Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
部の材積またはバイオマスを推定するモデル式を新たに作成しなければならない $ ^{1,2} $ 。モデル式を作成する上では、森林タイプ $ ^{3)} $ 、航空機の飛行高度 $ ^{4)} $ 、データを取得した季節 $ ^{5)} $ を検証しなければならない。異なる状況に応じて、異なるモデル式を作成する必要がある。航空機レーザーデータを取得した時期や季節に合わせた解析も必要となるため、解析自体容易ではない。その一方で地上レーザーは幹部を直接測定できるため、モデル式を当てはめる必要がなく、直接測定するため、汎用性の高い解析手法である。

「コスト」や「解析時間」に関して、航空機レーザーは、飛行機の調達、パイロットや地上作業員等を雇わなければならないため、地上レーザーに比べてデータ取得が高額である。さらに、データ取得時期は、飛行機の予定や飛行許可日に合わせなければならないため、すぐにデータ取得できない。航空機レーザーは広域を連続したデータとして取得できるため、データ取得の効率は良い。しかし、データ取得費用がかかるため、途上国で容易にデータ取得ができない。地上レーザーは、センサーをどこでも持ち込み、いつでもデータが取得できるため、即時性が高い。さらには高頻度でデータ取得できる。データ取得費用は航空機レーザーに比べかなり安い。しかし、途上国の人が購入できるほどの安さではなかったため、本研究で安価な地上レーザーシステムを開発した。データの解析時間に関しては、航空機レーザーはデータ取得後、正確な位置合わせを行う作業が必要であるため、納品に時間を要する。納品されたデータを用いて、バイオマスを推定するモデル式を作成するために、さらに現地調査で樹木測定し、モデル式を調整する作業が必要となる。途上国の既存の現地調査データでは正確性に問題があるため、新たに現地調査が必要となることもある。地上レーザーは現地でデータ取得をした後に、得られた3次元データを解析する必要がある。地上レーザーは、センサーを設置した場所が固定点であるため、航空機レーザーのように移動体からのデータ取得と異なり、データ処置が容易である。しかし、地上レーザーによる3次元データから直接樹木を測定できる手法がこれまでなかったため、本研究では3次元データから樹木を解析できる手法を開発する。

「正確性」に関して、航空機レーザーでは、バイオマスを推定するためのモデル式を作成し、バイオマス量を推定する。そのモデル式の妥当性を検証するため、現地調査で得られたバイオマス量と比較し、平均二乗誤差（RMSE）を得る。その誤差がモデル式の妥当性を実証することになる。熱帯林では、林内構造が複雑であるため、航空機レーザーによる樹冠構造を基にしたモデル式では森林内部の複雑な構造を把握しきれない。地上レーザーは林内にセンサーを設置するため、林内構造を航空機レーザーと比較して把握しやすい。また、3次元データから幹部を直接測定できるため、モデル式を作成する必要がない。

「解像度」に関して、図1でも明らかなように、航空機レーザーよりもはるかに詳細に幹部形状を把握できる。これらすべての項目を考慮して、地上レーザーによるデータ取得が優位であることがわかる。

本研究は地上レーザーを用いて、3次元データから自動で毎木調査を行い、バイオマスモニタリングのための手法を確立する。地上レーザーデータは、データをアーカイブとして保存し、過去のデータと容易に比較できるため、経年変化も把握できる。さらに、再度同じ場所で測定が可能であるため、森林の変化を詳細に把握できる。
航空機レーザー

地上レーザー

図１ 航空機レーザーと地上レーザーとのデータ取得状況の違い。航空機レーザーは樹冠での反射が多くなり、幹部を直接測定できないが、地上レーザーは幹部を直接測定できる。

表 1 従来の手法と地上レーザーによる手法との比較

人による測定	航空機レーザーによる測定	地上レーザーによる測定
1. 汎用性	✗	△	◎
2. コスト	✗	✗	◎
3. 解析時間	✗	○	◎
4. 正確性	✗	○	◎
5. 解像度	○	○	◎

地上レーザーで取得した3次元データから自動で毎木調査に必要な胸高直径や樹高を測定でき、正確な森林調査データとして提供できる。地上レーザーによる手法は、伐倒する必要がないため、樹木形状からバイオマス量を正確に把握できる。よって、地上レーザーを用いれば、バイオマス量または炭素蓄積量を保証する信頼性の高い現地データとして現地調査を効率化できる。

本研究では、途上国で地上レーザーを使用することを想定し、安価な地上レーザーシステムの開発を行った。さらに、簡易型地上レーザーを熱帯林に導入する上で問題となる課題であるセンサーの性能とサンプリング手法に注目し、簡易型地上レーザーでも十分に正確な現地調査データが提供できるか実証実験を行った。バイオマス資源は、途上国での地域エネルギー資源としても
重要であり、木質バイオマスを持続的管理する上で、正確に資源量を測定できる手法でもある。本研究では、地上レーザーを熱帯林に導入し、どこでも3次元データ取得できるようにし、さらには、得られた3次元データから正確な森林調査ができる手法を確立することが目的である。

## 2 ．研究開発目的

REDD+のプロジェクトが本格的に開始され、運用面で様々な問題が生じている。本研究は、地上レーザーを用いた自動毎木調査法を確立することで、REDD+で対象とする熱帯林における炭素蓄積量を簡易で正確に評価する手法を確立することを目的としている。これまでREDD+のための現地調査方法は、調査対象地の最大樹高に対して、プロットの大きさを設定し、その大きさでのプロット内で、樹種、胸高直径、樹高から、樹種別材積式を用いて炭素蓄積量のために材積量を算出してきた。現地調査に多大な労力や時間を要し、材積式が整備されていない樹種に対しては、多数の樹木を伐倒して材積式を新たに作成しなければならなかった。

また、途上国では森林測定に必要な現地調査機材（樹高機、GPS等）が導入されていないところも多い。そういった地域で現地調査員によって測定されたデータの正確性に問題がある。さらに、途上国で使用されているGPSの精度が悪く、長期モニタリングプロットの位置の特定が難しく、再度訪問できないこともある。こういったデータを衛星画像と合わせて解析することは非常に難しい。

本研究は最新の地上レーザーを用いて、長期モニタリングプロットにおいてレーザーデータを取得し、得られた3次元データから自動で毎木調査を行い、バイオマスモニタリング手法の確立をする。地上レーザーデータを最新のGPSと連動させることで、位置座標が付いたデータとしてアーカイブ保存ができ、同じ場所で再度測定もできる。その結果、炭素蓄積量や成長量変化を客観的に評価できる。

