ニューズレター Vol.55
2014年1月
行事開催の記録
平成 25 年度 岐阜県・地域シンポジウム－森林管理に高精度森林情報は活かせるのか－

岐阜県森林研究所 共催

開催日：2013 年 12 月 10 日（火）13:00－17:00
場 所：ソフトピアジャパン 〒503-8569 岐阜県大垣市加賀野 4 丁目 1 番地 7
事務局 広嶋卓也
今年度の地域シンポジウムは岐阜県にて，高精度森林情報の活用をテーマに，岐阜県森林研
究所との共催により開催されました。森林 GIS フォーラムが岐阜県でシンポジウムを開催するのは2001 年，2004 年に続き 3 度目になります。シンポジウムには県内の森林関係者を中心として，産官学にわたり約 100 名（産 45，官 28，学 20 ＋α）の参加者があり，盛況を呈しました。 講演は，
リモートセンシング・GIS・システム収穫表による経営計画策定支援について 2 件，航空写真・航空レーザによる DEM・DSM の作成について 2 件，県 GIS の境界修正と情報共有について 1 件の計 5 件ありました。また賛助会員 4 社による事業紹介および展示が行われました。5 題の講演については，
本ニューズレターの最後に，発表スライドの抜粋が掲載されています。
講演一覧
粟屋 善雄（岐阜大学 流域圏科学研究センター）「リモートセンシングによる高精度森林情報と GIS による森林管理」
宮坂 聡（中日本航空株式会社）「航空測量に基づく高精度森林情報提供の可能性」
國枝 ますみ（岐阜県 林政部林政課）「森林情報の精度向上と共有化に向けた岐阜県の取組み」
大洞 智宏（岐阜県 森林研究所）「高精度森林情報を森林経営計画作成・実行の支援に“活かす”」
戸田 堅一郎（長野県 林業総合センター）「航空レーザ測量データを用いた CS 立体図（微地形図）の活用－長野県の取り組み－」
賛助会員による話題提供
株式会社 パスコ，
パシフィックコンサルタンツ 株式会社，
一般社団法人 日本森林技術協会，
東京スポットイマージュ 株式会社1

森林 GIS フォーラムの組織
運営委員会は官学の代表からなり，会長，副会長，事務局，地区委員から構成されます。フォー
ラムの活動方針や内容は賛助会員の出席のもと，運営委員会で討議され決定されています。
役員
会長
露木 聡
副会長
野田 巌
事務局長
広嶋 卓也
事務局（会計）三浦 直子

東京大学
国際農林水産業研究センター（森林総合研究所）
東京大学
東京大学

地区委員
北海道
東北
関東
関東
関東
中部
関西
中国
四国
九州

菅野 正人
小谷 英司
北野 喜彦
中島 徹
鹿又 秀聡
古川 邦明
長島 啓子
米 康充
松岡 真如
加治佐 剛

北海道立林業試験場
森林総合研究所東北支所
林野庁計画課
東京大学
森林総合研究所
岐阜県森林研究所
京都府立大学
島根大学
高知大学
九州大学

会計監査

宮本 麻子

森林総合研究所賛助会員について
森林ＧＩＳフォーラムをサポートしていただいている賛助会員は以下の 6 団体です。
 株式会社パスコ
 国土地図株式会社
 パシフィックコンサルタンツ株式会社
 東京スポットイマージュ株式会社
 一般社団法人日本森林技術協会
 北海道地図株式会社

森林GISフォーラム
ニューズレター Vol．55
発行日 2014年1月
編集人 広嶋卓也
発行人 広嶋卓也

森林GISフォーラム事務局〒299-5503
千葉県鴨川市天津770 東京大学千葉演習林 内
E-mail : info ＠ fgis.jp
ホームページ ：http://www.fgis.jp/2

粟屋 善雄リモートセンシングによる高精度森林情報とGISによる森林管理

リモートセンシングによる高精度森林情報と GIS による森林管理
岐阜大学流域圏科学研究センター 粟屋善雄
現在、森林の経営計画を策定するには、一体として管理経営する森林を集約して計画を立案することが求められています。さらに毎年、計画に基づいて施業ができるような実効性のある計画策定が必要になっており、そのためには正確な森林資源情報と計画策定を支援する補助システムが必要と認識されるようになってきました。森林簿の情報は更新が滞っているため、実態と乖離している場合が多いのが実情です。このため、森林簿を利用すると施業対象林分を定めて作業道を開設し、施業による搬出量、コ
ストおよび収益を正確に見通すことが難しく、現地調査を繰り返して森林資源の実態を把握せざるを得ません。
一方、森林簿や計画図は数値化されていて、地理情報システム（GIS）で手軽に扱えるようになってきました。GIS でオルソ空中写真や高地上分解能の衛星データなどの上に林小班界を重ねて表示して、森林の現況を判読することも可能ですが、判読技術を習得することが必要です。このような画像型のリモートセンシング（RS）データに加えて、近年ではレーザ距離計を応用した航空機レーザセンサによって
地面の標高や木々の樹冠高を正確に測定することが可能になっています。今日では RS により森林タイプと材積の分布をマッピングして、GIS 上でこの情報を他の環境情報や森林簿情報と併用し、効率的な経営計画の策定を支援できると期待されています。
岐阜大学は農林水産省の農・食研究推進事業により、岐阜県林政部や同森林研究所などと共同で、RSと GIS を利用した計画策定の支援システムを開発しています。その内容は、RS によって推定される高精度の森林情報を森林 GIS 上で活用し、計画策定のための作業道設計や伐採作業システムの選定とコスト
計算、および収穫予想を支援するツール群を開発するものです。そして、支援システムを利用して計画を策定し、施業を実施して有用性を検証し、教育プログラムを策定して広く普及させることを目指しています（図１）。
本講演では共同研究の背景と概要およびリモートセンシングで得られる森林情報について説明します。

図１ 共同研究の枠組み3

粟屋 善雄リモートセンシングによる高精度森林情報とGISによる森林管理

Gifu Univ.
Y. Awayaヰ䛾䛺䛜䜜Gifu Univ.
Y. Awaya䝸䝰䞊䝖䝉䞁䝅䞁䜾䛻䜘䜛㧗⢭ᗘ᳃ᯘ᝟ሗ䛸
GIS䛻䜘䜛᳃ᯘ⟶⌮䠍䠊䝸䝰䞊䝖䝉䞁䝅䞁䜾䛸GIS䠎䠊᳃ᯘ⤒Ⴀィ⏬䛾⟇ᐃ㻌 㻌 ᚲ㡲䛾᝟ሗ㻌 㻌 㻌 㻌 ᝟ሗ䛾⢭ᗘ䛾ၥ㢟㻌 㻌 ᝟ሗ䛾⥔ᣢ᭦᪂ ㄡ䛜䚸䛹䛾఩䛾㢖ᗘ䛸⢭ᗘ䛷䠛䠏䠊䝸䝰䞊䝖䝉䞁䝅䞁䜾䛻䜘䜛᳃ᯘ᝟ሗ㻌 㻌 ┤᥋ ᐃ䠖㻌 →㻌 ᶆ㧗䠄ᶞෙ㧗䠅㻌 →㻌 ᮦ✚㻌 㻌 㛫᥋᥎ᐃ䠖㻌 →㻌 ᶞෙ䛾Ⰽ㻌 㻌 㻌 㻌 →㻌 ᳃ᯘ䝍䜲䝥
䠐䠊GIS䛻䜘䜛᳃ᯘ⟶⌮㻌㻌 㻌 ฼⏝⪅䛿ㄡ䛛䠛㻌 ฼⏝⪅䛾ᢏ㔞䛿䠛㻌 ᶵჾ䞉䝋䝣䝖䛿䠛㻌䠑䠊㧗⢭ᗘ᝟ሗ䛾ά⏝䛷ᮇᚅ䛥䜜䜛ຠᯝ㻌 㻌 㧗⢭ᗘ䛾᳃ᯘ᝟ሗ䛷⤒Ⴀィ⏬⟇ᐃ᪉ἲ䛿ኚ䜟䜛䛾䛛䠛㻌䠒䠊◊✲஦ᴗ䛷䛾ྲྀ䜚⤌䜏≧ἣ㎰ᯘỈ⏘┬◊✲஦ᴗ䠄24020䠅
䛂㧗⢭ᗘ㈨※᝟ሗ䜢ά⏝䛧䛯᳃ᯘ⤒Ⴀィ⏬⟇ᐃᨭ᥼䝅䝇䝔䝮䛾ᵓ⠏䛸᳨ド䛃 䛾ྲྀ䜚⤌䜏ཧ⏬ᶵ㛵ᒱ㜧኱Ꮫ䚸୰㒊኱Ꮫ䚸ᒱ㜧┴ᯘᨻ㒊ᯘᨻㄢ䞉ྍⱱ㎰ᯘ஦ົᡤ䞉᳃ᯘ◊✲ᡤ䞉᳃ᯘᩥ໬䜰䜹䝕䝭䞊䚸୰᪥ᮏ⯟✵䚸ྍⱱ᳃ᯘ⤌ྜᒱ㜧኱Ꮫὶᇦᅪ⛉Ꮫ◊✲䝉䞁䝍䞊
⢖ᒇ ၿ㞝
1

2

䝸䝰䞊䝖䝉䞁䝅䞁䜾䛸GIS

䝸䝰䞊䝖䝉䞁䝅䞁䜾䛸GIS

Gifu Univ.
Y. Awaya䝸䝰䞊䝖䝉䞁䝅䞁䜾䛸GIS䛻䛴䛔䛶䝸䝰䞊䝖䝉䞁䝅䞁䜾䛸GIS

Gifu Univ.
Y. Awayaᆅ⌮᝟ሗ䝅䝇䝔䝮䠄GIS)

䝸䝰䞊䝖䝉䞁䝅䞁䜾䠄Remote Sensing䠅䛸䛿䚸䛂ேᕤ⾨ᫍ䛺䛹䛻ᦚ㍕䛥䜜䛯䝉䞁䝃䠄䜹䝯䝷䠅䜢฼⏝䛧䛶᧜ᙳ䛧䛯෗┿䜢ゎᯒ䛧䛶ᗈᇦ䛾ᆅ⾲㠃䛾᝟ሗ䜢ᢕᥱ䛩䜛ᢏ⾡䛃䛷䛩䚹ᗈᇦ䛻䛴䛔䛶䚸ᑐ㇟≀䠄౛䛘䜀᳃ᯘ䜔㎰ᆅ䠅䛾ᗈ䛜䜚䛾ᐇែ䜢▱䜛䛣䛸䛜䛷䛝䜎䛩䚹᳃ᯘ䛾᝟ሗ䠄ィ⏬ᅗ䞉᳃ᯘ⡙䠅⾨ᫍ෗┿ᆅ⌮᝟ሗ䝅䝇䝔䝮䠄Geographical Information System: GIS䠅䛸䛿ᆅᅗᗙᶆ䜢䜒䛳䛯✵㛫᝟ሗ䠄ᆅ⌮᝟ሗ䠅䜢䝁䞁䝢䝳䞊䝍ୖ䛷⟶⌮䛧䚸ゎᯒ䛩䜛䝋䝣䝖䜴䜵䜰䛷䛩䚹
GIS䛷䛿䝸䝰䞊䝖䝉䞁䝅䞁䜾䛾ゎᯒ⤖ᯝ䜢ᆅ⌮᝟ሗ䛸䛧䛶ᢅ䛔䜎䛩䚹

QB䝕䞊䝍©᪥❧䝋䝣䝖

✵୰෗┿䛣䜜䜙䛾ᢏ⾡䛿㈨※⟶⌮䛺䛹䛻฼⏝䛥䜜䜎䛩䚹᳃ᯘ䝍䜲䝥ᅗ©ᒱ㜧┴3᳃ᯘ⤒Ⴀィ⏬䛾⟇ᐃ

Gifu Univ.
Y. Awaya©ᒱ㜧┴4᳃ᯘ⤒Ⴀィ⏬䛾⟇ᐃ㧗⢭ᗘ᳃ᯘ᝟ሗ䛸GIS㻌 䛺䛬ᚲせ䛛䠛

Gifu Univ.
Y. Awaya䕺ᅜ䛾᪋⟇㻌 㻌 ᳃ᯘ䞉ᯘᴗ䛾෌⏕䚸పⅣ⣲໬♫఍䛾ᐇ⌧⤒Ⴀィ⏬䛾⟇ᐃᡭ㡰䛸ᚲせ䛺䝕䞊䝍ྂ䛟䛛䜙᳃ᯘ⡙䛸᳃ᯘᇶᮏᅗ䛜౑䜟䜜䛶䛝䛯㻌 →㻌 ᝟ሗ䛾⢭ᗘ䛿䠛䠄ྍⱱ᳃ᯘ⤌ྜ 2013䠅

せ⣙䛩䜛䛸㻌 ᶞ✀ศᕸ䚸ᶆ㧗䠄ᆅ㠃䞉ᶞෙ䠅䠇ᲈ➃ᩘ

5

6

4

粟屋 善雄リモートセンシングによる高精度森林情報とGISによる森林管理᳃ᯘ⤒Ⴀィ⏬䛾⟇ᐃ᳃ᯘ⤒Ⴀィ⏬䛾⟇ᐃ᳃ᯘ⡙᝟ሗ䛾⢭ᗘ䛻䛴䛔䛶⪃䛘䜛

Gifu Univ.
Y. Awaya⾨ᫍ䝕䞊䝍㻌 ゎീᗘ⣙3.3m

ㄪᰝ⡙

RS:

䛺䛛䛺䛛ᐇ⏝໬䛥䜜䛶䛣䛺䛛䛳䛯㻌 㻌 䞉㞼䛜㑧㨱䚸䜋䛧䛔Ꮨ⠇䛾䝕䞊䝍䛜↓䛔→㻌 ゎᯒ⢭ᗘ䛜ᵝ䚻㻌 㻌 䞉㧗ゎീᗘ䠙㧗౯䛷᧜ᙳ⠊ᅖ䛜⊃䛔→ 㧗ゎീᗘ䝕䞊䝍㻌 㻌→㧗㢖ᗘほ 䞉ప౯᱁䜈→ LiDAR䚸✵୰෗┿䛛䜙䛾㧗䛥᝟ሗ㻌 㻌 → 㧗⢭ᗘIKONOS 2003/06/09 ©JSI⛅⏣┴⡿ෆἑศ㢮⤖ᯝ᳃ᯘ⡙䛸ᐇ㝿䛾ᶞ✀ศᕸ䛿㐪䛖㻌 ᳃ᯘ⡙䛾ㄗ䜚㻌 䞉᳜᱂ᮌ䛜ᡂ㛗䛷䛝䛺䛛䛳䛯㻌 䞉ᑠ⌜ቃ⏺䛾 㔞䛜୙ṇ☜㻌 䞉ఆ᥇䞉㐀ᯘ䛜཯ᫎ䛥䜜䛶䛔䛺䛔㻌 ᳃ᯘ⡙䛜ṇ䛧䛔㻌 䞉䜎䛰ᗂ௧䛷䛒䜛©JSI

GIS䠖 㒔ᕷ䛾䜲䞁䝣䝷⟶⌮䛺䛹䛷ᚲ㡲඲ᅜ䛾㒔㐨ᗓ┴䛻ᑟධ䛥䜜䛯䠄ᯘົ㛵ಀ䠅㻌 㻌 䞉᳃ᯘ⡙䛾⢭ᗘ䛜༑ศ䛷䛿䛺䛔㻌 㻌 䞉᳃ᯘศ㔝䛷䛿䝴䞊䝄䛜ᑡ䛺䛔 㻌 → ᢏ㔞䛾ᕪ
→ RS䛷᳃ᯘ᝟ሗ䛾⢭ᗘྥୖ䛾ぢ㎸䜏䕺䝙䞊䝈㻌 ᳃ᯘィ⏬䛾ຠ⋡໬䛜ᚲ㡲

ซ౛
ᑐ㇟እ
䝇䜼
䜹䝷䝬䝒
䝤䝘
ᗈⴥᶞ

7

8

᳃ᯘ⤒Ⴀィ⏬䛾⟇ᐃ᳃ᯘ⤒Ⴀィ⏬䛾⟇ᐃㄡ䛜㧗⢭ᗘ᳃ᯘ᝟ሗ䜢ᥦ౪䛩䜛䛛䠛

Gifu Univ.
Y. Awaya䛺䛬䚸䝸䝰䞊䝖䝉䞁䝅䞁䜾䛸GIS䛛䠛

Gifu Univ.
Y. AwayaGifu Univ.
Y. Awaya䠏ḟඖ᳃ᯘ᝟ሗ䜢ά⏝䛩䜛䛯䜑䛾ᯟ⤌䜏㻌 ⤌⧊㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 ≧㻌 ἣ㻌 䝇䜿䞊䝹㻌
㒔㐨ᗓ┴䠖ᆅᇦ᳃ᯘィ⏬䜢ᢸ䛳䛶䛔䜛䚹㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㞟⣙ⓗ䛻ᢕᥱ᳃ᯘ⡙䜢⟶⌮䛧䛶䛔䜛䚹ᕷ⏫ᮧ䠖ᕷ⏫ᮧ᳃ᯘᩚഛィ⏬䜢ᢸ䛖䛜ேᮦ୙㊊䚹⟶⌮୺య䠖ᆅୖㄪᰝ䛻㢗䛳䛶䛝䛯䚹ேᮦ୙㊊䚹㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 ヲ⣽䛻ᢕᥱ䠄᳃ᯘ⤌ྜ䛺䛹䠅
䠄✵୰෗┿❧యど䛺䛹䠅䝁䝇䝖䝎䜴䞁䚸ேᮦ⫱ᡂ or ᢏ⾡☜❧ᯘᴗᚑ஦⪅䛜ᑡ䛺䛔⌧≧䛻䛹䛾䜘䛖䛻ᑐᛂ䛩䜛䛛䠛ᒱ㜧┴ྍⱱᆅ᪉

