Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
本研究では、さらに、SfMによるデータ取得方法を検証するために、地上レーザーによって取得されたデータとUAVによって取得されたデータを比較し、SfMによる3次元データの取得状況を検証した。本研究のデータは千葉県山武市における日向の森で行い、2014年2月にUAVによるデータ取得を行った。比較に用いた参照データは、2010年8月に取得した航空機レーザーと2010年9月に取得した地上レーザーである。データを正確に重ね合わせた後、単木でデータを切り出し、3次元データの取得状況を比較した（図33）。

UAV: DJI Phantom 2

図 31 無人飛行機（UAV）によるデータ取得、SfM を用いることで UAV から撮影した写真データだけから 3 次元データが作成でき、さらに GPS を搭載することで座標が付きデータとすることができる。
上空から取得した3次元データ

地上で取得した3次元データ

データ融合

図 32 UAV により上空から得られたデータに地上で取得した 3 次元データをデータ融合した結果。

図33 単木単位でのデータ比較（左図：航空機レーザー、中央：地上レーザー、右図：UAVから取得した3次元データ）。
図33より、UAVにより取得されたデータは樹冠上部の状況を詳細に把握できていることがわかる。また、UAVで取得したデータの方が航空機レーザーに比べ、樹冠構造を詳細に把握できている。UAVによる写真画像だけから作成した3次元データは、上空から撮影した画像だけで作成されているため、幹部の把握ができない。よって、UAVだけでは幹部形状を把握できず、地上レーザーデータとのデータ融合または地上レーザーによるデータの補足が必要なことが明らかである。よって、写真測量の技術が進歩し、写真画像だけから3次元データを作成できたとしても、バイオマス算出の根拠となる幹形状データを確実に取得できない。よって、地上レーザーによるデータ取得方法が確実であることがわかった。

さらに、同じ単木データで、高さ別の頻度（データの質）を比較した（図34）。図34より、図33において目視で認識した結果を直接データ比較することができた。

図34 異なるデータ取得方法による3次元データの比較。

図34より単木データでは、UAVによる写真測量技術（UAV-SfM）による3次元データが航空機レーザーよりも詳細にデータ取得できており、地上レーザーよりはデータ密度が劣ることがわかる。0.1haのプロットで切り出した結果でもデータ量が地上レーザーによって取得した方が多くの森林情報を得ていることがわかる。UAV-SfMによる森林測定は写真画像だけから3次元データに変換するため、樹木表面の形状しか3次元データ化していない。その一方で航空機レーザーは、樹木内部からレーザー反射も記録しており、地上レーザーはさらに細かい幹形状を把握できている。これらの結果より、簡易に取得できる手法が開発されたとしても地上レーザーによるデータ取得の優
位性は明らかである。しかし、地上レーザーでは、センサーの性能の違いによりデータ取得できる範囲に限りがある。よって地上レーザーを取得する場所の代表性を検証しなければならない。広域データと比較する場合、3次元データはこれまで航空機レーザーでしか得ることが出来なかったが、航空機レーザーは高額のため、容易にデータ取得ができない。その点、UAV-SfMを用いれば、地上レーザーデータを取得する場所の周辺状況を上空から広域にデータ取得することができ、空間代表性を検証できる。異なる森林タイプをUAVによって取得された3次元データで区分し、代表的な場所に地上レーザーを設置することが最も有効な手法であると言える。広域データをUAV-SfMによりデータを取得し、地上レーザーデータの設置が必要な場所を特定することが実用的技術としては優位性が高い。地上レーザーを持ち込めないような湿地帯などアクセス困難な場所では、UAV-SfMによって上空から3次元データを取得できる。地面が不安定で地上レーザーが持ち込めないような場所ではUAV-SfMによって3次元データを取得する方法が最適と考えられる。

## （５）航空機レーザーデータとの融合

既存のデータとして航空機レーザーデータが利用可能な場合は、航空機レーザーデータとのデータ融合が考えられる。本研究では、沖縄でのデータを使用し、航空機レーザーと地上レーザーデータのデータ融合を行った。沖縄の国有林で平成22年に航空機レーザーによって広域の3次元データが取得している（図35）。航空機レーザーの点密度が低く、大部分が樹冠で反射しているが、地上レーザーはより多くの樹木情報が得られることが図36から明らかである。本研究では、地上レーザーと航空機レーザーをデータ融合する技術を確立できたため、これまで不可能であった異なるレーザーセンサー、異なる時期に取得したデータをデータ融合ができる。

従来、航空機レーザーデータと地上レーザーデータを合成するためには、高精度GPSを用いて位置座標を合わせなければならなかった。高精度GPSを林内に設置し、正確な位置座標を取得するには長時間GPSデータ取得しなければならなかった。高精度GPSを林内に設置しても、数cm〜数mの位置座標のズレが生じる。得られたGPS情報を基に地上レーザーによるデータを航空機レーザーのデータに重ね合わせても結果的にズレが生じる。より正確な位置座標を把握するためには、より長時間GPSデータを取得しなければならなかった。

本研究で開発したデータ融合技術は、3次元データ同士をコンピュータ上でデータ融合できるため、現地で長時間GPSによる位置座標の取得する必要がない。ある程度正確な位置座標があれば場所を特定できるため、データ融合には十分の位置情報である。誤差の大きいハンディなGPSによる位置座標で十分に地上レーザーを取得した場所を特定でき、コンピュータ上でさらに正確なデータ融合ができる。データ融合技術により現地調査でのGPSのデータ取得時間を大幅に短縮できる。さらに、地上レーザーによる3次元データを航空機レーザーの検証用データとして用いる際、正確にデータ間を比較できる。

