Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
表(1)-8 赤池の情報量基準

AIC	低バイオマス林	中バイオマス林	高バイオマス林	すべての樹木
Exponential model	2982.82	2629.50	2111.20	7982.73
Nonlinear model	2968.26	2622.25	2108.61	7957.12

## （２）衛星 LiDAR を用いた熱帯林の３次元構造の解明

## 1 ）森林の林冠の状態と衛星 LiDAR データとの関係

本対象地における高分解能衛星データから算出された衛星 LiDAR の観測円での林冠閉鎖率は 65% から 100 % であった。対象地域のフットプリントに対する波形を可視化し、高分解能衛星データの林相区分の結果と比較した結果、対象地域において最大樹高を表す波形幅に大きな違いは見られなかった。これは、伐採が行われた林分においても、伐採される立木は商業的価値の高い樹種に限られるため、直径 70m の観測円内の残存木にもともと林冠層を占めていた立木が残っている場合が多く、LiDAR で捉えられる最大高が大きくは変わらないためと考えられる。

これに対して、択伐の度合いによって波形のピークにおける反射強度が大きく異なり、樹冠閉鎖率の低い観測点での反射強度は、樹冠サイズの大きい立木で占められている観測点と比較して顕著に弱かった（図(1)-17）。ここで得られた波形のピークの位置は、特に、成熟した森林における平均的な林冠高と一致していると考えられた。これに対して劣化した森林では、波形のピークが複数現れる傾向が見られ、劣化の進んだ森林で特に顕著であった。ただし、このピークの高さ、すなわち反射強度には一定の傾向が見られず、劣化が進んでいる場合でも、プロットによっては特に大きなピークがある波形と、反射強度の強くないピークをいくつも持つ波形とが見られた。

森林の最大樹高を求める場合、地面の高さが基準となるが、地面からの反射による波形のピークがはっきりと現れる波形と、林冠による反射のあと明らかな地面のピークが現れない波形のパターンが見られた。後者の波形については、林冠の影響と地形の影響の両方が考えられた。まず、林冠の葉量が非常に多く、上空からのレーザー光がほとんど地上に到達しない場合、地面のピークが現れないことが考えられる。また、地形が複雑であったり、斜面傾斜が急な場合、レーザー光の地面からの反射に時間的なずれが生じ、地面のはっきりとしたピークが衛星LiDARの波形データに表れないことが考えられる。どちらの場合にも、地面の高さの推定に曖昧さが残り、このことが最大樹高や地面からの高さの推定を悪くさせる原因となり得る。

各階層に立木の樹冠が多いほど反射強度は高くなると考えられる。扱伐により林冠のギャップが20%以上の場合、少なくとも25%のLiDARの反射が、地上5m以下からであった。また、劣化した森林における波形は、高分解能衛星データから認識されたさまざまな林冠の状態により一定ではなかった。これらのことから衛星LiDARの観測波形におけるピークの反射強度が、森林劣化の度合いを表す指標となりうると考えられた。
(a) 林冠の閉鎖している森林での衛星 LiDAR データの波形

(b) 択伐された森林での衛星 LiDAR データの波形

図(1)-17 調査プロットにおける衛星 LiDAR データと高分解能衛星画像
## 2 ）衛星 LiDAR からの最大樹高の推定

衛星 LiDAR データのエネルギーの反射強度の波形データから地面および最大樹高の位置を同定し、衛星 LiDAR データから推定された最大樹高と現地調査における最大樹高を比較した結果、推定された最大樹高と測定された最大樹高の差の平均は 1.93m で現地調査の結果の方が高く、また、標準偏差は 4.61m であった（図(1)-18）。全調査プロットの最大樹高の平均は 40.8m で、標準偏差は 5.40m であった。平均誤差が 5% 以内であることから、衛星 LiDAR による最大樹高推定は概ね実用的であると言えるが、誤差が 10m を超えるものもあり、その利用には注意が必要である。これは、地面での反射を特定することが困難な観測点があることや、斜面位置により、樹高が過大評価されたり、過小評価されたりすることに起因すると考えられる。特に、衛星からのレーザー光が地面まで透過しにくい林冠が鬱閉した観測点や、下層植生の繁茂している観測点では、地面での反射を同定するのが困難である場合が多い。また、地面に傾斜がある場合、地面からのレーザー光の反射は連続的に弱い反射となり、地面のピークが波形に現れにくくなる。本解析では、各観測波形データを目視判読して地面位置を特定したが、広域での評価のためには地面位置を特定する作業の自動化が不可欠であり、正確な地形情報などの追加の情報が必要となる。

図(1)-18 衛星 LiDAR データから推定された最大樹高と現地調査における最大樹高の差

## 3 ）衛星 LiDAR からの地上部バイオマスの推定

次に、衛星 LiDAR の各観測点でのノイズを取り除いたエネルギーの反射強度について、地面からの最大樹高までの相対積算値が 10%、25%、50%、75%、90% の高さ $ (h_{10}, h_{25}, h_{50}, h_{75}, h_{90}) $ を算出した。ここで得られた値の対数値を説明変数とし、各観測点における地上部バイオマスの推定値の対数値を目的変数として重回帰分析を行った。その結果、

$$ \mathrm{AGB}=3.75{h_{10}}^{0.742}{h_{25}}^{-2.864}{h_{50}}^{3.406}{h_{75}}^{-3.364}{h_{90}}^{-0.170} $$

というモデルが得られた。重回帰分析における決定係数は0.62であった。

地上部バイオマスを推定するモデルで相対積算値が10%、25%、50%、75%、90%の高さに対する各係数を見ると、 $ h_{50} $ の係数3.406が最も大きく、地上部バイオマスを推定する際に大きな影
響を及ぼしていることがわかる。一方、 $ h_{75} $ や $ h_{90} $ の係数は小さく、バイオマス推定にあまり影響していないことがわかる。