ᗈᇦ䛷సᡂ䛧䛶
䝁䝇䝖䝎䜴䞁

RapidEye 2013/03/30㻌 ©JSIྍⱱ᳃ᯘ⤌ྜ㻌 䠎ᕷ䠑⏫㻌 ⣙22,000ha䜢⟶⌮ 9

10RS䛻䜘䜛᳃ᯘ᝟ሗ

RS䛻䜘䜛᳃ᯘ᝟ሗ

䝸䝰䞊䝖䝉䞁䝅䞁䜾䛻䜘䜛᳃ᯘ᝟ሗἼ㛗ู䛾᫂䜛䛥䠄䝇䝨䜽䝖䝹䚸Ⰽ䠅

DCHM = DSM - DTM

⥳

㏆㉥እ

㉥
DCHM

⾨ᫍ䝕䞊䝍䛻䜘䜛᳃ᯘ䝍䜲䝥䛾ศ㢮

Gifu Univ.
Y. Awaya⾨ᫍ䝕䞊䝍 satellite image

✵୰෗
┿䛷
ᐃ䛩䜛

class 3

DSM

class 2఩⨨䠄X,Y,Z䠅
GPS䛷ィ

䜹䝷䞊ྜᡂ
ぢ䛛䛡䛾Ⰽ

䝺䞊䝄
ග⥺

䝇䝨䜽䝖䝹䠄Ⰽ䠅䛻䜘䜛ᶞ✀༊ศ

class 1➨䠍䝡䞊䝮㻌
⾲㠃㻌 (DSM)

0

Landsat/TM 1990/05/29䝇䜼䝠䝜䜻ᶞ✀䛻䜘䛳䛶Ⰽ䛜㐪䛖䛣䛸䜢฼⏝䛧䛶ᶞ✀䜢ศ䛡䜎䛩䚹Ꮨ⠇ኚ໬䜒㔜せ䛺᝟ሗ䛷䛩䚹ⴠⴥᗈⴥᶞᚚᔞ⏫ RapidEye 2013/05/03 ©JSI᭱⤊䝡䞊䝮ᆅ㠃㻌 (DTM)㻌 䝺䞊䝄䞊ග⥺䛜ᆅ⾲≀䛻཯ᑕ䛧䛶㣕⾜ᶵ䛻ᡠ䛳䛶䛟䜛䜎䛷᫬㛫䛛䜙䚸㣕⾜ᶵ䛾ᑐᆅ㧗ᗘ䜢ィ 䛧䚸䛥䜙䛻ᆅ⾲㠃䛾ᶆ㧗䜢᥎ᐃ䛧䜎䛩䚹ศ㢮 classification⤖ᯝ䛾⾲♧ displaying result255䝺䞊䝄䞊ග⥺䛻䜘䜛ᶞෙ㧗ィ┤᥋ ᐃᶞෙ⾲㠃䛾ᶆ㧗⾨ᫍ෗┿䛻䜘䜛ᶞ✀ุᐃ
㛫᥋᥎ᐃ

ᶞෙ㧗

Gifu Univ.
Y. Awaya౛䠖㻌 ᳃ᯘ⤌ྜ䛾≧ἣ䛿䠛㻌 䞉✵୰෗┿䜢㉎ධ䛧䛶䛔䛺䛔㻌 䞉ゎᯒ䝋䝣䝖䜢㉎ධ䛩䜛ᚲせ㻌 䞉䝇䝍䝑䝣㣴ᡂ䛜ᚲせ→⮬๓䛷䜔䜛䛾䛿ᅔ㞴㻌 㻌 እὀ䛾䜋䛖䛜⌧ᐇⓗ䠛᫂䜛䛥 (㏆㉥እ)౛䠖ᮦ✚䛾ศᕸ0ㄢ㢟䠖᫂䜛䛥 (㉥)

255ఝ䛯᫂䜛䛥䛾⏬⣲䠄ᅵᆅ⿕そ䠅䛻ᩘᏐ䜢๭䜚ᙜ䛶䜛
Allocating class codes to
pixels (land cover) with similar
brightness.

class 1䛻ᩘᏐ䛾䠍
class 2䛻ᩘᏐ䛾䠎䜢๭䜚ᙜ䛶䜛
class 3䛻ᩘᏐ䛾䠏

11

5ྛ䜽䝷䝇䜢Ⰽ䛷⾲♧䛩䜛
Showing each class codeby pseudo color.

1
2
3
4

ᖖ⥳㔪ⴥᶞ conifer
ᗂ௧ᯘ juvenile㐀ᯘᆅ afforested䜹䝷䝬䝒 larch
12粟屋 善雄リモートセンシングによる高精度森林情報とGISによる森林管理

RS䛻䜘䜛᳃ᯘ᝟ሗ

⾨ᫍ䝕䞊䝍䜢⏝䛔䛯ศ㢮䛾ᐇ㝿䠄ᚚᔞ⏫䠅

Gifu Univ.
Y. Awaya

ゎᯒ䝣䝻䞊

᳃ᯘ

2. ⾨ᫍ䝕䞊䝍୺య䛾᪉ἲ䛷䝇䜼䛸䝠䝜䜻䜢ศ㢮䛩䜛䚹

0.55 Ӎ 䠖ᖖ⥳㔪ⴥᶞ
0.55 䠘 䠖ⴠⴥᗈⴥᶞ䝇䜼⌮⏤䠖- 3᭶30᪥᧜ᙳ䛾䝕䞊䝍䛷䛿䚸䝇䜼䛸䝠䝜䜻䛷⾨ᫍ䝕䞊䝍䠄᫂䜛䛥䠅䛻㐪䛔䛜䜏䜙䜜䛺䛛䛳䛯䚹
GeoEye-1 2010/03/30 ©JSI- ᶞෙ㧗䠖
18m Ӎ 䠖䝇䜼18m 䠘 䠖䝠䝜䜻䝠䝜䜻᳃ᯘ᳜⏕䝍䜲䝥ᅗ1

䕺 ᨵၿ᪉ἲ

ⴠⴥᗈⴥᶞ

䝇䜼
ከ

- ᶞෙ㧗䜢⏝䛔䛯䝇䜼䛸䝠䝜䜻䛾ศ㢮䛿ỗ⏝ᛶ䛜ప䛔䚹඲య⢭ᗘ䠖89.1䠂

㐀ᯘ䛾Ṕྐ

᳜⏕ᣦᩘ
0

1. 䝇䜼䛾ศ㢮⢭ᗘ䜢ྥୖ䛧䛯䛔䚹- ᳜⏕ᣦᩘ䠖

ᖖ⥳㔪ⴥᶞ

ᑡ

䕺 ㄢ㢟

1m Ӎ 䠖᳃ᯘ
1m 䠘 䠖㠀᳃ᯘ

ⴠⴥᗈⴥᶞ

-1

- ᗈⴥᶞᯘ䛾୰䛻䝠䝜䜻ᯘ䛜ΰᅾ䛧䛶䛔䜛ᵝᏊ䛜཯ᫎ䛥䜜䛶䛔䛯䚹- ᶞෙ㧗䠖

㠀᳃ᯘ
1km

35m

- 䝇䜼ᯘ䛿㇂➽䛻ศᕸ䛧䚸䝠䝜䜻ᯘ䛿ᩳ㠃䛻ከ䛟ศᕸ䛧䛶䛔䛯䚹

0.3Ӎ 䠖᳜⏕
0.3䠘 䠖㠀᳜⏕᳜⏕ᶞෙ㧗䕺 ศ㢮⤖ᯝ䛾≉ᚩ- ᳜⏕ᣦᩘ䠖 ౛ ㏆㉥እ䠋㉥

㠀᳜⏕

⿵ຓ䝕䞊䝍

᳃ᯘ䝍䜲䝥ᅗ

ุ᩿ᇶ‽⾨ᫍ⏬ീ

GeoEye-1 2010/03/30 ©JSI᳃ᯘ䝍䜲䝥䛾ศ㢮⤖ᯝ䠄ᚚᔞ⏫䠅

Gifu Univ.
Y. Awaya䕺 ᳃ᯘ᳜⏕䛾ศ㢮ᡭ㡰

⾨ᫍ䝕䞊䝍

0m

RS䛻䜘䜛᳃ᯘ᝟ሗ

䝠䝜䜻

13

䝇䜼䠖 66.7䠂
䝠䝜䜻䠖92.1䠂

- ึኟ䛾䝕䞊䝍䜢⏝䛔䜛஦䛷䚸ᶞ㧗䜢⏝䛔䛪䝇䜼䛸䝠䝜䜻䛾ศ㢮䜢⾜䛖䚹
14

RS䛻䜘䜛᳃ᯘ᝟ሗ

RS䛻䜘䜛᳃ᯘ᝟ሗ

ᶞෙ㧗䛛䜙ᮦ✚᥎ᐃ

Gifu Univ.
Y. Awaya㻡㻜㻜㻌 ᖹᆒᶞෙ㧗䛻㠃✚䜢䛛䛡䜛䛸ᶞෙ䛸ᆅ㠃䛾㛫䛾య✚䠄✵㛫య✚䠅䛻䛺䜚䜎䛩䚹㻌 ᖹᆒᶞෙ㧗䠄✵㛫య✚䠅䛸ᮦ✚䛿ᴫ䛽ẚ౛䛧䜎䛩䚹✵㛫య✚䕺᳨ド⤖ᯝ䛿ẚ㍑ⓗⰋዲ䕺ᶞෙ㧗䠄DCHM䠅䛜ప䛩䛞䜛㒊ศ䛜䛒䜛䚹㻌 㻌 →㻌 ㄢ㢟䠖ᆅ┙㧗䠄DTM䠅䛜㧗䛩䛞䜛䠉せᨵⰋ㧗⢭ᗘ᝟ሗ䛸᳃ᯘ⡙䛾ẚ㍑

䠍䠊ᶞ✀䛾ศᕸ䛜㐪䛖㻌 㻌 ⌧ᆅ㻌 ἑ䝇䜼䚸ᩳ㠃䝠䝜䜻䠎䠊ᮦ✚ศᕸ䛜㐪䛖ᶞෙ㧗䛸ᮦ✚䛾㛵ಀᗈⴥᶞ㻠㻜㻜ᮦ✚㻌㻔㼙㻟㻛㼔㼍㻕㻌

Gifu Univ.
Y. Awaya㼥㻌㻩㻌㻙㻟㻞㻚㻜㻌㻗㻌㻝㻡㻚㻞㼤㻌㻌㻌㻾㻞㻩㻌㻜㻚㻤㻝㻝㻌

㻟㻜㻜

ᮦ✚䛾ẚ㍑
⌧ᆅㄪᰝӍ RS 䠚᳃ᯘ⡙

㻞㻜㻜

㻜

㻜

㻡

㻝㻜

㻝㻡

㻞㻜

㻌 䞉᳃ᯘ⡙᝟ሗ䛿኱㞧ᢕ㻌 䞉㧗⢭ᗘ᝟ሗ䛿ヲ⣽㻞㻡ᖹᆒᶞෙ㧗㻌㻔㼙㻕

1000
800

20

600
400

10

200
0
(m)

᥎ᐃᮦ✚䢢䢪䣯䢵䢢䣪䣣䢯䢳䢫ᮦ✚㻌 2011ᖺ䠔᭶䝠䝜䜻

䝇䜼 411 m3/ha
䝠䝜䜻 224䜰䜹䝬䝒 134

䛭䛾௚
ᶞ✀
500m

ᶞ✀䠄᳃ᯘ⡙㻌 ➨䠍ᶞ✀䠅

䢳䢴䢲䢲

30

䝇䜼 1
䝠䝜䜻 3
䜰䜹䝬䝒 6

㻝㻜㻜ᶞෙ㧗䠄DCHM䠅䠖 2011ᖺDSM䠉2003ᖺᒱ㜧┴DTM
ᶞෙ㧗㻌 2011ᖺ䠔᭶䝇䜼ᮦ✚䠄᳃ᯘ⡙䠅䣻䢢䢿䢢䢲䢰䢻䢶䢳䣺䢢

䢳䢲䢲䢲
䢺䢲䢲
䢸䢲䢲

1500

䢶䢲䢲

᳨ド⤖ᯝ
㔪ⴥᶞ

䢴䢲䢲
䢲

䢲

0
(m3/ha)䢴䢲䢲 䢶䢲䢲 䢸䢲䢲 䢺䢲䢲 䢳䢲䢲䢲 䢳䢴䢲䢲ᆅୖㄪᰝ䚷ᮦ✚㻌㻔㼙㻟㻌㼔㼍㻙㻝㻕

GeoEye-1 2010/03/30 ©JSI15

ᶞ✀ 䠄ศ㢮ᅗ䠅©JSI

0ᮦ✚䠄RS: ศ㢮䠃DCHM䠅 (m3/ha)
16RS䛻䜘䜛᳃ᯘ᝟ሗ

Gifu Univ.
Y. Awaya

GIS䛻䜘䜛᳃ᯘ⟶⌮䛺䛬✵୰෗┿䛾㧗䛥᝟ሗ䜢౑䛖䛛䠛

Gifu Univ.
Y. Awayaᆅ┙㠃䛾ᶆ㧗䛿⡆༢䛻䛿ኚ䜟䜙䛺䛔䚹㻌 →㻌 ୍ᗘ䚸స䜜䜀Ⰻ䛔䚹ᶞᮌ䛿ᖺ䚻ᡂ㛗䛩䜛䚹㻌 㻌 㻌 㻌 →㻌 䝰䝙䝍䝸䞁䜾䛜ᚲせ䚹㻌 ᒱ㜧┴䛿ẖᖺ䚸Ẹ᭷ᯘ䛾✵୰෗┿᧜ᙳ䜢⥆䛡䛶䛔䜛䚹㻌 䠄⤒ᖖⓗ䛺ண⟬䠅→㻌 䠑ᖺ䠛䛻䠍ᅇ䛾㢖ᗘ䛷ᶞෙ㧗䛾䝕䞊䝍䜢᭦᪂䛷䛝䜛䚹㻌 →㻌 Ᏻ౯
LiDAR䛿㜵⅏㛵㐃䛾ண⟬䚹2003ᖺ→2013ᖺ㻌 䠍ᅇ䠋10ᖺ→㻌 ✵୰෗┿䛾⏬⣲䠄Ⅼ䠅䛿➼㛫㝸䚹LiDAR䛿Ⅼ䛻䝮䝷䛜䛒䜛䚹ㄢ㢟䠖 DSMసᡂ䛾䝁䝇䝖䝎䜴䞁䚸␯ᐦᗘ᥎ᐃ䛾㧗⢭ᗘ໬䞉⮬ື໬
⌮⏤䠖

©ᚚᔞ⏫

©୰᪥ᮏ⯟✵э㻌 ᯘᴗ⤒Ⴀ䜢⾜䛳䛶䛔䜛஦ᴗయ䚸ᯘᴗ⤒Ⴀ䜢ጤク䛥䜜䛶䛔䜛஦ᴗయ
GIS䛾฼⏝⪅䛾䝺䝧䝹䛿䠛㻌 ⮬⏤䛻GIS䜢౑䛘䜛ୖ⣭䝺䝧䝹㻌 ୍㏻䜚䛾䛣䛸䛜䛷䛝䜛୰⣭䝺䝧䝹㻌 ึṌⓗ䛺᧯స䜢ぬ䛘䛯ึ⣭䝺䝧䝹㻌 GIS䜢฼⏝䛧䛶䛔䛺䛔

LiDAR㻌 ᶞෙ㧗㻌 1m䝯䝑䝅䝳©ᒱ㜧┴GIS䛻䜘䜛᳃ᯘ⟶⌮㻌 ㄢ㢟䛿䠛㻌 ᒱ㜧┴䛷䛿WebGIS䛻䜘䛳䛶䚸ᵝ䚻䛺ᆅ⌮᝟ሗ䜢㜀ぴ䛷䛝䜎䛩䚹䜎䛯䚸⏦ㄳ䛩䜛䛣䛸䛷฼⏝䛜ྍ⬟䛻䛺䜛᝟ሗ䜒䛒䜚䜎䛩䚹䛣䜜䜙䛾᝟ሗ䛿⤒Ⴀィ⏬䛾⟇ᐃ䛻ά⏝䛷䛝䜎䛩䛜䚸䛹䛾䜘䛖䛺ே䛜฼⏝䛩䜛䛷䛧䜗䛖䛛䠛㻌 LiDAR䜢฼⏝䛩䜛䛸ᆅ┙㠃䛸ᶞෙ䛾ᶆ㧗䛜ྠ᫬䛻ศ䛛䜛䛾䛷౽฼䛷䛩䚹䛧䛛䛧䚸⚾䛯䛱䛿✵୰෗┿䜢฼⏝䛧䛶䚸ᶞෙ㧗䜢᥎ᐃ䛩䜛䛣䛸䜢┠ᣦ䛧䛶䛔䜎䛩䚹✵୰෗┿㻌 ᶞෙ㧗㻌 20cm䝯䝑䝅䝳ᒱ㜧┴ᚚᔞ⏫

㠀ᖖ䛻ᑡ䛺䛔ᑡ䛺䛔䜔䜔ከ䛔ከ䛔э㻌 ⌧᫬Ⅼ䛷䛿ᮍ฼⏝⪅䛜฼⏝䛷䛝䜛䝕䞊䝍䜒ᥦ౪䛩䜛ᚲせ䛜䛒䜛ゎᯒ⤖ᯝ䜢ᑠ⌜༢఩䛷㞟⣙㻌 э shape䝣䜯䜲䝹䛷ᥦ౪
Excel䝕䞊䝍䛻ኚ᥮䛧䛶ᥦ౪э㻌 䝯䝑䝅䝳䝕䞊䝍䜢ά⏝䛩䜛䛣䛸䜢⪃䛘䜛㻌 э㻌 GISᶵ⬟䛾ά⏝10m䝯䝑䝅䝳䛾䝕䞊䝍䜢ᥦ౪
17

18

6

粟屋 善雄リモートセンシングによる高精度森林情報とGISによる森林管理ᮇᚅ䛥䜜䜛ຠᯝ

䠄䠍䠅䝕䝆䝍䝹✵୰෗┿䛺䛹䜢⏝䛔䛯䠏ḟඖ᳃ᯘ㈨※᝟ሗ䛾ᩚഛ㧗⢭ᗘ᳃ᯘ᝟ሗ䛷ィ⏬⟇ᐃ䛿ኚ䜟䜛䛛⌧ᅾ䛾ၥ㢟Ⅼ䠖㻌 ᳃ᯘ⡙䛾᝟ሗ䛜୙ṇ☜䠖㻌 ẖᖺ䛾஦ᴗ㔞䛾ぢ✚䜒䜚䛜ᅔ㞴э㻌 ⌧ᆅㄪᰝ䛷ᶞ✀䞉ᮦ✚䜢 ᐃэ㻌 ⤒Ⴀィ⏬䛾ಟṇศ㢮䝟䝷䝯䞊䝍
䞉䝇䝨䜽䝖䝹
䞉ഴᩳ䞉ᶞෙ㧗㻰㻺䚷䠄᫂䜛䛥䠅