現地サンプリング手法の開発を行うために、研究期間2年のうち初年度は、市販されている地上レーザーセンサーの中で高精度な地上レーザーであるRIEGL VZ400と安価なSICK LMS511を用いた簡易型地上レーザーを用いて、熱帯林で3次元データ取得を行う。高精度センサー（センサー価格が2,000万円以上）に比べ、安価なセンサーは途上国でも購入可能な価格となっている（センサー価格は100万円以内）。独立電源である乾電池で動くシステムを構築し、途上国のどの森林でも持ち運べるように開発する。最終年度は、その地上レーザーを用いたサンプリングデザインを検討する。安価なセンサーを用いた簡易地上レーザーの設置場所（どの場所にどのように設置したら、正確で効率良くバイオマスモニタリングができるか）を検討した。そのための新たなサンプリング手法（現地調査方法）を考え、簡易型地上レーザーだけで広域のバイオマスを正確に推定できるようにすることを本研究の目的としている（図2）。サンプリング手法を確立する上で、安価な地上レーザーの性能を知らなければならない。簡易型地上レーザーによってレーザーが届く距離（3次元データが取得できる範囲）に限りがあるため、高精度地上レーザー（RIEGL VZ400）と比べ、その性能を把握した。さらに、簡易型地上レーザーの性能を考慮し、シミュレーションにより最適なサンプリング手法（地上レーザーの設置場所や設置数）を確立する。その結果、高額なセンサーを用いなくても、簡易型地上レーザーだけで途上国でバイオマスモニタリングできるようにし、REDD+のモニタリング技術として簡易型地上レーザーが導入できるようにすることが本研究の目的である。
地上レーザーがあれば、誰でも同じ様にデータ取得、解析ができ、客観的データとして他の地域でのデータと比較可能となる。

図2 研究全体の概念図。2年の研究期間の初年度は、途上国熱帯林でも3次元データが取得できる簡易型地上レーザーシステムの開発を行い、そのための基礎研究を中心に行う。最終年度は、簡易地上レーザーを用いたサンプリング手法を確立することで、実用的技術としての普及できるようにする。

### 3. 研究開発方法

本研究は、簡易型地上レーザーを用いて熱帯林のバイオマスを広域に推定する手法を確立することであり、主に3つの視点で結果をまとめたい。

① 簡易型地上レーザーの性能

② 簡易型地上レーザーと高精度地上レーザーとの比較

③ サンプリングデザインの結果と考察

以上の３つ観点から結果と考察を行うために、以下に７つの項目（１）地上レーザー、（２）衛星画像データ、（３）現地調査データ、（４）バイオマス算出方法、（５）地上レーザーデータ解析方法、（６）サンプリングデザインについて以下に説明する。

## （1） 地上レーザー

本研究で用いた地上レーザーは照射距離が短距離型タイプと長距離型タイプの2種類のセンサーを用いた。長距離型センサーは高精度センサーで、3次元データが最も詳細に取得できる一方で、高額で輸出規制品となっている。そのため、高額なセンサーを途上国どこにでも持ち出し、使用できる訳ではない。しかし、短距離型レーザーは安価で、輸出規制品ではない。よって、安価なセンサーを用いれば、世界中どこにでも地上レーザーを持ち出すことができる。最終目標は、本研究開発の成果が世界標準手法になることであり、そのためにも安価なセンサーで正確性の高い現地調査手法にしなければならない。

市販で購入可能なレーザーセンサー一覧（表2）から半径600mまで照射可能なRIEGL VZ400（長距離型レーザー）と半径40mまで照射可能なSICK LMS511（短距離レーザー）を本研究では使用した。RIEGL VZ400は長距離型であり、3次元データの取得効率が非常に良いが、センサー価格が高額であるため、治安が悪い地域に持ち込むことが難しい。その一方でSICK LMS511は短
距離型であるが比較的安価なため、容易にどこにでも持ち出すことができる。また、SICK LMS511はセンサーの重さも軽く、長距離型に比べて可搬性に優れている。

表 2 よりセンサーの価格は、そのセンサーが照射できるレーザーの最長距離とビーム幅によって変わる。長距離レーザーを照射でき、ビーム幅（mrad）が小さければ価格が高くなる。1mrad は 100m レーザーが到達する際に 10cm ビームが広がることを意味するため、本研究で用いた RIEGL VZ400 は 3.5cm、LMS511 は 47cm がレーザービームの大きさと関係する。ビーム幅の影響とは、距離によって広がるビームに対して、そのビーム幅以上の物に当たるとレーザーが反射され、反射された場所までの距離を計測できる。そのため、距離に応じてビーム幅が広がると、解像度が距離に応じて悪くなる。

SICK LMS511 によるレーザースキャナーは千葉大学環境リモートセンシング研究センター梶原康司講師、本多嘉明准教授の研究協力により、ラインセンサー型であるSICK LMS511のセンサーの下に回転台を取り付け、360度回転するスキャナーとした（表3）。表3より高精度のRIEGLセンサーは垂直角度のレンジが100°（水平より上が60°、水平より下が40°）であるが、SICKセンサーは上下150°（水平より上が90°、水平より下が60°）であるため、垂直角度でのレンジがSICKセンサーの方が広い。そのためRIEGLセンサーによって天頂を取得するためには、最低30°センサーを傾ける必要がある。

地上レーザーによるデータ取得は、2013年8月と2014年8月に沖縄琉球大学演習林と国頭村の国有林で行った。国頭村の国有林では、平成22年度に林野庁によってデジタル空間情報利用技術開発事業で取得された航空機レーザーデータが公開されており、使用可能である。日本林業技術協会から航空機レーザーデータの提供を受けた。国頭村で地上レーザーデータを取得した理由は、亜熱帯林に対して航空機レーザーと地上レーザーとのデータ比較ができるためである。海外途上国の熱帯林であるインドネシアボゴール植物園では、2013年9月と2014年9月にデータ取得を行った。さらに、2014年9月にボゴール農科大学演習林であるHutan Pendidikan Gunung Walatで簡易型地上レーザーを現地に持ち込み、データ取得実験を行った。異なるレーザーセンサーの比較を行うために、オーストラリアのRobson's Creekの熱帯林にて2014年2月と2014年6月にデータ取得を行った（表4）。

