Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
## （２）取得したデータ

## 1 ）現地調査

針葉樹林では平成22年8月～9月に、落葉広葉樹林では平成23年8月～9月に現地調査を行い、樹木状況のデータを取得した。調査方法としては調査区として20m×20mのプロットを設置し、樹種・樹高・胸高直径・樹冠長・枝下高・樹木位置を、2m以上のプロット内樹木すべての毎木調査を行った。プロット設置の選定は、対象地で様々な森林状況を把握できるように、針葉樹対象域では対象地全域で計30プロットをランダムに設定した（図(1)-2）。広葉樹対象域ではアクセスできる場所を中心に30プロット設置した（図(1)-3）。針葉樹林対象域での樹種別割合を表(1)-1に、広葉樹対象域での樹種別割合を表(1)-2にまとめた。毎木調査では、樹高、枝下高は測高計（Haglof Vertex Ⅲ）によって計測、樹木位置は、トータルステーション（Ushikata Teo-Ray130）によって測量し、高精度GPS（Trimble GeoXT）によって取得したGPSの位置を基準に、樹木位置に座標付け（ジオリフェレンス）を行った（図(1)-4,5）。針葉樹林対象地では、スギ（Cryptomeria japonica）とヒノキ（Chamaecyparis obtusa）が優占している（表(1)-1）。広葉樹林対象地では、コナラ（Quercus serrata）が優占している（表(1)-2）。毎木調査で得られた樹高と胸高直径を用いて、バイオマス量の基準となるプロットレベルでの幹材積を算出した $ ^{1)} $ 。

千葉県山武市はかつて銘木サンブスギの産地であったため、計画的植林が行われていた。その影響を把握するため、様々な立木密度の林分で現地プロットを設置・調査した。現地調査で得られたデータから胸高直径と立木密度の関係を把握した（図1）-6）。針葉樹林では相関が高かったが、広葉樹林では、高い相関関係は見られなかった（図1）-6）。

山武市日向の森では、バイオマス計測を行うためには最も詳細な幹体積を把握する必要があり、詳細なデータを取得するためスギ対象木7本に対して、地上レーザーデータを取得した。その解析結果を検証するため、対象木すべて地上レーザーデータ取得後伐倒調査を行った。伐倒後、各対象木の樹高をメジャーで実測し、すべてのサンプル木に対して地上部から頂点まで50cm毎に区切り玉切りした（図(1)-7）。玉切りしたサンプルすべてに対し末口断面を正確に計測し、地上レーザーデータからの解析結果と比較した。

表(1)-1 每木調査した立木の概要

樹種	学名	個体数	胸高直径(DBH, cm)	樹高(m)
スギ	Cryptomeria japonica	718	10.3～69.7	10.4～34.3
ヒノキ	Chamaecyparis obtuse	179	8～72	2.9～31.8
サワラ	Chamaecyparis pisifera	38	17.1～90.7	14.6～34.9
シラカシ	Quercus myrsinaefolia	9	4～67.7	5.9～29.8
コブシ	Magnolia kobus	1	8	6.9
スダジイ	Castanopsis sieboldii	1	26	14.5
アカシデ	Carpinus laxiflora	1	8.7	9.6
タケ	P. heterocycla	425	3～16.2	NA
枯死木	-	23	6.2～61.4	4.9～29.4
合計	-	1395	3～90.7	2.9～34.9
図(1)-2 針葉樹林対象域である千葉県山武市日向の森（上図）と調査プロット設置個所（下図）。図中のプロット番号の位置がプロット設置場所を示す。背景は5m解像度のRapidEye衛星画像。
図(1)-3 落葉樹林対象域で本研究対象地（上図）と調査プロット設置個所（下図）。図中のプロット番号の位置がプロット設置場所を示す。背景は5m解像度のRapidEye衛星画像。
0 37.5 75 150 225 300

図(1)-4 針葉樹林対象地で、間伐域に設置したプロット位置（左図、赤枠は設置したプロットの場所）。ジオリフェレンスした樹木位置（右図、青色点は現地で測量した樹木位置、背景は航空機レーザーから作成したDCM, Digital Canopy Model）。現地で測量した樹木位置がDCMの樹木位置と正確に一致していることがわかる。

図(1)-5.広葉樹林対象地でジオリフェレンスした樹木位置。現地で測量した樹木位置がDCMの樹木位置と正確に一致していることがわかる。
表(1)-2 対象地内での毎木調査した樹木概要

樹種	学名	個体数	DBH(cm)	樹高(m)
コナラ	Quercus serrata	353	6 57.5	5.1 33.7
ヒノキ	Chamaecyparis obtusa	132	5.2～56.5	3.9～26.9
アオハダ	Ilex macropoda	125	2.7～32.3	3.5～19.3
サクラ	Prunus spp.	114	1.5～55.5	3～26.7
エゴノキ	Styrax japonica	92	2～34	2.4～20.3
イヌシデ	Carpinus tschonoskii	41	2.5～31.8	3.9～24.9
リヨウブ	Clethra barbinervis	27	5～13.4	4.7～13.8
ヒサカキ	Eurya japonica Thunb.	26	2.2～8.7	3.1～7.6
マルバアオダモ	Fraxinus sieboldiana	18	4.3～11.9	4.8～13.1
ネジキ	Lyonia ovalifolia ssp.	12	5.2～7.8	4.3～7.4
ミズキ	Swida controversa	10	3.8 16.3	6.1～14
スギ	Cryptomeria japonica	9	17.8 ～ 48.9	12.1～25.3
シラカシ	Quercus myrsinifolia	7	4.4～24.3	6～12.7
ムクノキ	Aphananthe aspera	7	2.8～18.5	3.5～17.7
アカマツ	Pinus densiflora	5	27.8 ～ 49.6	15.9～24
ニセアカシア	Robinia pseudoacacia	5	5.8～24	6.5～21.2
モミ	Abies firma	4	6.4～41.5	4.7～25.2
アラカシ	Quercus glauca	3	2.8～8.6	3.3～7.3
トチノキ	Aesculus turbinate	3	4.9～7.7	4.7～8
その他	-	44
枯死木	-	20
合計	1057

単位面積当たりの立木本数（本）

図(1)-6 立木密度（単位面積あたりの立木本数）と平均胸高直径の関係（左図：山武市の針葉樹林、右図：野山北・六道山公園の広葉樹林）。
図(1)-7 幹体積計測のために対象木を玉切りにした様子。

