院庄林業株式会社様と共同で森林資源の調査を行いました。

院庄林業株式会社様の地上型LIDAR・人の手による毎木調査、弊社のUAV搭載LIDAR・ノンプリズムを用いた樹高測定で検証を行いデータの正確さやコストを比較しました。

今回は人の手による毎木調査・UAV搭載LIDAR・ノンプリズムを用いた樹高測定において比較しますが、今後は院庄林業株式会社様の地上型LIDARのデータをもとに情報交換等も行う予定にしています。

今回のフィールドは面積6600㎡で、多数が桧で杉も混じった森林です。LIDARについては対地速度3ｍ/ｓで飛行し、高度は40ｍで自動航行を設定しました。

Lidarで取得したDSM（オリジナルデータ）を標高段彩で表示

樹木下に熊笹が植生していましたが、ある程度地盤データも取得が出来ています。

上記のオリジナルデータからフィルタリングを行いＤＥＭデータを作成しました。

GISソフトでDSMとDEMの標高差である樹高レイヤを作成し、標高段彩を繰り返し表示させ、地上開度・傾斜図等と重ねて判読図としました。

杉と桧は葉の付き方が違うため同じようには判読できません。

杉は三角錐状に繁茂するため頂点の判読は簡単ですが、桧は葉が開くように繁茂するため画像での判読が難しいのです。ただ、樹種の判読は一目瞭然ですね。

オルソ写真のみでは桧の頂点は判読が困難ですが上記のレイヤをオーバーラップする事で頂点の判読が可能になりました。

頂点へポイントデータを作成し、樹高レイヤから樹高を転記しました。

その後エリアと樹種を入力し、検測用としてノンプリズムを用いた実測樹高値も入力しました。

人の手による毎木調査での本数が528本であり誤差は3％でした。

上空からでは頂点が埋もれて判別が不可能なものもあるため予想どおり少なく算出していたようです。

また、ノンプリズムによる実測樹高値との比較では誤差が2.7％(RMS)でしたが、実際にはノンプリズムで樹木の頂点部分の計測は難しいため実測値にも誤差を含んでおり、大きく値が違わなかったので傾向としては問題無いと思われます。

現地作業は計測・準備等合わせて二人で１時間、内業では飛行計画や樹木の判別作業・まとめで一人で１日半程度であり、従来の作業日数（3人／ha）と比較してもあまり変わらないものとなりました。

今後、内業での頂点判別作業をAI等で自動化するなどできれば作業日数を短縮することも可能となるでしょう。

※QGISを使って自動で頂点判読できるようになりました。作業時間は一気に短縮できますね！

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