JP2015008656A - Species habitat adaptability estimation method and species habitat adaptability estimation system using the same - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、複数の生物それぞれにとっての生息のしやすさを総合的に評価する生物種生息適性推定方法及びその方法を用いた生物種生息適性推定システムに関する。 The present invention relates to a species habitat aptitude estimation method that comprehensively evaluates the ease of habitat for each of a plurality of organisms, and a species habitat aptitude aptitude estimation system using the method.
従来、人工衛星や航空機などの飛行体に搭載された撮像装置、レーダーによって取得されるデータを用いて、地表における状態をリモートセンシングする測定手法が行われている。このようなリモートセンシング技術は、農業分野や水資源分野、或いは都市計画分野などで、積極的に活用され始めている。 2. Description of the Related Art Conventionally, a measurement technique for remotely sensing a state on the ground surface using data acquired by an imaging device or radar mounted on a flying object such as an artificial satellite or an aircraft has been performed. Such remote sensing technology has begun to be actively used in the fields of agriculture, water resources, or city planning.
上記のようなリモートセンシングに関連して、発明者は特許文献１（特開２０１１−１６５１１２号公報）において、特定の事業地を対象に、その周辺における生物生息環境のネットワーク状況を定量的に評価する技術を提案した。
特許文献１には、より広域的な地域全体（たとえば、都市の一部や全体）を対象とした場合、事業地周辺における生息環境のネットワーク状況と、都市レベルの環境の多様性、生物分布状況との関係性を可視化する点については、開示されていない。 In Patent Document 1, when a wider area (for example, a part or the whole of a city) is targeted, the network status of the habitat around the project site, the diversity of the environment at the city level, and the biological distribution status The point of visualizing the relationship with is not disclosed.
特に、ある広い地域において「複数の事業所間をつなぐ生態系ネットワークの形成」を目標とした場合に、その目標設定のための情報を体系的にデータベース化し、そしてそのようなデータベースに基づいて、生物種の生息適性を推定する技術については、前例がない。 In particular, when a goal is to “form an ecosystem network that connects multiple offices” in a wide area, information for setting the goal is systematically created as a database, and based on such a database, There is no precedent for techniques for estimating the habitability of species.
特許文献２（特開２０１２−２１２２０９号公報）では、地域生態系の評価対象とする生物種の選定するためのデータベースを提案している。特許文献２記載の技術は、生物の生体情報に基づいて、地域の適切な指標生物を選ぶことに寄与するが、その生物に注目した場合の広域の生態系ネットワーク状況を把握することで、生物種の生息適性を推定する情報は得られない、という問題があった。 Patent Document 2 (Japanese Patent Laid-Open No. 2012-212209) proposes a database for selecting a species to be evaluated for a regional ecosystem. The technology described in Patent Document 2 contributes to selecting an appropriate local indicator organism based on the biological information of the organism, but by grasping the state of a wide-area ecosystem network when focusing on the organism, There was a problem that information to estimate the habitability of species could not be obtained.
この発明は、上記課題を解決するものであって、請求項１に係る発明は、飛行体により取得されたデータに基づいて、地表面における緑地の分類と分布状況に係る緑地データを取得するステップと、前記緑地データに基づいて、緑地の連続性に係る連続性指標を演算するステップと、前記緑地データに基づいて、緑地のまとまり度合いに係るまとまり指標を演算するステップと、前記緑地データに基づいて、植物種の多様性に係る多様性指標を演算するステップと、前記緑地データに基づいて、異なる植物種の隣接度合いに係るモザイク指標を演算するステップと、生物種に応じて、前記連続性指標、前記まとまり指標、前記多様性指標、前記モザイク指標の中から、必要となる指標を選択するステップと、選択した指標と前記緑地データに基づいて、当該生物種の生息適性を推定するステップと、を有することを特徴とする生物種生息適性推定方法である。 This invention solves the said subject, and the invention which concerns on Claim 1 acquires the green space data which concerns on the classification | category and the distribution situation of the green space on the ground surface based on the data acquired by the flying body A step of calculating a continuity index related to continuity of green space based on the green space data, a step of calculating a block index related to the degree of unity of green space based on the green space data, and based on the green space data Calculating a diversity index related to the diversity of plant species, calculating a mosaic index related to the degree of adjacency of different plant species based on the green space data, and depending on the species, the continuity A step of selecting a required index from among the index, the collective index, the diversity index, and the mosaic index, and the selected index and the green space data Zui by a species inhabiting suitability estimating method characterized by comprising the steps of: estimating a habitat suitability of the species.
また、請求項２に係る発明は、請求項１に記載の生物種生息適性推定方法において、前
記緑地データは、樹林と草地の分布に係るデータであることを特徴とする。
The invention according to claim 2 is the biological species habitat aptitude estimation method according to claim 1, wherein the green space data is data relating to the distribution of forests and grasslands.
