WO2010032495A1 - 樹木情報計測方法、樹木情報計測装置、プログラム - Google Patents

樹木情報計測方法、樹木情報計測装置、プログラム Download PDF

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WO2010032495A1
WO2010032495A1 PCT/JP2009/053554 JP2009053554W WO2010032495A1 WO 2010032495 A1 WO2010032495 A1 WO 2010032495A1 JP 2009053554 W JP2009053554 W JP 2009053554W WO 2010032495 A1 WO2010032495 A1 WO 2010032495A1
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tree
diameter
crown
tree information
distance data
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PCT/JP2009/053554
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English (en)
French (fr)
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孝司 坪内
浩二 佐々木
誠 玄葉
惠子 塩沢
亨 速水
周平 富村
亜希子 望月
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株式会社アドイン研究所
株式会社森林再生システム
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    • G01B5/0035—Measuring of dimensions of trees
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
    • A01G—HORTICULTURE; CULTIVATION OF VEGETABLES, FLOWERS, RICE, FRUIT, VINES, HOPS OR SEAWEED; FORESTRY; WATERING
    • A01G23/00—Forestry
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
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    • G—PHYSICS
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    • G—PHYSICS
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    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/88—Lidar systems specially adapted for specific applications

Definitions

  • the present invention relates to a tree information measuring method, a tree information measuring apparatus, and a program for acquiring tree information using a scanning laser distance meter.
  • Forests with dense trees over a wide area are known to have multifaceted functions such as water and soil conservation functions, global environment conservation functions, and biological protection functions, and it is possible to accurately acquire information about the trees that make up the forests. It is desired.
  • Conventionally, as the most primitive method there is a method in which a person measures the position of a tree, a breast height diameter, a tree height, etc. (hereinafter referred to as tree information) one by one. Although this method is generally used, it has a lot of work time and it is difficult to eliminate inaccuracies due to the skill of the measurer.
  • a standard land of a certain section is set and the tree height is directly measured by sampling, or the forest stand per unit area (for example, 1 [ha]).
  • the Bitterrich method is used to estimate the stand volume from the total chest height cross-sectional area (see, for example, Patent Document 1).
  • an imaging device provided at one end of a support tool is used to photograph a roller provided at the other end of the support tool and a standing tree diameter identification mark drawn on the surface of the roller. Describes a chest height cross-sectional area measuring apparatus that realizes measurement of a breast height cross-sectional area by the Bitter-Rich method with a simple configuration.
  • the Bitterrich method is a method for estimating stand volume, and cannot acquire tree information of individual trees or measure the three-dimensional structure of stands.
  • there is a method of acquiring the diameter and number of trees from forest image data see, for example, Patent Document 2.
  • a forest stand to be surveyed is divided into a plurality of square lands, and a plurality of wide-angle cameras are arranged for each of the divided lands.
  • An image processing method is described in which a plurality of image data is subjected to image processing to obtain the diameter and number of trees.
  • Non-Patent Document 1 describes a technique for fitting the pulse information of a laser to a tree crown shape model to formulate the tree crown shape and estimating the tree crown length, tree height, and tree crown diameter.
  • Non-Patent Document 1 has a problem that there are many trees that are not detected because the laser does not reach a tree having a low tree height.
  • an object of the present invention is to provide a tree information measurement method, a tree information measurement apparatus, and a program that can acquire highly accurate tree information with a small amount of labor.
  • the present invention provides a step of measuring distance data of an object to be measured at a plurality of points by a scanning laser distance meter, and a matching unit associates the distance data of the plurality of points by scan matching, and A step of specifying a coordinate system, a step of extracting a single tree from coordinate point data specified by a three-dimensional coordinate system, and a step of detecting tree information by a tree information, a tree diameter, a stem diameter, a crown length or And a step of detecting tree information including one or more crown diameters for each single tree.
  • FIG. 1 It is an example of the figure which illustrates typically the definition of the tree information detected from a single tree and a single tree. It is an example of the figure which illustrates each detection of a chest height diameter, detection of tree height, and detection of crown length typically. It is an example of the figure which illustrates detection of a tree crown diameter typically. It is a figure which respectively shows an example of a two-dimensional tree crown projection figure, and an example of a three-dimensional tree figure.
  • the tree information measuring apparatus 100 scans the forest (S10).
  • the tree information measuring device 100 is a range sensor that irradiates a laser pulse and obtains distance data from the reflected wave to the tree. If the tree information measuring device 100 moves between trees, the laser scans the forest. become.
  • feature data is extracted from the distance data measured in the forest (S20).
  • the feature data is suitable for acquiring tree information among the distance data.
  • the distance data constituting the circle in the plane parallel to the ground (XY plane), that is, the distance data assumed to be the trunk of the tree is huffed. Extracted by conversion. Note that the feature data excludes, for example, isolated distance data reflected from twigs and low-density distance data reflected from a part of a distant tree.
  • the tree information measuring device 100 Since the tree information measuring device 100 acquires distance data at a plurality of points while scanning the forest, it acquires overlapping distance data.
  • the tree information measuring apparatus 100 creates one three-dimensional environment map by performing scan matching on the duplicated feature data (S30). Each tree detected by the laser is arranged on the three-dimensional environment map.
  • the tree information measuring apparatus 100 extracts a single tree from the three-dimensional environment map, and acquires tree information for each single tree (S40).
  • the tree information is, for example, tree height, crown length, crown diameter, and chest height diameter.
  • single tree information can be used in various ways. For example, a two-dimensional crown projection diagram and a three-dimensional tree diagram can be created from each tree information (S50A), and the volume of single trees and the volume of material used can be calculated (S50B).
  • the tree information acquisition method of the present embodiment can detect each tree and reproduce the three-dimensional structure of the stand by scanning the inside of the forest without any special effort. Moreover, the tree information of each tree can be acquired, and the three-dimensional structure of the stand can be visualized to facilitate the grasp thereof.
  • the tree information measurement method of this embodiment can be applied to spaces where trees grow, such as plateaus, parks, and wild mountains, and is applied to trees planted in urban areas. Is also applicable.
  • FIG. 2A is an example of a diagram schematically illustrating a scanning method by a walking of a measurer
  • FIG. 2B is an example of a perspective view of a tree information measuring apparatus 100 used for walking scanning.
  • the forest is not always flat, and there are cases where the space between the trees is blocked by branches or plants, or the moving body 20 described later may be difficult to move due to fallen leaves, etc. You can move between. For this reason, scanning by walking may be particularly suitable in a forest with a high tree density. In order to acquire accurate tree information, it is preferable to move as high a resolution as possible. A human may move in the forest at random, or may move while touching a specific tree on a predetermined route so that the entire forest can be scanned efficiently.
  • a tree information measuring apparatus 100 shown in FIG. 2B is configured by mounting a plurality of devices on an L-shaped pedestal 18 in side view so that a pedestrian can easily carry it.
  • a shoulder strap 17 for a pedestrian to carry on his / her back is attached to the side opposite to the device mounting surface. It is good also as a structure like a handcart by providing a wheel in the pedestal 18 instead of the form carried by a person as shown in FIG.
  • the tree information measuring apparatus 100 is controlled by the control unit 13, and a scanning laser distance meter 16, an altimeter 15, a GPS receiver 12, an acceleration sensor 10, and a camera 11 are connected to the control unit 13.
  • a scanning laser distance meter 16, an altimeter 15, a GPS receiver 12, an acceleration sensor 10, and a camera 11 are connected to the control unit 13.
  • USB Universal Bus
  • IEEE1394, Bluetooth, or the like is used for the connection.
  • the connection may be wired or wireless, and the connection methods may be different from each other.
