森林GISフォーラム 2019年度 東京シンポジウム
ワークショップセッション
ドローンによる施業確認の試行について

2020/2/5

森林整備事業の概要(１) 補助の内容

保育間伐・間伐
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。

植付け
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。

森林GISフォーラム

補助の対象● 不良⽊の抜き伐り● 伐採⽊の搬出（間伐の場合のみ）等

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

リモートセンシング技術を活⽤した
森林整備事業の申請・検査のあり⽅

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。
補助の対象

下刈り

● 不良⽊の抜き伐り● ⽀障⽊等の伐倒● 伐採⽊の搬出

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。

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

等

補助の対象

除伐

林野庁 整備課 造林間伐対策室● 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

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。

2020(R2)年２⽉

路網整備

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。

補助の対象● 不⽤⽊の除去

補助の対象

等※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。

森林整備事業の申請･検査(現状)● 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

1

森林整備事業の申請･検査(現状)(２) 申請(３) 検査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

③ その他
・測量野帳・写真等の保管

2

検査の内容

施⾏地の位置確認

森林計画図、GPS等で照合・確認

施業図の照査施⾏地･周辺の状況等を確認。除地を確認

測量成果の照合

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

地拵え

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

森林整備事業の申請･検査(現状)(４) 課題等

⿃獣被害対策、荒廃⽵林整備など

3

森林整備事業の申請・検査(ドローン等の活⽤)
１. 申請

⼈⼿がかかる、検査精度が不確実、データの蓄積がない(１)ドローンによる撮影・オルソ化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。

(２) 位置･区域確認、⾯積･除地測定(シェープファイル作成)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。
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?)

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︖

２. 検査

オルソ画像、
シェープファイル等を提出(１) 提出されたオルソ画像等をGISに読み込んで検査
・画像･シェープファイル等から施⾏地の位置･区域･⾯積･除地等を確認・画像から施業実施状況等を確認

4(２) GISで確認できない場合、現地訪問で検査
・現⾏と同様の検査精度を確保

リモートセンシング技術を活用した森林整備事業の申請・検査のあり方（林野庁整備課造林間伐対策室）

5

1

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ドローンによる施業確認の試行について

2020/2/5

森林整備事業の申請・検査(ドローン等の活⽤)

森林整備事業の申請・検査(ドローン等の活⽤)

３. 現在の準備状況(列状間伐の現場事例)(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。

・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。

(２) ドローン等新たな技術の活⽤に対応した要領等の策定
・オルソ画像・ＧＩＳデータ(シェープファイル等)によって、以下の２点が分かる場合、現地検査は不要。
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。

４. 今後の取組(⾰新的林業実践対策の先進的造林技術推進事業)(１)ドローン等の導⼊・実証の⽀援(都道府県経由の⺠間向け補助。当初)
・植付･間伐等の施業実施+ドローン･オルソ化ソフト等の機材の導⼊⽀援(２)ドローン研修の開催(⺠間団体向けの補助⾦。補正+当初)①各種の検証・植付･下刈･間伐の現場において、複数のドローンで⾶⾏。複数のソフト･オンラインサービスでオルソ化。
・コンパス･ＧＰＳ・トランシット等で現場を測量。
・最適な⾶⾏⽅法等を整理。テキスト・カリキュラムを開催。
②研修の開催・ドローンによる⾶⾏･撮影、オルソ化、ＧＩＳによる測定等
・全国20カ所程度。夏以降。

５. 将来の展望

・申請者から提出されるオルソ画像･ＧＩＳデータ(シェープファイル等)の蓄積。
・これらの画像等のオープンデータ化(森林資源分析、画像解析等への活⽤)。

場所︓福島県⽥村市

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リモートセンシング技術を活用した森林整備事業の申請・検査のあり方（林野庁整備課造林間伐対策室）

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2

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ドローンによる施業確認の試行について

2020/2/5

ドローン等を活用した森林整備業務等の実施について

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人工林が利用期を迎え、造林事業による植栽や下刈り等が増えていくことで、竣工検査等の業務量が増加する見込みの中、限られた人員により適切かつ効率的な検査の実施が求められている。
造林事業に係る竣工検査業務の現状

