森林GISフォーラム2016 粟屋善雄

航空機LiDARデータを用いた森林資源の把握－現状と課題－岐阜大学流域圏科学研究センター 粟屋 善雄

48点/m2©中日本航空

地上写真

©御嵩町

航空レーザ

©中日本航空空中写真©中日本航空樹冠高（航空レーザ） 地盤高（航空レーザ）

１．森林情報の精度維持 問題点
２．航空レーザ計測の概要
３．航空レーザの計測精度と材積推定
４．材積推定の方法について

５．成果の利活用における課題
６．航空レーザ計測の発注を考える
７．今後の課題
８．まとめ

森林簿の材積・・・成長の期待値

Gifu Univ.
Y. Awaya

2

3

4

5

6

7

何をどのように更新すべきかを考えるD

１．森林は主伐期に達するまで定期的に間伐されます。

8

２．時点Aの林分材積はCで、CBは副林木です。

◆地位より間伐の影響のほうが大きい
間伐強度別の成長曲線が必要です
施業を反映させる必要があります林齢

A

衛星写真による樹種判定
間接推定

レーザー光線による樹冠高計測
直接測定

波長別の明るさ（スペクトル、色）DCHM = DSM - DTM

緑

DCHM

LiDARデータの例
郡上市高鷲町鮎立 砂防LiDAR 2013年 ８点/m2

色は標高を表す

樹冠高ではないレーザ
光線

スペクトル（色）による樹種区分

スギ

ヒノキ

樹種によって色が違うことを利用して樹種を分けます。季節変化も重要な情報です。

落葉広葉樹

Gifu Univ.
Y. Awaya

DSM

位置（X,Y,Z）
GPSで計測見かけの色

現実には間伐は遅れています。
→ 材積は実態を表していません。

峰 一三, 1955, 収穫表に関する基礎的研究と信州地方カラマツ林収穫表の調整（収穫表調整業務研究資料 第12号）．林野庁林業試験場, 201pp.

赤

近赤外

カラー合成

５．収穫表（森林簿）では間伐が定期的に実施されることが、暗黙のうちに想定されています。

図 収穫予想の概念図

森林のリモートセンシング

Gifu Univ.
Y. Awaya

３．時点Aでは材積Bが主林木で、例えば柱材になります。
C
４．DはCの林分材積に時点Aまでの７B
回の間伐材積（副林木）を加えた総森林簿材積収穫量です。

材 積

天気予報と収穫予想（森林簿材積）を比較して、森林情報の精度維持について考えましょう。LiDARで得られる情報も更新しないと、早晩、役に立たなくなります。森
林簿の教訓を生かしたいものです。
相違点
共通点
１．基礎データの更新
１．事象が非線形です。
天気予報：
大気の運動も樹木の成長も、時間
人々のニーズが高い（全国民）に対して曲線的に変化します。
気温などの逐次観測・更新→ 予想にズレが生じると、ズレが気象衛星の画像
拡大する恐れがあります。
収穫予想：
人々のニーズが低い（林業従事者）
２．数値予報、収穫予想が行われる
データ更新が滞っています。
ようになって数十年の同程度の歴史があります。
２．現象の発生
天気：自然現象→自動計測
３．モデルの改良が行われています。
森林：人為的な要素 →確認作業

樹冠表面の標高

間伐 1

Gifu Univ.
Y. Awaya

森林情報の精度維持 問題点

Gifu Univ.
Y. Awaya

樹冠高Gifu Univ.
Y. Awaya

御嵩町 RapidEye 2013/05/03 ©JSI

第１ビーム
表面 (DSM)

最終ビーム
地面 (DTM)

レーザ光線が地表に反射して戻ってく
る時間から距離を計測 →標高計算
LiDARの情報 標高
反射ビームの強度
反射ビームの強度分布

LiDARデータの例 拡大
郡上市高鷲町鮎立 砂防LiDAR 2013年 ８点/m2

色は標高を表す

樹冠高ではない森林GISフォーラム2016 粟屋善雄

RSによる森林情報

樹冠高を正確に計測する

Gifu Univ.
Y. Awaya

樹冠高＝地表面高－地盤高

地表面高

LiDARは高さを直接計測し、精度は±20cm程度と言われます。樹冠高の精度は地盤高の精度に左右されます。地
面にレーザ光線が届かないとDTMは作れません。

ⓒPASCO 20102110

標高 (m)

2060
2050
2040

地盤高 DTM － 推定値0

樹冠高 (m)

距離 (m)

10
5
0

100

200

距離 (m)

2000年代前半は、経験を積みながらDTMを作成していました。 →精度が低い、バラツキが大きい
現在は経験を積みながら材積を推定しています。

Elevation (m)３つのLiDAR ｰ 2003年

点密度：2004年 約１/m2
2013年 約８点/m2

1140
1120
1100

DTM 2003
DTM 3LiDAR

0

50

100

150

Distance (m)解析精度が低い林分は？

１．立木密度が高い林分
２．複雑な地形上の林分
12

本数

8
6

材積推定
過小

単木識別
困難
やや困難

急峻地の過密なスギ林

平均DBH 26.5 cm
平均樹高 24.2 m
立木密度 1503
相対幹距 10.1 %
材積 1068 m3/ha

10

DTMの精度
低い
低い

4
2
0

0

5

10

15

20

25

30

35

樹高 （ｍ）
12
10

本数

8
6

©岐阜県

棚田跡の適度な密度のスギ林

平均DBH 37.9 cm
平均樹高 26.7 m
立木密度 452
相対幹距 16.7 %
材積665 m3/ha

200250
2004DTMが 低い

2
0

5

10

15

20

樹高 （m）

25

30

35

高い

-20
-10
0
10
20
2004年DTM – 2013年DTM (m)Gifu Univ.
Y. Awaya©岐阜県

樹種分類・材積推定の方法

樹種分類：
方法
問題点
１．空中写真の分類： 目視判読、数値分類など →斜め観測、季節変化、混植
２．衛星データの分類： 数値分類 →斜め観測、地上解像度、季節変化、混植
３．LiDARデータ分類： 強度データを利用、針葉樹を単木で分類 →下層木
材積推定：
１．林分レベルで推定
ラスタ or ポリゴン
平均樹冠高と林分材積の関係などを利用して材積を推定
問題点：樹冠の粗密の影響軽減
２．単木レベルで推定ポイント
単木を抽出し、樹高などと材積の関係に基づいて材積を推定
単木を抽出し、樹高などから幹の胸高直径を推定し、材積式を利用して推定問題点：高密度林分での単木抽出＊国内の広葉樹を解析した例は少ない →林分レベルの推定
問題点： 標準化された方法・確立された方法がない
狭い範囲では良好な結果が得られるが、広域では精度が低下し、エリアによる精度の差が目立ってくる。 →精度検証が非常に重要

