背景② - 森林gisフォーラム...(treetops法) 樹種分類画像 (教師付き分類)...

2015/03/26 北海道大学

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ラジコンヘリコプターを利用した林業的利用技術開発に関する研究

近藤大将・加藤正人（信州大学）・小熊博之（国立環境研究所）

背景①

効率的な森林経営において間伐施業は不可欠である

間伐施業の伐採率管理を行うことは、材の成長・次の伐採時期に影響し、非常に重要となる

間伐施業を行う際、全ての業務を計画通りに行うことは

難しい

現在、施業後の伐採率調査は、労力・費用の関係から間伐地のごく一部でしか行われておらず、全体の把握はできていない

背景②

大北森林組合不正受給

信濃毎日新聞(2015年1月30日)

申請した間伐造林事業の一部または全部が未完了であるにも関わらず、補助金を不正受給していた

県が交付手続きに必要な現地調査を行わなかったことも原因の一つ

省力的かつ客観的な施業評価の手法が求められる

背景③

リモートセンシング技術を用いることで，現地調査を行わずに高精度かつ効率的に森林情報を取得することが可能

一般的な森林リモートセンシングに用いる画像は航空機を用いて撮影をするが、コスト等の面から複数回の撮影は難しい

機動性の高いラジコンヘリコプターを用いることで、個人による迅速かつ容易な空中写真の取得が可能

これまでの研究(松尾 2011)でも、ラジコンヘリコプターは高い精度での材積推定を可能とするツールとして、高く評価されている

目的

• ラジコンヘリコプターによって取得した，間伐前と間伐後の画像を用いた解析により，詳細な森林情報の抽出を行う

• 抽出された間伐前後の森林情報を比較し、適正な間伐が行われているか調査する

• 集約的施行林分や間伐予定地おいて、有あ用な技術の確立を目指す

調査地概要・長野県上伊那郡南箕輪村大芝の森

・優占樹種・・・ヒノキ，アカマツ

・2012年に4割間伐を実施

信州大学農学部キャンパス

大芝高原

2015/03/26 北海道大学

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使用した機器・データ・ソフトウェア

• UAV Falcon-PARS

• デジタルカメラ画像(RIC O H G X200）解像度2.5cm，3バンド(赤，緑，青）

2012年7月・2013年10月撮影

• 数値標高データ（DEMデータ)国土地理院発行,解像度10m

• 現地調査データ（立木位置・DBH・樹高）

2012年計測

• ソフトウェアPCI Geomatica 9.1.8Pix4UAVArcGIS 9.3.1ERDAS IMAGINE 8.6Microsoft Excel 2007

研究方法

現地調査データ(DBH,樹高,樹種)

両結果の比較

現地調査ラジコンヘリコプター

TrueOrtho画像 DCHM画像間伐設計

伐採率の算出伐採率の算出

間伐前間伐後

空中写真撮影空中写真撮影

Pix4UAV

間伐施業

伐採後調査(残存木・誤伐)

樹高推定

樹頂点の抽出

PCI Geomatica

回帰式(DBH,樹高)

材積算出

現地調査

調査プロット

①

①プロット１

②プロット２

ヒノキ・アカマツ林

ヒノキ林

0.1haプロット(30m×33m)

②

プロット1

・林齢56年

・ヒノキ,アカマツ

の混交林

・目標：4割間伐

本数伐採率：4割5分

アカマツヒノキプロット外縁

胸高直径分布

胸高直径分布

間伐前

間伐後

DBH

本数

DBH

本数

プロット2

・林齢56年

・ヒノキの一斉林

・目標：4割間伐

本数伐採率：2割9分

ヒノキ .プロット外縁

間伐前

間伐後

DBH

本数

DBH

本数

2015/03/26 北海道大学

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画像解析

ラジコンヘリコプター

ヘリ本体にGPSと姿勢制御装置が搭載されている

ため，PCと連動させることで自動航空が可能

数日の操縦訓練を行うことで，誰でも操縦可能

名称：Falcon-PARS

非常にコンパクトなサイズ筆者による撮影の風景飛行ルート

離着陸地点

Falcon-PARS概要

• 高分解能画像の取得

→詳細なデータの取得が可能

• オーバーラップし、画像を取得

→DSMデータの取得が可能

• 近赤外カメラの搭載が可能

DSMデータ

引用：Tetracamホームページ

近赤外線カメラ近赤外カメラ画像

１５m

３０m

高い解像度の画像

TrueOrtho画像・DSM画像の作成画像処理ソフトPix4UAVを用い、デジタルカメラで撮影した画像を

TrueOrtho画像・DSM画像に加工した

複数枚の画像を結合、オルソ化して作成

計測対象物をそれぞれ別々の位置から撮影した複数枚の写真から、写真上の視差を用いて作成

TrueOrtho画像 DSM画像

TrueOrtho画像

間伐前間伐後

プロット1プロット2

・樹頂点の抽出(Treetops法)

画像上で周囲のピクセルに比べて輝度値の高いピクセルを樹頂点として抽出した

・DCHM画像

画像解析

樹頂点

分解能:2.5cm

作成したDSMデータから、国土地理院発行のDEMデータ（数値標高データ）を引き、DCHM画像を作成

DSM

DEM

DCHM

2015/03/26 北海道大学

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ピクセルベース分類（教師付き）

トレーニングエリア作成

トレーニングエリアを作成し、同じパターンのピクセルを抽出することで、分類を行う手法

分類結果

本研究では、アカマツ、ヒノキ、非植生域の3項目に分類した。

解析手法樹頂点データ(TREETOPS法)

樹種分類画像(教師付き分類) DCHM画像

ArcGIS3種類のデータを重ね合わせることで，森林情報(立木本数・樹種・樹高)を推定

解析結果本数（本）材積(m³)

現地リモセン精度現地リモセン精度

間伐前アカマツ 9

33

12

28

133.33%

84.85%

11.40

16.56

15.14

13.29

132.81%

80.25%ヒノキ

間伐後アカマツ 8

15

8

14

100.00%

93.33%

10.30

8.05

12.90

7.08

125.24%

87.95%ヒノキ

伐採率 45.24% 43.59% 34.37% 29.72%

Plot1 解析結果

間伐前間伐後

樹頂点 .プロット外縁

ギャップ

アカマツヒノキプロット外縁

本数(本) 材積(m³)

現地リモセン誤差現地リモセン誤差

間伐前 38 33 －5 25.32 21.68 －3.64

間伐後 27 24 －3 18.58 16.30 －2.28

伐採率 28.95% 27.27% 26.89% 24.82%

Plot2 解析結果

間伐前間伐後

樹頂点 .プロット外縁

伐り残し多数！

まとめラジコンヘリコプターを用いることで、実用に供する

レベルでの伐採率調査を行うことが可能であると考えられた

材積の算出では、アカマツが過大な値となったが、ヒノキに対しては高い精度で算出することができた

→ヒノキ林では、立木本数だけではなく、材積を指標

とした森林計画が可能

誤伐によるギャップを上空から視認することが

可能であった

→施業ミスの発見・把握が可能

2015/03/26 北海道大学

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今後の展望

• スギ・カラマツ・広葉樹など、他樹種への本研究の適用

• より広範囲の林分に対する、本研究の手法の適用および考察

ご清聴ありがとうございました

2015/03/26 北海道大学

6

京都府京丹後市S地区における人工林施業のコストシミュレーション

2015/03/26

石橋早苗・長島啓子・田中和博(京府大院)