㻣㻜㻜⢭ᗘ䛾㧗䛔᳃ᯘ᝟ሗ㻌→᳃ᯘ䛜ᅛᐃ䛧䛶䛔䜛Ⅳ⣲㔞ᢕᥱ

㻞㻜㻜

㻜

㻝

㻞

㻟

㻠

㻡

✵୰෗┿DSM, DCHM䜘䜚సᡂ⾨ᫍ䝕䞊䝍ゎീᗘ 2䡚6.5m

19䠏ḟඖ᳃ᯘ㈨※᝟ሗ㻌 → ィ⏬⟇ᐃ䞉ᬑཬ䜈

୰㛫ホ౯᫬

᪋ᴗ䛾ᐇ᪋

ྵ‫ئ‬ƕ൭Ǌǔౕ௎ऴ‫إ‬
ϙჇᔛᆢƔǒ
ႺࢲЎࠋਖ਼‫ܭ‬

᪤Ꮡ᝟ሗ

ᶞ㧗䠄㹫㸧

ǳǹȈЎࠋᚾምȄȸȫ

ᡂᯝ

15

ᐇ ್
ண ್

10

5

10

15

20

25

30

㻞㻜
㻠㻜
㻢㻜
㻤㻜

Ūᇌ‫ע‬࿢‫ؾ‬ᚸ̖ŪဃငᚘဒŪǳǹȈᚘምŪ঺ᧈʖยᣦᑟ䠖㊰⥙ィ⏬⟇ᐃ䚸㻌 㻌 㻌 㻌 㛫ఆ㈝⏝ᑐຠᯝィ⏬⟇ᐃᡭ㡰䛾⩦ᚓ⤒Ⴀィ⏬⟇ᐃᨭ᥼
ᢏ⾡㛤Ⓨ䠏ḟඖ᳃ᯘ㈨※᝟ሗ䛾ᩚഛ䞉බ㛤
୰ㄢ㢟䠎

35

⬚㧗┤ᚄ䠄䠿䡉䠅

㻜䠏ḟඖ᳃ᯘ㈨※᝟ሗ㻌ᡂᯝ㻌 䝬䝙䝳䜰䝹᱌ᡂᯝ㻌 ᳃ᯘ⤒Ⴀィ⏬䛾⟇ᐃ⤖ᯝ5ȷᚘဒሊ‫ܭ‬Ʒјྙȷ‫ࣱ࢘ڲ‬Ʒᚸ̖ܱ଀ȷ᝻เऴ‫إ‬ƷችࡇǛ౨ᚰ

㧗⢭ᗘ
ከ㠃ⓗ

⢭ᗘ୙㊊

Ἴཬຠᯝ→
CO2᤼ฟపῶ
ᆅᇦ⏘ᴗ䛾άᛶ໬

20୰ㄢ㢟䠍

H25⤊஢᫬

ᣦᑟෆᐜ兟儻兑償儝僔儹儇兠儭儴儧儓

ᡂᯝ4

20

䠄䠏䠅᳃ᯘ⤒Ⴀィ⏬䛾⟇ᐃ䛸᪋ᴗ䝥䝷䞁䛾ᐇ⾜䛚䜘䜃ᩍ⫱䞉ᬑཬ
Gifu Univ.
Y. Awaya೔ᆔὉ஬ᆢầᢌạˮፗầᢌạᴾ etcͼ૲ғЎȷ᜿݅ࡇ‫׋‬ᗈᇦ䛷䛾ヨ⾜䝏䝱䞁䝛䝹᳃ᯘ⡙䚸✵୰෗┿᳨ド

Gifu Univ.
Y. Awaya㻠㻜㻜㻟㻜㻜ኺփᚘဒሊ‫ܭ‬ỉؕႴऴ‫إ‬25

᳃ᯘ㈨※䛾᭷ຠ฼⏝㻌 㻌 㻌 ←Ἴཬຠᯝ⎔ቃ䛻ඃ䛧䛔᳃ᯘ⤒Ⴀ㞟⣙໬䛻䜘䜛䝁䝇䝖పῶ䞉ຠ⋡໬

35km㽢52km㻡㻜㻜㻜ȞȋȥǢȫ᪮Ⴘ
੩క

ᡂᯝ3

䝇䜼
䝠䝜䜻
ⴠⴥᗈⴥᶞ

㻢㻜㻜

㻝㻜㻜

ኺփᚘဒሊ‫ܭ‬ƷᘍᆉᲴ࣏ᙲƳऴ‫إ‬᪮Ⴘ

ᡂᯝ2ᡂᯝ㻌 ⵳✚ศᕸᅗ㻤㻜㻜ᚘဒሊ‫ྵ↝ܭ‬ඞ ௎ኺփᚘဒƷሊ‫ܭ‬৖ඥƷ˳ኒ҄㊥㞳 (m)᳨ド㻌 ᆅୖ⵳✚ӍRS⵳✚䠚᳃ᯘ⡙⵳✚ศ㢮⢭ᗘ䛾ᨵၿ

ᡂᯝ1⤒Ⴀィ⏬䛾⟇ᐃᆅ┙ᡂᯝ㻌 ✵㛫య✚=✵୰෗┿DSM-DTM

RS⵳✚=✵㛫య✚㽢ಀᩘ ኺփᚘဒሊ‫ܭ‬ȞȋȥǢȫ˺঺

᳃ᯘ㈨※᝟ሗ㻌 䞉ᯘ┦㻌 䞉⵳✚㔞㻌 䞉␯ᐦᗘ㻌 㻌 㻌 etc

ᶞෙ㠃

ᶞෙ㧗

DCHM

ᡂᯝ㻌 ᳃ᯘ䝍䜲䝥ᅗ(2)᳃ᯘ⤒Ⴀィ⏬䛾⟇ᐃ᪉ἲ䛾య⣔໬䛸䝬䝙䝳䜰䝹సᡂ⢭ᗘ䛾㧗䛔㈨※᝟ሗ䜢⡆᫆䛻Ᏻ౯䛷཰㞟ᆅ┙㧗 DTM✵୰෗┿DSMసᡂ䜰䝹䝂䝸䝈䝮䛾☜❧䠄䠎䠅᳃ᯘ⤒Ⴀィ⏬䛾⟇ᐃ᪉ἲ䛾య⣔໬䛸䝬䝙䝳䜰䝹సᡂ㻌
Y. Awayaẚ㍑
DSM᥎ᐃ࣭✵୰෗┿DSM
࣭⯟✵࣮ࣞࢨDSM

㧗⢭ᗘ᝟ሗ䛷ᮇᚅ䛥䜜䜛䛣䛸䠖㻌 ᶞ✀䛸ᮦ✚э㻌 ⌧ᆅㄪᰝ䛸䛾㝸䛯䜚䛜ᑠ䛥䛔⌧ᆅィ 䛾┬ຊ໬䛜ྍ⬟㻌㻌ィ⏬䛸஦ᴗ㔞䛾ᕪ䛜ᑠ䛥䛟䛺䜛э㻌 ㊰⥙ィ⏬䛜❧䛶䜔䛩䛟䛺䜛㻌 ❧ᮌᐦᗘ䛸ᶞ㧗 㛫ఆ㐜䜜䛾ᯘศ䜢ุᐃ䛷䛝䜛э㻌 ᪋ᴗ䛾ඃඛ㡰఩䜢Ỵ䜑䜔䛩䛔㻌 㻌 ᶞᮌ䛾䝃䜲䝈ศᕸ䜢᥎ᐃ䛷䛝䜛౛䠖┤ᚄศᕸ
㻌 䠄DTM䠅ᆅ㠃䛾ഴᩳ䞉᪉఩䛜ṇ☜䛻ศ䛛䜛э㻌 సᴗ㐨タィ䛾⢭ᗘ䛜ྥୖ䛩䜛ᅵ◁ὶฟ䜢㍍ῶ䛷䛝䜛ຠᯝ⤒Ⴀィ⏬䛾ಙ㢗ᛶ䛜㧗䜎䜛㻌㻌 →㻌 ཰ᨭ䛾ṇ☜䛺ண᝿䜈
⿵㊊ㄪᰝ䛾ປຊ䛜ῶ䜛⤒Ⴀィ⏬䛾ಟṇ䜢ᑠᖜ䛻䛷䛝䜛ṇ☜䛺᳃ᯘ᝟ሗ䜢㛵ಀ⪅䛷ඹ᭷䛷䛝䜛

Gifu Univ.
㻌 㧗⢭ᗘ᳃ᯘ᝟ሗ

✵୰෗┿

Gifu Univ.
DSM䛾⢭ᗘ᳨ド
Y. Awaya⾲㠃㧗 DSMᶞෙ㧗 DCHM

Gifu Univ.
Y. Awayaᡂᯝ㻌 ᩍ⫱䞉ᬑཬ䝥䝻䜾䝷䝮᱌

RS⵳✚䛛䜙䝅䝇䝔䝮཰✭⾲ᗈᇦ䛾ᡂ㛗䞉᥇ᮦண ᡭἲ䜈䠣䠥䠯䛻䜘䜛஦ᴗィ⏬䞉㛗ᮇ⤒Ⴀィ⏬సᡂ◊ಟ

㻝㻜0
㻝㻞0
㻝㻠0

㻝㻢0
㻝㻤0
㻞㻜0

⣲ᮦ⏕⏘㔞䛸⤒㈝ヨ⟬஦ᴗィ⏬సᡂ◊ಟ21䜎䛸䜑䠍䠊⤒Ⴀィ⏬⟇ᐃ䛾ຠ⋡໬䛾䛯䜑䛻䚸ṇ☜䛺᳃ᯘ᝟ሗ䛜ᚲせ䛷䛒䜛䚹䠎䠊䝸䝰䞊䝖䝉䞁䝅䞁䜾䛻䜘䜚䚸ᶞ✀䠄䝇䜼䞉䝠䝜䜻䠅䜔ᮦ✚䛾ศᕸ䛜㧗⢭ᗘ䛷ศ䛛䜛䜘䛖䛻䛺䛳䛶䛝䛯䚹䠏䠊⤒Ⴀィ⏬⟇ᐃ䛻GIS䛸㧗⢭ᗘ᳃ᯘ᝟ሗ䜢ά⏝䛧䛶䚸ຠ⋡໬䜢ᅗ䜜䜛ぢ㎸䜏䛜䛒䜛䚹䠐䠊᳃ᯘ᝟ሗ䛾⢭ᗘྥୖ䛻䜘䛳䛶䚸ᆅୖㄪᰝ䜔ィ⏬ぢ┤䛧䛾㈇ᢸ䜢㍍ῶ䛷䛝䜛䚹
䠑䠊GIS䛾ᶵ⬟䜢ά⏝䛧䛶䚸᳃ᯘ䛾㓄⨨䜔⎔ቃ䛺䛹䛻㓄៖䛧䛶ィ⏬䜢⟇ᐃ䛷䛝䜛䚹䠒䠊◊✲஦ᴗ䛻䛚䛔䛶䚸௨ୗ䛻䛴䛔䛶᳨ド䜢㐍䜑䛶䛔䜛䚹㻌 㻌 ෆᐜ䠖 㧗⢭ᗘ᳃ᯘ᝟ሗ䛾సᡂ䚸GIS䛾ά⏝䚸㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 ᳃ᯘィ⏬䛾⟇ᐃ䞉᪋ᴗᐇ᪋䚸ᩍ⫱䞉ᬑཬ
23

7

GISᢏ⾡䛒䜚㻌 GIS䛸䠏ḟඖ᳃ᯘ㈨※᝟ሗ䛺䛹GISᢏ⾡䛺䛧㻌 ᇶᮏᅗ䛸㈨※᝟ሗ䠄䜶䜽䝉䝹䝕䞊䝍䠅ᡂᯝ䛾฼ά⏝

䝥䝷䞁䝘䞊◊ಟ➼䛷䛾฼⏝᪂᪉ᘧ䛾ᬑཬ 22

宮坂 聡
航空測量に基づく高精度森林情報提供の可能性

航空測量に基づく高精度森林情報提供の可能性
中日本航空株式会社 宮坂聡
1.

ヒノキ林における両者の DSM 断面を重ねたものである。
この図

はじめに

に見られるように、両者の樹冠形状は概ね一致していた。

航空測量による上空からの撮影・計測は、
これまでも森林分布、次に、2種類のDSMの差分図を作成し両者の違いを比較した。

樹種、地形情報等の森林情報を広域かつ効率的に取得する手法とその結果、差分図からは、以下の傾向が読み取れた。

して、これまでも多く用いられてきた。特に空中写真撮影は、最も有用な手法の一つとして、林野庁や岐阜県をはじめとする多く①谷筋などで空中写真が非常に暗い部分では、空中写真とレの自治体で現在も継続的に実施されている。

ーザの差がかなり大きくなっていた（空中写真が高い）。
②南北の斜面の向きによって、レーザと空中写真の DSM の一方、近年、航空機レーザによる直接的な計測手法による森林情報の取得が行われるようになり、
樹木下の地形が精密に計測で差に僅かに違いが生じており、南斜面ではレーザ DSM が高きるようになってきた。また、それから得られた樹高や樹冠形状

い傾向にあった。

等の森林情報が高い精度を持つことが明らかにされている。

③広葉樹林ではレーザの DSM がやや高い値を示していた。
①については、
空中写真 DSM では樹冠の表面付近でマッチン

しかしながら、
航空機レーザ計測には依然として多くの費用がグされているのに対し、レーザ計測では、最表層の葉で反射せず、必要であり、実利用においてはこの点が課題となっている。
一方、最近空中写真を用いて DSM（Digital Surface Model）

内部の枝葉やさらに下層の地面付近で反射したためと思われる。

を自動で高密度に計測する手法開発が進んで来た。
空中写真撮影

②、③の差が生ずる原因については、2 つのデータの取得時期

は、航空機レーザ計測に比べれば安価であり、また定期的に撮影の差（年次変化及び季節変化）や作成原理の違いなどの影響が考されていることから、この空中写真を利用することにより、低コ

えられ、今後さらなる検討が必要であるが、樹林地全体としてのストで高精度な森林情報が得られると期待される。

平均較差は 2m 程度以下であった。

そこで、空中写真を用いて作成した森林 DSM の精度について、Table 1. 空中写真DSM の精度（実測値及び図化機との比較）

高密度な航空レーザ計測データから作成した DSM 等を用いてその精度について検討した。

2.

平坦地
樹頂部

平均(m) RMS(m) 調査点数
-0.26
0.28
7
-0.45
0.63
200

調査地及びデータ
今回研究の対象としたのは、
岐阜県御嵩町内の森林で主な林相

はヒノキの人工林が主体であるが、一部にスギ、アカマツ、その他広葉樹も含まれる。
検証に使用したデータは、平成 22 年撮影のデジタル空中写真である。このデータから、市販のソフトウェア MATCH-T（INPHO 社）により、1 画素単位相当の DSM（20cm メッシュ）を作成した。さらに、精度検証のために、今年度新たに航空

Fig. 1 レーザ計測と空中写真によるDSM断面の比較（黒:写真/灰:レーザ）

レーザ計測を実施し、20cm メッシュの DEM 及び DSM を作成
した。

3.

4.

まとめ
今回の検証結果から、森林管理の目的としては、空中写真によ検証方法及び結果

る DSM は十分な精度を有しており、有用な森林情報となりうる（１）実測値や図化機との比較ことが確認できた。

まず、空中写真 DSM の精度を平坦地(7 カ所)で確認した。そ今後は、
このデータを用いて、
樹高分布、樹冠粗密度等を求め、の結果、平均較差が-0.26m、RMS で 0.28m となり、1/1000 相

材積の推定などに資するより高度な森林情報の作成を行う予定

当の精度であることが確認できた。

である。このためには、詳細な DEM が必要となる。DEM は空

次に樹冠部分の精度確認として、空中写真をステレオ図化機に中写真からは精密な結果が得られないため、今回はレーザ計測結

かけて、作業員が樹頂の位置と高さを読み取る方法で、ヒノキ林

果を使用するが、
現在全国の半部分以上でレーザ計測による詳細について 200 本の樹頂を読み取り空中写真 DSM と比較した。

DEM の作成が進んでおり、近い将来には日本全国のレーザ計測

その結果、両者の較差は-0.45m、RMS は 0.63m となり良好なが完了すると期待される。

値であった。

こうした DEM をベースにして、定期的に撮影される空中写（２）レーザ計測との比較

真から DSM を更新していくことで、比較的安価で高精度な森林

空中写真 DSM と航空レーザ DSM とを比較した。Fig.1 は、情報を継続的に得ることが可能になると期待される。

8

宮坂 聡
航空測量に基づく高精度森林情報提供の可能性Ⓨ⾲ෆᐜ⯟✵ 㔞䛻ᇶ䛵䛟㧗⢭ᗘ᳃ᯘ᝟ሗᥦ౪䛾ྍ⬟ᛶ

1. ⯟✵ 㔞䛻䜘䜛᳃ᯘ᝟ሗ
2. ✵୰෗┿䛻䜘䜛DSM䛾సᡂ
3. ✵୰෗┿DSM䛾⢭ᗘ୰᪥ᮏ⯟✵ᰴᘧ఍♫㻌䕿ᐑᆏ⪽㻌 ୰ᮧຬ㈗㻌 Ᏹ㔝ዪⲡኴ㻌 ୰⯋ဢ㻌

4. 䜎䛸䜑
2
1 1

䠍䠊⯟✵

2

㔞䛻䜘䜛᳃ᯘ᝟ሗ䐟䠍䠊⯟✵㔞䛻䜘䜛᳃ᯘ᝟ሗ䐟• ✵୰෗┿– ᳃ᯘ䛾≧ἣ䜢ᗈ⠊ᅖ䛻ຠ⋡䜘䛟ᢕᥱ䛩䜛᭱㐺䛺ᡭἲ• 䝣䜱䝹䝮䛛䜙䝕䝆䝍䝹䜈– ㉥እ෗┿䜒ྠ᫬䛻ྲྀᚓྍ⬟• GNSS/IMU䛾฼⏝– ఩⨨⢭ᗘ䛾ྥୖ– ᐃᮇⓗ䛷ᗈ⠊ᅖ䛺᧜ᙳ• ⤒ᖺኚ໬䛾ᢕᥱ

