検査における施業毎の⽬視検査とドローン検査の確認⽅法⽐較

2019/2/20②ドローン活⽤の取組内容（６）ドローン活⽤造林検査⼿法検討(検査道具準備）
最低限必要な機材①ドローン本体②操作プロポ③操作⽤タブレット（SIMモデル or ポケットwi-fi）④予備バッテリー 3〜８個（１現地 １〜２個使⽤）⑨

あった⽅がよい機材③⑤⾵速計 （※写真無し）⑥カーチャージャー（緊急時の充電⽤）②➀⑦充電HUB（まとめて充電する⽤）⑧⑧予備プロペラ⑨プロペラガード②ドローン活⽤の取組内容（７）ドローン活⽤造林検査⼿法検討(検査エリア⾃動⾶⾏設定）【⼤分県の例】機体︓Phantom４Pro（DJI社）

⑦

④

⑥

②ドローン活⽤の取組内容（８）ドローン活⽤造林検査⼿法検討(図⾯作成・⾯積測定）
・撮影後は、Photo Scanでオルソ化

⾃動操縦アプリ︓DJI GroundStation Pro➀現地の確認・現況と航空写真の確認
・位置情報の確認
・GPSの受信状況（7機以上）
・天候(曇り〇 晴れ△ ⾬×）・⾵速 5m/s以下
・標⾼差、樹⾼確認②⾶⾏エリアの設定(測定エリアの10m以上外側)※⾶⾏エリアは広めに設定。
オルソ化する際に、施業区
域端の誤差を極⼒なくす。
造林検査時における、⾯積測定の精度が落ちることがないように。
事業体と県の⾯積検査誤差
基準は5%以内とする県で設定した指針③オーバーラップ 90％
サイドラップ60％④撮影モード
当時間間隔で撮影⑤⾶⾏ライン
3本以上⑥⾶⾏⾼度
設定前に必ずデモ⾶⾏をして最⾼到達⾼度を確認しておく。
⑦撮影時には、ポールやスタッフ等の⻑さが確認できるものを設置して撮影する。

②ドローン活⽤の取組内容（９）ドローン活⽤造林検査⼿法検討（シカネット敷設延⻑測定）②ドローン活⽤の取組内容（１0）ドローン活⽤造林検査⼿法検討（植栽苗⽊の判別及びha本数測定）
スギ

2,000本/ha

植栽

3D化して⾯積測定状況

⼤分県における造林事業申請及び兼閣員検査へのドローンの活⽤について（⽥⼝孝男・岡部佑樹）

3

森林GISフォーラム

東京シンポジウム

2019/2/20②ドローン活⽤の取組内容②ドローン活⽤の取組内容（１２）検査⼿法マニュアル作成（１１）ドローン検査員研修会の開催（H30.10.26)②ドローン活⽤の取組内容③取組の成果と課題（１３）申請⼿法マニュアル作成③取組の成果と課題
【成

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



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



区域⾯積誤差︓約４％

申請⾯積誤差︓約２％

※造林補助事業における検査誤差は5％以内が⽬安

エピソード②

エピソード③

背景と

取組

成果と

課題

内容

課題

③取組の成果と課題

果】

エピソード①

【課
事業体申請
県職員検査

エピソード③

効果

墜落➀

題➀】

①ドローンの操作ミス
⾃動⾶⾏時の標⾼の設定ミス
標⾼設定を地上⾼で設定
墜落
※対策

墜落②

・⾃動操縦前に、最⾼⾶⾏
⾼度まで⾶ばして⾼度確認することが必須

⼤分県における造林事業申請及び兼閣員検査へのドローンの活⽤について（⽥⼝孝男・岡部佑樹）

・地上⾼の設定ができるソ
フト導⼊

4森林GISフォーラム

東京シンポジウム

2019/2/20③取組の成果と課題【課③取組の成果と課題
【課

題②】

題③】

③カメラ解像度②現地でのネット環境

・苗⽊や下刈り状況等が⾒えにくい。
事務所にてオルソ化したうえで、画像拡⼤等すると⾒える。現場で苗⽊等を確認するには、⾼度5m程度まで降下する必要があった・現地で⾏う⾃動操縦設定がネット
環境に影響される対策
・⾃動操縦に際して、エリア設定をする際に、航空写真に雲が映り込
み、現地がわからないことがあった。

対策
・ DJI Mavic２zoom 等のズーム機能のあるカメラ搭載のドローン導⼊やズーム機能付きカメラへの交換等※事前に調査前⽇に現地データを閲覧しておくだけでも、現地での時間短縮になる。