また、請求項３に係る発明は、請求項１又は請求項２に記載の生物種生息適性推定方法において、前記緑地データは、樹林又は草地がどの程度の水辺を有するかに係るデータであることを特徴とする。 The invention according to claim 3 is the biological species habitat aptitude estimation method according to claim 1 or claim 2, wherein the green space data is data relating to how much waterside the forest or grassland has. It is characterized by.
また、請求項４に係る発明は、請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の生物種生息適性推定方法において、前記連続性指標と前記まとまり指標と前記多様性指標と前記モザイク指標と、推定された生息適性とを、地図データ上に重畳し表示する表示ステップをさらに有することを特徴とする。 The invention according to claim 4 is the biological species habitat aptitude estimation method according to any one of claims 1 to 3, wherein the continuity index, the collective index, the diversity index, and the mosaic index. And a display step of superimposing and displaying the estimated habitability on the map data.
また、請求項５に係る発明は、請求項４に記載の生物種生息適性推定方法において、複数の生物種について、前記表示ステップを適用することを特徴とする。 In addition, the invention according to claim 5 is characterized in that, in the biological species habitat aptitude estimation method according to claim 4, the display step is applied to a plurality of biological species.
また、請求項６に係る発明は、請求項１乃至請求項５のいずれかに記載の方法を用いたことを特徴とする生物種生息適性推定システムである。 An invention according to claim 6 is a species habitat aptitude estimation system using the method according to any one of claims 1 to 5.
本発明に係る生物種生息適性推定方法及びその方法を用いた生物種生息適性推定システムは、前記連続性指標、前記まとまり指標、前記多様性指標、前記モザイク指標の中から、必要となる指標を選択し、選択した指標と前記緑地データに基づいて、当該生物種の生息適性を推定するので、広域の生態系ネットワーク状況を把握することで、生物種の生息適性を推定することが可能となる。 The species habitat aptitude estimation method and the species habitat aptitude estimation system using the method according to the present invention include a necessary index among the continuity index, the collective index, the diversity index, and the mosaic index. Since the selected habitat is estimated based on the selected index and the green space data, it is possible to estimate the habitability of the living species by grasping the state of the ecosystem network in a wide area. .
以下、本発明の実施の形態を図面を参照しつつ説明する。図１は本発明の実施形態に係る生物種生息適性推定方法を実行させるシステム構成の一例を示す図である。図１において、１０はシステムバス、１１はＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、１２はＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、１３はＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、１４は外部情報機器との通信を司る通信制御部、
１５はキーボードコントローラなどの入力制御部、１６はディスプレイコントローラなどの出力制御部、１７は外部記憶装置制御部、１８はキーボード、ポインティングデバイス、マウスなどの入力機器からなる入力部、１９はＬＣＤディスプレイなどの表示装置や印刷装置からなる出力部、２０はＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）等の外部記憶装置である。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a diagram showing an example of a system configuration for executing a biological species habitat aptitude estimation method according to an embodiment of the present invention. In FIG. 1, 10 is a system bus, 11 is a CPU (Central Processing Unit), 12 is a RAM (Random Access Memory), 13 is a ROM (Read Only Memory), 14 is a communication control unit that controls communication with an external information device,
15 is an input control unit such as a keyboard controller, 16 is an output control unit such as a display controller, 17 is an external storage device control unit, 18 is an input unit including input devices such as a keyboard, pointing device, and mouse, 19 is an LCD display, etc. An
図１において、ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１３内のプログラム用ＲＯＭ、或いは、大容量の外部記憶装置２０に記憶されたプログラム等に応じて、外部機器と通信することでデータを検索・取得したり、また、図形、イメージ、文字、表等が混在した出力データの処理を実行したり、更に、外部記憶装置２０に格納されているデータベースの管理を実行したり、などといった演算処理を行うものである。
In FIG. 1, the CPU 11 retrieves and acquires data by communicating with an external device in accordance with a program ROM stored in the
また、ＣＰＵ１１は、システムバス１０に接続される各デバイスを統括的に制御する。ＲＯＭ１３内のプログラム用ＲＯＭあるいは外部記憶装置２０には、ＣＰＵ１１の制御用の基本プログラムであるオペレーティングシステムプログラム（以下ＯＳ）等が記憶されている。また、ＲＯＭ１３あるいは外部記憶装置２０には出力データ処理等を行う際に使用される各種データが記憶されている。ＲＡＭ１２は、ＣＰＵ１１の主メモリ、ワークエリア等として機能する。
Further, the CPU 11 comprehensively controls each device connected to the
入力制御部１５は、キーボードや不図示のポインティングデバイスからの入力部１８を制御する。また、出力制御部１６は、ＬＣＤディスプレイ等の表示装置やプリンタなどの印刷装置の出力制御を行う。
The
外部記憶装置制御部１７は、ブートプログラム、各種のアプリケーション、フォントデータ、ユーザファイル、編集ファイル、プリンタドライバ等を記憶するＨＨＤ（Ｈａｒｄ
Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）や、或いは場合によってはフレキシブルディスク（ＦＤ）等の外部記憶装置２０へのアクセスを制御する
また、通信制御部１４は、ネットワークを介して、外部機器と通信を制御するものであり、これによりシステムが必要とするデータを、インターネットやイントラネット上の外部機器が保有するデータベースから取得したり、外部機器に情報を送信したりすることができるように構成される。
The external storage device control unit 17 stores a boot program, various applications, font data, user files, edit files, printer drivers, and the like.