背景

• 京都府京丹後市

– 木質チップの利用の推進

木質チップを温浴施設に利用

現状における川上の採算性が把握できていない

目的

京都府京丹後市内のS地区における人工林の施業のコストシミュレーションを

Network Analystを用いて行い、採算性の向上の可能性を探る

研究対象地

• 京都府京丹後市

• 東西約35km

南北約30km

• 面積約502km

• 森林率は74.2%

• 人工林率は22.7％

京丹後市内のS地区にある1施業地で

調査を行った

：峰山町

：大宮町

：網野町

：丹後町

：弥栄町

：久美浜町

研究の流れ

① + ② = ③コストシミュレーション

・伐採～本土場での荷下ろしまでの作業の撮影・処理した材積の測定◎各作業の生産性(m3 /時)=材積/作業時間

①各作業の生産性

・搬出間伐可能な人工林・蓄積量や路網の幅員◎集材ライン、集材ポイント、土場等のネットワーク⇒集材&輸送シミュレーション

②Network Analyst

• 8月25日、9月18、22日の3日間、丹後地区森林組合のS地区の施業現場で各作業をビデオカメラで撮影。各作業の材積(伐採、木寄、造材)、フォワーダへの積みこみ量を現地で計測

各作業で求めた材積と計測した時間から

伐採・木寄・造材・集材・山土場での荷下ろし・中型トラックへの積替え・本土場での荷下ろしの各生産性(m3/時)を求めた

各作業の生産性を求める

本土場山土場

生産性(m3/時)=材積/処理時間

●伐採から山土場での荷下ろしまでの作業風景

〈間伐木の伐採〉〈グラップルによる木寄〉

〈ハーベスタによる造材〉〈フォワーダによる集材〉〈山土場での荷下ろし〉

●山土場から本土場での荷下ろしまでの作業風景

〈中型トラックへの積替え〉

〈本土場への輸送〉〈本土場での荷下ろし〉

集材量に関わる作業のみを調査するため、生産性の解析からは除外

①各作業の生産性結果

本土場山土場

造材 3.96(m3/時)

作業人数

木寄 0.99(m3/時)

本土場での荷下ろし28.0(m3/時)集材 10.4(m3/時)

伐採 9.07(m3/時)山土場での荷下ろし

28.2 (m3/時)

中型トラックへの積替え13.8(m3/時)


2015/03/26 北海道大学

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研究の流れ


・人工林施業(伐採～本土場での荷下ろし)の撮影・材積の測定◎生産性(m3 /時)=材積/作業時間



②Network Analyst

• 森林簿から条件に適するスギ・ヒノキを抽出

⇒搬出間伐可能な人工林

搬出間伐可能な人工林

条件①傾斜40度以下且つ路網からの距離が500m以内条件②林齢30～90年条件③材積間伐率30%

スギ

ヒノキ

スギヒノキ

林齢 32 33～34

面積(ha) 3.03 0.91

蓄積(m3) 335 174

②Network Analyst

材の搬出に関わるポイントとラインをGIS上に作成

集材ライン輸送ライン

集材ライン

本土場山土場

現地調査により得られたデータ

輸送ライン

自分で作成

集材ポイント

GPS

本土場山土場

中型トラック

②Network Analyst

集材ポイント

ネットワーク構築

集材ポイントの作成

：50ｍ間隔ポイント

：25mバッファ

：集材ライン

：スギ

：ヒノキ

25mのバッファハーベスタが施業可能

バッファ内の蓄積量を求め「集材量」とし、ポイントに属性として与える

スギ･ヒノキ別

②Network Analyst

集材ラインに50m間隔でポイントを発生

搬出間伐可能な人工林とオーバーレイフォワーダの積載量を超える集材量を持つポイント

⇒集材不可

集材ポイントを分割して集材可能に

：集材ポイント

：施業地

：本土場

：山土場

：中間土場

：集材ライン

：輸送ライン

完成したネットワーク

②Network Analyst

配車ルート解析1つの出発地から複数のラインを通過できない

↓中間土場を設置し全ラインを通過できるようにした

集材&輸送シミュレーション

配車ルート解析訪問先を複数の車両で巡回するための最適ルートを解析する方法

集材シミュレーション

輸送シミュレーション

②Network Analyst

最寄施設の検出出発地から複数の施設に向かう際、最も近い施設へのルートを検出する方法

中型トラックが山土場から本土場へ向かうルート

フォワーダが集材ポイントを回り山土場にどれだけの

材を集材できるか

2015/03/26 北海道大学

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速度，最大積載量，作業時間etc…

:集材ポイント :山土場 :本土場

3.8m3

次のポイントで集材すると最大積載量=4.0m3を超過するため引き返す

②Network Analyst

集材シミュレーション集材シミュレーション

4.0m最大積載量

4.0m3

4km/h速度

4km/h7.5h作業時間7.5h

1.03.40.7

集材ライン

大型トラックライン

輸送ライン

2.0 1.8

集材すると最大積載量=4.0m3を超過するためここでは集材できないため引き返す

1.7m3

4.0m最大積載量

4.0m3

4km/h速度


1.03.40.7


②Network Analyst


輸送ライン


集材ライン


②Network Analyst


7.5h作業時間7.5h

3.4

集材ライン


輸送ライン

4.0m最大積載量

4.0m3

３往復して集材量の合計＝8.9m3

4km/h速度

4km/h

結果：訪問した集材ポイント

：集材ルート

：拠点となった土場

：施業地

土場の集材量フォワーダの移動距離

移動時間

輸送ライン集材ライン

31km/h速度


10m最大積載量

10m3

本土場山土場

輸送シミュレーション輸送シミュレーション

：施業地

：本土場

：山土場

：山土場からの輸送ルート

結果

中型トラックの移動距離、移動時間

②Network Analyst

研究の流れ


・人工林施業(伐採～本土場での荷下ろし)の撮影・材積の測定◎生産性(m3 /時)=材積/作業時間



②Network Analyst

③コストシミュレーション

②Network Analystによる集材&輸送シミュレーション

①各作業の生産性(m3 /時)

各作業にかかる時間

各作業にかかるコスト

各作業時間固定費変動費人件費

S地区で施業を行った際にかかる総コスト

1,075 /m

1.5m未満の路網開設費1,075円/m

「機械化のマネジメント」より

土場のストック量(m3 ) 売上

2015/03/26 北海道大学

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採算性を実際の施業と比較

実際の施業コスト

シミュレーション

集材量(m3) 192.1 114.8売上(円) 1,275,000 1,194,000

総コスト(円)作設費なし

2,078,0001,135,000

作設費あり 1,762,000

m3当たりコスト(円/m3)