衛星 LiDAR の観測点のあるタンクラップ森林管理区では、扱伐による影響で林冠にギャップの見られる林分が多い。このことは高分解能衛星画像からも確認されている。この地域では2000年まで強度の扱伐が行われていたが、高木のうち商業用の価値が低い樹種は林内に残存している。このため、プロット間での最大樹高には大きな差がなく、上層での反射の高さ（ $ h_{75} $ ， $ h_{90} $ ）は地上部バイオマスの推定に大きな影響及ぼさなかったと考えられる。一方 $ h_{50} $ は、劣化が進んだ扱伐された森林において林冠高とほぼ一致すると考えられる。このため、扱伐が強度に行われた森林では、レーザー光の反射がより低木の樹冠からの反射となり、 $ h_{50} $ の高さが小さくなる（図(1)-19左図）のに対し、森林が成長して成熟した林に近づくと、林冠のギャップが閉鎖するにつれて $ h_{50} $ の高さが大きくなっていく（図(1)-19右図）。このことは地上部バイオマスの増加につながる。扱伐林において $ h_{50} $ が地上部バイオマスの推定に大きく影響するという本研究での結果は、森林での実際の現象を考えた場合、妥当な結果であると考えられる。

本研究では、熱帯の扱伐林を対象として衛星 LiDAR データによる地上部バイオマスの推定モデルを開発した。本モデルは他の地域における熱帯扱伐林にも適用可能であると考えられるが、異なるタイプの森林での適用においてはパラメータの検証が必要である。また、地面の検出のみならず、地面から最大樹高までの相対積算値が10%、25%、50%、75%、90%の高さの推定においても、斜面傾斜は大きく影響すると考えられることから、全世界をカバーする30mまたは90m解像度のスペースシャトル地形データを用いて、モデルの適用前に地形の評価を行っておくことが必要である。

図(1)-19 衛星 LiDAR と森林の構造変化との関係の概念図
## （３）高分解能衛星データを用いたバイオマス推定手法の開発

## 1 ）毎木調査プロットの地上部バイオマス

本項で用いた一般アロメトリ式により算出した地上部バイオマスを値の大きい方から順に並べたものを表(1)-9に示す。地上部バイオマスはChave et alの式 $ ^{10} $ で最大になり、劣化二次林を対象とするKenzo et al $ ^{11} $ の式で最小になった。両者の差は2～3倍程度と大きくなった。サバ州や本対象地における既往研究で多く用いられるBrown(a)式と(b)式を比べると $ ^{12} $ 、地上部バイオマスは(b)式でわずかに大きくなった。なお、地上部バイオマスの値に0.49をかけると炭素蓄積に換算できる $ ^{13} $ 。

表(1)-9 一般アロメトリ式を用いて算出したプロット毎の地上部バイオマス（t/ha）

Allometry eq.	Mean	SD
1 Chave et al. (2005), $ p=0.5 $	453.5	295.5
2 Yamakura et al. (1986)	377.0	227.7
3 Brown (1997) b	317.7	162.7
4 Brown (1997) a	312.3	180.9
5 Kenzo et al. (2009)	148.1	81.9

p: wood density

## 2 ）CART による解析結果

CART の樹形図では、円形プロット内の各バンドの画素値の平均値と標準偏差によりバイオマスの異なる森林が区別されていった（図(1)-20）。まず、赤バンドの平均値が大きい場所が植生の少ない低バイオマスの森林(地上部バイオマス<150t/ha)として区別された。次に、緑バンドの平均値が大きい場所が、主に中程度のバイオマス(地上部バイオマス:150-300t/ha)の森林として区分された。さらに近赤外バンドの標準偏差の大きさにより中程度のバイオマスと高バイオマスの森林(地上部バイオマス>300t/ha)が区別された。近赤外バンドの標準偏差は森林の樹冠の粗密を表していると考えられた。以上によりトレーニングデータの82.2%が分類された。得られた分類木の条件式を、オブジェクトベース画像解析における各セグメントに当てはめて作成した地上部バイオマスの分布推定図を図(1)-21に示す。皆伐や強度択伐後の低バイオマスの森林とそれ以外の森林を区別できた。

なお、CART ではあらかじめ設定した地上部バイオマスの区切りや分類数を変えると結果は変化する。例えば、高バイオマスの森林をさらに2区分して（地上部バイオマス：300-450t/ha と >450t/ha）計4区分で解析したところ、3区分の場合と同様に、まず平均値、次に標準偏差により森林タイプが区分されていった。しかし、樹形図の複雑さと予測誤差に基づき選定すると、低バイオマスの森林を緑や赤バンドの平均値で分類した後に標準偏差に関する変数が選ばれず、高バイオマスの森林を区別できない場合が多くなった。また、目的変数に地上部バイオマスの値を直接用いた回帰木においても、同様に高バイオマスの森林の区分がなされない場合が多かった。これは、樹冠どうしの影が多くみられる高バイオマスの森林と、ギャップの多い中程度のバイオマスの森林が、類似する標準偏差の値をとり区別が難しいことなどが理由と考えられた。
図(1)-20 CART により 生成された樹形図

(棒グラフは地上部バイオマスの3区分毎のプロット数を示す)

(A)皆伐林施業区(2006-2007)

(ピナンガ森林管理区)

(B) 從來型捃伐林施業(～2000)

(タンクラップ森林管理区)

(C)低インパクト施業(1995〜)

(デラマコット森林管理区)