## 2 ）航空機レーザーデータ

航空機レーザーデータを取得した対象地と飛行計測コースを図(1)-8に示す。針葉樹対象地域で森林整備前の状況を把握するために、平成21年8月14日にすでに1回目の航空機レーザーデータを20点/m²もの高密度で取得した（表(1)-3）。本研究では、森林整備前後の変化を航空機レーザーで把握するために2回目のデータを平成22年7月18日に取得した。データ取得には、1回目と同じ条件（同じセンサー、同じ点密度、同じ航路設定）でデータ取得を行った。それぞれのデータ取得範囲を図(1)-9に示す。

広葉樹対象地域では、平成23年11月5日に航空機レーザーデータを平均15点/m²もの高密度で取得した（表(1)-3）。広葉樹対象地は横田基地に隣接するため航空規制があり、飛行計測した際、高密度データ取得のためにヘリコプターの高度を下げることができず、高度約1,000メートルからのレーザー照射を行った。そのため、山武市で取得したデータほどの高密度でデータを取得できなかったが、1つのレーザー照射に対して多くのレーザー反射を収集できる連続波形記録方式によるセンサーを用いたため、高密度データを効率良く取得することができた。データ取得範囲を図(1)-10に示す。
東京都 狭山丘陵

野山北・六道山公園

(平成23年度)

図(1)-8 航空機レーザーを取得した対象地位置と実際の計測コース。背景緑域は東京都と千葉県を表す。

表(1)-3 航空機レーザーセンサー

データ取得日	1回目 2009年8月14日 (針葉樹対象地 間伐前)
2回目 2010年7月18日 (針葉樹対象地 間伐後)
3回目 2010年11月5日 (広葉樹対象地)
センサー	Riegl LMS-Q560
レーザー波長	1,550 nm
(近赤外線)
平均点密度	20 点/m² (針葉樹、1,2回目)
15 点/m² (落葉樹、3回目)
図(1)-9 2009年に航空機レーザーで取得した範囲（上図）と2010年に航空機レーザーで取得した範囲（下図）。計測範囲を航空機レーザーから作成したDCMで表示。
図(1)-10 2011年に航空機レーザーで取得した範囲。計測範囲を航空機レーザーから作成したDCMで表す。

## 3 ）森林整備

本研究はボトムアップアプローチで、詳細に現地の森林状況を取得できる航空機レーザーをグランドトゥルースとして、衛星レーダーであるPALSARで変化抽出することを目的としている。航空機レーザーをグランドトゥルースとして用いるためには、航空機レーザーデータから森林整備状況を把握できなければならない。針葉樹対象地（千葉県山武市）で平成21年8月に1回目のレーザー取得後、平成22年7月に2回目の航空機レーザーデータ計測までの間に切り捨て間伐による森林整備を行った。森林整備前後による森林状況の違いを高密度で取得された航空機レーザーデータで把握できた（図(1)-11）。
図(1)-11 森林整備前後で取得されたレーザーデータの比較（上図：森林整備前、下図：森林整備後、低～高の高さを赤～黄～緑色の色で表示。森林整備によって間伐した状況を航空機レーザーデータから明確にわかる）。

## 4 ）PALSARデータ

2007年～2011年の間、対象地で取得可能な衛星レーダー（PALSAR）データを取得した（表(1)-4,5,6,7,8）。本研究では、航空機レーザーと衛星PALSARとの関係を扱うため、2箇所の対象域で航空機レーザーデータも取得したところと同じ場所である針葉樹林対象地である千葉県山武市地域（表(1)-5,6）と広葉樹林対象地である野山北・六道山公園（表(1)-7,8）を中心に衛星データも取得した。衛星レーダーは2種類のデータがあり、FBD（Fine Beam Double Polarization）の約15m解像度のHH，HVの2偏波データと、PLR(Polarimetry mode)のすべての偏波（HH，HV，VH，VV，4偏波）による約25m解像度のフルポラリメトリデータである（表(1)-4）。FBDのデータ取得範囲は、PLRのデータ取得範囲より広い。
データの後方散乱係数は、時期や水分条件に影響を受ける。そのためデータのキャリブレーションを行うためにも、2007年～2011年の間、多時期でデータ取得をした（表(1)-5,6）。針葉樹林地域で実際取得した衛星PALSARの図を図(1)-12,13に示す。

広葉樹対象地である野山北・六道山公園で2006年～2010年の間で取得可能な衛星PALSARデータを取得した(表(1)-7,8,図(1)-14,15)。本研究では、落葉による影響を評価するため、2006年～2010年の様々な季節のデータを使用し、広葉樹林域での後方散乱係数の変動を把握した。

表(1)-4 衛星PALSARデータのセンサー設定

(RESTECのHP, http://www.restec.or.jp/, から引用)

略単語	FBD(2 偏波)	PLR
モード	高分解能	ポラリメトリ
中心周波数	1270MHz(L バンド)
バンド幅	14MHz	14MHz
偏波	HH+HV	HH+HV+VH+VV
入射角範囲	8～60°	8～30°
地上分解能	14～88m	24～89m
観測幅	40～70km	20～65km

表(1)-5 本研究に用いた2偏波（FBD）のPALSARデータ

モード	パス	フレーム	データ取得日時
FBD	405	700	2009/7/1 13:08
FBD	404	700	2009/7/30 13:06
FBD	404	700	2009/9/14 13:07
FBD	405	700	2009/10/1 13:09
FBD	404	700	2010/6/17 13:05
FBD	405	700	2010/7/4 13:07
FBD	404	700	2010/9/17 13:04
FBD	405	700	2010/10/4 13:06
FBD	405	700	2010/11/19 13:05

表(1)-6 本研究に用いた4偏波（PLR）のPALSARデータ

モード	パス	フレーム	データ取得日時
PLR	400	710	2009/5/23 12:57
PLR	400	710	2011/2/26 12:53
表(1)-7 取得した2偏波（FBD）のPALSARデータ

モード	パス	フレーム	データ取得日
FBD	58	2900	2009/3/20 1:13
FBD	406	700	2009/7/18 13:11
FBD	406	700	2009/9/2 13:11
FBD	406	700	2009/10/18 13:11
FBD	406	700	2010/6/5 13:10
FBD	406	700	2010/7/21 13:09
FBD	406	700	2010/10/21 13:08
FBD	406	700	2010/12/6 13:07