ドローン等を活用した
森林整備業務等の試行について

検査体制 森林整備業務に従事する道職員約150人で実施
検査件数 年間約２.５万件（付帯事業を除く）
書類は全件、現地は一定面積以上全てとそれ以外の箇所を10％抽出
検査員の複数人化、確認書類の増加・厳格化など
業務の効率化に向けたワーキンググループを設置
検討内容 ドローン等を活用した測量や竣工検査の手法をはじめ、検査体制の見直しや補助申請書類の簡素化を検討。
開催状況 第１回WG会議（室内検討） ［６月18日］
第２回WG会議（室内検討） ［９月４日］
ドローンによる試行
第３回WG会議（現地検討） ［11月13日］

北 海 道
２０２０年２月５日

2造林事業における補助申請の現状と今後の対応（案）GISを使った竣工検査のポイント（人工造林）＜現状＞
コンパスやDGPSによる測量を行い、造林地周囲に測点杭を打ちながら歩いて実測している。

道の検査要領等に基づいて人工造林の検査を実施する場合のポイント＜今後＞
UAV（ドローン）で上空から撮影した写真をSFMソフト（MetaShapeやODM等）でオルソ化し、GIS上で測量したデータ等による補助申請ができれば、現地検査の大幅な縮減が可能。

イメージ

補助申請提出書類等（案）

現地作業
原点（測量の起点となる測点）

内部作業＜ポイント１：苗木の植栽状況＞
伐採面に適切に区画が作成されており、かつ区画内全体に苗木があることを確認できるか。
（GIS上で拡大など行いながら目視で全体を確認）

データ提出

原点と隣接する測点＜ポイント２：苗木の植栽本数＞

各オルソデータ

上空から連続写真

苗木の苗列間を計測し、申請された植栽本数と概ね一致しているか。
（GIS上で計測して確認）

各DEMデータ

SFMソフトでオルソ化＜ポイント３：傾斜区分＞

現地に上空から見えるように測点となる基準点を２カ所設置

林地の傾斜は申請された傾斜区分と合致しているか。
（DEMデータを活用して確認）

SHAPEファイル

印刷提出

申請番号0001-01 〇〇ha＜ポイント４：申請面積＞

57小班

上空から連続写真を撮影

GISソフトで求積して図面化補助事業者から提出されたSHAPEの区画面積が正しいか。
（GIS上で再計算して確認）←基準点の位置

求積図面

4

3

１. オルソ画像の検証（１）位置精度の検証

ドローンによる現地での試行

UAV内蔵のGPSデータを使ってオルソ化した場合、写真の座標値が絶対座標値ではないため、面積が小さくなればなるほどオルソ化したデータそのものの位
置ズレはより大きくなる。

造林事業において、ドローンを活用した申請及び検査方法について、実際に現地で試験飛行を行うと共に、今後の課題などを検討した。
日時：１１月１３日（水） 10:00～12:00 （天候：晴）
場所：札幌市南区藤野 （カラマツ春植栽地区）

同一箇所で２回撮影して検証した例＜検証ポイント＞

拡大してみると・・・

16mの
ズレ

１. オルソ画像の検証（１）位置精度の検証（２）スケール精度の検証（３）植栽本数の検証（４）撮影高度による測点と苗木の見え方

11/11撮影

11/15撮影

重ねてみると

しかし、GIS面積はどちらもほぼ同じ！

２. 映像による植栽木の確認検証
３. DEMデータを活用した林地傾斜度区分の検証

5

ドローン等を活用した森林整備事業等の試行について（北海道）対策としては、①RTK用のドローンで撮影する、②GCP点を設置し地上で絶対座標を計測した後にオルソ化作業で補正、③撮影する面積をかなり大きくする（少なくとも１０ha以上）。しかし、どれも経費と時間が必要で、造林事業では馴染まない印象。
61

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ドローンによる施業確認の試行について（２）スケール精度の検証