Disk Drive), or in some cases, controls access to the
外部記憶装置２０には、ＣＰＵ１１の制御プログラムであるオペレーティングシステムプログラム（以下ＯＳ）以外に、本発明の生物種生息適性推定方法をＣＰＵ１１上で動作させるシステムプログラム、及びこのシステムプログラムで用いるデータなどがインストールされ保存・記憶されている。
In the
本発明の生物種生息適性推定方法を実現するシステムプログラムで利用されるデータとしては、人工衛星、飛行機などの飛行体から評価対象領域を撮像した衛星画像データ（リモートセンシングデータ）、公的機関によって提供される地理情報システムデータ（ＧＩＳデータ）などがあり、これらデータが外部記憶装置２０に保存されていることが想定されているが、場合によっては、これらのデータを通信制御部１４を介してインターネットやイントラネット上の外部機器から取得するように構成することも可能である。
The data used in the system program for realizing the method for estimating the habitability of the species of the present invention includes satellite image data (remote sensing data) obtained by imaging an evaluation target area from a flying object such as an artificial satellite or an airplane, There are provided geographic information system data (GIS data) and the like, and it is assumed that these data are stored in the
図３は本発明の実施形態に係る生物種生息適性推定方法で用いられるリモートセンシングデータの一例を示す図である。本実施形態においては、このようなリモートセンシングデータとしてマルチスペクトル画像を用い、地上における土地被覆の状況を抽出するようにしている。また、本実施形態においてＧＩＳデータは、上記のリモートセンシングデータを補完するために利用される。例えば、リモートセンシングデータでは、河川などの水域のデータ境界が不明瞭となることがあるが、水域データについてはＧＩＳデータによっ
て補完することによって、水域の位置特定がより的確となる。なお、リモートセンシングデータによって水域が明瞭となるようであれば、必ずしもＧＩＳデータは必須ではない。
FIG. 3 is a diagram showing an example of remote sensing data used in the species habitat aptitude estimation method according to the embodiment of the present invention. In the present embodiment, a multi-spectral image is used as such remote sensing data, and the land cover situation on the ground is extracted. In the present embodiment, the GIS data is used to complement the remote sensing data. For example, in remote sensing data, the data boundary of a water area such as a river may be unclear, but the water area data is complemented by GIS data, so that the location of the water area becomes more accurate. In addition, GIS data is not necessarily essential if a water area becomes clear by remote sensing data.
以上のように構成される本発明の実施形態に係る生物種生息適性推定方法を実行させるシステム構成における処理について図２を参照して説明する。図２は本発明の実施形態に係る生物種生息適性推定方法を実行させるシステムにおける処理のフローチャートを示す図である。 Processing in the system configuration for executing the biological species habitat aptitude estimation method according to the embodiment of the present invention configured as described above will be described with reference to FIG. FIG. 2 is a diagram showing a flowchart of processing in the system for executing the species habitat aptitude estimation method according to the embodiment of the present invention.
図２において、ステップＳ１００で、本実施形態に係る生物種生息適性推定方法の処理が開始されると、続いてステップＳ１０１に進み、対象領域における、入力された衛星画像データ（リモートセンシングデータ）から、地表面における緑地の分類と分布状況に係る緑地データを得る。 In FIG. 2, when the process of the species habitat aptitude estimation method according to the present embodiment is started in step S100, the process proceeds to step S101, and from the input satellite image data (remote sensing data) in the target region. Obtain green space data related to the classification and distribution of green space on the ground surface.
この緑地データには、それぞれの閉じた緑地の位置や面積、形状などが含まれている。また、緑地データにおいて、それぞれの緑地は、大分類として「樹林」、「草地」のいずれかに分類されている。 This green space data includes the position, area, shape, etc. of each closed green space. In the green space data, each green space is classified as either “forest” or “grassland” as a large classification.
また、緑地データにおいて、大分類「樹林」の下の詳細な分類として、「常緑・針葉樹林」、「落葉常緑混交林」、「落葉広葉樹林」、「低木林・竹林」を有しており、大分類「草地」の下の詳細な分類として、「低茎草地」、「高茎草地」、「林緑草地」を有している。 In addition, in the green space data, there are “Evergreen / Coniferous Forests”, “Decashed Evergreen Mixed Forests”, “Decay Deciduous Forests”, “Shrub Forests / Bamboo Forests” as detailed classifications under the major classification “Tree Forest”. As a detailed classification under the large classification “grassland”, it has “low stem grassland”, “high stem grassland”, and “forest green grassland”.