作設費なし10,000

10,000

作設費あり 15,000

採算性(円)作設費なし

-803,00059,000

作設費あり -568,000

80ｍ3の差

コストシミュレーションでは立替運賃料や振込手数料等の控除額や

補助金を考慮しなかったため過大評価に


実際の施業コスト

シミュレーション

集材量(m3) 192.1 114.8売上(円) 1,275,000 1,194,000

総コスト(円)作設費なし

2,078,0001,135,000

作設費あり 1,762,000

m3当たりコスト(円/m3)

作設費なし10,000

10,000

作設費あり 15,000

採算性(円)作設費なし

-803,00059,000

作設費あり -568,000

集材量をもとにコストを算出並列作業か直列作業か考慮していない

採算性を実際の施業と比較


まとめ

木寄せの生産性が低い↓

路網密度を高くすることで生産性UP

各作業の生産性

・Network Analystを用いることでコストシミュレーションを行うことができた・総コストが過小評価⇒並列作業であることを考慮すべき

コストシミュレーション

今後の課題

・傾斜や林齢などが異なる複数の施業地で調査

各作業の生産性

控除額や補助金、並列作業であることを考慮したシミュレーション

コストシミュレーション

より現実に近いシミュレーション

ご清聴ありがとうございました

2015/03/26 北海道大学

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綾町における日向夏栽培省略化に向けた送粉サービスとランドスケープ構造の関係解析

○湯村昂広岩本麻里平田令子光田靖伊藤哲（宮崎大学）

日向夏は自個体の花粉では受粉することができない自家不和合性の柑橘類である

人工授粉の作業には多くの時間と労力を必要とするため生産コストが高くなるという問題がある

背景

花粉の媒介が必要

多くの時間と労力が必要

背景

訪花昆虫が多いソバ畑ではソバ結実率が上がるという結果が出ている（滝久、2005）

訪花昆虫の豊富さは送粉サービスにとって重要な要因であり、訪花昆虫の豊富さはランドスケープ構造の影響を受ける（滝久、2005）

・訪花昆虫の多いソバ畑

ソバの結実率が高い

・訪花昆虫の豊富さ

ランドスケープ構造に左右される日向夏農園を対象として訪花昆虫の豊富さとランドスケープ構造との関係を明らかにすることを目的とした。

背景・目的

→ 日向夏農園においても訪花昆虫を上手く利用することで人工授粉を

省略化できるのではないか？

←人工授粉による花粉媒介

送粉サービスに→よる花粉の媒介

・現状・今後

目的として

・宮崎県東諸県郡綾町内の日向夏農園５か所を調査地として設定（調査地につき２～４本の調査木を設定）

調査地調査方法～個体数～

・プロット内を訪れたミツバチの個体数をカウント

調査時間10:00～11:0011:20～12:2015:00～16:0016:20～17:20 の4時間

調査日５月上旬の４日間（4.6.10.22日）

2015/03/26 北海道大学

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調査方法～開花数～

・プロット内の開花数をカウント

調査方法～開花レベル～

・開花レベル評価シートを使い５段階で評価・開花レベル評価シート

・レベル１

・レベル５・レベル４・レベル３

・レベル２

・平成２５年の宮崎県のオルソ写真を使用し土地利用図を作成

人工林広葉樹林農地住宅地緑の多い住宅地河川河川敷伐採地果樹園人工物植栽地道路ゴルフ地草地裸地人工緑地

土地利用図の作成

拡大

・土地利用の内訳

・土地利用図から調査地を中心とした半径1kmのランドスケープ構造の定量化

ランドスケープ構造の定量化

1km

調査地１ｋｍ内の広葉樹林面積

調査地１ｋｍ内の農地の割合

調査地の面積

・算出したデータの例

ミツバチの平均採餌距離1～2kmより

＋ランドスケープ構造誘因効果ミツバチの送粉サービス

最大個体数（ミツバチ）＋＋ランドスケープ要因個体要因調査地要因

・開花数・開花レベル

・形状指数・調査地面積・隣接する農地面積・隣接する広葉樹面積・隣接する農地との境界長・隣接する広葉樹との境界長

・広葉樹面積・果樹園面積・広葉樹の割合・農地の割合・果樹園の割合・草地の割合・広葉樹林のコアエリア面積

それぞれの調査木における調査期間中の一時間に訪れた最大個体数

３つの要因に分ける誘因効果とランドスケープ構造の関係で決まる

一般化線形モデル

一般化線形モデルによる解析







一般化線形モデルの結果

2015/03/26 北海道大学

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開花数

開花数調査地に隣接する広葉樹の総面積

調査地を中心とした半径1km圏内の農地の割合

・model1

・model2



ランドスケープ要因個体要因調査地要因

個体要因

個体要因

調査地要因

ランドスケープ要因

個体要因

調査地要因

・model3

モデル








開花数



・model1

・model2



個体要因

個体要因

調査地要因


個体要因

調査地要因

・model3

モデル









開花数



・model1

・model2

log(x)=2.20541+0.24364*NF+0.41549*AF+0.67438*PF



個体要因

個体要因

調査地要因


個体要因

調査地要因

log(x)=2.35730+0.91199*NF

log(x)=2.32487 +0.83517*NF+0.24571*AF

・model3

モデル


・パラメトリック・ブートストラップによるモデルの検定

・model3を用いた予測値と観測地

モデルの検定

・model1(AIC=191.94)



p値＝29/10000

p値＝ 0/10000

一部の調査地で大きな誤差が見られるもののミツバチの訪花数を上手く推定できているそれぞれに有意な差がみられた

model3が最も良いモデルである

2015/03/26 北海道大学

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各割合や面積が日向夏農園におけるミツバチの来訪数に対して影響を与えているといえる

考察

調査地周辺の農地

model3(log(x)=2.20541+0.24364*NF+0.41549*AF+0.67438*PF)

ミツバチの誘因効果になっている

ミツバチの生息域として有効である（営巣場所となっているのでは？）

ミツバチの生息域として有効である（餌場となっているのでは？）

開花数

調査地に隣接する広葉樹林

・モデルから考えられる要因

最良モデル全体の考察と今後の展望

送粉サービスは局所的および広域的なランドスケープ構造の両方から規定される。

今回の研究によって、ミツバチによる花粉の媒介の効果が高い場所が明らかになった。このような成果を日向夏栽培省略化につなげてゆき、今後の日向夏栽培に貢献していきたい。

今後は・・・

Local-scale

Micro-scale

送粉サービス局所的および広域的なランドスケープ構造

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時系列航空写真解析による境界確定支援の検討

2015年 3月 26日

2015年森林GISフォーラム・学生研究コンテスト

宮崎大学農学部森林緑地環境科学科森林計画研究室

村松康介

背景

森林GISは基となる森林簿と森林計画図の精度に問題があることが指摘されている

（例えば、平井・園山2004；山本・萩原,2003；山本・森山2005）

近年、自分の土地の境界が分からない森林所有者が増えている

境界が分からない → 森林整備を行うことができない

森林整備が遅れる → 風倒被害や土砂災害の要因となりえる

背景

・日本が５０年以上撮影してきた航空写真は全国で撮影が行われており、過去に遡れる貴重なデータである。これを用いた手法を確立することで全国の境界確定に役立てることができる。

