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2023年度の取り組み紹介

ケニア半乾燥地における小規模農家向け植林のモニタリング手法開発

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はじめにー衛星画像＋αで植林生残木を自動カウントする試みー-小規模農家向け植林とは-

柴崎 一樹
国際緑化推進センター（JIFPRO）

途上国での植林支援において、小規模農家向け植林が注目
3

小規模農家向け植林は、植林後のモニタリングが大変
4商用（産業）植林「小規模農家向け植林 ≒ 小規模農家が個人で保有する小さな土地に植林すること」
国際機関、企業・NGO等による途上国での植林支援は「小規模農家向け植林」が注目されている

ある程度まとまった面積で植林 (数十ha以上)

炭素クレジットを目的とした植林でも「小規模農家向け植林」が増加中（柴崎ら、2023）

樹種数が限定同じ植栽密度2.5万農家

3,326農家

プロット調査で植林地全体の評価が可能

1,300万人

企業や個人から支援を受けて、南米で小規模農家向け植林を実施する団体のWebサイト（出典：TakingRoot）

ケニアで木材生産・販売用に植林を実施する団体のWebサイト（出典：KOMAZA）

小規模農家向け植林は、その対象農家を増やすことで、早く沢山植えられる国際機関が支援するインドの植林プロジェクト(出典：USAID)

区画内に一定間隔で植栽→植林支援がしやすい

植林区が無数に点在各農家により植え方(樹種、植栽密度等)が違う

プロット調査がしにくい

植林地が無数に点在（1,000区以上）

作物や既存植生の隙間に植林

小規模農家向け植林の支援プロジェクトの中には、植林本数を報告するだけになっているものが散見

衛星画像により植林生残木のカウントはできるか？

プロット調査を必要としないVCS植林方法論の開発・承認
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小規模農家向け植林
植林区小さい （1ha前後）

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これまで、VCS ※は植林用に独自の方法論がなかった → CDM※植林の方法論で代用
VCS:世界で一番流通量が多い炭素クレジットプログラム
CDM：気候変動枠組条約の京都議定書の柔軟性メカニズム

2023年９月にVCS植林用の方法論（VM0047）が開発・承認
炭素推定のために、以下の２つのアプローチが提示
Area-based approach

Census-based approach
1ha 以上の樹冠被覆にならない植林
アグロフォレストリ等の低密度の植林

従来のサンプリングプロットによるもの（CDM植林の方法論と同様）
植林地面積(ha)炭素密度（t/ha）

OR

生残本数（本）

１本あたりの平均炭素量（t/本）「生残木をカウント→炭素固定量推定」というアプローチがVCSで正式に承認→今後、炭素クレジット以外の小規模農家向け植林でも、生残木カウントのニーズが高まると予測

先行事例：解像度50㎝の衛星画像から深層学習で単木レベルの樹冠を抽出（Brandt et al., 2020）
乾燥地では…
50㎝解像度の衛星画像で、各木の樹冠がはっきり見える
深層学習で自動検出は可能

衛星画像で植林生残木が、カウントできれば、炭素固定量の推定等にも活用可能
ただし、衛星画像だけでは…、植林木と天然木の区別が不可能

本試験では、衛星画像＋αによる、植林地のモニタリング手法を開発

ケニアの植林状況
8

ケニア政府は…

7

ケニアでの実証試験の方法・結果

2032年までに森林率を約7％→30％にする政策目標-衛星画像＋αによる植林
生残木のカウントの試み-

企業による資金を基にした小規模農家向け植林が実施
KOMAZA：Appleや三井物産等が支援

政府が示す
潜在的小規模農家向け植林エリア→半乾燥地と湿潤地に分布

政府は小規模農家向け植林を重視
小規模農家向け植林の目標：200万ha (≒約30億本分)

TIST

植林面積：延べ0.9万ha以上、2.5万農家以上

TIST：Shell等が支援
植林面積：延べ1.5万ha以上、10万農家以上
湿潤地
亜湿潤地
半湿潤地
移行帯
半乾燥地
乾燥地
強乾燥地

一方で…、国土の80％以上を占める乾燥・半乾燥地では、企業による植林支援がほとんどない

湿潤地では、既に小規模農家向け植林の支援あり
KOMAZA

出所：

乾燥地での植林促進のために「長根苗」を開発中（ケニア森林公社（KFS） ）本試験の目的

910

乾燥地で植林が進まない、植林支援がしにくい原因は？

本試験では…
実際にケニア半乾燥地での植林を通して、「小規模農家向け植林のモニタリング方法」を開発

60㎝

植林コストが高い（潅水等）
活着率が悪い、成長が遅い（活着率が50%前後という報告（Magaju et al.（2020）もあり）
植栽が雨季初めに限定＋降水不安定