なお、本実施形態においては、上記のような分類に基づく緑地データを例に説明するが、上記のような緑地データのデータ構成に限定されるものではない。 In the present embodiment, the green space data based on the classification as described above will be described as an example, but the present invention is not limited to the data structure of the green space data as described above.
また、このステップでは、水域を地理情報システムデータ（ＧＩＳデータ）が参照され、地表のデータと、河川などの水域のデータとの境界が明瞭とする処理も実行される。 In this step, geographic information system data (GIS data) is referred to for the water area, and processing for clarifying the boundary between the surface data and the water area data such as a river is also executed.
本発明に係る生物種生息適性推定方法においては、上記のような緑地データから、４つの指標を演算し、この４つの指標から、生物種に応じて指標を選択して、
本発明に係る生物種生息適性推定方法においては、４つの指標として、緑地の連続性に係る「連続性指標」、緑地のまとまり度合いに係る「まとまり指標」、植物種の多様性に係る「多様性指標」、異なる植物種の隣接度合いに係る「モザイク指標」が定義される。
In the biological species habitat aptitude estimation method according to the present invention, four indicators are calculated from the green space data as described above, and from these four indicators, an indicator is selected according to the species,
In the biological species habitat aptitude estimation method according to the present invention, there are four indicators, a “continuity indicator” relating to continuity of green spaces, a “group indicator” relating to the degree of unity of green spaces, and a “diversity” relating to plant species diversity. The “sex index” and “mosaic index” relating to the degree of adjacency of different plant species are defined.
ステップS１０２では、緑地の連続性に係る「連続性指標」が演算される。図４は本発
明の実施形態に係る生物種生息適性推定方法で利用する連続性指標の算出概念を説明する図である。
In step S102, a “continuity index” relating to the continuity of the green space is calculated. FIG. 4 is a diagram for explaining the concept of calculating the continuity index used in the method for estimating the habitat for living species according to the embodiment of the present invention.
「連続性指標」は、着目している緑地の周辺の所定距離圏内（本例では距離Ｄ）に、どの程度の緑地があるかを示す指標である。着目する緑地Ｇ0に対して、周辺の緑地との間
の距離が、Ｄ以下であるものを、指標算出の対象とする。図４において、周辺緑地Ｇ1、
Ｇ2、Ｇ3が対象となり、周辺緑地Ｇ4は対象外である。
The “continuity index” is an index indicating how much green space is within a predetermined distance range (distance D in this example) around the green space of interest. An object whose index is calculated is a distance between the green area G 0 of interest and a distance from the surrounding green area that is equal to or less than D. In FIG. 4, the surrounding green space G 1 ,
G 2 and G 3 are targeted, and the surrounding green space G 4 is not targeted.
「連続性指標」の算出方法としては、例えば、図４では、周辺緑地との間の距離の平均値（ｄ1+ｄ2+ｄ3）／３を求めることを挙げることができる。そして、全ての緑地で求め
た前記平均値を規格化する。具体的には、前サンプルの中で最大のものを１として、それに対して、それぞれの緑地について、０〜1の間の値を線形変換によって求める。
As a calculation method of the “continuity index”, for example, in FIG. 4, an average value (d 1 + d 2 + d 3 ) / 3 of the distance to the surrounding green space can be obtained. And the said average value calculated | required in all the green areas is normalized. Specifically, the maximum one of the previous samples is set to 1, and a value between 0 and 1 is obtained by linear transformation for each green space.
なお、「連続性指標」の算出方法としては、このような算出方法に限定されるものではない。要は、緑地の連続性に係る適切な指標を導き得る方法であれば、どのような方法を
用いても構わない。
Note that the calculation method of the “continuity index” is not limited to such a calculation method. In short, any method may be used as long as it can derive an appropriate index related to continuity of green space.
続く、ステップＳ１０３では、緑地のまとまり度合いに係る「まとまり指標」が演算される。図５は本発明の実施形態に係る生物種生息適性推定方法で利用するまとまり指標の算出概念を説明する図である。 In subsequent step S103, a “group index” relating to the degree of grouping of green spaces is calculated. FIG. 5 is a diagram for explaining a concept of calculating a collective index used in the biological species habitat aptitude estimation method according to the embodiment of the present invention.
「まとまり指標」は、着目している緑地の周辺の所定距離圏内（本例では距離Ｄ）に、どの程度の緑地がまとまっているかを示す指標である。着目する緑地Ｇ0に対して、周辺
の緑地との間の距離が、Ｄ以下であるものを、当該指標算出の対象とする。図５において、周辺緑地Ｇ1の面積Ｓ1（斜線部）、周辺緑地Ｇ2の面積Ｓ2（斜線部）、周辺緑地Ｇ3の
面積Ｓ3（斜線部）が対象となり、周辺緑地Ｇ4の面積は対象外である。
The “group index” is an index indicating how much green space is gathered within a predetermined distance range (distance D in this example) around the green space of interest. When the distance between the green area G 0 of interest and the surrounding green area is equal to or less than D, the index is calculated. 5, the area around the green G 1 S 1 (hatched portion), near green G 2 area S 2 (hatched portion), the area S 3 (hatched portion) near green G 3 becomes the target, near Green G 4 The area is excluded.