表(1)-8 取得した4偏波（PLR）のPALSARデータ

モード	パス	フレーム	データ取得日
PLR	402	710	2006/6/18 12:58
PLR	63	2890	2006/7/21 1:21
PLR	402	710	2006/8/3 12:59
PLR	63	2890	2006/9/5 1:22
PLR	63	2890	2006/10/21 1:22
PLR	402	710	2007/3/21 13:01
PLR	402	710	2007/5/6 13:01
PLR	402	710	2007/11/6 13:00
PLR	402	710	2008/2/6 12:59
PLR	402	710	2008/11/8 12:59
PLR	402	710	2009/3/26 13:01
PLR	63	2890	2009/4/28 1:24
PLR	63	2890	2009/7/29 1:24
PLR	63	2890	2009/9/13 1:25
PLR	402	710	2010/3/29 13:02
PLR	402	710	2010/11/14 12:59
図(1)-12 PALSAR後方散乱係数( $ \sigma_{0} $ ，dB)の例。HH偏波（上図）とHV偏波（下図）の画像。赤色線は針葉樹対象地での林班界。2偏波モードによる解像度15m画像（2010年9月17日取得のデータ）。
0 0.1250.25 0.5 0.75 1

キロメートル

0 0.1250.25 0.5 0.75 1

0 0.1250.25 0.5 0.75 1

0 0.1250.25 0.5 0.75 1

図(1)-13 PALSAR後方散乱係数( $ \sigma_{0} $ ，dB)の例。HH偏波（左上）、HV偏波（右上）、VH偏波（左下）、VV偏波（右下）の画像。赤色線は針葉樹対象地での林班界。4偏波モードによる解像度25m画像（2011年2月26日取得のデータ）。
図(1)-14 PALSAR後方散乱係数( $ \sigma_{0} $ , dB)の例。HH偏波（上図）とHV偏波（下図）の画像。赤色線は広葉樹対象地での林班界。2偏波モードによる解像度15m画像（2010年10月21日取得のデータ）。
図(1)-15 PALSAR後方散乱係数 $ \left(\sigma_{0},\mathrm{~d B}\right) $ の例。HH偏波（左上）、HV偏波（右上）、VH偏波（左下）、VV偏波（右下）の画像。赤色線は広葉樹対象地での林班界。4偏波モードによる解像度25m画像（2011年11月14日取得のデータ）。

## 5 ）地上レーザー

航空機レーザーは上空からのレーザー照射するため、樹冠上部からのレーザー反射が多く、幹部や林内まで計測することができない（図(1)-16）。高密度でデータを取得しても航空機レーザーでは樹木形状を把握するには限界がある。これまでの研究ではモデル式 $ ^{2)} $ を構築して、航空機レーザーで計測できない樹木パラメータを推定しなければならなかった。そこで本研究では航空機レーザーと同じ特徴を持つ地上設置型レーザーセンサー（表(1)-9）を用いて樹木を直接計測し、モデル式に頼らない直接計測手法の確立を行った。地上レーザーを用いることで、より詳細な樹木状況を把握することが可能となり（図(1)-17）、樹木形状を自動で正確に直接計測できるようにした。
表(1)-9 地上レーザーセンサー

センサー	Riegl VZ-400
レーザー波長
最大到達距離（角度）	近赤外域
600 m (360° x 100°)
点密度	125,000 点/秒
(高速モード)
42,000 点/秒
(長距離モード)

図(1)-16 航空機レーザー(左図)と地上レーザー（右図）の違い。航空機レーザーは樹冠上部からの反射が多くなってしない、幹部等を直接計測するには限界があることがわかる。その一方、地上レーザーは幹部まで直接計測できるほど詳細にデータ取得が可能である。

図(1)-17 取得した地上レーザーデータ。
## （3） 解析手法

## 1 ）現地調査のデータを用いた解析

現地調査で取得したデータを基に、コンピュータ上で樹木を再現し、航空機レーザーから得られた樹木形状パラメータから再現した樹木との比較を行った。現地調査から再現される樹木形状は楕円体を基本構造とし、樹冠再現の際用いた樹冠幅は、現地調査で計測した東西南北における最大樹冠幅の測定値を適用した。

## 2 ）航空機レーザーデータを用いた解析

## a) 表面の作成

針葉樹林を対象とした航空機レーザーは、データを取得した中日本航空（株）が航空機レーザーデータ取得後、地上からのレーザー反射のみをフィルター処理にて予め選別した。その分類された地上からのレーザー反射点で解像度50cmの地形図（DTM, Digital Terrain Model）を作成したが、広葉樹林を対象とした航空機レーザーデータは、落葉期（11月）にデータを取得し、また、データ取得高度が高かったため、林床まで到達する点が少なかった。よって、樹木幹部からの反射も地上からの反射と誤分類されたところがあったため、正確なDTMを作成ができなかった（図(1)-18）。そのため、マルチグリッド $ ^{3)} $ による空間フィルターを用いることで、レーザーの点を再分類し、地上からのレーザー反射のみを再選別し直した。その結果ノイズの低減したスムーズなDTM表面を作成することができた（図(1)-18）。マルチグリッドによる空間フィルターとは、様々なサイズのグリッドを作成し、大きめのグリッド内で高さが最低となる点のみを集め、集められた点からDTMを作成する。作成されたDTMでの高さに近い点を再度集め、よりサイズが小さいグリッドを作成し、集めた点から標高値の最低点を集める。その集められた最低点からDTMを作成し、さらに細かいグリッドで同じ作業を繰り返し、最終的に得られた点からより正確な地形図を作成した。

図(1)-18 マルチグリッドによりノイズを低減したDTM(左図:データ提供時のノイズの多いDTM、右図:マルチグリッドによるノイズ除去後のDTM)。
図(1)-19 作成されたDTM(左上図)、DSM(右上図)、DCM(下図)。DCMは地形の影響なしに樹冠の高さのみのデジタル図であるため、DSMより樹木状況がわかりやすい。

また、50cmのメッシュを作成し、各50cm×50cmグリッド内における点の最大値を樹冠の頂点とし、表層図（DSM, Digital Surface Model）を作成した。表層図(DSM)と地形図(DTM)の差分から樹冠高図（DCM, Digital Canopy Model）を求めた（図(1)-19）。