図(1)-21 CART の分類木に基づき作成した地上部バイオマスの分布推定図

## 3 ）一般化線形モデルの結果

単回帰で有意 $ (p<0.01) $ となった変数のうち、重回帰でも有意となったものは、いずれのリンク関数を用いた場合でも、緑バンドの平均値、相対標高、近赤外バンドのテクスチャの均質性の3変数であった（表(1)-10、図(1)-22）。ここで、Inverse（反比例）をリンク関数に用いた場合は、Identityや $ \log $ を用いた場合と係数の符号が逆になる。緑バンドの平均値が低く、相対標高およびテクスチャの均質性が高い場所ほど地上部バイオマスが高い傾向があった。この結果は、地上部バイオマスの小さい劣化した森林では、強度な間伐等によって林冠が粗でテクスチャの均質性が低くなる傾向があることを表していると考えられた。一方、地形について、斜面上部ほど地上部バイオ
マスが高くなったのは、斜面下部や谷筋には湿性の疎林や草地が分布しやすいことが一因と考えられた。また、対象地の東側はやや標高が高く、アクセス困難な湿地を避けて斜面の中腹から上部に毎木調査プロットが設置されやすいことも影響した可能性がある。なお、用いるプロットを部分的に変えると、地形条件が重回帰において選択されない場合も見られた。地形条件を反映したモデルはローカルな地上部バイオマスの分布を詳細に捉える上では有効であるが、汎用性の面では問題もあると考えられた。また、本項ではセグメント毎に地形条件を平均化しており、細かな斜面の位置などを表現できないことも、地形条件の影響が弱く現れる一因と考えられた。なお、単回帰では樹冠の影の面積割合が大きい場所ほど地上部バイオマスが高い傾向がみられたが、重回帰では選択されなかった。地形条件のうち、湿性指数（TWI）と斜面位置が単回帰で選ばれたが、両者は相関が高く、より説明力が強い斜面位置のみを重回帰で選択した。

いずれのアロメトリ式による地上部バイオマスを目的変数に用いた場合も、重回帰で選ばれる変数は同様であった。ここから、用いるアロメトリ式によって地上部バイオマスの値は大きく異なるが、衛星画像との関係を統計解析で調べる上では変数選択結果には差が少ないことがわかる。但し、アロメトリ式によって、決定係数や、地上部バイオマスの実測値と予測値の相関にはいくらか差が生じた。

例えば、通常の線形回帰を用いた場合について、異なるアロメトリ式を用いた場合で比較すると、Brown (b)の式を用いたときに決定係数が最も高くなり $ \left(R^{2}=0.56,\text{adjusted }R^{2}=0.53\right) $ 、次に Kenzo et al.式(同 0.53 と 0.50)、Brown (a)式(同 0.52 と 0.48)、Yamakura et al.式 $ ^{14} $ (同 0.50 と 0.46)、Chave et al.式(同 0.47 と 0.43)の順となった。他のリンク関数を用いた場合も含めて、地上部バイオマスの実測値（アロメトリ式によるもの）と予測値との関係をみると、ピアソンの相関係数は 0.70～0.75 の間に分布し、やはり Brown (b)式で最も高くなった。以上より、地上部バイオマスの値の妥当性と、モデルの当てはまりの良さの両面から、適したアロメトリ式を選択することが望ましいと考えられた。本対象地では、Brown(a)式を用いた既往研究が多い一方、本解析では Brown(b)式を用いた方が、地上部バイオマスの値は若干大きくなるものの、僅かにモデルの当てはまりがよくなった。

異なるリンク関数を用いた場合について、地上部バイオマスの実測値（アロメトリ式によるもの）と予測値を比較した散布図を図(1)-23に示す。Brown(b)のアロメトリ式を用いた場合の方が、散布図の散らばりがやや小さくなっている。各リンク関数についてみると、いずれのアロメトリ式を用いた場合も、通常の線形回帰に比べ、リンク関数にlogやInverseを用いた場合には、低バイオマスのプロットで推定値が高めになりやすい傾向が見られる。また、高バイオマスのプロットでは、logやInverseをリンク関数に用いた場合に、推定値のばらつきが通常の線形回帰よりもやや大きくなりやすい傾向が見られた。他のアロメトリ式を用いた場合も同様の傾向があった。地上部バイオマスの実測値と予測値の相関について、リンク関数の違いによる差が小さいことから、ばらつきの少なさの点で、通常の線形回帰は有効と考えられた。なお、通常の線形回帰では負の予測値を取りうる問題があるが、その多くは雲の影や水域などのマスク領域であり、それ以外は、地上部バイオマスの小さい場所に区分することで対処できる。

地上部バイオマスの計算結果の差が小さい Brown (a)、(b) の 2 つのアロメトリ式を用い、identity、inverse、log の 3 つのリンク関数の GLM によって推定した地上部バイオマスについて、地上部バイオマスの実測値と推定値それぞれを 200t/ha 毎に 4 クラスに集計した対応関係を表(1)-11 にまと
めた。全体の一致度は5割程度と低いが、上下のクラスに大半のプロットが入ることが分かる。ここから、本項の解析結果にもとづいて、地上部バイオマスからみた森林劣化の程度を2、3のクラスに分けることは可能であることがわかった。

表(1)-10 一般化線形モデルの結果

(Brown (1997)(a)のアロメトリ式を用いた場合)

Link function	Variable	Coefficient	t-value	Pr(>|t|)	R^2	adjusted R^2
Estimate	SE
Gaussian Identity	(Intercept)	1687.9	520.3	3.244	0.003	**	0.52	0.48
GLCM_Homog	16728.1	8400.2	1.991	0.054	.
Mean_g	-5.0	1.1	-4.477	0.000	***
AVE_D7_M_1	23.9	11.1	2.154	0.038	*
Gaussian Inverse	(Intercept)	-6.43E-03	5.76E-03	-1.116	0.272	-	-
GLCM_Homog	-2.09E-01	8.35E-02	-2.507	0.017	*
Mean_g	4.28E-05	1.28E-05	3.344	0.002	**
AVE_D7_M_1	-1.52E-04	5.06E-05	-3.008	0.005	**
Gaussian log	(Intercept)	10.096	1.963	5.143	0.000	***	-	-
GLCM_Homog	62.515	27.588	2.266	0.029	*
Mean_g	-0.017	0.004	-3.844	0.000	***
AVE_D7_M_1	0.058	0.026	2.195	0.035	*

