2018 FGIS 学⽣研究コンテスト_渡部優

⾼規格路網の整備の必要性
背景

地形傾斜からみた
森林内路網の拡幅の可能性

⼿法

結果

伐出対象⽊の⼤径化

考察

伐出機械の⼤型化

中丸太⇒⼤丸太(末⼝径30cm~)

規格：6~12t⇒12~16t

⾼規格路網の整備
森林作業道 (幅員：2.5m~) ⇒ ⾃動⾞道2級相当 (幅員：3.6m~)

信州⼤学農学部森林科
森林施業・経営学研究室
4年 渡部優2018.03.26 森林GISフォーラム

⾼規格路網の整備の地形制約
背景

⼿法

結果

考察

⾼規格路網の整備⽅針

地形制約

・新規開設

・費⽤制約：⼟⼯・擁壁⼯費など

低費⽤？

背景

⼿法

結果

考察

地形傾斜からみて，既存の低規格路網の拡幅により・物理制約：法⾯・擁壁がつかない・既存路網の⾼規格化

⽬的達成可能な⾼規格路網の整備量を明らかにする⇒

森林内路網の⾼規格化の検討材料を供する

・拡幅（⼟⼯・擁壁⼯）
・舗装
など
既存路網
⾼規格路網

凡例

低規格路網

：路体

4.0ｍ・3.6m：地⼭

拡幅困難路網拡幅可能(物理的・費⽤的)達成可能な⾼規格路網の整備量

解析対象路網背景

⼿法

結果

⻑野県伊那市(⺠有林)
林道

：73路線

作業道

：135路線※1

拡幅の形態
考察

背景

⼿法

結果

考察

4通り
拡幅後幅員
3.6m

4.0m

施⼯⽅法
全切

半切半盛

路網密度 ：11.3m/ha※2,3
平均傾斜 ：25.0°※4※1 林道台帳・作業道台帳に記載されたもの(内数値)の内，位置情報が整備できたもの※2 ⺠有林⾯積33,367haを対象※3 森林域を通過する公道（国道・県道・市道）は除いた※4 各路線から発⽣させた20mのバッファ内の平均傾斜

全切

半切半盛

1

2018 FGIS 学⽣研究コンテスト_渡部優

解析⼿順
背景

⼿法

⼊⼒素材

開発環境：
MATLAB(2017b)

結果

考察

背景

⼟⼯費の算出

擁壁⼯費の算出

⼿法

結果

考察

路線線形・標⾼値の⼊⼒
路線を5mごとに分割
分割点および法線⽅向10mの地点の標⾼を取得
分割点ごとに傾斜の取得
拡幅後法⾯⾼の算出
物理的に拡幅可能か

計上外
No

Yes

拡幅単価[円/m]が⼀定値以下か

計上外

Yes

No

累積路線⻑[m]⼀定以下の拡幅単価で達成可能な⾼規格路網の整備量[m/ha]

物理制約関係拡幅後法⾯⾼の算出のイメージ

傾斜の取得~拡幅後法⾯⾼の算出
背景

⼿法

結果

考察

背景

⼿法

結果

考察
低

単線(半切半盛)

盛
⼟
⾼
⾼
低
切
⼟
⾼
⾼

※算出のイメージ

拡幅の物理的可否の判定基準

拡幅後法⾯⾼の算出のイメージ
背景

⼿法

結果

考察

背景

⼿法

結果

考察

低
盛
⼟
⾼
⾼
低
切
⼟
⾼

(全切)

両側⾕（全切の場合）

擁壁⾼＞10m

拡幅後盛⼟⾼>1m

11~[°]
上記を満たす傾斜区間の存在
56~[°]
56~[°]↓[m] CL
物理的に拡幅困難
1：0.3
擁壁⾼

対象路線全体(208路線)

擁壁施⼯限界⾼22018 FGIS 学⽣研究コンテスト_渡部優

解析⼿順
背景

⼿法

拡幅単価_⼟⼯費

結果

考察

費⽤制約関係路線線形・標⾼値の⼊⼒
⼟⼯費の算出⼿法

拡幅単価[円/m]が⼀定値以下か

分割点ごとに傾斜の取得

Yes×442円/m³（切⼟）

拡幅後法⾯⾼の算出※⼟質は「粘質⼟・礫質⼟」とした

拡幅長

Yes

拡幅⻑[m]

拡幅後法面高拡幅長※盛⼟の場合は補正⼟量(0.8)で除した

拡幅単価_擁壁⼯費
背景

⼿法

結果

擁壁⼯費

背景

拡幅後⽚側幅員(α)[m]

⼿法

中⼼線

擁壁⾼[m]※擁壁を施⼯する区間では，⼟⼯費を計上

拡幅後法⾯⾼の算出

地⼭傾斜(θ)[°]擁壁⾯積[m²]
1
sin tan

1

擁壁⾼

擁壁⻑

背景

⼿法

物理的に拡幅可能か

区間長

計上外
No

0.3

Yes

半切半盛
結果

結果

考察

⼟⼯費の算出

擁壁⼯費の算出

分割点および法線⽅向10mの地点の標⾼を取得
分割点ごとに傾斜の取得

1:0.3

0.3
1

断⾯積

路線線形・標⾼値の⼊⼒
路線を5mごとに分割(擁壁⾯積[m²])×16,000円/m²

していない

区間長

解析⼿順
考察

※施⼯種：コンクリートブロック擁壁⼯

拡幅後法面高2

⼀定以下の拡幅単価で達成可能な⾼規格路網の整備量[m/ha]

No

中⼼線

⼟⼯量[m³]：平均断⾯法

累積路線⻑[m]計上外×546円/m³
（盛⼟）

計上外
No

考察

⼟⼯費

擁壁⼯費の算出(⼟⼯量)[m³]

分割点および法線⽅向10mの地点の標⾼を取得

結果

拡幅後法⾯⾼[m]

路線を5mごとに分割

物理的に拡幅可能か

背景

計上外

拡幅単価[円/m]が⼀定値以下かNo

Yes

累積路線⻑[m]⼀定以下の拡幅単価で達成可能な⾼規格路網の整備量[m/ha]

