JP2010086276A - 樹種分類方法及び樹種分類システム、森林現況情報の作成方法及び森林現況情報の作成システム、間伐対象区域の選定方法及び間伐対象区域の選定システム - Google Patents

Abstract

【課題】森林の樹種を適切に判別して森林現況情報を作成し、作成された森林現況情報を用いて間伐対象区域を適切に選定可能とする。
【解決手段】森林現況情報に関する森林現況情報画像データに基づいて、森林を小班区画に分別するための小班区画画像データを作成して、前記小班区画画像データと前記森林現況情報画像データとに基づいて森林現況小班区画画像データを作成する森林現況小班区画画像データ作成部３１０と、各小班区画の特徴を現す小班区画属性情報を抽出し、前記各小班区画属性情報に関する小班区画属性情報画像データを作成する小班区画属性情報画像データ作成部３２０と、小班区画属性情報画像データと当該森林の地利条件とに基づいて間伐対象区域を選定し、選定された間伐対象区域を表す間伐対象区域画像データを作成する間伐対象区域画像データ作成部３３０とを有する。
【選択図】図１８

Description

本発明は、森林の樹種を分類する樹種分類方法及び樹種分類システム、森林現況情報の作成方法及び森林現況情報の作成システム、間伐対象区域の選定方法及び間伐対象区域の選定システムに関する。

森林の現況を正確に捉えることによって間伐すべき区域（間伐対象区域という）を適切に選定することは森林管理おいて極めて重要な課題である。一般に、森林は災害や気象害、大型獣による食害、不要な樹木の侵入や天然更新などの影響を受け、多くの森林は、植栽した樹種がそのまま育つことはなく、年月の経過とともにその状況は大きく変化する。

しかし、森林の管理台帳である森林基本図や森林調査簿は植栽時の情報のままであり、現状との乖離が大きな問題である。さらに、近年、人工林では災害の起きやすい不健全な森林が増加している。このような森林は間伐対象区域として人の手によって間伐を行う必要がある。

しかしながら、間伐対象区域の選定は、従来は現場調査と技術者の経験に依存しており、多大な労力と時間を要する。また、森林は一般的には地形が急峻で面積が広く、アクセスが悪いことから、労働作業の関係から、人の目に見える範囲や林道の近くの森林が間伐地として選定されることが多く、間伐対象区域が適切に選定されているとは言い難い。

これは、森林の現況を正確で捉え、間伐すべき箇所を客観的に判別することは極めて困難であるからである。すなわち、森林の現況を正確に捉えるには、森林の現況を表す情報（森林現況情報という）を適切に作成する必要がある。ここでいう森林現況情報というのは、例えば、当該森林の樹冠に関する情報、樹種に関する情報、樹冠の面積、全樹種の本数や樹種別の本数などが含まれる。

森林現況情報を取得して森林を管理する技術は従来から提案されている（例えば、特許文献１及び特許文献２参照。）。

特許文献１に開示された技術（第１従来技術という。）は、調査対象となる森林を上空から撮影した撮影画像（カラー画像）を白黒画像に変換し、該白黒画像を画像処理して得られた樹冠の形状と元のカラー画像の分光反射（スペクトル）分析を行うことによって得られる樹木の色彩・輝度などとから、森林を構成する樹種など森林の植生の調査・評価を行うというものである。

また、特許文献２に開示された技術（第２従来技術という。）は、調査対象となる森林地域を上空から撮影した撮影画像を画像処理して、森林の樹冠を評価する技術であって、この第２従来技術には、樹冠の形状を求めたのち、当該樹冠の形状のテクスチャ特徴量を求め、求められたテクスチャ特徴量と既知の樹種のテクスチャ特徴量とを比較して当該樹冠の樹種を特定する樹種分類技術が開示されている。

特開２００１−３５７３８０号公報 特開２００６−２８５３１０号公報

第１従来技術は、上記したように、カラー画像のスペクトル分析を行うことによって得られる樹木の色彩及び輝度などから、森林の樹種などの調査など森林の植生の調査・評価を行うようにしている。確かに、樹種によって光の波長に対する輝度の違いが生じるので、樹種の特定が可能となると考えられるが、第１従来技術においては、日照の状況（例えば、日向部と日陰部など）が考慮されていないので、高精度な分類はできす、誤分類が生じやすいという問題がある。

また、第２従来技術は、樹種の特定を行う際、樹冠の形状のテクスチャ特徴量を求め、求められたテクスチャ特徴量と既知の樹種のテクスチャ特徴量とを比較して当該樹冠の樹種を特定するようにしている。このため、第２従来技術においては、既知の樹種のテクスチャ特徴量を個々の樹種ごとに予め作成しておく必要があるとともに、予め用意された既知の樹種のテクスチャ特徴量と求められたテクスチャ特徴量とを比較するといった演算量の多い処理を行う必要がある。また、樹種によってはテクスチャ特徴量が類似する場合もあり、第１従来技術と同様、誤分類が生じやすいという問題がある。

そこで本発明は、樹木を樹種別に適切に分類可能とする樹種分類方法及び樹種分類システムを提供するとともに森林の現況情報を適切に取得可能な森林現況情報の作成方法及び森林現況情報の作成システムを提供することを目的とする。また、森林現況情報を用いて間伐対象区域を適切に選定可能とする間伐対象区域の選定方法及び間伐対象区域の選定システムを提供することを目的とする。

（１）本発明の樹種分類方法は、調査対象となる森林を含む地域を上空から撮影して得られた撮影画像データと前記森林の地理的情報とに基づいて抽出された森林域に関する森林域画像データを用いて前記森林域に含まれる各樹木を種類別に分類する樹種分類方法であって、前記森林域画像データに基づいて前記森林域に含まれる各樹冠を抽出し、前記各樹冠に関する樹冠画像データを作成するステップと、前記樹冠画像データに基づいて前記各樹冠の日向部を含む情報を樹冠情報として抽出し、前記樹冠情報に関する樹冠情報画像データを作成するステップと、前記樹冠情報画像データに基づいて前記各樹冠の日向部とされた領域における分光反射特性を作成し、前記分光反射特性に基づいて当該樹冠の樹種を特定して樹種分類画像データを作成するステップとを有すること特徴とする。

本発明の樹種分類方法によれば、各樹冠の日向部における分光反射特性を用いて樹木を樹種別に分類することにより、誤分類が生じにくく高い精度で分類することができる。

（２）本発明の樹種分類方法においては、前記各樹冠の日向部は、前記樹冠画像データにおける輝度値に基づいて抽出され、前記輝度値が当該樹冠において所定値以上である箇所を前記日向部とすることが好ましい。

これにより、各樹冠における日向部を適切に抽出することができる。なお、前記樹冠画像データにおける輝度値により、日向部だけではなく、日陰部及び樹頂部をも抽出することが好ましい。これら日向部、日陰部及び樹頂部の抽出は、輝度値が当該樹冠において所定値以上（例えば、当該樹冠における輝度値の平均値以上）である箇所を日向部とし、輝度値が当該樹冠において所定値未満（例えば、当該樹冠における輝度値の平均値未満）である箇所を日陰部とし、また、輝度値が当該樹冠における極大値である箇所を樹頂部とすることによって可能となる。

（３）本発明の樹種分類方法においては、前記各樹冠から複数の樹種が抽出された場合、前記各樹冠から抽出された複数の樹種のそれぞれの占有面積を各樹種ごとに算出し、占有面積の多い樹種を当該樹冠の樹種とみなすことが好ましい。

これにより、１つの樹冠を１つ樹種として分類することができる。１つの樹冠が１つ樹種として分類されることにより、森林の植生の調査・評価などを容易かつ適切に行うことができる。

（４）本発明の樹種分類システムは、調査対象となる森林を含む地域を上空から撮影して得られた撮影画像データと前記森林の地理的情報とに基づいて抽出された森林域に関する森林域画像データを用いて前記森林域に含まれる各樹木の種類を分類する樹種分類システムであって、前記森林域画像データに基づいて前記森林域に含まれる各樹冠を抽出し、前記各樹冠に関する樹冠画像データを作成する樹冠画像データ作成部と、前記樹冠画像データに基づいて前記各樹冠の日向部を含む情報を樹冠情報として抽出し、前記樹冠情報に関する樹冠情報画像データを作成する樹冠情報画像データ作成部と、前記樹冠情報画像データに基づいて前記各樹冠の日向部とされた領域における分光反射特性を作成し、前記分光反射特性に基づいて当該樹冠の樹種を特定して樹種分類画像データを作成する樹種分類画像データ作成部とを有すること特徴とする。