どの程度位置ズレが発生するのか、RTKによる絶対座標との差を検証。

UAVでのオルソ化は、位置精度においては誤差が発生するが、スケール精度（面積）は正しいのかを検証した。
手法は、現地で２つの測点を用意し、その距離を計測した。

絶対座標
No3
絶対座標
No2

↓計測しながら移動した軌跡

2020/2/5

絶対座標
No1

上空から視認出来るように、スプレーで簡易な対空標識を測点間に設置して検証。

絶対座標とGCPの差

No3

No1
No2

オルソ化による測点間距離の検証

撮影高度50ｍ

オルソ化されたGCP点※高度50ｍ撮影 PhotoScan点群
データ品質「低」 QGISにて解析

計測方法
水平距離 一致率
現地実測値（巻尺）34.1
100%
DGPS（補助申請値）
33.86
101%
オルソ
34.45
99%

絶対座標とGCPの差

撮影高度100ｍ
５～７ｍ程度の位置ズレが発生した。
UAV内蔵のGPSデータだけでは高度な位置精度を求めることは困難。

742.15335-12.12342

42.15224-12.1235342.15223-12.1236442.12536-12.2136542.14326-12.1923

642.15335-12.1234742.15224-12.1235842.15223-12.1236942.12536-12.213610

42.14326-12.1923

オルソ画像から、植栽本数が確認出来るか検証。
↓多分枯れ？

＜スケール精度を担保する方法＞〇．〇〇haY座標

18（３）植栽本数の検証(1),(2)の結果から「スケール精度」は問題ないことを確認。
「位置精度」は低いため、多少の位置ズレが生じるUAVで測量したものは植栽面に影響ないものとし、以下のような取扱いを検討する必要がある。
測点No X座標

実測値及びDGPSの測量値と比べてもほとんど変わらなかった。
このことから、スケール精度はほぼ担保できるものと推測。

必要に応じ現地で、原点及び原点と隣接する測点を計測することでス
ケール精度を担保できる（図面の距離と現地の距離を確認）。

苗間の検証※２点間の距離は近いと誤差が大きくなるので２０ｍ程度以上が望ましい

苗間 約2.09ｍ

印刷する図面に座標値を入れてもズレているため不要か？
原点

申請用図面の案

原点と隣接する測点

２点間の距離を測定＜造林除地の扱い＞
従来の作成方法〇．〇〇ha
測点

⽅位⾓

⽔平距離

除地１
除地２
〇〇ha

⽅位⾓

測点

⽔平距離

除地１

図面のイメージ＜植栽仕様＞
苗間 2.1m
列間 2.1m 方形植え
面積 4.50ha
申請本数 9,830本〇．〇〇ha〇．〇〇ha
測点

⽅位⾓

⽔平距離

除地２

＜検証結果＞
Ha当本数
10,000/(2.09×2.01)=2380本
施行地新植本数 10,710本
申請本数 9,830本
比率 109％〇．〇〇ha

大まかな植栽位置を確認するため、空中写真にSHAPEファイルを載せた図面を作成9（４）撮影高度による測点と苗木の見え方↓これも枯れ？

列間の検証
列間 約2.01ｍ

今回の現地では確認可能だった。

10

２. 映像による植栽木の確認検証
11/13当日撮影

起点及び次の点にそれぞれスプレーで目印を塗布し、高度の差による視認性を検証。

下草が枯れ、カラマツも色づいているため概ね判読可能
9/25事前撮影
高度30ｍ撮影
中心の杭まで確認可能

高度50ｍ撮影
なんとか目印を確認できる

高度100ｍ撮影
場所がわからなければ確認不可

苗木の視認性もほぼ同様の結果となった。

11

ドローン等を活用した森林整備事業等の試行について（北海道）

下草と重なり判読は困難（下刈りなし）

122森林GISフォーラム 2019年度 東京シンポジウム
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ドローンによる施業確認の試行について

2020/2/5

国土地理院DEMと比較検証を行った（上段：UAV 下段：地理院）。

３. DEMデータを活用した林地傾斜度区分の検証

UAVからのDEMデータ（0.135mメッシュ デフォルト）

UAVより得たDEMデータから、傾斜区分を客観的に算出できるかを検証。
UAVのDEMデータは厳密にはDSMデータであるため、実際のドローンのDSM→
傾斜と異なっている。

傾斜区分で分類

傾斜度DEMを作成

DEM→

傾斜図

傾斜分布図

細かいメッシュのため10°超えが多い
国土地理院のDEMデータ（１０mメッシュ）

傾斜区分で分類

傾斜度DEMを作成

１０度超え
＜説明＞
傾斜度が低いほど黒く、高いほど白く
表示（Max90度）
０度
90度
黒←
→白

１０度以下
13

＜説明＞
傾斜度毎に色分け
して表示
青
１０度以下
黄色 １０度～１５度
オレンジ １５度以上＜参考＞傾斜区分
１：平坦地（斜度１０°以下が５０％以上を占める場合）
２：傾斜地（斜度１０°超 が５０％以上を占める場合）［参考］ UAV（ドローン）の活用による課題等