全切・3.6m
考察

12.0
11.3
10.0

背景

⼿法

12.0

結果

考察

拡幅困難：-1.3m/ha

11.3

10.0
9.9

8.0

ほぼ全ての路線が⾼規格化可能

6.0

8.0
拡幅による

6.0

4.0

4.1
4.0

2.0

2.0

最⼤増加量：+5.8m/ha

⼟⼯費のみ：+1.1m/ha

3.6m_半…

0.0

0.0
0

5,000 10,000 15,000 20,000 25,000 30,000
拡幅単価[円/m]

0

7500

15000

22500

30000

拡幅単価[円/m]3

2018 FGIS 学⽣研究コンテスト_渡部優

全切・4.0m
背景⼿法

拡幅の可能性

結果

考察

12.0
11.3

背景

⼿法

結果

考察

拡幅の実態

拡幅不可：-2.5m/ha

10.0

普遍的な因⼦として地形傾斜に着⽬し，中〜急傾斜地における

8.8

拡幅単価ごとの⾼規格路網の整備量の⽬安を得ることができた．

8.0
拡幅による

6.0

最⼤増加量：+6.8m/ha

4.0

⼟⼯のみで拡幅可能

拡幅困難

⼟⼯費のみ：+1.2m/ha

2.0
2.0
0.0
0

7500

15000

22500

全切・3.6m：9.5％

全切・3.6m：11.8％

全切・4.0m：10.8%

全切・4.0m：21.6%

30000

拡幅単価[円/m]※数値は累積距離に占める割合

3.6m・全切の場合
背景

⼿法

結果

検討対象

考察

中(急)傾斜地における

7.2m/ha

⾼規格路網の整備⽔準

拡幅可能

25(15)m/ha~

5.8m/ha

困難

⼟⼯

⾼規格路網

公道

1.3m/ha

1.1m/ha

4.1m/ha

8.7m/ha

3.0m

3.6m

整備可能な⾼規格路網
9.9m/ha

4.0m~

ご清聴ありがとうございました

未整備
15.1(5.1)m/ha

既存路網の⾼規格化だけでは達成困難か42018 FGIS 学生研究コンテスト_青木千咲ほか

はじめに
島根大学 生物資源科学部
青木千咲 下分淳矢 米康充【森林作業において測量を実施するうえでの課題】【UAVを用いて測量を行う利点】

1, 合併などにより管理面積が広い
2, 作業をする人が少ない
3, 新しい測量方法が検討されていない・広範囲を短時間で記録できる・三次元モデルの作成が容易

多大な時間・経費・労力が生じる
UAVを活用することで簡略化が可能ではないのか• 地上参照点(GCP)の設置 → SfM法により算出• 地上測量・対空標識の設置（しかし）• 山林において、対空標識の設置が困難• 林内に置いても見えない、樹冠の上への設置が困難、測量に手間• (簡易)撮影時のUAV GNSS情報 → SfM法により算出• たとえばよく使われるDJI社のInspire 1や、Phantom 4• EXIFに格納された標高値(Absolute Altitude)が不規則にずれる• 単独測位のGNSSなので、精度に課題がある【森林行政における測量検査業務の現状】
・コンパス測量以外の規定（GNSS）も設定されているが、結局検証はコンパス測量で行われている。

UAVを用いた測量法の精度を証明し測量の簡略化を推進する• Exifに格納された高度データ(Relative Altitude)の利用• 安価なRTK(Real Time Kinematic) GNSSの利用• 基準局と移動局の相対的な位置関係を高精度で計測可能• 基準局の位置が既知であれば、移動局の位置を数ｃｍで計測可能• DGPS (Differential GPS)と異なり、搬送波の位相を利用するためより精度高く計測可能1

2018 FGIS 学生研究コンテスト_青木千咲ほか

三次元モデルの生成

UAVによる空撮

座標の確認

方法

レーザーコンパスで計測した測量データ

座
標
の
精
度
の
確
認

島後
• 1.UAVのGNSS情報を利用
別府港• 2. 地上参照点を利用
菱浦港【隠岐の島町小路】
2016年0.98ha皆伐
2017年植栽の造林地

来居港

島前

• 3.UAVのGNSSと離陸場所からの気圧高度を利用• 4. RTK GNSSを利用

UAVのGNSSと離陸場所からの高度
1.1. 測量した地点にスプレーで測量した地点にスプレーでマーカーをする
マーカーをする（地上参照点）• 離陸場所の標高を、静止測量で計測

2. UAVの空撮データをもとに
2. UAVの空撮データをもとに三次元モデルを生成
三次元モデルを生成
３．モデルで確認できるマーカーに
3. 元画像上で確認できる
座標をつける地上参照点に座標をつける
４．コンパス測量で測った座標と4. コンパス測量で測った座標とUAVで測った座標を比較する
UAVで測った座標を比較する• EXIFデータの相対高度情報(Relative Altitude)を抽出• 離陸場所の標高値＋ Relative AltitudeをUAVの標高値とする

2

2018 FGIS 学生研究コンテスト_青木千咲ほか

RTK GNSSを利用

基地局

移動局

使用機材
• RTK基地局を設置、静止測量で座標決定• 機体にRTK移動局を設置、GPS
GLONASS 5Hzで計測• UAVは動画で撮影• RTKデータは後処理で位置を決定• 飛行の変曲点を手掛かりに、GPS時
刻と画像のフレームを対応づける• 動画から１秒毎に画像を抽出し、対応する時刻のGNSS座標も抽出• UAV• DJI社 Inspire 1• RTK GNSS

• Emlid社 REACH RTK KIT• アンテナと本体各2個セットで$570で販売されていた• (現在は後継機種のReach M+を受注中)• １周波処理• GPS、GLONASS or Beidu、Galileo、QZSSが利用可能

使用ソフトウエア• RTK GNSS解析• RTKLIB (高須, 2007) : オープンソースのGNSS解析ソフト• Emlid社によるRTKLIB2.4.3• SfM解析• Agisoft社 Photoscan 1.4.1