402004年と2013年に観測された
LiDARデータから作成されたDTMを比較しました。

画像中 左上→右下

DTMの精度がLiDARデータの有用性を左右します。 →近年は精度が向上
材積の推定方法は開発途上 →林相により推定精度にバラツキが生じます

Gifu Univ.
Y. Awaya500

局所的に20mを超える違いが現れました。
利用したデータや作成方法に
より精度に差が生じます。

Hinoki

1160

1080

©岐阜県

400

2004年DTM–2013年DTM

2003年10月 0.7点/m2
2005年６月 1.8点/m2
2011年８月 1.0点/m2

約+10m

300

DTMの比較 精度の検証

3LiDAR-DTM
高い
LiDARデータ 点密度

低い
1180

400

地面から
の反射に基
づいて地盤
高を推定し
ます。

地盤高（DTM)の推定精度： 森林の疎密度、レーザ光線の点密度などが影響
２種類のDTMを比較

300

15

Gifu Univ.
Y. Awaya

表面高（DSM)の計測精度： 測定条件 2008年頃のスキャナ、対地高度2,000m
標高10～25cm程度、水平20cm程度 （日本測量調査技術協会 2008）

200

20

0

LiDAR（レーザスキャナ）の計測精度

100

樹冠高

25

Digital Surface Model
Digital Terrain Model
Digital Canopy Height Model
Digital Elevation Model

レーザ光
線の到達時
間から飛行
機の直下の
地表面高を
500
計測します。

2080
2070

30

樹冠高

表面高 DSM － 測定値

2090
樹冠面を地面と判定

樹冠の様子が分かります

Gifu Univ.
Y. Awaya

標高

2100

地盤高

例：閉鎖した密林
低密度（点密度）データ
複雑な地形も精度を劣化させます。

高さに関する用語
地表面高 DSM
地盤高
DTM
樹冠高
DCHM
標高
DEM

樹冠断面が分かる レーザプロファイラ

Gifu Univ.
Y. Awaya©岐阜県

森林GISフォーラム2016 粟屋善雄

森林タイプと材積のマップ化 林分レベル

森林タイプ図の作成
判断基準

衛星データ
非植生

樹冠高

植生

10

- 樹冠高：

0(m)- 植生指数：1000

材積0.55 ≧ ：常緑針葉樹
0.55 ＜ ：落葉広葉樹

600
400

数値分類

200

ヒノキ

0
(m3/ha)

植生指数

分類結果
スギ

Gifu Univ.
Y. Awaya

２．材積分布が違う
材積の比較
現地調査≧ RS ＞森林簿

200

ヒノキ

0

0

5

10
15 20
平均樹冠高 (m)

25

1000

スギ

スギ 1
ヒノキ 3
アカマツ 6

スギ 411 m3/ha
ヒノキ 224
アカマツ 134

その他

ヒノキ 樹種
森林簿（第一樹種 ©岐阜県）(m3/ha)

森林簿（材積 ©岐阜県）

600
400

検証結果
針葉樹

200
0

0

200 400 600 800 1000
地上調査 材積 (m3 ha-1)

1500

空中写真（@中日本航空）

森林タイプ分類図

解析結果を小班単位に集約するメリットは少ない

広葉樹

LiDARの成果の利用 課題は？

１．広域での精度確保

・森林簿情報は大雑把
・高精度情報は詳細800期待される精度は？
経験的にではあるが、80～120%程度のレンジには収まる
90～110%の精度達成は難しい

GeoEye‐1
2010/03/30 ©JSI

衛星データ

300

800

常緑針葉樹

スギ

現地 沢スギ、斜面ヒノキ

樹冠高と材積
の関係
広葉樹

100

1m ≧ ：森林
1m ＜ ：非森林

森林
落葉広葉樹

20

0.3≧ ：植生
0.3＜ ：非植生

岐阜県御嵩町１．樹種の分布が違う

500
400

- 植生指数： 例 近赤外／赤

非森林

30
材積 (m3 ha -1)

解析フロー

高精度情報と森林簿の比較

Gifu Univ.
Y. Awaya

材積分布図の作成

推定材積 (m3 ha -1)

Gifu Univ.
Y. Awaya

0
材積（RS: 分類＆DCHM） (m3/ha)
航空機DSMを利用

成果の活用事例 研修～利用

Gifu Univ.
Y. Awaya

於：岐阜県森林文化アカデミー

２．利用者の技量

資源情報を活用した経営計画作成

ユーザはLiDARデータから得られた森林情報をGIS上で活用出来るのでしょうか？

約700km2

GISの利用者（森林組合）のレベルは？
自由にGISを使える（上級）
非常に少ない一通りのことができる（中級） 少ない
初歩的な操作を覚えた（初級） やや多い
GISを利用していない
多い⇒ 未利用者が利用できるデータも提供する
解析結果を小班単位で集約 ⇒ shape
・ 推定モデルを作成できる樹種が限Excelデータられる⇒ メッシュデータの活用 ⇒ GIS機能の活用
・ 林相が多様である
単木データ
オリジナルを利用→推定誤差の大きい林分発生
・ 精度検証が容易ではない
GISを活用できる森林組合が少ない
広域で均質な精度を得ることは困難
0200

Gifu Univ.
Y. Awaya

400 600 800
材積 (m3 / ha)

実際の研修風景

３次元森林情報の利用研修（GIS）
計画図利用：等高線が不正確で修正が必要だった

LiDAR-DTM由来の図面：計
画通りに作業道を開設

1000 以上

LiDAR計測 発注を考える

住宅建築：
建築基準法などに基づいて設計士が設計、建築業者が設計図に従って建築→様々な基準が法令に記されている。
→基準をクリアすれば一定の品質の住宅が建つ→発注者は住宅建築の詳細を知らなくても、業者に注文できる。
航空レーザによる森林計測：
都市域などでの標高データ作成のための基準がある（測量法準則、国土地理院）
森林の計測（地形、樹冠高）についての基準・規程は未整備→ ユーザと業者が仕様について協議する必要がある
業者任せでは予期しない成果となる恐れがある
コスト：
観測費用 観測の仕様や観測面積による差が大きい
観測面積が広い方が面積単価は安い
解析費用 不明。解析方法による差が大きい©可茂森林組合