現地調査で正確な樹木位置を得た後、航空機レーザーデータと比較した際、プロットの範囲に問題が生じる。特に、調査プロットの境界線上にある樹木が解析対象に入るか入らないかといったわずかなズレが、航空機レーザーからの解析結果を検証する際に問題となる。地上レーザーから取得される3次元データを直接航空機レーザーにデータ融合すれば、データ間の比較が容易になり、地上観測と上空からの解析結果の対応関係が改善される（図36）。
図35 航空機レーザーによって沖縄県国頭村国有林で取得されているデータの範囲（航空機レーザーから作成されたDSMによって航空機レーザーが取得されている範囲を図中に表示してある。図中黄色のピンがある場所で、地上レーザーによる測定を現地で行っており、その場所のデータを用いて図36でデータ融合を行った。）。

図36 地上レーザーと航空機レーザーのデータ融合（青点：地上レーザーデータ、赤点：航空機レーザーデータ）。本研究で開発したデータ融合技術は位置座標のズレを少なくデータ融合できるため、GPSデータ取得の作業時間を短縮化でき，コンピュータ上で位置座標の補正ができる。
図36から、地上レーザーが航空機レーザーに比べ、詳細に樹木データを取得できていることがわかる。本研究により開発されたデータ融合技術は、異なるデータをマッチングした後、3次元データを直接比較できる。

## (6) まとめ

地上レーザーに関する使用状況として、高額なセンサーと低価格センサーとあり、高額センサーを所有する測量会社に外注してデータ取得することができる。さらに、日本から高額なセンサーを国外へ持ち出すこともできるため、以前より輸出入許可が取れやすくなってきている。しかし、国によっては治安が悪い場所もあり、高額なセンサーを途上国へ持ち込むことが難しい場所もある。そのような場所では、低価格のセンサーを現地へ持ち込み3次元データを取得することができる。さらに、地上レーザーセンサーも持ち込めないような場所では、最近注目を集めている技術であるSfMにより、写真画像だけから3次元データを取得できる。これらの最新の技術を用いて熱帯林のある途上国で3次元データを取得できる（図37）。

森林計測に3次元データを活用する最大の利点は、3次元データから絶対値（誤差が少ない測定値）を取得できることにある。熱帯途上国で3次元データを取得する計画を立てる際、日本のように熱帯林の対象地で航空機レーザーがすでに取得されていれば、そのデータを基準にモニタリング手法を確立することが効率的である。しかし、前述のように航空機レーザーは上空からレーザーを照射するため、樹冠からの反射が多く、林床までデータが届いていない場合が多い（図1）。そのため、林内の状況を取得できる地上レーザーを現場に導入することで、上空からのデータを補完し、より正確に広域推定を行うことが最適である。航空機レーザーデータが熱帯林をどこまで測定できるかは、地上レーザーとデータ融合すれば、そのデータの確実性を検証できる。本研究では、沖縄県の国有林ですでに取得されている航空機データとデータ融合し、データを比較した。

図 37 地上レーザーを実利用で用いる場合の適用範囲。
高額な地上レーザーを REDD+プロジェクト対象国に持ち込める場合は、高額なセンサーを現地に持ち込み、森林測定することで効率良く3次元データを取得できる。森林域で高精度なセンサーとしてRIEGL VZ400による地上レーザーがあり、センサー設置箇所から半径600の範囲でデータ取得ができる。この実証実験として、本研究対象地であるオーストラリアのRobson's Creekという長期モニタリングサイト（スーパーサイト）でデータ取得を行うことができた。さらに、SICK LMS511を用いた簡易地上レーザーによっても同時に3次元データを取得し、センサーの違いによるデータ取得状況を比較することができた。

高額な地上レーザー（価格が1,000万円から3,000万円）に比べて安価な地上レーザーシステム（100万円から200万円）が普及すれば、より容易に3次元データを途上国で取得できる。本研究では、低価格なSICK LMS511の簡易型地上レーザーを用いてインドネシアのボゴール植物園またはボゴール農科大学演習林でデータ取得することができた。

低価格な地上レーザーセンサーさえ持ち込めない場合は、写真測量の技術を応用した SfM の技術を用い、連続に撮影された写真から 3 次元データに変換することができる。その 3 次元データの有効性を検証し、本研究では、SfM によるデータ取得を千葉県山武市で行い、簡易な技術の利点と欠点を考察することができた。

## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

途上国の熱帯林では、正確な現地調査データを取得が難しく、汎用性が高く正確性も高いデータ取得方法の確立が急務の課題である。本研究では地上レーザーを用いて誰でも簡単に毎木調査ができる自動毎木調査法を確立することを目指した世界初の研究である。

一般的に炭素蓄積量の根拠となる材積を算出するには、現地調査で樹高と胸高直径を測定し、すでに作成された材積式に当てはめる必要がある。従来の手法である航空機レーザーでの測定では、上空からレーザーを照射するため、高木層までしかデータ取得ができなく、複雑な熱帯林では森林の垂直分布構造を把握するには限界があった。また、航空機レーザーはデータ取得費用が高額であるため、途上国の熱帯林に機材がない場合も多い。