（注1）地上部バイオマスはBrown(a)のアロメトリ式から算出。（注2）緑は回帰直線、赤は平準化曲線を示す。

近赤外バンドのテクスチャの均質性

緑バンドのデジタル ナンバーの平均値

図(1)-22 各プロットにおける地上部バイオマスと多変量 GLM で選択された各変数との散布図
(A)

(B)

(注)(A)はBrown (a)のアロメトリ式、(B)はBrown(b)のアロメトリ式を用いた場合。X軸はアロメトリ式に基づくAGBの実測値、Y軸はAGBの予測値を示す。

図(1)-23 地上部バイオマス(t/ha)の実測値と予測値の散布図

## 4 ）地上部バイオマス分布推定

得られた回帰式を対象地全体のセグメントに当てはめて地上部バイオマス分布推定図を作成した結果を図(1)-24に示す。施業履歴を反映して、西端の森林管理区Aに地上部バイオマスの小さい皆伐跡地が分布し、従来型の環境負荷の大きい択伐が2000年まで行われていた森林管理区Bに地上部バイオマスの小さい森林が多く分布し、その東側の森林管理区Cには低インパクト施業がなされた地上部バイオマスの高い森林が分布する全体的傾向を捉えられ、地上部バイオマスの低い林分から高い林分までを段階的に捉えることができた。また、地図の西南端（森林管理区Aの外側）にあるバイオマスの低い場所は、アブラヤシプランテーションである。森林管理区Cの北部のバイオマスの低い場所は、サバ州林業局の報告書では非常に劣化した森林とされる場所とされており本項の結果と対応する（図(1)-25）。また、森林管理区Bの北西部にバイオマスの高い場所が見られるが、ここは林業局の報告書では保護林や、地上部バイオマスの高い林班が分布しており本項の結果と対応している。一方、森林管理区Cの南東部は、本推定図ではバイオマスが高い森林となっているが、林業局の報告書では劣化した森林となっている。この場所で行った4カ所の毎木調査プロットでは、低インパクト施業（RIL）が行われたバイオマスの高い森林が分布していたため、推定図はこの結果を反映したものとなっている。

本解析で用いた IKONOS のような高分解能衛星画像は、空間分解能が高い一方、スペクトル分解能が低く（バンド数が少なく）、時間分解能も低い（撮影頻度が少ない）弱点がある。オブジェクトベース画像解析による画像の領域分割を行った上で、領域内の画像や地形の特徴量を捉えることで、施業履歴の違いによる地上部バイオマスの相違を推定できることが明らかになった。また、地上部バイオマスの分布推定には様々な統計モデルを利用できるが、通常の線形回帰でも問題は少ないことがわかった。さらに、適切なアロメトリ式を用いることで、回帰モデルの記述力を高められることが明らかになった。
図(1)-24 IKONOS 衛星データを用いた地上部バイオマスの推定結果

図(1)-25 サバ州林業局による同地区の森林区分図

(Sabah Forestry Department, 2005; 2006 を元に作成)

表(1)-11 地上部バイオマスの実測値と推定値をそれぞれ 200t/ha 毎に集計したマトリックス

Reference AGB (t/ha)	Row sum	User's acc.
<200	200-400	400-600	600>
Estimated AGB (t/ha)	<200	3	3	100.0
200-400	27	66	18	5	116	56.9
400-600	36	46	23	105	43.8
600>	8	14	22	63.6
Column sum	30	102	72	42	246
Producer's acc.	10.0	64.7	63.9	33.3
Overall acc.	52.4

(注)Brown (a) (b)の両アロメトリ式と3つのリンク関数(identity, inverse, log)にもとづく計6つのGLMによるAGBの推定結果を200t/ha毎に集計したクロス表から作成。回帰モデルの作成に用いたデータに基づくため独立データによる検証ではない。
## （４）時系列高分解能衛星データによるバイオマス変化のモニタリング

衛星データは、過去の森林の状態を推定するのに用いることができる利点がある一方で、衛星データからバイオマスを推定する場合、その結果の検証は、長期にわたる現地でのモニタリングを実施している場合を除き、直近の衛星データから推定したものに対してしか検証することができない。そこで、先に得られたオブジェクトベースでのバイオマス推定を教師として、過去と現在におけるバイオマスの変化地の抽出を行った。その際、表(1)-12に示すような生じる可能性のある変化のみを解析で求めた。

本対象地は、2000年代初頭まで従来型扱伐がなされた後に再植林が進むタンクラップ森林管理区、低インパクト施業(RIL)がなされてきたデラマコット森林管理区であり、今回解析に用いた衛星データが得られた2003年以降、大きな森林伐採は行われておらず、また、一部扱伐が行われている可能性があるものの、規模が小さいため本対象地での衛星データでの確認は困難であった。ただし、作業道開設による地形の変化により、所々に池ができており、これがオブジェクトベース画像分類における変化地として抽出された（図(1)-26）。

表(1)-12 2009年が既知の場合の発生しうるバイオマス変化に関するマトリックス

2003 yr
Other	Low	Medium	High
2009 yr	Other	○	△	△	△
Low	△	○	△	△
Medium	×	△	○	△
High	×	×	△	○

注）生じる可能性 ☐：高い、△：中程度、✗：低い、またはない

2009年IKONOS画像

2003年SPOT-5画像

図(1)-26 時系列衛星データによるバイオマス変化地の抽出
## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

