JP2007166967A - 樹木の健全度評価方法及び樹木健全度評価装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】調査対象の樹種の樹木より葉を採取し、多目的分光反射計もしくは樹木の真上から分光反射計Field Specで分光反射データを測定する。 各調査地点で採取した土壌から体積含水率、粗孔隙率、細孔隙率、間隙率、透水係数、有効土層深、最終浸透速度の土壌の特性を調査し、分光反射データと関連付ける。更に、採取した葉中養分データと分光特性と関連付けてデータベースとし、多変量解析による回帰分析をおこない、樹種と土壌特性、及び葉中養分毎に葉の分光特性を植生環境データにより樹木の健全度と関連付けた健全度データベースとする。高解像度衛星画像から樹木の分光特性を読み取り、かつ、評価対象の樹木の土壌特性、及び葉中養分データによって健全度データベースを参照して個々の樹木の健全度を評価する。
【選択図】図1
Description
従来、樹木管理は定期的、計画的に樹木医によっておこなわれている。樹木医が、樹木を個別に観察し、枯れた枝はないか、葉の色は健全か、腐朽している部分はないかなど、樹木を外から見て異常がないかを調べる目視や、樹木を木槌でたたき、そのときの音を聴取して樹皮の状況や内部に空洞がないかを調べる木槌診断等の外観診断がなされる。外観診断により、内部に異常があると判断された樹木は、更に、機器を利用して樹幹内部の腐朽状態や腐朽量を診断する精密診断が実施される。
更に、診断計測結果には個人差があり、植物の健全度評価としては信頼性に欠ける面があった。
また、リモートセンシング技術は、高所から広範囲に観測をおこなえる利点があるが、従来の衛星データ(LANDSATなど)は、画像解像度が低く、樹木1本1本を対象とすることができず、森林といった比較的広範囲の植生評価しかできなかった。
本発明は、樹木の種類、植生環境、地域、観測季節などのパラメータ毎の分光反射特性、葉中養分評価、土壌評価といった現地調査と、樹木を1本1本評価することが可能な高解像度衛星データ及び、航空機による空中レーザー計測システムを利用し、より高精度に植物の健全度評価をできるようにするものである。
また、樹木の樹種毎に葉の分光特性を植生環境データにより樹木の健全度と関連付けた健全度データベースの記憶部、高解像度衛星画像データの分光読取装置、樹種の入力装置、樹種データ及び分光読取装置の読取データに基づいて健全度データベースを参照して近似の健全度を取り出す演算装置、及び健全度を出力する出力装置とからなる樹木健全度評価装置である。
樹種や植生環境状態などにより、スペクトルパターンが異なることからそれらに応じた基準値を設ける必要がある。そこで、実際に現地で葉の分光反射データを測定し、以下の基準データベースを構築する。
(1)植生の状態による分光反射率のスペクトルのデータベース
(2)植生の種類による分光反射率のスペクトルのデータベース
分光反射データの測定に関しては、樹木の葉(5〜7枚)を採取し、多目的分光反射計によって分光特性を測定する。
樹木5種:(イチョウ、マテバシイ、ケヤキ、プラタナス、サンゴジュ)
基準値 :良 普通 不
(1)土壌成分
樹木が植栽されている場所の土壌成分は健全度に影響を与えるので、衛星データ、分光反射計による観測、現地調査から、当該場所での土壌を把握する。
a.有効土層厚
樹木の生育に大きく関与している土壌の物理学的性質のうち、透水性と粗孔隙量については土壌硬度がその指標となる。土壌中の根系の発達状況は土壌硬度に大きく影響を受けるが、土壌硬度が土壌中の毛細管間隙と非毛細管間隙との境界値より大きくなると根系の発達は悪くなる。土層厚は山中式土壌硬度計、または、長谷川式土壌貫入計を用いて、測定する。
山中式土壌硬度計の指標硬度18mm式(1)(大島造園土木研究所緑化・土壌研究所)によって換算した軟らか度(長谷川式土壌貫入計の測定値)1.9cm/drop以上の土層厚を有効土層厚とした。
S=5.64×{100×H/0.795×(40−H)2}-0.716・・・(1)
ここで、Sは軟らか度(cm/drop)、Hは指標硬度(mm)である。
土の間隙部の体積Vv と 土全体の体積Vとの比である。
間隙率: n (%)= Vv/V×100