経営計画の策定
研究成果を利用した場合、作業道計画や間伐
対象の林分の広がりに違いが生じた。

Gifu Univ.
Y. Awaya©岐阜県

作業道線形計画の策定 非常に有効

発注で何が問題になるか？

１．航空レーザの観測仕様
解析内容を考慮して、観測仕様を定める。
材積推定に必要な観測仕様は、明確ではない。
林内の標高（DTM）の検証方法が未定。
→材積の推定精度？
２．森林タイプの分類
分類可能な森林タイプ、分類精度などが不明確
仕様検討： 利用するデータや分類方法などの知識が必要。
分類精度： ケース毎にバラツキが大きい。→目標精度と検証方法を定める
３．航空レーザデータによる材積推定
複数の解析方法の特徴を知らないと仕様（目標）を決定できない。
達成可能な材積の推定精度について、見通しを立てる必要がある。
材積マップの目標精度と精度評価の方法を定める必要がある。
４．仕様や解析方法によるコストの違い
航空機やスキャナの拘束時間、観測面積
観測のスペック（点密度、タイプ：点群、ビーム強度、ウェーブフォーム）
地上調査の負荷（高さの基準点計測、森林調査）
仕様・単価： 企業毎に差があると考えられる。
適切な発注金額を判断することは困難である。

森林GISフォーラム2016 粟屋善雄

Gifu Univ.
Y. Awaya

LiDARデータによる資源情報作成 留意事項

１．利用目的を明確にする
単木レベルの詳細な森林管理
小班レベルの森林管理
林班レベルの流域管理、ゾーニング＊小班単位で集約するメリットは少ない

GISのデータタイプ、利用法が違う
ポイント情報（ベクトル）
ラスター情報 （or ベクターへ変換）
ラスター情報 （or ベクターへ変換）←境界確定、複数林相／小班

２．データの利用と更新について考慮する
既存のGISに容易に取り込めるか？
データベースの構造を考える
データの更新は可能か？
データ管理業務の内容を明らかにする
将来、航空レーザで更新するのか？
３．必要な情報を明確にする
単木の樹種、樹高、DBH、材積
林分の森林タイプ、樹冠高、材積

点群データ、ビーム強度が必要
点群データが必要

Gifu Univ.
Y. Awaya

LiDARデータによる資源情報作成 留意事項

４．必要な精度を明確にする
解析上の限界があるので、求める精度が得られない場合がある
樹種・森林タイプ分類
例：スギとヒノキ 80% （混植は精度劣化）
樹高例：-1m （過小推定になる）
樹冠高？
材積
例：単木±20%、林分±15%５．精度検証の主体を決める
精度検証は必須
受託した企業に任せる
目標精度を提示して受託した企業に任せる
受託した企業と発注者が共同で行う
受託した企業と発注者が別々に行う
６．精度評価の方法
地上調査データとの比較考慮すべき事項

検証箇所数、サンプリング方法
森林タイプ、林齢、疎密度などの違い◆早急に標準的な仕様を定める必要がある

Gifu Univ.
Y. Awaya

今後の課題

１．標準的な観測、解析の仕様を定める
２．コストに見合う結果を得られるか？
３．継続することは可能か？

Gifu Univ.
Y. Awaya→森林管理が飛躍的に改善するか？
→現在の観測は防災（DTM)がメイン→衛星LiDARの活用を見据える 計画中の衛星LiDARは点の観測→将来は面の観測が可能になる ・・・ 20～30年後？
◆検討を始めたほうが良いでしょう
利点：
広域の情報を定期的に更新できる
おそらく、廉価である
問題点
雲に影響される
国家～市町村森林計画には有効
民有林の経営計画には粗すぎる
日本の衛星LiDAR計画 MOLI
2018年に宇宙ステーションに搭載予定
ビームサイズ：直径25m×４
©JAXA

誰が？

まとめ

１．森林資源情報の更新は上手くいっていません
２．LiDARは精度の高い資源情報を提供できますが、情報更新が課題です
３．地面の標高（DTM)の精度が解析結果に大きく影響します
４．レーザビームの密度と地形や林相がDTMの精度に影響します
５．森林タイプ分類は衛星データ、空中写真、LiDARデータを使う場合があります
６．材積推定は林分レベルと単木レベルに大別されます
７．森林タイプ分類も材積推定も様々な方法があります
８．解析精度は解析方法、データ、立地条件、林相などにより様々に変わります９．林分解析か単木解析かによって成果のフォーマットや利用方法が変わります
10．森林GISを活用できる森林組合は少ないようです →ユーザレベルの底上げ
11．LiDARデータによる材積推定について、定まった方法や仕様はありません
12．森林タイプ分類や材積推定を発注するには、関連する知識が必要です
13．成果の検証が非常に重要です
14．早急に標準的な仕様を定める必要があります
15．継続性を考えると、将来は衛星LiDARを利用することになるでしょう森林GISフォーラム2016 大野勝正

森林GISの紹介

航空レーザ解析による単木情報を用いた次世代森林経営
2016年2月2日
アジア航測株式会社

ALANDIS NEO FOREST• OS：windows• オフィスワーク用システム• レイヤ表示、印刷、解析、分析、計画立案
Forest Track• OS：Android iOS• 現場作業用システム（ネット環境不要）• レイヤ表示、情報（GPS軌跡、写真）取得
2016/2/2