熱帯林におけるバイオマスとその変化の面的推定は、熱帯林の広域保全に欠かせない技術である。高分解能衛星画像におけるテクスチャ（肌理）情報を活用することにより、地上部バイオマスの推定精度を向上させることができた。また、衛星LiDARにより観測された森林の3次元構造から地上部バイオマスを推定できることが明らかになった。

## （２）環境政策への貢献

## ＜行政が既に活用した成果＞

本研究の成果は、現在、宇宙航空研究開発機構が国際宇宙ステーション日本実験モジュールへの搭載を計画している植生ライダー（MOLI）の開発において活用されている。

## ＜行政が活用することが見込まれる成果＞

すでに人為的なインパクトを受けている熱帯林の修復において、現状を正確に把握して対策を講じることが重要であり、本研究で開発した林相区分の手法は、政策決定者に対して必要な情報を提供する手段となる。また、気候変動枠組条約のREDDに関する交渉で現在検討されているMRV(モニタリング、報告、検証)については、そのモニタリング手法について専門家会合やFAOで議論されており、衛星LiDARについてもその適用の可能性が検討されている。本研究の成果は、熱帯林への適用の可能性を示す重要な事例となる。

## 6 ．国際共同研究等の状況

特に記載すべき事項はない。

### 7. 研究成果の発表状況

## （1） 誌上発表

## <論文（査読あり）>

1）松浦俊也、平田泰雅、A. LANGNER、齋藤英樹、北山兼弘、M.H. PHUA、A. KOROM、W. WONG：関東森林研究，63，2，69-72（2012）

「マレーシア・サバ州中央部の熱帯生産林におけるIKONOSを用いた地上部バイオマスの分布推定」

## くその他誌上発表（査読なし）>

1) 平田泰雅：海外の森林と林業、78, 2-6（2010）「REDDプラスの最近の動きとその課題」

2) 平田泰雅：森林科、60, 10-13 (2010)

「REDD+におけるリモートセンシングの役割」

3) Y. HIRATA, G. TAKAO, T. SATO, J. TORIYAMA (eds.) : REDD-plus Cookbook, Forestry and Forest Products Research Institute, 14-19 (2012)

"I02 Key REDD-plus concepts (Y. HIRATA)"
4) Y. HIRATA, G. TAKAO, T. SATO, J. TORIYAMA (eds.): REDD-plus Cookbook, Forestry and Forest Products Research Institute, 72-74 (2012)

“P13 Reference emission level and reference level (Y. HIRATA)”

5) Y. HIRATA, G. TAKAO, T. SATO, J. TORIYAMA (eds.): REDD-plus Cookbook, Forestry and Forest Products Research Institute, 60-63 (2012)

“P08 Area estimation using remote sensing (H. SAITO)”

6) Y. HIRATA, G. TAKAO, T. SATO, J. TORIYAMA (eds.): REDD-plus Cookbook, Forestry and Forest Products Research Institute, 96-97 (2012)

“T06 Clouds and seasonality differences in images (H. SAITO)”

7) Y. HIRATA, G. TAKAO, T. SATO, J. TORIYAMA (eds.): REDD-plus Cookbook, Forestry and Forest Products Research Institute, 96-97 (2012)

“T08 Ground truth (T. MATSUURA)”

## （2） 口頭発表（学会等）

1) Y. HIRATA, M.H. PHUA, H. SAITO, T. MATSUURA, W.W.V. CHIONG, A. KOROM, K. KITAYAMA: 1st Forestry Workshop – Operational Remote Sensing in Forest Management-, in 31st EARSeL Symposium, Prague, Czech Republic, 2011

“Estimation of three-dimensional structure of tropical rain forest using GLAS ICEsat data”

2) Y. HIRATA, M.H PHUA, H. SAITO, T. MATSUURA, W. WONG, A. KOROM, K. KITAYAMA: Silvilaser 2011, Hobart, Australia, 2011

“Characteristics of satellite LiDAR waveform in tropical rain forests from the comparison with canopy condition derived from high resolution satellite data”

3) M.H. GOH, M.H. PHUA, T. MATSUURA, Y. HIRATA, H. SAITO: 32th Asian Conference on Remote Sensing, Taipei, 2011

“Potential of forest biomass estimation with topographic variables generated from SRTM data”

4) 齋藤英樹、平田泰雅、松浦俊也、北山兼弘、ムイ・ホウ・プア：第123回日本森林学会(2012)「択伐を受けた熱帯林のD-H関係を用いた3次元構造の類型化」

5）松浦俊也、平田泰雅、ラングナー・アンドレアス、齋藤英樹、プア・ムイ・ハウ、コロン・アレクシャス、ウォング・ウィルソン、北山兼弘：第123回日本森林学会(2012)

「IKONOS 画像のオブジェクトベース解析による地上部バイオマスの推定」

6) 平田泰雅、鷹尾元、齊藤英樹、松浦俊也、ラングナー・アンドレアス、ルイス・ベガ、高橋正義、ソック・ヘン、レン・チビン、アジズ・ハムザ カリー、レハラナ・ノグエラ・ラリーサ：第123回日本森林学会(2012)

「REDDにおける参照レベル設定のためのリモートセンシングの活用」

7) A. KOROM, M. H. PHUA, Y. HIRATA, T. MATSUURA: The 33rd Asian Conference on Remote Sensing (ACRS), Pattaya, Thailand, 2012

“Individual delineation of oil palm tree using WorldView 02 satellite image.”
8) A. KOROM, M. H. PHUA, Y. HIRATA, T. MATSUURA: 1st. International Plantation Conference, Bogor Indonesia 2012

“Detecting oil palm objects from satellite images.”