  • the camera 11 is an individual image sensor such as a CMOS (Complementary Metal Oxide Semiconductor) or a CCD (Charge Coupled Device), and reads out charges stored in the image sensor and A / D converts them to a predetermined gradation (for example, 256). Image data of a gray scale of gradation and a predetermined gradation for each color to which the color filter of the Bayer pattern is applied are acquired. Image data captured by the camera 11 is used to correct the position of the tree information measuring apparatus 100 and tree information. The camera 11 repeatedly shoots every predetermined cycle time (for example, about 10 seconds). The camera 11 is rotated by a wide-angle lens camera, an omnidirectional camera capable of 360-degree shooting, or a servo motor, and the shooting direction is variable.
  • CMOS Complementary Metal Oxide Semiconductor
  • CCD Charge Coupled Device
  • the GPS receiver 12 acquires position information based on arrival times of radio waves received from four or more GPS satellites orbiting the earth. By supplementing four or more GPS satellites, three-dimensional position information including altitude as well as longitude and latitude can be obtained.
  • the altimeter 15 is, for example, a kind of pressure gauge that measures the absolute pressure in the atmosphere, and corrects the output value at a point where the altitude is known, thereby converting the pressure to a high level and outputting it.
  • the scanning laser distance meter 16 can use a known configuration.
  • the scanning laser distance meter 16 includes a light projecting unit, a light projecting lens, a rotating mirror, a light receiving lens, and a light receiving unit.
  • the light projecting section emits spot-shaped laser light and makes the laser light enter the rotating mirror via a light projecting lens disposed on the optical axis.
  • the rotating mirror is inclined at a predetermined angle with respect to the optical axis of the laser beam, and reflects the linear laser beam incident on the rotating mirror in a predetermined direction. Since this rotary mirror is driven to rotate about the optical axis by the motor, a line-shaped laser beam is scanned in accordance with the driving range of the motor.
  • the laser beam reflected by the tree in the scanning area is reflected again by the rotating mirror, converged by the light receiving lens, and received by the light receiving unit.
  • the laser light emitted from the light projecting unit is, for example, intensity-modulated into an isolated pulse, and the scanning laser distance meter 16 emits the laser light from the light projecting unit until the light receiving unit receives the laser light.
  • the distance data is acquired by the TOF (Time Of Flight) method for obtaining the distance from the time difference to the tree. Therefore, one isolated pulse is one distance data.
  • the TOF method is an example, and an AM (Amplitude Modulation) method, an FM (Frequency Modulation) method, or the like may be used. Therefore, the distance data includes the distance and angle to the object to be measured.
  • the tree information measuring apparatus 100 can be equipped with a scanning range sensor “Top-URG” manufactured by Hokuyo Electric Co., Ltd. as a scanning laser distance meter 16.
  • a scanning range sensor “Top-URG” manufactured by Hokuyo Electric Co., Ltd. as a scanning laser distance meter 16.
  • An example of the specifications of the scanning laser rangefinder 16 is: detection distance “0.1m to 30m”, scanning angle “270 degrees”, distance accuracy “ ⁇ 30mm to ⁇ 50mm”, angle resolution “0.25 ° (360 ° / 1,440) Division) ”and scanning time“ 25 ms / scan ”.
  • the distance data obtained by one scan is limited to a two-dimensional plane (for example, a plane parallel to the ground or a plane perpendicular to the ground).
  • a two-dimensional plane for example, a plane parallel to the ground or a plane perpendicular to the ground.
  • the angle formed by the rotating mirror with respect to the optical axis may be increased or decreased continuously, or the entire scanning laser rangefinder may be rotated about an axis parallel to the scanning plane (for example, a plane parallel to the ground).
  • a plurality of scanning laser distance meters 16 may be mounted on the tree information measuring apparatus 100. In FIG. 2B, a scanning laser distance meter 16 that scans a two-dimensional plane that is horizontal to the ground and a scanning laser distance meter 16 that scans a two-dimensional plane that is perpendicular to the ground are mounted.
  • the measured distance data is determined from the correspondence of each distance data.
  • the position can be estimated.
  • the distance data will not overlap if the posture is too large, if it is tilted up or down or left and right above a predetermined value (for example, the elevation angle is 40 degrees or more and the left and right tilt angle is 40 degrees or more) It is preferable to discard the distance data.
  • the tree information measuring apparatus 100 preferably includes a three-axis gyro sensor and an acceleration sensor 10 that detect the posture of the scanning laser distance meter 16. Since the acceleration sensor 10 can detect the amount of movement in the front-rear direction and the up-down direction and the direction of gravity, and the gyro sensor can detect the posture, the detection direction of the distance data can be specified.
  • Image data captured by the camera 11, position information detected by the GPS receiver 12, altitude information detected by the altimeter 15, and distance data measured by the scanning laser distance meter 16 are transmitted to the control unit 13 and correspond to time information. It is remembered. Although the control part 13 is mentioned later, the control part 13 may transmit such a series of information to a server via a communication network. In this case, the server executes data processing similar to that of the control unit 13. When the server executes the data processing, the processing load on the control unit 13 can be reduced.
  • FIG. 3A is an example of a diagram schematically illustrating a scanning method by the moving body 20
  • FIG. 3B is an example of a perspective view of the tree information measuring apparatus 100 used for the moving scanning. 3, the same parts as those in FIG. 2 are denoted by the same reference numerals, and the description thereof is omitted.
  • the moving body 20 is, for example, a vehicle such as a car, a motorcycle, a bicycle, a plurality of rotating bodies on which endless belts are stretched, a biped walking type or a multi-legged type robot.
  • the moving body 20 moves together with the platform and detects an obstacle with the scanning laser distance meter 16 or the stereo camera, the moving body 20 changes its direction in the direction without the obstacle and automatically moves.
  • obstacle information is managed by a grid that divides the space into a square grid (Ocuupancy Grid MAP (OGM)).
  • OGM is used, even if an obstacle is detected by a plurality of sensors, information on the obstacle is handled uniformly, and differences in observation time can be ignored.
  • the OGM is essentially a flat surface, but by treating the observation height of each sensor that monitors an obstacle as the thickness, the space where the moving body 20 moves can correspond to a three-dimensional space. is there.
  • the moving direction of the moving body 20 is determined so as to scan the entire forest or a predetermined range of the forest.
  • the entire forest is divided into squares, and each forest is programmed to pass once or more.
  • the moving direction may be determined in one direction in which the inclination is lowered (incline) with respect to the inclination, or in one direction in any of the east, west, south, and north directions.
  • a human may remotely control the moving direction like a radio control.
  • the control unit 13 is a computer such as a personal computer. Instead of the control unit 13, a mobile phone, a PHS, a smartphone, or the like may be mounted. In this case, distance data or the like can be easily transmitted to a server that performs data processing.
  • FIG. 4A shows an example of a hardware configuration diagram of the control unit 13.
  • the control unit 13 includes a CPU 21, a RAM 22, a ROM 23, a storage medium mounting unit 24, a communication device 25, an input device 26, a display control unit 27, and an HDD (Hard Disk Drive) 28 that are mutually connected by a bus.
  • a CPU 21 a CPU 21, a RAM 22, a ROM 23, a storage medium mounting unit 24, a communication device 25, an input device 26, a display control unit 27, and an HDD (Hard Disk Drive) 28 that are mutually connected by a bus.
  • HDD Hard Disk Drive
  • the CPU 21 provides various functions by reading an OS (Operating System) and application software from the HDD 28 and executing them, and comprehensively controls processing performed by the control unit 13. Moreover, the control part 13 implement
  • FIG. 4 (b) Each block of FIG.4 (b)
  • the RAM 22 is a working memory (main storage memory) for temporarily storing data necessary when the CPU 21 executes the tree information acquisition program 30, and the ROM 23 is a program or setting for starting a BIOS (Basic Input Input Output System) or OS.