その一方で地上レーザーは可搬性に優れ、安価にデータ取得ができ、さらに樹幹形状のデータを高密度に取得できる。さらに、非破壊で森林の3次元構造を測定できるため、毎木調査等で行われている現地調査を飛躍的に効率化できると期待されている。これまでも毎木調査の調査項目を地上レーザーによって測定した研究が行われており、樹高 $ ^{9} $ 、胸高直径 $ ^{10} $ 、毎木位置図 $ ^{10} $ を地上レーザーから正確に測定できることが研究で示されている。最近の研究事例では、細かな点群をそのまま扱うのではなく3次元グリッドを用いたボクセル法 $ ^{11} $ による骨格再現法 $ ^{12} $ （skeleton reconstruction）などの手法を用いて樹木構造を正確に再現する研究が行われてきた。さらに、詳細なデータを活かして葉の角度の測定 $ ^{13} $ や樹木一個体の樹幹形状復元 $ ^{14} $ までできるようになってきている。本研究代表者はラッピング法によりレーザーによる3次元点群データから直接、複雑な形状を測定する技術を確立しており $ ^{7} $ 、本研究ではその技術を応用して胸高直径の正確な測定をできるようにした。

さらに、近年では世界的に小型で簡易型地上レーザーの開発が活発になっており、オーストラリア CSIRO で開発された地上レーザーがアメリカ ボストン大学グループで改良され、2 波長レ
一ザ一として普及を目指している $ ^{15)} $ 。また、さらに小型な地上レーザーの開発が、アメリカ・ロチェスター工科大学のグループで進められたおり $ ^{16)} $ 、簡易型地上レーザー開発の競争が激しくなってきている。レーザーの開発自体はさらに発展しており、ハイパースペクトルを使用した地上レーザーも開発が始まっているが、まだ実用段階にはなっていない $ ^{17)} $ 。多波長のレーザーを使用することで、データ取得時に葉と幹の構造を自動判別する試みが試されている $ ^{17)} $ 。また、イギリス・ロンドン大学のグループは本研究で使用したRIEGL VZ400の3次元データからオーストラリア・ユーカリ林でのバイオマス量を自動で算出するプログラム開発が進められており $ ^{18)} $ 、3次元データを解析する手法も研究が進んでいる。よって、簡易型地上レーザーを用いた森林バイオマス測定は世界で注目を集める分野である。その中でも本研究で用いたSICK LMS511の小型センサーはデータ取得効率が良く、わずか3分でデータ取得できる速さは世界で最も早くデータを取得できる。上記のアメリカ・ボストン大学で開発が進められているセンサーは通常1箇所センサーを360度回すのに40～60分かかることを考えても、本研究で開発したシステムが世界でも最も効率良くデータ取得ができることは明らかである。また取得した3次元データの幹形状の解析も円錐による推定 $ ^{18)} $ しか手法が完成されていないため、本研究による幹形状の自動に把握する手法が、最新の研究と比較しても最も正確に測定できる。よって、本研究による成果は、世界の地上レーザーの研究の中で最も進んでいる研究と言える。本研究による成果を国際誌に投稿中で、審査中である。短い研究期間中にアクセプトはされていないため、本研究の成果の欄には記載できなかったが、国際誌でも発表できる新規性や独創性が非常に高い研究内容である。

本研究の成果により、形状が複雑なため材積式の作成が困難であった熱帯林に対して地上レーザーによって、汎用性の高い自動毎木調査法が提供できるようになった。さらに、サンプリング手法も検討できたことにより、簡易型地上レーザーを設置する汎用性の高い手法を確立することができた。安価な簡易型地上レーザーだけで、広域の熱帯林バイオマスを推定することが可能となり、環境政策における標準的モニタリング手法として地上レーザーを用いたモニタリング手法が提案できるようになった。本研究により得られた成果は、実利用でも研究面でも大変有意義である。

## （２）環境政策への貢献

## ＜行政が既に活用した成果＞

本研究代表者は、東京都と長崎県と共同研究を行っており、地方自治体レベルでは地上レーザーによる詳細な樹木データ整備が積極的に進められている。

東京都では、新たな緑の指標調査に地上レーザーによって「緑の質」を評価する取り組みを行っている。これまでの緑被率が2次元データでしかデータ取得を行って来なかったため、森林遷移に伴う緑地の垂直構造の変化などを把握することは困難であった。そこで階層構造も3次元データから取得できる地上レーザーを導入することで、緑の平面的な量ばかりでなく、垂直的な分布を把握する手法を確立しようとしている。平成25年度に実験的に研究を始め、27年度から2年間、東京都と共同で調査研究を継続する予定があり、地上レーザーによる実験を行う。調査研究によって得られた知見は、環境政策に反映する予定である。

長崎県では、離島である対馬で全島を航空機レーザーによる3次元データを取得し、バイオマス資源量を把握するプロジェクトが行われている。そこで、航空機レーザーによる結果を検証する
るために、地上レーザーを導入し、航空機レーザーデータの検証用データとして正確な現地データ取得として地上レーザーの活用した共同研究を平成26年度に行った。