（村上,2012）

・森林所有者の高齢化や最後の施業から期間が空くことにより森林の所有界が不明確になり森林施業の妨げとなっている中、時系列のオルソ写真を用いることは森林境界確定の支援に非常に有効である。

（宮城,2011）

研究の目的

現在に至るまでの時系列オルソフォトを作成し、境界確定支援において時系列オルソフォトが有効であるか検討する。

対象地宮崎県東臼杵郡美郷町のスギ・ヒノキ人工林

面積：約100ｋｍ２

使用データ

※森林簿、森林計画図および平成25年のオルソフォトは宮崎県の協力で使用させていただいております。

撮影年分類撮影高度(m) 撮影縮尺解像度(cm)カメラ焦点距

離(mm)

昭和22年(1947)

航空写真 4724

1/30959

100

152.60

1/30689 153.90

昭和36年(1961)

航空写真 4500 1/21400 42 209.27

昭和54年(1979)

航空写真 3300 1/16000 43 208.29

平成6年(1994)

航空写真 4700 1/16000 44 214.03

平成25年(2013)

オルソフォト 20

2015/03/26 北海道大学

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解析方法１．航空写真のオルソ化

ERD AS IM AG IN E 2014を用いてオルソ化

平成6年オルソフォト昭和54年オルソフォト

昭和36年オルソフォト昭和22年オルソフォト

各時期のオルソフォト

解析方法 2.対象林分の抽出と境界の確認

対象外林分対象林分

対象外林分

林相の違いから境界を確認することができる

対象林分

同一の林分に見え境界を確認することができない

解析方法3.境界確定支援情報の判断方法

平成25年平成6年昭和54年

伐採・植栽時期の違い

土地利用の違い

2015/03/26 北海道大学

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結果 1.オルソフォトの精度

撮影年 Control Point RMSE(m) Check Point RMSE(m)

昭和22年(1947)21.09 76.53

15.23 22.81

昭和36年(1961) 11.22 11.01

昭和54年(1979) 11.94 8.34

平成6年(1994)

6.80 10.31

・国土地理院発行の1/25000地形図では、表示される各種対象物の平面位置の精度を0.7mm以内としている。

・規定値17.5m（高崎,1988）

結果 2.境界確定支援情報の抽出

伐採・植栽時期の違い土地利用の違い平成6年 5 1昭和54年 14昭和36年 3昭和22年 3

計 25 1

森林計画図の境界が平成25年オルソフォト上で確認できなかった箇所

156/11261（箇所）

土地被覆変化の境界と森林計画図の境界が一致した箇所

26/156（箇所）

考察

・対象地において時系列航空写真を用いた境界情報支援の有効性が示された

・拡大造林時期前後の航空写真を用いることで、その時期の土地利用・土地被覆から境界確定支援情報を得ることができる可能性がある。

・時系列航空写真を用いて土地の利用や境界を明らかにし、それらの情報を森林GISに反映されていく必要がある。

謝辞

本研究のおいて宮崎県から森林簿、森林計画図および平成25年オルソフォトを提供して頂きましたこと感謝いたします。また、協力していただきました宮崎県庁の関係者の皆様にも厚く御礼申し上げます。

2015/03/26 北海道大学

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上野操子（京都府立大学）,田中和博・長島啓子（京都府立大学院）

航空機LiDARによる樹冠傾斜角を用いた単木抽出の試み

背景・目的

背景・目的

世界の森林面積

約40.3億ヘクタール

全陸地面積の約31％

毎年520万ヘクタールが減少（2000年～2010年までの平均）

REDDReducing Emissions from Deforestation

and

Forest Degradation in Developing Countries

（森林減少・劣化からの温室効果ガス排出削減）

背景・目的

炭素蓄積量とその変化

広範囲正確モニタリング

LiDARLight Detection and Ranging

(光検出と測距）

背景・目的

広範囲正確三次元情報

の取得

0.5ｍ

分解能

背景・目的 LiDARとは

最初に当たるレーザ光（First pulse)

最後に当たるレーザ光（Last pulse)

2015/03/26 北海道大学

18

DCHM DSM-DTM：樹冠高



主に地物の形状（First pulse)

主に地表の形状（Last pulse)

DSM

DTM

DTM


DSM基本データ



DSM

DTM


背景・目的

単木ごと林班単位

0.5ｍ

分解能

林分因子の評価

様々な単木抽出法が検討

ヒノキの研究例が少ない

精度はフィルタサイズに大きく左右される

背景・目的

LMF法

スギ・ヒノキを対象

樹冠傾斜角

単木抽出法

新しい手法

研究対象地京都市

研究対象地研究対象地

貴船・鞍馬山国有林

2015/03/26 北海道大学

19

現地調査

樹木本数樹木本数

樹冠半径樹冠半径

立木位置図立木位置図

生枝下高生枝下高

樹高樹高10m

20m

20m調査項目

現地調査立木位置図

スギヒノキ

立木位置

枯死木

方法

arc GIS

spatial analyst

DSM,DTM

一次微分二次微分

spatial analyst

単木抽出

現地調査

精度検証

平滑化処理ノイズ処理

単木抽出法

①既往の手法

LMF法

watershed法

単木抽出法既往の手法

LMF法

6セル

梢端

局所最大値

フィルタ

LMF6法

9セル

LMF9法

フィルタサイズ

単木抽出法既往の手法

watershed法

樹冠領域樹冠

集水域

2015/03/26 北海道大学

20

単木抽出法

②新しい手法

slope0法

傾斜変換点法

スギ・ヒノキ傾斜角法

単木抽出法新しい手法

梢端

DSM DCHM

一次微分

値0

①slope0法

梢端

接線


樹冠傾斜角

スギ

71°～77°

95％信頼区間

ヒノキ

68°～80°

スギ傾斜角法, ヒノキ傾斜角法②

樹冠半径樹冠半径

生枝下高生枝下高

樹高樹高


樹冠領域

DSM DCHM

一次微分

値71°～77°スギ

ヒノキ値68°~80°

樹冠

スギ傾斜角法,ヒノキ傾斜角法

②


③傾斜変換点法

樹冠領域

DSM DCHM

二次微分

値0

樹冠

傾斜変換点

精度検証の方法

2015/03/26 北海道大学

21

精度検証の方法

立木位置図1.5ｍバッファーLiDARデータから抽出された点樹木でない

樹木樹木

樹木として抽出された点

それ以外の点

樹木

それ以外

LiDAR

現地B

CAD

正答抽出精度

A

現地調査での確認本数(A＋C)

全体本数抽出精度

全体精度

A＋B


A＋D

A＋B＋C＋D

A＋B C＋D CC

梢端梢端でない

A＋B＋C＋D

LiDAR

=0

A＋CB＋D

結果

精度検証


樹木樹木


それ以外の点

樹木

それ以外

LiDAR

現地B

CAD


A＋B


A＋B C＋D


A＋B＋C＋D

LiDAR

A＋CB＋DD =0

CC130

110

260260240

80

140130

70

100100

30

0

50

100

150

200

250

300

(a)DCHM (b)DSM (a)DCHM (b)DSM (a)DCHM (b)DSM (a)DCHM (b)DSM (a)DCHM (b)DSM (a)DCHM (b)DSM