## b）DCMから樹木位置と樹高計測

作成されたDCMから凹凸を自動判別するアルゴリズムを下記の式を用いて作成した。

$$ {f_{xy}}^{2}-f_{xx}f_{yy}<0;f_{xx},f_{yy}<0 $$

上記式はテイラー展開を応用して凸部を判別できるようにしたもの $ ^{4)} $ で、レーザーから作成されたDCM用にカスタマイズした $ ^{5)} $ 。DCMの表面で凸部を自動で抽出して樹木位置とし、その場所のDCM値を樹高とした。

従来のバイオマス算出方法は、樹高と胸高直径から材積式に値を代入して、幹材積を推定している $ ^{1)} $ 。航空機レーザーデータを用いれば、樹高計測は正確に計測可能であるが、材積式を利用するには胸高直径は現地調査で計測する必要がある。本研究では、航空機レーザーデータのみか
ら得られる樹高と立木密度に注目し、樹高と胸高直径ではなく、樹高と立木本数から材積を算出する手法を確立する。その樹木位置と樹高を航空機レーザーデータのみから取得するために、DCM表面の凹凸形状を利用して樹木位置及び樹高計測を行った。DCM表面の凸部ピークを自動で判別し、その凸ピーク部分を樹木位置と定義し、そこでの高さをDCMから自動で読み取り、樹高と定義した（図（1）-20）。航空機レーザーデータから解析した樹木位置と樹高を現地調査で設定した20mx20mプロットの位置で抽出し、各調査地での立木本数と平均樹高を算出した。その平均樹高と立木本数を航空機レーザーからの結果と現地調査からの結果で比較し精度を検証した。

図(1)-20 DCMから自動で凸ピークを抽出した結果（DCMを緑色表面で表示し、樹木位置を自動判別した結果を赤い点で表示している）。

## c）ラッピング法

異なる2時期で取得した航空機レーザーを用いてラッピング法 $ ^{6)} $ を適用し、詳細な樹木形状把握を行った。単木をラッピングしたあと、立木単位での樹冠体積を算出し、プロット別の樹冠体積合計値を求めた。得られたプロット単位での樹冠体積量をプロット単位での幹材積と比較した。

ラッピング法とは、放射基底関数（RBF, Radial Basis Functions）とコンピュータグラフィックの手法である等平面抽出法（Isosurface）を適用して3次元表面を再現する手法である。3次元空間上に点在する点群に対してDCMを作成し、DCMから画像処理フィルタリングのひとつであるモルフォロジー演算（Watershed法）を用いて単木単位での樹冠範囲を自動で抽出し、抽出された樹冠内部での点を切り出したものに、ラッピング法で3次元表面を再現する手法である $ ^{6)} $ 。また作成された表面に発散定理（Divergence Theorem）を適用することで、体積を自動で正確に算出することが可能である（図(1)-21）。

## d）現地調査データを基に幹材積モデル作成

森林域のバイオマス量とは、幹材積と言い換えることができる。バイオマス量は、国内の環境政策であるJ-VERのスキームを基に以下の式から求めることができる。

$$ \left( バイオマス量 \right)=\left( 幹材積 \right)\text{﹥x}\left( 樹種別密度係数 \right)\text{﹥x}\left( 枝葉拡大係数 \right)\text{﹥x}\left( 根拡大係数 \right) $$

幹材積以外はすべて定数であるため、測定データを取得し、変数として扱えるのは幹材積だけである。そのため本研究では、「バイオマス量＝幹材積」と定義する。調査したプロットで、測定
図(1)-21 ラッピング例。

した樹高、胸高直径を千葉県地域の幹材積式 $ ^{1)} $ に当てはめ、樹木単位の幹材積を求め、プロット別に合算した。プロットでの幹材積を目的変数とし、各プロットの立木本数、平均樹高を説明変数として幹材積の推定値を算出するモデル式を作成した。

$$ \mathrm{S V=a x H+b x N+c} $$

SVは幹材積、Hは平均樹高、Nは立木本数、a, b, cは係数。

上記式により、樹高と立木本数（立木密度）がわかれば、幹材積（バイオマス量）を推定することが可能となった。よって、HやNの変数に航空機レーザーで判別可能な樹高や立木本数を入力することで、バイオマス量を広域でマッピングすることが可能である。

## e）間伐割合の算出

2時期のDCMデータの差分から、バイオマス変化した森林域を航空機レーザーから把握できたが、その変化量を定量化するために、間伐割合を算出した（図(1)-22）。対象地全域でPALSARのFBDモードの15m解像度とPLRモードの25m解像度の2種類のグリッドを派生させ、間伐割合の違いをPALSARデータの解像度に合わせた。間伐前後のDCMの差分（高さの違い）が大きい場所を「間伐の場所」とし、面積を算出した。変化のあった場所の面積をグリッド1つの面積で割ったものを間伐割合とした。

PALSAR画像の幾何・地形補正をMapReady(Alaska Satellite Facility, ver 2.3, 2010)によって行った。地形補正の際に用いた広域の地形図（DEM, Digital Elevation Model）は、国土地理院基盤地図情報数値標高モデルより10mメッシュデータを用いた。

幾何・地形補正後のPALSARデータの後方散乱係数（$\sigma_{0}$，dB）も算出し、後方散乱の反射特性を航空機レーザーデータから得られた詳細な結果と比較した。また、間伐割合と衛星レーダーによる間伐前後での後方散乱係数の変化を把握し、比較を行った。
図(1)-22 間伐域における間伐割合(左図:2時期からの差分DCM、白色は間伐があった場所、右図:グリッドで表示した間伐割合、緑-黄-赤色の順で間伐割合が高くなっている)。

取得した地上レーザーデータ全体の点群から単木単位で点群を抽出した。その単木単位の点群から樹木幹部を自動判別し(図(1)-23)、幹体積（材積）を自動で算出した。幹体積は、50 cm間隔で高さ別に幹部レーザーデータを輪切りにし、輪切りにしたデータから幹直径を自動で算出した（図(1)-24）。その算出した面積を0.5 cm間隔で合算することで樹木1本の幹体積とした。本研究期間中、開発した手法を特許出願することができた（特願2011-227165 三次元測定対象物の形態調査方法）。