  • BIOS Basic Input Input Output System
  • OS operating system
  • the storage medium mounting unit 24 is configured so that the storage medium 29 can be attached and detached, and is used when the tree information acquisition program 30 and data recorded in the storage medium 29 are read and installed in the HDD 28 and when data is written.
  • the storage medium 29 may be a non-volatile memory mounted with a flash memory such as a CD or DVD optical recording medium or an SD card.
  • the communication device 25 is an interface for connecting to a network such as the Internet, and executes processing according to a protocol lower than TCP / IP.
  • a data communication card or the like for connecting to a communication network such as a mobile phone may be used.
  • the input device 26 is a device for inputting various operation instructions from the user, such as a keyboard and a touch pad (mouse).
  • the display control unit 27 draws on the display 19 such as a liquid crystal with a predetermined resolution and the number of colors based on the screen information instructed by the program.
  • the HDD 28 may be a nonvolatile memory such as SSD (Flash Solid State Drive).
  • the tree information acquisition program 30 and tree information are stored.
  • measurement data such as distance data is stored in the process of generating tree information.
  • the tree information acquisition program 30 is stored in the storage medium 29 and distributed, or downloaded from a predetermined server connected via a network, and installed in the HDD 28.
  • FIG. 4B shows an example of a functional block diagram of the control unit 13.
  • the space generation unit 37 sets a three-dimensional space that can include the entire forest.
  • One point in the three-dimensional space can be specified by the X coordinate, the Y coordinate, and the Z coordinate.
  • a GPS coordinate system WSS-84 coordinate system
  • a three-dimensional orthogonal coordinate system may be used. At least one point or more is measured by the GPS receiver 12, and is associated with latitude, longitude, and altitude.
  • the position information is obtained by the GPS receiver 12 and the attitude is obtained by the gyro sensor and the acceleration sensor 10 at the start position where the tree information measuring apparatus 100 starts scanning. If the tree information measuring apparatus 100 acquires distance data at the position where the position information is obtained, the distance data can be specified in the three-dimensional space by scan matching described later without acquiring position information at the subsequent scanning position. Can do.
  • FIG. 5A is a diagram illustrating an example of a state of a tree from which distance data is acquired.
  • the scanning laser rangefinder 16 can acquire distance data reflected not only by the trees A to C but also by all trees within the detection distance.
  • ground distance data within a predetermined distance is also extracted.
  • the tree information measuring device 100 can also acquire the ground elevation from the ground distance data. In this case, the ground need not be flat.
  • the distance data of a distant tree has a small density and a large error, so that it is not necessarily suitable for acquisition of the tree data.
  • the tree information measuring apparatus 100 scans the entire forest with a sufficiently fine route. Therefore, it is not always necessary to use all of the acquired distance data. For this reason, the feature data extraction unit 31 extracts only distance data within a predetermined distance (for example, 20 m). As a result, the tree information measuring apparatus 100 can extract distance data of only the trees A to C, for example, for the tree of FIG. Further, isolated distance data may be excluded.
  • FIG. 5B shows an example of the distance data of the trees A to C.
  • the distance data is the distance data obtained by the tree information measuring apparatus 100 from the two measurement directions I and II forming 90 degrees shown in FIG. 5A and viewed from the observation direction O in FIG. 5A.
  • Corresponding to The Yokoshima dot sequence of the trunk represents distance data obtained by scanning in the left-right direction. By changing the elevation angle of the scanning surface scanned by the scanning laser rangefinder 16 and repeating the scanning in the left-right direction, a plurality of Yokoshima points are obtained. The distance data of a point sequence is obtained.
  • FIG. 5C shows an example of trunk distance data projected on the XY plane. This is a part of the XY plane whose z-axis (height) is 3600 [mm] in FIG.
  • the trunk of the tree can be specified by performing the Hough transform, and the center position, circumference, and the like of the trunk are also revealed from the converted circle. .
  • the identified tree becomes a landmark in scan matching.
  • ⁇ Scan matching> When the scan matching unit 32 obtains one group of distance data A at position A and another group of distance data B at position B, the scan matching unit 32 obtains a group of distance data A and a group of distance data B. Corresponding information (conversion matrix) that minimizes the evaluation value of the correspondence is obtained.
  • the acquired distance data is converted from the coordinate system of the scanning laser rangefinder 16 to the above coordinate system (GPS coordinate system).
  • FIG. 6A is an example of a diagram schematically illustrating scan matching.
  • the distance data is projected onto the two-dimensional plane.
  • Pattern matching may be performed from a shape formed by a set of points projected on the XY plane with z as 0.
  • a plan view top view showing, for example, the arrangement of walls of an artificial building, but has a non-uniform projection such as a crown of a forest tree.
  • the set of points projected on the XY plane may be indefinite depending on the position at which the distance data is acquired.
  • the scan matching unit 32 evaluates the correspondence between the position PA and the position PB using the characteristic data of the trunk portion as it is without projecting on a two-dimensional plane in the case of a tree. Find the correspondence information that minimizes the value. Specifically, the scan matching unit 32 extracts distance data having a height from the ground (not altitude) of about 50 to 100 cm from the distance data of the position PB, and the difference between the distance data of the position PA and the position PB. A transformation matrix (parallel and rotational movement) is obtained that corresponds to the distance data so that is minimized. Due to the different measurement positions, a non-measurement object that has a complicated shape like a tree has a different density of measurement points even when the same part is measured.
  • the distance data of the position PB converted by the conversion matrix is specified as a three-dimensional coordinate system and treated as a coordinate point, and one three-dimensional environment map is generated from the plurality of coordinate points.
  • FIG. 6B is a diagram showing an example of scan matching in which one tree is a landmark.
  • the distance data of the same tree A whose existence is specified by the Hough transform is measured.
  • the distance data of the positions P and P ′ can be superimposed.
  • the scan matching unit 32 moves the tree A ′ at the position P ′ for superimposition, the position of the tree information measuring apparatus 100 at the position P ′ is corrected in parallel with the movement vector, so that the three-dimensional environment map It can be acquired while correcting the position of the tree information measuring apparatus 100.
  • scan matching using a plurality of trees enables accurate scan matching.
  • the distance data of the three trees A to C are measured at the positions P and P ′.
  • the scan matching unit 32 performs the scan matching, the distance is such that the evaluation value of the correspondence between the triangles at the positions P and P ′ connecting the centers of the trunks of the three trees A to C obtained by the Hough transform is the highest. Superimpose data.
  • the position of the tree information measuring apparatus 100 can be corrected with higher accuracy by performing scan matching with one tree.
  • scan matching may be completed on a two-dimensional plane, and the amount of calculation can be greatly reduced.
  • the distance data of the tree crown portion is also measured at the same time, so that the distance data of each tree is obtained within the range where the laser reaches.
  • the distance data of the tree T is measured by the movement route A shown in FIG. 2, distance data of at least half of the arc direction of the trunk of the tree T is obtained. This alone is sufficient to obtain the breast height diameter, but by measuring the distance data of the tree T along the moving path B, all the distance data in the arc direction of the tree T can be obtained.
  • Fig. 7 (a) shows the environment from which the distance data was acquired
  • Fig. 7 (b) shows the three-dimensional environment map represented by coordinate points.
  • an arrow indicates a route along which the tree information measuring apparatus 100 has moved.
  • the whole distance data of FIG.7 (b) may be called a point cloud.
  • a three-dimensional environment map is obtained by a single scan, and a point cloud consisting of coordinate points is generated.
  • the tree information measuring apparatus 100 complements the distance data by interpolation.
  • a tree trunk can be easily complemented by utilizing the circular cross section of the XY plane.
  • the necessary information is the shape of the outer edge, and therefore interpolation may be performed with a straight line or a curve representing the outer edge.