結果と考察

気圧高度計からの標高の算出結果• EXIFから得た高度計値に離陸標高の325.50mを加算
表 EXIF値と標高計算の例
EXIF値

気圧高度計

File Name

GPS Latitude

GPS Longitude

計算値
Absolute Altitude Relative Altitude

離陸標⾼

標⾼

DJI_0411.JPG 36 deg 15' 16.82" N 133 deg 13' 51.37" E

280.9624

325.50349.50

DJI_0412.JPG 36 deg 15' 16.82" N 133 deg 13' 51.37" E

289.9633

325.50358.50

DJI_0413.JPG 36 deg 15' 16.85" N 133 deg 13' 51.74" E

307.2650.3

325.50375.80

DJI_0414.JPG 36 deg 15' 16.69" N 133 deg 13' 51.77" E

308.1651.2

325.50376.70

DJI_0415.JPG 36 deg 15' 16.50" N 133 deg 13' 51.84" E

309.4652.5

325.50378.00

DJI_0416.JPG 36 deg 15' 16.30" N 133 deg 13' 51.92" E

310.4653.5

325.50379.00

DJI_0417.JPG 36 deg 15' 16.10" N 133 deg 13' 51.99" E

311.7654.8

325.50380.30

DJI_0418.JPG 36 deg 15' 15.90" N 133 deg 13' 52.06" E

313.0656.1

325.50381.603

2018 FGIS 学生研究コンテスト_青木千咲ほか

RTK GNSSの解析結果

RTK

GPS時刻と画像フレームの対応付け

SfM解析

三次元モデルの生成• 三次元モデルと周囲測量点の推定点の表
示

精度検証

4

2018 FGIS 学生研究コンテスト_青木千咲ほか

地上参照点 >> RTK > 高度計 >> UAV
図

まとめ
図

図

まとめ

今後の課題

• UAVのGNSS情報のみでは標高が全く異なった値になる• RTKを用いることで誤差のばらつきも減少して、精度向上が可能だが数cmオーダーまでは実現できなかった• 周囲測量、作業道の検査規定との整合性の検討• レンズキャリブレーションの課題？
• 計測値に回転のずれが見られた→レーザコンパスの課題？

• 高度計の情報と離陸地点の標高を用いることで精度向上• RTKを用いることでも精度向上は可能だがさらなる向上には課題• 皆伐前の作業道計測の検討• RTKの精度向上・検証• 精密なレンズキャリブレーション• トータルステーションを用いた周囲測量、作業道測量との精度検証

52018 FGIS 学生研究コンテスト_音無亮太ほか

背景日本のスギ人工林が50年以上の壮齢林となっている

UAVを用いた陽樹冠計測と陽樹冠による間伐指針の検討
島根大学生物資源科学部
音無亮太・高橋絵里奈・米康充

今後、間伐不足で高齢となるスギ人工林が増加する
 60年生以上の高齢林でも間伐が主林木の肥大成長の管理に有効と言われている（大住ら，1985；國崎ら，1999）⇨今後も間伐を行っていく必要がある
現場での選木作業には熟練した選木技術が必要とされる
しかし選木技術を受け継ぐ担い手の不足
間伐選木においての客観的な指針が必要となる間伐における選木の客観的な指針
長伐期施業で有名な吉野林業では陽樹冠量を基準として単木的な間伐が可能（高橋ら，2007）しかしこの研究以外には選木については研究があまり行われてきていない（高橋ら，2007）

目的
陽樹冠による間伐選木の指針の作成に向けて、
UAVによる空撮画像から陽樹冠の自動抽出を行い、抽出した陽樹冠による間伐選木の提案ができるかどうかを検証すること

陽樹冠はリモートセンシングで計測が可能である（米・高橋，2017）
選木に向けた応用に至っていない

研究対象地
三瓶演習林多根団地「はa小班」 スギ人工林
2017年10月時点で54年生2005年まで間伐実習に使用
4年から5年に1度、伐倒がされてきた

方法

杉谷（2015）によって20m×20mのプロットが設置されおり、陽樹冠
面積など地上部データを計測

1

2018 FGIS 学生研究コンテスト_音無亮太ほか

SｆMによるDSM作成

樹冠投影図を作成

 UAV空撮によるSfM（Strurture from Motion)解析 対空標識をGCP（Ground Control Point）として利用し、位置合わせ
 3DモデルとDSM、オルソ画像作成

DSMとDTMの差分である
DCHMを作成
DSM
UAV画像から3cm解像度のDSMを作成DTM
航空機LiDARデータが無い地域
国土地理院等高線を補間して3cm解像度のDTMを作成

樹冠抽出
DCHMからForestTools
0.1.5 (Andrew Plowright,2017) を用いて抽出

抽出樹冠の検証

間伐木の提案方法

抽出した樹冠と地上調査（杉谷, 2015）で計測した樹冠の比較
樹冠の地上調査には天望鏡を使用
8方向で計測

樹冠直径と年輪幅には相関がある（高橋, 2015）

間伐選木への応用として、年輪幅2mm以下となる個体を間伐候補木としてオルソ画像に表示
長伐期施業で有名な吉野林業
地では樽丸や高品質大径材として年輪幅2mm程度の材生産を目標にしており（高橋，2007）、本研究でも高橋（2007）に合わ
せ て 年 輪 幅 2mm （ 成 長 量4mm）で成長の可否を検討
図 天望鏡

プロットの自動抽出結果と抽出精度

結果

 実測本数：35個体
 抽出本数：33個体
 プロット境界の過剰抽出+1個体 プロット境界の過小抽出‐1個体 過剰分割：+1個体
 複合合体：‐5個体
正確に抽出できた樹冠：
80％（28個体/35個体）

2

2018 FGIS 学生研究コンテスト_音無亮太ほか

陽樹冠底面積の計測精度

樹冠の誤検出の例

20

Crown Area derived from UAV (㎡)複数個体が合体して抽出されない樹冠があった
枝が下層木の梢端の上にかかっているように見える下層木や寄りかかっている個体の梢端が見えない

18
16
14
12
10
8
6

RMSE：3.8m²

4

 RMSE：±3.8m²
 バイアス：2.3m²

2
0
0

2

4

6

8

10 12 14 16 18 20

Actual Crown Area(2015) (㎡)