「まとまり指標」の算出方法としては、例えば、カウントする周辺緑地の面積の自然対数をとった後に、平均値を求めることで算出する方法を挙げることができる。図５の例では、「まとまり指標」は、（ｌｎＳ1+ｌｎＳ2+ｌｎＳ3）と求めることができる。そして
、全ての緑地で求めた前記平均値を規格化する。具体的には、前サンプルの中で最大のものを１として、それに対して、それぞれの緑地について、０〜1の間の値を線形変換によ
って求める。
As a method of calculating the “group index”, for example, a method of calculating by calculating an average value after taking the natural logarithm of the area of the surrounding green space to be counted can be cited. In the example of FIG. 5, the “group index” can be obtained as (lnS 1 + InS 2 + InS 3 ). And the said average value calculated | required in all the green areas is normalized. Specifically, the maximum one of the previous samples is set to 1, and a value between 0 and 1 is obtained by linear transformation for each green space.
なお、「まとまり指標」の算出方法としては、このような算出方法に限定されるものではない。要は、緑地のまとまり度合い適切な指標を導き得る方法であれば、どのような方法を用いても構わない。 Note that the method of calculating the “group index” is not limited to such a calculation method. In short, any method may be used as long as it can derive an index with an appropriate degree of unity of green spaces.
続く、ステップＳ１０４では、植物種の多様性に係る「多様性指標」が演算される。図６は本発明の実施形態に係る生物種生息適性推定方法で利用する多様性指標の算出概念を説明する図である。 In subsequent step S104, a “diversity index” relating to the diversity of plant species is calculated. FIG. 6 is a diagram for explaining the concept of calculating the diversity index used in the biological species habitat aptitude estimation method according to the embodiment of the present invention.
「多様性指標」は、着目している緑地の中に、どの程度多様な植物種が存在するかを示す指標である。例えば、樹林の分類が「常緑・針葉樹林」、「落葉常緑混交林」、「落葉広葉樹林」、「低木林・竹林」の４つであるとした場合、着目している緑地における植物種が１つに偏っているときは０で、着目している緑地における「常緑・針葉樹林」、「落葉常緑混交林」、「落葉広葉樹林」、「低木林・竹林」の割合が、それぞれ２５％であるときは１であるような指数である。 The “diversity index” is an index indicating how many different plant species exist in the green area of interest. For example, if there are four forest classifications: “Evergreen / Coniferous Forest”, “Falled Deciduous Evergreen Mixed Forest”, “Falled Deciduous Forest”, “Shrub Forest / Bamboo Forest”, the plant species in the green area of interest When it is biased to one, it is 0, and the percentage of “evergreen / coniferous forest”, “deciduous evergreen mixed forest”, “deciduous broadleaf forest”, “shrub forest / bamboo forest” in the green area of interest is 25%. Is an index that is 1.
図６に示すように、「常緑・針葉樹林」が着目緑地のＲ1％を占め、「落葉常緑混交林
」が着目緑地のＲ2％を占め、「落葉広葉樹林」が着目緑地のＲ3％を占め、「低木林・竹林」が着目緑地のＲ4％を占めるような場合、
Ｒ1ｌｏｇＲ1＋Ｒ2ｌｏｇＲ2＋Ｒ3ｌｏｇＲ3＋Ｒ4ｌｏｇＲ4
のように、算出することができる。
As shown in FIG. 6, “Evergreen and coniferous forest” occupies R 1 % of the green area of interest, “deciduous evergreen mixed forest” occupies R 2 % of the green area of interest, and “deciduous broadleaf forest” is R 3 of the green area of interest. If “shrub forest / bamboo forest” occupies R 4 % of the green area of interest,
R 1 logR 1 + R 2 logR 2 + R 3 logR 3 + R 4 logR 4
It can be calculated as follows.
なお、「多様性指標」の算出方法としては、上記のような算出方法に限定されるものではなく、要は、植物種の多様性に係る適切な指標を導き得る方法であれば、どのような方法を用いても構わない。 Note that the method for calculating the “diversity index” is not limited to the above calculation method, and the point is that any method can be used as long as it can derive an appropriate index related to the diversity of plant species. Various methods may be used.
続く、ステップＳ１０５では、異なる植物種の隣接度合いに係る「モザイク指標」が演算される。図７及び図８は本発明の実施形態に係る生物種生息適性推定方法で利用するモザイク指標の算出概念を説明する図である。 In subsequent step S105, a “mosaic index” relating to the degree of adjacency of different plant species is calculated. 7 and 8 are diagrams for explaining the concept of calculating the mosaic index used in the method for estimating the habitat for living species according to the embodiment of the present invention.
モザイク指標は、着目している緑地が「樹林」であるとして、「草地」にどの程度境界を共有しているかなどを指数化したものである。 The mosaic index is obtained by indexing to what extent a boundary is shared with “grassland”, assuming that the green space of interest is “forest”.