本発明の樹種分類システムにおいても前記樹種分類方法と同様の効果を得ることができる。なお、本発明の樹種分類システムは、当該樹種分類システムに含まれる上記各構成要素が有する機能がコンピュータのプログラムとしてインストールされており、上記各構成要素に所定のデータを与えることによって、それぞれの構成要素が持つ機能がコンピュータのソフトウエア上で実行されるものである。また、本発明の樹種分類システムにおいても、前記（２）及び（３）に記載の特徴を有することが好ましい。

（５）本発明の森林現況情報の作成方法は、調査対象となる森林を含む地域を上空から撮影して得られた撮影画像データと前記森林の地理的情報とに基づいて抽出された森林域に関する森林域画像データを用いて前記森林の現況に関する森林現況情報を作成するための森林現況情報の作成方法であって、前記森林域画像データに基づいて前記森林域に含まれる各樹冠を抽出し、前記各樹冠に関する樹冠画像データを作成するステップと、前記樹冠画像データに基づいて前記各樹冠の日向部を含む情報を樹冠情報として抽出し、前記樹冠情報に関する樹冠情報画像データを作成するステップと、前記樹冠情報画像データに基づいて前記各樹冠の日向部とされた領域における分光反射特性を作成し、前記分光反射特性に基づいて当該樹冠の樹種を特定して樹種分類画像データを作成するステップと、前記樹種分類画像データに基づいて単位面積当たりの全樹種樹冠面積占有度を算出し、前記全樹種樹冠面積占有度に基づく全樹種樹冠占有画像データを作成するステップと、前記樹種分類画像データに基づいて単位面積当たりの樹種別樹冠面積占有度を算出し、前記樹種別樹冠面積占有度に基づく樹種別樹冠占有画像データを作成するステップと、前記樹種分類画像データに基づいて算出された全樹種の樹冠本数から単位面積当たりの全樹種樹冠本数分布画像データを作成するステップと、前記樹種分類画像データに基づいて算出された樹種別の樹冠本数から単位面積当たりの樹種別樹冠本数分布画像データを作成するステップと、前記全樹種樹冠占有画像データ、前記樹種別樹冠占有画像データ、前記全樹種樹冠本数分布画像データ、前記樹種別樹冠本数分布画像データ及び前記樹種分類画像データに基づいて森林の現況情報に関する森林現況情報画像データを作成するステップとを有することを特徴とする。

このように、本発明の森林現況情報の作成方法は、各樹冠の日向部における分光反射特性を用いて樹種分類を行うことによって得られた高精度な樹種分類画像データを用いて、森林現況情報画像データを作成するようにしている。これにより、本発明の森林現況情報の作成方法によれば、森林の現況を適切に表した森林現況情報画像データを得ることができる。

（６）本発明の森林現況情報の作成システムは、調査対象となる森林を含む地域を上空から撮影して得られた撮影画像データと前記森林の地理的情報とに基づいて抽出された森林域に関する森林域画像データを用いて前記森林の現況に関する森林現況情報を作成するための森林現況情報の作成システムであって、前記森林域画像データに基づいて前記森林域に含まれる各樹冠を抽出し、前記各樹冠に関する樹冠画像データを作成する樹冠画像データ作成部と、前記樹冠画像データに基づいて前記各樹冠の日向部を含む情報を樹冠情報として抽出し、前記樹冠情報に関する樹冠情報画像データを作成する樹冠情報画像データ作成部と、前記樹冠情報画像データに基づいて前記各樹冠の日向部とされた領域における分光反射特性を作成し、前記分光反射特性に基づいて当該樹冠の樹種を特定して樹種分類画像データを作成する樹種分類画像データ作成部と、前記樹種分類画像データに基づいて全樹種の樹冠本数を算出する機能と、単位面積当たりの全樹種樹冠面積占有度を算出し、前記全樹種樹冠面積占有度に基づく全樹種樹冠占有画像データを作成する機能とを有する全樹種樹冠占有画像データ作成部と、前記樹種分類画像データに基づいて樹種別の樹冠本数を算出する機能と、単位面積当たりの樹種別樹冠面積占有度を算出し、前記樹種別樹冠面積占有度に基づく樹種別樹冠占有画像データを作成する機能とを有する樹種別樹冠占有画像データ作成部と、前記全樹種の樹冠本数から単位面積当たりの全樹種樹冠本数分布画像データを作成する全樹種樹冠本数分布画像データ作成部と、前記樹種別の樹冠本数から単位面積当たりの樹種別樹冠本数分布画像データを作成する樹種別樹冠本数分布画像データ作成部と、前記全樹種樹冠占有画像データ、前記樹種別樹冠占有画像データ、前記全樹種樹冠本数分布画像データ、前記樹種別樹冠本数分布画像データ及び前記樹種分類画像データに基づいて森林の現況情報に関する森林現況情報画像データを作成する森林現況情報画像データ作成部とを有することを特徴とする。

本発明の森林現況情報の作成システムにおいても前記森林現況情報の作成方法と同様の効果を得ることができる。なお、本発明の森林現況情報の作成システムは、当該森林現況情報の作成システムに含まれる上記各構成要素が有する機能がコンピュータのプログラムとしてインストールされており、上記各構成要素に所定のデータを与えることによって、それぞれの構成要素が持つ機能がコンピュータのソフトウエア上で実行されるものである。

（７）本発明の間伐対象区域の選定方法は、調査対象となる森林の現況に関する森林現況情報画像データに基づいて間伐すべき間伐対象区域を選定する間伐対象区域の選定方法であって、前記森林現況情報画像データに基づいて前記森林を小班区画に分別するための小班区画画像データを作成して、前記小班区画画像データと前記森林現況情報画像データとに基づいて森林現況小班区画画像データを作成するステップと、前記各小班区画の特徴を現す小班区画属性情報を抽出し、前記各小班区画属性情報に関する小班区画属性情報画像データを作成するステップと、前記小班区画属性情報画像データと当該森林の地利条件とに基づいて間伐対象区域を選定し、選定された間伐対象区域を表す間伐対象区域画像データを作成するステップとを有することを特徴とする。

このように、本発明の間伐対象区域の選定方法は、森林現況情報画像データに基づいて分別された各小班区画における各樹冠の特徴を現す小班区画属性情報を抽出し、抽出された各小班区画属性情報と当該森林の地理条件とに基づいて間伐対象区域を選定するようにしている。これにより、従来においては、個人の労力と熟練に頼っていた間伐対象区域の選定を、本発明の間伐対象区域の選定方法によれば、調査対象地域の中から客観的かつ適切に選定することできる。

なお、間伐対象区域が選定されたとしても、実際に間伐すべき区域は、選定された間伐対象区域全体であるとは限らず、例えば、都道府県などで整備されている森林の管理台帳などに登録されている森林境界に基づいて、選定された間伐対象区域全体のうちの所定の区域内のみを実際の間伐対象区域とするということもできる。

（８）本発明の間伐対象区域の選定方法においては、前記森林現況情報画像データは、前記（５）に記載の森林現況情報の作成方法によって作成された森林現況情報画像データであることが好ましい。

このように、森林現況情報画像データとして、前記（５）に記載の森林現況情報の作成方法によって作成された森林現況情報画像データを用いることにより、間伐対象区域の選定を、より適切に行うことができる。すなわち、前記（５）に記載の森林現況情報の作成方法によって作成された森林現況情報画像データは、各樹冠の日向部における分光反射特性を用いて樹種分類を行うことによって得られた高精度な樹種分類画像データを用いて作成された森林現況情報画像データであり、森林の現況を適切に表した森林現況情報画像データである。このような森林現況情報画像データを用いて間伐対象区域の選定を行うことにより、間伐対象区域の選定をより適切に行うことができる。

（９）本発明の間伐対象区域の選定方法においては、前記小班区画属性情報は、当該小班区画における樹種別の樹冠本数、単位面積あたりの樹種別の樹冠本数を含むことが好ましい

これにより、各小班区画の特徴をより適切に表すことができる。このような小班区画属性情報と当該森林の地利条件とに基づいて間伐対象区域を選定することにより、現時点における実際の森林の状況（森林現況として例えば、樹冠面積が大きい、占有面積割合が高い、立木本数が多いなど）が考慮され、かつ、間伐作業のし易さ（例えば、林道から近い、標高があまり高くない、傾斜が緩いなど）が考慮された間伐対象区域を選定することができる。

