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GΔt VΔt DΔt

66.7 54.5 12.2

森林伐採後の萌芽伸長量の推定におけるSfMの応用可能性

１.SfM（Structure from Motion）とは？

まとめ

２.獣害被害量推定への応用

淺野悟史*・夏目宗幸* * ・西前 出*

*京都大学大学院地球環境学堂，**京都大学大学院地球環境学舎

複数の写真から撮影地点を推測し物体の

立体像を作成

出力はDSM（Digital Surface Model）など

地すべり地形の特定や森林林冠部の形状

把握に利用（内山ほか，2014）

２.既存手法の問題点

大規模に表面のみを計測（NDVIなど）

→NDVIでは林床部の植生変化を計測できない

サンプルを用いた破壊手法（絶乾重量など）

→破壊手法ではモニタリングを継続できない

背景

SfMによって作成されるDSMは萌芽体積推定時に誤差を含む

その誤差を相殺するために比率を用いた指標が有効

獣害被害量の把握ではベースとなる純伸長量の設定が今後の課題

結果と考察

asano.satoshi.6w@kyoto-u.ac.jp

0 1km

サイトA サイトB

京大

鹿害あり鹿害なし

図4 調査対象地

内山庄一郎・井上 公・鈴木比奈子（2014）SfMを用いた三次元モデルの生成と災害調査への活用可能性に関する研究，防災科学技術研究所研究報告，No.81，37~60.

引用文献謝辞

本研究を進めるにあたり，金沢大学人文地理学研究室 小倉拓郎氏のご助言をいただいた。記して謝意を表する。

1.伸長量の把握

2013年6月に伐採されたア

ラカシ萌芽の3次元モデル

を作成（図1）

DSMは2次元表示（図2，3）

のため，萌芽も柱体の体積

として換算される

体積の実数ではなく変化率

を用いた指標が有効か

図1 3次元画像（アナグリフ）

図3 2.5次元画像（アナグリフ）図2 DSM（2次元）

同時期に伐採された2サイト

においてアラカシ群落の体

積を把握（図4）

鹿害のないサイトAにおける

アラカシ伸長量を純伸長量

として被害量モデルを作成

ただし，

Δtが十分小さいとき，DΔtは被

害量のよい推定値となるが，

Δtが大きいとき，過大評価

→頻繁にベースラインを補正

する必要がある

DΔt=GΔt-VΔt

(サイトA)

(サイトB)

方法とソフトウェア

Photoscan (AgiSoft）

ArcGIS (ESRI）

多方向から撮影

3次元モデルの作成

DSMの作成

体積の算出

デジタルカメラ

COOLPIX AW100(Nikon）

目的

非破壊手法による林床植生変化量把握のツール

としてSfMの有効性を評価する

伸長量および獣害被害量の把握を行う

t0 t1

期間Δtにおける推定被害量DΔt

t

f(t)

被害体積VΔt

純伸長量曲線GΔt

＝ベースライン

図5 被害量推定モデル

Δt解像度2mm

表1 推定結果（2013年6月～2014年11月までの推定値）

GΔt =Gt1− Gt0

Gt0

VΔt =Vt1− Vt0

Vt0

DSM作成ソフト

GISソフト

鹿害の例（ササ群落）

伐採