3

4
3

4

䠍䠊⯟✵ 㔞䛻䜘䜛᳃ᯘ᝟ሗ䐠• ⯟✵䝺䞊䝄 㔞⣙100km/h– ✵୰䛛䜙䝺䞊䝄䛻䜘䛳䛶┤᥋ᶞᮌ䜔ᆅ⾲䜢ィ• ⢭ᐦ䛺ᆅ┙㧗䛾ᢕᥱ• ᶞ㧗䛾ィ• ᶞᮌ䛾ᙧ≧䠍䠊⯟✵ 㔞䛻䜘䜛᳃ᯘ᝟ሗ䐠

㼼30㼻
㧗ᗘ
⣙300m
60㼻

• ᶞෙ⢒ᐦᗘ• ᮦ㔞䛾᥎ᐃ

✵୰෗┿᧜ᙳ䛸ẚ㍑䛧䛶㈝⏝䛜䛛䛛䜛

5
5

9

6
6

宮坂 聡
航空測量に基づく高精度森林情報提供の可能性䠏.⢭ᗘ᳨ド(ㄪᰝᆅཬ䜃౑⏝䝕䞊䝍䠅䠎䠊✵୰෗┿⏬ീ䛛䜙䛾DSMసᡂ௒ᅇ◊✲䛾ᑐ㇟䛸䛧䛯䛾䛿䚸㻲㼕㼓㻚㻝䛻♧䛩ᒱ㜧┴ᚚᔞ⏫䛾᳃ᯘ䛷䛒䜛䚹ㄪᰝᆅ䛾㠃✚䛿⣙㻟㼗㼙㻞䛷䚸ᶆ㧗䛜⣙㻝㻜㻜㼙䛛䜙㻟㻜㻜㼙䛾ୣ㝠ᆅ䛷䛒䜛䚹୺䛺ᯘ┦䛿䚸䝠䝜䜻䛾ேᕤᯘ䛜୺య䛷䛒䜛䛜䚸୍㒊䛻䝇䜼䚸䜰䜹䝬䝒䚸䛭䛾௚ᗈⴥᶞ䜒ྵ䜎䜜䜛䚹䜎䛯䚸౑⏝䛧䛯䝕䞊䝍䛿䚸䝕䝆䝍䝹✵୰෗┿ཬ䜃⯟✵䝺䞊䝄ィ 䝕䞊䝍䛷䛒䜛䚹✵୰෗┿ཬ䜃⯟✵䝺䞊䝄䛾ㅖඖ䜢㼀㼍㼎㼘㼑㻝㻘㻞䛻♧䛩䚹䠄✵୰෗┿䛻䛴䛔䛶䛿ᚚᔞ⏫䛛䜙ᥦ౪䜢ཷ䛡䛯䠅㻌✵୰෗┿᧜ᙳ

✵୰෗┿䠄䝇䝔䝺䜸䝨䜰䠅

• ㏆ᖺ䚸✵୰෗┿䛛䜙⮬ືⓗ䛻䝇䝔䝺䜸䝬䝑䝏䞁䜾䜢⾜䛔䚸ィ 䛩䜛ᢏ⾡䛜㐍䜣䛷䛝䛯䚹㻌• 䝬䝑䝏䞁䜾䛿㻝⏬⣲༢఩䛷⾜䛖䛣䛸䛜ྍ⬟㻌ฟ඾䠖ᚚᔞ⏫HP• 䝺䞊䝄ィ 䜢⏝䛔䛺䛟䛶䜒ヲ⣽䛺㻰㻿㻹䛜ᚓ䜙䜜䜛㻌• ௒ᅇ䛿䚸㻹㻭㼀㻯㻴㻙㼀䠄㻵㻺㻼㻴㻻♫䠅䜢౑⏝㻌⮬ື䝇䝔䝺䜸䝬䝑䝏䞁䜾䛻䜘䜚DSM䜢⏕ᡂ
DSM⏬ീ䠄ẁᙬ⾲♧䠅

✵୰෗┿ᶆᐃᅗ

ㄪᰝᑐ㇟ᆅ䠄㟷ᯟ䠅䛸⯟✵䝺䞊䝄ィ 䝁䞊䝇ᅗFig.1㻌 ㄪᰝᑐ㇟ᆅ䠄ᒱ㜧┴ᚚᔞ⏫ᆅෆ䠅
7ᑐ㇟ᆅᇦ䛾✵୰෗┿䜸䝹䝋⏬ീ

8⯟✵䝺䞊䝄䛻䜘䜛ᆅᙧ㉳అᅗ

8

2. ⢭ᗘ᳨ド᪉ἲ䐟✵୰෗┿䛻䜘䜚⮬ືసᡂ䛧䛯DSM䛸䚸䐠✵୰෗┿䛾ᐇయどุㄞ䚸ཬ䜃䐡⯟✵䝺䞊䝄ィ 䛻䜘䜚ồ䜑䛯DSM䛛䜙䐢ᕪศᅗ䜢సᡂ䛧ᩳ㠃䜔᳜⏕✀ู䛺䛹䛾ᕪ␗䜢᳨ウ䛩䜛➼䛧䛶䚸✵୰෗┿DSM䛾⢭ᗘ䜢᳨ド䛧䛯䚹✵୰෗┿(䝇䝔䝺䜸䝨䜰䠅⯟✵䝺䞊䝄ィ

䐡䝺䞊䝄DSMᐇయどุㄞ
Table2㻌 ⯟✵䝺䞊䝄ィ

Table1㻌 ✵୰෗┿䛾ㅖඖ
ᆅୖゎീᗘ
㻝㻢㼏㼙
㣕⾜㧗ᗘ
ᑐᆅ㻝㻤㻣㻜㼙
᧜ᙳ⿦⨨
㼁㻯㻰
᧜ᙳ᪥
㻞㻜㻝㻜ᖺ㻝㻝᭶㻠᪥᧜ᙳ᫬㛫㻝㻞㻦㻞㻜䡚㻝㻟㻦㻞㻜䝃䜲䝗䝷䝑䝥
㻠㻜㻑䜸䞊䝞䞊䝷䝑䝥 㻢㻜㻑
ኳೃ
ᛌᬕ
䛭䛾௚
ྠ᫬ㄪᩚᐇ᪋῭䜏

ィ ⿦⨨
ィ ᪥
㣕⾜㧗ᗘ
㣕⾜㏿ᗘ
Ⓨᑕ䝟䝹䝇ᩘ
䝃䜲䝗䝷䝑䝥
↷ᑕⅬᐦᗘィ 䝁䞊䝇ᩘ

䛾ㅖඖ㻿㻭㻷㼁㻾㻭䠄Ἴᙧグ㘓᪉ᘧ䝦䝸ィ 䝅䝇䝔䝮䠅㻞㻜㻝㻟ᖺ㻢᭶㻝㻞᪥䚸㻝㻟᪥ᑐᆅ⣙㻟㻜㻜㼙
⣙㻝㻜㻜㼗㼙㻛㼔
㻝㻜㻜㻘㻜㻜㻜㻼㻛㻿㻤㻜㻑㻣㻚㻢㼜㼠㻛㼙㻞䚷䠄༢䝁䞊䝇䠅㻦㻞㻟㼜㼠㻛㼙㻞䚷䠄䝷䝑䝥㎸䠅
㻞㻣䝁䞊䝇

9

⮬ື䝬䝑䝏䞁䜾ᕪศฎ⌮䐠ᐇయどุㄞ
ᶞ㧗䠄ᶞ㡬Ⅼ䠅ᗙᶆᇶ‽Ⅼ(ᖹ㠃䠅ᗙᶆ

䐢DSMᕪศᅗẚ㍑᳨ドẚ㍑᳨ド䐟෗┿DSM9䐟✵୰෗┿䛛䜙⮬ືసᡂ䛧䛯DSM

䐠⯟✵䝺䞊䝄ィ 䝕䞊䝍䛛䜙సᡂ䛧䛯DSM

ᕷ㈍䝋䝣䝖䜶䜰䠄MATCH-T䠖INPHO♫䠅䛻䜘䜚䚸1⏬⣲༢఩䠄⣙16cm䠅䛷సᡂ䚹䛭䛾ᚋ䚸௚䛾䝕䞊䝍䛸䛾ẚ㍑䛾䛯䜑䝯䝑䝅䝳ෆ䛾᭱㧗Ⅼ䜢⏝䛔䛶20cm䝯䝑
䝅䝳DSM䜢సᡂ䛧䛯䚹

23Ⅼ/m2䛾㧗ᐦᗘ䛷ィ 䛧䛯䝺䞊䝄䝕䞊䝍䛛䜙䚸㏦㟁⥺䛺䛹䛾ேᕤ≀䜔✵୰䝜䜲䝈䛺䛹䜢ྲྀ䜚㝖䛔䛯䛾䛱䚸䝯䝑䝅䝳ෆ䛾᭱㧗Ⅼ䜢⏝䛔䛶
20cm䝯䝑䝅䝳DSM䜢సᡂ䛧䛯䚹
1111

10 10

12 12

10

宮坂 聡
航空測量に基づく高精度森林情報提供の可能性䠏䠊⢭ᗘ᳨ド⤖ᯝ䐡✵୰෗┿DSM䛸⯟✵䝺䞊䝄DSM䛾ᕪศ(⯟✵䝺䞊䝄㻌 䠉㻌 ✵୰෗┿䠅䠄䠍䠅ᐇ ್ཬ䜃ゎᯒᅗ໬ᶵ䛻䜘䜛ᐇయどุㄞ⤖ᯝ䛸䛾ẚ㍑
䐟ᖹᆠᆅ䛷䛾⢭ᗘୖ✵ど⏺䛜㛤䛡䛯5mᅄ᪉௨ୖ䛾ᖹᆠᆅ7䜹ᡤ䛷ᐇ 䛧䛯ᶆ㧗್䛸䛾ẚ㍑䜢⾜䛳䛯䚹
ᖹᆒ㍑ᕪ䛜-0.26m䚸RMS䛷0.28m䛸䛺䜚
1/1000┦ᙜ䛾⢭ᗘ䛷䛒䜛䛣䛸䛜☜ㄆ䛷䛝䛯䚹䐠ᶞ㡬Ⅼ䛷䛾⢭ᗘ✵୰෗┿䜢䝇䝔䝺䜸ᅗ໬ᶵ䛻䛛䛡䛶䚸సᴗဨ䛜ᶞ㡬䛾఩⨨䛸㧗䛥䜢ㄞ䜏ྲྀ䜛᪉ἲ䛷䚸䝠䝜䜻ᯘ䛻䛴䛔䛶200ᮏ䛾ᶞ㡬䜢ㄞ䜏ྲྀ䛳䛯䚹䜎䛯୍᪉䛷䚸ㄞ䜏ྲྀ䛳䛯ᶞ㡬䛾఩⨨䛻䛚䛡䜛
DSM䛾㧗䛥䜢ồ䜑୧⪅䜢ẚ㍑䛧䛯䚹
୧⪅䛾㍑ᕪ䛿-0.45m䚸RMS䛿0.63m䛸䛺䜚Ⰻዲ䛺್䛷䛒䛳䛯䚹ᖹᆠᆅᶞ㡬㒊䠆⫼ᬒ䛻✵୰෗┿䜸䝹䝋䜢౑⏝

13 13

14 14

䠏䠊⢭ᗘ᳨ド⤖ᯝ䠄䠎䠅⯟✵䝺䞊䝄ィᖹᆒ㻔㼙㻕 㻾㻹㻿㻔㼙㻕 ㄪᰝⅬᩘ
㻙㻜㻚㻞㻢
㻜㻚㻞㻤
㻣
㻙㻜㻚㻠㻡
㻜㻚㻢㻟
㻞㻜㻜

⯟✵䝺䞊䝄ィ
⤖ᯝ䛸䛾ẚ㍑䐟⤖ᯝ䛸䛾ẚ㍑䐟䞉ᙳ䛷෗┿䛜㠀ᖖ䛻ᬯ䛔ಶᡤ䛷䛿෗┿DSM䛿䝺䞊䝄䜘䜚㧗䛔್䜢♧䛧䛶䛔䜛䚹䞉༡ഃᩳ㠃䛷䛿䝺䞊䝄DSM䛾᪉䛜㧗䛔್䜢♧䛧䛯䚹✵୰෗┿㻰㻿㻹䛸䚸⯟✵䝺䞊䝄㻰㻿㻹䜢ẚ㍑䛧䛯䚹㻌
㻌

ᕪศᅗ
ᣑ኱

䞉᩿㠃ᅗ䜢䜏䜛䛸ᶞෙᙧ≧䛿ᴫ䛽୍⮴䛧䛶䛔䜛䚹㻌䞉䝺䞊䝄㻰㻿㻹䛿䚸୍㒊䛜ᶞෙ⾲㠃䜘䜚ప䛔఩⨨䛻ⴠ䛱䛶䛔䜛䚹㻌䠚✵୰෗┿㻰㻿㻹䛷䛿ᶞෙ䛾⾲㠃௜㏆䛷䝬䝑䝏䞁䜾䛥䜜䛶䛔䜛䛾䛻ᑐ䛧䚸㻌㻌 䝺䞊䝄ィ 䛷䛿䚸䛯䜎䛯䜎᭱⾲ᒙ䛾ⴥ䛷཯ᑕ䛫䛪䚸ෆ㒊䛾ᯞⴥ䜔ᶞෙ䜼䝱䝑䝥㻌㻌 䛾኱䛝䛔ሙྜ䛻䛿ᆅ㠃௜㏆䛷཯ᑕ䛧䛶䛔䜛䛯䜑䛸ᛮ䜟䜜䜛䚹㻌
㻌
✵୰෗┿
᩿㠃ᅗ

✵୰෗┿

ᆅᙧ㉳అᅗ

ᕪศࡣࠕ✵୰෗┿'60ࠖ࡜
ẚ㍑ࡋ࡚ࠕ࣮ࣞࢨ'60ࠖࡀ
࡝ࡢഴྥ࡟࠶ࡿ࠿ࢆ♧ࡍࠋ
P࣭✵୰෗┿'60
࣭⯟✵࣮ࣞࢨ'60࣭✵୰෗┿'60
࣭⯟✵࣮ࣞࢨ'60
16

15 15

⯟✵䝺䞊䝄ィ

⤖ᯝ䛸䛾ẚ㍑䐠✵୰෗┿㻰㻿㻹䛸䚸⯟✵䝺䞊䝄㻰㻿㻹䛾ᕪศᅗ䜢సᡂ䛧䛯䚹㻌㻌䞉⯟✵䝺䞊䝄㻰㻿㻹䛜䚸඲యⓗ䛻༡ഃ䛾ᩳ㠃䛷㧗䛟䚸㝜ᙳ㒊䛷ప䛔ഴྥ䛻䛒䜛䚹㻌䞉ᗈⴥᶞ䛷䛿䚸㻰㻿㻹䛾ᕪ䛜኱䛝䛔ഴྥ䛻䛒䜛䚹㻌䞉≉䛻䚸㇂➽䛺䛹䛷✵୰෗┿䛜㠀ᖖ䛻ᬯ䛔㒊ศ䛷䛿䚸✵୰෗┿㻰㻿㻹䛿ᆅ⾲㠃䜢ᤊ䛘䛝䜜䛶䛚䜙䛪㧗䜑䛾್䜢♧䛧䛶䛔䜛䚹㻌
✵୰෗┿

䠐䠊䜎䛸䜑
㻌 㻌 䝺䞊䝄DSM䛸෗┿DSM䛾ᕪᖹᆒ್䠆 ᶆ‽೫(m)
ᕪ(m)
0.90㔪ⴥᶞ㸦໭ᩳ㠃㸧
 0.15ᑐ㇟ᆅ㔪ⴥᶞ㸦༡ᩳ㠃㸧
 1.781.73

ᗈⴥᶞ㸦༡ᩳ㠃㸧
 2.83

2.09

• ௒ᅇ䛾᳨ド⤖ᯝ䛛䜙䚸᳃ᯘ⟶⌮䛾┠ⓗ䛸䛧䛶䛿䚸✵୰෗┿䛻䜘䜛
DSM䛿༑ศ䛺⢭ᗘ䜢᭷䛧䛶䛚䜚䚸᭷⏝䛺᳃ᯘ᝟ሗ䛸䛺䜚䛖䜛䛣䛸䛜☜ㄆ䛷䛝䛯䚹• ௒ᚋ䛿䚸䛣䛾䝕䞊䝍䜢⏝䛔䛶䚸ᶞ㧗ศᕸ䚸ᶞෙ⢒ᐦᗘ➼䜢ồ䜑䚸ᮦ✚䛾᥎ᐃ䛺䛹䛻㈨䛩䜛䜘䜚㧗ᗘ䛺᳃ᯘ᝟ሗ䛾సᡂ䜢⾜䛖ணᐃ䛷䛒䜛䚹• 䛣䛾䛯䜑䛻䛿䚸ヲ⣽䛺DEM䛜ᚲせ䛸䛺䜛䚹DEM䛿✵୰෗┿䛛䜙䛿⢭ᐦ䛺⤖ᯝ䛜ᚓ䜙䜜䛺䛔䛯䜑䚸௒ᅇ䛿䝺䞊䝄ィ ⤖ᯝ䜢౑⏝䛩䜛䛜䚸⌧ᅾ඲ᅜ䛾༙㒊ศ௨ୖ䛷䝺䞊䝄ィ 䛻䜘䜛ヲ⣽DEM䛾సᡂ䛜㐍䜣䛷䛚䜚䚸㏆䛔ᑗ᮶䛻䛿᪥ᮏ඲ᅜ䛾䝺䞊䝄ィ 䛜᏶஢䛩䜛䛸ᮇᚅ䛥䜜䜛䚹• 䛣䛖䛧䛯DEM䜢䝧䞊䝇䛻䛧䛶䚸ᐃᮇⓗ䛻᧜ᙳ䛥䜜䜛✵୰෗┿䛛䜙DSM
䜢᭦᪂䛧䛶䛔䛟䛣䛸䛷䚸ẚ㍑ⓗᏳ౯䛷㧗⢭ᗘ䛺᳃ᯘ᝟ሗ䜢⥅⥆ⓗ䛻ᚓ䜛䛣䛸䛜ྍ⬟䛻䛺䜛䛸ᮇᚅ䛥䜜䜛䚹㻌 㻌 䠆䝺䞊䝄DSM䠉෗┿DSM
᪂タ㐨㊰