図７では、全周がＸである「樹林」が、「草地」に対して隣接長Ｙで接している例を示している。この場合、モザイク指標は、例えばＹ／Ｘによって算出することができる。 FIG. 7 shows an example in which the “tree” having the entire circumference X is in contact with the “grassland” with the adjacent length Y. In this case, the mosaic index can be calculated by Y / X, for example.
なお、モザイク指標は、着目している緑地が「樹林」であるとして、「水辺」にどの程度境界を共有しているかなどを指数化したものもの準備すると、湖沼を餌場とする鳥などの生息適性を推定する際、有用である。 As for the mosaic index, assuming that the green area of interest is a “forest”, prepare an index that indicates how much of the boundary is shared with the “waterside”, etc. Useful in estimating habitability.
図８は、上記のようなモザイク指標の算出を示しており、全周がＷである「樹林」が、「水辺」に対して隣接長Ｚで接している例を示している。この場合、対水辺のモザイク指標として、Ｚ／Ｗによって算出することができる。 FIG. 8 shows calculation of the mosaic index as described above, and shows an example in which “forest” whose entire circumference is W is in contact with “waterside” at an adjacent length Z. In this case, it can be calculated by Z / W as a mosaic index for the waterside.
なお、モザイク指標の算出方法としては、上記のような算出方法に限定されるものではなく、要は、異なる植物種の隣接度合いの適切な指標を導き得る方法であれば、どのような方法を用いても構わない。 Note that the method for calculating the mosaic index is not limited to the above-described calculation method. In short, any method can be used as long as it can derive an appropriate index for the degree of adjacency between different plant species. You may use.
ここで、本実施形態においては、入力２で、システムに複数の「生物種」の入力があるものと仮定して、以下、説明する。より具体的には、「生物種」として「シジュウカラ」と、「アカネズミ」との、２つの生物種が入力２で、入力された場合を例にとる。なお、入力２で、システムに入力する「生物種」の数は、自然数であれば任意である。 Here, in the present embodiment, the following description will be given on the assumption that the input 2 has a plurality of “species” inputs in the system. More specifically, a case where two biological species “biological species” and “red rat” are input as the “biological species” at the input 2 is taken as an example. Note that the number of “species” input to the system in the input 2 is arbitrary as long as it is a natural number.
ステップＳ１０６では、これまで説明した連続性指標、まとまり指標、多様性指標、モザイク指標のうち、必要となる指標が選択される。ここでは、まず、「生物種」として「シジュウカラ」を例に説明する。 In step S106, a necessary index is selected from the continuity index, the group index, the diversity index, and the mosaic index described so far. Here, first, “tit” will be described as an example of “biological species”.
図９は「生物種」の１例としてシジュウカラの生息適性の算出の概念を説明する図である。シジュウカラの生息適性を推定する上で、「隠れ場」、「餌場」、「繁殖場」が重要な項目であると考えられている。そこで、これらの項目に関連する「樹林の規模」、「樹林の連続性」、「樹林の構成」を反映する、「樹林面積」、２５０ｍ圏の「連続性指標」、落葉広葉樹林の「多様性指標」、常緑・針葉樹林の「多様性指標」が生息適性の推定のために選択される。 FIG. 9 is a diagram for explaining the concept of calculating the habitability of a great tit as an example of the “species species”. “Hidden place”, “feeding place”, and “breeding place” are considered to be important items in estimating the habitability of great tit. Therefore, “forest area”, “continuity index” in the 250m area, “diversity of deciduous broad-leaved forest” reflecting “scale of forest”, “continuity of forest”, “configuration of forest” related to these items. Sex index "and evergreen and coniferous forest" diversity index "are selected for the estimation of habitability.
なお、「隠れ場」、「餌場」、「繁殖場」などの重要な項目から、生息適性の推定のために選択される「樹林面積」、２５０ｍ圏の「連続性指標」、落葉広葉樹林の「多様性指標」、常緑・針葉樹林の「多様性指標」の組を選択する際には、回帰分析の手法が用いられていることを付言しておく。 It should be noted that “forest area” selected for estimation of habitability from important items such as “hiding place”, “feeding place”, “breeding ground”, “continuity index” of 250m area, deciduous broad-leaved forest It is added that the method of regression analysis is used when selecting the “diversity index” of No. 1, and the “diversity index” of evergreen and coniferous forests.
ステップＳ１０７では、上記のように選択された各指標等によって、生物種の生息適性の推定値を演算する。例えば、「樹林面積」をＶ1、２５０ｍ圏の「連続性指標」をＶ2、落葉広葉樹林の「多様性指標」をＶ3、常緑・針葉樹林の「多様性指標」をＶ4とすると、「シジュウカラ」の生息適性の推定値を、（Ｖ1＋Ｖ2＋Ｖ3＋Ｖ4）／４として演算する。 In step S107, an estimated value of the habitability of the species is calculated based on each index selected as described above. For example, if the “forest area” is V 1 , the “continuity index” in the 250 m range is V 2 , the “diversity index” for deciduous broad-leaved forest is V 3 , and the “diversity index” for evergreen and coniferous forests is V 4. The estimated value of the habitability of “titmouse” is calculated as (V 1 + V 2 + V 3 + V 4 ) / 4.