地上レーザーから得られた点群は、地表面からのレーザー反射点を予め分類していない。そのためマルチグリッド法 $ ^{3)} $ を適用し、地表面からの反射点のみを分類することができた。その点からDTMを作成し、作成されたDTMを利用してDCMを作成した。Watershed法を適用し、単木単位での樹冠範囲を自動で判別し、点群を抽出した。抽出された点群に対して、Voxel法 $ ^{7)} $ を適用して、幹構造を単純化し、単純化された樹木構造から自動経路探索法（Depth First Algorithm） $ ^{8)} $ を用いて幹の位置を把握した。把握された幹部の点群を抽出すると様々な高さで点を抽出することが可能となった。

また、抽出した幹部分のレーザーデータから、幹直径を自動で計測するアルゴリズムを作成した。各高さで輪切りにした幹の点群を、一定の角度で区切り、区切られた場所の点から法線ベクトルを作成し、その交点を幹の中心とした。得られた幹の中心からの距離を幹の半径として、幹直径を推定した。これら一連の解析手法を上記特許出願済である。
図(1)-23 地上レーザーの解析の流れ（左から、レーザーデータを単木単位で分類し、分類された点群にVoxel法を適用し、その後最短経路を自動散策法によって探索した結果を表示している）。

図(1)-24 法線ベクトルを用いた幹中心部の自動判別と幹直径計測。
## 4 ．結果及び考察

結果と考察をレーザーによる結果を基に衛星レーダーによる結果と比較する手順で行う。1)現地調査のデータと航空機レーザーから解析した結果を比較し、航空機レーザーの精度の検証を行い、2)航空機レーザーデータからの結果と衛星レーダー（PALSARデータ）からの結果と比較し、レーダーデータを解析する上での問題点を明らかにし、さらに3)航空機レーザーでは不足なデータを補うために地上レーザーを用い、その解析結果を現地調査のデータとも比較した。

## (1) 航空機レーザーからの結果を現地調査によって検証

航空機レーザーデータからの解析結果と現地調査で取得したデータとを比較し、航空機レーザーデータの解析結果を検証した。針葉樹林対象地である千葉県山武市の結果（図(1)-25,-26）と落葉広葉樹対象地である野山北・六道山公園(図(1)-27,28)での結果を検証した。図(1)-26より、針葉樹では樹高計測が1対1対応線に近く、相関係数も高いため、樹高は航空機レーザーで正確に計測可能であることがわかる。航空機レーザーで判別できる立木密度は過小評価されるが、相関係は高かった。その理由は、樹木が密になるとDCM上でアルゴリズムが凸部ピークを自動判読しにくくなるためである。

その一方で図(1)-28から、落葉広葉樹では針葉樹と比較して樹高計測を過大評価してしまい、立木密度では相関係数が低くなることがわかった。相関関係が低くなった理由として、7～8月に行った現地調査と11月に取得した航空機レーザーデータとのデータ取得時期が違うため季節による樹高の違い（落葉の影響等）があり、広葉樹は幹が曲がるため樹木根元と樹高計測箇所（梢端）である樹冠頂点とで場所が異なるためである。レーザーによる樹高計測は、DCMのピーク（樹冠頂点）を判読し、その樹冠頂点の直下にある地表標高値を参照し、樹高計測している。よって本来の標高値である幹元とは参照する場所が異なってしまう。本研究対象地のコナラ林は、斜面に対して斜面下方に垂れる様に幹が伸びているため、樹高評価が全体的に過大評価となってしまった。針葉樹では幹が真直である個体が多く、樹冠最高点と幹元部の位置がほぼ一緒となるため、この様な樹高誤差を生じなかった。

図(1)-25 DCMの凸部を自動判読するアルゴリズムによって、樹木位置を自動判別した結果（左図：間伐前、右図：間伐後）。
現地調査からの立木本数（本）

現地調査での樹高計測（m）

図(1)-26 針葉樹林での解析結果（航空機レーザー⇔現地調査、左図:立木密度、右図:樹高）。

図(1)-27 レーザーデータから作成した落葉樹林での樹木位置図と樹高計測（背景はDCM）。

図(1)-28 落葉広葉樹林での解析結果(航空機レーザーへ現地調査、左図:立木密度，右図:樹高)。
## （２）航空機レーザーデータを用いたバイオマス量算出

樹高と樹木密度を説明変数とする線形モデルを確立することができた。針葉樹林の対象地である千葉県山武市と広葉樹林の対象地である野山北・六道山公園での対象地全域における材積量の地図を航空機レーザーデータから作成することができた(図(1)-29, 30)。これらの結果より現地で胸高直径を計測することなく、航空機レーザーデータのみから得られた樹高と樹木密度で全域での材積量を推定することが可能となった。

図(1)-29 千葉県山武市対象地全域での材積（Stem Volume）の評価。
図(1)-30 野山北・六道山公園対象地全域での材積評価。

図(1)-29、図(1)-30のそれぞれの材積評価式は、

千葉県山武市： $ SV = 1.87 \times H + 0.58 \times N - 28.04 $

野山北・六道山公園： SV = 1.13 * H + 0.52 * N - 20.65

SVは幹材積量を表し、Hは各グリッド内の平均樹高、Nは核グリッド内での立木密度を表す。

## (3) 航空機レーザーデータと PALSAR データとの比較

航空機レーザーによって詳細な地域全体の材積量（バイオマス量）を得ることができたため、得られた結果をPALSAR HV偏波の後方散乱係数（ $ \sigma_{0} $ ）と比較した（図(1)-31，32）。

PALSAR HV偏波の後方散乱係数（$\sigma_{0}$）と材積量とには関係性があり$^{9)}$、PALSARのセンサーであるL バンドでは、100 トン/haまでバイオマス量判読が可能であることがこれまでの研究でわかっている$^{10),11)}$。しかし、対象地全域の材積量とPALSARの後方散乱係数を比較したところ、明確な関係が見られなかった。図(1)-31と図(1)-32より15mと25mの異なる解像度の結果を比較すると、点の散らばりが、25mの結果では真中に集中するような形となるが、解像度が上がった15mでは、点の散らばりが材積量の大きさに伴って横に散らばるような傾向になることがわかる。よって、解像度
図(1)-31．千葉県山武市（針葉樹林）での比較結果(上図：解像度15mのFBDモード，下図：解像度25mのPLRモード)。

