UAV(ドローン)による森林計測のご紹介

平成29年2月7日アジア航測株式会社

内容内容内容内容

1.1.1.1. アジア航測の森林事業のご紹介アジア航測の森林事業のご紹介アジア航測の森林事業のご紹介アジア航測の森林事業のご紹介

2.2.2.2. UAVUAVUAVUAVの概要の概要の概要の概要

3.3.3.3. 写真測量による森林計測事例写真測量による森林計測事例写真測量による森林計測事例写真測量による森林計測事例3.3.3.3. 写真測量による森林計測事例写真測量による森林計測事例写真測量による森林計測事例写真測量による森林計測事例

4.4.4.4. レーザ測量による森林計測事例レーザ測量による森林計測事例レーザ測量による森林計測事例レーザ測量による森林計測事例

5.5.5.5. まとめと今後の展望まとめと今後の展望まとめと今後の展望まとめと今後の展望

アジア航測のマルチプラットホームセンシング

3

UAV(ドローンドローンドローンドローン)

アジア航測の森林事業

– 航空レーザを使った森林資源解析と森林計画

– リモセンによる森林災害などに関する調査・研究

– 開発途上国へのREDD＋など森林関連支援活動

森林レーザ解析で得られる情報

• 林相区分図

• 樹高（小班単位、単木レベル）

• 立木密度

• 収量比数、相対幹距比

• 胸高直径（樹冠面積からの推定）

• 材積（小班単位、単木レベル）

• 樹冠長率、林分垂直構造

5

レーザ林相図

6

スギスギスギスギ

ヒノキヒノキヒノキヒノキ

林相区分図

7

スギ林 5～10ｍ

ヒノキ林 10～15ｍ

広葉樹林 15ｍ以上

マツ林 20ｍ以上

竹林

伐採跡地

樹種区分 樹高区分

樹木頂点抽出技術

8

DCHM（樹高）画像 樹冠形状指数画像

樹冠部抽出結果 樹頂点抽出結果（樹頂点位置、樹高、本数）

樹頂点

樹冠径から直径を推定する

• 樹冠径の抽出＞直径回帰式＞材積推定

y = 8.0113x0.5742 y = 7.8273x0.544460 Sr<=14.5

Fie

ld s

urv

ey

data

DB

H(c

m)

9

y = 8.0113x0.5742

R² = 0.6893

y = 7.8273x0.5444

R² = 0.7652

y = 7.6567x0.529

R² = 0.8231

0

10

20

30

40

50

0 10 20 30 40

現地

調査

DB

H（

cm）

樹冠投影面積（m2）

Sr<=14.5

17<Sr<=14.5

Sr>17

Canopy area size(㎡)

Fie

ld s

urv

ey

data

DB

H(c

m)

材積推定と要間伐林分の把握

収量比数材積

10

We can easily find where we must thin.

We can understand the volume in this basin and polygon base.

赤色立体地図(AAS original technique)

Valley（dark red） ridge（bright）

11

road

Soil saving dam

航空レーザによる森林資源把握の全体像

①①①①直接計測が可能な林分物理量直接計測が可能な林分物理量直接計測が可能な林分物理量直接計測が可能な林分物理量

• 樹高（単木単位）樹高（単木単位）樹高（単木単位）樹高（単木単位）• 本数（樹頂点抽出）本数（樹頂点抽出）本数（樹頂点抽出）本数（樹頂点抽出）• 樹冠径（単木単位）樹冠径（単木単位）樹冠径（単木単位）樹冠径（単木単位）• 林相（レーザ林相図）林相（レーザ林相図）林相（レーザ林相図）林相（レーザ林相図）• （地盤高データ）（地盤高データ）（地盤高データ）（地盤高データ）

12

②②②②間接計測間接計測間接計測間接計測が可能な林分が可能な林分が可能な林分が可能な林分物理量物理量物理量物理量

• 直径（樹冠径との推定式から）直径（樹冠径との推定式から）直径（樹冠径との推定式から）直径（樹冠径との推定式から）• 材積（樹高と直径の材積式から）材積（樹高と直径の材積式から）材積（樹高と直径の材積式から）材積（樹高と直径の材積式から）