## ＜行政が活用することが見込まれる成果＞

環境省が、来年度から本格的に REDD+のプロジェクトを展開するようになる。対象とする地域は、東南アジア諸国であり、主に途上国熱帯林がプロジェクト対象地となる。その正確なモニタリング手法を検討している段階にある。本研究で確立した手法は、環境省が今後推し進める REDD+の環境政策を運営する上で、非常に有効なモニタリング手法になり得る。地上レーザーを用いれば、正確性の高いモニタリングを誰でも行えるため、容易で正確なモニタリング手法として現場で普及することができる。環境省自然環境局自然環境計画課において、Forest Partnership のウェブサイトを立ち上げ、企業等連携して REDD+参加のためのプラットフォームができつつある。すでに JICA や林野庁でも REDD+のプラットフォームが運営されている。

これまでのモニタリング手法では、衛星画像を用いた広域なモニタリング手法しか行われていない。よって個々のプロジェクトに対して、モニタリング結果の正確性は十分に検証されていない。本研究による手法は、これまでのモニタリング手法を大幅に改善でき、より正確なデータを提供できる。そのため、今後のプロジェクト認証ですぐに適用可能な手法である。

REDD+の国際的取組みでは認証制度として MRV 手法があり、衛星リモートセンシングによる手法を推進している。特にアメリカ地質調査所（USGS）や Google Engine が無料公開しているランドサットのアーカイブを用いて、経年的モニタリング手法を確立しようとしている。国や県レベルでの広域を効率良くモニタリングするために、広域で取得されている衛星画像を活用することは有効な手法である。しかし、ランドサットは光学センサーであり、雲による影響で、必要な対象地で確実にデータが取得できている訳ではない。さらに NDVI 等の植生指標で植生の相対的变化、経年的面積増減しか得られない。よって、実際の現場データを確実に取得する方法が必要とされている。さらに、Google Engine のフィルター機能を用いてランドサット画像から雲を除去した画像が入手でき、衛星レーダー画像によって雲の影響がないデータを取得できたとしても、衛星画像から森林の垂直的な分布や樹高を正確に測定できないため、画像だけから森林調査を行うことはできない。

効率良く正確に測定できる地上レーザーが、途上国での森林調査に有効活用できることは明らかで、航空機レーザーよりも費用がかからない。さらに、いつでもどこでもデータが取得できるため、高頻度なデータの取得ができる。その結果、経年変化を把握することも容易である。本研究で開発した簡易型地上レーザーを用いることで、正確で安価にデータが取得できるため、途上国での森林モニタリング手法に改善できる最適な手法である。

さらに、危険地域や熱帯地域のような気温が高い現場で長時間作業できない場所では、地上レーザーによる測定技術が有効活用できる。レーザーによって詳細な3次元形状を短時間で収集し、データを持ち帰ってオフィスで解析できるため、作業効率を向上させることができる。本研究では最も安価な簡易型地上レーザーを用い、現地に導入してデータを収集し、地上レーザーの有効性を実証した。さらに本研究で開発するサンプリングデザインを用いることで、簡易型地上レーザーだけで広域のバイオマスを推定できるようになった。

本研究の主目的はREDD+のための森林形状把握であるが、日本国内の森林管理にも応用もできる。国内林業は作業員の高齢化が進行しているため、毎木調査に簡易型地上レーザーを導入でき
れば、調査作業を簡略化し、より正確にデータが収集できる。さらに、危険地域のひとつである高線量の場所でも同じ解析手法で森林調査を行うことができる。福島県における原発事故があった場所での樹木調査に人手をかけずに安全に行うこともできる。よって本研究で開発される手法は、REDD+のためばかりでなく、他分野でも利用価値が非常に高い技術である。

### 6. 国際共同研究等の状況

本研究では、様々国際的機関や組織と共同で研究を行った。地上レーザーを活用した研究領域は世界で拡大しており、様々な分野の研究者と国際共同研究が盛んに行われている。共同研究利用、Matt Bradford・オーストラリア連邦政府産業機構・オーストラリア、大学間交流協定 Syartinilia Wijaya助教、Lilik Budi Prasetyo教授・ボゴール農科大学・インドネシア、大学間交流協定 L.Monika Moskal準教授・ワシントン大学 環境学部・アメリカ 様々な国の組織と国際共同研究協定を結び、研究を遂行してきた。国際共同研究の枠組みの中では、調査場所の提供と解析技術の共同開発を行ってきた。

### 7. 研究成果の発表状況

## （1） 誌上発表

## <論文（査読あり）>

1) 加藤 顕、戸倉千明、小林達明、野田佳慶、有村恒夫、福田聖一：日本緑化工学会誌, 39(1), 194-197 (2013)

「高速道路法面におけるレーザーを用いた葉面積指数の推定」

2) 加藤 顕、安藤祐樹、吉田俊也、梶原康司、本多嘉明、小林達明：日本緑化工学会誌, 40(1), 136-141 (2014)

「簡易型地上レーザーを用いた毎木調査法」

3) 加藤 頭、石井弘明、榎木 勉、大澤 晃、小林達明、梅木 清、佐々木 剛、松英 恵：日本森林学会誌, 96(3), 168-181 (2014)

「レーザーリモートセンシングの森林生態学への応用」

4) 小花和宏之，早川裕式，加藤顕，ゴメスクリストファー:

地形, 36(2), 87-106 (2015)

「小型無人航空機および単独測位 GNSS 搭載カメラを用いた簡易的な地形測量手法」

## くその他誌上発表（査読なし）>

1) A. Kato, J. Morgenroth, D. Kelbe, C. Gomez, J. van Aardt, Proceedings of IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS) 2013: 2106 - 2109, (2013) "Ground Truth Measurement of Trees using Terrestrial Laser for Satellite Remote Sensing"