選木に向けて

間伐候補木の基準の決定
9

7
6
5
4
3
2

y = 0.312 x + 0.618
R² = 0.615

1

DBH Growth (mm/year) 抽出陽樹冠面積とDBH成長量には正の相関

DBH Growth (mm/year)

8

9
8
7
6
5
4
3
2
1
0

 年 輪 成 長 量 4mm 以 下 を間伐候補木とする
 成長量4mm以下⇒ 樹 冠 面 積 が 10.8m² と推定
y = 0.312 x + 0.618
R² = 0.615
0

0
0

5

10

15

20

25

5

10

15

20

 樹冠面積10.8m²以下⇒間伐候補木25

Crown Area derived from UAV (㎡)Crown Area derived from UAV (㎡)

選木への応用三瓶の考察
抽出陽樹冠面積とDBH成長量に相関がみられた
陽樹冠が選木に利用することが可能

プロット内で8割の個体を抽出できた 樹 冠 面 積
10.8m² 以 下の間伐候補
木をオレンジ
色で表示

間伐候補木を示すのに十分な精度であると考えられる

 15/35 個 体 が
間伐候補木

3

2018 FGIS 学生研究コンテスト_音無亮太ほか

広域での応用（三瓶）三瓶広域での考察
演習林データ抽出結果

面積（ha） 立木密度(本/ha)
1.2
1325
0.19
1028

広域でも約8割の個体の樹冠を抽出することができた
同齢林分での林業への応用につながる可能性「はa小班」において約50m×40mの0.2haで抽出

間伐候補木の個体が密集している場所においては候補木を置き換える必要がある抽出結果と演習林データから約8割が抽出可能樹冠面積10.8m²以下の間伐候補
木をオレンジ色で表示（123個体/194個体）林業現場での試行（隠岐）林業現場での試行（隠岐）結果

島根県隠岐の島町都万向ハヅ・筈ヶ床
隠岐の島町の間伐地の間伐実施前と後での本数の比較
間伐実施後はビデオで撮影したものから画像に切り取りDCHM作成

 間伐前抽出個体数：477本（2㎡以
上の樹冠）樹冠の拡大抽出を防ぐため樹木以外をバンドカラーの値によって取り除く
前処理を実施2.0㎡以下の樹冠をノイズとして樹木本数に数えない

 複合合体が多く見られた

林業現場での試行（隠岐）結果

林業現場での試行（隠岐）結果
間伐実施後はノイズによる過抽出が増えた
バンドカラーで樹冠以外を取り除くときに多く発生した可能性

 間伐後抽出個体数：403本（2㎡以上の樹冠）間伐実施前は下層木の寄りかかりなどによる複合合体が目立っていた実施後の樹冠自動抽出では複合合体は少なくなっていた

複合合体により抽出できない個体が多く間伐木であった ノイズでの過剰抽出は多かったが複合合体は少な
かった

競争に負けた下層木などが間伐木であったと考えられる

抽出の精度は林分状況に左右されやすいのでは42018 FGIS 学生研究コンテスト_音無亮太ほか

まとめ課題実用には点群処理やさらに高解像度での撮影など、精度の向上
陽樹冠の精度検証での正のバイアスの検証⇒地上部での計測から2年が経過していたため樹冠の成長を考慮今回は生産目標がなかったため暫定的に成長量4mmに設定

参考・高橋絵里奈（2015） 壮齢スギ人工林における陽樹冠直径を基準とした間伐選木方法の検討－
島根大学三瓶演習林での検討―．日林誌97：186‐190
・高橋絵里奈・竹内典之（2007） 吉野林業地における長伐期高品質大径材生産林の陽樹冠管理
日林誌89（2）：107‐112⇒実際は生産目標に合わせた間伐設計が必要

間伐木となるのは複合合体により抽出できない個体も多くある

・米康充・高橋絵里奈（2017） 間伐指針つくりのためのUAVを用いた陽樹冠計測 第128回日本森林学会大会発表資料⇒現時点では抽出樹冠を補助的に利用

成果
UAVを用いた広域での樹冠抽出ができることがわかったので、
今後UAVを用いた樹冠の研究が盛んに行われ、林業での発展が考えられる

・杉谷静流（2015） 陽樹冠の大きさが胸高直径とその成長量に与える影響と密度管理、選木への利用可能性の検討 島根大学卒業論文集

参考２
・Mike Wulder，K.Olaf Niemann and David G.Goodenough （2000）
Local Maximum Filtering for the Extraction of Tree Locations and Basal
Area from High Spatial Resolution Imagery.
・森林リモートセンシング 第4版 －基礎から応用まで－ 加藤正人
編 p266～p269

・Andrew Plowright Canopy analysis in R using Forest Tools
https://cran.r‐
project.org/web/packages/ForestTools/vignettes/treetopAn
alysis.html 2018年2月13日閲覧52018 FGIS 学⽣研究コンテスト_成澤慎太郎

研究背景
半世紀前の燃料⾰命後、旧薪炭ブナ林は放置用材林に誘導された
旧薪炭ブナ林のブナ資源量推定と利用可能性（紙⾕ 1984; ⽵内2014）

国産広葉樹の家具・内装材への活⽤が課題（⻘井 2017）

すでに⽤材林としての試験的な伐採利⽤（紙⾕ 2017）新潟⼤学農学部⽣産環境科学科
森林環境学コース 4年
成澤慎太郎

2

⽤材林からの持続的な⽊材⽣産

広域の地上調査は困難なため空中写真を利⽤（菱沼 1979）

資源量の分布と林分構造の把握

衛星画像、空中写真、UAV空中写真を⽤いた
広域のブナ資源量評価が可能（⼩⼾⽥ 2009卒論; 武藤 2016卒論; ⼆宮 2017卒論）

地形や地利条件で森林を区分することで利⽤可能な資源量をより正確に把握（瀧・⾼⽥ 2015）

34

旧薪炭林では⼀⻫皆伐による同齢林が多い
択伐により同齢林を原⽣林のような異齢林へ誘導が可能（Mason & Kerr 2004）

塚原雅美原画（1996)