c.粗孔隙率
土壌の孔隙は大きさによって細孔隙(毛細管孔隙)と粗孔隙(非毛細管孔隙)に区分され、粗孔隙率は土壌中の粗孔隙に占める割合(%)で表される。土壌中を流れる水分は土壌粒子間の非毛細管孔隙を重力によって自由に流動する。土壌の根は、非毛細管孔隙内の水分を吸い上げる。A0層を除いた地表より15〜20cm土壌から採集した土壌試料を採土円筒内で水に十分飽和させた後、乾燥した素焼板の上に載せ、一昼夜にわたって十分脱水した後の水分の減量によって求める。
粗孔隙率(%)=飽和土壌/自然乾燥土壌
細孔隙率(%)=自然乾燥土壌/乾燥土壌
d.透水係数
土壌の透水性(浸透性)を表す尺度である。通常、飽和透水係数(cm・s-1)をいい、土壌カラムに水を満たして下部から水を抜いたとき、1秒間に低下する水層の高さ(cm)を意味している。
飽和透水係数は、層流状態における浸透流の動水勾配に対する浸透流速の比を表し、土中における自由水の移動のしやすさである透水性を表す指標となる。飽和透水係数の測定は、粗孔隙率と同様に100mlを採土円筒内に乱さないように採取した土壌試料に対して変水位透水試験をおこなって求める。変水位透水試験は、一定の断面と長さを持つ試料の中を水が浸透することによって生ずる水位の降下とその経過時間との関係を観測し、飽和透水係数を算出する実験である。飽和透水係数を求める算定式は、以下のとおりである。
a:パイプの断面積 (cm2)
L:容器の高さ (cm)
A:容器の断面積 (cm2)
t:水を通過させたときの時間 (s)
h1:パイプの最初の水頭高さ (cm)
h2:パイプのt秒後の水頭高さ(cm)
葉中養分の分析は、樹木全体の栄養状態を判断するためのもので、樹木の葉の養分組成からその樹木の養分要求特性が推定できる。窒素(N)、リン酸(P)、カリウム(K)、カルシウム(Ca)、マグネシウム(Mg)、鉄(Fe)、マンガン(Mn)の項目に分け、養分の含む割合を算定する。
樹皮の木目・ひび割れ・コケ類やキノコ類の着付きの有無など、項目を設けて調査する。
また、赤外線カメラを用い、樹皮及び樹幹の内部の状態、及び樹木の温度分布によって樹木の空洞化を感知することができ、他の解析結果と対比させ、空洞化の影響について明確にする。
根系の成長に着目し、根の成長が樹木の健全度に及ぼす影響を明確にする。根張り状態は土壌による影響が大きいことから、土壌成分・状態と対比させて調査する。
この植生の活力度をランキングし、健全度評価として位置づけることができる。解析結果より、衛星データ・土壌成分・葉中養分の組み合わせにより街路樹の健全度を定量的に判読することが可能といえる。
また、リモートセンシング技術を用いることにより、評価結果に個人差がなくなり、広範囲の調査が可能となるため、労力とコストは大きく削減できる。
図1は、本発明の概略フローである。
まず、調査対象地域の選定、概況調査をおこない、樹木の健全度評価のための全体計画を立案する。
調査対象の樹種をイチョウ、マテバシイ、ケヤキの3種類を選定した。また、健全度(活力度)の良い・悪いを明確にするために比較方法を用いた。
調査対象樹木は、樹齢は同じもの(樹齢10〜15年程度)を選定し、同敷地内・同国道内など大気や植生環境が比較的同じ場所のものを選定した。
調査は、春から夏にかけて約2カ月おきに3回実施した。
また、この手法とは別に、葉を採取せず樹木の真上から分光反射計Field Specを用い分光反射データを直接採取する。
季節が違うため、3時期の植生の分光反射率が異なるのは当然のことだが、例として図2及び図3に示されるように、同じ敷地内に植栽されているのにも関わらず、反射率に大きな差が見られる。これは植生の樹勢の違いによるものと推測される。
分光反射率のみで植生の健全度を評価するのは、実状況を正確に反映するものとはいえないため、土壌成分・葉中養分と分光反射率との関係についても調査した。
まず、測点(1)、(2)のイチョウの分光反射測定結果である図2のグラフと図3のグラフを比較すると、650nm付近から急激に反射が増大し、図2と図3のピーク時である850nm付近での差が著しくあることが分かる。