ᗈⴥᶞ
ᆅᙧ㉳అᅗ

ᕪศࡣࠕ✵୰෗┿'60ࠖ࡜
ẚ㍑ࡋ࡚ࠕ࣮ࣞࢨ'60ࠖࡀ
࡝ࡢഴྥ࡟࠶ࡿ࠿ࢆ♧ࡍࠋ

16

17
17

18
18

11

國枝 ますみ森林情報の精度向上と共有化に向けた岐阜県の取組み

森林 GIS フォーラム 岐阜県林政部林政課発表概要
タイトル「森林情報の精度向上と共有化に向けた岐阜県の取組み」
岐阜県林政部林政課 國枝ますみ
１．はじめに都道府県の所有する森林情報は、主に森林法に基づく森林計画制度を支えるものとして、
地域森林計画、市町村森林整備計画、森林経営計画の策定及び実行等に活用されている。
森林計画制度を適切かつ円滑に推進するためには、森林情報の精度向上と共有化の推進が不可欠であると考える。今回の発表では、岐阜県における森林情報の精度向上と共有化に向けた取組みを紹介する。
２．森林情報の精度向上の取組み
岐阜県では、森林情報精度向上の方針として、森林計画制度における県の役割と現場からの要望との両方を考慮し、森林区域、所有界、林況界の順に重点的に修正することとしている。
森林区域の修正は、空中写真から異動箇所を外部委託により抽出し、職員が確認のうえ
修正するという手法で行っており、平成 19 年度から平成 23 年度までの 5 年間で県内の５計画区を一通り実施した。
現在は、所有界を重点的に修正している。所有界を効率的に森林計画図に反映し、所有界だけでなく森林計画図の形状も必要に応じて残す岐阜県独自の手法を用い、外部委託によりデータを加工し、森林計画図に反映している。
３．森林情報の共有化に向けた取組み
森林情報の共有化は、岐阜県域統合型 GIS を活用した情報共有とルールに基づく情報提供の主に２つの手段により推進されている。
岐阜県域統合型 GIS は、インターネットシステムと、県と市町村とが利用できるイント
ラネットシステムから構成されている。県林政部でも、一般県民への情報公開用にインターネットシステムを、市町村との情報共有にイントラネットシステムを活用している。
ルールに基づく情報提供の例として、要領に基づく審査のうえ、森林所有者だけでなく森林経営計画作成者にも個人情報を含む森林情報を貸与している。貸与条件としては、自己所有森林が一定面積以上あること、申請区域面積が自己所有森林の 10 倍以内であること、
個人情報の管理・保護体制が整えられていること等を設けている。
４．今後の課題と展望
今後は、林況の精度向上が課題である。岐阜県では、岐阜大学等と共同で高精度資源情報を活用した森林経営計画策定支援システムの構築と検証に関する研究を行っており、県としては高精度資源情報の森林簿への反映方法等の課題解決を図っている。
また、森林情報を共有化することで、提供を受けた市町村や林業事業体等から修正・作成した情報をフィードバックしていただき、さらに森林情報の精度を向上できることを期待して、今後も森林情報の精度向上と共有化に向けた取り組みを推進する予定である。

12國枝 ますみ森林情報の精度向上と共有化に向けた岐阜県の取組み䠍䠊䛿䛨䜑䛻̺ᒱ㜧┴䛾᳃ᯘ䛸᝟ሗ䝅䝇䝔䝮䛾ᴫせ㻌 ᒱ㜧┴䛾᳃ᯘ䛾ᴫせ᳃ᯘ᝟ሗ䛾⢭ᗘྥୖ䛸ඹ᭷໬䛻ྥ䛡䛯ᒱ㜧┴䛾ྲྀ⤌䜏

䝇䜼
䝠䝜䜻
䜹䝷䝬䝒
䜰䜹䝬䝒
䛭䛾௚㔪ⴥᶞᗈⴥᶞᮍ❧ᮌᆅ᳃ᯘ㠃✚䠖⣙䠔䠒୓ha᳃ᯘ⋡㻌 䠖⣙䠔䠎䠂→ ᳃ᯘ┴䟿

ᒱ㜧┴㻌 ᯘᨻ㒊㻌 ᯘᨻㄢᅧᯞ㻌 䜎䛩䜏㻌 䠘ㄢ㢟䠚㻌 ㇏ᐩ䛺㈨※䛾ά⏝㻌 →ᯘᴗ䛾άᛶ໬ͤⰍ䛾䛺䛔⟠ᡤ䛿᳃ᯘᆅᇦ௨እ䚸䜒䛧䛟䛿ᅜ᭷ᯘ

12䠍䠊䛿䛨䜑䛻̺ᒱ㜧┴䛾᳃ᯘ䛸᝟ሗ䝅䝇䝔䝮䛾ᴫせ䠍䠊䛿䛨䜑䛻̺ᒱ㜧┴䛾᳃ᯘ䛸᝟ሗ䝅䝇䝔䝮䛾ᴫせ㻌 ᒱ㜧┴᳃ᯘGIS㛤Ⓨྐ㻌 ᒱ㜧┴䛾᳃ᯘ㛵ಀ䝅䝇䝔䝮䛾ᴫせ㹆㸲ᖺᗘ 㸸➨㸯ᮇ᳃ᯘ㹅㹇㹑ࡢ◊✲㛤ጞ㹆㸶ᖺᗘ 㸸➨㸯ᮇ᳃ᯘ㹅㹇㹑㛤Ⓨ㛤ጞ      ᇶᮏᅗ࣭ィ⏬ᅗ࣭᳃ᯘ⡙➼ࢹ࣮ࢱᩚഛ㛤ጞ 㻌 㻌 㻌㹆㸯㸯ᖺᗘ㸸➨㸯ᮇ᳃ᯘ㹅㹇㹑ᮏ✌ാ➨䠍ᮇ᳃ᯘGISᇶᮏᅗ䞉ィ⏬ᅗ➼䜢ᦚ㍕
      ᇶᮏᅗ࣭ィ⏬ᅗ࣭᳃ᯘ⡙ࢹ࣮ࢱᩚഛ᏶஢
㹆㸯㸴ᖺᗘ㸸➨㸰ᮇ᳃ᯘ㹅㹇㹑ࡢ㛤Ⓨ㛤ጞ      ✵୰෗┿࢜ࣝࢯ⏬ീసᡂ㛤ጞ㻌㻌㻌㻌㹆㸯㸶ᖺᗘ㸸➨㸰ᮇ᳃ᯘ㹅㹇㹑㐠⏝㛤ጞ㹆㸰㸳ᖺᗘ㸸➨㸱ᮇ᳃ᯘ㹅㹇㹑෌㛤Ⓨ㹆㸰㸴ᖺᗘ㸸➨㸱ᮇ᳃ᯘ㹅㹇㹑㐠⏝㛤ጞ㸦ணᐃ㸧἞ᒣ㜵⅏GIS
䠄┴䠅

ᗇෆLAN

ᒱ㜧┴ᇦ
⤫ྜᆺGIS⅏ᐖ䝅䝭䝳䝺䞊䝅䝵䞁㻌἞ᒣ᪋タィ⏬㻌䜲䞁䝖䝷䝛䝑䝖

᳃ᯘGIS䠄┴䠅᳃ᯘ⡙➼⦅㞟䚸ゎᯒ䚸ฟᅗ㻌᳃ᯘ᝟ሗ䝅䝇䝔䝮
䠄┴䞉ᕷ⏫ᮧ䞉ᯘᴗ஦ᴗయ➼䠅➨䠎ᮇ᳃ᯘGIS
3

4

䠎䠊ᒱ㜧┴䛻䛚䛡䜛᳃ᯘ᝟ሗ䛾฼⏝౛䠎䠊ᒱ㜧┴䛻䛚䛡䜛᳃ᯘ᝟ሗ䛾฼⏝౛㻌 ⌧ሙ䛻䛚䛡䜛ά⏝㻌 ྛ✀ᴗົ䛻䛚䛡䜛ά⏝䠘㛫ఆᐇ᪋⟠ᡤ䛾᳨ウ䠚㻌 㛫ఆᑐ㇟㱋⣭ 䛛䛴 ᯘ㐨䛛䜙䛾㻌 ㊥㞳䛜䠎䠌䠌䡉௨ෆ䛾᳃ᯘ䜢㻌 ᶞ✀ู䛻⾲♧᳃ᯘ⤒Ⴀィ⏬

᳃ᯘ⡙(䝕䞊䝍)䠘᳃ᯘ⤒Ⴀィ⏬䛾ᇶ♏㈨ᩱ䠚ᯘᴗ஦ᴗయ➼䛾᳃ᯘ㻌⤒Ⴀィ⏬సᡂ䜢ᨭ᥼䛩䜛ᇶ♏䝕䞊䝍㻌
᳃ᯘᩚഛ䛻䛛䛛䜛⿵ຓ㔠㻌⏦ㄳ䜔☜ㄆ䛾ᇶ♏䝕䞊䝍㻌㐀ᯘ⿵ຓ㔠㻌 ᡤ᭷⪅ู䛻ᑠ⌜䜢Ⰽศ䛡⾲♧ᯘ㐨5䜲䞁䝍䞊䝛䝑䝖
䠄୍⯡┴Ẹ䠅
᝟ሗබ㛤㻌䠄ಶே᝟ሗ㝖䛟䠅㻌᳃ᯘ⤒Ⴀィ⏬䚸㐀ᯘ⿵ຓ➼㻌ྎᖒ䝅䝇䝔䝮㻌

✵୰෗┿➼䜢ᦚ㍕⦅㞟ᶵ⬟䛾ᙉ໬

䠄┴䞉ᕷ⏫ᮧ䠅᝟ሗඹ᭷㻌䠄᳃ᯘ⡙䞉ఆ᥇ᒆ䞉㻌ᕷ⏫ᮧ᳃ᯘᩚഛィ⏬䠅㻌ᯘ㐨฼⏝༊ᇦෆ䛾㈨※㔞㻌䊻ᯘ㐨䛾஦ᴗィ⏬䞉ホ౯㻌
613

國枝 ますみ森林情報の精度向上と共有化に向けた岐阜県の取組み䠎䠊ᒱ㜧┴䛻䛚䛡䜛᳃ᯘ᝟ሗ䛾฼⏝౛䠎䠊ᒱ㜧┴䛻䛚䛡䜛᳃ᯘ᝟ሗ䛾฼⏝౛㻌 ᪋⟇䛻䛚䛡䜛ά⏝㻌 ⌧ሙ䛻䛚䛡䜛ά⏝䠘⊂⮬䝌䞊䝙䞁䜾䛾ᣦᐃ䠚㻌 ྛ✀ᴗົ䛻䛚䛡䜛ά⏝᳃ᯘ䜢ᵝ䚻䛺ᅉᏊ䛻䜘䜚༊ศ→䛭䜜䛮䜜䛾䝌䞊䝙䞁䜾䛷᪋⟇䜢ᒎ㛤㻌 ᪋⟇䛻䛚䛡䜛ά⏝䠘౛䠚• 䛂⎔ቃᯘ䛃䛸䛂⏕⏘ᯘ䛃ᵝ䚻䛺ሙ㠃䛷ά⏝䛥䜜䜛᳃ᯘ᝟ሗ䛰䛛䜙䛣䛭䚸⢭ᗘྥୖ䛜ᚲせ䟿䠄ᒱ㜧┴᳃ᯘ䛵䛟䜚ᇶᮏィ⏬䠅• 䛂ὶᮌ⅏ᐖ┘どᆅᇦ䛃
78䠏䠊᳃ᯘ᝟ሗ䛾⢭ᗘྥୖ䛾ྲྀ⤌䜏䠏䠊᳃ᯘ᝟ሗ䛾⢭ᗘྥୖ䛾ྲྀ⤌䜏㻌 ඃඛ㡰఩

᳃ᯘ༊ᇦ䛾⢭ᗘྥୖ䠘ᚲせ䛺᝟ሗ䛾✀㢮䠚
䞉 ㈨※᝟ሗ䞉 ᡤ᭷⪅᝟ሗ

᳃ᯘ༊ᇦ

ᡤ᭷⏺

ᯘἣ

䠘ಟṇ᪉ἲ䠄ᖹᡂ19ᖺᗘ䡚䠅䠚䞉 ᳃ᯘ༊ᇦ䞉 ᯘἣ䞉 ᡤ᭷⏺䚸ᡤ᭷⪅✵୰෗┿᧜ᙳ䞉䜸䝹䝋⏬ീ䛾సᡂ䠄እ㒊ጤク䠅

ᯘᆅ␗ື⟠ᡤ䛾ᢳฟ䠄┠ど䠅䠘ᚲせ䛺ᢏ⾡䠚䞉 ᳃ᯘ༊ᇦ㻌 →㻌 ✵୰෗┿䚸GIS䛾ᩚഛ䞉 ᯘἣ㻌 㻌 㻌 㻌 →㻌 ୍ᣓ䛾ᶞ✀ุㄞ䚸⵳✚᥎ᐃ䞉 ᡤ᭷⏺㻌 㻌 →㻌 ᡤ᭷⏺☜ᐃ䛾㐍ᤖ䚸GIS䛾ᶵ⬟ᙉ໬㻌

ᡤ᭷⏺

᳃ᯘ༊ᇦ

䠄እ㒊ጤク䠅

᳃ᯘ༊ᇦኚ᭦ྍྰ䛾ㄪᰝ

᳃ᯘGIS䛻䜘䜚᳃ᯘィ⏬ᅗ䞉᳃ᯘ⡙䜈཯ᫎ

ᯘἣ
9

10

䠏䠊᳃ᯘ᝟ሗ䛾⢭ᗘྥୖ䛾ྲྀ⤌䜏䠏䠊᳃ᯘ᝟ሗ䛾⢭ᗘྥୖ䛾ྲྀ⤌䜏ȁȈ᳃ᯘ༊ᇦ䛾⢭ᗘྥୖ
5

4

Ȫ
3

2-2
2-1

26

7
6

4

8
6

7

䜸䝹䝋⏬ീᩚഛ + ➨䠎ᮇ᳃ᯘGIS→᳃ᯘィ⏬ᅗ䛸✵୰෗┿䛾㔜䛽ྜ䜟䛫䛜ྍ⬟䛻

9
㌿ฟ⟠ᡤ

8

7

6

᳃ᯘ༊ᇦ

ᡤ᭷⏺

ᯘἣ

䠘ಟṇ᪉ἲ䠄ᖹᡂ21ᖺᗘ䡚䠅䠚

10

8-1
8-2

3-2 5-2
5-1
3-1

5

ȋ

ᡤ᭷⏺䛾⢭ᗘྥୖᯘἣ79႐ከ⏫ࠉ㸷୎┠

1

ᡤ᭷⏺

Ș

8-3

ț

᳃ᯘ༊ᇦ

1

ィ⏬ᅗ(ฎ⌮๓)ᡤ᭷⏺

ィ⏬ᅗ(ฎ⌮ᚋ)22 1႐ከ⏫ࠉ㸯㸮୎┠
3

ȏ

5
6

13
11

4

10
႐ከ⏫ࠉ㸰୎┠
9 8

6

ȭ

4

6

9
ụ⏣⏫ࠉ㸴୎┠

5-1

7

ț

2
1

5-2

3
4-1
ụ⏣⏫ࠉ㸯㸮୎┠
4-3
5-1

Ǥ

5-2

10-2
10-1

Ș

4-2
4-4

㌿ධ⟠ᡤ

7

2
1

18 19
17

㧗ຠ⋡䞉㧗⢭ᗘ䛾ᯘᆅ␗ື⟠ᡤᢳฟ
䡚ᖹᡂ23ᖺᗘ䠖┴ෆ䠑ィ⏬༊䜢୍ᕠ→ᚑ᮶䛛䜙Ꮡᅾ䛧䛶䛔䛯㻌 ᳃ᯘ༊ᇦ䛾䛪䜜䛿䜋䜌ゎᾘ䐟ศ๭㻌 䐠ᑐ㇟㝖እ㻌 䐡⤫ྜ㻌 䐢ᑠ⌜␒ྕタᐃ
11

12

14

國枝 ますみ森林情報の精度向上と共有化に向けた岐阜県の取組み䠏䠊᳃ᯘ᝟ሗ䛾⢭ᗘྥୖ䛾ྲྀ⤌䜏ᡤ᭷⏺䛾⢭ᗘྥୖ

䠏䠊᳃ᯘ᝟ሗ䛾⢭ᗘྥୖ䛾ྲྀ⤌䜏
ᡤ᭷⏺

᳃ᯘ༊ᇦ

ᡤ᭷⏺䛾⢭ᗘྥୖ

ᯘἣ䠘䝕䞊䝍ฎ⌮᪉ἲ䠚

ᡤ᭷⏺

᳃ᯘ༊ᇦ

䠘䝕䞊䝍ฎ⌮᪉ἲ̺䛴䛵䛝䠚
ᑠ⌜⏺

ᡤ᭷⏺

䐢ᚤᑠ䛺ᅗᙧ䛾⤫ྜ䐟䝕䞊䝍䛾‽ഛ䐣㢮ఝ䛧䛯ᯘἣ䜢䜒䛴ᅗᙧ䛾⤫ྜ䐠ᡤ᭷⏺䛻䜘䜛ᑠ⌜⏺䛾ศ๭௨ୗ䛾᮲௳䜢඲䛶‶䛯䛩䛸䛝䚸⤫ྜ䛩䜛䞉 ಖᏳᯘ䚸ศ཰ᯘ䚸せᩚഛ᳃ᯘ➼䛜ྠ୍䞉 ᯘἣ䠄ேኳู䞉ᶞ✀䞉ᯘ㱋䞉Ṍྜ䠅䛜㢮ఝ䐡෗┿☜ㄆ䛻䜘䜛ᑐ㇟㝖እᆅ┠䛜ᒣᯘ➼௨እ䛾䜒䛾䠄Ꮿᆅ䚸ụ἟➼䠅→✵୰෗┿䜢┠ど䛷☜ㄆ㻌 㻌 →᳃ᯘ௨እ䛷䛒䜛㻌 㻌 㻌 㻌 →ᑠ⌜⏺䛾సᡂᑐ㇟䛛䜙㝖እᯘἣ㻌 㠃✚50m2ᮍ‶㻌 →⤫ྜ䐤㔜䛽ྜ䛫䛻䜘䜚Ⓨ⏕䛧䛯㻌 㛗ᑻᅗᙧ䛾⤫ྜ