異齢林への誘導による⽣物多様性の回復（紙⾕ 1996）
持続的な⽊材⽣産が可能（河原 2001）
樹冠マップ（⼆宮 2017卒論）（Nakashizuka and Numata 1982）

5

6

1

2018 FGIS 学⽣研究コンテスト_成澤慎太郎

研究目的
旧薪炭林のブナ資源の調査法と活⽤の検討① 空中写真と現地調査から資源量推定② 集材可能な範囲と資源量の抽出（吉⽥・紙⾕ 1998）

⾼齢の旧薪炭林でも間伐により成⻑が促進③ ⻑期的な択伐・間伐計画の⽅法（Yoshida & Kamitani 1998）

⽤材林に誘導するための的確な間伐
7①空中写真と現地調査から資源量推定

8

調査地

航空機

ブナ林域

新潟県⿂沼市
⼤⽩川⽣産森林組合
旧薪炭ブナ林約600ha

平均樹冠⾯積⽴⽊本数の算出

UAV

ブナ材積推定式

樹冠⾯積
実測材積

材積（資源量）の推定

9

撮影季節が異なる空中写真
ブナの判別

樹冠領域の把握10

ブナ材積推定式の作成

樹種の判別

調査区（400㎡）43個設置

・⼭の神地区（2.03ha） 22個
・⼤原地区（0.80ha）
9個
・その他
12個

毎⽊調査（樹種，DBH，樹⾼）
樹冠⾯積の抽出（GIS上）
開葉期

着葉期

紅葉期

2017年4⽉下旬撮影

2008年6~10⽉上旬撮影

2014年10⽉下旬撮影※⼭の神地区、⼤原地区は⼆宮（2017卒論）の調査結果を使⽤
11

12

2

2018 FGIS 学⽣研究コンテスト_成澤慎太郎

空中写真を用いた評価
平均材積（㎥）3

y = 0.0318x + 0.069

ブナ材積推定式

r=0.77, p=0.00∗∗∗

2

ブナ林域の抽出（639ha）

50mメッシュで区分

平均材積＝0.0318×平均樹冠⾯積+0.069

1
0
0

20

40

60

平均樹冠⾯積（㎡）
実線︓回帰直線
破線︓95%信頼区間
Arc Map 10.4.1（GIS）を使⽤
1314

平均樹冠⾯積（㎡）① 樹冠サイズが類似した
同⼀林分を抽出

③
④
①
②

⽴⽊本数

② 各林分ごとブナ樹冠10個をトレースし、⾯積を算出

メッシュの
全樹冠⾯積

メッシュの
平均樹冠⾯積⽴⽊本数（本/メッシュ）③ 各林分の平均樹冠⾯積を算出④ 各林分と重なるメッシュに③で求めた平均樹冠⾯積の値を付与

15

ブナ材積推定式材積分布

16②集材可能な範囲と資源量の抽出

平均材積＝0.0318×平均樹冠⾯積+0.069
平均材積×⽴⽊本数

集材⽅法

⾞両系集材
･ 無雪期
･ 道路からの距離で制限
雪上ソリ集材･ 残雪期･ 斜⾯⽅位で制限

メッシュ材積（㎥）

総材積

⼤⽩川での試験伐採

地形条件

22万㎥

急峻地（傾斜⾓35°〜）･ 伐採や集材は不可能
⽷⿂川⼤所の例

1718

3

2018 FGIS 学⽣研究コンテスト_成澤慎太郎

地形条件と集材条件
単位斜⾯の作成（周ら2005）

国⼟地理院の基盤地図情報数値標⾼モデル
DEM10Bを使⽤

19･ 道路より標⾼が⾼い･ 尾根を越えない･ ⽔域を越えない

6

80
60

4

40

2

20

0

0

20

全材積
︓21.9万㎥

300m以内での施業が効率的･ 100mの雪上ソリ集材
･･･

100

集材距離

･ 50mの⾞両系集材･ 900mの雪上ソリ集材

8

900
800
700
600
500
400
300
200
100
50

集材距離

･ 200mの雪上ソリ集材※路網整備⽔準（農林⽔産省 2016）に基づく傾斜区分

集材可能量（万㎥）

集材可能な斜⾯の条件

傾斜⾓による
集材の可否

利⽤率（%）

道路の抽出

傾斜⾓の抽出・区分

900mであっても利⽤率29%にとどまる※傾斜⽅位により集材可不可の微調整を⾏った

利⽤率 =
21

集材可能材積
全域の材積

×100
22

③択伐・間伐計画の方法

路網密度が6.1m/haと低い

択伐・間伐基準の設定

新たな林道の開設が課題集材可能メッシュ

択伐メッシュor間伐メッシュ
択伐メッシュ

間伐メッシュ

路網密度＝道路延⻑ / 対象⾯積

原⽣林・天然林の林相に近づける施業選択※中傾斜地の⾞両系作業における路網密度の⽔準は75〜200m/ha（農林⽔産省 2016）

択伐・間伐計画23

24

4

2018 FGIS 学⽣研究コンテスト_成澤慎太郎

現地調査

択伐・間伐基準の設定･ 1600㎡の原⽣林モデル区を設置･ 毎⽊調査･ 樹冠投影図の作成

⽂献調査･ ブナの原⽣林、旧薪炭林の更新研究
26

25

択伐・間伐基準
択伐･ 100〜400㎡の群状択伐= haあたり20%のギャップ⾯積率･ 100年1期の施業
間伐･ Ry>0.7のメッシュを対象
ギャップ⾯積率 16.7%･ 間伐によりRy=0.7で密度管理

守⾨岳⼭麓の原⽣林※Ry: 最多密度 Ry=1.0 からの低減率
27

⽴⽊密度（本/ha）

⽴⽊密度（本/ha）＝⽴⽊本数×10000/ ブナ⾯積

28

平均直径（cm）

D=0.553833+0.890066・200・√G/π/N
G=v/(2.717864+0.233778H+0.069242√N・H/100)v=（0.08108071H-1.136604+15589.6H-3.409811/N)-1