LMF6 LMF9 watershed法 slope0法スギ傾斜角法傾斜角法

新しい手法

結果ースギの全体本数抽出精度ー

既往の手法


LMF6法 LMF9法Watershed

法

スギ傾斜角法

傾斜変換点法

Slope0法

結果

(a) DCHMを基本データとした場合

全体本数抽出精度が100％

立木位置図

全体本数抽出精度だけでは、精度の良し悪しを判断できない

A＋B

現地調査での確認本数(A＋Ｃ）樹木として

抽出された点それ以外の点

樹木

それ以外

LiDAR

現地BA C A＋C

A＋B

20ｍ

精度検証

立木位置図1.5ｍバッファーLiDARデータから抽出された点

樹木樹木


それ以外の点

樹木

それ以外

LiDAR

現地B

CA

正答抽出精度

A

現地調査での確認本数(A＋Ｃ）


A＋B

現地調査での確認本数(A＋Ｃ）

A＋B C＋D


A＋B＋C＋D

LiDAR

A＋CB＋DD =0

樹木でない

CC

2015/03/26 北海道大学

22

30

50

7070

40

10

40 40

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100


LMF6 LMF9 watershed法 slope0法スギ傾斜角法傾斜角法

結果－スギの正答抽出精度ー

既往の手法新しい手法


法

スギ傾斜角法

傾斜変換点法

Slope0法


正答抽出精度が向上

40 40


それ以外の点

樹木

それ以外

LiDAR

現地

A


A

0 0 0 0

C A＋C

33

7

33

5353

40

20

13

7

13

27

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

(a)D C HM (b)D SM (a)D C HM (b)D SM (a)D C H M (b)D SM (a)DC H M (b)D SM (a)D CH M (b)DS M (a)DC H M (b)D SM

LM F6 LM F9 watershed法 slope0法ヒノキ傾斜角法傾斜角法

結果－ヒノキの正答抽出精度ー

新しい手法既往の手法

(a)DCHM (b)DSM (a)DCHM (b)DSM (a)DCHM (b)DSM (a)DCHM (a)DCHM(b)DSM (b)DSM (a)DCHM (b)DSM


法ヒノキ

傾斜角法

傾斜変換点法

Slope0法

正答抽出精度が向上

A


全体本数抽出精度が過大評価になれば、

正答抽出精度の値が高くなる


それ以外の点

樹木

それ以外

LiDAR

現地A

A


A＋B


BC A＋C

A＋B

精度検証


樹木樹木


それ以外の点

樹木

それ以外

LiDAR

現地B

CAD

A

現地調査での確認本数

全体精度

A＋B

現地調査での確認本数

A＋D

A＋B＋C＋D

A＋B C＋D CC


0

A＋B＋C＋D

LiDAR

正答抽出精度

A



A＋B


結果ースギの全体精度ー

0 0 0 0

21 20

6

13

24 24

31

15

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

(a)D C H M (b)D SM (a)D C H M (b)D SM (a)D C H M (b)D SM (a)D C H M (b)D SM (a)D C H M (b)D SM (a)D C H M (b)D SM

LM F6法 LM F9法 watershed法 slope0法スギ傾斜角法傾斜変換点法

既往の手法新しい手法全体精度が向上傾斜変換点法で最も高い精度を示した

LMF6法 LMF9法 Watershed法

スギ傾斜角法

傾斜変換点法

Slope0法

A＋D

A＋B＋C＋D


それ以外の点

樹木

それ以外

LiDAR

現地AB

CD

A＋C

A＋B C＋D

結果－ヒノキの全体精度ー

1517

9

18

0

25

21

10

30

19

7

42

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

(a)D C H M (b)D SM (a)D C H M (b)D SM (a)D C H M (b)D SM (a)D C H M (b)D SM (a)D C H M (b)D SM (a)D C H M (b)D SM

LM F6法 LM F9法 w atershed法 slope0法ヒノキ傾斜角法傾斜変換点法


法ヒノキ

傾斜角法

傾斜変換点法

Slope0法

既往の手法新しい手法全体精度が向上傾斜変換点法で最も高い精度を示した

A＋D

A＋B＋C＋D


それ以外の点

樹木

それ以外

LiDAR

現地AB

CD

A＋C

A＋B C＋D

考察

考察

②基本データによる考察

①既往の手法と新しい手法の比較

2015/03/26 北海道大学

23

樹高(m ) 基本データ LM F6法 LM F9法 waterhsed法 slope0法スギ傾斜角法傾斜変換点法

(a)D C H M ○ ○ ○(b)D SM ○ ○ ○

(a)D C H M ○(b)D SM ○ ○

(a)D C H M ○(b)D SM ○ ○

(a)D C H M ○ ○(b)D SM ○

(a)D C H M ○ ○ ○(b)D SM ○ ○

(a)D C H M ○ ○(b)D SM ○ ○

(a)D C H M(b)D SM

(a)D C H M ○(b)D SM ○ ○

(a)D C H M ○(b)D SM ○

(a)D C H M ○ ○ ○(b)D SM ○ ○ ○

19.5

18.9

25.5

22.4

23.8

27.3

24

29.8

30.1

32

考察ー既往の手法と新しい手法の比較ー既往の手法スギ新しい手法

樹高(m ) 基本データ LM F6法 LM F9法 waterhsed法 slope0法ヒノキ傾斜角法傾斜変換点法

(a)D C H M ○ ○(b)D SM ○ ○ ○

(a)D C H M ○ ○(b)D SM ○ ○ ○ ○

(a)D C H M ○(b)D SM ○ ○

(a)D C H M ○ ○ ○(b)D SM ○ ○ ○ ○

(a)D C H M ○ ○(b)D SM ○ ○ ○

(a)D C H M(b)D SM


(a)D C H M ○(b)D SM ○ ○


(a)D C H M(b)D SM ○

(a)D C H M ○(b)D SM

(a)D C H M ○(b)D SM ○ ○

(a)D C H M ○(b)D SM ○ ○

(a)D C H M ○ ○(b)D SM

(a)D C H M(b)D SM ○ ○

23.2

19

26.5

24

26.9

21.4

23.2

24.2

28.7

31.8

26

23.3

34.5

23.4

27.8

考察ヒノキー既往の手法と新しい手法の比較ー既往の手法新しい手法

まとめ

まとめ

○抽出精度だけではなく、実在する樹木が抽出されているかを把握することが大切

○新しい手法では→既往の手法と比べ

スギ、ヒノキともに全体精度が向上した

→既往の手法で抽出されなかった樹木が、抽出された

樹冠傾斜角を用いる有効性が示唆された

○異なる条件下での解析

○抽出精度の向上

いくつかの手法の組み合わせ→誤抽出の削減

立地環境、林齢......