2) A. Kato, M. Watanabe, J. Morgenroth, C. Gomez, Proceedings of Synthetic Aperture Radar (APSAR), 2013 Asia-Pacific Conference: 119-121, (2013)

"Field tree measurement using terrestrial laser for radar remote sensing"

3) 加藤 顕、森林技術 （日本林業技術協会） No.862, 12, (2014)

「緑のキーワード：ラッピング法」
4）加藤　顕、梶原康司、本多嘉明：日本写真測量学会平成26年度年次学術講演集（2014）「簡易型地上レーザーを用いた熱帯林計測」

5）加藤　顕、梶原康司、本多嘉明、小林達明：第24回日本熱帯生態学会学術講演集（2014）「地上レーザーを用いた複雑な熱帯樹木形状把握」

6) A. Kato, K. Kajiwara, Y. Honda, M. Watanabe, T. Enoki, Y. Yamaguchi, T. Kobayashi, Proceedings of IEEE IGARSS 2014: 816-819, Quebec City, Canada, July 2014

“Efficient Field Data Collection of Tropical Forest using Terrestrial Laser Scanner”

7) A. Kato, L. M. Moskal, T. Kobayashi, Proceedings of IUFRO 2014 World Congress, Salt Lake City, USA, Oct. 2014,

“Full automatic process to create forest inventory using terrestrial lidar”

8) A. Kato, M. Brandford, K. Kajiwara, Y. Honda, Proceedings of 2014 ForestSAT conference, Riva del Garda, Italy, 2014

“Efficient field validation of tropical rainforest biomass using terrestrial laser for satellite remote sensing”

9) A. Kato, H. Hayakawa, H. Obanawa, C. Gomez, Proceedings of 2014 ForestSAT conference, Riva del Garda, Italy, 2014

"Tree structure captured by UAV-SfM and TLS for field validation of satellite remote sensing"

10) 加藤 顕、小花和宏之、早川裕式：第126回日本森林学会学術講演集（2014）「UAV-SfMと地上レーザーを用いた森林構造の把握」

11）蝦名益仁、加藤顕：第126回日本森林学会学術講演集（2014）「地上レーザーを用いた熱帯林におけるバイオマス測定」

12）田村太壱、加藤顕、小花和宏之、吉田俊也：第126回日本森林学会学術講演集（2014）「小型UAVによる空撮とSfMを用いた樹高計測」

14）加藤 頭、森林リモートセンシング 第4版（加藤正人編）144-145（2014）「第8章7.木質バイオマス」

15）加藤 頭、現代林業3月号14-23(2014)

「3次元レーザーが切り開く林業の新しい世界」

## （2） 口頭発表（学会等）

1) Kato, J. Morgenroth, D. Kelbe, C. Gomez, J. van Aardt, IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), Melbourne, Australia, 2013

“Ground Truth Measurement of Trees using Terrestrial Laser for Satellite Remote Sensing”

2) A. Kato, M. Watanabe, J. Morgenroth, C. Gomez, Synthetic Aperture Radar (APSAR), 2013 Asia-Pacific Conference, September 2013, Tsukuba, Japan, 2013 "Field tree measurement using terrestrial laser for radar remote sensing"

3) 加藤 顕、戸倉千明、小林達明、野田佳慶、有村恒夫、福田聖一:第44回日本緑化工学会(2013)「高速道路法面におけるレーザーを用いた葉面積指数の推定」
4）加藤 顕、大萱直花、笹川裕史、小林達明：第125回日本森林学会 (2014)「森林計測における様々な地上レーザーセンサーの精度比較」

5）安藤祐樹、加藤顕、吉田俊也、梶原康司：第125回日本森林学会 (2014)「簡易型地上レーザーを用いた毎木調査法」

6) 秋元瞬也、加藤 顕、前田一：第125回日本森林学会 (2014) 「地上レーザーによるツバキ林調査手法の確立」

7）加藤顕、梶原康司、本多嘉明：日本写真測量学会平成26年度年次講演会（2014）「簡易型地上レーザーを用いた熱帯林計測」

8）加藤 顕、梶原康司、本多嘉明、小林達明：第24回日本熱带生態学会年次大会（2014）「地上レーザーを用いた複雑な熱帯樹木形状把握」

9) A. Kato, K. Kajiwara, Y. Honda, M. Watanabe, T. Enoki, Y. Yamaguchi, T. Kobayashi, IEEE IGARSS 2014: 816-819, Quebec City, Canada, July 2014

“Efficient Field Data Collection of Tropical Forest using Terrestrial Laser Scanner”

10) 加藤 顕、安藤祐樹、吉田俊也、梶原康司、本多嘉明、小林達明：第 45 回日本緑化工学会大会

「簡易型地上レーザーを用いた毎木調査法」

11) A. Kato, L. M. Moskal, T. Kobayashi : IUFRO 2014 World Congress, Salt Lake City, USA, Oct. 2014, "Full automatic process to create forest inventory using terrestrial lidar"

12) A. Kato : Precision Forestry Cooperative, University of Washington, Annual Meeting 2014, Seattle, USA, Oct. 2014

“Unmanned aerial vehicle and terrestrial laser system based biomass assessment” [招待講演]

13) A. Kato, M. Brandford, K. Kajiwara, Y. Honda, M. 2014 ForestSAT conference, Riva del Garda, Italy, 2014