9) 平田泰雅、斎藤英樹、松浦俊也、M.H. PHUA、W. WONG、A. KOROM: 第124回日本森林学会（2013）「衛星LiDARを用いた熱帯林の3次元構造の計測」

## （3） 出願特許

特に記載すべき事項はない。

（４）シンポジウム、セミナー等の開催（主催のもの）

特に記載すべき事項はない。

## （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

特に記載すべき事項はない。

### 8 \. 引用文献

1) 平田泰雅（2010）「REDD プラスの最近の動きとその課題」 海外の森林と林業 78:2-6

2) Takao G (2012) Measurement of forest carbon. In Hirata Y, Takao G, Sato T, Toriyama J (Eds.) REDD-plus Cookbook. Forestry and Forest Products Research Institute, pp. 44-45

3) Okuda T, Suzuki M, Adachi N, Quah ES, Hussein NA, Manokaran N (2003) Effect of selective logging on canopy and stand structure and tree species composition in a lowland dipterocarp forest in peninsular Malaysia. Forest Ecol. Manag. 175:297-320

4) Hirata Y, Furuya N, Sakai A, Takahashi T, Awaya Y, Sakai T (2011) Segmentation and classification with discriminant analysis of QuickBird multispectral and panchromatic data to distinguish Cryptomeria japonica and Chamaecyparis obtusa patches. J. For. Plan. 16:273-284

5) Sun G, Panson KJ, Kimes DS, Blair BJ, Kovacs K (2008) Forest vertical structure from GLAS: An evaluation using LVIS and SRTM data. Remote Sens. Environ. 112:107-117

6) Sabah Forestry Department (2005) Forest Management Plan 2: Deramakot Forest Reserve, Forest Management Unit No.19 Sandakan 2005-2014. Sabah Forestry Department, Sabah, Malaysia

7) Sabah Forestry Department (2006) Forest Management Plan: Tangkulap/ Pinangah Forest Reserves (FMU 17A) 2006-2015. Sabah Forestry Department, Sabah, Malaysia

8) Ogawa H, Kira T (1977) Methods of estimating forest biomass. In Shidei T, Kira T (Eds.) Primary production of Japanese forest. JIBP Synthesis 16:15-25
9) Blair JB, Rabine DL, Hofton MA (1999) The laser vegetation imaging sensor (LVIS): A medium-altitude, digitations-only, airborne laser altimeter for mapping vegetation and topography ISPRS J. Photogrammetry Remote Sens. 54:115-122

10) Chave J, Andalo C, Brown S, Cairns MA, Chambers JQ, Eamus D, Fölster H, Fromard F, Higuchi N, Kira T, Lescure JP, Nelson BW, Ogawa H, Puig H, Réra B, Yamakura T (2005) Tree allometry and improved estimation of carbon stocks and balance in tropical forests. Oecologia 145:87-99

11) Kenzo T, Furutani R, Hattori D, Kendawang JJ, Tanaka S, Sakurai K, Ninomiya I (2009) Allometric equation for accurate estimation of above ground biomass in logged-over tropical rainforests in Sarawak, Malaysia. J. For. Res. 14:365-372

12) Brown S (1997) Estimating biomass and biomass change of tropical forests: a primer. FAO Forestry Paper. 134, Rome.

13) Imai N, Kitayama K, Titin J (2010) Distribution of phosphorus in an above-to-below-ground profile in a Bornean tropical rain forest. J. Trop. Ecol. 26:627-636

14) Yamakura T, Hagihara A, Sukardjo S, Ogawa H (1986) Aboveground biomass of tropical rain forest stands in Indonesian Borneo. Vegetatio 68:71-82
# (2) REDDにおける生物多様性の効果的モニタリング手法の開発

京都大学

農学研究科

北山 兼弘

<研究協力者>

京都大学農学研究科

今井 伸夫、田中 厚志

京都大学東南アジア研究所

鮫島 弘光

平成22～24年度累計予算額：59,757千円

（うち、平成24年度予算額：16,888千円）

予算額は、間接経費を含む。

## [要旨]

REDD+における生物多様性保護コベネフィットを最大化するために、社会実装可能な生物多様性保全効果の定量的評価手法を開発した。森林伐採により様々に劣化した熱帯降雨林が10万ぐレベルで広がるボルネオ島の生産林をREDD+の実施場所と想定し、そこでの樹木と哺乳動物群集の計測・報告・検証の手法を検討した。まず、広大な面積の森林から最小努力量で樹木群集のサンプルを抽出（調査区を使った毎木調査）するため、Landsat衛星画像のバンド7の分光反射値を用いた層化ランダム抽出法を開発した。この手法により、10万ぐレベルの熱帯降雨林を5名の人員が1ヶ月程度で調査することが可能となった。得られた毎木データを基に、樹木群集と森林劣化度の関係を解析したところ、樹木の種多様度指数は森林劣化に対して線的な変化を示さず、多変量解析（nMDS）の1軸値を指標とする群集組成が線的变化を示すことが確認された。このことからサンプルサイズの影響を受けにくい群集組成の方が、種多様度よりも有効な指標であることが示された。さらに、直径10cm以上の樹木を属レベルまで同定すれば、種レベルで解析した場合と同じ結果を得られることが分かった。このことは同定コストの大幅な軽減につながった。樹木群集組成の指標値をLandsat衛星画像の分光反射値で説明するモデルを構築し、これに基づいて景観レベルへの樹木群集組成の外挿手法を開発した。これにより、10万ぐレベルの熱帯降雨林の原生度あるいは劣化度を図化することが可能となり、森林管理の適切性を生物多様性に基づき客観的に評価できることが可能となった。中大型哺乳動物の自動撮影システムによる解析結果からは、最低500カメラ日/林分の調査努力量を払えば、動物群集の組成や土地利用に伴う群集組成の変化を明らかにできることが示された。樹木群集組成の方が動物群集に比べて森林劣化をより鋭敏に評価でき、調査コストも低いので、REDD+事業においてはまず樹木群集組成を指標とした生物多様性の計測・報告・検証を行うのが現実的と考えられる。