また、図8における土壌調査結果より測点(1)、(2)において透水係数と有効土層深に大きな差が見られる。透水係数の違いにより土壌に対する水の浸透性が異なり、有効土層深の違いから土の硬度が異なり、根の成長を遮っていることが分かる。この透水係数と有効土層深の違いにより、樹木の分光反射特性の違いが生じている。
測点(3)、(4)のマテバシイ及び測点(5)、(6)のケヤキにおいても同様に分光反射率の反射が低い箇所は透水係数と有効土層深の値が低いことが判読できる。
分光反射率が高い値を示す測点(1)、(3)、(5)に対し、測点(2)、(4)、(6)のイチョウ・マテバシイ・ケヤキはリンとマグネシウムが不足の傾向がある。樹木のリン・マグネシウム・窒素の成分は植物の光合成に大きく影響することから、これらの成分が不足していることにより、光合成力が低下し、植物の分光反射率も低下しているものである。
図10は衛星の画像データより抽出した各調査地点の衛星データを示す。
VB・VG・VR・NIRは樹木の青波長帯・緑波長帯・赤波長帯・近赤外波長帯を抽出したものである。それぞれのBand演算より以下の植生指標を抽出する。
植生指数RVI(Ratio Vegetation Index)=(NIR/R)RVIを正規化した正規化植生指標(NDVI:Normalized Difference Vegetation Index)=(NIR−R)/(NIR+R)
上記の2つの衛星データから抽出した植生指標と現地でおこなった分光反射・土壌調査・葉中養分の解析をおこなった。
樹木根茎が自由に発達することができる土層の厚さは、森林の構成と成長に影響を与えるので、分光反射率から算出できる植生が示すスペクトル特性と、森林土壌の理学的性質とは相関関係があることが予測される。現地調査において測定した有効土層厚と分光反射率及び植生指標(比植生指標)とで多変量解析した結果、良好な相関関係が得られた。有効土層が分かることにより、樹木の根の伸長状態が推測され、このことより樹木の根系状態を把握することが可能となる。
また、重力水が自由に通過することができる粗孔隙率と衛星データのスペクトル特性の多変量解析した結果と、実際の現地での透水性とを比較すると良好な相関関係が得られた。このことより、土壌状態の把握が可能となる。
葉の分光反射率と衛星データのNDVIとの多変量解析の結果、NDVI値が大きくなるにつれ、分光反射率も大きくなっている。
有効土層とRVIの関係 =樹木の根系状態・土壌状態の把握
粗孔隙率・細孔隙率とRVI =土壌状態の把握
葉中養分(窒素・リン)とNDVI=樹木の光合成特性
葉の分光反射率とNDVI =樹木の葉の活力度
が得られ、この結果を組み合わせることに、従来方法より精度の高い樹木の健全度評価が可能となる。
樹木の成長管理の検討として衛星データから求めた樹木の樹幹ポリゴンを用いて、樹木の樹冠面積及び樹冠直径を計算する。これらの値を用いて、樹木の高さや成長具合を推測する。樹冠面積及び樹冠直径と木の高さの関係は、樹種により異なるので、対象とする樹種毎に、その関係を探っておく。この方法により、撮影年が異なる衛星データから、樹木の成長具合が推測できる。
Claims (4)
- 樹種と土壌特性、及び葉中養分毎に葉の分光特性とを樹木の健全度と関連付けた健全度データベースを作成し、高解像度衛星画像を使用して樹木の葉の分光特性を読取り、かつ、評価対象の樹木の土壌特性、及び葉中養分データによって健全度データベースを参照して個々の樹木の健全度を求める樹木の健全度評価方法。
- 請求項1において、土壌特性が有効土層厚、間隙率、粗孔隙率、細孔隙率、透水係数、及び飽和透水係数のいずれかまたはそれらの組み合わせである樹木の健全度評価方法。
- 請求項1または2において、葉中養分が窒素、リン、カリウム、カルシウム、マグネシウム、鉄、もしくはマンガンのいずれかまたはそれらの組み合わせである樹木の健全度評価方法。
- 樹種と土壌特性及び葉中養分毎に葉の分光特性を植生環境データにより樹木の健全度と関連付けた健全度データベースの記憶部、高解像度衛星画像データの分光読取装置、樹種の入力装置、樹種データ及び分光読取装置の読取データに基づいて健全度データベースを参照して近似する健全度を取り出す演算装置、及び健全度を出力する出力装置とからなる樹木健全度評価装置。
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