## （２）衛星画像データ

地上レーザーは照射距離に限りがあるため、広域を評価するためには、衛星画像等の広域データを併用する必要がある。本研究では、比較的低価格の高解像度衛星画像に注目した。本研究で使用した衛星画像データ一覧を表5に示す。衛星画像を用いる理由は、地図のない途上国熱帯林でも事前に地上レーザーを設置する場所を決めなければならない。比較的低価格の高解像度衛星画像を用いることで、現地の森林状況の把握とレーザーセンサーを設置する場所の状況を知る基礎データとして使用した。使用した衛星画像が、RapidEye衛星画像（解像度5m）と、さらにより高解像度であるGeoEye-1衛星画像（解像度0.5m）を用いた。これらの衛星画像から森林の判読状況を検討した（図3,4）。RapidEye画像は、安価で高解像度(解像度5m)であることが知られており、これまで様々なREDD+プロジェクトで、林班単位の現地状況を把握するために用いられてきた。一方GeoEye-1はRapidEyeに比べ価格は高いが、解像度が0.5mとRapidEyeに比べ高く、樹木を単木単位で判読可能である。本研究の対象地である、沖縄県、インドネシア、オーストラリ
アの３箇所で衛星データを用いた（表５）。

表 2 市販されている購入可能なレーザーセンサー一覧

メーカー	型番	参考価格	最長距離	レーザー波長	ビーム幅 (mrad)	重さ
SICK	LMS511	¥800,000	40m	905nm (赤外)	4.70	3.7
SICK	LD-LRS	¥1,900,000	120m	905nm (赤外)	4.70	4.1
FARO	Focus S	¥5,000,000	153m	905nm (赤外)	0.19	5.0
Leica	Scan Station C5	¥7,800,000	300m	532nm (緑)	0.20	14.0
Leica	Scan Station C10	¥16,800,000	300m	532nm (緑)	0.20	13.0
Leica	Scan Station P20	¥14,800,000	120m	808nm/658nm	0.20	14.0
TOPCON	GLS-1500	¥12,600,000	550m	1535nm (近赤外)	0.16	16.0
RIEGL	VZ-400	¥20,320,000	600m	1550nm (近赤外)	0.35	9.6
RIEGL	VZ-1000	¥25,320,000	1400m	1550nm (近赤外)	0.30	9.8
RIEGL	VZ-4000	¥35,320,000	4000m	1550nm (近赤外)	0.14	14.5

注意）参考価格は、2013年6月にホームページに掲載されていた情報、またはメーカーに電話にて問い合わせて得られた情報である。輸入品の多くが為替の変動により価格が変更するため、現在の価格とは異なる。
表 3 本研究で使用した 2 種類のレーザーセンサー

センサー名	RIEGL VZ400	SICK LMS511
レーザー波長最大照射距離測定レンジ	1550 nm（近赤外域）600 m水平360°x垂直100°	905 nm（赤外域）40 m水平360°x垂直150°

メートル

図3 RapidEye 画像による調査対象地の様子（左図：沖縄 赤枠が調査対象地、中央図：インドネシア ボゴール植物園、右図：オーストラリア 赤枠が調査対象地）。
図４ GeoEye-1 画像（上段と中央：インドネシア ボゴール植物園での画像 下段：オーストラリア Robson's Creek、左図：5m 解像度の RapidEye 衛星画像。右図：0.5m 解像度の GeoEye-1 衛星画像）解像度が 0.5m になると詳細な樹木構造が判別できる。地上レーザー設置場所を選定するために、詳細な衛星画像を用いれば、森林状況を事前に把握することができる。
表 4 本研究で測定した対象地一覧

調査場所	使用した地上レーザーセンサー	データ取得日
沖縄	琉球大学満習林	RIEGL VZ400 SICK LMS511	2013年8月
国頭村国有林	2014年8月
インドネシア	ボゴール植物園	SICK LMS511	2013年9月
ボゴール大学満習林	2014年9月
オーストラリア	CSIRO Robson's Creek	RIEGL VZ400 SICK LMS511	2014年2月
2014年6月

表 5 本研究で使用した衛星データ一覧

衛星名	場所	衛星データ
撮影日	使用可能な
バンド	解像度
RapidEye	沖縄	琉球大学演習林
与那フィールド
科学センター	2012年5月6日	R,G,B,
RE,NIR	5m
インドネシア	ボゴール植物園	2012年6月25日	R,G,B,
RE,NIR	5m
オーストラリア	CSIRO Robson's Creek	2013年11月9日	R,G,B,
RE,NIR	5m
GeoEye-1	インドネシア	ボゴール植物園	2012年9月12日	R,G,B,NIR	0.5m
オーストラリア	CSIRO Robson's Creek	2013年1月28日	R,G,B,NIR	0.5m

注）表中の RE は赤外画像、NIR は近赤外画像を表す。

## （３）現地調査データ

本研究で対象とする森林は、熱帯林のような複雑な樹形であるため、国内では沖縄琉球大学与那フィールド科学センターまたは国頭村国有林を調査対象として、現地調査を行った。国外では、インドネシア ボゴール植物園の熱帯林、ボゴール農科大学演習林と、オーストラリア オーストラリア連邦科学産業研究機構（CSIRO）のスーパーサイトの一つである Robson's Creek の熱帯林を対象地とした。

オーストラリア政府は国内の様々な場所で TERN(the Terrestrial Ecosystem Research Network)による長期モニタリング大規模サイトを2009年に設立し、スーパーサイトと呼ばれる大規模研究調査を行っている。本研究で用いた Robson's Creek は、オーストラリアの長期モニタリングサイトのうちの熱帯林をモニタリングするサイトである。

## 1 ）沖縄 調查地

国内でのデータ取得実験を行うために、琉球大学与那フィールド科学センターの森林（図5）と国頭村にある国有林（図6）を対象地とした。与那フィールド科学センターは沖縄本島北部国頭村に位置している（図5,6）。琉球大学演習林では合計611個体の樹木の毎木調査を行った（表6）。調査サイトでは20m x 20mの調査プロットを設けて、プロット内の樹木をすべて調査した。調査プロットでの樹種一覧を表6に示し、林内の状況を表す3次元データを図7に示す。
二次林 樹高17m の

オオシイバモチ (Ilex ficoidea Hemsl)

が優占するサイト

4,125本/haのサイト

Field 21 樹高15mの

イタジイ(Castanopsis sieboldii)が

優占するサイト

7,000本/haのサイト

Field 62 樹高18mの

イジュ(Schima wallichii)

イタジイ(Castanopsis sieboldii)が

優占するサイト

3,000本/haのサイト

図 5 琉球大学与那フィールド科学センターの調査場所。

図6 沖縄にある国頭村国有林内で航空機レーザーデータが取得されている範囲と現地で地上レーザーによって取得した場所。航空機レーザーが過去に取得されていた場所は、沖縄本島北側の赤枠内（左図）、さらに国有林で調査許可が出た場所（右図、黄色ピン留めした場所）で地上レーザーと毎木調査データを取得した。
図7 沖縄での地上レーザーによる3次元データ（上図、色はカメラから取得された色データを3次元データに付けて表示している。）とレーザーデータで取得した調査地概況のパノラマ図（下図）。
表 6 琉球大学演習林の調査地概要