コマツは自社
技術がアフリカでの植林に使われることを期待し、本試験に参画→実際の植林によるインパクト（炭素蓄積や住民便益）の可視化→企業による植林支援がやりやすくなることを期待

JIFPROは乾燥地での植林（支援）促進のため「長根苗」を開発中
雨季（植栽時）

乾季

実施体制

数か月後…

土壌水分

従来苗

長根苗

植栽後の根の伸長が遅い樹種は乾季に枯死

ケニア森林研究所（KEFRI）

予め長い根を育て植栽すれば、乾季を乗り越えらえる？

国土の80%以上を占める乾燥地での植林を促進したい

・小規模農家向け植林の可視化
・乾燥地用向けの長根苗の普及

苗生産等を協力

ケニア大統領による長根苗の植栽

5か月育苗した長根苗

アフリカの植林活動に自社の技術を活用したい

重機手配等
を協力

小規模農家向け植林の方法

植林対象地の概要（位置、人口・面積等）
1112

ケニア南部のKibwezi行政区（右の①～⑩）
面積：21万ha（国立公園除く）
人口：23万人（5.5万世帯）（出所：

元々は森林が成立していたようだが、入植後は薪炭採取や過放牧による森林劣化が広範囲全体に広がる

本試験での植林アプローチ
対象農家：所有農地での長根苗植林を希望した農家に長根苗を無料配布
樹種：主に薪炭材となる在来・帰化樹種から、農家の要望に応じで配布
植栽方法：農家の要望に合わせで柔軟に対応
植林木の伐採：特に規制はないが、薪炭には枝の利用を推奨）①②
Tsavo east
国立公園

③

対象農家

各農家の土地長根苗について農家に説明し、希望者募る④
Chyulu hills国立公園⑤⑧⑦

各農家が希望する樹種・植え方で植林⑩⑨

小規模農家が所有する土地には未・低利用な農地が混在

長根苗はKEFRIで育苗⑥

Tsavo west
国立公園

Tsavo east
国立公園

長根苗 育苗した長根苗を農家に無料配布

小規模農家向け植林の実績

小規模農家向け植林地の様子（植林して4～5か月経過時点）

1314

植栽期間： 2023年10～12月
参加した農家数：72農家（右図）

小規模農家の土地に植林した苗木自体は順調に生育していることを確認（2024年3月時点）

樹種毎の植栽本数(全3,533本、(平均50本/農家）
本数

主用途

Azadirachta indica

樹種208

薪炭

Acacia mellifera

407

薪炭

Acacia Polyacantha

717

薪炭

Acacia tortilis

555

薪炭

Balanites aegyptiaca

22

薪炭Dalbergia melanoxylon

413高級材Gmelina arborea

242

用材

Melia.volkensii

146

用材

Senna abreviata

96

薪炭

Senna seamea

302

薪炭

Terminalia brownie

256

建材

Tamarindus indica

169

果実

では、このように農家の土地に不均一に植えた植林木をどのようにモニタリングするか？

植林木の高精度位置情報の取得方法

衛星画像＋αによる植林生残木カウントの考え方
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通常のピクセルベース分類では、「植林生残木」だけを自動検出するは困難→植林木の位置の画像だけを切り出し、画像枠全体のパターンで、木の有無を判別できないか？
A. indica,の植林地（2年生）統一した枠の大きさで、画像を切り出すと…

今回はGNSSローバーで位置情報を記録

木がある画像枠には、中心に向かって黒くなる共通パターンあり木の有無を予測するモデル
明らかにパターンが異なる

ただし、このアプローチでは…
画像枠を機械・自動的に切り出すため、全植林木の「高精度位置情報」が必要植栽時に苗木1本1本の高精度位置情報を記録(画像枠全体のピクセル値の配置パターンを基に作成）

