JP4976689B2

JP4976689B2 - 樹木の健全度評価方法及び樹木健全度評価装置

Info

Publication number: JP4976689B2
Application number: JP2005368371A
Authority: JP
Inventors: 義隆高柳
Original assignee: Kyowa Engineering Consultants Co Ltd
Current assignee: Kyowa Engineering Consultants Co Ltd
Priority date: 2005-12-21
Filing date: 2005-12-21
Publication date: 2012-07-18
Anticipated expiration: 2025-12-21
Also published as: JP2007166967A

Description

本発明は樹木管理方法に関し、樹木の健全度をリモートセンシング技術及び、地植物学的手法より評価する方法に関し、特に、樹木の健全度を個別的に評価する方法及び樹木健全度評価装置に関する。

地球温暖化問題を含む環境問題において、樹木の果たす役割は重要である。台風によって樹木が倒れ重大事故を引き起こす例が後を絶たない。環境保全や国民の生活保全のためにも樹木の健全度評価を正確におこなうことが強く要求されている。
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。

また、広域的な調査には、特許文献１に示されるように、航空機や人工衛星を利用したリモートセンシングにより、植物の活力度（健全度）を評価することが提案されている。これは、現地において植物の陽葉の分光特性を測定し、このデータからその植物の活力度を算出して基準データとしてデータベース化しておき、リモートセンシングによる植物の分光特性の測定データに基づいてデータベース化の基準データを参照して算出した値から植物の活力度を評価するものである。
特開２００２−３６００７０号公報

樹木管理のためのコストの低減が要求されているが、従来方法では、樹木医が１本１本の樹木を観察して評価するという手法のため、樹木医が現地に赴いて実際に樹木を１本１本植診する必要があり、多大な労力とコストを要した。また、現地に経験豊富な樹木医を同時に多数派遣することが難しく、同時期に診断することは不可能であるので、短期間での広域にわたる診断計測ができなかった。
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。

特許文献１に記載された人工衛星や航空写真を用いたリモートセンシング技術を利用した植生評価は、樹木の生育している地域の土壌や土壌の成分と密接に関連する葉中養分によって分光反射特性が異なるため、従来のリモートセンシング技術だけでは健全度の予測の精度が低くなってしまう。
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。

調査地域の土壌の体積含水率、粗孔隙率、細孔隙率、間隙率、透水係数、有効土層深、及び最終浸透速度の土壌特性と、調査地域の樹木の樹種ごとの葉の窒素、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葉中養分データを調査し、調査対象の樹木の樹皮、樹幹及び根系の状態について調査し、多変量解析による回帰分析によって得た樹木の段階付けした健全度と樹木の葉の分光反射率特性について関連付けた健全度データベースを作成しておき、調査地域の高解像度衛星画像から樹木の葉の分光反射率特性を読み取り、この分光反射率特性から健全度データベースを参照して個々の樹木の対応する健全度段階を求めて樹木の健全度を評価するものである。
また、調査地域の土壌の体積含水率、粗孔隙率、細孔隙率、間隙率、透水係数、有効土層深、及び最終浸透速度の土壌特性と、調査地域の樹木の樹種ごとの葉の窒素、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葉中養分データを調査し、調査対象の樹木の樹皮、樹幹及び根系の状態について調査し、多変量解析による回帰分析によって得た樹木の段階付けした健全度と樹木の葉の分光反射率特性について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。

リモートセンシング技術による樹木の活力度評価方法として、衛星画像データの赤外域（Ｒ）、近赤外域（ＮＩＲ）の反射特性から計算する植生指数ＲＶＩ（ＲａｔｉｏＶｅｇｅｔａｔｉｏｎＩｎｄｅｘ）＝（ＮＩＲ／Ｒ）、及び、ＲＶＩを正規化した正規化植生指標（ＮＤＶＩ：ＮｏｒｍａｌｉｚｅｄＤｉｆｆｅｒｅｎｃｅＶｅｇｅｔａｔｉｏｎＩｎｄｅｘ）＝（ＮＩＲ−Ｒ）／（ＮＩＲ＋Ｒ）がある。この指標ＮＤＶＩ値をランキングして樹木の活力度を把握している。

電磁波（太陽光）の地表面物質の反射特性は、物質が異なれば反射特性も異なり、また、同じ物質でもその状態によって反射特性が違う。同じ植物でも、その生育状態、樹種の違いによって反射特性は当然変わってくる。
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。

健全度の評価に使用する衛星写真は、樹木の真上から撮影されているため、分光反射データの測定に関しても同様な条件で測定することが望ましく、分光反射計ＦｉｅｌｄＳｐｅｃを用いることにより、衛星データと同条件の測定が可能である。また、分光反射測定器を車両の屋根に設置するなどして、車両を走らせながら樹木の分光反射特性を測定し、迅速に葉の分光反射を測定することも可能である。

分光反射率は、葉の波長毎の反射率または吸収率をいう。植物の葉はクロロフィル含有量の違いによって反射率及び吸収率が異なり、その反射率、吸収率を波長毎に測定して健全度を評価する。また、樹木の状態評価の指標とすることができる樹冠面積及び樹冠直径、樹高、樹幹太さ、葉の量などを計測する場合には、３Ｄ測量によって計測する。

樹種に関して、関東地方を例にとると、比較的多く植栽されている５種を選定し、スペクトルパターンの基準値を３段階とする。
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