次世代型ICT林業の姿

森林GISフォーラム2016

航空レーザ解析による単木情報を用いた次世代森林経営

レーザ計測の等高線図と森林基本図との比較
航空レーザ計測により作成された1ｍの等高線図は地形の再現性が極めて高い

尾根部の張り出し状況

タナ地形

河道の形状

沢筋の位置が明確であり、沢筋を出来るだけ横断しない
路線計画ができる

小さな谷部の存在
平坦部

小起伏と鞍部の存在■経済性の評価

2016/2/2

森林GISフォーラム2016

航空レーザ解析による単木情報を用いた次世代森林経営

森林基本図（同区域）

2016/2/2

ICT林業を支える森林GIS

森林GISフォーラム2016

航空レーザ解析による単木情報を用いた次世代森林経営

航空レーザ解析による単木情報を用いた次世代森林経営

赤色立体地図の例• レーザ計測による詳細な地形図、赤色立体地図が利用できる→詳細な地形だけでなく、既存路網の把握• 森林調査の概念を覆すレーザ解析による全数調査• 小班レベルの森林管理から単木レベルの森林管理へ• 資源情報は成長式や履歴により維持管理• GISデータはタブレットなどで現場利用• タブレット取得情報を利用した工程・進捗管理• PCとタブレットは連携し双方向で情報共有
2016/2/2

森林GISフォーラム2016

谷（暗い）尾根（明るい）

治山施設
林道
既存作業道

2016/2/2

森林GISフォーラム2016

航空レーザ解析による単木情報を用いた次世代森林経営

森林GISフォーラム2016 大野勝正

赤色立体地図の例

自動路網設計• スタートとゴールを設定するだけで自動で路網作成

地すべり地形

2016/2/2

森林GISフォーラム2016

航空レーザ解析による単木情報を用いた次世代森林経営

2016/2/2

森林GISフォーラム2016

航空レーザ解析による単木情報を用いた次世代森林経営

提案型施業を助ける単木情報• 所有者さんに提案するときの現地調査はサンプル調査であることから、正確な数量を予想することが困難な場合がある。
• 対象となる小班全てでサンプル調査を行うと時間も労力も膨大になる。

• 森林GISの活用事例• 単木情報があれば、小班単位だけでなく、施業区（伐区）で集計するなど事前の計画が容易に立てられる。
2016/2/2

森林GISフォーラム2016

航空レーザ解析による単木情報を用いた次世代森林経営

2016/2/2

森林GISフォーラム2016

航空レーザ解析による単木情報を用いた次世代森林経営

路網設計

単木情報を用いた伐採計画• 縦横断作成、切盛土量、工事概算計算可能• 路網計画範囲の森林情報集計→素材生産量

2016/2/2

森林GISフォーラム2016

航空レーザ解析による単木情報を用いた次世代森林経営

2016/2/2

森林GISフォーラム2016

航空レーザ解析による単木情報を用いた次世代森林経営

森林GISフォーラム2016 大野勝正

素材生産量の推定

印刷機能• pdfに出力し、レイヤー構造を持つ図面作成

表示レイヤーを選択、切り替え
2016/2/2

森林GISフォーラム2016

航空レーザ解析による単木情報を用いた次世代森林経営

2016/2/2

素材生産量の把握

森林GISフォーラム2016

航空レーザ解析による単木情報を用いた次世代森林経営

林業の効率化をするGIS• A～C材の歩留まり、市況から販売額を推定• 全数調査を利用した詳細な予測が可能

2016/2/2

森林GISフォーラム2016

航空レーザ解析による単木情報を用いた次世代森林経営• 路網の設計をサポート
机上で概略の路網計画、業務の効率化
コストの計算が可能• 素材生産量を把握
販売価格の把握• B/Cを考慮した林業経営
印刷機能を活用した施業計画説明
B/Cの計算シートも併せて出力
2016/2/2

森林GISフォーラム2016

航空レーザ解析による単木情報を用いた次世代森林経営

大径木の効率的な検索• 樹高40m、DBH60cm以上の樹木を瞬時に検索
検索条件を
入力

• タブレット（スマホ）の活用事例

対象木の
情報を表示

2016/2/2

約60万本の中から959本の大径木を抽出

森林GISフォーラム2016

航空レーザ解析による単木情報を用いた次世代森林経営

2016/2/2

森林GISフォーラム2016

航空レーザ解析による単木情報を用いた次世代森林経営

森林GISフォーラム2016 大野勝正

現地調査の効率化• 図面表示、GPS（軌跡表示）、カメラの1台3役

2016/2/2

森林GISフォーラム2016

航空レーザ解析による単木情報を用いた次世代森林経営• 位置（属性）を確認し、調査地点などを登録し、写真撮影可能

2016/2/2

森林GISフォーラム2016

コメント入力航空レーザ解析による単木情報を用いた次世代森林経営

現地での大径木の検索• 赤色立体地図、オルソ画像（過去、現在など複数）、レーザー林相図が表示可能• 小班（属性）、コンター、路網も表示可能• 現地調査で
容易に
大径木を
特定可能

大径木の位置を
タブレットに表示（数字は胸高直径）

2016/2/2

森林GISフォーラム2016

航空レーザ解析による単木情報を用いた次世代森林経営

2016/2/2

森林GISフォーラム2016

航空レーザ解析による単木情報を用いた次世代森林経営

森林GIS情報を現地で確認• 予定調査箇所を登録し、安全に到達• 目的地までの距離も計測可能• 作成した路網や樹頂点データもタブレットで表示可能• 設計路網の位置を現地で簡単に確認• 伐採予定の樹木の位置をタブレットで確認• GISの情報を現地に結び付け、現地情報（GPS
ログや写真など）をGISに反映できる。
• 写真付きkmzも作成可能（Google Earthで閲覧可能）

2016/2/2

森林GISフォーラム2016

航空レーザ解析による単木情報を用いた次世代森林経営

2016/2/2

森林GISフォーラム2016

航空レーザ解析による単木情報を用いた次世代森林経営

森林GISフォーラム2016 大野勝正

取得データの閲覧例• Google EarthでGPS軌跡、登録箇所、写真などの情報を共有可能

2016/2/2

森林GISフォーラム2016

航空レーザ解析による単木情報を用いた次世代森林経営

森林GISフォーラム2016 チャタクリ スバス

Timeline…

•1933：画像から林相分類 （手動）

航空レーザデータによる林相分類•1970：中解像度衛星画像の自動分類（Pixel based)

チャタクリ スバス
2016/02/02•2000：自動分類 (object based)