植栽

植穴掘削

木がある（生残木）

木がない（植林後に枯死）
長根苗用の植
栽穴を掘削

木がない画像枠には、共通パターンがみられない

GNSSローバーでは30秒以内に10～50㎝の精度で位置情報を取得することが可能

1本1本の位置情報を取得

全苗木の情報（農家、樹種）を位置情報をセットでデジタル化

位置情報取得と同時に、農家、樹種等の情報をその場でデジタルで記録

Tree
ID

農家名

樹種

植栽日

362

SebastianM.volkensii

10/8363

Sebastian

M.Volkensii

10/8364

SebastianA.tortilis

10/8365

Sebastian

A.Tortilis

10/8366

Mwema

T.indica

10/9367

Mwema

T.indica

10/9368

Mwema

S.siamea

10/9「機械学習」による7年生A.tortilisの自動検出

対象72農家毎の全植林木の位置情報
樹種により色が異なる 18

17

今回の植林で…
農家によって好みの樹種・配置は異なる(右図）
位置情報があれば、どんなに不均一な植林地でも衛星画像やGoogle earth等で目視可能ということは…
農家の好みに合わせた自由度の高い植林支援ができる
その後のモニタリングも可能

7年生A.tortilisの自動検出
A.tortilis、
7年生(4m四方に木あり)

50枠

予測モデ
ル作成用

検証用

40枠

10枠

機械学習の予測モデルはPythonのサポートベクトル分類モデル
中の「線形分類モデル」使用

自動検出結果4m四方に木がなし

木の有無を予測するモデル(7年生
A.tortilis)

40枠

50枠
さらに…
生残木カウントの自動化を検討

各グループで、ランダムに振り分け

10枠

モデル予測
木あり
実
際の有
無木
なし

木 10あり (正解)1木 1なし

8(正解)

精度80％で自動判別が可能（誤識別は2/20本）

「機械学習」による2年生A.indicaの自動検出
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2年生A.indicaの自動検出
A.indica、2年生(4m四方に木あり)

各グループで、ランダムに振り分け

予測モデ
ル作成用

検証用

40枠

10枠

機械学習の予測モデルはPythonのサポートベクトル分類モデル
中の「線形分類モデル」使用

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自動検出結果50枠
4m四方に木がなし(A.indica、2年生用)
40枠

誰の？何の？ためのモニタリングなのか？

モデル予測

木の有無を予測する
モデル

10枠

50枠

木あり
実
際の有
無

木
なし

木あり

120（正解）木なし

1

さいごに7(正解)

精度90％で自動判別が可能（誤識別は１/20本のみ）

衛星画像を一定サイズで切り取ることで、木の有無のパターンの違いを1 か0 の2 択で明確に区別可能→このことにより推定精度が高まる

実用化への課題等

本モニタリング手法の期待される用途
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小規模農家向け植林は…
早く沢山植えられる → 今後も企業等による植林支援の対象になりやすい
しかし、モニタリング手法が未確立・煩雑で、植えた後の評価ができないことが多い
今回、衛星画像＋高精度位置情報で、植林生残木カウントの可能性を示唆
植林生残木をカウントできると…
資源量や炭素固定量の推定に役に立つ
その他にも…、管理を適切に行っている、やる気のある農家の特定植林本数でなく、実際に育った木から、各農家への貢献度を定量化

誰の？何の？ためのモニタリングなのか？
小規模農家向け植林に支援する企業への報告のためのモニタリング
今後、植林支援を検討する企業にとって、植林によるインパクトの可視化は重要
炭素クレジット以外でも、ESGやSDGs活動の成果として使えると期待

農家の希望に合わせた自由度の高い植林を支援でき、かつそのインパクトを可視化できる！

実用化への課題「植栽直後の幼樹」や「樹冠形成しにくい樹種」は、自動検出精度は落ちる可能性→スマホアプリ等による住民参加型モニタリングとの併用？

高精度衛星画像のコスト
購入する画像範囲に多くの農家(植林区)が含まれるように

詳細は…
JIFPRO発行の「海外の森林と林業」の下の2記事を参照
柴崎ら、2023、途上国での植林活動の方向性(1) -VCS植林プロ
ジェクト事例からみる最近の植林形態柴崎ら、2024、途上国での植林活動の方向性(2) -小規模農家向け植林のモニタリング手法-

kazuki@jifpro.or.jp (柴崎一樹)

今回のように、約20万ha分の衛星画像域の中で、100農家、5,000本の前後の植林区をモニタリングするのはコスパが悪い