基準値の設定は、植生状態だけでなく、植生に関わる様々な環境要素も含めて健全度評価をおこなう必要があり、分光反射特性と環境パラメータを複合することにより、より詳細な健全度評価をおこなう。

樹木の分光反射特性と組み合わせることによって、植物の健全度評価の精度を向上させるための各パラメータは、以下のようなものである。
（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。

ｂ．間隙率・細孔隙率
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。

ｅ．飽和透水係数
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。

ここで、ｋ：飽和透水係数（ｃｍ／ｓ）
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）

（２）葉中養分
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。

（３）樹皮及び樹幹
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。

（４）根系
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。

本発明の樹木の健全度評価方法は、現地における樹木の葉の分光反射率のスペクトルのデータベース化をおこない、このデータベースと高解像度衛星のリモートセンシング技術による植物の分光反射率の抽出データより樹木１本１本の活力度を判読することを可能としたものである。
この樹木の活力度をランキングし、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なった。
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。

以下、本発明を実施する場合について図面を参照して説明する。
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。

既存資料の収集や解析手法の検討をおこなった後、実際の調査を実施する。
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。

図２及び図３はイチョウ、図４及び図５はマテバシイ、図６及び図７はケヤキの現地で採取した分光反射率の計測データを示す。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ＭＳＲ−７０００を用い分光反射データを得た。

分光反射データの測定は、葉を持ち帰って後日に測定しても良いが、可能な限り当日に現場で測定することが望ましい。
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ＦｉｅｌｄＳｐｅｃ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。

図８は、前記の各調査地点で採取した土壌データを示す。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、最終浸透速度といった土壌の詳細性質を調査し、一覧にまとめたものである。

図９は各調査地点で採取した葉中養分データを示す。これは、調査した樹木の窒素濃度を１００とし、他の成分の養分濃度を指数で表したものである。

現地で採取した分光反射測定結果と土壌調査結果の検証
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。

分光反射測定結果と葉中養分の検証
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。

分光反射特性・土壌成分・葉中養分の結果と衛星データによる解析
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（ＲａｔｉｏＶｅｇｅｔａｔｉｏｎＩｎｄｅｘ）＝（ＮＩＲ／Ｒ）ＲＶＩを正規化した正規化植生指標（ＮＤＶＩ：ＮｏｒｍａｌｉｚｅｄＤｉｆｆｅｒｅｎｃｅＶｅｇｅｔａｔｉｏｎＩｎｄｅｘ）＝（ＮＩＲ−Ｒ）／（ＮＩＲ＋Ｒ）

衛星画像データから抽出した植生指標と現地調査との関連
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。
樹木根系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分光反射率スペクトル特性と、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。
有効土層厚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分光反射率スペクトル特性を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。従って、分光反射率スペクトル特性から土壌状態の把握が可能となる。

次に葉の葉中養分の窒素とリンと衛星データのＮＤＶＩとの関係について多変量解析した結果、良好な関係が得られた。葉の養分の窒素やリンは日の当り具合に大きく左右されることから、この葉の葉中養分の量により光合成の状態が把握できる。このことより樹木の光合成特性が明確に判読することが可能といえる。
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。

以上の結果をまとめると、
有効土層厚と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よって、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。

画像データとして高解像度衛星データを用いることにより、樹木１本１本の活力度の判読が可能となり、この活力度を用いて樹木の健全度ランキングをおこなうことができ、解析結果のグランドトゥルースより、植生状況管理画像の作成が可能となる。高解像度の画像を基にマップ化し、植生の健全度状況の把握が簡易になり、樹木管理の対策体制準備の支援に活用できる。
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。

本発明を実施する場合のフロー図。樹種による分光反射率の一例を示すグラフ。樹種による分光反射率の一例を示すグラフ。樹種による分光反射率の一例を示すグラフ。樹種による分光反射率の一例を示すグラフ。樹種による分光反射率の一例を示すグラフ。樹種による分光反射率の一例を示すグラフ。土壌データの一例を示す表。葉中養分の一例を示す表。人工衛星から読取ったデータの一例を示す表。土壌データベースの有効土層厚と衛星データのスペクトル特性との回帰分析結果を示すグラフ。土壌データベースの有効土層厚と衛星データのスペクトル特性との回帰分析結果を示すグラフ。

Claims

調査地域の土壌の体積含水率、粗孔隙率、細孔隙率、間隙率、透水係数、有効土層深、及び最終浸透速度の土壌特性と、調査地域の樹木の樹種ごとの葉の窒素、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葉中養分データを調査し、調査対象の樹木の樹皮、樹幹及び根系の状態について調査し、多変量解析による回帰分析によって得た樹木の段階付けした健全度と樹木の葉の分光反射率特性について関連付けた健全度データベースを作成しておき、調査地域の高解像度衛星画像から樹木の葉の分光反射率特性を読み取り、この分光反射率特性から健全度データベースを参照して個々の樹木の対応する健全度段階を求める樹木の健全度評価方法。
調査地域の土壌の体積含水率、粗孔隙率、細孔隙率、間隙率、透水係数、有効土層深、及び最終浸透速度の土壌特性と、調査地域の樹木の樹種ごとの葉の窒素、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葉中養分データを調査し、調査対象の樹木の樹皮、樹幹及び根系の状態について調査し、多変量解析による回帰分析によって得た樹木の段階付けした健全度と樹木の葉の分光反射率特性について関連付けた健全度データベースの記憶部、高解像度衛星によって得た樹木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の段階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。