（１０）本発明の間伐対象区域の選定方法においては、前記森林の地利条件は、当該小班区画の林道からの距離、標高、傾斜を含むことが好ましい。

これにより、間伐作業のし易さ（例えば、林道から近い、標高があまり高くない、傾斜が緩いなど）を適切に評価することができる。

（１１）本発明の間伐対象区域の選定システムは、調査対象となる森林の現況に関する森林現況情報画像データに基づいて間伐すべき間伐対象区域を選定する間伐対象区域の選定システムであって、前記森林現況情報画像データに基づいて前記森林を小班区画に分別するための小班区画画像データを作成して、前記小班区画画像データと前記森林現況情報画像データとに基づいて森林現況小班区画画像データを作成する森林現況小班区画画像データ作成部と、前記各小班区画の特徴を現す小班区画属性情報を抽出し、前記各小班区画属性情報に関する小班区画属性情報画像データを作成する小班区画属性情報画像データ作成部と、前記小班区画属性情報画像データと当該森林の地利条件とに基づいて間伐対象区域を選定し、選定された間伐対象区域を表す間伐対象区域画像データを作成する間伐対象区域画像データを作成部とを有することを特徴とする。

本発明の間伐対象区域の選定システムにおいても前記間伐対象区域の選定方法と同様の効果を得ることができる。なお、本発明の間伐対象区域の選定システムは、当該間伐対象区域の選定システムに含まれる上記各構成要素が有する機能がコンピュータのプログラムとしてインストールされており、上記各構成要素に所定のデータを与えることによって、それぞれの構成要素が持つ機能がコンピュータのソフトウエア上で実行されるものである。また、本発明の間伐対象区域の選定システムにおいても、前記（９）及び（１０）に記載の特徴を有することが好ましい。

以下、本発明の実施形態について説明する。

［実施形態１］
図１は、実施形態１に係る樹種分類システムの構成を示す図である。実施形態１に係る樹種分類システム１００は、図１に示すように、撮影画像データ入力部１１０と、森林域画像データ作成部１２０と、樹冠画像データ作成部１３０と、樹冠情報画像データ作成部１４０と、樹種分類画像データ作成部１５０とを有している。

撮影画像データ入力部１１０は、調査対象となる森林を含む地域（調査対象地域という。）を上空から撮影して得られた撮影画像データを入力する機能を有している。
森林域画像データ作成部１２０は、撮影画像データと地理情報システム（ＧＩＳという。）５００に格納されている地理的情報（この場合、都道府県などで整備されている森林の管理台帳などに登録されている森林域の境界データ）とに基づいて森林域を抽出し、抽出された森林域に関する森林域画像データを作成する機能を有している。

樹冠画像データ作成部１３０は、森林域画像データに基づいて森林域に含まれる各樹冠を抽出し、抽出された各樹冠に関する樹冠画像データを作成する機能を有している。
樹冠情報画像データ作成部１４０は、樹冠画像データに基づいて各樹冠の日向部、日陰部及び樹頂部などの情報を樹冠情報として抽出し、抽出された樹冠情報に関する樹冠情報画像データを作成する機能を有している。
樹種分類画像データ作成部１５０は、樹冠情報画像データに基づいて各樹冠の日向部とされた領域における分光反射特性を作成し、作成された分光反射特性に基づいて当該樹冠の樹種を特定して樹種分類画像データを作成する機能を有している。

なお、この明細書において、「樹冠」とは森林を構成する各樹木を上部から見たときに個々の樹木の枝と葉で構成された部分をいう。また、上記撮影画像データは、高解像度の撮影機器によって撮影された高解像度画像データであって、撮影画像データの１画素が数１０ｃｍ×数１０ｃｍ〜１００ｃｍ×１００ｃｍ程度の面積に対応しているものとする。例えば、１つの樹冠の面積が１００平方メートルであって、撮影画像データの１画素が仮に１００ｃｍ×１００ｃｍの面積に対応するとすれば、１つの樹冠に対する撮影画像データの画素数は１００画素となる。

また、図１に示した樹種分類システムは、当該樹種分類システムに含まれる上記各構成要素が有する機能がコンピュータのプログラムとしてインストールされており、上記各構成要素に所定のデータを与えることによって、それぞれの構成要素が持つ機能がコンピュータのソフトウエア上で実行されるものである。

図２は、実施形態１に係る樹種分類システムにおける樹種分類処理を説明するフローチャートである。樹種分類処理は、図２に示すように、まずは、調査対象地域Ａを撮影して得られた撮影画像データから得られる調査対象地域Ａに地理情報システム５００に記憶されている森林域の境界データを重ね合わせた森林域境界画像データを作成する（ステップＳ１１０）。続いて、当該森林域境界画像データに基づいて森林域と非森林域とを区別するための森林域画像データを作成する（ステップＳ１２０）。

ステップＳ１１０，Ｓ１２０の処理は、森林域画像データ作成部１２０によって行われ、森林域画像データ作成部１２０によって森林域境界画像データが作成されることにより、当該森林域境界画像データに対応する森林域境界画像（図３参照。）をディスプレイ上に表示することができ、また、森林域画像データが作成されることにより、当該森林域画像データに対応する森林域画像（図４参照。）をディスプレイ上に表示させることができる。

図３は、ディスプレイ上に表示された森林域境界画像を示す図である。なお、図３は調査対象地域Ａを撮影して得られた撮影画像であり、当該調査対象地域Ａに森林域の境界を重ね合わせた状態を示している。図３において、白線Ｌ１が各々の森林域の境界線であり、白線Ｌ１で囲まれた各領域（符号１，２，３，・・・が付された領域）が各々の森林域である。なお、図３においては、調査対象地域Ａ内に存在する森林域のうちの一部の森林域のみに森林域の境界線（白線Ｌ１）が重ね合わされた例が示されている。なお、図３はモノクロ画像であるため、図３からは、森林域の境界を識別しにくいが、実際には図３の元となるカラー画像上では森林域の境界を容易に読み取ることができる。

図４は、ディスプレイ上に表示された森林域画像を示す図である。なお、図４において、調査対象地域Ａ内において灰色で示されている領域が森林域Ｂであり、当該調査対象地域Ａ内において白抜きで示されている領域が非森林域Ｃである。なお、図４はモノクロ画像であるため、図４からは、森林域Ｂと非森林域Ｃとが色別として読み取ることは困難であるが、実際には図４の元となるカラー画像上では森林域Ｂと非森林域Ｃとを色別で読み取ることができる。この場合、図４の元となるカラー画像上では森林域Ｂが赤色及び紫色で示され、非森林域Ｃが緑色で示されているため、ディスプレイ上において表示されるカラー画像上では抽出された森林域を容易に読み取ることができる。

上記のような森林域の抽出は公知の技術であり、例えば、下記の公知文献１及び公知文献２が知られている。

公知文献１：加藤正人、“衛星リモートセンシングと地図の重ね合わせによる森林現況の把握”、日本林学会北海道支部論文集、１９９１年２月、第３９号（別冊）、ｐ，１１７〜１１８

公知文献２：加藤正人、“衛星リモートセンンシンングとＧＩＳの組み合わせ技術によるトドマツ小班データベースへの適用”、日本林学会誌別冊、１９９３年３月、Ｖｏｌ．７５（Ｎｏ．２）、ｐ，１５４〜１５８

上記ステップＳ１２０によって森林域画像データが作成されると、森林域画像データに基づいて森林域に含まれる各樹冠を抽出し、抽出された各樹冠に関する樹冠画像データを作成する（ステップＳ１３０）。続いて、樹冠画像データに基づいて各樹冠ごとの日向部、日陰部及び樹頂部などの情報を樹冠情報として抽出し、樹冠情報画像データを作成する（ステップＳ１４０）。

樹冠は太陽光の影響を受け、樹冠の日向部、日陰部及び樹頂部においてそれぞれ色調が異なる。したがって、樹冠画像データの輝度値によって樹冠の日向部、日陰部及び樹頂部に区分することができる。ここでは、輝度値が平均値以上である箇所を日向部とし、樹冠画像データにおける輝度値が平均値未満である箇所を日陰部とし、樹冠画像データにおける輝度値が極大値である箇所を樹頂部として各樹冠を細区分した樹冠情報画像データを作成する。

ステップＳ１３０の処理は樹冠画像データ作成部１３０によって行われ、樹冠画像データ作成部１３０によって樹冠画像データが作成されることにより、当該樹冠画像データに対応する樹冠画像（図５参照。）をディスプレイ上に表示させることができる。また、ステップＳ１４０の処理は樹冠情報画像データ作成部１４０によって行われ、樹冠情報画像データ作成部１４０によって樹冠情報画像データが作成されることにより、当該樹冠情報画像データに対応する樹冠情報画像（図６参照。）をディスプレイ上に表示させることができる。