なお、上記の例では生息適性推定値としては、Ｖ1乃至Ｖ4の４指標の平均値を取るようにしたが、α乃至δを定数として、（αＶ1＋βＶ2＋γＶ3＋δＶ4）／４のように、各指標に重み付けを行うような計算方法を採用することもできる。要は、生息適性推定値としては、Ｖ1乃至Ｖ4の各指標の関数であればよい。 In the above example, the average value of the four indices V 1 to V 4 is taken as the habitability estimated value, but α to δ is a constant, and (αV 1 + βV 2 + γV 3 + δV 4 ) / 4 As described above, it is possible to employ a calculation method in which each index is weighted. In short, the habitability estimated value may be a function of each index of V 1 to V 4 .
また、樹林面積Ｖ1については、緑地データにおける全ての樹林について、面積の対数
変換を行った後、当該変換を行った面積の中で最大のものを１として、それに対して、それぞれの樹林について、０〜1の間の値を線形変換によって求める。
Regarding the forest area V 1 , after performing logarithmic conversion of the area for all the forests in the green space data, the maximum area among the areas subjected to the conversion is set to 1, and for each forest, A value between 0 and 1 is obtained by linear transformation.
続く、ステップＳ１０８では、該当する生物種（今回の場合は、「シジュウカラ」）の連続性指標とまとまり指標と多様性指標とモザイク指標と、生息適性推定値とを、地図データ上に重畳し表示する。このような本発明に係る生物種生息適性推定システムによれば、生物種にとって、重要な指標や生息適性推定値とをビジュアル化して、理解しやすい形でユーザーに提示することが可能となる。 In step S108, the continuity index, the group index, the diversity index, the mosaic index, and the habitability estimated value of the corresponding species (in this case “tits”) are superimposed and displayed on the map data. To do. According to the biological species habitat aptitude estimation system according to the present invention, it is possible to visualize important indicators and habitability aptitude values for the biological species and present them to the user in an easily understandable form.
次の、ステップ１０９では、入力２で入力された全ての生物種についてステップＳ１０６乃至ステップＳ１０８の指標選択・生息適性推定値演算・表示の各ステップが実行されたか否かが判定される。ステップ１０９の判定がＹＥＳとなれば、ステップＳ１１１に進み処理を終了するが、前記判定がＮＯであれば、ステップＳ１１０に進み、まだス指標選択・生息適性推定値演算・表示の各ステップが実行されていない、「生物種」が選択される。 Next, in step 109, it is determined whether or not the steps of index selection, habitability estimated value calculation and display in steps S106 to S108 have been executed for all the biological species input in input 2. If the determination in step 109 is YES, the process proceeds to step S111 and the process is terminated. If the determination is NO, the process proceeds to step S110, and the steps of selecting the index indicator, calculating the habitability estimated value, and displaying are still executed. “Species” not selected is selected.
今回の場合は、指標選択・生息適性推定値演算・表示の各ステップを経たのは「シジュウカラ」のみであるので、ステップＳ１０９に進み、「生物種」として次に「アカネズミ」が選択される。 In this case, only “titmouse” has passed through the steps of index selection, habitat aptitude estimation value calculation, and display. Therefore, the process proceeds to step S109, and “biology” is next selected as “species species”.
ループしたステップＳ１０６では、「生物種」が「アカネズミ」の場合において、連続性指標、まとまり指標、多様性指標、モザイク指標のうち、必要となる指標が選択される。 In the looped step S106, when the “species species” is “Red mouse”, a necessary index is selected from the continuity index, the group index, the diversity index, and the mosaic index.
図１０は「生物種」の１例としてアカネズミの生息適性の算出の概念を説明する図である。アカネズミの生息適性を推定する上で、「餌場」、「繁殖」、「移動・隠れ家」が重要な項目であると考えられている。そこで、これらの項目に関連する「樹林環境」、「土壌環境」、「周辺樹林」、「周辺草地」を反映する、「樹林面積」、落葉広葉樹林の「多様性指標」、２５０ｍ圏の「まとまり指標」、対草地の「モザイク指標」が生息適性の推定のために選択される。 FIG. 10 is a diagram for explaining the concept of calculating the habitability of a red rat as an example of “species species”. It is considered that “feeding ground”, “breeding”, and “moving / hidden” are important items in estimating the habitability of red rats. Therefore, “forest area”, “soil environment”, “surrounding forest”, “surrounding grassland”, “forest area”, “diversity index” of deciduous broad-leaved forest, 250m range “ “Millage index” and “mosaic index” for grassland are selected for the estimation of habitability.