“Efficient field validation of tropical rainforest biomass using terrestrial laser for satellite remote sensing”

14) A. Kato, H. Hayakawa, H. Obanawa, C. Gomez, 2014 ForestSAT conference, Riva del Garda, Italy, 2014

"Tree structure captured by UAV-SfM and TLS for field validation of satellite remote sensing"

15）加藤 顕、小花和宏之、早川裕式：第126回日本森林学会学術講演会（2014）「UAV-SfMと地上レーザーを用いた森林構造の把握」

16) 蝦名益仁、加藤 顕：第126回日本森林学会学術講演会（2014）「地上レーザーを用いた熱帯林におけるバイオマス測定」

17) 田村太志、加藤顕、小花和宏之、吉田俊也：第126回日本森林学会学術講演会（2014）「小型UAVによる空撮とSfMを用いた樹高計測」

## （3） 出願特許

1) 加藤 顕：千葉大学；「データ重ね合わせプログラム及びデータ重ね合わせ方法」、特願 2014-197627、平成26年9月26日
## （４）「国民との科学・技術対話」の実施

1）イノベーション・ジャパン2014（2014年9月11日～12日、参加者約100名）に成果紹介

2）千葉エリア産学官連携オープンフォーラム2014（2014年9月16日、参加者約100名）にて成果紹介

3) 一般公開講演会「緑地科学セミナー：緑地環境における3次元データの活用」（主催：千葉大学 園芸学研究科 緑地科学領域、2014年9月17日、百周年記念会館、観客約50名）にて講演

4) 招待講演、XVII Brazilian Remote Sensing Symposium：ワークショップ 航空機レーザーと地上レーザーのデータ融合による森林構造把握（2015年4月25日～26日、参加者約50名）にて解析技術を講義

http://www.dsr.inpe.br/sbsr2015/cursos.html

## （５）マスコミ等への公表・報道等

特に記載すべき事項はない。

## (6) その他

1. 千葉エリア産学連携 オープンフォーラム 2013 学長賞 （平成25年11月25日 受賞）

(http://www.chiba-u.ac.jp/others/topics/article2013/20131125gakutyoushou.html)

2. 平成 25 年度 千葉大学産学連携機構 優秀発明賞 （平成 26 年 2 月 10 日 授賞）

(http://www.chiba-u.ac.jp/others/topics/article2013/20140212hatumei.html)

### 8 \. 引用文献

1) E. Næset, Remote Sensing of Environment, 61(2):246-253, 1997

“Estimating timber volume of forest stands using airborne laser scanner data”

2) E. Næssen, K-O. Bjerknes, Remote Sensing of Environment 78:328-340, 2001,

“Estimating tree heights and number of stems in young forest stands using airborne laser scanner data”

3) E. Næset, Remote Sensing of Environment 80:88-99, 2002,

"Predicting forest stand characteristics with airborne scanning laser using a practical two-stage procedure and field data"

4) E. Næset, Remote Sensing of Environment 91:243-255, 2004,

“Effects of different flying altitudes on biophysical stand properties estimated from canopy height and density measured with a small-footprint airborne scanning laser”

5) E. Næset, Remote Sensing of Environment 98:356-370, 2005,

“Assessing sensor effects and effects of leaf-off and leaf-on canopy conditions on biophysical stand properties derived from small-footprint airborne laser data”

6) S. Brown, a primer. FAO Forestry Paper 134, 1997,

“Estimating biomass and biomass change of tropical forests”

7) A. Kato, LM. Moskal, P. Schiess, ME. Swanson, D. Calhoun, W. Stuetzle, Remote Sensing of
Environment 113:1148-1162, 2009,

“Capturing tree crown formation through implicit surface reconstruction using airborne lidar data”

8) M. Wulder, K.O. Niemann, D.G. Goodenough, Retemo Sensing of Environment 73(1):103-114, 2000, "Local maximum filtering for the extraction of tree locations and basal area from high spatial resolution imagery"

9) C. Hopkinson, L. Chasmer, C. Young-Po, P. Treitz, Canadian Journal of Forest Research 34:573-583, 2004,

“Assessing forest metrics with a ground-based scanning lidar.”

10) K. Tansey, N. Selmes, A. Anstee, NJ. Tate, A. Denniss, International Journal of Remote Sensing 30:5195-5209, 2009,

“Estimating tree and stand variables in a Corsican Pine woodland from terrestrial laser scanner data”

11) F. Hosoi, K. Omasa, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 44:3610-3618, 2006, “Voxel-based 3-D modeling of individual trees for estimating leaf area density using high-resolution portable scanning lidar”

12) A. Bucksch, S. Fleck, Photogrammetric Engineering and Remote Sensing 77, 229-240, 2011, "Automated detection of branch dimensions in woody skeletons of fruit tree canopies"

13) JUH. Eitel, LA. Vierling, DS. Long, Remote Sensing of Environment 114:2229-2237, 2010, "Simultaneous measurements of plant structure and chlorophyll content in broadleaf saplings with a terrestrial laser scanner."

14) J-F. Côté, J-L. Widlowski, RA Fournier, MM. Verstraete, Remote Sensing of Environment 113:1067-1081, 2009,

“The structural and radiative consistency of three-dimensional tree reconstructions from terrestrial lidar.”