図５は、ディスプレイ上に表示された樹冠画像を示す図である。図５において、全体的に白で表示されている領域が図４に示す森林域Ｂに対応しており、白で表示されている領域をよく見ると、多数の白い粒が寄せ集まっているかのように見える。図５における１つ１つの白い粒が各樹冠を表している。図５ではモノクロ画像で示されているが、実際にはカラー画像としてディスプレイ上に表示される。図５によれば、樹冠域と非樹冠域とを区分することができる。なお、非樹冠域は上空から見た場合、上層樹冠の樹木がない箇所であり、陰部や高木の樹木がない下層植生に覆われている箇所（ギャップ）である。各樹冠域の画素数を積算することで、樹冠面積を求めることができる。

ところで、樹冠の抽出は、樹冠の縁部（樹冠縁という）が樹冠部分よりも暗いことを利用して行うものであり、これは、公知のブァレイフォローイング・アルゴリズム（Valley following algorithm）と自動マスク処理によって可能となる。また、各樹冠が抽出されることにより、抽出された各樹冠に対応する画素を積算することによって、各樹冠の面積を求めることができる。

図６は、ディスプレイ上に表示された樹冠情報画像を部分的に拡大して示す図である。樹冠情報画像は、図６に示すように、各樹冠において日向部、日陰部及び樹頂部によって色調が異なる。すなわち、図６において、ある１つの樹冠Ｔ１を例にとって説明すると、当該樹冠Ｔ１においては、日向部Ｓｕ、日陰部Ｓｈ及び樹頂部Ｐｅが存在する。

なお、図６はモノクロ画像であるため、図６からは、日向部Ｓｕ、日陰部Ｓｈ及び樹頂部Ｐｅを色別として読み取ることは困難であるが、実際には図６の元となるカラー画像上では日向部Ｓｕ、日陰部Ｓｈ及び樹頂部Ｐｅを読み取ることは容易である。この場合、図６の元となるカラー画像上では日向部Ｓｕが桃色で示され、日陰部Ｓｈが黄色で示され、樹頂部Ｐｅが青色で示されているため、ディスプレイ上において表示されるカラー画像上では、日向部Ｓｕ、日陰部Ｓｈ及び樹頂部Ｐｅを容易に読み取ることができる。

次に、樹種分類画像データ作成部１５０により、樹冠の日向部の分光反射特性（スペクトル特性）を用いて各樹冠ごとに樹種を抽出し、抽出された樹種に基づいて樹種分類画像データを作成する（ステップＳ１５０）。

なお、上空から調査対象地域Ａを撮影して得られた撮影画像データの分光反射特性に関しては、以下の公知文献３に記載されている。ただし、公知文献３は、樹冠全体の輝度値を用いて分光反射特性を求めるものである。

公知文献３：Masato Katoh、“Classifying tree species in a northern mixed forest using high-resolution IKONOS data”、Jour. Forestry Research９、２００４年、ｐ，７〜１４

図７は、樹冠の日向部の分光反射特性の一例を示す図である。図７において、横軸は光の波長を表し、縦軸は輝度値を表している。ここでは、ヒノキＣｏ、アカマツＰｄ、カラマツＬｋ、スギＣｊ、メタセコイアＭｇ、広葉樹Ｂｌの６種類の樹木をサンプルとし、光の波長域として青（バンド１）、緑（バンド２）、赤（バンド３）、近赤外（バンド４）における輝度値を折れ線グラフで示している。

図７において、輝度値は赤色（バンド３）で全ての樹種において低くなり、近赤外域（バンド４）で高くなる。また、樹種による輝度値の差は、近赤外域（バンド４）で、より大きくなる。このような特性は樹種の分光反射特性（スペクトル特性）と呼ばれており、この分光反射特性により樹種を特定することができる。

このように、日向部における分光反射特性を用いることにより、誤分類が生じにくく高い精度で樹種を特定することができる。ちなみに、樹冠全体の輝度値を用いて分光反射特性を求めると、輝度値の標準偏差が大きく、誤分類が生じやすいことが知られている。これは、太陽光の日陰部分である樹冠縁は高さが低く、隣接する樹木の枝葉や陰の影響を受けやすいので、純粋な樹種の輝度値を反映していないことが起因するものと考えられる。

なお、ステップＳ１５０の処理は、樹種分類画像データ作成部１５０によって行われ、樹種分類画像データ作成部１５０によって樹種分類画像データが作成されることにより、当該樹種分類画像データに対応する樹種分類画像（図８参照）をディスプレイ上に表示させることができる。

図８は、ディスプレイ上に表示された森林域全体の樹種分類画像を示す図である。なお、図８はモノクロ画像であるため、図８からは、各樹種を色別として読み取ることは困難であるが、実際には図８の元となるカラー画像上ではヒノキＣｏ、アカマツＰｄ、カラマツＬｋ、スギＣｊ、メタセコイアＭｇ、広葉樹Ｂｌが色別で示されているので、これら各樹種を容易に読み取ることができる。この場合、図８の元となるカラー画像上では、ヒノキＣｏが赤色、アカマツＰｄが橙色、カラマツＬｋが黄緑色、スギＣｊが濃緑色、メタセコイアＭｇが黄色、広葉樹Ｂｌが灰色で示されている。

なお、実施形態１に係る樹種分類画像データ作成部１５０においては、実際には、画素（前述したように、１つの樹冠について１００画素程度存在する。）ごとに樹種分類処理を実行し、各樹冠において、各画素ごとの樹種分類を行い（図９参照。）、分類された樹種の面積を計算し、面積の多い樹種を当該樹冠における樹種とする（図１０参照。）。

図９は、各樹冠の画素ごとに樹種分類を行った樹種分類結果を示す図である。なお、図９の樹種分類は、各樹冠において日向部を基準として樹種分類を行った結果である。各樹冠における画素ごとに樹種分類を行った樹種分類結果は、図９に示すように、各樹冠内において、複数の樹種が混在した状態となっている。例えば、図９において、ある１つの樹冠Ｔ２を例にとって説明すると、当該樹冠Ｔ２においては、当該樹冠Ｔ２に対応する画素のうちの多くの画素がカラマツ（図９における白色の領域）として分類されているが、一部の画素においてはスギ（図９における灰色の領域）として分類されている。このように、１つの樹冠内で複数の樹種が混在して分類されるのは、樹冠表面が枝の伸長差により一様でないため、小さな日陰部や葉量の違いがあること、林冠縁では隣接する樹冠同士において、枝や葉が入り混じる場合があることなどが要因であると考えられる。

なお、図９はモノクロ画像であるため、図９からは、各樹種を色別として読み取ることは困難であるが、実際には図９の元となるカラー画像上ではカラマツＬｋ、スギＣｊを容易に区別して読み取ることができる。この場合、図９の元となるカラー画像上では、カラマツＬｋが黄緑色、スギＣｊが濃緑色で示されている。

図１０は、図９に示した画素ごとの樹種分類結果に基づいて１つの樹冠を１つ樹種として分類した樹種分類結果を示す図である。１つの樹冠を１つ樹種として分類する処理は、各樹冠において、まずは、図９に示すように、各画素ごとの樹種分類を行い、分類された樹種の面積を計算し、面積の多い樹種を当該樹冠における樹種とする。このような処理を行うことにより、各樹冠はそれぞれ１つの樹種として分類される。

なお、図１０はモノクロ画像であるため、図１０からは、各樹種を色別として読み取ることは困難であるが、実際には図１０の元となるカラー画像上では樹種を容易に区別して読み取ることができる。この場合、図１０の元となるカラー画像上では、ヒノキＣｏが濃緑色、カラマツＬｋが黄色、アカマツＰｄが赤色、スギＣｊが緑色で示されている。このように、面積の多い樹種を当該樹冠における樹種とするという処理を行うには、より正確な分光反射特性を用いて樹種分類を行う必要があり、これを実現するために、実施形態１に係る樹種分類システムにおいては、各樹冠の日向部とされた領域における分光反射特性によって樹種分類を行っている。

以上説明したように実施形態１に係る樹種分類システムによれば、各樹冠の日向部における分光反射特性を用いて樹種分類を行うことにより、誤分類が生じにくく高い精度で樹種を分類することができる。樹種が高い精度で分類されることによって、森林の植生の調査及び評価を行う場合、調査結果及び評価結果の信頼性を高めることができる。

［実施形態２］
実施形態２は、実施形態１に係る樹種分類システムにおいて得られた樹種分類画像データを用いて森林の現況を示す森林現況情報画像データを作成するものである。