  • the tree information measuring apparatus 100 obtains the coordinate points on the ground surface from which the coordinate points are not obtained by interpolation from the detected coordinate points.
  • ⁇ Position / posture correction The detection of the position of the tree information measuring apparatus 100 by scan matching is estimated by associating the distance data with the distance data of the start position where scanning is started one after another, so that errors accumulate over time. For this reason, the position / posture correction unit 36 corrects the position of the tree information measuring apparatus 100 estimated by scan matching when it moves regularly or by a predetermined distance.
  • the position / posture correction unit 36 may use the newly detected position information as the position of the tree information measuring device 100 if the altitude is obtained, and the altitude cannot be obtained. For example, the position is corrected from the altitude measured by the altimeter 15.
  • the position / posture correction unit 36 corrects the position every time the radio waves are captured.
  • the coordinates of the distance data are also corrected at the same time.
  • a discontinuous area may appear in the distance data before and after the correction, but if there is not such a large error, a part of the distance data overlaps, so that the position / posture correction unit 36 measures the tree information.
  • the position of the apparatus 100 continuity can be maintained even if the distance data in the three-dimensional coordinates is corrected.
  • the movement position and orientation of the tree information measuring apparatus 100 may be corrected using the transition information of the feature points of the image data captured by the camera 11.
  • the position / posture correction unit 36 corrects the position of the tree information measuring apparatus 100 so that the positions of the edge information match.
  • the color camera 11 when the color camera 11 is installed, only the tree can be extracted from the difference in color between the leaves of the tree and the trunk, so that the position matching becomes easy.
  • the position and orientation of the tree information measuring device 100 may be detected cumulatively by detecting the moving position and posture by the acceleration sensor 10 and the gyro sensor, respectively.
  • the position / posture correction unit 36 performs odometry (for example, in the case of a wheel-type moving body, by integrating the rotational speeds of left and right wheels, that is, the travel amount,
  • the position / posture of the tree information measuring apparatus 100 may be corrected using a method for estimating the position and posture).
  • FIG. 8A is an example of a diagram schematically illustrating a single tree and a definition of tree information detected from the single tree.
  • the diameter of the trunk at a height of 120 cm from the ground surface is the breast height diameter
  • the diameter of the largest part of the branches and leaves (crowns) extended to the left and right is the crown diameter
  • the crown height is the crown length
  • the tree height is the tree height. It is defined as In the case of conifers, there are few branches at the bottom, and there is little spread of the crown, so it can be modeled as shown in the figure.
  • the single tree extraction unit 33 searches for a tree from the three-dimensional environment map. Since the tree is a protrusion from the ground surface, a coordinate point having a height higher than a predetermined value with respect to the ground surface is detected.
  • the single tree extraction unit 33 assumes the maximum diameter of the tree (can be determined according to the type of tree constituting the forest. For example, in the case of coniferous forest, the diameter is about 1 m at the maximum).
  • Each tree is searched by the set tree search window.
  • FIG. 8B is an example of a diagram for schematically explaining the relationship between the tree search window and the tree.
  • the tree search window has a square shape that is parallel to the XY plane (may be substantially parallel to the ground surface) in order to detect the trunk portion of the tree.
  • This tree search window is three-dimensional at a predetermined distance from the ground surface (for example, the height at which the trunk exists at 50 cm to 150 cm, preferably 120 cm, so that the chest height diameter can be detected simultaneously with the extraction of a single tree).
  • Explore trees by sliding in the environment map. As shown in the drawing, if a circular coordinate point is obtained in the tree search window, it is understood that a tree (trunk) exists there. The fact that the coordinate point is closed in a circular shape can be searched one after another for another coordinate point within a predetermined distance from one coordinate point, and finally return to the original one coordinate point. Judgment by whether or not.
  • the single tree extraction unit 33 attaches an identification number that does not overlap all detected trees, and stores the center coordinate of the XY plane of the tree and the height z coordinate in the HDD 28 in association with the identification number. In this way, by searching for each tree, it is possible to significantly reduce detection leaks of trees having a low tree height as compared with the case of detecting with a laser from an aircraft.
  • the tree information detection unit 34 detects the breast height diameter.
  • FIG. 9A is an example of a diagram schematically illustrating the detection of the breast height diameter.
  • the tree information detection unit 34 extracts the “X coordinate and Y coordinate” having a z coordinate corresponding to a height of 120 cm from the ground surface, and detects the diameter. Since there may be a missing portion in the “X coordinate and Y coordinate”, for example, it is preferable to perform a Hough transform on the X coordinate and the Y coordinate.
  • the diameter of the circle and the center of the circle are detected directly from the equation of the circle obtained by the Hough transform.
  • the detected breast height diameter and the coordinates of the center of the circle are stored in the HDD 28 in association with the identification number.
  • FIG. 9B is an example of a diagram schematically illustrating detection of tree height. Since the tree often extends directly above, when the plane including the circle in which the breast height diameter is detected is moved in the Z-axis direction as it is, the tree height is obtained from the coordinate point present at the highest position.
  • the tree information detection unit 34 scans a plane including a circle in the Z-axis direction, determines a coordinate point having the largest z coordinate value, and detects a value obtained by subtracting the height of the ground surface from the z coordinate as a tree height. .
  • the tree information detection unit 34 may detect the coordinate point by detecting the axial direction of the trunk and moving a plane including a circle having a breast height diameter in the axial direction of the trunk. Good.
  • the axial direction of the trunk is obtained by detecting a circle constituting the trunk at a plurality of heights from the ground surface and approximating the center coordinates of the circle by a straight line.
  • the tree information detection unit 34 estimates, for example, a tree height from a similar shape based on the diameter of a plurality of points and the height of the trunk for a tree whose tree height is significantly lower than the surrounding trees, Correct using the tree height around the tree of interest.
  • FIG. 9C is an example of a diagram schematically explaining the correction of the tree height.
  • the tree height In a forest that has been planted in a planned manner, the tree height is known to have a uniform slope on the slope, as shown in the figure. That is, the height of the trees on the slope gradually decreases from the valley side to the mountain side. Therefore, if tree heights of several trees are obtained from the valley side to the mountain side, the tree information detection unit 34 can calculate the tree height of a tree for which the tree height coordinate point is not obtained from the slope of the straight line connecting the tree height points. .
  • FIG. 9D is an example of a diagram that schematically illustrates detection of the crown length. Since the tree crown is wider than the trunk in the XY plane, the first detected coordinate point constitutes the tree crown when the donut plane concentric with the circle when the chest height diameter is detected is moved in the Z-axis direction. It is considered to be part of the branches and leaves. By making the inner diameter of the donut surface larger than the circle at the time of detecting the breast height diameter, it is possible to prevent erroneous detection of trunk irregularities as a tree crown.
  • the tree information detection unit 34 scans a plane including the donut surface in the Z-axis direction, and obtains a branch height obtained by subtracting the height of the ground surface from the z-coordinate of the first detected coordinate point. Alternatively, in order to avoid erroneous detection, scanning in the Z-axis direction is continued until a plurality of coordinate points (about 10 to 100) are detected, and from the z coordinate of the next coordinate point where the plurality of coordinate points are detected, You may ask for the height under the branch which reduced the height. The crown height is obtained by subtracting the height of the branches from the height of the tree. The detected tree crown length is stored in the HDD 28 in association with the identification number.
  • FIG. 10A is an example of a diagram schematically illustrating detection of a crown diameter.
  • the crown diameter is twice the distance from the center of the trunk to the distance data farthest in the radial direction. Therefore, the tree information detection unit 34 detects the coordinate point at the furthest position in the radial direction of the trunk starting from the center of the donut surface when the height under the branch is obtained, and reaches the coordinate point at the furthest position from the center. The distance is calculated as the crown diameter.