今後の課題

ご清聴

ありがとうございました

2015/03/26 北海道大学

24

GISツールを用いた地区内産木質バイオマス利⽤の検討

〜⻑野市⻤無⾥地区を事例として〜

2015.3.26

信州大学農学部

森林施業・経営学研究室

松永宙樹・斎藤仁志・福島⼤樹・加藤了幹・⼩俣晶子・植木達人

背景

木質バイオマスのエネルギーへの

活用期待の高まり

利⽤可能性の把握が必要

バイオマスの利⽤可能量をGIS上で

算出可能なツールが開発されている

背景

公共温泉施設では、燃料使⽤に伴う

運営コストが経営を圧迫

代替燃料として

木質バイオマスの活用が検討されている

現在の灯油消費量

70kL/year

（公共温泉施設 2014年実績）

⽊質バイオマス需要量

1,360m³/year

カロリーベースで変換

公共温泉施設（⻑野市⻤無⾥地区）の燃料消費量

コスト算出方法

• 木質バイオマス換算消費量（t/year）＝化⽯燃料年間使⽤量

(L/year)×化⽯燃料低位発熱量(MJ/L)÷⽊質バイオマス低位発熱量

(MJ/t)

※低位発熱量：9000kj/kg(木質チップ)

• 含⽔率（乾重量基準）：30%〜50%（生木の場合100%以上の場合あり）

• 木質バイオマスチップ比重（t/m3）=0.2

目的

GISツールを用いて地区内産

⽊質バイオマス利⽤可能性の検証を⾏う

環境省平成26年度⾥地⾥⼭等地域の⾃然シンボルと共⽣した先導的な低炭素地域づくりのための事業化計画の策定・FS調査

公共温泉施設で木質バイオマスを

代替燃料として利⽤した場合の

コスト算出と持続性を検討

調査方法

• プロット調査による材積把握

• 解析ツールを⽤いた森林資源量・バイオマス収集コストの算出

2015/03/26 北海道大学

25

毎⽊調査による森林資源量の算定

本数（本）平均胸高直径（cm）平均樹高（m）材積合計（m3）材積平均（m3）本数(本)/ha 材積(m3)/ha

プロット１ 25 23.6 18.4 10.77 0.43 2500 1077.09

プロット２ 14 29.4 23.3 11.33 0.81 1400 1132.67

プロット３ 10 30.9 25.4 9.46 0.95 1000 945.92

プロット４ 26 25.1 22.8 16.53 0.64 2600 1652.75

プロット５ 9 31.4 25.4 8.67 0.96 900 866.93

プロット６ 10 15.7 13.8 1.62 0.16 1000 162.17

プロット７ 10 22.8 18.3 3.77 0.38 1000 376.62

プロット８ 18 26.9 22.3 15.90 0.88 1800 1590.47

プロット９ 12 30.7 24.1 11.05 0.92 1200 1104.98

プロット１０ 17 27.2 22.6 12.56 0.74 1700 1255.68

平均 15.1 26.4 21.6 10.17 0.69 1510 1016.53

研究の流れ

データの⼊⼿・整理

データの加工

ツールによる算出

検証

国⼟地理院⻑野県

GIS

対象地

面積 5,890ha

森林率 93.2％

総蓄積量 898,028m³

haあたり蓄積量 507.48m³

樹種構成スギ，カラマツ，その他広葉樹

⻑野県⻑野市⻤無⾥地区

（旧⻤無⾥村）

休耕地

休耕地に植林されたスギ林が

有効活用されていない

解析対象

1：5000 1：5000

半径5㎞圏内の針葉樹林＋休耕地上のスギ林

→解析対象域：487.3ha

空間分布木質バイオマス収集コスト

エネルギー供給コスト

・残材のエネルギー活用の事業化の有効性を評価

・森林簿等から算出が可能

・フリーGIS上で活用可能

・ツール化されており算出が容易

GISツール

⽊質バイオマス利⽤ポテンシャル評価モデル

（国⽴環境研究所）

森林簿情報

空間データ

2015/03/26 北海道大学

26

森林簿等の情報

GISを用いて算出

• 樹種

• 面積

• 林齢

• 県名

• 位置情報

• 平均傾斜

• 運搬距離

• 作業システム

⼊⼒するパラメータ平均傾斜の算出

国⼟地理院のDEMデータから傾斜ラスタを作成

ポリゴンごとに平均傾斜を算出

1：25,000

• 緑色：施業班

• ⻩⾊：施業班の重⼼

• ⻘線：集材距離

• 赤線×1.5：運搬距離

• 赤星：公共温泉施設

※ツール資料より

集材・運搬距離の算出

1：5,000

作業システムの設定


伐倒

チェーンソー

造材

プロセッサ

集材

スイングヤーダ

運材

4.0tグラップル付トラック

チップ化

中型チッパー

林地傾斜30°未満の施業班で伐出可能

＝269.0ha（全体の55.2％）

• 林地残材発⽣量（m³）

• ⼟場残材発⽣量（m³）

• 柱材用⽊材発⽣量（m³）

• 集材コスト（円/m³）

• 土場残材運搬コスト（円/m³）

• 土場残材破砕コスト（円/m³）

• 柱材生産コスト（円/m³）

得られるデータ

＝⽊質バイオマス燃料

⽊質バイオマス利⽤コスト

資源量推定モデル

・樹種・林齢・地域・施業シナリオ

施業班ごとの⽊質バイオマス発⽣量

2015/03/26 北海道大学

27

施業シナリオについて算出過程

切捨間伐切捨間伐利用間伐利用間伐

全木集材全木集材全幹集材・短幹集材全幹集材・短幹集材

木材木材土場残材土場残材

搬出分搬出分


非搬出分非搬出分搬出分搬出分

林地残材林地残材林地残材林地残材

非搬出分非搬出分

伐倒コスト

Vol：材積

Vol×(1－残材率) Vol×残材率

上式×残材率①上式×(1－残材率①)

上式×(1－残材率②) 上式×残材率② 上式×1

Vol×間伐率 Vol×間伐率

上式×1

切捨間伐切捨間伐利用間伐利用間伐

全木集材全木集材全幹集材・短幹集材全幹集材・短幹集材


搬出分搬出分


非搬出分非搬出分搬出分搬出分

林地残材林地残材林地残材林地残材

非搬出分非搬出分

伐倒コスト

Vol：材積

Vol×(1－残材率) Vol×残材率

上式×残材率①上式×(1－残材率①)