オルソ化⽤写真撮影するとともに、現地で苗⽊の植栽状況も確認をする

画像のキャッシュも残るので、多少通信状態が悪くてもなんとかなる。

④取組の効果
(業務時間の短縮)④取組の効果①１カ所あたり検査時間の短縮時間︓約30分※施⼯⾯積が拡⼤するほど時間短縮効果増エピソード①

エピソード②

エピソード③

背景と

取組

成果と

課題

内容

課題

・施⼯⾯積

エピソード③

5.78ha
・施⾏内容
2年⽣下刈

効果

②年間短縮時間︓1,014時間（203⽇︓1⽇5時間）
2,028カ所(H29年度検査⾯積1ha以上）×30分③短縮時間の有効活⽤︓34⽇・⼈/年の労務縮減⾒込（現場担当6名）④取組の効果(施業履歴管理精度の向上)
今後の森林資源情報の管理方針(案)【課 題】
情報を組み合わせるためには共通のシステムと統一的なデータ
管理が必要

【対策案】
シェイプファイルによる統一的なデータ管理体系の整備「共通マニュアルの作成」【県】
森林簿
森林基本図・計画図
正射写真図

QGIS ™を活用した森林資源情報等の共有・更新

汎⽤GIS（QGIS）の活⽤

ドローン測量申請・検査
データによる施業履歴管理等

大分県森林地図情報システム
ArcGIS™

ご清聴いただきありがとうございました

オープンデータ化の検討
【事業体】
【市町村】
伐採・造林届
土地の所有者届
林地台帳

統合型GIS、水土里情報システム 等

施業の履歴（測量データ）
経営計画の対象森林

各社独自のシステム※森林組合でもジオフィーマスやア
シスト、Q－GISを活⽤

⼤分県における造林事業申請及び兼閣員検査へのドローンの活⽤について（⽥⼝孝男・岡部佑樹）

5

2018.10.1 ver1.1

森林調査におけるドローン測量マニュアル ver1.1

大分県森林組合連合会

2018.10.1 ver1.1

目

○用語集

次

・・・1

○はじめに・・・1
○準

備・・・1

○飛行（外業）・・・4○内業・・・3○参考・・・5

2018.10.1 ver1.1
用語集

1 ピクセル①px（ピクセル）とはコンピューターで画像を扱うときの最小単位。
②プロポとはドローンを操縦するためのコントローラー。
③Sfm とは
Structure from Motion 略で画像処理を行うことによって点群やオルソフォトを自動的に得る仕組み。
④IMU とはInertial Measurement Unit の略で慣性計測装置。機体の傾きを感知するセンサー。
⑤GNSS とは
全球測位衛星システム（Global Navigation Satellite System）の略で GPS（米国）、GLONASS（ロシア）、
Galileo（EU）、QZSS（日本）等の衛星測位システムの総称。
⑥SSD とはsolid state drive の略で一般的なハードディスク（HDD）に比べて高速な読み書きが可能。
⑦Exif（イグジフ・エグジフ）とは
写真に撮影条件を記録するファイル規格。

1、はじめに
まず、はじめにドローン（無人航空機、UAV（Unmanned Aerial Vehicle））は森林調査での利用を模索しており、特にコンパス測量や GPS 測量と同様に面積や延長の計測において活用が期待されています。本
マニュアルは現在（2018.6.1）時点で考えられる必要事項や留意事項をまとめたものです。ドローンを飛行させるには航空法の規制があり、飛行可能な場所や条件が定められていますので航空法や国土交通省の「無人航空機（ドローン・ラジコン機等）の安全な飛行のためのガイドライン」を必ずお読みいただき、
ガイドラインを遵守しドローンを運用してください。

2、準備
2-1 研修・資格等
ドローンの操作にあたっては必要な資格は定められていませんが、ドローンの正しい知識と操作技術向上のために初心者、上級者向けの講習会や技能検定があります。

1

2018.10.1 ver1.1
・大分市の「ciDrone」では JUIDA 認定スクールは定期的な講習会を開催。
・ドローン検定協会主催のドローン検定など
2-2 道具
必要機材を揃え、それぞれの取り扱い説明書に沿って設定、メンテナンスを行うこと。必要な機材とはドローン本体※1、プロポ、タブレット端末、風速計、測量用スタッフ、対空標識、操縦用アプリ、Sfm
ソフト（精度レポート出力機能があるもの）、Sfm 処理用パソコン※2、GIS。

※1 ドローンのスペックは下記を基準とする。
・カメラセンサー 1/2.3”

1,200 万画素以上

・静止画のサイズ 4000×3000 画素以上
・オートフォーカス 1ｍ～∞
・飛行可能時間：1 つのバッテリーで 10 分以上
・対応 GNSS：GPS/GLONASS
・最大風圧抵抗：10m/s 以上
・カメラ稼働角：ドローンの真下が撮影できること
・プロポ最大伝送距離：3km 以上
・IMU を搭載していること。