森林GISフォーラム2016 チャタクリ スバス© PASCO CORPORATION 2015

© PASCO CORPORATION 2015

森画像解析の制限

森画像解析の制限
Cost effective solution: Low density Lidar data

•スペクトルの類似性

GNSS

•影

Permanent GNSS Station

GNSS•Relief displacement

Permanent GNSS Station

オルソ画像© PASCO CORPORATION 2015

森林GISフォーラム2016 チャタクリ スバス

目的

LiDAR (Light Detection And Ranging)© PASCO CORPORATION 2015

森林GISフォーラム2016 チャタクリ スバス

研究対象地区と使用データ

 航空レーザデータを活用した、より正確かつ効率的な林相分類図の作成を可能とする新たなオブジェクトベース解析手法を構築する
 提案手法の有用性を確認するために、検証サイト
に対し、提案手法で処理した結果と航空写真判読による結果とを比較・検証することにより評価を行う。

茨城県北茨城市関本町の小川地区【使用データ】
 取得時期：2010年9月29日
 航空レーザ計測：フルウェーブフォーム（Full‐waveform）方式
 平均点密度：1点／m2© PASCO CORPORATION 2015

森林GISフォーラム2016 チャタクリ スバス© PASCO CORPORATION 2014

© PASCO CORPORATION 2015

森林GISフォーラム2016 チャタクリ スバス

森林GISフォーラム2016 チャタクリ スバス

解析フロー

レーザ特徴量画像の作成処理

樹冠高：DCHM画像

反射強度：RI画像

FPとTPの比率：FPR画像© PASCO CORPORATION 2015

森林GISフォーラム2016 チャタクリ スバス

Visualization

レーザ特徴量画像の作成処理

樹冠高：DCHM画像

森林GISフォーラム2016 チャタクリ スバス© PASCO CORPORATION 2015

反射強度：RI画像

オルソ画像

反射強度RIの二値化画像

FPとTPの比率：FPR画像© PASCO CORPORATION 2015

レーザ特徴量画像（RGB）

森林GISフォーラム2016 チャタクリ スバス© PASCO CORPORATION 2015

Visualization

森林GISフォーラム2016 チャタクリ スバス

領域分割•スペクトルの類似性•影•Relief displacement

Multiresolution segmentation
オルソ画像© PASCO CORPORATION 2015

森林GISフォーラム2016 チャタクリ スバス© PASCO CORPORATION 2014

レーザ特徴量画像© PASCO CORPORATION 2015

森林GISフォーラム2016 チャタクリ スバス

森林GISフォーラム2016 チャタクリ スバス

森林自動分類林相判読結果

自動分類

目視判読

Nearest neighbour classification© PASCO CORPORATION 2015

森林GISフォーラム2016 チャタクリ スバス© PASCO CORPORATION 2015

まとめ
 航空レーザデータを活用した、より正確かつ効率的な林相分類図の作成を可能とする新たなオブジェクトベース解析手法を提案した
 提案手法による処理結果と、航空写真判読による結果との比較・検証により、提案手法による航空
レーザデータから抽出される特徴量とその解析手
法は、より精度の高い林相分類図の作成が可能となることを確認した 提案手法による林相分類結果は、十分に実用化が可能なレベルの分類精度となっていることを確認することができた© PASCO CORPORATION 2015

森林GISフォーラム2016 チャタクリ スバス© PASCO CORPORATION 2014

© PASCO CORPORATION 2015

森林GISフォーラム2016 チャタクリ スバス

森林GISフォーラム2016 鷹尾 元

REDDプラス
リモートセンシングと地上調査を組み合わせたREDD+プロジェクトのための熱帯林の炭素蓄積の観測技術
鷹尾元

森林総合研究所 森林管理研究領域 資源解析研究室長
takaogen@affrc.go.jp

2016/02/02

森林GISフォーラム

REDDプラスによる排出削減効果

途上国の森林減少・劣化に由来する排出の削減等
Reducing Emissions from Deforestation and Forest
Degradation in Developing Countries; and the Role ofConservation, Sustainable Management of Forests andEnhancement of Forest Carbon Stocks in Developing
Countries• 森林からの温室効果ガス排出の削減
量に応じ途上国に対して経済的報奨が支払われる仕組み– 発展途上国が森林の保護・増進を実施– 先進国が技術と資金を提供
2016/02/02

REDDプラスによる排出削減効果

現在

2016/02/02

森林GISフォーラム

REDDプラスによる排出削減効果

現在

2016/02/02

森林GISフォーラム

森林GISフォーラム

REDDプラスによる排出削減効果

現在

2016/02/02

森林GISフォーラム

現在

2016/02/02

森林GISフォーラム

森林GISフォーラム2016 鷹尾 元

REDDプラスによる排出削減効果

排出量をどう計測するのか?
• 「蓄積変化法」

誰もが
納得できる
未来の予測

炭素排出(吸収)量 = 炭素蓄積期末－炭素蓄積期首= (面積期末－面積期首)×面積当たり炭素蓄積量

現在

正確で一貫性のある
排出量の計測リモートセンシング
2016/02/02

森林GISフォーラム

排出量データの収集

2016/02/02

地上での標本調査
森林GISフォーラム???
UN-REDD, 2012

地上調査は大変
地上調査はそれ自体が高価で大変なだけでなく…

• 活動度データ

アクセスが制限される場合(地形、道路網、
地雷)– 森林面積の変化– リモートセンシングで変化推定を推奨• 排出係数

冠水して前進できなくなった– 炭素蓄積量／面積

違法活動や反政府勢
力と遭遇する危険プロットが人や動物に破壊されて継続調査できなくなる危険– 地上標本調査による推定を推奨

違法伐採した農民と警官• 本当にできる?
2016/02/02

森林GISフォーラム

サルに破壊されたプロット杭2016/02/02…調査を実施できない様々な要因
森林GISフォーラム

地上調査を空から補う

LiDAR(Light Detection And Ranging)• 二つの調査法を組み合わせる• 地表の高さ分布を正確に計測– 正確で高く困難な方法＝地上調査– そこそこ正確で安く安全な方法＝航測– レーザ測距儀と航空機位置から– 点群で3次元分布• 林冠高の分布を推定– 表面高と地盤高の差

表面高
地盤高
林冠高
2016/02/02

森林GISフォーラム

2016/02/02

森林GISフォーラム

FFPRI, REDD-plus Cookbook, 2012

森林GISフォーラム2016 鷹尾 元

農林水産技術会議
温暖化プロジェクト (H23 – 26)