樹種	学名	個体数	DBH
最小值
cm	DBH
最大值
cm	樹高
最小值
m	樹高
最大值
m
イスノキ	Distylium racemosum	78	1.62	26.55	1.72	12.00
イタジイ	Castanopsis sieboldii	69	2.48	78.08	3.56	19.00
タイミンタチ
バナ	Myrsine seguinii H.Lév.	55	0.80	15.92	1.20	13.00
シロミミズ	Diplospora dubia (Lindl.) Masam.	50	1.59	24.92	2.96	27.40
ツゲモチ	Ilex goshiensis	35	0.64	25.78	3.40	15.20
イジュ	Schima liukiuensis Nakai	33	2.39	34.79	3.26	18.40
リュウキュウ
モチ	Ilex liukiuensis	27	1.75	28.07	2.53	17.50
オオシイバモ
チ	Ilex warburgii	25	1.66	32.79	2.64	17.00
コバンモチ	Elaeocarpus japonicus Sieb. & Zucc.	25	2.23	18.94	3.00	12.90
フカノキ	Schefflera octophylla Harms	25	1.27	21.01	3.19	10.95
アデク	Syzygium buxifolium Hook. & Am.	21	2.07	9.71	3.01	10.70
その他	168
合計	611

## 2 ）インドネシア 調査地

REDD＋プロジェクト対象地であるインドネシアで、様々な樹形の樹木を調査するため、インドネシア ボゴール植物園を対象地として選んだ。ボゴール植物園は、インドネシア ボゴール市の中心に位置し、熱帯植物の見本園である。植物園全体を対象地として、樹木の大きさ別に3つの分類区分（Big, Medium, Small）に分け、各カテゴリーに10箇所ずつ半径10mの調査プロットを設けた（図8,9）。調査プロットである半径10m内のすべての樹木を毎木調査した（表7）。合計585個体の樹木を毎木調査した。ボゴール農科大学演習林であるHutan Pendidikan Gunung Walatでも簡易型地上レーザーを現地に持ち込み、データ取得実験を行った（図10）。簡易型地上レーザーによる3次元データの取得状況をしめすため、図11ではSmallに区分したプロットでのデータ取得状況、図12ではMediumに区分したプロットでのデータ取得状況、図13ではBigに区分したプロットでのデータ取得状況を示す。さらに、板根が発達した高木に対する3次元データ取得状況を図14に示す。図14より、レーザーの最大到達距離が40mであるセンサーを用いても十分に熱帯樹木の3次元データが取得できることがわかる。レーザーが樹冠部まで到達しているため、簡易型地上レーザーでも十分に樹木計測ができる。
表 7 インドネシア ボゴール植物園の調査地概要

学名	個体数	DBH
最小值
cm	DBH
最大值
cm	樹高
最小值
m	樹高
最大值
m
Ananas comosus (L) Merry (Brom)	105	3.18	6.69	3.38	6.39
Hoya latifolia G.Don (Asclep)	25	2.23	29.30	6.57	14.01
Aglaia sp	24	2.55	73.25	5.20	23.00
Duranta repens	20	1.91	27.07	2.92	6.67
Pinus merkusii	17	22.77	94.90	3.10	47.50
Garcinia sp	16	1.27	14.65	2.24	7.98
Canarium sp	15	2.55	143.31	3.64	30.10
Clerodendrum sp	11	1.27	32.80	2.58	8.52
Cryptocarya nifens	11	4.46	81.85	5.59	8.89
Syzygium sp	11	1.27	35.03	1.00	18.60
Syzygium racemosum	10	6.02	13.38	1.00	11.91
その他	320
合計	585

Big (B)

Medium (M)

Small (S)

図 8 インドネシアで測定した各調査プロットの様子。
図9 インドネシア ボゴール植物園内の調査場所（赤色点である計30箇所に調査プロットを設置した）。

図 10 インドネシア ボゴール大学演習林である Hutan Pendidikan Gunung Walat で測定した場所。ボゴールから 35km 南に位置する。山側森林がすべて演習林であり、その中で黄色ピン留めしてある 12 箇所で調査プロットを設置した。
図 11 インドネシアでの Small プロットでの地上レーザーによる 3 次元データ（上図、色は反射強度の値を使い、センサーからの距離で赤～緑～青のカラーランプで色づけしている。）と、レーザーデータで取得した調査地概況のパノラマ図（下図）。
図 12 インドネシアでの Medium プロットでの地上レーザーによる 3 次元データ（上図、色は反射強度の値を使い、センサーからの距離で赤～緑～青のカラーランプで色づけしている。）と、レーザーデータで取得した調査地概況のパノラマ図（下図）。
図 13 インドネシアでの Big プロットでの地上レーザーによる 3 次元データ（上図、色は反射強度の値を使い、センサーからの距離で赤～緑～青のカラーランプで色づけしている。）と、レーザーデータで取得した調査地概況のパノラマ図（下図）。
図 14 インドネシア ボゴール植物園で測定した単木で切り出した3次元データ（簡易型地上レーザーである SICK LMS511 を用いてデータ取得を行った。簡易型レーザーでもレーザーが樹頂点に十分に届いていることがわかる。また、板根のような複雑な樹形を3次元データで取得できていることがわかる。図中の色は高さによって色づけをしている。）。

## 3 ）オーストラリア 調査地

インドネシアでは植物園を対象地としたが、より自然林に近い調査地でデータ取得するために、オーストラリア Robson's Creek にある熱帯自然林を対象地とした。Robson's Creek はケアンズ近郊の Atherton という街から車で 1 時間ほど北西にある。Robson's Creek では 2009 年～2012 年の 3 年間で 25ha 内のすべての樹木（23,416 本）が毎木調査されており（表 8）、世界でも希にみる詳細な樹木データの蓄積がある。25ha は 1ha 単位でタイル状に調査区が分かれており、各 1ha 調査区の中心位置で 2014 年 2 月と 6 月に地上レーザーによる 3 次元データ取得を行った（図 15）。Robson's Creek の 25ha の広範囲なプロットでは、高精度地上レーザーである RIEGL VZ400 と簡易型地上レ
一ザーである SICK LMS511 の両方のセンサーを現地に持ち込み、データ取得を行った (図 16, 17)。

図 15 オーストラリア Robson's Creek の毎木位置図とレーザーを設置した場所（試験地全体で25ha あり、1ha 毎がタイル状に調査区が分かれており、各1ha 内の樹木に異なる色を付けて表示してある。さらに、各1ha の中心（赤丸点）がレーザーセンサーを設置した場所、背景：RapidEye 画像）。