D: 平均直径, G: haあたり断⾯積, N: ⽴⽊密度,
H: 平均樹⾼, v: haあたり幹材積

東北地⽅ブナ林分密度管理図（⼩坂 1985）
29

30

5

2018 FGIS 学⽣研究コンテスト_成澤慎太郎

上層⽊平均樹⾼（m）

40

Ry︓収量⽐数y = 0.1316x + 16.789

30

Ry=v/vRf

ブナ樹⾼推定式r = 0.59, p =0.00∗∗∗‐1v=（0.08108071H-1.136604+15589.6H-3.409811/N)

平均樹⾼＝0.1316×平均樹冠⾯積+16.789

20

vRf =（0.08108071H-1.136604+15589.6H-3.409811

/NRf)

-1

LogNRf=6.405637287-2.273207LogH
Ry: 収量⽐数, v: haあたり幹材積, H: 平均樹⾼, N: ⽴⽊密度,
vRf : NRf を⽤いて算出したhaあたり幹材積,
NRf : 最多密度曲線上の本数

10
0
0

20
40
60
平均樹冠⾯積（㎡）

間伐対象

実線︓回帰直線
破線︓95%信頼区間
31

東北地⽅ブナ林分密度管理図（⼩坂 1985）

32

択伐

施業別のメッシュ区分

・100〜400㎡のギャップ⾯積となる群状択伐
・haあたり20%のギャップ⾯積率
・100年1期の施業

Ry>0.7････要間伐
それ以外･･択伐

このメッシュでは・15本伐採・18㎥収穫

387㎡の群状択伐

メッシュ
メッシュ

33

間伐

結論

・Ry 0.7

原⽣林の林相に近づける施業

・間伐によりRy=0.7で密度管理/
36%の中庸度間伐（Ry=0.76→0.70）34※Ry: 最多密度 Ry=1.0 からの低減率

このメッシュでは・51本間伐・22㎥収穫

持続的な出材
持続的な⽊材⽣産の基盤
林業経営の安定化
⽣物多様性の回復

35

36

6

2018 FGIS 学⽣研究コンテスト_成澤慎太郎

ご清聴ありがとうございました

72018 FGIS 学⽣研究コンテスト_Sadeepa Jayathunga

Outline1. Introduction

Estimation of volume and carbon stock using
fixed‐wing UAV imagery:A study in a mixed conifer‐broadleaf forest

2. Materials and methods
2.1 Study site
2.2 Data
2.3 Data analysis

Sadeepa JAYATHUNGA (Doctoral course)
The University of Tokyo

3. Results and discussions
3.1 Volume and carbon stock estimations using RS data
3.2 Spatial distribution of volume and carbon stock at compartment level
3.3 Total volume and carbon stock estimations of the study site estimatedusing three methods

Academic supervisors
Dr. Toshiaki OWARI
Dr. Satoshi TSUYUKI

4. Conclusion
1

1. Introduction

Remote sensing (RS) technology could provides acomplementary and spatially explicit data
source• Major practical imitations of ground survey
method when collecting forest information;
1. Resource‐intensive (labor, time, cost etc.)

But application of RS in operational forest
management at local levels has considerations

2. Lacks spatial distribution (subjective selectionof number and location of sample plots)

1. Cost2. Acquisition flexibility

3. Accuracy

One possible solution: Digital photogrammetry of
fixed‐wing UAVs

Aim
To determine the potential of fixed‐wing UAV platforms for
estimating and mapping merchantable volume and carbon
stock in living biomass of mixed conifer‐broadleaf forests.

2

2. Materials and methods
2.1 Study site
•Two forest managementcompartments (43 and 48) of
University of Tokyo Hokkaido Forest
Broadleaf dominated mixed stand (BDM)
Conifer dominated mixed stand (CDM)
Conifer dominated mixed stand withpoor regeneration (CDM‐PR)
Young conifer (YC)Young broadleaf (YB)
Sparse forest (SF)Reserve forest (RF)Plantation (PL)Maps of the study site

3

Mature stands

4•Airborne LiDAR data

2.2 Data

Airborne LiDAR data collected in 2015

• Field data Forest inventory data of 2016 and 2017.
 Trees having DBH ≥ 9cm were used to
calculate the merchantable volume andcarbon stock in living biomass.
1

Conifer dominated mixed stand (CMD)

Broadleaf dominated mixed stand (BMD)• UAV imagery
 UAV imagery (RGB) acquired using a Trimble UX5 Fixed‐
wing UAV platform in 2015, 2016 and 2017

Young stands

Young broadleaf stand (YB)

Young conifer stand (YC)

Plantation (PL) 5

Mean values of merchantable volume and carbon
stocks for stand types

6

1

2018 FGIS 学⽣研究コンテスト_Sadeepa Jayathunga

2.3 Data Analysis

UAV imagery

3. Results

Image alignment andmatching

1. Photogrammetric
processing

3.1 Estimation and validation ofplot‐level volume and carbon
stock

Camera optimization
Building 3D Mesh

Field data
Forest inventory data of 135 sample
plots(2016 and 2017)

Plot‐level merchantable volume
and carbon stock in living biomass

UAV‐SfM point
cloud

Orthomosaic
Supervisedclassification⎸

4. Spatial
distribution(Wall‐to‐wallmaps)

LiDAR point
cloud

LiDAR vegetation
returns

LiDAR DTM

Broadleaf cover%

3. Model fitting
and accuracy
assessment⎸

Point densification

UAV‐SfM
structural metrics

GLMM Regression
modelling

LiDAR
structural
metrics

2. Plot‐level
Remote sensing
metriccalculation

1. Maximum height (MaxH)

Response

RS data

Explanatory

variablesourceVariable(+) SDH***• Broadleaf vegetation cover show
statistically significant negative
association:
Could be attributed to species
distribution of the study site.

(+) d0**volume(+) P95***• UAV‐SfM estimates of merchantable
volume and carbon stock in living
biomass are comparable to LiDAR
estimates in terms of RMSE values.