上式×(1－残材率②) 上式×残材率② 上式×1

Vol×間伐率 Vol×間伐率

上式×1

算出過程

利⽤間伐

全木集材

土場残材

切捨間伐

全幹・単幹集材

木材

蓄積量

Vol.×残材率

Vol.×間伐率

除間伐率：⼀律15％（主伐時：100％）

残材率：末⽊＝2％

(スギ) 枝条＝8％その他＝5％

⽊質バイオマス発⽣量

算出過程（資源量）

・資源量(Vol.)推定式

Age：林齢（年）

Hd：上層樹高（m）

H：平均樹高（m）

D：平均直径（cm）

N：本数（本/ha）

Vm：平均幹材積（m3/本）

Vol：単位面積当たり材積（m3）

Va：単位⾯積当たりバイオマス量（m3）係数a，bは，樹種及び地域により決まる係数

HdbaH 22

AgebaHd 11

exp1

3

3

bHaD

D

baN44

5

5

bDaVm

VmNVol

VolaVa 6

バイオマス収集コストモデル

・樹種・傾斜・集材距離・運材距離

バイオマス利⽤コスト

コスト因子

機械コスト機械価格，補助⾦率，耐⽤年数，年間稼働率，⼀⽇当たり作業時間，稼働率，減価償却率，管理⽐率，保守修理率，燃料・油脂費，機械消耗費，機械台数，⽣産性

労務コスト人件費，作業日数，機械一台当たり作業人員

オーバーヘッドコスト保険料，諸経費

固定費，路網作設費架線の設置，路網作設費等

伐倒・造材・運搬・破砕作業

機械コスト

労務コスト

オーバヘッドコスト

集材作業

機械コスト

労務コスト

オーバーヘッドコスト

固定費・路網作設費


2015/03/26 北海道大学

28

算出結果

全域 5㎞圏内休耕地

⼟場残材発⽣量（m³）

24,440 19,346 5,094

年あたり発⽣量（m³/year）

407.3 322.4 84.9

土場残材コスト（円/m³）

2,620 2,625 2,603

面積（ha） 269.0 218.9 50.1

バイオマス利⽤のコスト分析

燃料必要量燃料コスト（万円/year）

木質バイオマス（土場残材）

1,360m³（272ｔ）

356

化⽯燃料（灯油） 70kL 674

「平成21年度⽊質バイオマスボイラー導⼊診断調査」（⻑野市，2010）,灯油単価は(96.1円/L)とする（⻑野県⽯油価格情報，2014.12.8現在）より

コスト算出結果（休耕地）

1：25000

算出結果

全域 5㎞圏内休耕地

⼟場残材発⽣量（m³）

24,440 19,346 5,094

年あたり発⽣量（m³/year）

407.3 322.4 84.9

土場残材コスト（円/m³）

2,620 2,625 2,603

面積（ha） 269.0 218.9 50.1

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

0 10 20 30 40 50 60

m³

year

⼟場残材発⽣量の経年変化

1360m³

407.3m³

⼤半が需要量を満たしていない

年ごとでバラつき

需要と供給

2015/03/26 北海道大学

29

発⽣量の経年変化

1360m³

2553.2m³

コスト算出方法

・休耕地上のスギ林分ごとまたは施業班ごとの⼟場残材コスト(円)：

Cvp＝Vp×Cp

・対象域全体の土場残材単価(円/m³)：

C＝ΣCvp/ΣVp

・ランニングコスト(円/year)：

Cr＝C×Vy

Vp：休耕地上のスギ林分ごとまたは施業班ごとの⼟場残材発⽣量(m³)Cp：休耕地上のスギ林分ごとまたは施業班ごとの⼟場残材単価(円/m³)Vy：⽊質バイオマスチップ使⽤量(m³/year)

森林簿内の資源量の現況

⻑野市⻤無⾥地区森林簿データより

既存ボイラーとの比較

• 年間の燃料費が半減

• 約18年間の利⽤が可能

現在と同量の熱量で既存の灯油ボイラーから木質バイオマスボイラーに置き換えた場合

休耕地および公共温泉施設から5km圏内で発⽣する資源を⽊質バイオマス燃料として公共温泉施設で現在と同じ熱量で使い続けた場合

ツールによる算出結果ツールによる算出結果

2015/03/26 北海道大学

30

ツールによる算出結果

⼟場残材発⽣量

土場残材コスト

傾斜別の⼟場残材発⽣量

1677.70m³30%

1357.54m³25%

2079.70m³38%

401.56 m³

7%

<19°

<22°

<30°

<43°

傾斜

伐出コストと販売価格

用材土場残材

販売価格（円/m³） 8,000 5,000

伐出コスト（円/m³） 10,454 2,302

⻤無⾥地区（⻑野森林組合）

まとめ

集材範囲の拡大

用材の活用

利⽤コスト：半減

発⽣量：単年度で⾒ると少量

土場残材のみでは需要を満たさない

ツールの課題

平均的な林分に対する概算に適している

森林簿から容易に算出可能

現状の資源量評価に課題

年ごとの発⽣量の予測が容易

施業シナリオが⼀律

2015/03/26 北海道大学

31

三重大学緑環境計画学研究室

廣瀬裕基川田伸治松村直人

背景：御在所岳からの市街地風景

流れ

研究対象地・背景

研究目的

研究手法

森林機能評価

ゾーニング

発表の流れ

研究対象地・背景

菰野町境界

三重県三重郡菰野町

⻄側⼤部分は鈴⿅国定公園に属している

貴重な動植物が生息

日本カモシカ国指定特別天然記念物

シデコブシ準絶滅危惧

例えば，

ブナ原始林県指定天然記念物

しかし，森林の管理不⾜の問題がある

適切な森林環境の保全が求められる

公益的機能の低下の恐れ

森林の機能評価により森林現況の明確化

森林ゾーニング⼿法の検討

研究目的

菰野町では，森林管理施業の効率的な実施が不可⽋

・公益的機能の低下が懸念される森林現況の把握

・地域性や森林特性に基づく機能区分

森林ゾーニングの必要性

研究手法ー使用データ・参考研究

この条件の下で，森林の機能評価を試みた研究がある

菰野町の森林に適⽤公益的機能を数量的に評価する

「朝日の森を対象とするGISを⽤いた森林機能評価と森林ゾーニング」呉守蓉ほか東京⼤学農学部演習林報告，111，59-83 (2004)

菰野町の森林に関するデータは，

GISデータ森林簿

小班界林道

２点のみ

(2010年度版)

ArcGISで出⼒

森林機能

評価基準

GIS数理的

分析手法

参考研究公益的機能の中で最も基本的と思われる

研究手法ー評価対象機能

水源涵養機能 …洪水緩和，水質調整

山地防災機能 …土砂流出/崩壊防止

・土壌の空隙(浸透量)増加に関わる発達した根系

・林床保護や土壌微生物の栄養源となる豊富な落葉枝

・下層植生(林床保護)を促す適切な管理

機能を発揮する上で望まれる森林

水源涵養機能

・抜根抵抗⼒の向上に関わる発達した根系

・山地災害が起きにくい地形

・下層植生(林床保護)を促す適切な管理

山地防災機能

密度，管理状態

林齢

林齢

傾斜度密度，管理状態

評価要因

を選択

2015/03/26 北海道大学

32

参考研究研究手法ー評価基準の選定

②評価要因のカテゴリーと評点を定める

①評価要因の重み (ウエイト) を定める③評価得点

「森林の整備水準の評価手法」(林野庁 1991)を参考に

評価得点が⾼い森林は，その機能発揮に望ましい状態にある

機能ポテンシャルが高い

• あ

評価基準

評価要因＋ウエイト＋カテゴリー＋評点＋評価得点表にまとめる

評価要因カテゴリー区分評点評価得点

林齢ウエイト

0.6

15年⽣以下 0 0

16〜20 20 12

21〜30 50 30

31〜40 70 42

41〜50 80 48

51〜70 90 54

71年⽣以上 100 60

密度ウエイト

0.2

無 0 0疎 70 14中 100 20密 80 16

管理状態ウエイト

0.2

針葉樹

不良 0 0可 40 8良 70 14優 100 20

広葉樹良 50 10優 100 20

水源涵養機能

山地防災機能評価基準(菰野町の森林簿に応じて調整) 林種評価要因カテゴリー区分評点評価得点

⼈⼯林

(針葉樹)