表 8 オーストラリア Robson's Creek の調査地概要

学名	個体数	DBH
最小值
cm	DBH
最大值
cm	樹高
最小值
m	樹高
最大值
m
Litsea leefeana	1837	10	55.3	3	36
Cardwellia sublimis	1540	10	113.9	4	38
Flindersia bourjotiana	1322	10	101.9	6	41
Elaeocarpus largiflorens subsp. largiflorens	953	10	49.1	3	33
Alphitionia whitei	851	10	59.3	4	33
Flindersia pimenteliana	774	10	115.2	3	41
Daphnandra repandula	716	10	43.6	4	29
Darlingia darlingiana	687	10	80	2	40
Doryphora aromatic	596	10	87.3	3	41
Sloanea australis subsp. parviflora	507	10.1	70.9	6	38
Sloanea langii	504	10	84	4	33
その他	13129
合計	23416
図 16 オーストラリアでの高精度 RIEGL VZ400 地上レーザーによる 3 次元データ（上図、色はカメラで撮影された色データを 3 次元データと表示している。）と、レーザーデータで取得した調査地概況のパノラマ図（下図）。
図 17 オーストラリアでの SICK LMS511 簡易型地上レーザーによる 3 次元データ（上図、色は反射強度の値を使い、センサーからの距離で赤～緑～青のカラーランプで色づけしている。）と、レーザーデータで取得した調査地概況のパノラマ図（下図）。

## （４）バイオマス算出方法

従来のバイオマス算出方法は、材積（幹体積）に密度係数や枝葉及び根の拡大係数を掛け合わせることで簡易的にバイオマスを算出できる。材積算出には、予め作成された材積式に、現地で測定した胸高直径や樹高を代入して算出するが、熱帯林は樹高が高い樹木が樹冠を鬱閉しているため、樹高測定が難しい。よって胸高直径だけから材積を算出する式が作成されており、本研究では胸高直径だけで現地バイオマス量を推定する汎用性の高い式を用いて、現地でのバイオマス推定式とした $ ^{6)} $ （式1）。
$$ \begin{aligned}&AGB=21.297-6.953\times DBH+0.740\times DBH^{2}\ (Wet\ model)\\&AGB=\exp(-2.134+2.530\times\ln(DBH))\ (Moist\ model)\\&AGB=\exp(-1.996+2.32\times\ln(DBH))\ (Dry\ model)\\ \end{aligned} $$

(式 1)

モデル適用条件：

Wet model は年間降水量 4,000mm 以上で乾期無しの環境条件

Moist model は年間降水量 1,500～4,500mm で乾期無しまたは短い乾期

Dry model は年間降水量 1,500mm 未満で数ヶ月の乾期

本研究対象地は、沖縄琉球大学演習林で平均年間降水量が約2,100mm、インドネシア ボゴール植物園では約3,800mm、オーストラリア Robson's Creek では約2,300mm であるため、本研究では上記式1の Moist model をすべての対象地で適用した。

## （5） 地上レーザーデータ解析方法

バイオマス算出方法に基づいて、熱帯林での現地調査で取得したデータからバイオマスを算出するために、正確な胸高直径の測定が重要になる。よって、地上レーザーから熱帯林の胸高直径を測定できるようにした。その解析手順は、以下の手順によりデータを抽出、解析を行った。

地上レーザーからの正確な測定には、幹部の様々な角度から得られたデータを取得しなければならない。本研究では調査プロットの大きさを半径10mとしたため、半径10m以内の調査プロットで3箇所地上レーザーを設置し、異なる場所で取得した地上レーザーによる3次元データを1つのデータとして合成した（図18）。

現地で地上レーザーによって3次元データを取得する際、タイポイントと呼ばれるリフレクターを林内で3箇所設置し、センサーを設置した場所からリフレクターの位置を認識し、認識されたリフレクターの位置を基準に3次元データを1つに合成する（図18）。データ合成に必要なレフレクターは少なくとも3箇所以上必要である。また、胸高直径を測定するためには、可能な限り幹の両側から3次元データを得る必要であるため、1つの調査プロットに対して、地上レーザーを設置する場所は、2箇所以上とした。

3 次元データから胸高直径の位置を把握するためには、地形図である Digital Terrain Model （DTM）を地上レーザーから作成しなければならない。従来の手法では航空機レーザーデータからDTMを取得する方法が主流であった。航空機レーザーデータは地上からの反射点を、データ取得時に予め分類されるため、DTMを容易に作成できる。しかし、地上レーザーでは地上からの反射とそれ以外の反射を分類されない。よって、本研究ではグリッドを対象地全域に派生し、各グリッド内でレーザーの3次元点群からの最小の高さの点群だけを集め、初期のDTMを作成した。初期のDTMは、地形以外に樹木幹部の下部からの反射がノイズとして生じるため、地形の凹凸が各所で見られた。そのノイズを除去することで正確で滑らかなDTMを作成した（図19）。

正確な DTM を作成後、胸高（1.3m）の位置での幹部レーザーデータを自動で切り出すプログラムを作成した。レーザーデータから DTM から胸高直径の位置を自動に認識し、胸高直径の位置で3次元データを各樹木に対して切り出し、レーザーデータによる胸高直径を測定できるようにした（図20）。本研究では、最大照射距離40mであるSICK LMS511を用いた簡易型地上レーザーを用いたサンプリング手法を開発するために、照射距離600mの高精度地上レーザーセンサーである
RIEGL VZ400 と性能の比較を行った（図 21）。図 21 より高精度地上レーザーでは、樹皮の表面凹凸や樹皮に付いているツル性植物の状況まで詳細に把握できる。一方簡易レーザーは樹皮の凹凸までは把握できていないが、幹を正確に 3 次元データで取得できていることがわかる。高精度センサーを利用することで、樹種判別に必要な樹皮の状況までも取得できるため、樹種判別の可能性がある。

図18 リフレクター（左図）とリフレクターを基準にデータを合成した結果（右図）。

図 19 初期の DTM（左図）とノイズ除去後の DTM（右図）。
図20 パノラマ画像と胸高直径位置での自動樹木判読結果（上図）と自動で作成された毎木位置図と DTM（下図）。