※2 Sfm 処理用パソコンのスペックは下記以上を基準とする。
・CPU：core i7・ストレージ種類：SSD・ストレージ容量：256GB 以上
・メモリ：16GB 以上
・GPU：GeForce GTX970（ビデオメモリ 4G）以上
・外付けハードディスク：1TB 以上
・ディスプレイ等の周辺機器については定めない。

2-3 作業手順
飛行手順は下記のとおりとする。
１
作
業
計
画
・
事
前
作
業

２
周
辺
状
況
の
把
握

３
離
発
着
地
点
の
決
定

４
飛
行
準
備

５
計
測
撮
影

６
オ
ル
ソ
化
作
業

７
面
積
計
測

８
報
告
書
作
成

2

2018.10.1 ver1.1
１

作業計画
目的の場所および周辺の状況について、図面や空中写真、GoogleEarth などにより事前に把握します。ド2ローンの飛行距離・時間は機種毎に異なっており、最もポピュラーなドローン（ファントム 4）の場合、1 回のフライトでは 15 分程度の飛行が可能です。それ以上の飛行を行う場合には予備バッテリーが必要となってきますので、予備バッテリーの数と相談する必要もあります。電池は低温や経年の影響を受け当初の性能を発揮できない場合もあります。場合によっては数日に分けることも検討しましょう。
離発着地点は現地の撮影時にドローンが見渡せる箇所にする必要があります。最終的には現地で電波状況や障害物の有無などにより決定することになりますが、離発着地点については予め何カ所か候補地を検討しておきましょう。
撮影予定区域の飛行コースを検討するにあたっては、基本的には自動飛行で行います。飛行コースの設定
は撮影後の写真のオーバーラップ率（撮影範囲を重ねる割合）を参考に決定します。ドローンに搭載されているカメラによって視野角が違うので、対地高度によるオーバーラップの仕方（コース上、コース間）が違いますので、カメラと対地高度に合わせてコースを設定する必要があります。（ファントム 4 は視野角がおよそ 90 度なので、写真の横幅は対地高度のおよそ 2 倍になります。例：対地高度 50ｍの場合は横 100m×
縦 56m）また、造林申請でドローンによる測量を行う場合は０点に対空標識を設置し、検査が終わるまで動かさずに設置したままにして下さい。そして精度の目安とするため、測量用スタッフを等高線上（水平）に設置してください。
下記を参考に飛行計画を策定してください。
適している気象条件：曇り、無風、午前 11 時頃（太陽が真上にあるため影がない）
適していない気象条件：雨、地上の風速が 6m/s 以上
離陸、着陸箇所：平坦な石や草のない場所で、かつ離着陸に障害となるものがないこと。
目視：飛行中の目視には標高の高い所から下向きにドローンを観察すると見やすい。
使用機材の点検：電子機器のバッテリーが 80％以上の残量があるか確認すること。またドローンに傷や曲がり、折れがないか確認する事。

3

2018.10.1 ver1.1

オーバーラップ

サイドラップ

90%以上
60%以上

ゴール

スタート

縦ライン 3 本以上
10m 以上対象地

3、飛行（外業）
3-1 離着陸は手動で操作する。
3-2 下記の要件を満たすこと。
GNSS 受信数：7 機以上
地表面からの高度：5m～100m
オーバーラップ：90%以上
サイドラップ：60%以上
ライン数：3 本以上
飛行速度：5m/s 以内
撮影対象範囲の外周線から 10m 以上外側を撮影する事
Exif 記録項目：撮影日時、緯度、経度、高度
写真記録形式：jpeg
対空標識を設置する
測量用スタッフを等高線上（水平）に設置する。
4、内業
4-1 3D モデルの作成使用する Sfm ソフトウェアのマニュアルに従って 3D モデルを作成してください。

42018.10.1 ver1.1
4-2 計測Sfm ソフトウェア上で外周を囲み、面積、外周長（斜距離）を算出してください。座標系は JGD2000とする。
4-3 外周線エクスポート（外部出力）
外周部を囲ったデータをエクスポートしてください。保存形式は shape 形式とします。3～6 つのファイルが生成されますのでフォルダに格納してください。3～6 つのファイルとフォルダに下記の例のとおり、同じ名前を付けてください。
申請年度+期+作業種+申請者
H301 再造林森連太郎.shp.