  • the distance from the center point of the donut surface to the farthest coordinate point is obtained as a straight line distance from the X coordinate and the Y coordinate of both, and the distance obtained by doubling the distance is the crown diameter.
  • the diameter of the canopy is the diameter of the largest part of the canopy, but in many trees the diameter of the canopy increases from the top of the treetop to the bottom, so the crown length on the donut surface when calculating the height under the branch is calculated. By calculating, an appropriate crown diameter may be obtained.
  • the tree information detection unit 34 may further detect a truly outermost coordinate point from the coordinate point at the farthest position in the radial direction of the trunk. In this case, another coordinate point is detected in the direction of increasing the Z-axis with respect to the coordinate point farthest in the radial direction of the trunk, and the outermost coordinate point is detected on the plane of the detected coordinate point. By repeating this, the diameter of the largest portion of the canopy can be obtained.
  • the tree information detection unit 34 searches the coordinate point of the position farthest in the radial direction of the trunk from about four positions every 90 degrees on the donut surface. For example, the tree information detection unit 34 calculates the average of the four crown diameters and determines the crown diameter of the single tree.
  • the tree information detection unit 34 obtains the crown diameter from the distance to the adjacent tree. As shown in FIG. 10 (b), when the tree crown is in contact with another tree, if the coordinate point is searched in the radial direction of the trunk starting from the center of the donut surface, the crown diameter (maximum) Thus, the search may continue to the edge of the forest). For this reason, the tree information detection unit 34 aborts the detection of the crown diameter according to the distance between single trees with the trunk of the adjacent tree.
  • the distance between single trees is, for example, the distance between the centers of circles in which the chest height diameter is detected.
  • a plurality of trees are in contact with the crown of the single tree of interest.
  • the detection of the crown diameter is canceled with the maximum distance between the single trees with the adjacent tree.
  • the tree information detection unit 34 shifts the search direction on the donut surface by, for example, 10 degrees when no tree crown diameter is detected (only one or two may be detected), and again the radius of the trunk The coordinate point of the position farthest in the direction is detected. By repeating this, any desired number of crown diameters can be detected.
  • the result was a search in the direction of 360 degrees in increments of 10 degrees.
  • the tree information detection unit 34 sets, for example, twice the distance of about half of the distance between single trees as the crown diameter. In this case, since it is considered that trees are densely present, a reasonable value can be obtained if the crown diameter is twice the average of half of the distances between a plurality of adjacent single trees.
  • the detected tree crown diameter is stored in the HDD 28 in association with the identification number.
  • the map creating unit 35 creates a two-dimensional crown projection diagram and a three-dimensional tree diagram.
  • FIG. 11A shows an example of a two-dimensional tree crown projection diagram
  • FIG. 11B shows an example of a three-dimensional tree diagram.
  • the coordinate points on the XY plane in which the diameter of the crown is detected in the two-dimensional crown projection map may be projected onto the two-dimensional crown projection map.
  • a three-dimensional environment map from which the coordinate points on the ground surface are deleted becomes a three-dimensional tree diagram.
  • the coordinate points are used as they are in the map, the density of the points may be reflected and it may be difficult to see.
  • a map with good visibility can be created by graphically representing the shape of each tree.
  • a circle having a diameter of the crown is used as a figure representing a tree.
  • the map creation unit 35 aligns the center of this figure (circle) with the center coordinates of the circle of the tree trunk and arranges it on the XY plane.
  • the map creation unit 35 arranges the trees corresponding to the trees with a high tree height on the XY plane in order from the trees with the lowest tree height.
  • the map creating unit 35 prepares two three-dimensional figures, a tree crown and a trunk. Since the crown can be modeled by a cone, the cone shape is determined for each tree, with the circle diameter of the crown as the base of the cone and the crown length as the height of the cone. Since the trunk can be modeled by a cylinder (it may be modeled by a cone), the diameter of the chest is the diameter of the cylinder, the length obtained by subtracting the crown height from the tree height is the length of the cylinder, and the shape of the trunk for each tree To decide. Then, the map creation unit 35 places the center of the cylinder at the center coordinates of the XY plane of the trunk of the tree, and places a cone on the top of the cylinder. By doing so, a three-dimensional tree diagram is obtained. Both the two-dimensional tree crown projection diagram and the three-dimensional tree diagram are formed by reducing the figure according to the scale at the time of display, and are displayed on the display 19.
  • tree information can be output as a numerical value.
  • the actual values of the tree height, chest height diameter, crown length and crown diameter are displayed on the display 19 in correspondence with the center coordinates of the tree trunk XY plane, stored in the storage medium 29 and distributed, 25 can be transmitted.
  • various information necessary for grasping the forest situation can be calculated from the tree information.
  • the volume calculation unit 38 calculates from the shape information whether N logs having a diameter Dcm and a length Em can be cut out from the target tree. This makes it easier to judge the value of the forest (utilized volume). Even if not all shapes are obtained from the root to the top of the treetop, if the diameter is measured every 2 m up to the top of the treetop (or up to the height of the branch) on the basis of the breast height diameter, the tree becomes a treetop. You can see how it is “thinning” towards the edge (this diameter and tree height values are called “thinning table”).
  • the volume calculation unit 38 calculates the volume of the forest by calculating this for all trees and taking the total.
  • the number of trees per unit area that is, the density of standing trees can be obtained from the position information of the trees. Therefore, the used material volume and the thinning table can be easily calculated together with the material volume calculation.
  • the tree information acquisition method of the present embodiment when the tree information acquisition method of the present embodiment is performed regularly or irregularly, it is possible to acquire time series information of the tree information, and it is possible to record the growth amount and the rate of change for each measurement period (for example, annual measurement, Every operation).
  • forests it is known that the amount of growth of trees in the vicinity changes when thinning. If tree information is acquired in time series, the effects of thinning can be handled statistically.
  • changes in the density of trees books / ha
  • the forest can be listed in a thinning plan, and forest management can be performed in a planned manner.
  • the tree information measuring apparatus 100 of the present embodiment can acquire a coordinate point for each tree by scanning the forest tree at a plurality of points using the scanning laser distance meter 16, and each tree can be obtained. Tree information of each tree can be acquired from the coordinate point. In addition, by acquiring the tree information of each tree, it is possible to create a two-dimensional crown projection map and a three-dimensional tree map, or to acquire numerical data for each tree, the volume of forest, and the volume of material used.