## [キーワード]

樹木群集組成、哺乳動物群集、森林劣化、層化ランダム抽出法、Landsat衛星画像
### 1. はじめに

気候変動枠組み条約における、新たな枠組みとしてREDD+（Reducing Emissions from Deforestation and Degradation in Developing Countries:発展途上国での森林減少・劣化に伴う温室効果ガス排出の抑制）が検討されている。REDD+は、熱帯降雨林を対象とした、炭素排出抑制を通した気候変動緩和策であるが、森林消失が回避されることにより熱帯降雨林の生物多様性保護も同時達成されることから（生物多様性保護のコベネフィット）、もう1つの国際条約である「生物多様性条約」サイドはREDD+実施に大きな期待を寄せている。しかし、REDD+の実施においては、植林による炭素貯留も認められていることから、自然林を外来樹一斉植林に転換することによる生物多様性への悪影響についても同時に懸念が持たれている。このため、気候変動枠組み条約では、生物多様性に配慮するための遵守事項の導入を検討している。これは「生物多様性のセーフガード」と呼ばれる。さらに、別の懸念もある。それは、熱帯降雨林の農地利用による機会費用がREDD+による炭素収入よりも相対的に大きく、REDD+が導入されたとしても森林破壊に歯止めがかかりにくいことである。例えば、森林を維持して炭素収入を得るよりも、農地に転換した方が大きな収入になるので、森林は転換されてしまう。このため、REDD+の浸透は限定的になるのではないかと懸念されている。これに対しては、生物多様性の純増加をインセンティブとしてREDD+に取り込む、新たな仕組みを構築する必要がある。これらの問題が解決されれば、REDD+は炭素貯留と同時に生物多様性保護メカニズムとして機能することになり、地球環境問題の解決に向けて有効な手段となり得る。しかし、「生物多様性のセーフガード」の遵守を証明する方法や生物多様性の純増加を広域を対象として定量的に評価する手法は確立されておらず、それらを確立することが急務である。

本課題では、REDD+の実施場所として、自然林において木材の生産を行う生産林に着目した。森林減少が最も激しい地域の1つであるボルネオ島には3500万ぐに及ぶ自然性の生産林が広がっており、ここでは持続的に森林を管理し、木材の生産を長期間に渡って維持することが求められている。しかし、持続的森林管理は実際には限られた森林管理区でしか実施されておらず、広大な面積の熱帯降雨林が劣化している。このような木材の生産現場に、炭素貯留による温暖化緩和や生物多様性保護などに対する「生態系サービスへの支払い制度」を導入できれば、持続的森林管理の適用面積が増え、熱帯降雨林の保全効果が高まると考えられる。実際に、木材の生産現場では、生物多様性に配慮した森林管理を導入する動きが加速化している。しかし、ここでも、生物多様性の評価手法が確立されていないことが、持続的森林管理導入の障害となっている。

以上のような背景から、10万ぇレベルの熱帯林管理区を対象とし、実務レベルで実施が可能な生物多様性の広域モニタリング手法を開発することが本課題の目的である。生物多様性の評価においては、特定の種だけに着目するのではなく、樹木と哺乳動物の群集組成の適正な評価を目的とした。調査においてはコストを極力軽減できるような手法の開発を目指した。このため、衛星データを用いた層化手法（調査区数を減らすために、10万ぇレベルの管理区を幾つかのクラスに分類すること）、調査区のサイズ、数、配置デザインについて研究を行った。哺乳動物群集においては、自動撮影カメラの設置および解析方法の研究を行った。さらに、調査区から得られた点のデータを景観レベルに外捜するための手法を開発した。
## 2 ．研究開発目的

生物多様性モニタリングにおいては、複数分類群の種数や種構成、個体数の詳細な分布パターンとその経時変化が広域スケールで把握できれば理想的である。しかし、そのような詳細な生物多様性モニタリングを広域において行うのは、時間・費用・人的資源・技術の不足により非現実的である。そのため実際の生物多様性モニタリングでは、代替的に、ある特定の指標生物（分類群）のモニタリングがプロットレベルにおいてのみ行われている $ ^{1} $ 。もし、生物多様性モニタリングにも炭素量の計測、報告、検証（MRV、Measurable、Reportable、Verifiable）のような衛星画像と地上調査を組み合わせる方法が適用できれば、生物多様性の広域地図の作製が可能だと考えられる。しかしながら、そのような技術はまだ確立されていない。

生物多様性モニタリングにおける問題点のひとつは、生物多様性に炭素（例：MgC/ha）のような明示的な単位が無いために、膨大な数の生物種のなかでどの生物（分類群）をモニタリング対象に選べばよいのか分からないことである。REDD+の生物多様性モニタリングの指標生物（分類群）には、①調査の簡便さ、低コスト ②容易な同定 ③高い指標性 ④広域/長期モニタリングが可能、等の要件が求められる。