図１１は、実施形態２に係る森林現況情報の作成システムの構成を示す図である。実施形態２に係る森林現況情報の作成システム２００は、実施形態１に係る樹種分類システム１００に加えて、全樹種樹冠占有画像データ作成部２１０と、樹種別樹冠占有画像データ作成部２２０と、全樹種樹冠本数分布画像データ作成部２３０と、樹種別樹冠本数分布画像データ作成部２４０と、森林現況情報画像データ作成部２５０とを有している。

全樹種樹冠占有画像データ作成部２１０は、樹種分類システム１００において作成された樹種分類画像データに基づいて全樹種の樹冠本数を算出する機能と、単位面積当たりの全樹種の樹冠面積占有度（全樹種樹冠面積占有度という）を算出して、算出された単位面積当たりの全樹種樹冠面積占有度に基づく全樹種樹冠占有画像データを作成する機能とを有している。

樹種別樹冠占有画像データ作成部２２０は、樹種分類システム１００において作成された樹種分類画像データに基づいて樹種別の樹冠本数を算出する機能と、単位面積当たりの樹種別の面積占有度（樹種別樹冠面積占有度という）を算出して、算出された単位面積あたりの樹種別樹冠面積占有度に基づく樹種別樹冠占有画像データを作成する機能とを有している。

全樹種樹冠本数分布画像データ作成部２３０は、全樹種の樹冠本数に基づいて単位面積当たりの全樹種樹冠本数分布画像データを作成する機能を有している。
樹種別樹冠本数分布画像データ作成部２４０は、樹種別の樹冠本数に基づいて単位面積当たりの樹種別樹冠本数分布画像データを作成する機能を有している。

森林現況情報画像データ作成部２５０は、樹種分類画像データ、全樹種樹冠占有画像データ、樹種別樹冠占有画像データ、全樹種樹冠本数分布画像データ及び樹種別樹冠本数分布画像データに基づいて森林現況情報画像データを作成する機能を有している。

なお、実施形態２に係る森林現況情報の作成システムは、当該森林現況情報の作成システムに含まれる上記各構成要素が有する機能がコンピュータのプログラムとしてインストールされており、上記各構成要素に所定のデータを与えることによって、それぞれの構成要素が持つ機能がコンピュータのソフトウエア上で実行されるものである。

図１２は、実施形態２に係る森林現況情報の作成システムにおける森林現況情報作成処理を説明するフローチャートである。森林現況情報画像データ作成処理は、図１２に示すように、樹種分類システム１００において作成された樹種分類画像データに基づいて全樹種の樹冠本数を算出する（ステップＳ２１０）。また、樹種分類画像データに基づいて単位面積当たりの全樹種樹冠面積占有度を算出し（ステップＳ２２０）、算出された全樹種樹冠面積占有度に基づく全樹種樹冠占有画像データを作成する（ステップＳ２３０）。

ステップＳ２１０〜Ｓ２３０の処理は、全樹種樹冠占有画像データ作成部２１０によって行われ、全樹種樹冠占有画像データ作成部２１０によって全樹種樹冠占有画像データが作成されることにより、当該全樹種樹冠占有画像データに対応する全樹種樹冠占有画像（図１３参照。）をディスプレイ上に表示させることができる。

図１３は、ディスプレイ上に表示された全樹種樹冠占有画像を示す図である。図１３の調査対象地域Ａは図４と同じで地域ある。図１３において白色で示す領域が図４に示す森林域における全樹種の樹冠占有領域を示しており、図４に示す森林域の全体に全樹種の樹冠が存在していることがわかる。

次に、樹種分類システム１００において作成された樹種分類画像データに基づいて樹種別の樹冠本数を算出する（ステップＳ２４０）。また、樹種分類画像データに基づいて単位面積当たりの樹種別樹冠面積占有度を算出し（ステップＳ２５０）、算出された樹種別樹冠面積占有度に基づく樹種別樹冠占有画像データを作成する（ステップＳ２６０）。

ステップＳ２４０〜Ｓ２６０の処理は、樹種別樹冠占有画像データ作成部２２０によって行われ、樹種別樹冠占有画像データ作成部２２０によって樹種別樹冠占有画像データが作成されることにより、当該樹種別樹冠占有画像データに対応する樹種別樹冠占有画像（図１４参照。）をディスプレイ上に表示させることができる。

図１４は、ディスプレイ上に表示された樹種別樹冠占有画像を示す図である。図１４の調査対象地域Ａは図４と同じで地域ある。図１４は樹種としてヒノキの樹冠面積占有度を示しており、図１０において白色で示す領域が図４に示す森林域におけるヒノキの樹冠占有領域を示している。

次に、全樹種の樹冠本数から単位面積当たりの全樹種樹冠本数分布画像データを作成する（ステップＳ２７０）。ステップＳ２７の処理は、全樹種樹冠本数分布画像データ作成部２３０によって行われ、全樹種樹冠本数分布画像データ作成部２３０によって全樹種樹冠本数分布画像データが作成されることにより、当該全樹種樹冠本数分布画像データに対応する全樹種樹冠本数分布画像（図１５参照。）をディスプレイ上に表示させることができる。

図１５は、ディスプレイ上に表示された全樹種樹冠本数分布画像を示す図である。図１５の調査対象地域Ａは図４と同じで地域ある。図１５において白色で示す領域が図４に示す森林域における全樹種の樹冠本数分布を示しており、図４に示す森林域の全体に全樹種の樹冠が高密度で存在することがわかる。

次に、樹種別の樹冠本数から単位面積当たりの樹種別樹冠本数分布画像データを作成する（ステップＳ２８０）。ステップＳ２８０の処理は、樹種別樹冠本数分布画像データ作成部２４０によって行われ、樹種別樹冠本数分布画像データ作成部２４０によって樹種別樹冠本数分布画像データが作成されることにより、当該樹種別樹冠本数分布画像データに対応する樹種別樹冠本数分布画像（図１６参照。）をディスプレイ上に表示させることができる。

図１６は、ディスプレイ上に表示された樹種別樹冠本数分布画像を示す図である。図１６の調査対象地域Ａは図４と同じで地域ある。図１６は樹種としてヒノキの樹冠本数分布を示しており、ヒノキは満遍なく存在しているが、特に、森林域Ｂ内の所定の領域Ｂ１に高密度で存在していることがわかる。

次に、実施形態１に係る樹種分類システム１００において得られた樹種分類画像データ、実施形態２に係る森林現況情報の作成システム２００において得られた全樹種樹冠占有画像データ、樹種別樹冠占有画像データ、全樹種樹冠本数分布画像データ及び樹種別樹冠本数分布画像データに基づいて森林の現況区分情報を表す森林現況情報画像データを作成する（ステップＳ２９０）。ステップＳ２９０の処理は、森林現況情報画像データ作成部２５０によって行われ、森林現況情報画像データ作成部２５０によって森林現況情報画像データが作成されることにより、当該林現況情報画像データに対応する森林現況情報画像（図１７参照。）をディスプレイ上に表示させることができる。

なお、森林現況情報画像データを作成する際、レーザープロファイラや写真判読で求めた同じ分解能の樹高画像データを用い、全樹種樹冠面積占有度画像データ、樹種別樹冠面積占有度画像データ、全樹種樹冠本数分布画像データ及び樹種別樹冠本数分布画像データに加えて樹高画像データから樹高の違いを用いるようにしてもよい。

図１７は、ディスプレイ上に表示された森林現況情報画像を示す図である。図１７はモノクロ画像であるため、図１７からは、樹種を色別として読み取ることは困難であるが、実際には図１７の元となるカラー画像上ではヒノキＣｏ、アカマツＰｄ、カラマツＬｋ、スギＣｊなどが色別で示されているので、これら各樹種を容易に読み取ることができる。この場合、図７の元となるカラー画像上では、ヒノキＣｏが赤色、アカマツＰｄが橙色、カラマツＬｋが黄緑色、スギＣｊが濃緑色というように樹種別に色分けされて示されている。

なお、森林現況情報画像データを作成する際、ここでは、一定の面積より小さな面積を有する領域は隣接する大きな面積を有する領域に組み入れるような処理を行うものとし、図１７は一定の面積より小さな面積を有する領域が、隣接する大きな面積を有する領域に組み入れられた結果を示している。図１７に示す森林現況情報画像によれば、森林の現況を適切に把握することができる。