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Abstract

　高精度な樹木情報を少ない労力で取得できる樹木情報計測方法、樹木情報計測装置及びプログラムを提供すること。 　走査型レーザ距離計により複数の地点で被測定物の距離データを計測するステップＳ１０と、マッチング手段が、複数地点の距離データをスキャンマッチングにより対応させ、三次元の座標系に特定するステップＳ３０と、単木抽出手段が、三次元の座標系に特定された座標点データから単木を抽出するステップＳ４０と、樹木情報検出手段が、樹高、幹の直径、樹冠長又は樹冠直径の1以上を含む樹木情報を単木毎に検出するステップＳ４０と、を有することを特徴とする樹木計測方法を提供する。

Description

樹木情報計測方法、樹木情報計測装置、プログラム
　本発明は、走査型レーザ距離計を用いて樹木情報を取得する樹木情報計測方法、樹木情報計測装置及びプログラムに関する。
　広範囲にわたって樹木が密集した森林は、水土保全機能、地球環境保全機能、生物保護機能等の多面的な機能があることが知られており、森林を構成する樹木の情報を正確に取得することが望まれている。従来、最も原始的な方法としては、樹木の位置、胸高直径、樹高等（以下、樹木情報という）を、人間が１本ずつ測定する方法がある。この方法は、一般的に利用されているが、多くの作業時間を有すると共に、測定者の技量による不正確さを排除しづらい。
　これに対し、広く知られた森林調査方法として、ある一定区間の標準地を設定しておき、サンプリングにより樹高等を直接測定する方法や、単位面積（例えば、１〔ｈａ〕）当たりの林分の胸高断面積合計から林分材積を推定するビッターリッヒ法が利用されている（例えば、特許文献１参照。）。特許文献１には、支持具の一端に設けた撮像装置で、支持具の他端に設けられたロ－ラとこのロ－ラ表面に描画される立木直径識別マ－クを撮影することで、ビッタ－リッヒ法による胸高断面積の測定を簡易な構成で実現した胸高断面積測定装置が記載されている。
　しかしながら、ビッターリッヒ法は、林分材積を推定する方法であり、個々の樹木の樹木情報を取得したり、林分の立体構造を計測することができない。この点について、森林の画像データから樹木の直径及び本数を取得する方法がある（例えば、特許文献２参照。）。特許文献２には、調査対象の林分を複数個の正方形の土地に分割し、分割したそれぞれの土地ごとに複数の広角カメラを配置し、それぞれの広角カメラで林分を重複して撮影し、複数の画像データを画像処理して樹木の直径及び本数を取得する画像処理方法が記載されている。
　また、上空から森林にレーザを照射してその反射波から樹木数、樹冠形状を取得する技術が提案されている（例えば、非特許文献１参照。）。非特許文献１には、レーザのパルス情報を樹冠形状モデルにフィッティングして樹冠形状を数式化し、樹冠長、樹高、樹冠直径、を推定する技術が記載されている。
　しかしながら、特許文献２に記載された画像処理方法では、正方形の土地毎に８個のカメラを設置する必要があり、広大な森林の樹木情報を取得するには多大な労力と時間が必要となるという問題がある。また、非特許文献１に記載された技術では、樹高の低い樹木にレーザが届かないため、検出されない多くの樹木が存在するという問題がある。
特開２００２－０８４８９０号公報 特開２００４－０３３１４９号公報 日本リモートセンシング学会誌, Vol. 28, No. 4　「LiDAR点群データを用いた樹冠形状モデルに基づく単木樹冠形状抽出および樹高推定」
　本発明は、上記課題に鑑み、高精度な樹木情報を少ない労力で取得できる樹木情報計測方法、樹木情報計測装置及びプログラムを提供することを目的とする。
　上記課題に鑑み、本発明は、走査型レーザ距離計により複数の地点で被測定物の距離データを計測するステップと、マッチング手段が、複数地点の距離データをスキャンマッチングにより対応させ、三次元の座標系に特定するステップと、単木抽出手段が、三次元の座標系に特定された座標点データから単木を抽出するステップと、樹木情報検出手段が、樹高、幹の直径、樹冠長又は樹冠直径の1以上を含む樹木情報を単木毎に検出するステップと、を有することを特徴とする樹木計測方法を提供する。
　高精度な樹木情報を少ない労力で取得できる樹木情報計測方法、樹木情報計測装置及びプログラムを提供することができる。
樹木情報取得の手順を示すフローチャート図の一例である。 測定者の歩行による走査方法を模式的に示す図の一例、歩行走査に用いられる樹木情報計測装置の斜視図の一例である。 移動体による走査方法を模式的に示す図の一例、移動走査に用いられる樹木情報計測装置の斜視図の一例である。 制御部のハードウェア構成図の一例である。 距離データを取得する樹木の様子の一例を示す図である。 スキャンマッチングを模式的に説明する図の一例である。 距離データを取得した環境及び三次元環境地図の一例を示す図である。 単木と単木から検出される樹木情報の定義を模式的に説明する図の一例である。 胸高直径の検出、樹高の検出、樹冠長の検出を、それぞれ模式的に説明する図の一例である。 樹冠直径の検出を模式的に説明する図の一例である。 二次元樹冠投影図の一例、三次元樹木図の一例をそれぞれ示す図である。
符号の説明
　１０　加速度センサ、１１　カメラ、１２　ＧＰＳ受信機、１３　制御部、１５　高度計、１６　走査型レーザ距離計、２９　記憶媒体、３０　樹木情報取得プログラム、３１　特徴データ抽出部、３２　スキャンマッチング部、３３　単木抽出部、３４　樹木情報検出部、３５　マップ作成部、３６　位置・姿勢補正部、３７　空間生成部、３８　材積算出部、１００　樹木情報計測装置
　以下、本発明を実施するための最良の形態について図面を参照しながら説明する。
図１に示す、樹木情報計測方法の手順を示すフローチャート図を用いて、樹木情報計測方法の概略について説明する。まず、距離データを得るため、樹木情報計測装置１００が森林内を走査する（Ｓ１０）。樹木情報計測装置１００は、レーザパルスを照射してその反射波から樹木までの距離データを得る測域センサであり、樹木情報計測装置１００が樹木間を移動すれば、レーザが森林を走査したことになる。
　そして、森林内で計測した距離データから特徴データを抽出する（Ｓ２０）。特徴データは、距離データのうち樹木情報を取得するのに適当なものをいい、地上に平行な平面（ＸＹ平面）において円を構成する距離データ、すなわち樹木の幹と想定される距離データをハフ変換により抽出したものである。なお、特徴データは、例えば小枝から反射した孤立した距離データや、遠方の樹木の一部から反射した密度の小さい距離データを排除したものである。
　樹木情報計測装置１００は、森林内を走査しながら複数の地点で距離データを取得するので、重複した距離データを取得することになる。樹木情報計測装置１００は、重複したこの特徴データをスキャンマッチングして１つの三次元環境地図を作成する（Ｓ３０）。三次元環境地図には、レーザにより検出された各樹木が配置されていることになる。
　次に、樹木情報計測装置１００は、三次元環境地図から単木を抽出し、単木毎に樹木情報を取得する（Ｓ４０）。樹木情報は、例えば、樹高、樹冠長、樹冠直径及び胸高直径である。
　単木の樹木情報が得られれば種々の態様で利用できる。例えば、各樹木情報から二次元樹冠投影図及び三次元樹木図を作成し（Ｓ５０Ａ）、単木の材積や利用材積を算出する（Ｓ５０Ｂ）ができる。
　したがって、本実施形態の樹木情報取得方法は、森林内を走査するだけで特別な労力なしに各樹木を検出し、林分の立体構造を再現することができる。また、各樹木の樹木情報を取得でき、林分の立体構造を視覚化してその把握を容易にすることができる。
　以下、森林における樹木の樹木情報の取得について説明するが、本実施形態の樹木情報計測方法は、高原、公園、野山など樹木が生えている空間に適用でき、都市部にて植林された樹木にも適用できる。
　〔樹木情報計測装置１００〕