GISを使った竣工検査の課題と対応について（人工造林）

14

申請者側

メリット

○試行結果の課題等
項目

地理院データを活用した方が効果的

結果

課題

今後の対応の方向性

苗木の植栽状況△・撮影高度は30～50ｍ
・動画撮影の導入
・現地調査による補足調査

苗木の植栽本数△

植栽樹種の違いにより判読難度に差があるため、撮影方法を検討する必要がある。
・苗木の視認性・枯損苗の判読・苗木の規格の判読

造林地において、周囲測量の手間及び測点杭などの設置が無いため、人件費の削減及び労働強度の減少が期待。
造林除地を別途図面化しないため、図面の印刷枚数が減少するとともに、申請面積
からの手計算による除外も無くなるためヒューマンエラーが防げる。
合計面積などの計算は全てGISで行うため、ヒューマンエラーが発生しにくい。
申請図面の印刷をまとめて行うことが出来るため、効率化の可能性がある。
（A3版などに一度に印刷するなど）
課題

傾斜区分

×

UAVのDEMデータは傾斜 地理院のDEMデータを活用を判読することに不向き。

申請面積

○

・面積は問題なしと判断
・位置精度にズレがある
ため、申請方法を検討する必要がある。

・空中写真にSHAPEを載せた図面を作成して申請
・位置精度を上げる技術の普及ドローンの購入やPC及びSFMソフトウェアなどの導入にかかるイニシャルコストが高い（１５０万程度必要）。
専門的知識や技術が必要。慣れないうちは、むしろ時間を要する可能性大。
写真撮影は天候に左右される（雪や雨、強風下では撮影不可）。また、写真撮影が失敗しておりオルソ化出来なかった場合、再度撮影が必要（ピンぼけ、オーバーラッ
プ不足、苗木や測点が見えない、そもそも違う場所を撮影しているなど）。
オルソ化に要する時間が膨大である。※PCのみが動いている状態。
苗木植栽本数を事前に把握しにくい。
（通常の測量では、地拵え終了後に測量を行うため、苗木の確保などが容易）
提出データは、オルソ画像～写真データ等となるためデータ量が膨大。

15［参考］ UAV（ドローン）の活用による課題等

16

検査側

メリット

オルソ画像から現地の状況を把握しやすい（拡大縮小して確認可能）。
データ化することで、今後の森林整備に寄与できる可能性がある（将来的にはDEM
から蓄積を推測するなど）。
一部の検査項目はオルソ画像等により判定するため、現地での検査内容が減少。
（今後要検討）写真などの提出データを活用し、機械学習等でさらなる省力化が期待できる。
（自動で植栽面積を把握～植栽本数などの検査項目も自動化など）
課題

提出データは容量が膨大で、提出方法や保存などに苦慮する。
不鮮明なデータが提出された場合、現地検査が増大する可能性大。
検査項目を全てデータで判断することは今のところ困難（現地検査で判断か）。
1. カラマツなどの落葉樹は、そのままでは写真での判別はほぼ不可能。
2. 活着の判断が難しい（写真で黄色くなっていても完全枯損とは言えない）。
3. 苗木の規格判別は不可能（苗長、根元径、形状比など）。
技術的課題

位置精度を上げる技術の普及（高精度の単独測位が可能なドローンの普及）。
機械学習による植栽面及び植栽本数の自動化など。
低価格で自前でできるドローンレーザー測量の普及。

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ドローン等を活用した森林整備事業等の試行について
（北海道）

3

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ドローンによる施業確認の試行について

2020/2/5

本県の導⼊機器・ソフトウエア
1. ドローン

Ｒ元年１１月に県出先機関に６セットを導入
本 体 ＤＪＩ ＭＡＶＩＣ２Ｐｒｏ
アプリ ＤＪＩ Ｇｒｏｕｎｄ Ｓｔａｔｉｏｎ Ｐｒｏ
モニタ ｉＰａｄ 32GB（県森林ＧＩＳのアプリも設定済）