③③③③活用活用活用活用可能な森林管理のための可能な森林管理のための可能な森林管理のための可能な森林管理のための因子因子因子因子

• 立木密度立木密度立木密度立木密度• 相対幹距比相対幹距比相対幹距比相対幹距比 要整備森林分布図要整備森林分布図要整備森林分布図要整備森林分布図

タイプタイプタイプタイプ

固定翼 回転翼eBee (senseFly)

YANMAR

4ローター6ローター

＜動力＞ガソリンまたは

2222．．．．UAVUAVUAVUAVの概要の概要の概要の概要 －機体－－機体－－機体－－機体－

シングルローター マルチローター

S900 DJI

8ローター電池

カメラ

高機能

2222．．．．UAVUAVUAVUAVの概要の概要の概要の概要 －センサ－－センサ－－センサ－－センサ－

レーザスキャナ

高機能・重量

Cannon EOS Cannon EOS Cannon EOS Cannon EOS ----1D1D1D1D

RICOH GRRICOH GRRICOH GRRICOH GR

RieglRieglRieglRiegl VUXVUXVUXVUX----1111

VelodyneVelodyneVelodyneVelodyne VLPVLPVLPVLP----16 16 16 16

2222．．．．UAVUAVUAVUAVの概要の概要の概要の概要 －国土管理関連の－国土管理関連の－国土管理関連の－国土管理関連の応用分野例応用分野例応用分野例応用分野例－－－－

�環境分野• 野生生物調査、森林調査

�防災分野• 災害状況把握（土砂災害、水害、火山災害、雪崩）

• 砂防堰堤の堆砂測量• 砂防堰堤の堆砂測量

�農業分野• 生育状況把握（精密農業）

• 農薬散布

�建設分野• i-Construction

• 施設点検

３．写真測量による森林計測事例（ミャンマー）３．写真測量による森林計測事例（ミャンマー）３．写真測量による森林計測事例（ミャンマー）３．写真測量による森林計測事例（ミャンマー）

■ミャンマーの現状■ミャンマーの現状■ミャンマーの現状■ミャンマーの現状

国土面積が広い、道路事情が悪い国土面積が広い、道路事情が悪い国土面積が広い、道路事情が悪い国土面積が広い、道路事情が悪い

＞森林調査、管理が大変＞森林調査、管理が大変＞森林調査、管理が大変＞森林調査、管理が大変

■目的■目的■目的■目的

安価で効率的な森林観測技術の検討安価で効率的な森林観測技術の検討安価で効率的な森林観測技術の検討安価で効率的な森林観測技術の検討

■方法■方法■方法■方法

(1)(1)(1)(1)空中写真撮影、森林調査の実施空中写真撮影、森林調査の実施空中写真撮影、森林調査の実施空中写真撮影、森林調査の実施

16

(1)(1)(1)(1)空中写真撮影、森林調査の実施空中写真撮影、森林調査の実施空中写真撮影、森林調査の実施空中写真撮影、森林調査の実施

(2)(2)(2)(2)写真から写真から写真から写真から3333次元モデルを作成次元モデルを作成次元モデルを作成次元モデルを作成

(3)UAV(3)UAV(3)UAV(3)UAV利用可能性の検討利用可能性の検討利用可能性の検討利用可能性の検討

(4)(4)(4)(4)精度評価精度評価精度評価精度評価

■使用機体、ソフト■使用機体、ソフト■使用機体、ソフト■使用機体、ソフト

機体：機体：機体：機体：Phantom2V+Phantom2V+Phantom2V+Phantom2V+、、、、Phantom3Phantom3Phantom3Phantom3（（（（DJIDJIDJIDJI））））

ソフト：ソフト：ソフト：ソフト：PhotoscanPhotoscanPhotoscanPhotoscan、、、、TNT/TNT/TNT/TNT/MipsMipsMipsMips調査対象地