15) X. Yang, A. Strahler, C.B. Schaaf, D.L.B. Jupp, T. Yao, F. Zhao, Z. Wang, D.S. Culvenor, G.J. Newnham, J.L. Lovell, R.O. Dubayah, C.E. Woodcock, W. Ni-Meister, Remote Sensing of Environment 135, 36-51, 2013,

“Three-dimensional forest reconstruction and structural parameter retrievals using a terrestrial full-waveform lidar instrument (Echidna)”

17) A. Jaakkola, J. Hyyppä, A. Kukko, X. Yu, H. Kaartinen, M. Lehtomäki, Y. Lin, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 65(6), 514-522, 2010

18) K. Calders, G. Newnham, A. Burt, S. Murphy, P. Raumonen, M. Herold, D. Culvenor, V. Avitabile, M. Disney, J. Armston, M. Kaasalainen, Methods in Ecology and Evolution 6: 198-208, 2015, “Nondestructive estimates of above-ground biomass using terrestrial laser scanning.”
2RF-1301-50

# Development of Field Sampling Techniques for Biomass Monitoring

Principal Investigator: Akira KATO

Institution: Graduate School of Horticulture, Chiba University

648 Matsudo, Matsudo-City, Chiba, 142-0041, JAPAN

Tel: +81-47-308-8892 / Fax: +81-47-308-8892

E-mail: akiran@faculty.chiba-u.jp

[Abstract]

Key Words: REDD+, Laser, Biomass, Monitoring, Remote Sensing

Reducing Emissions from Deforestation and forest Degradation plus (REDD+) project requires low cost and accurate monitoring technology. In developing countries, forest inventory data has been collected by their local rule and the data cannot be accurate enough to share with data from the other regions. Most error comes from the inaccurate manual measurement of local foresters without any equipment such as high precision GPS and digital clinometer. To reduce the manual error to monitor forest, a portable terrestrial laser scanner using SICK LMS511 has been developed and introduced to tropical forest in this study. The terrestrial laser is set at forest floor and can capture tree structure in 3 dimensional data. The goal of this study is to obtain forest inventory data derived automatically from the 3 dimensional data and to establish an accurate way to monitor forest from the low cost portable laser. The sensor characteristics of the portable sensor are identified for tree measurement. And the optimum sensor location and the minimum number of sensor setting are obtained to estimate large scale tropical forest biomass. To achieve this, field tree measurement data collected for 25 ha tropical forest was used and different sampling designs (random, systematic, and stratified sampling) were applied and simulated using the field data to find the feasible sampling technique for large scale estimation.

As a result, the portable laser system was made using small batteries as independent power source and makes it possible to use in any forest of developing countries. For diameter at breadth height (d.b.h) measurement, the portable sensor has 2.77 cm Root Mean Square Error (RMSE) within 10 m radius plot. Therefore, the portable sensor can provide good quality biomass estimation derived from the d.b.h. measurement. The portable sensor can only cover 65% of stems. Therefore, three laser scanning positions are required for one 10 radius plot. Simulation result to get the optimum number of establishing plots showed that the big trees are good locations to be plot centers. And 30 plots are enough to produce less than 5% error of biomass estimation in large scale tropical forest. It only takes 15 minutes for one laser scanning and the total three days
field campaign is enough to cover large scale biomass estimation with the portable sensor. This study showed the feasibility of the portable laser in large scale tropical forest biomass monitoring for REDD+ projects.
【2-1301】コジェネレーションネットワーク構築のための CO₂ 削減・経済性・政策シナリオ解析（H25～H27；累計予算額 76,231 千円）

近久 武美（北海道大学）

### 1. 研究实施体制

（1）最適システム構造ならびに CO₂削減効果解析に関する研究（北海道大学）

（２）普及促進のためのビジネスメリット配分及び政策手法解析（北海道大学）

## 2 ．研究開発目的

一般にコジェネレーションは電気と熱を有効に利用するため高効率な機器であると言われているが、需要の形態や価格条件によってはむしろ設備利用やエネルギー利用の無駄が生じることもあり、こうした点の分析が十分に行われていない。また、電力系統に逆潮流を可能とした運用における効果について、詳細に解析を行ったものはこれまで無い。そこで、本研究では実在する具体的な3か所のモデル地域を設定して、住宅構成や配電系統データを用いながら対象地域にエネルギー供給する際の社会コストならびにCO₂排出量に対する価格条件や需要条件による影響を定量的に解析しようとするものである。これにより、分散協調型コジェネレーションネットワークシステムと従来型の系統に逆潮流できない独立型コジェネレーションとを比較し、社会コストならびにCO₂削減効果に関する差異を明確にすることを目的とする。

次に、自身のコスト最小選択を行う需要家を社会最適に誘導するための条件について解析をおこなう。すなわち、上記の解析によって社会コストと $ CO_{2} $ 削減の観点から最適なシステム構成や運用条件が明らかになったとしても、需要家は社会コストや $ CO_{2} $ 排出量を意識せずにコジェネレーションの導入ならびに運用を行う。そこで、需要家が自身の便益を最大にしようとする行動が自ずと社会最適と一致した結果となるための補助金やエネルギーコスト条件について解析を行うことを目的とする。

一方、こうしたシステムを普及するには電力会社やガス会社ならびに需要家のそれぞれにとってメリットのあるシステムとなることが重要である。そこで、本研究では電力会社とガス会社が協働しながら地域経済にとってもメリットのあるビジネス展開が可能となるための条件を示すことを目的として、分散協調型コジェネレーションシステムが各産業部門に及ぼす便益変化を産業連関分析により明らかにする。