また、図１２に示すフローチャートの処理の順序は、図１２に示す順序に限られるものではない。例えば、図１２においては、全樹種樹冠占有画像データの作成（ステップＳ２３０）と樹種別樹冠占有画像データの作成（ステップＳ２６０）とを行ったのちに、全樹種樹冠本数分布画像データの作成（ステップＳ２７０）と樹種別樹冠本数分布画像データの作成（ステップＳ２８０）とを行うようにしたが、これに限られるものではなく、全樹種樹冠画像データの作成終了後に全樹種樹冠本数分布画像データの作成を行い、その後、樹種別樹冠画像データを作成し、樹種別樹冠本数分布画像データの作成を行うというような順序としてもよい。また、全樹種の樹冠本数の算出（ステップＳ２１０）は、全樹種樹冠本数分布画像データの作成（ステップＳ２７０）の直前であってもよく、同様に、樹種別の樹冠本数の算出（ステップＳ２４０）は、樹種別樹冠本数分布画像データの作成（ステップＳ２８０）の直前であってもよい。

［実施形態３］
実施形態３は、実施形態２に係る森林現況情報の作成システム２００において作成された森林現況情報画像データに基づいて、間伐すべき区域（間伐対象区域）を選定するものである。なお、森林現況画像情報データは、調査対象地域における一般的な森林現況情報画像データを用いることが可能であるが、実施形態３においては、森林現況情報画像データとして、実施形態２に係る森林現況情報の作成システムにおいて作成された森林現況情報画像データを用いるものとする。

図１８は、実施形態３に係る間伐対象区域の選定システムの構成を示す図である。実施形態２に係る間伐対象区域の選定システム３００は、実施形態２に係る森林現況情報の作成システム２００に加えて、森林現況小班区画画像データ作成部３１０と、小班区画属性情報画像データ作成部３２０と、間伐対象区域画像データ作成部３３０とを有する。

森林現況小班区画画像データ作成部３１０は、森林現況情報の作成システム２００において作成された森林現況情報画像データに基づいて、森林を閉多角形（ポリゴン）状の小班区画に分別するための小班区画画像データを作成し、小班区画画像データを森林現況情報画像（図１７参照。）に重ね合わせた森林現況小班区画画像データを作成する機能を有する。

小班区画属性情報画像データ作成部３２０は、森林現況小班区画画像データを樹種分類画像データ（図８参照。）に重ね合わせることによって各小班区画の属性情報（各樹冠の樹冠本数、単位面積当たりの樹冠本数、樹冠半径、樹冠面積など各樹冠の特徴を現す情報）を抽出し、抽出された各小班区画の属性情報に関する小班区画属性情報画像データを作成する機能を有する。

間伐対象区域画像データ作成部３３０は、小班区画属性情報画像データとＧＩＳ５００に記憶されている地理的情報（この場合、当該森林域における林道、等高線、立地因子などの情報）とに基づいて間伐対象区域を選定し、選定された間伐対象区域を表す間伐対象区域画像データを作成する機能を有する。

なお、実施形態３に係る間伐対象区域の選定システムは、当該間伐対象区域の選定システムに含まれる上記各構成要素が有する機能がコンピュータのプログラムとしてインストールされており、上記各構成要素に所定のデータを与えることによって、それぞれの構成要素が持つ機能がコンピュータのソフトウエア上で実行されるものである。

図１９は、実施形態３に係る間伐対象区域の選定システムにおける間伐対象区域選定処理を説明するフローチャートである。間伐対象区域選定処理は、図１９に示すように、まずは、実施形態２に係る森林現況情報の作成システム２００によって作成された森林現況情報画像（図１７参照）に基づいて、森林現況小班区画画像データを作成する（ステップＳ３１０）。この森林現況小班区画画像データは、森林域を閉多角形（ポリゴン）状の小班区画に区分するための小班区画輪郭画像を、森林現況情報画像（図１７参照）に重ね合わせることによって作成することができる。ステップＳ３１０の処理は、森林現況小班区画画像データ作成部３１０によって行われ、森林現況小班区画画像データ作成部３１０によって森林現況小班区画画像データが作成さることにより、当該森林現況小班区画画像データに対応する森林現況小班区画画像（図２０参照。）をディスプレイ上に表示させることができる。

図２０は、ディスプレイ上に表示された森林現況小班区画画像を示す図である。なお、図２０はモノクロ画像であるため、図２０からは、閉多角形（ポリゴン）で形成される複数の小班区画を読み取ることは困難であるが、実際には図２０の元となるカラー画像上では、森林現況の１つである樹種が色別で示されており（ヒノキＣｏが赤色、アカマツＰｄが橙色、カラマツＬｋが黄緑色、スギＣｊが濃緑色など）、これら各樹種別の領域を囲む小班区画輪郭画像が白線で示されているので、図２０の元となるカラー画像上では、小班区画を容易に読み取ることができる。

次に、森林現況小班区画画像データを樹種分類画像データ（図８参照）に重ね合わせることによって、各小班区画の特徴を表す属性情報（樹冠本数、単位面積当たりの樹冠本数、樹冠半径、樹冠面積などの情報）を抽出し、抽出された各小班区画の属性情報に関する小班区画属性情報画像データを作成する（ステップＳ３２０）。ステップＳ３２０の処理は、小班区画属性情報画像データ作成部３２０によって行われ、小班区画属性情報画像データ作成部３２０によって小班区画属性情報画像データが作成さることにより、当該小班区画属性情報画像データに対応する小班区画属性情報画像（図２１参照。）をディスプレイ上に表示させることができる。

図２１は、ディスプレイ上に表示された小班区画属性情報画像を示す図である。なお、図２１はモノクロ画像であるため、図２１からは、各小班区画輪郭画像及び各樹種を読み取ることは困難であるが、実際には図２１の元となるカラー画像上では、各小班区画輪郭画像、各樹冠の樹種（ヒノキＣｏ、アカマツＰｄ、カラマツＬｋ、スギＣｊ、メタセコイアＭｇ、広葉樹Ｂｌ）が色別で示されているので、各小班区画情報及び各樹種を容易に読み取ることができる。この場合、図２１の元となるカラー画像上では、各小班区画は白線で示され、各樹冠の樹種としてのヒノキＣｏが赤色、アカマツＰｄが橙色、カラマツＬｋが黄緑色、スギＣｊが濃緑色、メタセコイアＭｇが黄色、広葉樹Ｂｌが灰色で示されている。

図２２は、図２１における領域Ｄの拡大画像を示す図である。なお、図２２において、領域Ｄに含まれる複数の小班区画のうち、ここでは、１〜５の番号（区画番号という。）が付された小班区画に注目して、区画番号１〜５が付された小班区画における全樹種の属性情報及び樹種別（ヒノキとする。）の属性情報について考える。なお、図２２及び次に説明する図２３においては、区画番号１〜５は、それぞれが丸で囲まれた数字で示されている。

図２３は、各小班区画から抽出された属性情報を示す図である。図２３において、区画番号１の小班区画について見ると、区画番号１の小班区画は、単位面積（１ｈａ）当たり全樹種の樹冠本数が多く、樹冠半径と樹冠面積が小さく、ヒノキの本数が多いことがわかる。区画番号２〜５の小班区画においても同様に、全樹種の属性情報及び樹種別の属性情報を抽出することができる（図２３参照。）。

なお、図２３において、「ｔｏｔａｌ」は、樹冠本数及び樹冠本数／ｈについては、区画番号１〜５で求められた樹冠本数の合計及び樹冠本数／ｈの合計あり、樹冠直径及び樹冠面積については、区画番号１〜５で求められた樹冠直径の平均値及び樹冠面積の平均値である。

次に、間伐対象区域としての評価を行うための地利条件画像データを作成する（ステップＳ３３０）。すなわち、間伐計画を立てるには、各小班区画の属性情報の他に、間伐作業のし易さ（伐採した樹木の搬出のし易さなども含む）を示す地利条件（林道からの距離、標高、傾斜など）を調べる必要がある。そこで、間伐対象区域としての評価を行うための地利条件画像データを作成する。ステップＳ３３０の処理は、間伐対象区域画像データ作成部３３０によって行われ、間伐対象区域画像データ作成部３３０によって地利条件画像データが作成されることにより、当該地利条件画像データに対応する地利条件画像（図２４参照。）をディスプレイ上に表示させることができる。

図２４は、ディスプレイ上に表示された地利条件画像を示す図である。図２４は地利条件の１つである林道からの距離を説明するための地利条件画像の一般例であり、本発明の各実施形態における調査対象地域Ａ（図３参照）とは異なるものである。

なお、図２４はモノクロ画像であるため、図２４からは、林道及び当該林道からの距離を色別として読み取ることは困難であるが、実際には図１９の元となるカラー画像上では、林道及び当該林道からの距離が色別で示されているので、林道及び当該林道からの距離を容易に読み取ることができる。この場合、図２４の元となるカラー画像上では、林道は茶色で示され、当該林道からの距離ｄが「ｄ≦５０ｍ」の領域は橙色で示され、当該林道からの距離ｄが「５０ｍ＜ｄ≦１００ｍ」の領域は黄色で示されている。