17

(1)林分状況の把握斜め写真により、広域を俯瞰できる

チーク林

農地

18

竹林

3次元復元ソフト（SSSStructure ffffrom MMMMotion）

3333次元次元次元次元空間に自動的に

19

3333次元次元次元次元空間に自動的に配置された写真

取り込んだ写真取り込んだ写真取り込んだ写真取り込んだ写真

点群データ点群データ点群データ点群データ

不可視エリア不可視エリア

(1)林分状況の把握不可視エリアの把握が可能

20

1コースのみでオルソフォト作成

Forest stand structure by Point cloud

Teak plantation before thinning 2014/10

(1)林分状況の把握機動性が高いため、経年モニタリングが可能

21After thinning 2015/11

Ortho photoTree cut

Ground is more visible by thinning and leaf fall

Crop, grass

Turned leaf color

UAVUAVUAVUAVオルソフォトオルソフォトオルソフォトオルソフォト

(1)林分状況の把握解像度が高いため、林相判読に有効

22

UAV Ortho Photo 分解能：4.6㎝Google earth 分解能：?RapidEye 分解能：5m

RapidEye

(1)林分状況の把握

DSMから作成した樹冠高より、林間ギャップの把握が可能

標高(m)

(2)樹高計測

点群データにより樹高計測が可能

24

Tre

e h

eig

ht

Tre

e h

eig

ht

Tre

e h

eig

ht

Tre

e h

eig

ht

Tree topTree topTree topTree top

GroundGroundGroundGround

点群データによる林分断面の例点群データによる林分断面の例点群データによる林分断面の例点群データによる林分断面の例

25

樹高計測精度

No Forest typeTree height (m)

Inventory Point data1111 Open forest 6.46.46.46.4 7.07.07.07.0

2222 Closed forest 6.76.76.76.7 7.77.77.77.7

3333 Closed forest 10.410.410.410.4 9.99.99.99.9

4444 Closed forest 9.99.99.99.9 10.710.710.710.7

5555 Pine forest 13.513.513.513.5 12.112.112.112.1

6666 Pine forest 12.812.812.812.8 13.213.213.213.2

7777 Closed forest 13.213.213.213.2 14.114.114.114.1

8888 Closed forest 12.612.612.612.6 14.314.314.314.3

y = 1.0558x - 1.0437R² = 0.9884

20

25

30

35

40

Poin

t dat

a (m

)P

oin

t dat

a (m

)P

oin

t dat

a (m

)P

oin

t dat

a (m

)

26

8888 Closed forest 12.612.612.612.6 14.314.314.314.3

9999 Teak plantation 15.615.615.615.6 15.015.015.015.0

10101010 Teak plantation 15.715.715.715.7 15.615.615.615.6

11111111 Closed forest 16.316.316.316.3 16.916.916.916.9

12121212 Pine forest 16.516.516.516.5 17.117.117.117.1

13131313 Pine forest 17.517.517.517.5 17.617.617.617.6

14141414 Pine forest 17.117.117.117.1 18.218.218.218.2

15151515 Closed forest 22.922.922.922.9 21.921.921.921.9

16161616 Closed forest 24.724.724.724.7 23.423.423.423.4

17171717 Closed forest 22.922.922.922.9 23.523.523.523.5

18181818 Closed forest 33.233.233.233.2 32.132.132.132.1

19191919 Closed forest 33.233.233.233.2 32.632.632.632.6

R2 0.98840.98840.98840.9884 RMSE 0.8890.8890.8890.889

0

5

10

15

0.0 5.0 10.0 15.0 20.0 25.0 30.0 35.0

Poin

t dat

a (m

)P

oin

t dat

a (m

)P

oin

t dat

a (m

)P

oin

t dat

a (m

)

Inventory (m)Inventory (m)Inventory (m)Inventory (m)

DSMDSMDSMDSM DTMDTMDTMDTM

(3)材積推定DSMとDTMより材積推定の可能性

27

DSMDSMDSMDSM DTMDTMDTMDTM

DCHMDCHMDCHMDCHM

subtractsubtractsubtractsubtract

３．レーザ測量による森林計測事例３．レーザ測量による森林計測事例３．レーザ測量による森林計測事例３．レーザ測量による森林計測事例

UAV用レーザスキャナ代表例

精度区分精度区分精度区分精度区分 高精度高精度高精度高精度 中精度中精度中精度中精度

メーカー型式メーカー型式メーカー型式メーカー型式 RIEGLRIEGLRIEGLRIEGL VUXVUXVUXVUX----1111 VelodyneVelodyneVelodyneVelodyne VLPVLPVLPVLP----16161616