このほか、コジェネレーションは災害時における局所的なエネルギー供給能力を持ち得る。近年、様々な災害が頻発しており、非常時に必要最小限のエネルギー供給を確保する社会インフラの構築が望まれている。そこで、本研究ではコジェネレーションの災害時対応能力についても明らかにすることを目的とした。さらに、これらの解析結果に基づき、ドイツ・デンマーク等のコジェネレーション普及先進地域の状況、北海道におけるモデル地域を対象とした協調型コジェネレーションシステムについてのCO₂削減コストと収益の検討、電力システム改革を背景としたスマートコミュニティ等の先進導入事例の検討等を通じて、協調型のコジェネレーションシステムの普及促進のための政策手法についても明らかにすることを目的とした。

### 3. 本研究により得られた主な成果

## (1) 科学的意義

本研究によって、分散協調型コジェネレーションネットワークシステムは系統に逆潮流できない独立型コジェネレーションに比べて、同等の社会コストで約倍の $ CO_{2} $ 削減効果を持つことが明らかとなった。また、この結論は様々なコストや $ CO_{2} $ 排出条件のほか気象条件の異なる地域にかかわらず、普遍性が高いことを確認した。

次に、自身のコスト最小選択を行う需要家に対して、社会コストを最小としながら CO_{2} 削減効
果を最大となるように誘導するためには、ガス／系統電力価格比を $ CO_{2} $ 排出原単位比に一致させるほか、逆潮電力価格／系統電力価格比が 0.6 以上となるようにする必要がある。また、電力会社の便益を保全しコジェネレーションの普及に積極的に誘導するには、目安として電力価格に 0.24 円/kWh、ガス料金に 0.11 円/kWh 程度のわずかな価格を FIT として上乗せし、それを電力会社に還元すればよいことが示された。

また、産業連関分析の結果、コジェネレーションの導入によってガス会社の便益が大幅に増大する一方、電力会社や石油関連会社の便益がそれと同程度に減少することが示された。一方、コジェネレーションの普及は関連機械産業への波及効果が大きく、国内機械産業の便益を増大させる効果があるものの、道内経済を活性化するには地場における関連機械産業の育成が併せて必要であることが明確化した。

さらに、コジェネレーションの災害時対応能力についても解析を行った。その結果、分散協調型コジェネレーションは適当量の LP ガスボンベを備えておくことによって数日間の非常用電源ならびに熱供給源として機能することができ、病院では自立したエネルギー確保ができるほか、住宅は自身を含めて4戸分の電力供給が可能であることが明らかとなった。また、避難所に想定されている学校体育館には、近隣住宅に設置されている10戸程度のエネファームから余剰電力供給を受ければ必要電力を賄うことができると試算された。

一方、デンマークおよびドイツにおける現地調査によって、同国の地域熱供給の現状や政策・法制度の現状を明らかにするとともに、北方都市にコジェネレーションを導入するための制度的条件の整理を行うことに成功した。また、その情報は札幌市における「都心エネルギー施策」の検討にも活用された。

さらに、これまで注目されていなかった家庭部門における分散協調型コジェネーレーション（本研究ではエネファームに特化）導入の意義を、コジェネレーションが代替する系統側電源との関係も含めて関係者間にもたらす収益の変化やCO₂削減コストの面から明らかにした。このことは、今後の方向性を考える上での知見を提供したという意味で社会的・学術的意義がある。

## (2) 環境政策への貢献

本研究によって、特に環境政策を進める上で有用な下記の知見を得た：

第一に、CO₂削減を進める上で家庭用コジェネレーションの効果は大きく、その能力を十分に引き出すためには家庭で自家消費できなかった余剰電力を系統に逆潮流し、それを系統ネットワーク内の建物群で消費する分散協調型コジェネレーションシステムの構築が極めて重要である。現状の独立型ではCO₂削減効果はこれに比べて半減する。この際、ガス会社はコジェネレーションの普及によって大きな便益を得るが、一方、電力販売量が減少する電力会社にとっては減収となる。この便益のアンバランスを是正し、自律的にコジェネレーションが普及するためには、ガス/系統電力価格比をCO₂排出原単位比に一致するように設定するほか、逆潮電力価格/系統電力価格比を0.6以上となるような政策的な誘導が必要である。また、電力会社の便益を保全し、エネルギー会社が協働してコジェネレーションの普及に積極的にするには、目安として電力価格に0.24円/kWh、ガス料金に0.11円/kWh程度のわずかな価格をFITとして上乗せし、それを電力会社に還元すればよい。また、ホテルや病院に導入されるコジェネレーションにはほとんど補助金は不要であるが、家庭用の燃料電池コジェネレーションには40%程度の補助金が必要である。今後、電力自由化ならびに発送電分離が始まる中で、発電会社が中心となりガス会社と連携しながらこうしたビジネスが展開されるよう、政策的な誘導が望まれる。

一方、コジェネレーションの普及は海外に流出しているエネルギーコストを抑制し、その分を国内の関連機器産業に回す効果があることも重視すべきである。ただし、エネルギー消費の大きな地域にこの経済効果を還元するには、その地域にコジェネレーション製造関連の企業を誘致することを併せて考えなければならない。また、分散協調型コジェネレーションシステムは最適設