㻌 Ex.ᆅ┠䠖Ꮿᆅ㻌 ✵୰෗┿䛷ᘓ≀➼䛜㻌 ☜ㄆ䛷䛝䜛
㻌 㻌 →ᑐ㇟㝖እಖᏳᯘᣦᐃ䠖䛺䛧
䝇䜼ேᕤᯘ70ᖺ⏕ಖᏳᯘᣦᐃ䠖䛺䛧
䝇䜼ேᕤᯘ70ᖺ⏕⤫ྜಖᏳᯘᣦᐃ䠖䛒䜚
䝇䜼ேᕤᯘ50ᖺ⏕ಖᏳᯘᣦᐃ䠖䛺䛧
䝇䜼ேᕤᯘ70ᖺ⏕

⤫ྜ䛧䛺䛔

⤫ྜ

⤫ྜ

ͤ䐢䡚䐤䛾ฎ⌮䛷䛿䚸ྠ䛨ᆅ␒䛾䝫䝸䝂䞁䜢⤫ྜ䛩䜛䚹㻌 ᒓᛶ䛿㠃✚䛜኱䛝䛔䝫䝸䝂䞁䜢ᘬ⥅䛠䚹䐥ᑠ⌜␒ྕ䛾᣺䜚┤䛧

䠏
䠐

䠎

䠍

䠑 䠒

䠓

᏶஢䟿

13

14

䠐䠊᳃ᯘ᝟ሗ䛾ඹ᭷໬䛾ྲྀ⤌䜏䠑䠊௒ᚋ䛾ㄢ㢟㻌 ⌧ᅾ䛾ඹ᭷໬యไ㻌 ⌧ሙ䛛䜙䛾౫㢗䛻䜘䜛ಟṇಁ㐍┴ᇦ⤫ྜᆺGIS䠄䜲䞁䝖䝷䝛䝑䝖䠅

ᕷ⏫ᮧ

᳃ᯘ⡙
᳃ᯘィ⏬ᅗ

᳃
ᯘ
᝟
ሗ
叏
⢭
ᗘ
ྥ
ୖ

᳃ᯘ⡙
᳃ᯘィ⏬ᅗ

┴

ពぢ➼

᳃ᯘ⡙
᳃ᯘィ⏬ᅗ

୍⯡┴Ẹ

┴ᇦ⤫ྜᆺGIS䠄䜲䞁䝍䞊䝛䝑䝖䠅

ᕷ⏫ᮧィ⏬
ఆ᥇᝟ሗ
ᡤ᭷⪅᝟ሗ

᳃ᯘ⡙ಟṇయไ㻌 䠄H18䡚H25ᖺᗘ䠅

᳃ᯘ᝟ሗ
䝅䝇䝔䝮

㎰ᯘ஦ົᡤ

ಟṇ౫㢗

ಟṇ

☜ᐃ

⤒Ⴀィ⏬
㐀ᯘᐇ✚
ఆ᥇ᐇ⦼
ᡤ᭷⏺

฼Ⅼ

☜ㄆ

• ಟṇ䛧䛯䝕䞊䝍䛾㻌 ⢭ᗘ䛜㧗䛔
16䠑䠊௒ᚋ䛾ㄢ㢟┴ᗇ㻌 ᡤ᭷⏺䛾ಟṇ᥎㐍ྎᖒ䠖஦ົᡤ䛷䜒ಟṇྍ䠘㐍ᤖ䠚㻌 䞉䞉䞉⌧ᅾ䛿ᆅ⡠⏺䜢཯ᫎ୰䠘ᶵ⬟ᣑᙇ䠚
• ධຊ᫬䛾䜶䝷䞊䝏䜵䝑䜽• ⦅㞟ᒚṔグ㘓

᳃ᯘGIS

ಟṇ

㻌 䠄⦅㞟ෆᐜ䞉ᖺ᭶䞉ᢸᙜ⪅䜢ᅇᩘไ㝈䛺䛟グ㘓䠅

┴ෆẸ᭷ᯘ

ᆅ⡠ㄪᰝ῭

཯ᫎ῭

6,823km2

994km2264km2

ᅗᙧ

ಟṇ᱌
཯ᫎ
☜ㄆ

• ಟṇ῭䝕䞊䝍䜢㻌 ☜ᐃᚋ䛻☜ㄆ→㐜䛔

15

᳃ᯘ⡙ಟṇయไ㻌 䠄H26ᖺᗘ䡚䠅ྎᖒㄢ㢟• ஦ົᡤ䛷ಟṇ୙ྍ䚸㻌 ᭩㢮䛾䜔䜚䛸䜚䛜ᚲせ㻌 →ಟṇ䛜㐍䜎䛺䛔

᳃ᯘGIS

᳃ᯘ⤌ྜ䞉
ᯘᴗ஦ᴗయ➼

䠑䠊௒ᚋ䛾ㄢ㢟
㎰ᯘ஦ົᡤ

┴ᗇ

☜ᐃ

┴ෆẸ᭷ᯘ䛾3.9䠂ᅗᙧ䠖஦ົᡤ䛷䛿௬䝺䜲䝲䛻ಟṇ᱌䜢సᡂ
→┴ᗇ䛷☜ㄆᚋ䚸཯ᫎ䠘ಟṇ䛜㐍䜎䛺䛔⌮⏤䠚ͤᚑ᮶䛾యไ(஦ົᡤ䛛䜙౫㢗)䛸ే⏝ →ಟṇಁ㐍䜢ᅗ䜛
17⌧᳃ᯘGIS䛷䛿ฎ⌮䛻ᚲせ䛺ᶵ⬟䛜䛺䛔→⫋ဨ䛻䜘䜛ಟṇ䛿୙ྍ㻌㻌 →ጤク஦ᴗ䛾㝈䜙䜜䛯ண⟬ෆ䛷䛧䛛ಟṇ䛷䛝䛺䛔
18

15

國枝 ますみ森林情報の精度向上と共有化に向けた岐阜県の取組み䠑䠊௒ᚋ䛾ㄢ㢟䠑䠊௒ᚋ䛾ㄢ㢟㻌 ᡤ᭷⏺䛾ಟṇ᥎㐍㻌 ᯘἣ䛾ಟṇ䠘ᚑ᮶䛾ಟṇ᪉ἲ䠚• ⫋ဨ䛻䜘䜛⌧ᆅㄪᰝ• ⌧ሙ䛛䜙䛾᝟ሗ䠘ゎỴ⟇䠚

᳃ᯘGIS䛾ᶵ⬟ᣑᙇ㻌 䠄ᖹᡂ26ᖺᗘ䡚䠅ಶูಟṇ• ᅗᙧ䝕䞊䝍Ⓩ㘓ᶵ⬟䛾ᙉ໬㻌 䝸䝰䞊䝖䝉䞁䝅䞁䜾ᢏ⾡• ฎ⌮䛻ᚲせ䛸䛺䜛㧗ᗘ䛺ゎᯒ䞉₇⟬ᶵ⬟䛾ᐇ⿦ᗈ⠊ᅖ䛾ᶞ✀䚸⵳✚→㻌 ⫋ဨ䛻䜘䜛䝕䞊䝍ฎ⌮䛜ྍ⬟㻌 →㻌 ᑠᅇ䜚䛾฼䛟᳃ᯘィ⏬ᅗ䜈䛾཯ᫎ㻌 ⌧ሙ䛛䜙䛾᝟ሗᆅ⡠⏺௨እ䛻䜒䚸ቃ⏺᫂☜໬஦ᴗ䛻䜘䜛ᡤ᭷⏺䜒཯ᫎ
1920䛤Ύ⫈䛒䜚䛜䛸䛖䛤䛦䛔䜎䛧䛯䚹21

16

大洞 智宏高精度森林情報を森林経営計画作成・実行の支援に“活かす”

森林経営計画の策定・実施の手順

森林GISフォーラム in ぎふ

行程
１

ＧＩＦＵ

高精度森林情報を
森林経営計画作成・実行の支援に“活かす”

行程
２
行程
３
行程
４

岐阜県森林研究所 大洞智宏

所有者の同意既存資料・基準・指標の整理→机上の計画で概略を説明

計画の策定

現地調査・地域からの聞き取り→現地実態の図面への反映

計画の認定

関係者との調整

精算・
実績管理

施業の実施

単純な情報提供に加えて既存データの問題点

地形や材積分布などの森林情報をGISで統合し、路網計画を支援

例えば
森林簿情報は現地と整合しない場合も
樹種：補助事業のデータや航空写真
図面との不整合や間違いがある
材積：林齢と地位から材積表による
林齢や地位の精度に左右される

材積分布図

リモセン等によって精度を高めることができれば経営計画自体の精度も向上する。

経営計画等の樹立の際に、詳細な生産コスト、生産量の予測を可能にする。

さらに加えておわりに25

林分の成長予測精度の高い森林情報が必要→計画の精度を向上させる

20

樹高（ｍ）

現地調査省力化のため集材作業時間分析図

15

実測値
予測値

ＧＩＦＵ

10

経営計画策定だけでなく新規の集約化ができる森林情報が必要

55

RSによる蓄積推定＋
現地調査による胸高直径測定（直径分布）
システム収穫表による成長予測のための基礎データとして利用

10

15

20

25

30

35

胸高直径（ｃｍ）

樹高曲線の推定
樹高の算出

利用者のニーズ、ＧＩＳ習熟度に合致した形式への森林情報の加工（提供）

樹高調査の軽減

森林情報を有効活用できる人材が必要
紙ベースでは情報を活かしきれない17

大洞 智宏高精度森林情報を森林経営計画作成・実行の支援に“活かす”䛿䛨䜑䛻᳃ᯘ㻳㻵㻿䝣䜷䞊䝷䝮㻌㼕㼚㻌䛞䜅㻌

䠣䠥䠢䠱
䠣䠥
䠥
㛗ᖺ䛾ప㏞䜢ᡴ◚䛧䚸㻌 䠣ᯘᴗ䜢άᛶ໬䛥䛫䜛䛯䜑䛻䛿㻌᪋ᴗ䛾㞟⣙໬䛜ᚲせ㻌䠣䠥䠢䠱㧗⢭ᗘ᳃ᯘ᝟ሗ䜢㻌 ᳃ᯘ⤒Ⴀィ⏬సᡂ䞉ᐇ⾜䛾㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 ᨭ᥼䛻䇾ά䛛䛩䇿᪋ᴗ䛾㞟⣙໬䞉⤒Ⴀィ⏬䛾❧᱌➼䛻㻌㻳㻵㻿䛻䜘䜛✵㛫᝟ሗ䛿ᚲせ㻌ᒱ㜧┴᳃ᯘ◊✲ᡤ㻌 ኱Ὕᬛᏹ12

᳃ᯘ⤒Ⴀィ⏬䛸䛿䞉䞉䛿䛨䜑䛻᳃ᯘ⤒Ⴀィ⏬䛸䛿䚸䛂᳃ᯘᡤ᭷⪅䛃ཪ䛿䛂᳃ᯘ䛾⤒Ⴀ䛾ጤク䜢ཷ䛡䛯⪅䛃䛜䚸⮬䜙䛜᳃ᯘ䛾⤒Ⴀ䜢⾜䛖୍యⓗ䛺䜎䛸䜎䜚䛾䛒䜛᳃ᯘ䜢ᑐ㇟䛸䛧䛶䚸᳃ᯘ䛾᪋ᴗཬ䜃ಖㆤ䛻䛴䛔䛶సᡂ䛩䜛5ᖺ䜢1ᮇ䛸䛩䜛ィ⏬䛷䛩䚹୍యⓗ䛺䜎䛸䜎䜚䜢ᣢ䛳䛯᳃ᯘ䛻䛚䛔䛶䚸ィ⏬䛻ᇶ䛵䛔䛯ຠ⋡ⓗ䛺᳃ᯘ䛾᪋ᴗ䛸㐺ษ䛺᳃ᯘ䛾ಖㆤ䜢㏻䛨䛶䚸᳃ᯘ䛾ᣢ䛴ከᵝ䛺ᶵ⬟䜢༑ศ䛻Ⓨ᥹䛥䛫䜛䛣䛸䜢┠ⓗ䛸䛧䛶䛔䜎䛩䚹㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 ᯘ㔝ᗇHP䜘䜚ᢤ⢋㎰ᯘỈ⏘ᴗ䞉㣗ရ⏘ᴗ⛉Ꮫᢏ⾡◊✲᥎㐍஦ᴗ䠣䠥䠢䠱䛂㧗⢭ᗘ㈨※᝟ሗ䜢ά⏝䛧䛯᳃ᯘ⤒Ⴀィ⏬⟇ᐃᨭ᥼䝅䝇䝔䝮䛾ᵓ⠏䛸᳨ド䛃ͤ㧗⢭ᗘ᳃ᯘ᝟ሗ䠖䝸䝰䝉䞁䛺䛹䛻䜘䛳䛶཰㞟䛥䜜䛯᝟ሗཧ⏬ᶵ㛵䠖ᒱ㜧኱Ꮫ䚸୰㒊኱Ꮫ㻌୰㒊㧗➼Ꮫ⾡◊✲ᡤ䚸㻌㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 ୰᪥ᮏ⯟✵ᰴᘧ఍♫䚸ຍⱱ᳃ᯘ⤌ྜ䚸㻌㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 ᒱ㜧┴ᯘᨻ㒊᳃ᯘᩚഛㄢ䚸ᒱ㜧┴ຍⱱ㎰ᯘ஦ົᡤ䚸㻌㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 ᒱ㜧┴᳃ᯘᩥ໬䜰䜹䝕䝭䞊䚸ᒱ㜧┴᳃ᯘ◊✲ᡤ㻌㧗⢭ᗘ᳃ᯘ᝟ሗ䞉㻳㻵㻿➼䜢ά⏝䛧䚸㻌᳃ᯘ⤒Ⴀィ⏬䛾⟇ᐃ䛾ᨭ᥼䜔䚸㻌ᯘᴗ஦ᴗయ䛾Ⴀᴗάື䛾䛚ᡭఏ䛔䛩䜛䚹㻌3

4

ィ⏬䛾⟇ᐃ䞉ᐇ᪋᫬䛾฼⏝䝕䞊䝍᳃ᯘ⤒Ⴀィ⏬䛾⟇ᐃ䞉ᐇ᪋䛾ᡭ㡰
⾜⛬
䠍
⾜⛬
䠎

⾜⛬
䠏

ᡤ᭷⪅䛾ྠព

᪤Ꮡ㈨ᩱ䞉ᇶ‽䞉ᣦᶆ䛾ᩚ⌮㻌䊻ᮘୖ䛾ィ⏬䛷ᴫ␎䜢ㄝ᫂㻌ィ⏬䛾⟇ᐃ⌧ᆅㄪᰝ䞉ᆅᇦ䛛䜙䛾⪺䛝ྲྀ䜚㻌䊻⌧ᆅᐇែ䛾ᅗ㠃䜈䛾཯ᫎ㻌ィ⏬䛾ㄆᐃ㛵ಀ⪅䛸䛾ㄪᩚ㻌

⾜⛬
䠍

⾜⛬
䠎
⾜⛬
䠏

⢭⟬䞉

⾜⛬ 㻌 㻌 ᐇ⦼⟶⌮䠐᪋ᴗ䛾ᐇ᪋㻌⾜⛬䠐5ᡤ᭷⪅䛾ྠព

䞉᳃ᯘ⡙㻌 䞉᳃ᯘᇶᮏᅗཬ䜃ィ⏬ᅗ䞉䡱䢕䡻䢈䡧䢀㻌 䞉බᅗ䠄Ꮠ⤮ᅗ䠅
䞉ᅵᆅྎᖒ

ィ⏬䛾⟇ᐃ

䞉᳃ᯘ⡙㻌 䞉᳃ᯘᇶᮏᅗཬ䜃ィ⏬ᅗ䞉䡱䢕䡻䢈䡧䢀㻌 䞉බᅗ䠄Ꮠ⤮ᅗ䠅ィ⏬䛾ㄆᐃ䞉 㔞ᅗཬ䜃ቃ⏺ᅗ㻌 㻌 㻌 䞉᳃ᯘ⡙䞉᳃ᯘᇶᮏᅗཬ䜃ィ⏬ᅗ䞉䡱䢕䡻䢈䡧䢀⢭⟬䞉㻌 㻌 ᐇ⦼⟶⌮䞉 㔞ᅗཬ䜃ቃ⏺ᅗ㻌 㻌 㻌 䞉᳃ᯘ⡙䞉᳃ᯘᇶᮏᅗཬ䜃ィ⏬ᅗ䞉䡱䢕䡻䢈䡧䢀
䞉⏕⏘⟶⌮䝕䞊䝍䠄᪥ሗ➼䠅
618

大洞 智宏高精度森林情報を森林経営計画作成・実行の支援に“活かす”᪤Ꮡ䝕䞊䝍䛾ၥ㢟Ⅼ᪤Ꮡ䛾䝕䞊䝍䠄⣬ୖ䠅䛾䜏䛷㻌㻌 㻌 㻌 㻌 ᳃ᯘ⤒Ⴀィ⏬䛿సᡂ䛷䛝䜛㻌౛䛘䜀᳃ᯘ⡙᝟ሗ䛿⌧ᆅ䛸ᩚྜ䛧䛺䛔ሙྜ䜒㧗⢭ᗘ᳃ᯘ᝟ሗ㻌㻌 㻌 㻌 㻌 䠇㻌㻳㻵㻿䛿↓䛟䛶䜒䞉䞉䞉㻌㻌 ᶞ✀䠖⿵ຓ஦ᴗ䛾䝕䞊䝍䜔⯟✵෗┿㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 ᅗ㠃䛸䛾୙ᩚྜ䜔㛫㐪䛔䛜䛒䜛㻌 ᮦ✚䠖ᯘ㱋䛸ᆅ఩䛛䜙ᮦ✚⾲䛻䜘䜛㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 ᯘ㱋䜔ᆅ఩䛾⢭ᗘ䛻ᕥྑ䛥䜜䜛ィ⏬䛿䛷䛝䜛䛜䚸ၥ㢟䛿䛺䛔䛾䛛䠛㻌㻌ィ⏬䛾⟇ᐃ䛜඲䛶䛷䛿䛺䛔䚸㻌㞟⣙䛺䛹䛾Ⴀᴗ䛷౑䛘䜛᝟ሗ䛛䠛㻌⌧ሙ䛷ᚲせ䛸䛥䜜䛶䛔䜛᝟ሗ䛿䠛㻌䝸䝰䝉䞁➼䛻䜘䛳䛶⢭ᗘ䜢㧗䜑䜛䛣䛸䛜䛷䛝䜜䜀㻌⤒Ⴀィ⏬⮬య䛾⢭ᗘ䜒ྥୖ䛩䜛䚹㻌7⌧ሙ䛷ᚲせ䛸䛥䜜䜛᝟ሗ䛿⌧ᅾ฼⏝᝟ሗ