イメージイメージイメージイメージ

28

測定距離測定距離測定距離測定距離 約約約約900m900m900m900m 約約約約100m100m100m100m

パルスレートパルスレートパルスレートパルスレート 500KHz500KHz500KHz500KHz 300KHz300KHz300KHz300KHz

重量重量重量重量 3.6 3.6 3.6 3.6 ㎏㎏㎏㎏ 0.83 0.83 0.83 0.83 ㎏㎏㎏㎏

価格価格価格価格 約約約約2500250025002500万円万円万円万円 約約約約120120120120万円万円万円万円

取得パルス取得パルス取得パルス取得パルス FirstFirstFirstFirst／中間／／中間／／中間／／中間／LASTLASTLASTLAST STRONGSTRONGSTRONGSTRONG／／／／LASTLASTLASTLAST

開発時の用途開発時の用途開発時の用途開発時の用途 航空レーザ測量と同等航空レーザ測量と同等航空レーザ測量と同等航空レーザ測量と同等 ＭＭＳＭＭＳＭＭＳＭＭＳ

高精度レーザスキャナの事例

ルーチェサーチ㈱様ルーチェサーチ㈱様ルーチェサーチ㈱様ルーチェサーチ㈱様UAVUAVUAVUAV ＋＋＋＋ RieglRieglRieglRiegl社製社製社製社製VUXVUXVUXVUX----1111レーザレーザレーザレーザ

対象地区概観

GoogleEarthよりよりよりより(2014/11/4撮影）撮影）撮影）撮影）

レーザ点群断面図例

地面、樹冠、枝葉の状地面、樹冠、枝葉の状地面、樹冠、枝葉の状地面、樹冠、枝葉の状況が明瞭にわかる況が明瞭にわかる況が明瞭にわかる況が明瞭にわかる

レーザ林相図

写真と比較して、林相写真と比較して、林相写真と比較して、林相写真と比較して、林相の違いが明瞭にわかるの違いが明瞭にわかるの違いが明瞭にわかるの違いが明瞭にわかる

針葉樹

レーザ林相図

広葉樹

針葉樹と広葉樹が色調針葉樹と広葉樹が色調針葉樹と広葉樹が色調針葉樹と広葉樹が色調の違いで明瞭にわかるの違いで明瞭にわかるの違いで明瞭にわかるの違いで明瞭にわかる

樹頂点抽出

樹頂点抽出結果

●●●● ：有人機（ヘリ）による：有人機（ヘリ）による：有人機（ヘリ）による：有人機（ヘリ）による計測結果計測結果計測結果計測結果→233本本本本

▲▲▲▲：：：：UAVによる計測結果による計測結果による計測結果による計測結果→236本本本本

→ほぼ一致ほぼ一致ほぼ一致ほぼ一致

中精度レーザスキャナの事例

アジア航測㈱アジア航測㈱アジア航測㈱アジア航測㈱ UAV ＋＋＋＋ Velodyne VLP-16レーザレーザレーザレーザ

フィルタリング前（造成地） フィルタリング後（造成地）

森林部分の断面図例

高精度スキャナには及ばないが、樹木や地面の状況を低コストで把握可能高精度スキャナには及ばないが、樹木や地面の状況を低コストで把握可能高精度スキャナには及ばないが、樹木や地面の状況を低コストで把握可能高精度スキャナには及ばないが、樹木や地面の状況を低コストで把握可能

まとめと今後の展望� 写真測量法写真測量法写真測量法写真測量法 ：：：： 機体やセンサ（カメラ）は比較的安価。しかしデータ処理機体やセンサ（カメラ）は比較的安価。しかしデータ処理機体やセンサ（カメラ）は比較的安価。しかしデータ処理機体やセンサ（カメラ）は比較的安価。しかしデータ処理

（（（（SfM）に時間がかかる上、密な森林では地面が正確に計測できず、樹）に時間がかかる上、密な森林では地面が正確に計測できず、樹）に時間がかかる上、密な森林では地面が正確に計測できず、樹）に時間がかかる上、密な森林では地面が正確に計測できず、樹

高計測精度が低下する場合がある。高計測精度が低下する場合がある。高計測精度が低下する場合がある。高計測精度が低下する場合がある。

� レーザ測量法レーザ測量法レーザ測量法レーザ測量法 ：：：： 高精度機材は密な森林でもハイスペックなデータ取得高精度機材は密な森林でもハイスペックなデータ取得高精度機材は密な森林でもハイスペックなデータ取得高精度機材は密な森林でもハイスペックなデータ取得