ドローンによる造林検査の実践・検証と今後の展開

2. ソフトウエア

⼭⼝県 農林⽔産部 森林整備課
主査 本⽥ 聡主任 浅江 卓

Ｍｅｔａｓｈａｐｅ Ｐｒｏｆｅｓｓｉｏｎａｌ（オルソ化用）
ＡｓｓｉｓｔＺ（測量＋立木本数、材積等の解析用）

3. 解析用ＰＣ
マイクロソフト ＳｕｒｆａｃｅＢｏｏｋ２
山口県 農林水産部 森林整備課

ドローンによる検査の実践・検証の内容

⼈⼯造林の検証１

各出先機関で、Ｒ元年12月から以下の検証を実施中

測量時間、面積の比較※赤色アンダーラインが本日の報告対象

作業種

撮影条件

実践・検証の内容

人工造林

・面積の測量（コンパス測量との比較検証）
・オルソ画像による植栽本数の標準地調査

下 刈・雑草木の刈払い状況や植栽木の確認

間 伐

・間伐本数の標準地調査（ソフトウエアの樹頂点抽出による本数、立木材積の検証）

シカ防護柵

・延長の測量（申請との比較検証）

森林作業道

・延長、幅員の測量（申請との比較検証）
山口県 農林水産部 森林整備課

ドローン
コンパス

測量時間の検証
 コンパス測量：3時間
 ドローン測量：2時間40分
 測量時間の差：－20分※時間は内業＋外業の合計

面積の比較検証

山口県 農林水産部 森林整備課

3区 分

 検証の流れ

測 量（ピンク色の樹木テープ有り）

5

山口県 農林水産部 森林整備課

誤判読

山口県 農林水産部 森林整備課

現地
画像

題

25本
18本

（樹木テープ無し）〇は画像を拡大しても判読不能

実際は植えられていない部分課

1. 県の検査規定で最大外周は、「外側の植栽木から２ｍの範囲内」としているが、飛行高度によっては、植栽木が確認できず、測点設定が困難となる。
2. 小面積の造林地では、コンパスよりもドローン測量の時間が長くかかる。（0.3haの検証地では逆転）
植栽木の 1. 高度が30～60ｍ程度を超えてくると、植栽木判読が確認難しくなる。（判読可能な高度は現場状況で変動）
2. 水平飛行での撮影だと、斜面上部で苗木が判読できても、斜面下部では画像が粗くなり判読できなくなる。
3. 高度を下げれば判読は容易になるが、凹地形等では、地表や立木に衝突するリスクが高まる。
4. 樹種や撮影時期により植栽木の判読が難しくなる。
（落葉した広葉樹や冬季撮影のスギは難易度高）

 オルソ画像をＧＩＳに取り込み、ＧＩＳ上で100㎡のプロット枠を作成
 ＧＩＳ上で画像を拡大しながら植栽木を判読

25本
23本

4

⼈⼯造林の検査の課題

植栽木の標準地調査 （下図はスギ２年生・高度30ｍ）

現地画像

 対地高度：70ｍ～120ｍ
 天候：快晴

 申請面積：1.11ha
 計測面積：1.06ha
 誤差：－0.05ha

⼈⼯造林の検証２□は100㎡プロット

2

ドローンによる造林検査の実践・検証と今後の展開（本田聡̲浅江卓）

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ドローンによる施業確認の試行について

シカ防護柵の検証

森林作業道の検証１

延長（斜距離）の計測・検証

解析ソフトの計測データ

X

Y

Z

2D距離

斜距離

-192849.833 -101398.917

192.870

5.995

7.482

-192844.901 -101407.924

200.909

4.689

6.377

-192842.489 -101411.944

205.231

4.818

5.801

-192838.951 -101415.214

208.462

3.455

3.810

-192836.646 -101417.788

210.0683.472

14.452-192833.176 -101417.680

224.097

1.803

11.101-192831.372 -101417.680

213.143

2.485

4.947

-192829.520 -101416.023

208.866

2.390

2.430

＜結果及び課題＞

ドローン（980m）
コンパス（585m）

2020/2/5

 画像で防護柵を判読するのが難しかった。
（防護柵を明確に判読できない部分は、推定して計測）
 ドローンとコンパスの延長が大きく異なった原
因は、柵に隣接して立木があったため、樹冠部分が測点となり、地表～樹冠の斜距離を計測し、延長が過大となった。（測点数も距離に影響）延長の計測・検証

計測結果

＜課題＞
 起点・終点の位置の置き方
によっても、誤差が生じる。
 今後は、起点・終点へ標識の設置を検討。

手法

延長

誤差

誤差率

ドローン

293m

-6m

2％

コンパス

299m

-

※県規定の延長の誤差は1％以下

終点 路線の一部が立木の樹冠で覆われている森林作業道では、線形の判読が難しい。
（間伐施工地内の作業道等）

ドローン測量
コンパス測量 誤差を少なくする防護柵の計測手法について、
今後、専門業者も交えて再検討する。
山口県 農林水産部 森林整備課

7

森林作業道の検証２
幅員の計測・検証

起点

山口県 農林水産部 森林整備課

8

実践・検証で明らかになったこと＜課題＞
 樹冠に被覆されていない部分での確認に限られる。
 画像上での幅員の寸法確認は難しい。解析ソフトの横断図からある程度の精度で計測は可能。
→幅員の確認方法は再検討どんなに施工面積が小さくても、飛行ルートは
最低３本設定すること。
画像の歪みによる誤差をなくすため、必ず施業区域の外側にも飛行ルートを設定すること。
苗木の判読率を高めるには、水平飛行での撮影ではなく、撮影地点毎に細やかな高度設定をするなどの対応が必要。
（慣れるまでに技術と時間を要する。）