Carbon stock(m3 ha‐1)

UAV‐SfM(+) dmean***(+) SDH*

39.8

16.7

(+) SDH***

13.6

16.7

14.3

17.4

(+) d0**in living

canopy height (P10, P25, P50, P75, and P95)(+) SDH**

4. Standard deviation of heights (SDH)(─) Broadleaf cover*(+) P95***

biomass(Mg C ha‐1)

UAV‐SfM(+) dmean***Significance codes: ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05

5. Surface area ratio

Summary of the regression analysis 8

7• Plot‐level observed
and predictedvalues show good
agreement.

3.2 Spatial distributions of UAV‐SfM‐
estimated volume and carbon stock at
compartment level• Heavily disturbed and recovering areas show
lower volume and carbon stocks• Larger bias isobserved mainly
for the reserve
forest plots.

• Some reserve forest areas have high volume andcarbon stock values, while other areas havecomparatively lower values: Due to topographic
and site conditions• LiDAR‐ and UAV‐
SfM estimatedvalues show
strong correlation.

• Mature mixed stands subjected to selection
harvesting, have comparatively higher volume
and carbon density values than reserve forest
areas

Relationship between estimated and observed values

16.4(+) MeanH***
LiDAR

Model application
across the landscape

6. Density of points > 2m (d0)38.9(─) Broadleaf cover**2. Mean height (MeanH)

Spatial distribution maps

RMSE%(+) MeanH***
LiDAR
Merchantable

Model prediction andplot‐level validation

3. 10th, 25th, 50th, 75th and 95th percentiles of

RMSE

Maps showing spatial distributions of merchantable
10volume and carbon stocks

9

3.3 Total estimates of merchantable volume and carbon stockin living biomass using three methods

4. Conclusions• RS techniques underestimatedthe total volume and carbon
stock values.
• One possible reason could be thefailure of forest inventory method
to capture the spatial variations ofvolume and carbon stocks that
the RS data captured.
Comparison of volume and carbon stock estimates using thetree methods

11• Digital photogrammetry of fixed‐wing UAV imagery accurately
estimated the merchantable volume and carbon stock in living biomass
and the results are comparable to airborne LiDAR results.
• UAV‐SfM data could capture spatial distributions of volume andcarbon stock at landscape‐level.
• Fixed‐wing UAV imagery has great potential for providing accuratequantitative estimates of forest resources at local level, hence tosupport sustainable forest management activities in uneven‐aged
mixed conifer‐broadleaf forests.
1222018 FGIS 学⽣研究コンテスト_Sadeepa Jayathunga

Thank You13

3

2018 FGIS 学⽣研究コンテスト_岡本南ほか

背景
宮崎県北部で生産される日向備長炭（原木：アラカシ）
全国的にも貴重な伝統的里山景観（アラカシ低木林）

宮崎県北部の特産品

日向備長炭の持続的生産に向けたアラカシ林推定マップの開発○岡本南・光田靖（宮崎大学農学部）・
小田三保（宮崎県林業技術センター）

背景
ほとんどが個人生産者によって生産されている
アラカシ占有率の高い林を自ら探し、立木買い、伐採して原木を得ている

伐採数か月後切り株から萌芽20～30年で再利用可能

伐採数か月後切り株から萌芽

日本三大備長炭のひとつ
20～30年で再利用可能

400年以上伝承
される製炭技術

飲食店を中心に需要

地域経済活性化＋
文化的価値など

地域の貴重な財産

背景
近年、生産者は減少
Iターンなどによる新規参入者の誘致等が進められている
しかし今まで利用されてきたアラカシ林の場所を知らない
原木の安定確保が難しい
アラカシ林空間分布を 生産者全体で共有
持続的生産のために必要