次に、地理情報システム（ＧＩＳ）５００に格納されている地理情報（この場合、林道、等高線など）から、該当する小班区画の地利条件（林道からの距離、標高、傾斜など）を取得し、小班区画属性情報と併せて、間伐対象区域としての評価値の高さ（例えば、林道から近い、傾斜が緩い、樹冠面積が大きい、占有面積割合が高い、立木本数が多いなど）を数値モデル化した間伐評価モデル化画像データを作成する（ステップＳ３４０）。ステップＳ３４０の処理も、間伐対象区域画像データ作成部３３０によって行われ、間伐対象区域画像データ作成部３３０によって間伐評価モデル化画像データが作成されることにより、当該間伐評価モデル化画像データに対応する間伐評価モデル化画像（図２５参照。）をディスプレイ上に表示させることができる。

図２５は、ディスプレイ上に表示された間伐評価モデル化画像の一例を示す図である。なお、図２５は間伐評価モデル化画像の例について説明するための一般的な画像例であり、本発明の実施形態における調査対象地域Ａ（図３参照）とは異なる区域の画像である。

間伐評価モデル画像の一例として、図２５に示すように、（ａ）標高画像、（ｂ）傾斜画像、（ｃ）斜面方位画像、（ｄ）地利画像などの地利条件を示す立地因子画像と、（ｅ）森林現況情報画像との照合からクロス集計を行い、数値モデル化することで、（ｆ）間伐対象選定用画像を作成する。図２５はモノクロ画像であるため、図２５からは、（ａ）標高画像、（ｂ）傾斜画像、（ｃ）斜面方位画像、（ｄ）地利画像、（ｅ）森林現況情報画像及び（ｆ）間伐対象選定用画像をそれぞれ識別することは困難であるが、実際には図２５の元となるカラー画像上では、これら（ａ）標高画像、（ｂ）傾斜画像、（ｃ）斜面方位画像、（ｄ）地利画像、（ｅ）森林現況情報画像及び（ｆ）間伐対象選定用画像は容易に識別することができる。

なお、間伐評価モデル化画像データを作成する技術は、下記の公知文献４に記載されている。ただし、本発明の各実施形態に係る間伐対象区域の選定システムにおいては、上空から森林地区を撮影して得られた撮影画像データは、高解像度の撮影画像データであるが、下記の公知文献４は、高解像度ではない衛星データを用いている点が異なる。

公知文献４：加藤正人、“衛星リモートセンシングとＧＩＳを活用した林分の評価とモデル化”、写真測量とリモートセンシング、１９９１年、Ｖｏｌ．３０，Ｎｏ．６

次に、間伐評価モデル画像データに基づいて間伐すべき区域（間伐対象区域）を選定するための間伐対象区域選定画像データを作成する（ステップＳ３５０）。ステップＳ３５０の処理も、間伐対象区域画像データ作成部３３０によって行われ、間伐対象区域画像データ作成部３３０によって間伐対象区域選定画像データが作成されることにより、当該間伐対象区域選定画像データに対応する間伐対象区域選定画像（図２６参照。）をディスプレイ上に表示させることができる。

図２６は、ディスプレイ上に表示された間伐対象区域選定画像を示す図である。図２６において、間伐対象区域として選定された小班区画の輪郭線を他の小班区画の輪郭線と区別して示している。なお、図２６はモノクロ画像であるため、図２６からは、間伐対象区域を示す小班区画の輪郭線を他の小班区画の輪郭線と区別しにくいが、実際には図２６の元となるディスプレイ上のカラー画像上では、間伐対象区域を示す小班区画の輪郭線の色が赤色で示されているので、間伐対象区域を容易に知ることができる。

また、図２６に示されている間伐対象区域は、図２２における区画番号１の小班区画である。このように、区画番号１の小班区画が間伐対象区域として選定された理由は、間伐作業のし易さなど間伐対象区域としての評価値を高くする条件（例えば、林道から近い、傾斜が緩い、樹冠面積が大きい、占有面積割合が高い、立木本数が多いなど）を考慮した結果である。

なお、図２６に示すように間伐対象区域が選定されたとしても、実際に間伐すべき区域は、図２６のように選定された間伐対象区域全体であるとは限らず、例えば、都道府県などで整備されている森林の管理台帳などの登録されている森林の境界（例えば、図３参照。）に基づいて、図２６のように選定された間伐対象区域全体のうちの所定の区域内のみを実際の間伐対象区域とするという場合もある。

以上説明したように、実施形態３に係る間伐対象区域の選定システムによれば、従来においては、個人の労力と熟練に頼っていた間伐対象区域を、調査対象地域Ａの中から客観的かつ適切に選定することできる。例えば、図４に示す調査対象地域Ａについて間伐評価モデル画像を作成すれば、図４に示す調査対象地域Ａ内においてどの区域を間伐対象区域として選定すべきかを客観的にかつ適切に選定することができる。

なお、本発明は上述の実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形実施可能となるものである。たとえば、実施形態３に係る間伐対象区域の選定システム３００においては、森林現況情報画像データとして、実施形態２に係る森林現況作成システム２００において作成された森林現況画像データを用いた場合を例示したが、森林現況画像データとしては、他の一般的な森林現況画像データを用いてもよい。

実施形態１に係る樹種分類システムの構成を示す図である。 実施形態１に係る樹種分類システムにおける樹種分類処理を説明するフローチャートである。 ディスプレイ上に表示された森林域境界画像を示す図地である。 ディスプレイ上に表示された森林域画像を示す図である。 ディスプレイ上に表示された樹冠画像を示す図である。 ディスプレイ上に表示された樹冠情報画像を部分的に拡大して示す図である。 樹冠の日向部の分光反射特性の一例を示す図である。 ディスプレイ上に表示された森林域全体の樹種分類画像を示す図である。 ディスプレイ上に表示された各樹冠の画素ごとに樹種分類を行った樹種分類結果を示す図である。 図９に示した画素ごとの樹種分類結果に基づいて１つの樹冠を１つ樹種として分類した樹種分類結果を示す図である。 実施形態２に係る森林現況情報の作成システムの構成を示す図である。 実施形態２に係る森林現況情報の作成システムにおける森林現況情報作成を説明するフローチャートである。 ディスプレイ上に表示された全樹種樹冠占有画像を示す図である。 ディスプレイ上に表示された樹種別樹冠占有画像を示す図である。 ディスプレイ上に表示された全樹種樹冠本数分布画像を示す図である。 ディスプレイ上に表示された樹種別樹冠本数分布画像を示す図である。 ディスプレイ上に表示された森林現況情報画像を示す図である。 実施形態３に係る間伐対象区域の選定システムの構成を示す図である。 実施形態３に係る間伐対象区域の選定システムにおける間伐対象区域選定処理を説明するフローチャートである。 ディスプレイ上に表示された森林現況小班区画画像を示す図である。 ディスプレイ上に表示された小班区画属性情報画像を示す図である。 図２１における領域Ｄの拡大画像を示す図である。 各小班区画から抽出された属性情報を示す図である。 ディスプレイ上に表示された地利条件画像を示す図である。 ディスプレイ上に表示された間伐評価モデル化画像の一例を示す図である。 ディスプレイ上に表示された間伐対象区域選定画像を示す図である。

符号の説明

１００・・・樹種分類システム、１１０・・・撮影画像データ入力部、１２０・・・森林域画像データ作成部、１３０・・・樹冠画像データ作成部、１４０・・・樹冠情報画像データ作成部、１５０・・・樹種分類画像データ作成部、２００・・・森林現況情報の作成システム、２１０・・・全樹種樹冠占有画像データ作成部、２２０・・・樹種別樹冠占有画像データ作成部、２３０・・・全樹種樹冠本数分布画像データ作成部、２４０・・・樹種別樹冠本数分布画像データ作成部、２５０・・・森林現況情報画像データ作成部、３００・・・間伐対象区域の選定システム、３１０・・・森林現況小班区画画像データ作成部、３２０・・・小班区画属性情報画像データ作成部、３３０・・・間伐対象区域画像データ作成部、５００・・・地理情報システム（ＧＩＳ）、Ａ・・・調査対象地域、Ｂ・・・・森林域、Ｃ・・・非森林域、Ｒ・・・林道、Ｐｅ・・・樹頂部、Ｓｕ・・・日向部、Ｓｈ・・・日陰部、Ｔ１，Ｔ２・・・樹冠

Claims (11)