　樹木情報計測方法を適用した樹木情報計測装置１００の態様及び移動態様について説明する。本実施形態の樹木情報取得方法では、２つの方法で樹木情報計測装置１００に森林を走査させることができる。図２（ａ）は測定者の歩行による走査方法を模式的に示す図の一例を、図２（ｂ）は歩行走査に用いられる樹木情報計測装置１００の斜視図の一例をそれぞれ示す。
　森林は必ずしも平坦ではないし、樹木間が枝や植物でふさがれていたり、落ち葉等で後述の移動体２０が移動することが困難な場合があるのに対し、人間であれば比較的自由に樹木間を移動できる。このため、樹木密度が大きい森林では特に歩行による走査が好適な場合がある。精度のよい樹木情報を取得するためには、なるべく高精細に移動することが好ましい。森林内を人間が不作為に移動してもよいし、例えば、効率的に森林の全体を走査できるように定められたルートにある特定の樹木に触れるようにしながら移動してもよい。
　〔携行による走査〕
　図２（ｂ）に示す樹木情報計測装置１００は、歩行者が可搬容易なように、側面視Ｌ字型の台座１８上に、複数の機器が搭載されることで構成されている。機器搭載面と反対側には、歩行者が背負うための肩紐１７が取り付けられている。図２（ｂ）のような人が背負う形でなく、台座１８に車輪を設けて、手押し車のような構成としてもよい。
　樹木情報計測装置１００は、制御部１３により制御され、制御部１３には走査型レーザ距離計１６、高度計１５、ＧＰＳ受信機１２、加速度センサ１０及びカメラ１１が接続されている。接続には、例えばＵＳＢ（Universal Serial Bus）、IEEE1394、Bluetooth等が用いられ、有線・無線のいずれで接続してもよいし、接続方式は互いに異なっていてもよい。
　カメラ１１は、ＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）やＣＣＤ（Charge Coupled Device）などの個体撮像素子であり、撮像素子に蓄えられた電荷を読み出しそれをＡ／Ｄ変換して所定階調（例えば、２５６階調のグレースケール、Ｂａｙｅｒパターンのカラーフィルタを適用した色毎に所定階調）の画像データを取得する。カメラ１１が撮影した画像データは、樹木情報計測装置１００の位置や樹木情報を補正するために用いられる。カメラ１１は、所定のサイクル時間毎（例えば１０秒程度）に繰り返し撮影する。カメラ１１は広角レンズカメラ、３６０度の撮影が可能な全方位カメラ、又は、サーボモータで回転され撮影方向が可変になっている。
　ＧＰＳ受信機１２は、地球を周回する４以上のＧＰＳ衛星から受信した電波の到達時間に基づき、位置情報を取得する。４以上のＧＰＳ衛星を補足することで、経度・緯度だけでなく標高を含む三次元の位置情報を得ることができる。
　高度計１５は、例えば、大気の絶対圧力を測定する一種の圧力計であり、標高が既知の地点で出力値を補正することで、圧力を高度に変換して出力する。
　走査型レーザ距離計１６は公知の構成を利用することができる。走査型レーザ距離計１６は、投光部と、投光用レンズと、回転ミラーと、受光用レンズと、受光部と、を有する。投光部はスポット形状のレーザ光を出射し、光軸上に配置された投光用レンズを介して回転ミラーにレーザ光を入射させる。回転ミラーは、レーザ光の光軸に対して所定角度で傾斜しており、回転ミラーに入射したライン状のレーザ光を所定方向に反射する。この回転ミラーはモータにより、光軸を中心軸に回転駆動されるので、モータの駆動範囲に応じてライン状のレーザ光が走査される。
　走査領域中の樹木で反射したレーザ光は、回転ミラーに再び反射され、受光用レンズによって集束され、受光部で受光される。
　投光部から出射されるレーザ光は、例えば孤立パルスに強度変調されており、走査型レーザ距離計１６は、投光部からレーザ光を放射してから受光部でレーザ光を受光するまでの時間差から樹木までの距離を求めるＴＯＦ（Time Of Flight）方式により、距離データを取得している。したがって、１つの孤立パルスが１つの距離データである。なお、ＴＯＦ方式は一例であって、ＡＭ（Amplitude Modulation）方式や、ＦＭ（Frequency Modulation）方式などを用いてもよい。したがって、距離データには被測定物までの距離と角度が含まれる。
　具体的には、樹木情報計測装置１００は、北陽電機株式会社製スキャナ式レンジセンサ「Ｔｏｐ－ＵＲＧ」を、走査型レーザ距離計１６として搭載することができる。走査型レーザ距離計１６の仕様の一例を挙げれば、検出距離「0.1ｍ～30ｍ」、走査角度「270度」、距離精度「±30mm～±50mm」、角度分解能「0.25°(360°/1,440分割）」、走査時間「25ms/scan」である。
　上記の原理で説明したように、１回の走査で得られる距離データは二次元平面（例えば、地面に平行な平面又は地面に垂直な平面）に限られる。このため、三次元空間の距離データを得るためには、上記回転ミラーを光軸と同軸に回転させるだけでなく、レーザ光の走査面を変えることが好ましい。例えば、光軸に対する回転ミラーのなす角度を連続的に増減させてもよいし、走査型レーザ距離計全体を走査面（例えば地面に平行な面）に平行な軸を中心に回転させてもよいし、複数の走査型レーザ距離計１６を樹木情報計測装置１００に搭載してもよい。図２（ｂ）では、地面に水平方向な二次元平面を走査する走査型レーザ距離計１６と、地面に垂直方向な二次元平面に走査する走査型レーザ距離計１６をそれぞれ搭載した。
　なお、走査型レーザ距離計１６の姿勢が多少ずれても、後述するスキャンマッチングでは、計測した距離データを各距離データの対応から決定するので、姿勢のずれを含めて走査型レーザ距離計１６の位置を推定できる。しかしながら、あまりに大きく姿勢がずれると距離データが重複しなくなるので、所定値以上に上下又は左右に傾いたような場合は（例えば、仰角が４０度以上、左右の傾き角が４０度以上）、その距離データを破棄することが好適となる。
　また、姿勢や位置のずれを補正するため、樹木情報計測装置１００は、走査型レーザ距離計１６の姿勢を検出する３軸のジャイロセンサ及び加速度センサ１０を備えることが好ましい。加速度センサ１０により前後方向及び上下方向の移動量や重力方向を検出でき、さらにジャイロセンサにより姿勢が検出できるので、距離データの検出方向を特定することができる。
　カメラ１１が撮影した画像データ、ＧＰＳ受信機１２が検出した位置情報、高度計１５が検出した高度情報、走査型レーザ距離計１６が計測した距離データは、制御部１３に送信され、時刻情報に対応づけて記憶される。制御部１３については後述するが、制御部１３はこのような一連の情報を通信網を介してサーバに送信してもよい。この場合、サーバが制御部１３と同様のデータ処理を実行する。データ処理をサーバが実行することで、制御部１３の処理負荷を低減できる。
　〔移動体による走査〕
　続いて、樹木情報計測装置１００に森林を走査させるもう一つの方法について説明する。図３（ａ）は移動体２０による走査方法を模式的に示す図の一例を、図３（ｂ）は移動走査に用いられる樹木情報計測装置１００の斜視図の一例をそれぞれ示す。なお、図３において図２と同一部には同一の符号を付しその説明は省略する。
　移動体２０は、例えば、自動車、自動二輪、自転車などの車両、無端ベルトが張架された複数の回転体、２足歩行型や多脚型のロボット等をプラットフォームとする。移動体２０は、プラットフォームと一体に移動しながら、走査型レーザ距離計１６やステレオカメラで障害物を検知すると、障害物のない方向に方向転換して自動的に移動する。例えば、空間を正方格子状に区切ったグリッドにより障害物の情報を管理する（Ocuupancy　Grid　MAP（ＯＧＭ））。ＯＧＭを用いると、複数のセンサで障害物を検出しても障害物の情報を統一的に扱い、また、観測時刻の相違を無視することができる。なお、ＯＧＭは、本来平面であるが、障害物を監視するそれぞれのセンサの観測高さを厚みとして扱うことで、移動体２０が移動する程度の空間では三次元空間に対応することも可能である。