多段サンプリング• 活動度データ

高分解能衛
星画像から
林相・林冠
構造を判別

地上調査を
航空機計測
で補完する

– 森林面積の変化– リモートセンシングで変化推定を推奨• 森林炭素蓄積を正確に計測する「高精度リモートセンシングによるアジア
地域熱帯林計測技術の高度化」• 排出係数– 炭素蓄積量／面積– 地上標本調査による推定を推奨– それを航空機計測で補完
2016/02/02`

2016/02/02

森林GISフォーラム

研究対象地

森林GISフォーラム

マレーシア・サバ州の森林• サバ州最南端山岳地– 標高1,000 – 2,000 m

熱帯季節林(落葉広葉樹林～
常緑林、乾燥林)• 企業の木材生産

カンボジア/
コンポントム– 択伐林– 皆伐後二次林

熱帯雨林(常緑広葉樹林)
マレーシア/サバ• 集落の自給的生産– 択伐林– 焼畑再生林

2016/02/02

森林GISフォーラム

マレーシア・サバ州の森林

2016/02/02

森林GISフォーラム

LiDARで炭素蓄積量を推定

レーザ透過率変数

炭素蓄積量 推定値
(Mg C/ha)

樹冠高変数

400

300

200

100

R2adj = 0.81
RMSE = 30.64 C Mg/ha0

First
Single2016/02/02

森林GISフォーラム

Intermediate
Last

0

100

200

300

400

炭素蓄積量 実測値
(Mg C/ha)

レーザーパルスの三次元点群(部分)三次元点群から有効な変数を抽出する

炭素蓄積量推定モデル

大小さまざまな樹冠により構成される複雑な林冠構造

炭素蓄積推定には、林冠の高さばかりではなく、林冠
表面を突き抜けて内部に到達する「透過率」の変数もまた重要であることが分かった。

これらのLiDAR変数を考慮した推定モデルは施業や攪乱の履歴によらず唯一の式で表され、その精度は既往事例に比肩ないし優越するものであった。

2016/02/02

森林GISフォーラム

森林GISフォーラム2016 鷹尾 元

高分解能衛星画像による
林分構造の推定カンボジア・コンポントム州の森林• カンボジア中部の平
坦地

原生林

劣化林

– 標高100m未満

強い劣化林

林冠の画像

劣化林

攪乱の履歴により立木の樹冠の大きさやばらつきが異なり、
林冠画像の見え方も異なる。

53,000原生林

赤線は抽出された単木樹冠[kg/tree]40

広域で推定した林木バイオマスの分布
高分解能衛星画像から単木樹冠を抽出し、反射
スペクトルも勘案してその投影面積からバイオマスを推定することで、広域での林木サイズとバイオマスの分布を推定することに成功した。
より詳細な地上データとの組み合わせにより、より精度高く推定できることが期待される。

樹冠投影面積と胸高直径の関係
画像から抽出された単木樹冠の大きさから、胸高直径が推定できた。

2016/02/02

森林GISフォーラム

カンボジア・コンポントム州の森林• 熱帯季節林(落葉樹林)、
常緑林、二次林等が混交• 森林減少・劣化が急
激に進行– 経済土地開発区(企業)– 農民の侵入・違法伐採
2016/02/02

森林GISフォーラム

LiDARで炭素蓄積量を推定

参考：サバの三次元点群

森林GISフォーラム

高分解能衛星画像による森林劣化の監視バイオマス量推定モデル

熱帯季節林(落葉樹林)では林冠が疎開し、林床がよく見える。

コンポントムでは、多様な森林タイプと複雑な攪乱過程の混じる景観にもかかわらず、平均林冠高から精度よく推定された。また、2012年の計測による結果は2014年の2度目の計測データにもよくあてはまり、再現性が確認された。

2016/02/02

森林GISフォーラム

LiDARと地上調査でどれだけ効率が上がるか？
$40万で地上調査のみ実施と同等の精度を得るための費用
60
50
地上調査費用LiDAR調査の試算
・プロット調査費用：$500/0.1ha
・LiDAR費用：$6.17/ha
・対象面積：約40万ha
・調査費用総額：$400,000-

万$

2016/02/02

レーザーパルスの三次元点群(部分)40

ρ2=0.4

地上調査費用20

地上調査費用30

ρ2=0.6
ρ2=0.8ρ2=0.9100
費用全てで地上調査

違法伐採・森林劣化の監視伐採された単木の抽出除去された樹冠を広域で図化することにより、
普段、地元住民しか立ち入れない森林内で発生する単木的な森林劣化を定量的に抽出でき、違法伐採による森林劣化の現状とその原因の解明に貢献できる。
森林GISフォーラム

抜き伐りによる森林劣化の感知は非常に困難であった。しかし、2時期の高分解能衛星画像の比較により、一本の樹冠の除去を検知できるようになった。
2016/02/02

15万＄LiDAR

30万＄LiDAR

森林GISフォーラム2016 鷹尾 元

熱帯林で航空機計測成功させるには？

航空機LiDAR による海外の森林の計測事業発注のための技術仕様• 相手国の法規– 公安・情報統制
– 航空法
– 手続き

• 気象と植生条件– 季節と時刻で変わる天候– フェノロジー(着落葉)– 地形を確実に捉えるには？
– GNSS参照点は？

• 契約と責任• 事業計画立案に際しての検討事項ごとに基礎知識から具体的に解説

http://redd.ffpri.affrc.go.jp/pub_db/publications/index_ja.html

等々
2016/02/02

森林GISフォーラム• 必要事項を埋めていくと英文(または和文)仕様書が完成

2016/02/02

森林GISフォーラム

2016/02/02

森林GISフォーラム

2016/02/02

森林GISフォーラム

森林GISフォーラム
2016/02/02

2016/02/02

森林GISフォーラム

森林GISフォーラム2016 鷹尾 元

2016/02/02

森林GISフォーラム

ご清聴ありがとうございました
鷹尾 元 takaogen@affrc.go.jp

2016/02/02

森林GISフォーラム

森林GISフォーラム2016 小澤岳弘

山地災害の発生状況
被害額（

航空レーザ測量を活用した
山地災害の危険度情報整備について

）

百
万
円

10,000
9,000
8,000
7,000
6,000
5,000
4,000
3,000
2,000
1,000
0

林地荒廃
施設災害

17年 18年 19年 20年 21年 22年 23年 24年 25年 26年
年度

長野県林務部森林づくり推進課 小澤 岳弘

区分

年度

被害額 林地荒廃（百万円） 施設災害

長野県非公認キャラクター「ちさんマン」

これまでの対応（事後対応）

箇所数

林地荒廃
施設災害

17年 18年 19年 20年 21年 22年 23年 24年 25年 26年
604 8,587 4,046
647 1,997 5,507 4,567 2,724 4,626 3,742
0
130
195
401
35
80 272
0
293
45
45
345
162
25
79
177
97
34
89
57
0
6
3
3
1
1
4
0
2
2