目的

広域におけるアラカシ林の空間分布把握

対象地
宮崎県美郷町（日向備長炭の半数以上を生産）
15km四方

現地調査は困難

リモートセンシング技術・GIS技術

15km

低コスト・入手が容易

アラカシ林推定マップの開発を試みた

15km

1

2018 FGIS 学⽣研究コンテスト_岡本南ほか

方法

方法

光学情報解析と地形解析を組み合わせた２段階（Landsatデータ）

１．森林タイプ分類モデル 光学情報解析（Landsatデータ）

１．森林タイプ分類モデルの開発
既往の研究
Landsatデータを用いた土地利用の分類手法（Tanaka et al.,2012）など

常緑広葉樹林を抽出

２．アラカシ林抽出モデル

地形解析

アラカシ林である確率を推定

森林タイプによるフェノロジーの違いに着目し、春・夏・冬のLandsatデータ等を変数としたRandomForest法によるモデル

３．アラカシ林推定マップの開発

１－１．教師データの用意～森林タイプの判別
2013年航空写真オルソ画像

対象地オルソ画像を30mに分割

CART型樹木の集団学習法。分類問題における使用性能が相対的により良いことが知られている（下川ほか,2013）

１－２．森林タイプ分類モデルの開発
教師データ：822セル
各セルに全44種類の変数を与えた
• 標高
• 傾斜角

一定間隔で機械的に1250セル■■を選択

Landsat8 OLIデータ

不適切なセルを除き森林タイプを判別（地形や雲の陰、判別不能、森林タイプが変化する）

Tanaka et al.(2012)を参考に
春・夏・冬の3シーン
森林タイプのフェノロジーの違い

各シーンの ••••••
各シーン間の ••Band1～7地表面反射率
NDVI
GNDVI
R比
G比
B比
NDVIの差分
G比の差分

森林タイプ
セル数
非森林
172
人工林（スギ・ヒノキ）
295
常緑広葉樹林
366
教師データ：822セル（3タイプ） 落葉広葉樹林
24
総計
846

観測日
春 2014年5月2日
夏 2015年8月9日
冬 2016年12月17日

１－２．森林タイプ分類モデルの開発

１－２．開発した森林タイプ分類モデル

極端に少ないタイプを除く

検証用100セル

RandomForest法
モデル開発

モデルの検証参照クラス

学習用722セル

NDVI＝

G比＝

GNDVI＝

B比＝

分類精度分析表（学習用722セル）
分類クラス
Producer's
常緑広葉Class 非森林 人工林
総数 accuracy
樹林

822セル
ランダムに振り分けた

R比＝Band2:Blue
Band3:Green
Band4:Red
Band5:NIR

非森林

124

6

18

148

84%

人工林

9

202

56

267

76%

14

39

254

307

83%

147

247

328

722

84%

82%

常緑広葉
樹林
総数
User'saccuracy
Overallaccuracy

80%

77%
Kappa
0.80
係数

2

2018 FGIS 学⽣研究コンテスト_岡本南ほか

方法

参照クラス

分類精度分析表（検証用100セル）
分類クラス
Producer's
常緑広葉Class 非森林 人工林
総数 accuracy
樹林
非森林

18

1

5

24

75%

人工林

2

20

6

28

71%

常緑広葉
樹林
総数
User'saccuracy
Overallaccuracy

2

7

39

48

22

28

50

100

82%

71%

81%

前回の研究
集水面積が大きいとアラカシ占有率が大きい
生産者の知見７

アラカシは谷筋に多い

２
９
１
３

６ ４

約80％の精度で常緑広葉樹林を抽出可能

５

アラカシの生態的立地特性に着目し、地形因子を説明変数とした一般化線形モデル

２－１．サンプル点の設置

２－２．アラカシ林抽出モデルの開発

現地生産者からの情報

一般化線形モデル（複数）2013年航空写真オルソ画像

８

集水面積

78%
Kappa
0.77
係数

77%

２．アラカシ林抽出モデルの開発
アラカシの積算優占度

１－２．森林タイプ分類モデルの検証• 目的変数：アラカシ林（１）か非アラカシ林（０）か• 説明変数：地形因子の組み合わせ
10mDEMから算出

対象地内にサンプル点を設置した●アラカシ林14点●非アラカシ林14点• 回帰係数がアラカシの生態的特徴と矛盾しない• AIC最小のモデルを選択した
カシ類の中では乾燥や貧栄養に耐え未熟な岩石土壌にもよく生じ、脊悪な場所において優占度が高い（日本樹木誌１）（常緑広葉樹林）

•
•
•
•
•
•

傾斜
広域的凹凸度
尾根度
谷度
上部集水面積年間日射係数
対象半径：100,250,500,1000m

３．アラカシ林推定マップの開発

説明変数：半径1000mの谷度（＋）

30mメッシュ
森林タイプ分類モデルで常緑広葉樹林を抽出

非アラカシ林

サンプル点

アラカシ林

２－２．アラカシ林抽出モデルの開発

アラカシ林である確率

10mメッシュでアラカシ林抽出モデルを適用

半径1000m谷度の高い林
斜面崩壊で切削が生じ土壌安定性の悪い下部谷壁斜面

でアラカシ林である確率が高い

アラカシ林である確率の推定値（０～１）をマッピング

32018 FGIS 学⽣研究コンテスト_岡本南ほか

３．アラカシ林推定マップ

３－１．マップの検証～現地検証
推定値
1
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0

現地生産者に検証を依頼

活動範囲内
１８か所の林の推定値を検証してもらった

３－１．現地検証の結果

３－１．現地検証の結果

9か所は妥当な推定値を示している （高くてアラカシ林）

7か所は過大評価されていた （高いが、非アラカシ林）

推定値
1
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0

推定値
1
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0

A6
A2

A5
A4

A10

A7

A8
A9

A11
推定値の分布と実際のアラカシ空間分布が一致している３－１．現地検証の結果
2か所は過小評価されていた （アラカシ林）
推定値
1
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0

B：アラカシが少ない林

B2

C：アラカシがほとんどない林

C2
B1

C3

C1
C4

C5

長い斜面にあるため谷度が大きくなり、
過大評価された？

まとめ
１．森林タイプ分類モデル（光学情報解析:Landsat等）
２．アラカシ林抽出モデル（地形解析:半径1000m谷度）
を組み合わせてアラカシ林推定マップを作製した

A1
A3

推定値が妥当な場所もあったが集落近くで過小評価、奥山で過大評価がみられたより適した地形因子？

2か所とも集落に近い
アラカシ林として持続的に管理されてきた可能性がある

地形スケールの違いを考慮？
実用には改良が必要だが、リモートセンシング・GIS技術が持続的生産に貢献できる可能性がある42018 FGIS 学⽣研究コンテスト_岡本南ほか

classFR 変数重要度（相対値）
ランダム要素を伴うCART型樹木のアンサンブル学習法
RandomForestの学習法式は過去のあてはめ結果に依存せずに駆動し、計算速度も速く外れ値
ノイズに関して相対的に頑健である
特に分類問題における使用性能が相対的により良いことが知られている

３－２．マップの検証～サンプル点での検証
推定値0.9以上＝アラカシ林？
1
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0

３－２．マップの検証～サンプル点での検証

推定値0.9を閾値とすると、正答率は28点中19点（約68%）

過小評価4点（アラカシ林２,８,１０,１１）

過大評価1点（非アラカシ林３）

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1213
14 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1314
121314アラカシ林

各サンプル点

過小評価4点（アラカシ林）非アラカシ林

過大評価1点（非アラカシ林）

A10：比較的民家の近く→薪炭林として手入れされてきた可能性
A2:道路の近く→DEMの解像度（10m）●

３－２．マップの検証～サンプル点での検証

推定値

推定値

仮説

※推定されたRandomForest法のモデルの具体的な式や係数は明らかにならない

1
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 1213
14 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
121314アラカシ林
非アラカシ林各サンプル点の予測値

また、アラカシ林のサンプル点3,7,9,12は森林タイプ分類モデルで常緑広葉樹林に分類されなかった畑に隣接していたためと考えられる

5

2018 FGIS 学⽣研究コンテスト_岡本南ほか

３－２．マップの検証～サンプル点での検証

３－２．マップの検証～サンプル点での検証

森林タイプ分類モデルで常緑広葉樹林に分類されなかった

森林タイプ分類モデルで常緑広葉樹林に分類されなかった

非森林に隣接？
アラカシ１２

アラカシ３

アラカシ９

アラカシ７

畑
道
川

Landsatの解像度は30mのためある程度仕方ない
民家の近くのアラカシ林は見つけやすい6