図21 異なるセンサーによる3次元データの比較（左図：高精度地上レーザーであるRIEGL VZ400による3次元データ、右図：簡易型地上レーザーであるSICK LMS511による3次元データ、右図の色情報は3次元データ取得時に、カメラによって撮影した画像を用いており、色情報を3次元データと表示している。簡易地上レーザーは反射強度で色づけをしてある。）。
胸高直径で切り出された3次元データに対し、幹の太さを正確に測定するアルゴリズムを開発した。複雑な樹木構造を表す点群に対し、ニューラルネットワークの手法であるRadial Basis Functionを用いて点群をラッピングし、幹周形状を正確に把握した。これまで3次元の樹冠形状を正確に把握するために開発した解析手法 $ ^{7)} $ を応用し、2次元の胸高直径の位置で幹をスライスしたデータに適用した。その結果、従来の手法より測定精度を大幅に改善することができた。これまでの手法では、複雑な形状に対して「円」を当てはめるしかなかったが、複雑な幹形状の幹周を、自動で正確にその周長を測定できるようにした（図22）。幹周をπで割ることにより、直径を算出できる。

地上レーザーによって 3 次元データは正確に幹形状を測定できているにも関わらず、解析手法で単純な「円」を当てはめると、正確性が劣り、大きな誤差が生じる。そのため、正確に得られている 3 次元データ形状を活かしきれない。本研究で開発した手法を従来の手法と比較するために、伐倒して測定したデータとも比較した（図 23）。

国内の対象地で、スギの樹木を伐倒し、伐倒したサンプルから1m間隔で幹周を測定した。さらに地上レーザーによる3次元データもコンピュータ上1m間隔で輪切りにし、伐倒調査で測定した場所と同じ幹周を計測した。1m間隔で測定した幹断面を用いて区分求積法により樹木全体の材積を算出した。その結果、本研究による手法は伐倒して測定した結果と比較しわずか2.7%の誤差しかないが、従来のレーザー解析手法である「円による推定」では12.1%もの誤差が生じることがわかった。胸高直径と樹高測定による簡易な材積式を用いた材積算出結果は、伐倒したデータと比較して6%の誤差があることから、本研究で開発された手法（誤差2.7%）が、最も正確な解析手法であることがわかる。

本研究で、熱帯林全体に対しても1m間隔ですべての幹周を測定できれば良いが、伐倒調査が熱帯林研究対象地では認められなく、検証に必要な伐倒データが得られなかった。そのため、本研究では、地上レーザーから解析する測定対象を胸高直径と樹高に限定した。また、解析手法にも改良が必要で、熱帯の複雑な樹形の幹部全体を自動で判別する手法が確立していないため、今後解析手法を改良し、幹部すべてを自動で測定できるように解析手法を更新する予定である。

図 22 本研究によって開発された幹周を自動で測定する手法（青色点：胸高直径の位置で切り出した 3 次元データからの幹の断面。赤色点：本解析手法により幹を自動で把握した結果。赤色線が断面を正確に把握できていることがわかる。）。
$ E=mc^{2} $

図 23 伐倒調査して測定した結果と本研究による 3 次元データを解析した結果を比較。本研究による手法が最も正確に幹の形状を把握している。

## (6) サンプリングデザイン

地上レーザーを現場で導入する際、サンプリングデザインを確立しなければならない。レーザーセンサーを設置する場所を検討し、簡易型地上レーザーだけで正確性が高いデータ取得方法を確立する必要がある。そのためのサンプリング手法に、ランダムサンプリング、系統サンプリング、層化抽出法と3つの手法が考えられる。ランダムサンプルは一番簡易なサンプリング手法であるが、調査した場所に再度戻ることができない欠点がある。系統サンプリングは、調査対象地をグリッド状に区切り、一定間隔で調査地を設ける手法である。系統サンプリングの欠点は等間隔に調査地を設定するため、各調査場所が離れている場合はその場所へ行って測定することが大変である。そこで層化抽出法によるサンプリングデザインを本研究では検討した。

層化抽出法とは、上空からのリモートセンシングデータを活用し、森林タイプを予め分類し、分類した森林タイプ毎にランダムに調査場所を設定し、調査する手法である。従来の手法では、森林タイプ毎に調査場所を設定してきたが、本研究では高木に注目し、サンプリングデザインを検討した。その理由として、樹冠に到達する高木は幹も太く目印となりやすいため、調査で指定した場所に戻りやすいためである。さらに、樹高の高い樹木は、その対象地で個体数は少ないが、その森林全体のバイオマス量を占める割合は高い。バイオマス量が高い場所を優先的に調査できるため、対象地での代表的調査場所となりやすい。

実用的サンプリング方法（調査場所）として、高木を主体としたサンプリングデザインを検討したが、仮説として考えたサンプリング手法を実証しなければ、有効な手法であると言えない。そこで、本研究ではオーストラリア熱帯林の対象地で25haを全ての樹木を調査した全木データを用いることで、ランダムサンプリング、系統サンプリング、高木を主体とした層化抽出法の3つ
のサンプリング手法をシミュレーションし、そのサンプリング結果を比較した。シミュレーションを行う上で、半径10mの調査プロットを用いることとし、どこに何カ所置けば、25ha以上の広域熱帯林のバイオマスをより正確に推定できるか検討した。シミュレーションでは、ランダムに調査区を設置した場合、系統的にサンプルを設置した場合、そして高木を中心に調査区を設置した場合に分けた。半径10mの調査区を何カ所設置すれば、全体のバイオマスに対する推定誤差が収束するかシミュレーションを行った。対象地全域において、全木調査で得られた正確なバイオマス全量に対し、シミュレーションで推定したバイオマス全量と比較し、その推定値と真値との誤差を計算した。許容できる誤差を全体に対する5%以内とし、設置する調査プロット数が増加することで、誤差が収束する状況をシミュレーションし、誤差が5%以内となる最小限必要なプロット数を把握した。

層化抽出法では、上空から得られるデータから森林区分を決めるため、本研究では樹冠を覆う高木を現場へ行く前に知る必要があった。そのために、高解像度衛星画像GeoEye-1を用い、樹冠に到達する樹木を判別した。GeoEye-1は0.5mの近赤外画像が利用可能である。高解像度近赤外画像を用いることで、画像上で近赤外画像の反射値が高い場所からlocal maximumを自動で判読し、その場所を樹頂点の場所を把握した $ ^{8)} $ 。同じ場所において地上レーザーで3次元データを取得し、データを比較した。その結果、樹高20m以上の高木が近赤外画像から得られた樹頂点とほぼ同じ場所にあることがわかった。そのため、本研究では樹高20m以上が樹冠を覆う高木と定義し、樹高20m以上の高木を中心として調査地を設置することを考え、層化抽出法によるシミュレーションを行った（図24）。

0.5 m解像度のGeoEye-1衛星画像 NIR画像から自動で樹頂点を抽出

20 m 以上の樹高が樹冠を覆っている。

図24 樹冠を覆うような樹高を見つけるために衛星データから樹頂点を読み取り、その場所を地上レーザーと比較し、20m以上の樹木が樹冠を覆っていることがわかった。

本研究による手法は、現地で地図がない場所でもプロットの中心となる場所を予め高解像度衛星画像から把握できるため、調査場所を選定するには大変有効な手法である。
## 4 ．結果及び考察