15年⽣以下 0 0林齢 16〜30 30 12

ウエイト0.4 31〜50 70 2851年⽣以上 100 40

無 0 0密度疎 60 12

ウエイト0.2 中 100 20密 80 16

管理状態無 0 0ウエイト0.2 有 100 20

30°以上 0 0傾斜度 29〜20° 60 12

ウエイト0.2 19〜10° 80 1610°未満 100 20

天然林

(広葉樹)

15年⽣以下 0 0林齢 16〜30 60 36

ウエイト0.6 31〜50 80 4851年⽣以上 100 60

無 0 0密度疎 70 14

ウエイト0.2 中 90 18密 100 20

傾斜度⼈⼯林と同じ

評点×ウエイト

60＋20＋20＝100点満点！

研究手法ー評価基準

密度評点

無 0疎 60中 100密 80

菰野町の施業範囲である林道から100m以内が対象(森林資源有効活用調査より)

密度

林齢

管理状態

水源涵養機能

林齢評点

15年⽣以下 016〜20 20

21〜30 5031〜40 7041〜50 80

51〜70 9071年⽣以上 100

管理状態評点備考

針葉樹

不良 0 管理なし可 40 下刈り、雪起こし

良 70 除間伐・枝打ち優 100 上記の管理中・直後

広葉樹良 50 管理なし (樹種特性を考慮)優 100 整理伐・下刈りなど

評点

100

0

対象外

評点結果

管理状態評点

無 0有 100

間伐評点

無 0疎 60 70中 100 90密 80 100

林齢評点

15年⽣以下 016〜30 30 6031〜50 70 80

51年⽣以上 100

傾斜度評点

30°以上 029〜20° 6019〜10° 8010°未満 100

管理状態⼈⼯林のみ

密度林齢

傾斜度

⼈⼯林

天然林

評点結果

菰野町の施業範囲である林道から100m以内が対象(森林資源有効活用調査より)

山地防災機能

水源涵養機能

山地防災機能

評価得点結果ゾーニング手法

フローチャート

環境林生産林

内側外側

保安林であるか？その種類は？

保全林⽣産林

環境林生産林国定公園

国定公園にあるか？

三重県型ゾーニングの類型は？

水源涵養⼟砂流出土壌崩壊

⼟壌保全林⽔源涵養林

保安林外

水源涵養山地防災

主要機能はどちらか？

必要に応じて⽊材⽣産も⾏う水源涵養＋土壌保全林

2015/03/26 北海道大学

33

ゾーニング結果・まとめ

間伐履歴

菰野町ゾーニング図 (施業範囲である林道から100m)

保全林⽣産林⼟壌保全林⽔源涵養林

平成20年以降の間伐実績は，南部に集中している

・森林所有者の同意を得やすい・林道整備が進んでいるなど…

木材生産は南部を優先することが望ましい

自然エネルギーの循環を目指す菰野町の森林管理⽅針の策定にも貢献できる

以上の結果は，森林管理施業の推進だけでなく

・呉守蓉・箕輪光博・島⽥佳津⽐古・露⽊聡・廣嶋卓也・李定洙 (2004) 朝日の森を対象とするGIS

を⽤いた森林機能評価と森林ゾーニング.東京⼤学農学部演習林報告111: 59-83.

・福嶌義宏 (1977) 田上⼭地の裸地斜⾯と植栽斜⾯の⾬⽔流出解析，⽇本林学会論⽂集88

・池谷浩 (1999) 「斜面の土砂移動現象」砂防学講座第3巻砂防学会

・北村嘉⼀ほか (1981)林試研報 313：175-208.

・松村直人 (2014) 菰野町森林資源有効活⽤査報告書．

・太田猛彦 (2012) 森林飽和―国土の変貌を考える NHKブックス

・鈴⽊雅一他 (1989) 「⾵化花崗岩⼭地における裸地と森林の⼟砂⽣産量」⽔利科学190

・鄭躍軍 (1999) 森林経営計画システムの開発に関する研究.東京⼤学農学部演習林報告 101:11-106.

2

参考文献

林齢

密度

管理状態

× 0.6

× 0.2

× 0.2

ウエイト

林齢

密度

傾斜度

管理状態

×× 0.2

× 0.2

× 0.2

0.40.6

対象外0~2021~4041~6061~8081~100

⼈⼯林

天然林 Ü

得点結果

Ü水源涵養機能

山地防災機能

管理状態の不良 (評点が低い) が評価得点の低下に影響

若齢林の多い南部では，評価得点が低い傾向

両機能ともに，

間伐等実施の優先地域

両機能の関係をみる

評価得点を標準化し、⽐較を⾏う

主要機能とする水源涵養山地防災

Ü

得点結果

Ü水源涵養機能

山地防災機能

管理状態の不良 (評点が低い) が評価得点の低下に影響

若齢林の多い南部では，評価得点が低い傾向

一方，北部は，両機能とも評価得点が高い傾向

両機能ともに，

間伐等実施の優先地域

２機能を併せ持つ林分であると推測

⻄部では，水源涵養機能の評価得点が高い

水源涵養機能の発揮に適した林分がある

適切な間伐は下層植⽣を発達させる

http://soilandwater.blog.so-net.ne.jp/2013-01-10

下層植生なし下層植生あり

樹木の根の様子

灌漑国富(引用元サイト)

伐採 (植栽) 後の経過年数

抜根抵抗⼒

(to

n・

f)

林齢と抜根抵抗⼒の関係

北村嘉⼀ほか林試研報 313：175-208. (1981)

国⽴環境研究所 HP

2015/03/26 北海道大学

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裸地と植栽地のハイドログラフ

福嶌義宏⽥上⼭地の裸地斜⾯と植栽斜⾯の⾬⽔流出解析，⽇本林学会論⽂集88（1977）

裸地

植栽地

流出量

水に含まれる物質の比較

単位：Kg / ha year

第17回国際林業研究機関連合{IUFRO}世界⼤会論⽂集（昭和56年）

裸・緑化施⼯・森林地の⼟砂流出量

鈴⽊雅⼀ほか「⾵化花崗岩⼭地における裸地と森林の⼟砂⽣産量」⽔利科学190(平成元年)

mm

/10m

in降⾬量

mm

/10

min

100

10

1.0

0.119701962 19881980 (年)

裸地

緑化施工地

森林地

池谷浩「斜面の土砂移動現象」砂防学講座第3巻砂防学会（平成11年）

有・無林地の⼭崩れ

無林有林無林有林

年⼟砂⽣産量

()

裸地

緑化施工地

森林地

1000

年⼟砂⽣産量

(m3/k

m2ye

ar)

10000

雨水

渓流水

背景② - 森林gisフォーラム...(treetops法) 樹種分類画像 (教師付き分類)...

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