幅員2.5ｍ山口県 農林水産部 森林整備課

測量精度や判読率を向上させるポイント

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山口県 農林水産部 森林整備課

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本格運⽤に向けての課題

運⽤に当たっての不明点

計測者の技能向上

関係法令の解釈

計測者のスキルや主観により、撮影～計測完了までの時間や計測面積に差が発生。
各計測者が同一水準の測量精度を出すためには、飛行ルート設定～計測までの工程毎の詳
細マニュアルの作成やソフトウエアのパラメー
タ設定数値の基準が必要。
計測時間短縮と精度向上には、ドローンの高度な操作技能＋ＧＩＳのスキル向上が必須。
→今後の県研修＋林野庁研修で技能向上！

森林所有者の同意を得ずに上空を飛行させて測量・検査を行うことは、森林法第188条第2項
又は第3項の立ち入り調査・測量として認められるのか？（民法207条の土地所有権、同709
条の不法行為との関係）

山口県 農林水産部 森林整備課

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ドローンによる造林検査の実践・検証と今後の展開（本田聡̲浅江卓）

飛行ルート設定による自動飛行は、機体を目視できていても、法律上は目視外飛行となり、国土交通省への申請手続きが必須となるのか？（航空法第132条の2第6号の解釈）

山口県 農林水産部 森林整備課

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森林GISフォーラム 2019年度 東京シンポジウム
ワークショップセッション
ドローンによる施業確認の試行について

本格運⽤に向けた今後の取組

ドローンを活用した森林情報の蓄積と精度向上の構想◎森林組合へのドローン導⼊を積極的に推進測量のためのドローン導⼊ではなく、森林管理業務全般の可視化・低コスト化・効率化のための導⼊を推進
 森林所有者への効果的な施業提案（施業内容の見える化）→現地立会の省略など、森林所有者の負担軽減
 ドローン活用による調査・測量・施工管理費の削減（低コスト化）→間接経費の削減、次回施業時の測量費の削減
 デジタルデータの蓄積による森林管理業務の効率化（省力化）→絶対座標＋画像＋申請内容による情報資産の蓄積→取得情報は、森林ＧＩＳのデータ更新や精度向上に活用
山口県 農林水産部 森林整備課

2020/2/5

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ドローンによる造林検査の実践・検証と今後の展開（本田聡̲浅江卓）

森林組合

県

市町

〇森林組合ＧＩＳ〇測量システム〇森林総合情報システム（ＧＩＳ）〇造林補助金システム（ｗｅｂ）〇林地台帳システム（県がｗｅｂシステムで管理）

ｗｅｂ版

ドローンの導入
県システムへのエクスポート

ＣＳ版

組合データのインポートインポート• ドローン測量成果シェープファイル• 林地台帳更新データ• オルソ画像データ
作業内容→県ＧＩＳのレイヤに追加• 林地台帳システムの情報更新• ドローン測量成果シェープファイル→県の造林補助金システムにより
県ＧＩＳの精度向上作業
アップロード• ドローン測量成果シェープファイル• オルソ画像データ
により施業履歴データを自動作成→県ＧＩＳへデータ提供• 絶対座標データにより、森林計画
図と森林簿の自動マージ更新
県ＧＩＳデータのインポート• 更新した森林簿データによる林地• 施業履歴シェープファイル
台帳データの更新• 森林計画図シェープファイル
エクスポート→森林組合ＧＩＳに反映• 施業履歴シェープファイル• 森林計画図シェープファイル
山口県 農林水産部 森林整備課

市町業務でのデータ活用• 経営管理権集積計画の作成• 市町有林の森林経営計画の管理• 森林経営計画の認定事務※市町は、独自システムを持たないため、県の森林総合情報システムと林地台帳システムのｗｅｂ版を活用

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森林GISフォーラム 2019年度 東京シンポジウム
ワークショップセッション
ドローンによる施業確認の試行について

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森林GISフォーラム 2019年度 東京シンポジウム W2：造林検査とUAV ⽯川県（R2.2.5）