本研究の主な目的は、簡易地上レーザーだけでバイオマスモニタリングを行う技術を確立することであり、そのために必要な装置の開発、熱帯林でのデータ取得実験、サンプリング手法の開発を研究期間中に行った。これらの研究成果について、特に3つの項目（1）簡易型地上レーザーの性能、（2）簡易型地上レーザーと高精度地上レーザーとの比較、(3)サンプリングデザインの結果と考察について以下にまとめた。以下の本研究による成果から簡易型地上レーザーを用いた森林モニタリングの実用性を実証する。

層化抽出法のサンプリングデザインを採用したが、高木を判定するために、高解像度衛星画像を購入して、用いらなければならなかった。さらなる実用化に向けた展開として、高価な衛星画像を購入しなくても上空から詳細なデータを入手できる方法として、無人飛行機（UAV）によるデータ取得実験も行った。UAVによる研究成果を本項目で紹介し、費用面で衛星画像が入手困難な状況でも途上国で地上レーザーとUAVにより熱帯林のモニタリングができる手法を紹介する。

## （1） 簡易型地上レーザーの性能

本研究で用いた簡易型地上レーザー（SICK LMS511）は、距離に応じてビーム幅が広がる性質がある。表2で示したmradがそのビーム幅を決めるセンサー特性である。簡易地上レーザーのビーム特性による樹木の測定への影響を検討した（図25）。図25では胸高直径37cmの樹木を対象として、地上レーザーから異なる距離で照射した結果である。レーザーのビーム幅が広がることで、取得できる3次元データの形状も変化してしまう。

図 25 簡易地上レーザーを用いて距離に応じた樹木測定誤差（対象木の胸高直径は 37cm）。

対象木とセンサーとの距離が離れると、ビーム幅の影響で得られる3次元データの形状が変形する。ビーム幅の影響による樹木測定への誤差を把握した。計510本の樹木に対し、様々な距離から照射した3次元データから胸高直径と樹高計の測定誤差を図26で示す。図26では、対象木からレーザーセンサーまでの距離と、その対象木の平均二乗誤差（RMSE）を示している。図26より、ビーム幅の影響で、センサーからの距離10m以内に樹高測定では1mほどの誤差を生じ、胸高直径は4cmほどの誤差が生じることがわかった。
図 26 簡易地上レーザーを用いた際のセンサーから対象木までの距離と測定誤差の関係（左図：樹高測定誤差、右図：胸高直径測定誤差）。

## （２）簡易型地上レーザーと高精度地上レーザーとの比較

簡易型地上レーザーによる樹木測定に関して、インドネシアとオーストラリアでの実験結果を示し、簡易型地上レーザーの性能を把握する。

インドネシアでは、ボゴール植物園で、熱帯標本木である複雑な樹木形状に対して、簡易型地上レーザーのみで3次元データを取得した。地上レーザーから得られた3次元データから測定した樹高と胸高直径の測定値を現地調査で取得した結果と比較した（図27）。

図 27 レーザーによる測定結果を現地データによる結果検証（左図：樹高測定結果検証、右図：胸高直径測定結果検証）。

図 27 よりレーザーによる樹高測定と現地で検証用に人が測定した樹高測定には高い相関関係があり、RMSE が 94cm あった。過去の研究から、高密度航空機レーザーを用いたデータ取得でも樹高測定で RMSE が 50cm～1m であったため、簡易型地上レーザーは航空機レーザーに劣らず正確に樹高が測定できる。さらに、人が測定する場合でも樹高測定は 1m ほどの誤差を生じるため、地上レーザーによる樹高測定は人による測定と同じ精度を保証していると言える。胸高直径は RMSE が 3.61cm あった。現地で人が測定する場合と比べ、同じ精度で測定ができていることがわかる。図 27 では、様々な樹種に対して簡易レーザーによって正確に樹木測定ができているため、汎用性の高い解析結果であることがわかる。
さらに、本研究で使用した簡易型地上レーザー高精度地上レーザーセンサーである RIEGL VZ400 と性能を比較した。オーストラリアの研究対象地で、簡易地上レーザーと高精度地上レーザーを同時に持ち込み、3 次元データ取得を行った。同じ条件でデータを取得することにより、精度検証を行うことができ、その結果を図28に示す。オーストラリアの熱帯林は、上記のインドネシアボゴール植物園よりも自然林であるため立木密度が高く、3 次元計測が難しい状況にあった。オーストラリアの対象地が実際の REDD+対象国での熱帯林の状況に近い。図28より高精度地上レーザーである RIEGL VZ400 による樹木判読率は95%であり、SICK LMS511の樹木判別率は65%であった。樹木判読率とは、レーザーで樹高も胸高直径も計測できた樹木本数を調査地内にある樹木本数で割った値である。さらにそれぞれのセンサーの現地調査との誤差は、RIEGL では、胸高直径では1.14cmで、樹高では2.97mであったの対し、SICK では胸高直径2.77cmで、樹高は4.03mであった。人が測定した値と比較しても、どちらのセンサーでも誤差が少なく、実用的に使用できることがわかった。オーストラリアの熱帯林は自然林であり、立木密度が高密度であるため、インドネシアに比べ樹高測定精度が悪く、樹高測定で1m以上の計測誤差が生じた。インドネシアの植物園の見本林は、立木密度が低く、樹高測定に必要な樹木梢端部が地上レーザーセンサーを設置した場所から見えやすいため、樹高測定の誤差が小さかった。地上レーザーの現場で作業効率化を優先するため、センサーの設置箇所はプロット内でランダムに置く。そのため、敢えて樹木梢端部が見える場所を捜さない。そのため、地上レーザーを用いた樹高測定による誤差は回避できない。人が測定する現地調査でも樹頂点が見えない場合が多いため、樹高が高くなるほど人が測定する値に誤差が生じやすい。レーザーも地上に近い樹木の幹部で樹木梢端部が遮られるため、樹高測定に必要な梢端周辺が測定できないことがある。よって、本研究でもバイオマス

## RIEGL VZ 400 (600 m)

## SICK LMS 511 (40 m)

図 28 高精度の地上レーザーセンサーである RIEGL VZ400（左側）と簡易型地上レーザーである SICK LMS511（右側）による熱帯林測定精度の検証。
推定式（式1）は樹高を入力値としない式を用いる。胸高直径は、地上レーザーから最も正確に測定可能であるため、胸高直径の情報から樹高を推定する解析手法を検討が必要である。