が可能だが機体やセンサが高価。中精度機材は比較的安価だがデータが可能だが機体やセンサが高価。中精度機材は比較的安価だがデータが可能だが機体やセンサが高価。中精度機材は比較的安価だがデータが可能だが機体やセンサが高価。中精度機材は比較的安価だがデータ

精度・密度が課題。精度・密度が課題。精度・密度が課題。精度・密度が課題。精度・密度が課題。精度・密度が課題。精度・密度が課題。精度・密度が課題。

� いずれもマルチコプター式いずれもマルチコプター式いずれもマルチコプター式いずれもマルチコプター式UAVはははは1フライトの飛行時間がフライトの飛行時間がフライトの飛行時間がフライトの飛行時間が20分程度と短分程度と短分程度と短分程度と短

く、計測可能面積や作業効率、コストが課題。く、計測可能面積や作業効率、コストが課題。く、計測可能面積や作業効率、コストが課題。く、計測可能面積や作業効率、コストが課題。

� 今後は機材の小型化、高性能化、低価格化が進み、より手軽にハイス今後は機材の小型化、高性能化、低価格化が進み、より手軽にハイス今後は機材の小型化、高性能化、低価格化が進み、より手軽にハイス今後は機材の小型化、高性能化、低価格化が進み、より手軽にハイス

ペックなデータ取得が可能となる。ペックなデータ取得が可能となる。ペックなデータ取得が可能となる。ペックなデータ取得が可能となる。

� 近く固定翼近く固定翼近く固定翼近く固定翼UAV搭載レーザ機器が製品化される予定であり、計測可能面搭載レーザ機器が製品化される予定であり、計測可能面搭載レーザ機器が製品化される予定であり、計測可能面搭載レーザ機器が製品化される予定であり、計測可能面

積や計測精度、作業効率が大幅に改善する可能性あり。ただし、航空法積や計測精度、作業効率が大幅に改善する可能性あり。ただし、航空法積や計測精度、作業効率が大幅に改善する可能性あり。ただし、航空法積や計測精度、作業効率が大幅に改善する可能性あり。ただし、航空法

の制約に留意する必要がある。の制約に留意する必要がある。の制約に留意する必要がある。の制約に留意する必要がある。

まとめと今後の展望

� ＵＡＶによる計測は下記の利点があることから、労働者が減少しているＵＡＶによる計測は下記の利点があることから、労働者が減少しているＵＡＶによる計測は下記の利点があることから、労働者が減少しているＵＡＶによる計測は下記の利点があることから、労働者が減少している

林業界での今後の活用が期待される。林業界での今後の活用が期待される。林業界での今後の活用が期待される。林業界での今後の活用が期待される。

・地上調査に比べて立ち入りや地形による制約が少ない。・地上調査に比べて立ち入りや地形による制約が少ない。・地上調査に比べて立ち入りや地形による制約が少ない。・地上調査に比べて立ち入りや地形による制約が少ない。

・機動的な実施が可能である。・機動的な実施が可能である。・機動的な実施が可能である。・機動的な実施が可能である。

・面的（数・面的（数・面的（数・面的（数ha～数十～数十～数十～数十ha）に効率的な計測が可能である。）に効率的な計測が可能である。）に効率的な計測が可能である。）に効率的な計測が可能である。・面的（数・面的（数・面的（数・面的（数ha～数十～数十～数十～数十ha）に効率的な計測が可能である。）に効率的な計測が可能である。）に効率的な計測が可能である。）に効率的な計測が可能である。

� 具体的な活用分野として、例えば下記が見込まれる。具体的な活用分野として、例えば下記が見込まれる。具体的な活用分野として、例えば下記が見込まれる。具体的な活用分野として、例えば下記が見込まれる。

・収穫調査・収穫調査・収穫調査・収穫調査

・伐採跡地の検査・伐採跡地の検査・伐採跡地の検査・伐採跡地の検査

・新植地の測量・新植地の測量・新植地の測量・新植地の測量

・病害虫・風倒木等森林被害調査・病害虫・風倒木等森林被害調査・病害虫・風倒木等森林被害調査・病害虫・風倒木等森林被害調査

お問い合わせは下記まで

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