⾜⛬
䠍
⾜⛬
䠎
⾜⛬
䠏
⾜⛬
䠐

8

༢⣧䛺᝟ሗᥦ౪䛻ຍ䛘䛶ഴᩳ䛺䛹䛾ᆅᙧ᝟ሗ䜢㻳㻵㻿䛷⤫ྜ䛧䚸㊰⥙ィ⏬䜢ᨭ᥼㻌௒ᚋᚲ㡲䛻䛺䜛᝟ሗ䞉᳃ᯘ⡙㻌 㻌 㻌 䞉䡱䢕䡻䢈䡧䢀䞉᳃ᯘᇶᮏᅗཬ䜃ィ⏬ᅗ䞉බᅗ䠄Ꮠ⤮ᅗ䠅䞉ᅵᆅྎᖒ䞉ഴᩳศᕸᅗ
䞉㇂ᐦᗘศᕸᅗ
䞉㐣ᐦᯘศศᕸᅗ
䞉㔪ⴥᶞேᕤᯘศᕸᅗ

䞉᳃ᯘ⡙㻌䞉᳃ᯘᇶᮏᅗཬ䜃ィ⏬ᅗ䞉䡱䢕䡻䢈䡧䢀㻌 䞉බᅗ䠄Ꮠ⤮ᅗ䠅䞉ഴᩳศᕸᅗ㻌 䞉ᆅ㉁ᅗ䞉⵳✚ศᕸᅗ
䞉ᶞ㧗ศᕸᅗ䞉 㔞ᅗཬ䜃ቃ⏺ᅗ㻌 㻌 㻌䞉᳃ᯘᇶᮏᅗཬ䜃ィ⏬ᅗ䞉䡱䢕䡻䢈䡧䢀㻌 㻌 㻌 䞉᳃ᯘ⡙䞉㊰⥙ᕸᅗ䞉⵳✚ศᕸᅗ
䞉㔪ⴥᶞேᕤᯘศᕸᅗ䞉 㔞ᅗཬ䜃ቃ⏺ᅗ㻌 㻌 㻌䞉᳃ᯘᇶᮏᅗཬ䜃ィ⏬ᅗ䞉䡱䢕䡻䢈䡧䢀㻌 㻌 㻌 䞉᳃ᯘ⡙䞉⏕⏘⟶⌮䝕䞊䝍䠄᪥ሗ➼䠅඲┴䛾㻌㻞䡉㻰㻱㻹㻌
ഴᩳ༊ศᅗ㻌

䖃ᐃᛶⓗᚤᆅᙧᅗ㻌䖃ᐃ㔞ⓗഴᩳ༊ศᅗ㻌䞉సᴗ㐨タィ䛾㋃ᰝ䛾┬ຊ໬㻌㻌 䛻ά⏝㻌

ഴᩳ༊ศᅗ䛻ィ⏬ᅗ䚸㇂䞉㞟Ỉ㠃✚ศᕸᅗᔂቯᆅ➼䛾ᢕᥱ䛻ᚤᆅᙧᅗ䜢ά⏝㻌䠄ᅗ䛿㛗㔝┴ᯘᴗ⥲ྜ䝉䞁䝍䞊ᡭἲ䛻䜘䜚䚸 䜢㔜䛽ྜ䜟䛫ᥦ౪䠄㻡䡉䝯䝑䝅䝳䠅㻌䞉సᴗ㐨䛾㛤タ㐺ᆅ䚸つ᱁䛾᳨ウ㻌㻜㻚㻡䡉㻰㻱㻹䛛䜙సᡂ㻌䞉ᶞ㧗ศᕸᅗ
䞉㐣ᐦᯘศᕸᅗ
9༢⣧䛺᝟ሗᥦ౪䛻ຍ䛘䛶

10༢⣧䛺᝟ሗᥦ౪䛻ຍ䛘䛶ᆅᙧ䜔ᮦ✚ศᕸ䛺䛹䛾᳃ᯘ᝟ሗ䜢㻳㻵㻿䛷⤫ྜ䛧䚸㻌㊰⥙ィ⏬䜢ᨭ᥼㻌ഴᩳ䛺䛹䛾ᆅᙧ᝟ሗ䜢㻳㻵㻿䛷⤫ྜ䛧䚸㊰⥙ィ⏬䜢ᨭ᥼㻌඲┴䛾㻌㻞䡉㻰㻱㻹㻌
ഴᩳ༊ศᅗ㻌
ྍⱱ᳃ᯘ⤌ྜ䛸䚸᝟ሗ㑅ᢥ䞉㓄Ⰽ➼⾲⌧᪉ἲ䜢༠㆟䛧సᡂ䚹ྍⱱ⟶ෆ䛾ᕷ⏫ᮧ㻔㻳㻵㻿↓䠖⣬䠅䚸᳃ᯘ⤌ྜ㻔୍㒊㻳㻵㻿᭷䠖⣬㼛㼞䝣䜯䜲䝹㻕䛻㓄ᕸ䚹㻡༓ศ䛾㻝㻘඲ᇦᅗ㻌 㻌⤒Ⴀィ⏬ᶞ❧᫬➼䛾㊰⥙ィ⏬䛻౑⏝䚸᳨ド୰㻌䖃ᐃᛶⓗᚤᆅᙧᅗ㻌䖃ᐃ㔞ⓗഴᩳ༊ศᅗ㻌㻜㻚㻡䡉㻰㻱㻹䛛䜙సᡂ㻌䞉సᴗ㐨䛾㛤タ㐺ᆅ䚸つ᱁䛾᳨ウ㻌㻌 䛻ά⏝㻌

ഴᩳ༊ศᅗ䛻ィ⏬ᅗ䚸㇂䞉㞟Ỉ㠃✚ศᕸᅗᔂቯᆅ➼䛾ᢕᥱ䛻ᚤᆅᙧᅗ䜢ά⏝㻌䠄ᅗ䛿㛗㔝┴ᯘᴗ⥲ྜ䝉䞁䝍䞊ᡭἲ䛻䜘䜚䚸 䜢㔜䛽ྜ䜟䛫ᥦ౪䠄㻡䡉䝯䝑䝅䝳䠅㻌䞉సᴗ㐨タィ䛾㋃ᰝ䛾┬ຊ໬㻌䖃ᮦ✚ศᕸᅗ㻌䖃㞟ᮦసᴗ᫬㛫ศᯒᅗ㻌㻰㻿㻹䛸㻰㼀㻹䛛䜙ゎᯒ䛧䛯ᮦ✚ศᕸ䜢䚸㻌㻝㻜䡉䝯䝑䝅䝳䛸ᑠ⌜༊ศ㞟⣙䛷ᥦ౪䜢᳨ウ㻌⣙䛷ᥦ౪䜢᳨ウ䜶䜽䝉䝹䛻䜘䜛㞟ᮦ᫬㛫ศᯒ䝒䞊䝹䜢
㛤Ⓨ䛧䚸㞟ᮦ᫬㛫ศᕸᅗ䜢సᡂ㻌
㛤Ⓨ䛧䚸㞟
㞟ᮦ
ᮦ᫬
᫬㛫
㛫

⤒Ⴀィ⏬➼䛾ᶞ❧䛾㝿䛻䚸ヲ⣽䛺㻌⏬➼䛾ᶞ❧䛾㝿䛻 ヲ⣽䛺䛺⏕⏘䝁䝇䝖䚸⏕⏘㔞䛾ண 䜢ྍ⬟䛻䛩䜛䚹㻌

11

19

12

大洞 智宏高精度森林情報を森林経営計画作成・実行の支援に“活かす”䛥䜙䛻ຍ䛘䛶

䛥䜙䛻ຍ䛘䛶

⌧ᆅㄪᰝ┬ຊ໬䛾䛯䜑䝅䝇䝔䝮཰✭⾲㻌 䝅䝹䝤䛾᳃䛾฼⏝
ᑗ᮶ண

15

ᐇ

್

ண

್

10

5
5

㻾㻿䛻䜘䜛⵳✚᥎ᐃ㻌䠇⌧ᆅㄪᰝ䛻䜘䜛⬚㧗┤ᚄ ᐃ㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 䠄┤ᚄศᕸ䠅

⌧≧ᢕᥱ
䛆⌧ᅾ䛇

20

ᶞ㧗䠄㹫㸧

ィ⏬ᐇ᪋ᚋ䛾ᯘศ≧ἣ䛾ㄝ᫂➼䛾䛯䜑ᯘศ䛾ᡂ㛗ண

25ᯘศ䛾ᡂ㛗ண

㻌⌧ᆅㄪᰝ䠖ᶞ㧗䚸⬚㧗┤ᚄ䚸㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 ᮏᩘᐦᗘ

10

15

20

25

30

35

⬚㧗┤ᚄ䠄䠿䡉䠅

ᶞ㧗᭤⥺䛾᥎ᐃ
ᶞ㧗䛾⟬ฟ⌧≧ᯘศ㻌᪋ᴗ㑅ᢥ⌧ᆅㄪᰝ䜢䛷䛝䜛䛰䛡㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 ┬ຊ໬䛧䛯䛔䚹䝅䝇䝔䝮཰✭⾲䛻䜘䜛ᡂ㛗ண 䛾䛯䜑䛾
ᇶ♏䝕䞊䝍䛸䛧䛶฼⏝ᶞ㧗ㄪᰝ䛾㍍ῶ

13ά⏝䛩䜛䛯䜑䛻䛿䞉䞉14ά⏝䛩䜛䛯䜑䛻䛿䞉䞉㻳㻵㻿฼⏝⬟ຊ䛾᱁ᕪ䜈䛾ᑐᛂ㻌సᡂ䝕䞊䝍䜢
䛭䛾䜎䜎ά⏝ྍ⬟㻳㻵㻿䝋䝣䝖䜢౑⏝䛷䛝䜛㻌㻳㻵㻿䛷ᆅᅗ䝺䜲䝲䞊䜢㻌㻌 㜀ぴ฼⏝䛷䛝䜛㻌㻳㻵㻿฼⏝⬟ຊ䛾᱁ᕪ䛾䇾᫝ṇ䇿㻌㻳㻵㻿䝋䝣䝖䜢౑⏝䛷䛝䜛㻌㻳㻵㻿䛷ᆅᅗ䝺䜲䝲䞊䜢㻌㻌 㜀ぴ฼⏝䛷䛝䜛㻌ά⏝䛧䛶䜒䜙䛖䛯䜑䛻㻌ຍᕤ䛧䛯䝕䞊䝍䜢㻌Ώ䛩ᚲせ䛜䛒䜛䚹㻌㻳㻵㻿䛜䛺䛔㻌

㻳㻵㻿䛜䛺䛔㻌
15䞉฼⏝䝬䝙䝳䜰䝹㻌䞉ᩍ⫱䝥䝻䜾䝷䝮㻌㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌䛾సᡂ㻌

16

䛚䜟䜚䛻
㻌 ⢭ᗘ䛾㧗䛔᳃ᯘ᝟ሗ䛜ᚲせ㻌 㻌 →ィ⏬䛾⢭ᗘ䜢ྥୖ䛥䛫䜛᪂䛯䛺᝟ሗ䛾㻌 ά⏝䜰䝗䝞䜲䝇䠣䠥䠢䠱㻌 ⤒Ⴀィ⏬⟇ᐃ䛰䛡䛷䛺䛟㻌 ᪂つ䛾㞟⣙໬䛜䛷䛝䜛᳃ᯘ᝟ሗ䛜ᚲせ㻌 ฼⏝⪅䛾䝙䞊䝈䚸䠣䠥䠯⩦⇍ᗘ䛻㻌 ྜ⮴䛧䛯ᙧᘧ䜈䛾᳃ᯘ᝟ሗ䛾ຍᕤ䠄ᥦ౪䠅㻌 ᳃ᯘ᝟ሗ䜢᭷ຠά⏝䛷䛝䜛ேᮦ䛜ᚲせ㻌 ⣬䝧䞊䝇䛷䛿᝟ሗ䜢ά䛛䛧䛝䜜䛺䛔1720

戸田 堅一郎
航空レーザ測量データを用いたCS立体図（微地形図）の活用－長野県の取り組み－

航空レーザ測量データを用いた

CS立体図（微地形図）について

CS立体図（微地形図）の活用
・長野県林業総合センターでは、数値標高モデル（DEM）
を用いて、地形を立体的に表現する手法を開発し、CS
立体図（曲率：Curvatureと 傾斜：Slopeによる立体図）と命名した。

－長野県の取り組み－
長野県林業総合センター育林部

2013.12.10
戸田 堅一郎・特に、１ｍメッシュ以下の細密なDEMで作製したCS立体図を通称「微地形図」と呼ぶ。
・国土交通省の河川レーザ等のＤＥＭを使用して、既に長野県の約８０％のＣＳ立体図（微地形図）を作成済み。

航空写真（オルソ）

森林基本図

CS立体図
2

1

他の表現方法との比較「CS立体図（微地形図）」の特徴
1. 地形判読が容易
２．直感的に立体に見える
３．汎用GISソフトで誰でも作製可能
４．ＧＰＳとの親和性が良い
作製方法は長野県林業総合センターのホームページに掲載しています。
→「長野県」「微地形図」で検索！

航空写真（オルソ）

森林基本図

・植生や崩壊地は良くわかる

・等高線間隔より細かい地形は表現できない・樹木化の微細な地形を表現可能・成長した樹木が地表を覆っているため、地形は判読しにくい・直感的に立体視できない

・直感的に立体的に見
える

CS立体図

4

3

微地形判読事例（湧水）

微地形判読事例（深層崩壊跡）

沖積錐
土砂ダムによる平坦地（かつては湛水？）

湧水あり

渓流による侵食・赤丸（実線）は湧水があった。
・赤丸（破線）は調査時には湧水は無かったが、周囲より土壌が水っぽく、過去に湧水があった形跡

深層崩壊 （2000年以上前）
5

21

6

1

戸田 堅一郎
航空レーザ測量データを用いたCS立体図（微地形図）の活用－長野県の取り組み－⯟✵䝺䞊䝄 㔞䝕䞊䝍䜢⏝䛔䛯᪥ᮏ䛾᳃ᯘ䛾≧ἣ

CS❧యᅗ䠄ᚤᆅᙧᅗ䠅䛾ά⏝䠄⚾┈䠅䡚㛗㔝┴䛾ྲྀ䜚⤌䜏䡚㻌ᮌᮦ⏕⏘㻞㻜㻝㻟㻚㻝㻞㻚㻝㻜㻌㛗㔝┴ᯘᴗ⥲ྜ䝉䞁䝍䞊㻌 㻌 ᡞ⏣㻌ሀ୍㑻㻌䞉ேᕤᯘ㈨※䛾඘ᐇ䠄⫱䛶䜛→ఆ䛳䛶౑䛖䠅䞉ᮌᮦᦙฟ䝁䝇䝖䛾⦰ῶ䞉㊰⥙䛾඘ᐇ
䞉䠄ᑠ㠃✚䠅ⓙఆ୧❧䛜㞴䛧䛔䠄බ┈䠅ᒣᆅ⅏ᐖ䛾㜵Ṇ㻌

᳃ ᇶᮏᅗ
᳃ᯘᇶ
᳃ᯘᇶᮏᅗ

䞉㇦㞵⅏ᐖ䛾ቑຍ䞉䛂⅏ᐖ䛻ᙉ䛔᳃ᯘ䛵䛟䜚䛃䜈䛾せᮃ

CS❧యᅗ
CS
❧యᅗ

⯟✵෗┿䠄䜸䝹䝋䠅121

ᚑ᮶䛾➼㧗⥺䛻䜘䜛ᆅᙧᅗ㻌䠄᳃ᯘᇶᮏᅗ䠅ᐇ⾜ᛶ䛾䛒䜛䝌䞊䝙䞁䜾䛾ᥦ᱌䞉ᆅ䛩䜉䜚䠄ึ⏕䠅䛂ᮌᮦ⏕⏘䛃䛸䛂⅏ᐖ䛻ᙉ䛔᳃ᯘ䛵䛟䜚䛃䜢୧❧䛩䜛䛻䛿䚸䞉῝ᒙᔂቯ㊧㻌 ⅏ᐖ䛜Ⓨ⏕䛧䜔䛩䛔ሙᡤ䜢ᢕᥱ䞉Ἑ㐨㛢ሰ㻌 㻌 䞉Ᏻ඲䛺ሙᡤ䛷䛂ᮌᮦ⏕⏘䛃

䞉῱ᓊ౵㣗
䞉⾲㠃౵㣗

㻌 㻌 䞉༴㝤䛺ሙᡤ䛷䛿䛂⅏ᐖ䛻ᙉ䛔᳃ᯘ䛵䛟䜚䛃䞉ᔂቯᆅᗈ኱䛺᳃ᯘ䛾୰䛛䜙ᔂቯ༴㝤ᆅ䜢ᢕᥱ䛩䜛䛻䛿䚸ุㄞ䛜㞴䛧䛔䟿

䛂ᆅᙧุㄞ䛃䛜᭷ຠㄡ䛻䛷䜒ᐜ᫆䛻ᆅᙧุㄞ䛜䛷䛝䜛᪂䛧䛔ᅗἲ䛜ᚲせ3

4CS❧యᅗ䠄ᚤᆅᙧᅗ䠅䛻䛴䛔䛶䞉㛗㔝┴ᯘᴗ⥲ྜ䝉䞁䝍䞊䛷䛿䚸ᩘ್ᶆ㧗䝰䝕䝹䠄㻰㻱㻹䠅䜢⏝䛔䛶䚸ᆅᙧ䜢❧యⓗ䛻⾲⌧䛩䜛ᡭἲ䜢㛤Ⓨ䛧䛯䚹㻌䛂CS❧యᅗ䠄ᚤᆅᙧᅗ䠅䛃䛾≉ᚩ䠍䠊ᆅᙧุㄞ䛜ᐜ᫆㻌䞉᭤⋡䠖㻯㻯㼡㼞㼢㼍㼠㼡㼞㼑䛸㻌ഴᩳ䠖㻿㻿㼘㼛㼜㼑䛻䜘䜛❧యᅗ䛸䛔䛖ព࿡䛷㻯㻿❧యᅗ䛸࿨ྡ䛧䛯䚹㻌䠎䠊┤ឤⓗ䛻❧య䛻ぢ䛘䜛㻌䞉≉䛻䚸䠍䡉䝯䝑䝅䝳௨ୗ䛾⣽ᐦ䛺㻰㻱㻹䛷స〇䛧䛯㻯㻿❧యᅗ䜢㏻⛠䛂ᚤᆅᙧᅗ䛃䛸࿧䜆䚹㻌䠏䠊ỗ⏝㻳㻵㻿䝋䝣䝖䛷ㄡ䛷䜒స〇ྍ⬟㻌䠐䠊䠣䠬䠯䛸䛾ぶ࿴ᛶ䛜Ⰻ䛔㻌