森林GISフォーラム 2019年度 東京シンポジウム（R2.2.5）

W2：造林検査とUAV

内容

石川県

試⾏現場概要⽇程
システム概要外業
内業
課題

石川県森林組合連合会
金沢森林組合石川県農林総合研究センター林業試験場
技術支援：コマツ
⽯川県農林総合研究センター 林業試験場
⽮⽥ 豊
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森林GISフォーラム 2019年度 東京シンポジウム W2：造林検査とUAV ⽯川県（R2.2.5）

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森林GISフォーラム 2019年度 東京シンポジウム W2：造林検査とUAV ⽯川県（R2.2.5）

日程 着⼿前

試行現場概要UAV検査試⾏植

施⼯者:⾦沢森林組合

完成

栽

間伐
場所：津幡町⽠⽣
樹種：スギ（11齢級）

2019年4⽉

間伐

下
刈

植栽

⾯積：0.88ha
植栽

2019年6⽉
間

場所：⾦沢市御所町
樹種：クヌギ（2,000本/ha）

伐

⾯積：0.44ha
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2019年10⽉28⽇

間伐前UAV検査試⾏：2019年10⽉3⽇

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森林GISフォーラム 2019年度 東京シンポジウム W2：造林検査とUAV ⽯川県（R2.2.5）

森林GISフォーラム 2019年度 東京シンポジウム W2：造林検査とUAV ⽯川県（R2.2.5）

システム概要システム概要：UAV

コマツ 森林UAVシステム

提供：Skycatch, Inc.（USA）

Explore１
基本機体：DJI Matrice100
カスタマイズ：Skycatch,Inc.

Edge Box

プロペラ数：4
対⾓線サイズ：65cm（モーター回転軸間）

Explore１

測位：PPK-GNSS （GCPレス運⽤可）
最⾼速度：17m/秒（GPSモード）
⾶⾏可能最⼤⾵速：10m

Flight１
⾶⾏計画・管制⽤iOSアプリ

造林検査とUAV（石川県）

・UAV GCPレス航測⽤
PPK-GNSS基準局として使⽤・3D点群処理、
オルソ画像合成を実⾏可能※ iOS端末からアクセス

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撮影（オルソ画像作成）条件
天

候：無降⾬（雪）⾵

速：地上で3〜4m/秒程度

滞空時間：14分
カメラ：2000万画素
撮影間隔：1秒

写真に写りこまない程度
林冠が揺れない状態

撮影⽅向：真下固定（ジンバルカメラ装着可）
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森林GISフォーラム 2019年度 東京シンポジウム
ワークショップセッション
ドローンによる施業確認の試行について

森林GISフォーラム 2019年度 東京シンポジウム W2：造林検査とUAV ⽯川県（R2.2.5）

森林GISフォーラム 2019年度 東京シンポジウム W2：造林検査とUAV ⽯川県（R2.2.5）

外業
間伐

2020/2/5

内業
⾶⾏⾼度：65m

間伐前後の空撮により間伐率等を把握

植栽（・下刈）※間伐のみで試⾏

オルソ画像合成：Edge Box
その後の作業 ：QGIS

保残⽊あり：樹冠下の確認は不可能

準
備・オルソ画像合成作業を実施
・周囲測量ポリゴンデータをインポート
・間伐前後のオルソ画像の位置合わせ
他

間伐後

⾶⾏⾼度：30m

広葉樹植栽：雑草⽊との判別が困難な場合も
⾶⾏計画作成：30分（内業）
テスト⾶⾏： 5分
本⾶⾏等 ：30分（含、画像確認・撤収）（上記以外に移動時間・必要あれば天候待ち）

合

計：約2〜3時間→ 3~4現場/⽇・元写真の撮影位置確認
・間伐⾯積・範囲の確認
・グリッドの⽣成・間伐前の樹頂点を⼿⼊⼒
・間伐状況・間伐率の確認

間伐前

間伐後

1現場あたり約20〜30分※間伐後の空撮では、「本⾶⾏等」のみで可 ⾶⾏⾼度：15m

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森林GISフォーラム 2019年度 東京シンポジウム W2：造林検査とUAV ⽯川県（R2.2.5）

課題（1）

検査当⽇

間伐前

1現場あたり約20〜30分

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森林GISフォーラム 2019年度 東京シンポジウム W2：造林検査とUAV ⽯川県（R2.2.5）