(dB)

図(1)-32 野山北・六道山公園（広葉樹林）での比較結果（上図：解像度15mのFBDモード，下図：解像度25mのPLRモード）。
が上がれば、より詳細な材積量変化を把握できることがわかった。

これら材積量とHV偏波の関係が明瞭ではない理由として、後方散乱係数が樹冠量との関係があることに原因がある。樹冠量は材積（幹体積）とはっきりとした関係がない。そのことを明らかにするため、ラッピング法 $ ^{6)} $ を用いて樹冠体積と材積の関係を解析した（図(1)-33）。ラッピングを用いて、航空機レーザーデータからプロットごとに樹冠体積を算出し、その結果と幹体積を比較したところ、関係性があまり見られなかった（図(1)-34）。

衛星レーダーのデータ取得角度が斜角であり、航空機レーザーからの解析結果は垂直方向（オルソ方向）であるため、2つのデータを比較する際、データを取得した角度の違いが解析結果に大きく影響していた。斜角で取得されたレーダーデータの対象とするエリアは、レーザーの解析結果で対応するセル1つ分を超えた隣接するセルにある森林状況もデータに含んでしまう。よって視点の違いがデータ間の誤差を生んだと思われる。レーダーの照射方向を考慮したレーザーの解析が必要であることがわかった。

図(1)-33 航空機レーザーデータをラッピングした樹冠形状再現（左図:現地調査データから再現した樹冠形状、右図:航空機レーザーデータから再現した樹冠形状）。

材積（バイオマス量） $ m^{3} $

図(1)-34 材積と樹冠体積との関係。
## （４）間伐域でのバイオマス変化量の把握

航空機レーザーで取得した森林整備前後のデータ、2009年（間伐前）と2010年（間伐後）各年からDCMを作成し、その差分を求め、間伐率を算出した。また、同じ時期の衛星レーダーから森林整備前後の2時期のHV偏波の差分（（間伐前のHV偏波）－（間伐後のHV偏波））を求めて、航空機レーザーから得られた詳細な間伐率と衛星レーダーの解析結果を比較した。バイオマスが減少すると、HV偏波の後方散乱係数は上昇すると予想され、実際の結果は間伐割合が大きくなるに従って後方散乱係数が上昇していた（図(1)-35）。図(1)-35の結果から6割以上の間伐が行われた場合は、PALSARによってバイオマス変化量を把握できることがわかる。

図(1)-35 間伐域での後方散乱係数の変化(X軸：間伐割合，Y軸：間伐前後のデータで後方散乱係数の差分量，後方散乱係数の間伐による変動量)。

しかし、図(1)-35より間伐率が100%でもHV偏波にあまり変化が見られないところがあり、また減少する（バイオマスが増加）するところもある。この理由としては、レーダーの斜方向でのデータ取得が原因と思われる。間伐域が林縁であれば、林縁からのレーダー反射もデータに含まれる。図(1)-35より間伐域では最大10dBもの違いが生じることがわかった。

## （５）落葉による後方散乱係数の季節的変動

森林整備等の人的影響を把握するためには、落葉等の季節的变化による後方散乱係数の変動も比較し、その違いを明らかにしなければならない。多時期で取得したPALSARデータを用いてその変動を解析した。森林整備が行われていないコナラ林域のみを航空機レーザーデータから把握し、その場所でのPALSARデータを抽出し、経年的に変化を比較したところ、落葉の影響でも値が大きく変動することがわかった。しかしこの変動は、25mから15mへと解像度が上がれば少なくなることがわかった（図(1)-36）。

この変動量が間伐等による変動量（最大で10 dBの変化量）以上にもなっているため、季節的変化と森林整備等の人的攪乱の違いを把握するには、より解像度の高いデータを多時期で用い、レーダーの照射アングルを考慮したデータ解析を行う必要があると考えられる。
解像度15m HV偏波

解像度25m HV偏波

図(1)-36 落葉による後方散乱係数の変動。

## （６）地上レーザーを用いたバイオマス量把握（現地調査⇔地上レーザー）

本研究では伐倒試験を行い、伐倒による実測結果と、地上レーザーから自動で算出された幹体積（材積）との比較を行った。

図(1)-37 地上レーザーによる単木当たりの詳細スキャン(右図)と自動で幹部を抽出した結果(左図)。
従来の材積式を用いた材積算出方法では、伐倒試験による実測値と6.8%の相対誤差があったが、本研究で開発された手法を用いると、1.34%の相対誤差で材積算出（材積実測）が可能であることがわかった（図(1)-37）。誤差が従来の手法と比べ、地上レーザーを用いることで大幅に改善できた。よって同じレーザーでも航空機レーザーではなく地上レーザーを用いた実測がグランドトゥルースとして有効な手法であることがわかった。また、下草のない1haのスギ林プロットで、地上レーザーセンサーは50m間隔で設置し、広域のデータを地上レーザーにより取得した。本研究で開発されたアルゴリズムにより、プロット内すべての樹木に対して、その樹木位置（図(1)-38）と胸高直径と樹高を自動で計測した。その結果を現地で計測した胸高直径と樹高との結果と比較した（図(1)-39）。これらの結果より、胸高直径も樹高計測もほぼ1対1対応曲線に近いことがわかる。よって単木単位だけでなく1haという広域なスギ林プロットに対しても正確に胸高直径と樹高が計測可能であることがわかった。図(1)-38より地上レーザーだけでも航空機レーザーで作成された50cm解像度と同質の地形図(DTM)を作成することができた。

0 12.5 25 50 75 100

0 12.5 25 50 75 100

図(1)-38 地上レーザーから作成された対象地の林内を表す360°展開写真（上図）と自動判別された樹木位置図（鳥瞰図、左図背景は地上レーザーによって作成されたDTMであり、右図背景は航空機レーザーによって作成されたDTM。赤丸点はレーザーセンサーの位置、黄丸点は樹木位置）。
Field measured stem diameter (cm)

図(1)-39 地上レーザーによる胸高直径計測（左図）と樹高計測（右図）の結果を現地計測結果と比較・検証した結果（赤線は1対1対応線）。

幹直径計測では、胸高（1.3m）で幹周を把握できる十分な点データが必要である。幹周を表すレーザーデータが欠損しても、幹直径が把握できるか検討した（図(1)-40）。