5

6

5

22

6

戸田 堅一郎
航空レーザ測量データを用いたCS立体図（微地形図）の活用－長野県の取り組み－CS❧యᅗ䛾స〇᪉ἲ౑⏝䛩䜛䝕䞊䝍

䛂CS❧యᅗ䠄ᚤᆅᙧᅗ䠅䛃䛾సᡂ᪉ἲ⯟✵䝺䞊䝄 㔞䠍䡉䠍䡉䞉⯟✵䝺䞊䝄

㔞䛻䜘䜛䠍䡉䝯䝑䝅䝳䛾ᶆ㧗䝕䞊䝍䜢౑⏝䛩䜛䚹䠄䝯䝑䝅䝳䝃䜲䝈䛿䠍䡉䛷䛺䛟䛶䜒ྍ䠅

7

8

7

8

䐟㻌 ᶆ㧗䝺䜲䝲䛾సᡂ䐠㻌 ᭤⋡䝺䜲䝲䛾సᡂ

䠘ซ౛䠚

䠘ซ౛䠚

ฝ䠄䠇䠅䠖ⓑ㧗䛔䠖ⓑพ䠄䠉䠅䠖⤃

ప䛔䠖㯮
䠇

ᶆ㧗䝺䜲䝲

䠉
0

䠇
0
᭤⋡䝺䜲䝲

䞉DEM䜢䝷䝇䝍䝕䞊䝍໬䛧䚸ᶆ㧗䛻䜘䜚ᙬⰍ䛩䜛䚹
䞉GIS䝋䝣䝖䠄ArcGIS10➼䠅䜢⏝䛔䛶䚸᭤⋡ィ⟬䜢䛩䜛䚹
䠄DEM䝕䞊䝍ᥦ౪䠖ᅜᅵ஺㏻┬୰㒊ᆅ᪉ᩚഛᒁ䠅㻌 㻌 䠄᭤⋡ィ⟬䜢⾜䛖๓䛻䚸DEM䜢㐺ᙜ䛺つᶍ䛷ᖹ⁥໬ฎ⌮䛩䜛䛸Ⰻ䛔䚹䠅
910

䐡㻌 ഴᩳ䝺䜲䝲䛾సᡂ䐢㻌 ❧యᅗ䛾సᡂ

䠘ซ౛䠚

ഴᩳ䝺䜲䝲
䠄㏱㐣⋡䠑䠌䠂䠅

ᛴ䠖Ⲕ

䠇

⦆䠖ⓑ

᭤⋡䝺䜲䝲
䠄㏱㐣⋡䠑䠌䠂䠅

䠇

ᛴ

ᶆ㧗䝺䜲䝲
䠄㏱㐣⋡䠌䠂䠅

⦆
ᛴ
ഴᩳ䝺䜲䝲

❧యᅗ

䞉䠏ᯛ䛾䝺䜲䝲䜢㏱㐣ฎ⌮䛩䜛䛸䚸❧యឤ䛾䛒䜛ᅗ䛻䛺䜛䚹

䞉GIS䝋䝣䝖䜢⏝䛔䛶䚸ഴᩳ䠄degree䠅䛾ィ⟬䜢䛩䜛䚹
11

12

23

戸田 堅一郎
航空レーザ測量データを用いたCS立体図（微地形図）の活用－長野県の取り組み－䐤㻌 ഴᩳ䝺䜲䝲䛾ᙬⰍ䜢ኚ䛘䜛䐣㻌 ᭤⋡䝺䜲䝲䛾ᙬⰍ䜢ኚ䛘䜛

䠘ซ౛䠚

ᛴ

ฝ䠄䠇䠅䠖㉥

䠘ซ౛䠚
ᛴ䠖㯮

⦆

ᖹᆠ䠄䠌䠅䠖㯤ᛴ⦆䠖ⓑพ䠄䠉䠅䠖㟷

᭤⋡䝺䜲䝲

䠇
0

䠉

ഴᩳ䝺䜲䝲

䠇
0

䞉䐠䛷సᡂ䛧䛯᭤⋡䝺䜲䝲䜢䚸ᆅᙧ䛾พฝ䛜ᙉㄪ䛥䜜䜛ᙬⰍ䛻ኚ䛘䜛䚹䞉䐡䛷సᡂ䛧䛯ഴᩳ䝺䜲䝲䜢䚸┠❧䛱䛩䛞䛺䛔䜘䛖䛻ᙬⰍ䜢ኚ䛘䜛䚹1314

䐥㻌 ᭤⋡ᅗ䛾సᡂഴᩳ䝺䜲䝲
䠄㏱㐣⋡䠑䠌䠂䠅

䠇

❧యᅗ

᭤⋡䝺䜲䝲

䠄❧యⓗ䛻ぢ䛘䜛䠅䠄㏱㐣⋡䠌䠂䠅᭤⋡ᅗ᭤⋡ᅗ䞉䠎ᯛ䛾䝺䜲䝲䜢㏱㐣ฎ⌮䛩䜛䛸䚸ᆅᙧ䛾พฝ䜢ᙉㄪ䛧䛯ᅗ䛻䛺䜛䚹䠄ᆅᙧุㄞ䛧䜔䛩䛔䠅15

16

䐦㻌 ᭤⋡ᅗ䛸❧యᅗ䜢㔜䛽䜛➼㧗⥺䜢㔜䛽䜛᭤⋡ᅗ
䠄㏱㐣⋡䠑䠌䠂䠅䠇❧యᅗ
䠄㏱㐣⋡䠌䠂䠅

➼㧗⥺䜢㔜䛽䛶䚸CS❧యᅗ䠄ᚤᆅᙧᅗ䠅䛾᏶ᡂ
䞉㏱㐣ฎ⌮䛻䜘䜚䚸❧యᅗ䛸᭤⋡ᅗ䜢㔜䛽䜛䚹㻌 స〇᪉ἲ䛿㛗㔝┴ᯘᴗ⥲ྜ䝉䞁䝍䞊䛾䝩䞊䝮䝨䞊䝆䛻ᥖ㍕䛧䛶䛔䜎䛩䚹㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 䛂㛗㔝┴䛃䛂ᚤᆅᙧᅗ䛃䛷᳨⣴䟿㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 э❧యⓗ䛷䚸ᆅᙧุㄞ䛧䜔䛩䛔ᅗ䛻䛺䜛䚹
17

18

24

戸田 堅一郎
航空レーザ測量データを用いたCS立体図（微地形図）の活用－長野県の取り組み－᳃ᯘᇶᮏᅗ䠄ཧ⪃䠅✵୰෗┿䠄ཧ⪃䠅

2009ᖺ᧜ᙳ

䞉➼㧗⥺䛾䜏䛾⾲⌧䛷䛿䚸⣽䛛䛺ᆅᙧ䛿⾲⌧䛷䛝䛺䛔䚹䞉✵୰෗┿䛷䛿䚸᳃ᯘ䛻そ䜟䜜䛶䛔䜛䛯䜑ᆅ⾲㠃䛜ぢ䛘䛺䛔䚹䠄䜸䝹䝋⏬ീᥦ౪䠖ᅜᅵ஺㏻┬୰㒊ᆅ᪉ᩚഛᒁ䠅
19

20

ᆅᙧุㄞ

௚䛾⾲⌧᪉ἲ䛸䛾ẚ㍑

ᆅ䛩䜉䜚
ᡪ≧ᆅ

⯟✵෗┿䠄䜸䝹䝋䠅᳃ᯘᇶᮏᅗ䞉᳜⏕䜔ᔂቯᆅ䛿Ⰻ䛟䜟䛛䜛䞉➼㧗⥺㛫㝸䜘䜚⣽䛛䛔ᆅᙧ䛿⾲⌧䛷䛝䛺䛔䞉ᶞᮌ໬䛾ᚤ⣽䛺ᆅᙧ䜢⾲⌧ྍ⬟䞉ᡂ㛗䛧䛯ᶞᮌ䛜ᆅ⾲䜢そ䛳䛶䛔䜛䛯䜑䚸ᆅᙧ䛿ุㄞ䛧䛻䛟䛔

䞉┤ឤⓗ䛻❧యど䛷䛝䛺䛔䞉┤ឤⓗ䛻❧యⓗ䛻ぢ䛘䜛ᖹᆠᆅᙧ䠄Ἑ㐨㛢ሰ䠅

CS❧యᅗ

21

῝ᒙᔂቯ㊧

Ἑᗋ䛾౵㣗

ᅵ◁⏕⏘䛜䛒䜛ᨭὶ

ᔂቯᆅ

21

22

㛗㔝┴䛻䛚䛡䜛㻯㻿❧యᅗ䠄ᚤᆅᙧᅗ䠅䛾స〇≧ἣ㻌䠘➨䠍∧䠚
ᅜᅵ஺㏻┬䛾Ἑᕝ஦ົᡤ䛜 㔞䛧䛯䝕䞊䝍䜢౑⏝㛗㔝┴Ẹ᭷ᯘ䛾䠔䠌䠂⛬ᗘసᡂ῭䜏㻌 䠄䠎䠌䠂䛿DEM↓䛧䠅CS❧యᅗ䠄ᚤᆅᙧᅗ䠅䜢౑䛳䛯ᚤᆅᙧุㄞ䛾౛㻌 㻌 㻌 ⌧ᅾ䛿䚸୍⯡බ㛤䛧䛶䛔䜎䛫䜣䚹㻌 㻌 㻌㻌㻌㻌㻌䠘➨䠎∧䠚㛗㔝┴ᯘົ㒊἞ᒣಀ䛷䛿䚸䠎䠌䠍䠏ᖺᗘ䛻඲┴䠄Ẹ᭷ᯘ䠅䛾⯟✵䝺䞊䝄㔞䜢ᐇ᪋୰䚹

᮶ᖺᗘ୰䛻䛿䚸䛣䛾䝕䞊䝍䛷CS❧యᅗ䠄ᚤᆅᙧᅗ䠅➨2∧䜢సᡂ䛧䜎䛩䚹㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 ୍⯡බ㛤䛩䜛ணᐃ䚹
23
23

24

25

戸田 堅一郎
航空レーザ測量データを用いたCS立体図（微地形図）の活用－長野県の取り組み－

‪Ỉ䛾౛䠍

‪Ỉ䛾౛䠍
䠄ᒸ㇂ᕷᶓᕝᒣ䠅‪Ỉ䛾⑞㊧䛒䜚

‪Ỉ䛒䜚

᳃ᯘᇶᮏᅗ

ᚤᆅᙧᅗ

䞉㉥୸䠄ᐇ⥺䠅䛿‪Ỉ䛜䛒䛳䛯䚹䞉㉥୸䠄◚⥺䠅䛿ㄪᰝ᫬䛻䛿‪Ỉ䛿↓䛛䛳䛯䛜䚸࿘ᅖ䜘䜚ᅵተ䛜Ỉ䛳䜍䛟䚸㐣ཤ䛻‪Ỉ䛜䛒䛳䛯ᙧ㊧

25

26

25

ᔂቯ๓⥺䠄䠌ḟ㇂䠅䛾౛‪Ỉ䛾౛䠎

䠄㎮㔝⏫ᕝᗏ䠅⌧ሙ෗┿䠄‪Ỉ䠅
᳃ᯘᇶᮏᅗ

ᚤᆅᙧᅗ
㻌 ᇶ┙ᒾ୰䛻ᾐ㏱䛧䛯Ỉ䛜䚸ᆅ㉁ቃ⏺䛺䛹䛾≉ᐃ䛾ሙᡤ䛛䜙‪䛝ฟ䛩27ᚤᆅᙧᅗ㻌 ḟ䛾㇦㞵᫬䛻䛿䚸ᔂቯ๓⥺ୖ䛾䠌ḟ㇂䛜ᔂቯ䛩䜛༴㝤ᛶ䛜㧗䛔
28
27

28

ᪧ⪔సᆅ䛾౛

ᪧ⪔సᆅ䛾౛
㸦ᒸ㇂ᕷ‖㸸ᖹᡂᖺᗘ㇦㞵⿕⅏ᆅ㸧᳃ᯘᇶᮏᅗ㻌 ᪧ⪔సᆅ䛿䚸䜒䛸䜒䛸ᅵተỈศ䛜㧗䛔ሙᡤ䛸䛔䛘䜛䚹㯮Ⰽᅵ䛿䚸㊰⥙㛤タ᫬䛻䛿㊰యᵓ⠏䛻୙㐺䚹

ᚤᆅᙧᅗ
29

30
30

29

26

戸田 堅一郎
航空レーザ測量データを用いたCS立体図（微地形図）の活用－長野県の取り組み－ᡪ≧ᆅ㸦ᒸ㇂ᕷ‖㸸ᖹᡂᖺᗘ㇦㞵⿕⅏ᆅ㸧ⅆᒣ䛾౛䠄ⱴ㔝ᕷᶓᓅ䠅ⴠ▼䛻ὀព㐣ཤ䛻ᅵ▼ὶ䛜Ⓨ⏕䛧䛯ὶᇦ䛷䛿䚸ୗὶ㒊䛻ᡪ≧ᆅ
31䠄Ἀ✚㗹䠅䜢ᙧᡂ䛧䛶䛔䜛䚹
31

32
32

῝ᒙᔂቯ㊧ᆅᙧ῝ᒙᔂቯ㊧ᆅᙧ

Ἀ✚㗹ᅵ◁䝎䝮䛻䜘䜛ᖹᆠᆅ䠄䛛䛴䛶䛿‣Ỉ䠛䠅῱ὶ䛻䜘䜛౵㣗῝ᒙᔂቯ㻌 䠄2000ᖺ௨ୖ๓䠅
33

⥺≧พᆅᙧ

34

䝸䝙䜰䝯䞁䝖䠄ୖ⣭⦅䠅

ᢲ䛧ฟ䛧

⥺≧พᆅᙧ

ᆅ㟈䜔኱㞵䛾᫬䛻ᑡ䛧䛰䛡ື䛔䛶Ṇ䜎䛳䛯䚹῝ᒙᔂቯ䛾ணഛ㌷䚹᩿㠃䛾ᶍᘧᅗ
36
35

36

27

戸田 堅一郎
航空レーザ測量データを用いたCS立体図（微地形図）の活用－長野県の取り組み－䝸䝙䜰䝯䞁䝖

䝸䝙䜰䝯䞁䝖

ᆅᙧഴᩳ䛻ㄪ࿴䛧䛺䛔พᆅᙧ䛿䛒䜔䛧䛔䟿䝸䝙䜰䝯䞁䝖䛸஺䜟䜛ሙᡤ䛷సᴗ㐨䛜ᔂቯ䚹䠄ಟ᚟ᅔ㞴䠅
37

38
37

38

ேᕤᵓ㐀≀

ேᕤᵓ㐀≀

㻌 ᳃ᯘᇶᮏᅗ䛻䛿ṇ☜䛺఩⨨䛜ᥖ㍕䛥䜜䛶䛔䛺䛔䚸ᯘ39㐨䚸సᴗ㐨䚸Ṍ㐨➼䛾఩⨨䜢ุㄞྍ⬟39㻌 ᣑ኱䛩䜛䛸䚸἞ᒣ᪋タ➼䛾᪋ᕤ఩⨨䜒☜ㄆྍ⬟4040ᚤᆅᙧุㄞ䛻䜘䜚༴㝤䛺ሙᡤ䜢Ⓨぢ䛧䛯䜙ᚲ䛪⌧ᆅ☜ㄆ䛜ᚲせ䟿㻌 GPS䜢ά⏝䠣䠝䠮䠩䠥䠪♫㻌 䠫䠮䠡䠣䠫䠪䝅䝸䞊䝈㻌 ㄗᕪ⢭ᗘ䠖䠏䡉௨ୖ41㻌 ≉ᚩ䠖⫼ᬒᅗ䛻䠟䠯❧యᅗ䠄ᚤᆅᙧᅗ䠅䜢タᐃ䛷䛝䜛䚹㻌 㻌 㻌 䠄䜹䝯䝷ᶵ⬟௜䛝䚸෗┿䛻᧜ᙳ఩⨨᝟ሗ䜢௜䛡䜛䠅
㻌㻌㻌

28

42

戸田 堅一郎
航空レーザ測量データを用いたCS立体図（微地形図）の活用－長野県の取り組み－㻌 ఩⨨᝟ሗ䛾⟶⌮↓⥺䛷⌧ᅾ఩⨨䜢㏦ಙ㻌 䛂䜹䝅䝭䞊䝹䠏䠠䛃䠄䝣䝸䞊䝋䝣䝖䠅䜢౑⏝䠤䠫䠨䠱䠴♫㻌 m-241
㻌 㻌 䠇䝇䝬䞊䝖䝣䜷䞁㻌䠣䠬䠯䝇䝬䞊䝖䝣䜷䞁㻌 ㄗᕪ⢭ᗘ䠖䠏䡉௨ୖ㻌 ≉ᚩ䠖䝇䝬䞊䝖䝣䜷䞁䛾ᆅᅗ䜰䝥䝸䛾⫼ᬒᅗ䛻タᐃ䛧䚸䝝䞁䝕䜱DPS䛛䜙⌧ᅾ఩⨨䜢Bluetooth㏦ಙ䚹43

44

ᐇ⾜ᛶ䛾䛒䜛䝌䞊䝙䞁䜾ᚤᆅᙧุㄞ➼䛻䜘䜚㻌 䛂ᔂቯ䛧䜔䛩䛔ሙᡤ䛃䜢ᢳฟ㻌 㻌 䞉Ᏻ඲䛺ሙᡤ䛷ຠ⋡ⓗ䛻䛂ᮌᮦ⏕⏘䛃㻌 㻌 䞉༴㝤䛺ሙᡤ䛷䛿䛂⅏ᐖ䛻ᙉ䛔᳃ᯘ䛵䛟䜚䛃䛤㟼⫈䛒䜚䛜䛸䛖䛤䛦䛔䜎䛧䛯䚹
45

46

29