所要⽇数：5⽇以上

課題（2）
内業

全体
・申請者にとって、省⼒化のメリットがイメージしにくい
例：間伐施⾏地数30のうち10施⾏地にてUAV調査を実施
現地検査数：3施⾏地→2施⾏地（…施策的「後押し」等必要か）

外業（間伐）

・「専⽤」ソフト普及への期待
１）間伐前後のオルソ画像の(半⾃動)位置合わせ
２）全林⽊（樹頂点等）の(半⾃動)抽出 → 計数
…特に雑草⽊中の植栽⽊、間伐対象林分の被圧⽊等３） 「地上⾼⼀定」の⾶⾏計画策定

・⽬視外かつ送電線あり等の場合、空撮不可の場合も外業（植栽等）４）施⼯管理・資源管理システム等との連携
等…

・保残⽊がある場合、その下は空撮が困難
・広葉樹植栽の場合、雑草⽊との判別が困難な場合も・（今回の現場状況では）⾼度15m程度での空撮が必要→⾶⾏計画作成＆運⽤難易度が上昇
9・事業体・都道府県双⽅の情報処理設備・能⼒の向上
・オルソ画像の管理・活⽤法
個⼈（資産）情報であるという意識を！
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森林GISフォーラム 2019年度 東京シンポジウム W2：造林検査とUAV ⽯川県（R2.2.5）

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、
特に今回の造林検査試⾏において現場の提供・試⾏の実施に協⼒いただいた⾦沢森林組合、そして森林所有者・県担当各位、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。

ご清聴、ありがとうございました。
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造林検査とUAV（石川県）

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森林GISフォーラム 2019年度 東京シンポジウム
ワークショップセッション
ドローンによる施業確認の試行について

2020/2/5

造林事業UAV研修会の実施状況

森林GISフォーラム 2019年度東京シンポジウム

造林検査とUAV

和歌山県の事例と取組

研修会スタイルで官民がオルソ撮影を試行し、議論検証も並行≪研修会カリキュラム≫【１日目】（座学）ドローン操作の基本と森林での操作における留意点【２日目】（実習）森林におけるドローン基礎操作【３日目】（座学・実習）自動飛行（オルソ撮影）の基礎、設定、操作

和歌山県 農林水産部
森林整備課 森本唯史
2020/2/5 ＠鉄鋼会館【４日目】（実習）オルソ作成、利用の基礎

１【５日目】（座学）森林施業前後のオルソ撮影にかかる課題検証
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造林事業UAV研修会の実施状況

UAVを活⽤した造林検査への課題と取組◆ 研修会のポイント◆研修会から得られた造林検査への対応と課題◆ 講師 ： 株式会社竹谷商事

人工造林✔ 初⼼者から経験者まで幅広く参加⇒ 体系的な学習・経験により、誰もがUAVを森林管理に
利活⽤が出来ることも検証✔ 造林事業での活⽤をゴールに設定⇒ 研修期間中の試⾏、造林事業への活⽤に向けた課題解決の議論を並⾏して実施【⼈⼯造林】◎空間が解放されているため、UAV⾶⾏に問題が少ない●急峻な地形では、⼀定⾼度の撮影では、苗⽊が判別できない【間伐】◎測量労務の省⼒化効果が⼤きい●空間が閉鎖されており、UAV⾶⾏箇所を選ぶケースが多い
間伐◆ 受講生： ３団体（森林組合１、林業事業体２）、県職員 計２４名

地上からの高さ
が数100mになる可能性がある
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UAVを活⽤した造林検査への課題と取組

オルソ画像解析の可能性◆ 課題への取組✔ 造林事業に関する項⽬抽出・植栽⽊、造林⾯積、伐ｐ✔ UAVの特性（課題）を加味した検査⽅法の検討
・⼈⼯造林の検査は全体のオルソと抽出されたピンポイント
オルソの組み合わせ✔ UAVを⾶⾏させるための条件整備
・ドローン離発着所（電波の発信場所）を森林整備団地内に整備する（プチ皆伐）✔ 積極的な試⾏、運⽤・オルソ撮影データからの求積を導⼊するなど、省⼒化を動機づけとして、積極的な運⽤を促す

採率などを画像から⾃動で解析・抽出を試⾏⇒森林管理の省⼒化に寄与
さらに！

画像解析の技術が、森林資源情報の取得や森林の高付加価値化に寄与する可能性◆ 簡素化・低コスト化への取組ｐ✔ 画像利⽤は「解析技術」がカギ造林検査とUAV̲和歌山県の事例と取組（森本唯史）

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画像解析による植栽木の自動検知例※黄色○が自動検知

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