Degrees of the interval (degrees)

図(1)-40 幹直径計測の考察。法線ベクトルを決める角度について（左図）と自動計測に必要な幹周データの割合（%）（右図）。

図(1)-40左図では、10度ずつ幹周データを欠損させ、最低何度あれば幹中心を得るための法線ベクトルが安定するか検討した。幹周が40度以上あれば法線ベクトルが幹中心を通ることがわかった。また、図(1)-40右図では、幹周データが全体の30%以上（約100度以上）あれば、5cm以内の誤差で幹直径が計測可能であることがわかった。

さらに、地上レーザーの詳細幹形状把握における実用性を検討するために複雑な幹形状でも対応可能であることを実証実験した。本研究対象地の山武市日向の森では非赤枯性溝腐病という病気が蔓延している。溝腐病とは、チャナタケモドキ(Phellinus punctatus)というキノコの一種である病原菌が、枯れ枝等から侵入して、3～5年の潜伏期間を経た後、上下に菌糸を広げて形成層や辺材部を腐らせてしまう。その結果、被害部分の肥大成長が停止して溝が形成され、幹部にねじれが起き、最終的には枯れてしまう。病害度に対応した複雑な幹形状の関係を図(1)-41に示す。
図(1)-41 病害判定と幹形状の関係（被害判定：A 健全木、B 多少溝が生じている木、C くぼみが深くなっている木、D ねじれをおこしているに分類）。

これまでの材積を評価する手法では、現地調査で計測した胸高直径と樹高から材積式を用いて単木単位での材積を推定できた。しかし、材積式を主に作成していた1950～1960年代では予期できなかった病害等が現在は生じており、その病害により幹形状が劇的に変化することもあり、それらが材積式からの評価との誤差を引き起こしている。その違いを明らかにするために、単木で取得した地上レーザーデーダから高さ別に断面積を算出し、同じ対象木を伐倒調査し、実測した断面積との相対誤差を把握した（図(1)-42）。本研究では特に被害のひどい、病害度D判定の樹木を用い、伐倒調査した際に胸高直径テープを幹に巻いて計測した場合と、レーザーによって計測した場合とを比較した。その結果、レーザーから計測した場合が伐倒で胸高直径テープを用いた場合に比べて相対誤差が低く、地上レーザーによる詳細計測が実用的であることが実証できた。特に対象木は高さ5m～15mでねじれがひどく、その病害部の複雑な形状をレーザーの方がより正確に定量化できることがわかった。レーザーによる計測で相対誤差が大きい高さ（10m, 17m, 21.5m）は、枝等により幹部が隠れ、幹部データが欠損したところがあり、欠損したデータにより正確に把握できなかった場所である。本実証実験から、伐倒する必要なく、地上レーザーによって非破壊で幹形状を詳細に定量化できた。
図(1)-42 伐倒調査による幹直径の実測値と高さ別相対誤差、青色線はレーザーからの幹直径計測との相対誤差、赤色線は伐倒調査の際直径テープを用いた計測との相対誤差。

本研究では、地上レーザーによって単木で材積を算出し、1haもの広域調査でも地上レーザーを用いた解析を行った。さらには、病害で複雑な形状となる幹形状においてもレーザーデータを用い、その実用性を検証した。本研究結果により、地上レーザーでも広域調査が可能であり、詳細な樹冠形状や樹高計測ができる。さらに航空機レーザーよりも詳細な林内状況が把握できるため、衛星データのグランドトゥルースとしての地上レーザーがより利用されると思われる。

## （7） 航空機レーザーと地上レーザーとの違い

地上レーザーと現地調査データの違いを明らかにすることができたが、航空機でデータ取得した同じ場所で地上レーザーデータも取得し、判別できる樹木本数の違いを明らかにした。データを取得した場所を図(1)-43に示す。現地調査、地上レーザー、航空機レーザーによるそれぞれの樹木本数の結果を比較した（表(1)-10）。
表(1)-10 地上レーザーと航空機レーザーでの樹木自動判読率の違い

センサー	地上レーザー	航空機レーザー
自動樹木判読率	100% (25本/25本)	112% (28本/25本)

図(1)-43 航空機レーザーと地上レーザーを取得した地域（緑点は航空機レーザーから自動判読した樹木位置、赤点は地上レーザーから自動判読した樹木位置、オレンジ色は地上レーザーセンサー設置箇所、赤枠は現地調査した場所）。

表(1)-10より、間伐して疎林となっている対象地であったが、航空機レーザーは現地調査での樹木本数と比較して、過大評価してしまい、地上レーザーはすべての樹木を把握することができた。この結果より、航空機レーザーからの解析は、樹冠形状から樹木位置を把握しているため、同じ幹から途中二股になっている木があると1つの幹から2つの樹冠凸部が出来てしまい、判読本数を過大評価してしまう。一方で地上レーザーは、幹を直接計測できるため、注意してセンサーを設置すれば、すべての樹木位置を自動で把握できる。

航空機レーザーと地上レーザーの違いとしては、航空機レーザーではアクセスが悪い地域を上空からデータ取得することができ、地上レーザーは現地に行かなければならないというデータ取得の仕方に違いがある。広域でデータを取得するのであれば、航空機レーザーが優れている一方で、計測には多額の費用がかかる。地上レーザーは費用が航空機レーザーよりも1/10以下で、また1箇所から陰になる場所を、他の箇所に設置してデータを補完できれば、地上レーザーの方が衛星レーダー等のグランドトゥルースとして確実なデータが提供できる。今後は、様々な樹種に対する解析結果の信頼性を向上させるとともに、最適な地上レーザー設置場所等を検討する必要がある。
## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