平成18年７月豪雨災害

岡谷市上の原岡谷市小田井沢「事前防災」：未然に崩壊などを防ぐため・・・「災害に強い森林づくり」を

土石流の発生源～山腹の小崩壊

災害に強い森林づくり指針

http://www.pref.nagano.lg.jp/shinrin/sangyo/ringyo/hozen/inkai.html「災害に強い森林づくり指針

長野県」

で検索を

森林GISフォーラム2016 小澤岳弘

立地区分に応じた森林等の整備

指針の基本理念

崩壊防止型「災害に強い森林づくり」とは・・・「適地適木・適正管理による森林づくり」◆適地適木

山を崩さない渓畔林型・土砂を受け止める
・被害を拡大させない立地環境に適した樹種を選定し、植栽・間伐等の森林整
備を行う

◆適正管理

崩壊土砂抑止型

森林整備が必要な森林は、間伐等を適期に行い、適正な密度で管理する治山事業の事例

・土砂を受け止める
・被害を拡大させない治山事業の事例（森林整備+渓間工）

森林整備+簡易施設
間伐による機能の増進、簡易な治山施設による侵食、崩壊の防止

間伐による機能の増進、治山施設による侵食、崩壊の防止

岡谷市小田井沢茅野市うとう沢ところが

長野県は・・・●広い

森林面積（民有林） 約６８万ha●多い

山地災害危険地区（民有林） 約７,４００箇所●弱い

糸魚川静岡構造線・中央構造線・火山・・・

航空レーザ測量とは・・・

森林等植生
の情報

いかに効率的に危険な箇所をみつけて治山事業を実施するか
地形の情報

アジア航測㈱作成資料より

航空レーザ測量！！

計測密度：１㎡あたり４点以上

森林GISフォーラム2016 小澤岳弘

長野県民有林全域を対象とした航空レーザ測量
年

度

内

地形解析（詳細な地形図作成等）

容

Ｈ２５
～２６

航空レーザ測量（計測作業）

Ｈ２５
～２６

地形解析
（詳細な地形図）（既存治山施設）

Ｈ２７
～２８

森林解析
・危険箇所抽出

オルソ画像

森林解析・山地災害危険度情報

既存治山施設の位置情報等

治山施設（ダム）

オルソ画像

赤色立体図

○
○
○

林相図作成
立木本数・樹高
収量比数（Ry）●

傾斜・縦横断面形等、地形的要因を主にした山地災害危険度

+

赤色立体図

山地災害危険度の高い箇所

立木本数の算出

航空レーザ測量+
オルソ画像

窓領域(Focal Window)○m
DHMデータ点群

林相図の作成○m

中心に位置するDHM値が窓領域内の最高値であれば梢端として抽出森林GISフォーラム2016 小澤岳弘

森林疎密図
（収量比数）の作成

山腹崩壊危険度の算出「山地災害危険地区調査要領」（林野庁）より

山地災害危険度が高い箇所の抽出（イメージ図）

山腹崩壊危険度の算出○「山地災害危険地区調査要領」（林野庁）より○

本件では１０ｍ × １０ｍ
メッシュで作成a

180点以上b

140点以上～180点未満

c

100点以上～140点未満

d

100点未満現在検討していること・・・
崩壊・侵食前線（０次谷）の判読
地形（崩壊跡地・侵食前線）+
森林植生（不適地＆管理不足）

山地災害危険度の高い箇所

森林GISフォーラム2016 小澤岳弘

航空レーザ測量成果の活用●治山事業計画（地形、危険箇所の把握）●防災等事業へのデータ提供（砂防、河川等）●森林保全に配慮した林業活動（伐採、路網整備等）●地域で取組む山地防災活動（防災マップ作成等）

今後の課題。。。
◎

GISの普及（地形、地質、森林植生などケースバイケースで解析）◎

地域住民による活用の普及（どうやって情報を広めるか、公表手法など）

詳細地形図を使った山地防災マップ作成例（松本市浅間温泉）

森林GISフォーラム2016 岡田広行

1
森林GISフォーラム
平成28年度東京シンポジウム

住友林業の事業紹介

航空機LiDARデータによる伐採可能量の調整について
住友林業㈱ 資源環境本部
山林部 大阪事業所
岡田

2015/05/2７

2016/02/02

住友林業の事業紹介①
1700

1800

1900

2000

人工林

住友林業の事業紹介②

2

天然林

（年）

3

その他

7%

国内で46,247ha（国⼟の約900分の1）、海外で約200,000haの森林を保有、管理

⼭林事業Ⓒ2016 Sumitomo Forestry Co., Ltd.

20%
5%1691 創業。愛媛県・別⼦銅⼭の開坑に伴い、⽊材の伐採・調達を開始（銅⼭備⼭）。
1894 「⼤造林計画」を樹⽴。

38%

1948 財閥解体が発令。本社林業所は6つの林業会社に分割。

73%

国内の⽊材・建材業界No.1商社

⽊材・建材の流通及び製造事業

大阪：4,080ha

1955 国内材集荷販売体制確⽴。
1960 ⽊材輸⼊業務本格化・拡⼤。

※和歌山、兵庫、岡山、三重

1964 国内に本格的な合板製造会社を設⽴。
1970 インドネシアに合板製造会社を設⽴。
住宅及び住関連事業

⽊造注⽂住宅のトップブランド

年間伐採量：約50,000m3

9%1975 ⽊造注⽂住宅事業開始。

15%

22%

2003 ⽶国での分譲住宅事業開始。

23%

2008 豪州での住宅事業開始。

69%

バイオマス・⽊化事業
2011 川崎バイオマス発電所 営業運転開始。
⽊化事業開始。
2016/02/0257%

北海道： 18,199haⒸ2016 Sumitomo Forestry Co., Ltd.