REDD+における生物多様性モニタリングは、自然林から早生樹一斉植林への転換などREDD+が持ちうる悪影響の監視だけでなく、生物多様性に及ぼす森林管理の影響評価にも利用できる。特に、森林管理区レベルのボランタリーなREDD+事業では、生物多様性モニタリングによって、環境配慮型の施業を行っている森林管理区に対し生物多様性へのプラス評価を与えることができる。これにより事業主体側に生物多様性保全へのインセンティブが働き、REDD+事業がより広域に浸透してゆくことが期待できる。したがって、REDD+事業における生物多様性モニタリングは、現地の事業主体でも実施可能な、簡便で低コストな手法である必要がある。そのため指標分類群は、目につきやすく（例：樹上性動物や微小な土壌動物は難しい）、安価な調査用具を用いて、少人数で短時間に簡単に調べられる分類群である必要がある。②の同定の簡便さの観点からは、分類体系や、図鑑や標本庫などの同定ツールが整っており、種同定が簡単で、同定できる専門家が多い分類群が良い²）。③の指標性については、森林劣化や土地利用変化などの人為攪乱に対して、その生物（分類群）の何らかの指標（在/不在、個体数、種数、多様度指数、群集組成、原生林依存種の種数や個体数など）が線的に変化する必要がある。また、森林劣化に対するその分類群の種数や群集組成の反応が、他分類群のそれと高い相関を示す必要がある。例えば、絶滅が危惧される大型哺乳類オランウータンPongo pygmaeusは、その高い保護価値ゆえにモニタリングに適しているようにみえるものの、サバ州に生息する個体数の6割以上が劣化の進んだ木材生産林に生息していると推定されている³）。保護価値の高い生物の個体数分布が、必ずしも森林劣化の程度と相関するわけではない。特定の場所に生息地や利用資源が集中しているような分類群（例：特定の洞窟に営業するコウモリ）や個体数が少ない希少種も、その存在が森林劣化や他分類群の多様性と相関しないことが多いため⁴)、指標分類群には向かない。④の広域/長期モニタリングの可能性については、リモートセンシング技術を活用して、その分類群の種数や群集組成などの指標を広域かつ長期にわたり把握できるような分類群がよい。例えば、リモートセンシングを用いた森林バイオマス推定の際に不可欠なground-truth調査（比較的小面積のプロットを用いた多点での毎木調査）と同時に調査が行え⁵)、かつ③の項目（森林劣化に対する線的な反応）を満たす分類群であれば、生物
多様性指標の広域分布パターンを把握できる可能性がある。

これまで、生物多様性指標として多くの種や分類群が提案されてきたが、これらの項目を全て満たすような指標は提案されてこなかった。一方、樹木群集は、こうした項目すべてを満たす分類群である可能性がある。まず、樹木多様性調査は、炭素MRVのためのground-truth調査と同時に調べることができるため、①の条件を満たし、広域かつ多数点において低コストで調査を行うことができる。また木材生産林の場合、資源量調査を行う必要があることから、事業主体には毎木調査や樹種同定のノウハウが蓄積している。樹木種は他分類群に比べて、分類体系が比較的整っており、同定できる専門家も比較的多いので②の条件を満たす。さらに、固着性生物である樹木群集は、移動性の高い分類群よりも伐採や土地利用変化などの人為攪乱に対してより鋭敏に反応する可能性があり、③の条件を満たす。また、樹木は生態系内のバイオマスの大部分を占めている。樹木群集の種多様性や種組成は、他分類群のそれと高い相関を示すことが知られている $ ^{4)(6)(7)} $ 。そのため、リモートセンシング技術を活用して熱帯林の樹木多様性や群集組成の地図化の可能性があり $ ^{8)(9)} $ 、④の条件を満たすことができる。

一方、樹木群集を指標とする際、いくつかの問題点が挙げられる。まず、樹木群集に関する様々な指標（種数、群集組成など）のうち、どれが生物多様性指標として適切なのかが分からない。そこで、森林劣化に対しどの指標が高い指標性（森林劣化に対する線的な変化）を示すのかを検討する必要がある。また、事業主体側にある同定ノウハウは、伐採対象の商業樹種に偏っている可能性が高く $ ^{10} $ 、正確な樹木多様性調査を行うにはやはり専門家による同定が必要である。伐採対象以外の熱帯性樹木の同定は専門家でも容易ではなく、標本採集と標本庫での同定という非常に時間・費用のかかる作業を伴う。この同定コストの高さが樹木モニタリングを阻む大きな要因であり、そのコスト削減策が求められる。削減策として、以下の2つのアプローチが考えられる。通常の熱帯林での毎木調査は、胸高直径（dbh）10cm以上のすべての樹木について種レベルで同定を行う。1つは、これを種レベルではなく、属レベルでの同定にして同定負担を減らす、という方法である。もう1つは、調査木の下限dbhを10cmから20cmに上げて、同定すべき個体数そのものを減らす、という方法である。こうした負担軽減策（例：dbh≥20cm、属レベル同定）により同定コストを大幅に下げられる可能性があるものの、通常の調査（≥10cm、種レベル）とは異なるパターンが現れ生物多様性を過小/過大評価してしまう危険性もある。したがって、正確な評価を維持しながらどの程度まで同定努力を下げられるのかを検討し、正確かつ簡便な調査手法を提案する必要がある。

生物多様性モニタリングにおける2つ目の問題点は、REDD+事業に適用可能な生物多様性の地図化手法と評価手法が確立していないことである。リモートセンシングを用いた生物多様性の広域評価手法は次の3つのカテゴリーに分類できる $ ^{[11]} $ ：1）高空間分解能画像を利用した樹木個体、あるいは種のマッピング $ ^{[12][13]} $ 、2）画像分類によって抽出した生育地に基づいた、種分布のマッピング $ ^{[14][15]} $ 、3）地上調査から得られた生物多様性指標値と衛星画像の分光反射値との関係に基づくモデル構築と空間への展開 $ ^{[8][9]} $ 。画像から植物個体を識別する手法は、高い空間分解能をもつ画像を必要とする。しかし高分解能衛星画像は、観測幅が狭い上に衛星画像データの蓄積が少ないため、国レベルでのモニタリングには適していない。また、高価であるため、森林管理区レベルのボランタリーなREDD+には望ましくない。さらに、Ikonos衛星画像のような高分解能画像は、分解能がむしろ高すぎて、熱帯林の生物多様性の評価に適しておらず、Landsat衛星画像のような中間