1. 調査対象となる森林を含む地域を上空から撮影して得られた撮影画像データと前記森林の地理的情報とに基づいて抽出された森林域に関する森林域画像データを用いて前記森林域に含まれる各樹木を種類別に分類する樹種分類方法であって、
   前記森林域画像データに基づいて前記森林域に含まれる各樹冠を抽出し、前記各樹冠に関する樹冠画像データを作成するステップと、
   前記樹冠画像データに基づいて前記各樹冠の日向部を含む情報を樹冠情報として抽出し、前記樹冠情報に関する樹冠情報画像データを作成するステップと、
   前記樹冠情報画像データに基づいて前記各樹冠の日向部とされた領域における分光反射特性を作成し、前記分光反射特性に基づいて当該樹冠の樹種を特定して樹種分類画像データを作成するステップと、
   を有すること特徴とする樹種分類方法。
2. 請求項１に記載の樹種分類方法において、
   前記各樹冠の日向部は、前記樹冠画像データにおける輝度値に基づいて抽出され、前記輝度値が当該樹冠において所定値以上である箇所を前記日向部とすることを特徴とする樹種分類方法。
3. 請求項１又は２に記載の樹種分類方法において、
   前記各樹冠から複数の樹種が抽出された場合、前記各樹冠から抽出された複数の樹種のそれぞれの占有面積を各樹種ごとに算出し、占有面積の多い樹種を当該樹冠の樹種とみなすことを特徴とする樹種分類方法。
4. 調査対象となる森林を含む地域を上空から撮影して得られた撮影画像データと前記森林の地理的情報とに基づいて抽出された森林域に関する森林域画像データを用いて前記森林域に含まれる各樹木の種類を分類する樹種分類システムであって、
   前記森林域画像データに基づいて前記森林域に含まれる各樹冠を抽出し、前記各樹冠に関する樹冠画像データを作成する樹冠画像データ作成部と、
   前記樹冠画像データに基づいて前記各樹冠の日向部を含む情報を樹冠情報として抽出し、前記樹冠情報に関する樹冠情報画像データを作成する樹冠情報画像データ作成部と、
   前記樹冠情報画像データに基づいて前記各樹冠の日向部とされた領域における分光反射特性を作成し、前記分光反射特性に基づいて当該樹冠の樹種を特定して樹種分類画像データを作成する樹種分類画像データ作成部と、
   を有すること特徴とする樹種分類システム。
5. 調査対象となる森林を含む地域を上空から撮影して得られた撮影画像データと前記森林の地理的情報とに基づいて抽出された森林域に関する森林域画像データを用いて前記森林の現況に関する森林現況情報を作成するための森林現況情報の作成方法であって、
   前記森林域画像データに基づいて前記森林域に含まれる各樹冠を抽出し、前記各樹冠に関する樹冠画像データを作成するステップと、
   前記樹冠画像データに基づいて前記各樹冠の日向部を含む情報を樹冠情報として抽出し、前記樹冠情報に関する樹冠情報画像データを作成するステップと、
   前記樹冠情報画像データに基づいて前記各樹冠の日向部とされた領域における分光反射特性を作成し、前記分光反射特性に基づいて当該樹冠の樹種を特定して樹種分類画像データを作成するステップと、
   前記樹種分類画像データに基づいて単位面積当たりの全樹種樹冠面積占有度を算出し、前記全樹種樹冠面積占有度に基づく全樹種樹冠占有画像データを作成するステップと、
   前記樹種分類画像データに基づいて単位面積当たりの樹種別樹冠面積占有度を算出し、前記樹種別樹冠面積占有度に基づく樹種別樹冠占有画像データを作成するステップと、
   前記樹種分類画像データに基づいて算出された全樹種の樹冠本数から単位面積当たりの全樹種樹冠本数分布画像データを作成するステップと、
   前記樹種分類画像データに基づいて算出された樹種別の樹冠本数から単位面積当たりの樹種別樹冠本数分布画像データを作成するステップと、
   前記全樹種樹冠占有画像データ、前記樹種別樹冠占有画像データ、前記全樹種樹冠本数分布画像データ、前記樹種別樹冠本数分布画像データ及び前記樹種分類画像データに基づいて森林の現況情報に関する森林現況情報画像データを作成するステップと、
   を有することを特徴とする森林現況情報の作成方法。
6. 調査対象となる森林を含む地域を上空から撮影して得られた撮影画像データと前記森林の地理的情報とに基づいて抽出された森林域に関する森林域画像データを用いて前記森林の現況に関する森林現況情報を作成するための森林現況情報の作成システムであって、
   前記森林域画像データに基づいて前記森林域に含まれる各樹冠を抽出し、前記各樹冠に関する樹冠画像データを作成する樹冠画像データ作成部と、
   前記樹冠画像データに基づいて前記各樹冠の日向部を含む情報を樹冠情報として抽出し、前記樹冠情報に関する樹冠情報画像データを作成する樹冠情報画像データ作成部と、
   前記樹冠情報画像データに基づいて前記各樹冠の日向部とされた領域における分光反射特性を作成し、前記分光反射特性に基づいて当該樹冠の樹種を特定して樹種分類画像データを作成する樹種分類画像データ作成部と、
   前記樹種分類画像データに基づいて全樹種の樹冠本数を算出する機能と、単位面積当たりの全樹種樹冠面積占有度を算出し、前記全樹種樹冠面積占有度に基づく全樹種樹冠占有画像データを作成する機能とを有する全樹種樹冠占有画像データ作成部と、
   前記樹種分類画像データに基づいて樹種別の樹冠本数を算出する機能と、単位面積当たりの樹種別樹冠面積占有度を算出し、前記樹種別樹冠面積占有度に基づく樹種別樹冠占有画像データを作成する機能とを有する樹種別樹冠占有画像データ作成部と、
   前記全樹種の樹冠本数から単位面積当たりの全樹種樹冠本数分布画像データを作成する全樹種樹冠本数分布画像データ作成部と、
   前記樹種別の樹冠本数から単位面積当たりの樹種別樹冠本数分布画像データを作成する樹種別樹冠本数分布画像データ作成部と、
   前記全樹種樹冠占有画像データ、前記樹種別樹冠占有画像データ、前記全樹種樹冠本数分布画像データ、前記樹種別樹冠本数分布画像データ及び前記樹種分類画像データに基づいて森林の現況情報に関する森林現況情報画像データを作成する森林現況情報画像データ作成部と、
   を有することを特徴とする森林現況情報の作成システム。
7. 調査対象となる森林の現況に関する森林現況情報画像データに基づいて間伐すべき間伐対象区域を選定する間伐対象区域の選定方法であって、
   前記森林現況情報画像データに基づいて前記森林を小班区画に分別するための小班区画画像データを作成して、前記小班区画画像データと前記森林現況情報画像データとに基づいて森林現況小班区画画像データを作成するステップと、
   前記各小班区画の特徴を現す小班区画属性情報を抽出し、前記各小班区画属性情報に関する小班区画属性情報画像データを作成するステップと、
   前記小班区画属性情報画像データと当該森林の地利条件とに基づいて間伐対象区域を選定し、選定された間伐対象区域を表す間伐対象区域画像データを作成するステップと、
   を有することを特徴とする間伐対象区域の選定方法。
8. 請求項７に記載の間伐対象区域の選定方法において、
   前記森林現況情報画像データは、請求項５に記載の森林現況情報の作成方法によって作成された森林現況情報画像データであることを特徴とする間伐対象区域の選定方法。
9. 請求項７又は８に記載の間伐対象区域の選定方法において、
   前記小班区画属性情報は、当該小班区画における樹種別の樹冠本数、単位面積あたりの樹種別の樹冠本数を含むことを特徴とする間伐対象区域の選定方法。
10. 請求項７〜９のいずれかに記載の間伐対象区域の選定方法において、
    前記森林の地利条件は、当該小班区画の林道からの距離、標高、傾斜を含むことを特徴とする間伐対象区域の選定方法。
11. 調査対象となる森林の現況に関する森林現況情報画像データに基づいて間伐すべき間伐対象区域を選定する間伐対象区域の選定システムであって、
    前記森林現況情報画像データに基づいて前記森林を小班区画に分別するための小班区画画像データを作成して、前記小班区画画像データと前記森林現況情報画像データとに基づいて森林現況小班区画画像データを作成する森林現況小班区画画像データ作成部と、
    前記各小班区画の特徴を現す小班区画属性情報を抽出し、前記各小班区画属性情報に関する小班区画属性情報画像データを作成する小班区画属性情報画像データ作成部と、
    前記小班区画属性情報画像データと当該森林の地利条件とに基づいて間伐対象区域を選定し、選定された間伐対象区域を表す間伐対象区域画像データを作成する間伐対象区域画像データを作成部と、
    を有することを特徴とする間伐対象区域の選定システム。