## (3) サンプリングデザインの結果と考察

ここまでの結果と考察により、簡易型地上レーザーのセンサー性能と、樹木測定における測定誤差を把握することができた。これらのセンサーの性能を考慮し、シミュレーションを行う上での前提条件を把握した。

4.（1）のセンサー特性を考慮し、簡易型地上レーザーは10m以内であれば、レーザーのビーム幅の影響を抑えて樹木測定ができる。そのため、調査プロットを半径10mと設定した。さらに、4.（2）の簡易型地上レーザーと高精度地上レーザーとのセンサー比較から、簡易地上レーザーを設置した1箇所から判読できる樹木判読率が65%であったことから、調査プロット半径10m以内に3箇所地上レーザーを設置し、データを合成する必要があることがわかった。地上レーザー1箇所から取得できる樹木数に限界があったとしても、3箇所地上レーザーを設置し、取得されるデータを合成することで、樹木判読率を向上させることができる。さらに、異なる場所から取得されるデータを合成すれば、幹の両側面のデータを得ることができるため、複数箇所のデータ合成は必要である。

以上のセンサーの性能を考慮し、サンプリングデザインを検討した。熱帯林で実利用をする上で、地上レーザーをどこにどのように設置すれば、より正確に広域のバイオマスを推定できるか検討した。オーストラリアの熱帯林調査地は、25haもの広域の熱帯林を全木調査したデータが利用可能であったため、そのデータを利用し、シミュレーションにより様々なサンプリングデザインを検討した。サンプリングデザインとしては、ランダムサンプリング、システマティック（系統）サンプリング、層化抽出法によるサンプリングである。層化抽出法によるサンプリングでは、樹冠を覆う高木（樹高20m以上の樹木）をプロットの中心とするというサンプリング手法を検討した。高木を覆う樹木を特定するため、高解像度衛星画像から樹頂点を抽出し、同じ場所で測定した地上レーザーによる3次元データと比較することで、樹高20m以上の樹木が樹冠を覆うことを予め把握することができた。これらの解析準備を行い、20m以上の樹高を調査プロットの中心としてサンプリングした場合、対象地全域のバイオマスを正確に推定できるかを検討した（図29）。

シミュレーションの結果、図29よりどのサンプリング手法でも調査プロットを設置する数（サンプル数）が増加すれば、サンプルした場所から全域バイオマスを推定した値と真値との間で生じる誤差が収束する傾向があった。25ha全木調査したデータを用いたシミュレーション結果から、半径10mのプロットが最低30プロットあれば、その対象地の広域のバイオマス全量を誤差5%以内で推定できることがわかった。
赤:ランダム

青:システマティック

緑:層化抽出法

図 29 ランダム、システマティック（系統分類）、層化抽出法（20m 以上の樹木がプロットの中心とするサンプリング手法）を用いて最適な調査プロット数をシミュレーションによって確定した。

これらの結果から、地上レーザーを用いたバイオマスサンプリング手法として、以下の条件で現地調査を行えば、熱帯林の広域のバイオマスを5%以内の誤差で推定できることがわかった（図30）。

1) バイオマスモニタリングのために調査プロットを設置する場所は、樹冠を構成する高木を中心とする（本研究では樹高20m以上の樹木）。樹冠を構成する高木は目印となりやすいため、その場所に戻って再度測定できる。さらに、上空から取得する衛星や航空機リモートセンシングデータでも測定できるため、他のリモートセンシングデータによる結果と比較がし易い。

2) 簡易型地上レーザーの性能も考慮し、さらには現地でのデータ収集の効率化も考慮して、調査プロットの半径を10mとする。

3) 簡易型地上レーザーは、樹木を測定する樹木判読率が 65% であるため、センサー性能を考慮し、調査プロット半径 10m 以内に 3 箇所レーザーセンサーを設置する。

4) 調査プロット数を30プロットとしてランダムに調査地内に調査プロットを設置する。レーザーデータを360度回転して、データを取得する時間は1箇所わずか3分でデータ取得できるが、準備と移動を含めて1箇所15分要する。1プロット3箇所地上レーザーを設置すると、1プロット45分の測定時間が必要となる。1日8時間、現地でデータ取得できると想定すると、広域の熱帯林のバイオマス推定に30プロット（90箇所の地上レーザー設置）で、合計3日あれば、データ取得が完了する。

簡易地上レーザーによるデータ取得は即時性が高いため、頻度も高くデータを取得できる。また、経年的変化を把握する上で、胸高直径が3～4cmの誤差で測定できるため、より短期間でモニタリングできる。
0.5 m解像度のGeoEye-1 衛星画像から樹頂点を抽出

20 m 以上の樹高をもつ木をプロットの中心として設定。（衛星画像とレーザーを参照）

簡易レーザーを用いてプロット内に三角形になるように、3箇所センサーを設置してデータを取得、プロット中心から半径10 m 以内の樹木をレーザーにより計測

全体で30プロットあれば、その地域のバイオマス全量に対して誤差が5%以内になる。

図 30 バイオマスモニタリングのための現地サンプリング手法の確立。本研究で得られた知見をまとめた図。

図 30 から高解像度衛星画像を入手しなければ、樹冠を覆う樹高の高さがわからない。高解像度衛星画像は高額なこともあり、本研究で目標としている安価なデータ取得方法の中で唯一の欠点となる。その欠点を補うために、安価で購入できる無人飛行機（UAV）による広域の高解像度データを取得する方法を検討した。

## （４）無人飛行機（UAV）による広域データ整備

写真画像だけから3次元データを作成する手法として、Structure from Motion(SfM)と呼ばれる新たな手法を使用し、UAVによって上空からデータ取得を行う方法を検討した。SfMとは、マルチビューステレオ画像によって従来の写真測量技術を応用した技術を用いることで3次元データを作成する技術である。連続して撮影された写真だけから3次元データを作成できる。

この方法を森林域で用いることで、上空から広域データを取得し、地上レーザーを設置する場所の空間代表性を検討できる。さらには、その場所にある樹木を3次元データから測定できる。

無人飛行機を用いる手法は、GPS 付きカメラを無人飛行機に搭載し、上空から連続で写真撮影をし、その写真画像だけから Photoscan Professional (Agisoft 社)のソフトを用いることで、3 次元データへ変換する（図 31）。変換した 3 次元データは、簡易 GPS による座標付きデータである。SfM により航空機レーザーのように点群データを作成することも可能である。さらに、本研究では上空から得られたデータと地上レーザーデータをマッチングする技術を開発し、本研究機関中に特許を出願した（特願 2014-197627）。この手法により、座標が付いた上空からのデータに、地上で取得した座標がない 3 次元データをデータ融合できるようにした。そのため、調査地で取得するデータとリモートセンシングデータとの位置座標のズレが補正できるようになった（図 32）。