初期の頃の航空機レーザーを用いた解析技術は、単木判読ができるほどの点密度がなかったため、点の3次元分布を用いたモデル式による材積推定を行っていた $ ^{2)} $ 。その後樹高判別や樹木位置の直接計測が可能となり $ ^{12)} $ 、レーザー技術の発展により詳細な形状を点密度の高いデータで取得可能となった。航空機レーザーは炭素蓄積量を最も正確に把握できる手法であり $ ^{13)} $ 、森林を3次元で計測可能である。しかし、レーザーセンサー自体は世界中どこでも利用可能ではなく、航空機レーザーが取得できる場所には限りがある。天候に関係なく世界中どこでもデータを取得できる衛星レーダーの方がより汎用性が高い。衛星レーダーは照射される波長によって、把握できる情報が異なる。これまでの研究では、航空機GeoSARのX-bandとL-bandの差分を用いて樹冠高を測定し、航空機レーザーより精度良い測定ができた研究 $ ^{14)} $ 、航空機InSARを用いて熱帯林のバイオマス計測を行った研究 $ ^{15)} $ 等があるが、未だ精度が不確実である。日本の衛星ALOSが搭載しているPALSARは、L-bandを使用しているため、樹冠内部からの体積散乱を得る特徴がある。体積散乱は樹冠内部からのレーダー反射を受け止めるため、バイオマス量測定に向いている $ ^{9)} $ 。しかし、L-bandは、バイオマス量40トン/ha $ ^{11)} $ で飽和値に達し、針葉樹一斉林に対しては100トン/ha $ ^{10)} $ が飽和すると言われている。偏波に関しては、HV偏波が最もバイオマス量計測に向いており $ ^{10)} $ 、衛星PALSARデータを多時期で用いて皆伐域を判別した研究事例もある $ ^{16)} $ 。しかし、より詳細なバイオマス変化量（立木密度の変化）がどのように後方散乱係数に影響しているかわかっていない。本研究で間伐等の森林整備を行い、そのバイオマス変化量を航空機レーザーデータで把握し、航空機レーザーデータ結果をグランドトゥルースとして、衛星PALSARデータの後方散乱係数の変化を詳細に把握した。航空機レーザーにより様々な森林構造が把握でき、その構造に対し体積散乱が衛星レーダーの反射特性に与える影響を詳細な解析ができるレーザーデータを参照することでできるようになった。

ボトムアップアプローチとして衛星レーダーデータのためにレーザーデータをグランドトゥルースとして利用する可能性を検討した。航空機レーザーは広域を3次元でデータ取得できるが、本研究で用いた最新の高精度センサーを用いて高密度でデータを取得しても樹冠上部からの反射が多く、林内や幹部の森林状況を把握するには限界があった。また航空機レーザーでは現地調査から得られたデータ（限られたサンプルデータ）からのバイオマス量（材積）を広域で外挿する際、モデル式を構築しなければならない。モデル式を作成するには、十分な現地調査サンプルが必要となるため、現場作業を効率化できない。また、現地での計測には計測エラー等が含まれることがあるため得られるデータの客観性に問題がある。

その一方で、地上レーザーは直接計測可能であるため、モデル式に頼らずに取得したデータをそのまま材積算出に使用できる。また、近年のセンサーは半径600 mまでデータ取得ができるため、国内での小規模林地に対して航空機レーザーよりも安価にデータ取得ができ、国外ではREDD等のMRV（Measuring, Reporting, and Verification）において検証用データとして、途上国の現地作業員の計測誤差なしに、客観的な検証データとして提供できる有効な手法であることがわかった。

レーザーデータをグランドゥルースとして使用するには、衛星レーダーの照射角度を考慮した解析を行い、結果を照合しなければ正確に比較検討ができない。これまでの衛星レーダーを用いた研究では、限られた調査プロットで計測した調査データを衛星レーダーからの解析結果と比較
することが多かったため、場所のズレや測定範囲が限られており、確証性が低かった。しかし、本研究では地域全体のバイオマスを比較した研究ができた。本研究により対象地全体でのバイオマス量を比較することで、問題点を明らかにすることができたことは大変意義のある研究である。

さらに、バイオマス量の基となっている材積量が樹冠体積と関係性がないことが本研究を通して明かとなったことで、衛星データとバイオマス量を比較検討するためには、樹冠形状と幹体積（材積）との関係性をより明らかにする必要があることがわかった。今後森林生態学の研究者とともに、樹木成長に伴う材積増加と樹冠構造の変化を把握し、樹冠体積と幹体積の関係性を明らかにしていきたい。

## （２）環境政策への貢献

本研究の解析技術は国内外における環境政策に貢献できる。国内では、環境省地球温暖化対策法において京都議定書目標達成、国内排出量取引、または森林等における吸収作用の保全が重要視されている。レーザーによる詳細な森林構造は、森林の現存量・成長量・伐採量の把握に有効で、開発した技術及びデータの提供を行うことで、政策推進に大きく貢献できる。海外では、国連が主導しているREDDで、炭素蓄積が多い熱帯林での正確な炭素動態モニタリングが重要な課題となってきている。REDDのモニタリングには、森林伐採による炭素変化量抽出が必要で、国家間で競って新しいリモートセンシングセンサー技術導入やモニタリング手法の確立を行っている。我が国でもこの世界の動きに乗り遅れないために、モニタリング手法開発が急務の課題となっている。本研究では、日本が開発した衛星ALOSを利用する上で、バイオマス量変化量を検証するために何が必要かを明らかにした。今後ALOS2が打ち上げられれば、1～3mの分解能となり、高解像度レーダー画像の現地検証用データとして3次元レーザーがより有効利用できる。全地球レベルでバイオマス変化量をモニタリングする際、正確で客観的な現地調査データをレーザーにより提供でき、衛星データの解析精度を向上させることができる。よって、本研究を進めることで世界での環境政策に大きく貢献できる。

## 6 ．国際共同研究等の状況

千葉大学若手研究者インターナショナルトレーニングプログラム（環境植物科学コンソーシアムによる若手研究者育成プログラム）, REN（Restoration Ecology Network，再生生態ネットワーク）による共同研究体制構築を行った。

共同研究先として、自然再生分野では、Dr. Kern Ewing・Center for Urban Horticulture, School of Forest Resources, College of the Environment, University of Washington・USA、精密林業の分野では Dr. L. Monika Moskal・Precision Forestry Cooperatives, School of Forest Resources, College of the Environment, University of Washington・USA

本研究代表者が所属する千葉大学園芸学研究科は、ワシントン大学と部局間交流を行っており、その交流事業で自然再生手法や精密林業という新しい分野でのレーザー利用に関して国際的ネットワークを構築し、研究交流を行っている。本研究もその交流事業の一環として、ワシントン大学環境学部森林資源学部にあるPrecision Forestry Cooperativeに所属する教員や研究者と、森林リモートセンシング技術（航空機レーザー・地上レーザーデータ解析技術）開発や発展のために共同研究を行っている。