林野庁様向けUAV森林計測説明会資料_pptx

(1)

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

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

2.

2. 2. UAV

UAV

UAVの概要

の概要

3.

3. 3. 写真測量による森林計測事例

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

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

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

5.

5. 5. 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)

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

(2)

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

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

(3)

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 = 7.8273x}0.5444 60 _Sr<=14.5 F iel d sur vey d at a D B H (cm ) 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 D B H （c m ）樹冠投影面積（m2_） Sr<=14.5 17<Sr<=14.5 Sr>17

Canopy area size(㎡)

F iel d sur vey d at a D B H (cm )

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

①

①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）

• 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）

• 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）

12

②

②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）

• 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）

③

③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因子

因子

• 立木密度

立木密度

• 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

(4)

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

2

22 2．

．

．UAV

UAV

UAVの概要

の概要

の概要－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

2

22 2．

．

．UAV

．

UAV

UAVの概要

UAV

の概要

の概要－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 GR RICOH GR RICOH GR RICOH GR Riegl RieglRiegl Riegl VUXVUXVUXVUX----1111

Velodyne Velodyne Velodyne Velodyne VLPVLPVLP-VLP---16 16 16 16

2

22 2．

．

．UAV

UAV

UAVの概要

の概要－国土管理関連の

の概要

－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－

－

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

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）

■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+、、、、Phantom3Phantom3（Phantom3Phantom3（（（DJIDJIDJIDJI））））ソフト：

ソフト：ソフト：

ソフト：PhotoscanPhotoscanPhotoscanPhotoscan、、、TNT/、TNT/TNT/TNT/MipsMipsMipsMips

(5)

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（S

S

Structure ffffrom M

M

Motion）

3 33 3次元次元次元空間に自動的に次元 19 3 33 3次元次元次元空間に自動的に次元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

(6)

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

21 After thinning 2015/11

Ortho photo

Tree cut

Ground is more visible by thinning and leaf fall Crop, grass

Turned leaf color

UAV

UAV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 T re e h e ig h t T re e h e ig h t T re e h e ig h t T re e h e ig h t Tree top Tree topTree top Tree top

Ground Ground Ground Ground

(7)

点群データによる林分断面の例

25

樹高計測精度

No Forest type Tree height (m) Inventory Point data

1 11 1 Open forest 6.46.46.46.4 7.07.07.07.0 2 22 2 Closed forest 6.76.76.76.7 7.77.77.77.7 3 33 3 Closed forest 10.410.410.410.4 9.99.99.99.9 4 44 4 Closed forest 9.99.99.99.9 10.710.710.710.7 5 55 5 Pine forest 13.513.513.513.5 12.112.112.112.1 6 66 6 Pine forest 12.812.812.812.8 13.213.213.213.2 7 77 7 Closed forest 13.213.213.213.2 14.114.114.114.1 8 88 8 Closed forest 12.612.612.612.6 14.314.314.314.3

y = 1.0558x - 1.0437

R² = 0.9884

20 25 30 35 40 P o in t d at a (m ) P o in t d at a (m ) P o in t d at a (m ) P o in t d at a (m ) 26 8 88 8 Closed forest 12.612.612.612.6 14.314.314.314.3 9 99 9 Teak plantation 15.615.615.615.6 15.015.015.015.0 10 10 10 10 Teak plantation 15.715.715.715.7 15.615.615.615.6 11 11 11 11 Closed forest 16.316.316.316.3 16.916.916.916.9 12 12 12 12 Pine forest 16.516.516.516.5 17.117.117.117.1 13 13 13 13 Pine forest 17.517.517.517.5 17.617.617.617.6 14 14 14 14 Pine forest 17.117.117.117.1 18.218.218.218.2 15 15 15 15 Closed forest 22.922.922.922.9 21.921.921.921.9 16 16 16 16 Closed forest 24.724.724.724.7 23.423.423.423.4 17 17 17 17 Closed forest 22.922.922.922.9 23.523.523.523.5 18 18 18 18 Closed forest 33.233.233.233.2 32.132.132.132.1 19 19 19 19 Closed forest 33.233.233.233.2 32.632.632.632.6 R2 _0.9884_0.9884_0.9884_0.9884 _RMSE _0.889_0.889_0.889_0.889 0 5 10 15 0.0 5.0 10.0 15.0 20.0 25.0 30.0 35.0 P o in t d at a (m ) P o in t d at a (m ) P o in t d at a (m ) P o in t d at a (m ) Inventory (m) Inventory (m) Inventory (m) Inventory (m)

DSM

DTM

(3)材積推定

DSMとDTMより材積推定の可能性

27

DSM

DTM

DCHM

subtract subtractsubtract subtract

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／LAST／中間／LASTLASTLAST STRONGSTRONGSTRONGSTRONG／／／／LASTLASTLASTLAST 開発時の用途

開発時の用途開発時の用途

(8)

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UAV

UAV

UAV ＋

UAV

＋

＋ Riegl

Riegl

Riegl社製

社製VUX

社製

VUX

VUX-

VUX

--

-1

11 1レーザ

レーザ

対象地区概観

GoogleEarth

より

(2014/11/4

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

(9)

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㈱

UAV

＋

Velodyne VLP-16

レーザ

(10)

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UAVはいずれもマルチコプター式はは1フライトの飛行時間がはフライトの飛行時間がフライトの飛行時間が20分程度と短フライトの飛行時間が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、計測可能面近く固定翼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。

(11)

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