住友林業の事業紹介③

四国：14,787ha
62%

九州：9,181ha
2015/04/01現在

社有林総面積・・・約46,247 ha （国土の約900分の1）
2016/02/02Ⓒ2016 Sumitomo Forestry Co., Ltd.

住友林業の事業紹介④4～森林ＧＩＳの利活用～～森林・林業コンサル事業～
社有林管理への活用◎１９８３年（昭和５８年）に独自のＧＩＳ「森林管理データマップ
システム」を開発・運用◎以後、ＧＩＳの黎明期から、システム開発・運用、データベース構築を進める◎１９９９年 ＡＲＣＧＩＳへ移行し、当社向けにカスタマイズされたものを運用中森林ICT導入コンサルティング◎全国の市町村・林業事業体・森林所有者に対し、森林情報システムの導入支援を実施◎平成25年度より、林野庁事業「森林クラウドシステム標準化事業」
において、森林情報に関するデータ・システム・セキュリティの標準仕様の作成に携わっている。
2016/02/02Ⓒ2016 Sumitomo Forestry Co., Ltd.

2016/02/02Ⓒ2016 Sumitomo Forestry Co., Ltd.

5

森林GISフォーラム2016 岡田広行

住友林業社有林の伐採量算定①67～「森林施業計画」の策定～
５年毎に、社有林の経営方針としての「森林施業計画」を立案。
森林GISを用いたシミュレーションにより算出される「伐採可能量」を基に、各山林事業所が、伐採計
画（皆伐・収入間伐）、造林・育林計画、路網計画に加え、人員配置や設備投資等の経営に関わる計画を作成する。

社有林の伐採可能量調整への航空機LiDARデータの活用林野庁に対して、属人の森林経営計画を提出。
森林施業計画を基に、毎年、予算を作成し、実行する。
2016/02/02Ⓒ2016 Sumitomo Forestry Co., Ltd.

住友林業社有林の伐採量算定②

2016/02/02Ⓒ2016 Sumitomo Forestry Co., Ltd.

住友林業社有林の伐採量算定③8～伐採可能量算定方法～～ゾーニング～ゾーン

施業計画初年度の森林調査簿の調製
経済林

ゾーニングの見直し

エクセルマクロゾーニング毎の育林体系に沿って、間伐・皆伐の伐採条件設定
環境林

５０年間の皆伐数量・間伐数量の試算Ⓒ2016 Sumitomo Forestry Co., Ltd.

住友林業社有林の伐採量算定④

考え方

人工皆
伐林

木材生産機能を重視する人工林（皆伐再造林）人工択
伐林

木材生産機能を重視する人工林
（択伐）

北海道
L1・N・
NL・
L2a

木材生産機能を重視する北海道天
然林

環境保
全林

水源涵養等の環境保全機能を重視する人工林優良保存林

次世代に残すべき見本林分

公共林

公共施設や住宅地の保全を重視
する林分

天然林

北海道以外の天然林

北海道
L2b

北海道の天然林の内、自然の遷移に委ねられてきた林分

GISを用いて、地位（成長力）・地利（林道からの距離）・
地形条件・環境保全機能等から、当社独自のゾーニングを実施

直近５年間の平均伐採数量の算出
2016/02/02

9

2016/02/02Ⓒ2016 Sumitomo Forestry Co., Ltd.

住友林業社有林の伐採量算定⑤10～住友林業の「森林調査簿」～～「森林調査簿」からの伐採量算定～

特徴
実測ベースの小班界（植栽時の測量成果を反映）

いくらメンテナンスに留意しても、「森林調査簿」と現実林分との乖離は生じてしまう。

本数密度・絶対地位指数データの保持
独自の成長曲線による、自動成長
立木材積も当社独自の密度管理図による林分材積予測式から算定樹高データの修正による、絶対地位指数の見直し

実際の施業時には、改めて現地調査を行うため、問題は無い。
施業計画策定時の伐採可能量が過大・過小にならない
ようにするためには、広域の資源量を把握する技術の活用が重要

施業（間伐・皆伐・造林等）結果の反映（年次）2016/02/02Ⓒ2016 Sumitomo Forestry Co., Ltd.

11

航空測量の活用2016/02/02Ⓒ2016 Sumitomo Forestry Co., Ltd.

森林GISフォーラム2016 岡田広行

住友林業社有林の伐採量算定⑥

住友林業社有林の伐採量算定⑥

12～航空レーザ測量の実施～
 内容
対象：住友林業九州社有林耳川流域の約6,400ha（3ヵ年に分けて撮影）
方式：固定翼と回転翼を併用
点数：固定翼は4点/㎡以上
・回転翼は10点/㎡以上

本数密度少

本数密度多

ザツの混入

調整処理前
調整処理後

 解析手法航空写真による林相判読結果を基に、林分ポ
リゴンを生成↓林分ポリゴン毎の平均樹高・本数密度より、材積算定↓「森林調査簿」との比較により、伐採可能量を調整
2016/02/02

13～本数密度の精度問題①～

処理によって精度は向上するが、ロジックが一律ではないⒸ2016 Sumitomo Forestry Co., Ltd.

住友林業社有林の伐採量算定⑦

2016/02/02Ⓒ2016 Sumitomo Forestry Co., Ltd.

1415

～本数密度の精度問題②～
補正後
2000

1800

1800

1600

1600

レーザー本数(本/ha)

レーザー本数(本/ha)

補正前
2000

まとめ

1400

1400

1200

1200

1000

1000
800
600
400

800
600
400
200

200

0

0
0

500

1000

1500

2000

0

500

1000

1500

2000

実本数(本/ha)

実本数(本/ha)
2016/02/02Ⓒ2016 Sumitomo Forestry Co., Ltd.

まとめ

16

 日本林業は育林主体から収穫主体へ↓
施業管理も面積ベースから材積ベースへ↓
航空測量も、航空写真単体から航空写真と航空レーザ測量の組み合わせへ 森林の状況は、一律ではなく多様であるため、得られたデータの精度を過信してはいけない。
 森林資源量把握上の留意点
 広域的な計画策定：誤差の傾向を把握しつつ、活用する。
 現場管理のデータ：GISで管理し、都度メンテナンスを実施できる運用体制の構築。
2016/02/02Ⓒ2016 Sumitomo Forestry Co., Ltd.

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