「 」以降は変えない。
4-4 検査対応
外周線の変化点の座標を検査時に現地で再現できるよう管理してください。また、Sfm ソフトで精度管理報告書を出力し保管してください。
5、参考
使用機材スペック
phantom4
視野角 94°、アスペクト比 4：3
焦点距離 20mm（35ｍｍ換算）
センサー1/2.3
静止画のサイズ 4000×3000 画素〇高度 50m で撮影した場合の一度に撮影できる面積は横 107.236m×縦 80.427m≒0.86ha〇高度 50m で撮影した場合の1 画素当たりの大きさは
横 107.236m÷4000 画素＝0.027m/画素
縦 80.427m÷3000 画素=0.027m/画素〇写真1枚で撮影できる範囲（縦横距離）
視野角94°
センサー
1/2.3インチ
80.427ｍ

レンズ

tan47°=

X
50

47°
50m

107.236m

tan47°×50=

X

X=53.618m
47°

横長

2X＝107.236m

4 : 3=107.236 : X
縦長
焦点距離20mm

X=80.427m

5ドローンによる造林事業地確認ガイドライン
１．目的
本ガイドラインは、目視による現地検査を補助することを目的とし、ドローンによる現地確認方法について、撮影方法等を定めるものである。
２．ドローン運用にあたっての注意事項（１）ドローンの運用にあたっては、航空法や関連法令を遵守するとともに国土交通省の「無人航空機（ドローン・ラジコン機等）の安全な飛行のためのガイドライン」に従うこと。
（２）ドローン操縦者は、大分県が実施するドローン操縦者認定を受けること。
（３）風速６ｍ／ｓ以上の時や降雨時など、安全かつ正常な操縦環境が確保出来ないと判断される場合は飛行させないこと。
３．確認に使用するドローン（１）確認に使用するドローンは、DJI 社 Phantom4 を標準仕様とする。なお、同等性
能の他の機種を使用する場合は、あらかじめ森林整備室長の確認を受けること。
４．ドローンを使用出来る確認項目（１）ドローンを使用できる確認項目は、以下のとおりとする。
A．植栽樹種および下刈り状況
B．植栽面積及び下刈面積C．ha 当たり本数および植栽総本数
D．獣害保護柵の設置延長
５．確認方法（１）撮影条件
撮影は、離着陸と確認項目 A 以外は基本的に自動操縦で行うものとし、以下の条件を満たして撮影すること。
・GNSS（衛星測位システム）受信数：7 機以上
・地表面からの高度：5 ～ 100m
・オーバーラップ：90 ％以上
・サイドラップ：60 ％以上
・ライン数：３本以上
・飛行速度５ｍ／ｓ以内
・撮影対象範囲の外周から 10 ｍ以上外側を撮影すること
・Exif 記録項目：撮影日時、緯度、経度、高度
・写真記録形式：jpeg※撮影時は測量用スタッフを等高線上（水平）に設置すること。

-1-

（２）ドローンによる確認の流れ
①

②

③

④

⑤

作業計画

飛行準備

計測撮影

オルソ図面化・

面積、植栽

飛行ルート

３D化

本 数 確 認

決定

斜距離測定

（GIS 使用）(Photoscan 使用)（３）項目毎の確認方法は以下のとおりとする。
A．植栽樹種及び下刈実施状況確認
植栽区域の上空 30 ｍ以内でドローンから植栽及び下刈実施状況を撮影した画像から判別する。
B．植栽面積及び下刈面積
植栽区域及び下刈り区域のドローン空撮画像から Smf ソフトウェア（Photoscan
Professional 等）を使用して正射写真図を生成する。その後 GIS ソフトウェア（QGIS
等）に表示して申請図面と一致しているか確認する。なお、座標系は JGD2000 とする。
申請書に GPS 測量データ（shape 形式）が添付されている場合は、GIS 上で重ね合わせて確認することとする。
作成した写真図は、縮尺 1/1000 となるように設定して紙出力する。
C．ha 当たり本数および植栽本数
B.植栽面積検査と同様に正射写真図を得た後、GIS ソフトウェア上で任意の場所に方形プロット（10m × 10m、100 平方メートル）を設定する。さらにプロット内の植栽本数をカウントした後、次式により算出する。なお、プロットの箇所数は、造林事業検査マニュアルの標準地調査の基準に準ずること。
（ha 当たりの植栽本数）＝（プロット内植栽本数の 1 カ所当たりの平均）× 100（植栽本数）＝（ha 当たりの植栽本数）×（植栽面積）
D．獣害保護柵の設置延長
植栽区域のドローン空撮画像から Smf ソフトウェア（Photoscan Professional 等）を使用して３ D モデルを生成する。その後、３ D モデル上で、Smf ソフトウェアの斜距離測定機能を用いて獣害保護柵の延長が申請図面と一致しているか確認する。なお、座標系は JGD2000 とする。
６．その他
撮影データの管理方法、ソフトウェアの設定方法などその他詳細は別途定めるものとする。

-2-

森林GISフォーラム 東京シンポジウム   

2019/2/20

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森林経営管理制度に向けた森林GIS
（中村尚）

1

森林GISフォーラム 東京シンポジウム

森林経営管理制度に向けた森林GIS（中村尚）

2019/2/20

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