ステップＳ１０７では、上記のように選択された各指標等によって、生物種の生息適性の推定値を演算する。例えば、「樹林面積」をＶ1、落葉広葉樹林の「多様性指標」をＶ2、２５０ｍ圏の「まとまり指標」をＶ3、対草地の「モザイク指標」をＶ4とすると、「アカネズミ」の生息適性の推定値を、（Ｖ1＋Ｖ2＋Ｖ3＋Ｖ4）／４として演算する。 In step S107, an estimated value of the habitability of the species is calculated based on each index selected as described above. For example, if “forest area” is V 1 , “diversity index” of deciduous broad-leaved forest is V 2 , “group index” of 250m area is V 3 , and “mosaic index” of grassland is V 4 The estimated value of the habitability is calculated as (V 1 + V 2 + V 3 + V 4 ) / 4.
なお、樹林面積Ｖ1については、緑地データにおける全ての樹林について、面積の対数
変換を行った後、当該変換を行った面積の中で最大のものを１として、それに対して、それぞれの樹林について、０〜1の間の値を線形変換によって求める。
Regarding the forest area V 1 , after performing logarithmic conversion of the area for all the forests in the green space data, the maximum area among the areas subjected to the conversion is set to 1, and for each forest, A value between 0 and 1 is obtained by linear transformation.
ステップＳ１０８では、該当する生物種（今回の場合は、「アカネズミ」）の連続性指標とまとまり指標と多様性指標とモザイク指標と、生息適性推定値とを、地図データ上に重畳し表示する。 In step S108, the continuity index, the group index, the diversity index, the mosaic index, and the habitability estimated value of the corresponding species (in this case, “red rat”) are superimposed and displayed on the map data.
次の、ステップ１０９では、入力２で入力された全ての生物種についてステップＳ１０６乃至ステップＳ１０８の指標選択・生息適性推定値演算・表示の各ステップが実行されたか否かが判定されるが、今回のループでは、入力２で入力された生物種である「シジュウカラ」及び「アカネズミ」について、指標選択・生息適性推定値演算・表示の各ステップが完了しているので、ステップ１０９の判定がＹＥＳとり、ステップＳ１１１に進み処理を終了する。 In the next step 109, it is determined whether or not the steps of index selection, habitability estimation value calculation and display in steps S106 to S108 have been executed for all the biological species input in input 2. In the loop, since the steps of index selection, habitability estimation value calculation, and display are completed for the “tits” and “gerbils” that are the species entered in input 2, the determination in step 109 is YES. Then, the process proceeds to step S111 and the process ends.
なお、本実施形態においては、「生物種」として、「シジュウカラ」、「アカネズミ」
の例についてのみ説明を行ったが、本発明はその他の生物種についても応用で可能である。
In this embodiment, the “biological species” includes “tits” and “red rats”.
However, the present invention can be applied to other species.
以上、本発明に係る生物種生息適性推定方法及びその方法を用いた生物種生息適性推定システムは、前記連続性指標、前記まとまり指標、前記多様性指標、前記モザイク指標の中から、必要となる指標を選択し、選択した指標と前記緑地データに基づいて、当該生物種の生息適性を推定するので、広域の生態系ネットワーク状況を把握することで、生物種の生息適性を推定することが可能となる。 As described above, the biological species habitat aptitude estimation method and the biological species habitat aptitude estimation system according to the present invention are required from the continuity index, the collective index, the diversity index, and the mosaic index. Select the index and estimate the habitability of the species based on the selected index and the green space data, so it is possible to estimate the habitability of the species by grasping the state of the ecosystem network in a wide area. It becomes.
１０・・・システムバス、１１・・・ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、１２・・・ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、１３・・・ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、１４・・・通信制御部、１５・・・入力制御部、１６・・・出力制御部、１７・・・外部記憶装置制御部、１８・・・入力部、１９・・・出力部、２０・・・外部記憶装置
DESCRIPTION OF
Claims (6)
前記緑地データに基づいて、緑地の連続性に係る連続性指標を演算するステップと、
前記緑地データに基づいて、緑地のまとまり度合いに係るまとまり指標を演算するステップと、
前記緑地データに基づいて、植物種の多様性に係る多様性指標を演算するステップと、
前記緑地データに基づいて、異なる植物種の隣接度合いに係るモザイク指標を演算するステップと、
生物種に応じて、前記連続性指標、前記まとまり指標、前記多様性指標、前記モザイク指標の中から、必要となる指標を選択するステップと、
選択した指標と前記緑地データに基づいて、当該生物種の生息適性を推定するステップと、を有することを特徴とする生物種生息適性推定方法。 Obtaining green space data related to the classification and distribution of green space on the ground surface based on the data acquired by the flying object;
Calculating a continuity index related to continuity of green space based on the green space data;
Based on the green space data, calculating a group index related to the degree of unity of the green space;
Calculating a diversity index related to the diversity of plant species based on the green space data;
Based on the green space data, calculating a mosaic index related to the adjacent degree of different plant species;
Depending on the species, selecting a necessary index from the continuity index, the collective index, the diversity index, and the mosaic index;
And estimating the habitability of the species based on the selected index and the green space data.
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