　移動体２０の移動方向は、森林の全体又は森林の所定範囲を走査するよう定められている。例えば、森林の全体をマス状に区切り、各マスを１度以上通過するようにプログラムされている。また、より簡易な方法として、例えば傾斜に対し傾斜を下る（登る）方向の一方向に、又は、東西南北のいずれかの方位の一方向に、移動方向を定めておいてもよい。
　また、このように自動的に方向を決めて移動するのでなく、人間が移動方向をラジコンのようにリモートコントロールしてもよい。また、携行による走査と併用することで、短時間で所望のエリアの樹木情報を取得することが可能となる。
　〔制御部１３〕
　続いて、制御部１３について詳細に説明する。制御部１３は、パーソナルコンピュータなどのコンピュータを実体とする。制御部１３の代わりに、携帯電話、ＰＨＳ、スマートフォン等を搭載してもよく、この場合、距離データ等をデータ処理するサーバに容易に送信することができる。
　図４（ａ）は、制御部１３のハードウェア構成図の一例を示す。制御部１３は、それぞれバスで相互に接続されているＣＰＵ２１、ＲＡＭ２２、ＲＯＭ２３、記憶媒体装着部２４、通信装置２５、入力装置２６、表示制御部２７及びＨＤＤ（Hard　Disk　Drive）２８を有する。
　ＣＰＵ２１は、ＯＳ（Operating　System）やアプリケーションソフトをＨＤＤ２８から読み出して実行することで種々の機能を提供すると共に、制御部１３が行う処理を統括的に制御する。また、制御部１３は、ＣＰＵ２１が樹木情報取得プログラム３０を実行することで後述する各機能（図４（ｂ）の各ブロック）を実現する。
　ＲＡＭ２２はＣＰＵ２１が樹木情報取得プログラム３０を実行する際に必要なデータを一時保管する作業メモリ（主記憶メモリ）になり、ＲＯＭ２３はＢＩＯＳ（Basic Input Output System）やＯＳを起動するためのプログラム、設定ファイルが記憶されている。
　記憶媒体装着部２４は記憶媒体２９が着脱可能に構成されており、記憶媒体２９に記録された樹木情報取得プログラム３０やデータを読み込み、ＨＤＤ２８にインストールする際と、データを書き込む際に使用される。なお、記憶媒体２９は、ＣＤやＤＶＤの光記録媒体やＳＤカードなどフラッシュメモリを実装した不揮発性のメモリであればよい。
　通信装置２５は、インターネットなどのネットワークに接続するためのインターフェイスであり、ＴＣＰ／ＩＰより下層のプロトコルにしたがい処理を実行する。なお、携帯電話などの通信網に接続するためのデータ通信カード等としてもよい。入力装置２６は、キーボードやタッチパッド（マウス）など、ユーザからの様々な操作指示を入力するためのデバイスである。表示制御部２７は、プログラムが指示する画面情報に基づき所定の解像度や色数等で液晶などのディスプレイ１９に描画する。
　ＨＤＤ２８は、ＳＳＤ（Flash Solid State Drive）等の不揮発メモリでもよく、本実施形態では樹木情報取得プログラム３０、樹木情報が記憶され、この他、樹木情報を生成する過程において距離データ等の計測データが記憶される。樹木情報取得プログラム３０は、記憶媒体２９に記憶して配布されたり、ネットワークを介して接続された所定のサーバからダウンロードされ、ＨＤＤ２８にインストールされる。
　〔制御部１３の機能〕
図４（ｂ）は、制御部１３の機能ブロック図の一例を示す。まず、空間生成部３７は、森林全体を含みうる三次元空間を設定する。三次元空間の１点は、Ｘ座標、Ｙ座標、Ｚ座標により特定できる。座標系はＧＰＳ座標系（ＷＧＳ-８４座標系）を利用すればよいが、三次元直交座標系を用いてもよい。少なくとも１点以上がＧＰＳ受信機１２によりその位置を計測され、緯度・経度・標高と対応づけられている。
　例えば、樹木情報計測装置１００が走査を開始する開始位置において、ＧＰＳ受信機１２により位置情報が、ジャイロセンサ及び加速度センサ１０により姿勢が、それぞれ得られている。樹木情報計測装置１００が、位置情報が得られた位置で距離データを取得すれば、以降の走査位置で位置情報を得なくても、後述するスキャンマッチングにより距離データを三次元空間に特定することができる。
　＜特徴データの抽出＞
　特徴データ抽出部３１は、距離データから特徴データを抽出する。図５（ａ）は、距離データを取得する樹木の様子の一例を示す図である。図示するような複数の樹木に対し、走査型レーザ距離計１６は、Ａ～Ｃの樹木だけでなく検出距離内にある全ての樹木に反射した距離データを取得しうる。このとき、所定距離以内の地面の距離データも抽出される。樹木情報計測装置１００の高さ方向の位置はスキャンマッチングによっても求められるが、地面の距離データにより樹木情報計測装置１００が地面の標高を取得することも可能である。この場合、地面が平坦である必要はない。
　ところで、遠方の樹木の距離データは密度が小さく誤差も大きくなるため、樹木データの取得に好適とは限らない。また、樹木情報計測装置１００は十分に精細なルートをもって森林内をくまなく走査する。したがって、取得された距離データの全てを必ずしも全て利用する必要はない。このため、特徴データ抽出部３１は所定距離（例えば、２０ｍ）以内の距離データのみを抽出する。これにより樹木情報計測装置１００は、図５の樹木であれば、例えばＡ～Ｃの樹木のみの距離データを抽出でき、同時に、密度の小さい距離データを排除できる。さらに、孤立した距離データを排除してもよい。
　図５（ｂ）は、樹木Ａ～Ｃの距離データの一例を示す。この距離データは、図５（ａ）に示した９０度をなす２つの測定方向I、IIから樹木情報計測装置１００が取得したものを、図５（ａ）の観測方向Ｏから見た距離データに対応する。幹の横嶋状の点列は左右方向のスキャンにより得られる距離データを表し、走査型レーザ距離計１６が走査する走査面の仰角を変えて左右方向のスキャンを繰り返すことで、複数の横嶋状の点列の距離データが得られる。
　樹木はその幹に円形の断面を有するので、この円形を抽出することで樹木の抽出が容易になる。図５（ｃ）は、ＸＹ平面に投影した幹の距離データの一例を示す。これは、図５（ｂ）においてｚ軸（高さ）が３６００〔ｍｍ〕のＸＹ平面の一部である。このように、複数の距離データは略円形の集合になるので、ハフ変換することにより、樹木の幹を特定することができ、変換後の円から幹の中心位置、円周等も明らかとなる。特定された樹木は、スキャンマッチングにおけるランドマークとなる。
　＜スキャンマッチング＞
　スキャンマッチング部３２は、１群の距離データＡを位置Ａで、別の１群の距離データＢを位置Ｂで、それぞれ取得した際に、１群の距離データＡと１群の距離データＢの対応関係の評価値が最小となる対応情報（変換行列）を求める。なお、取得した距離データは、走査型レーザ距離計１６の座標系から上記の座標系（ＧＰＳ座標系）に変換されている。
　距離データにスキャンマッチングを適用する際、三次元空間の距離データをそのまま用いる方法と、二次元平面に投影した距離データを用いる方法がある。スキャンマッチングについて必要であれば、IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence
February 1992 (Vol. 14, No. 2)  pp. 239-256「A Method for Registration of 3-D Shapes」に詳しい。
　図６（ａ）はスキャンマッチングを模式的に説明する図の一例である。図６（ａ）では距離データを二次元平面に投影しているが、二次元平面の形状的な特徴からマッチングする場合、三次元の座標（ｘ、ｙ、ｚ）のうち高さ方向の座標ｚを０としてＸＹ平面に投影した点の集合がなす形状からパターンマッチングすればよい。しかし、このような方法は、人工的な建築物の例えば壁の配置を示す平面図（上面図）を容易に取得可能とするが、森林の樹木の樹冠のような不定形状の突起を備える非測定物に対しては、距離データを取得した位置によってＸＹ平面に投影した点の集合が不定となるおそれがある。
　このため、スキャンマッチング部３２は、樹木の場合は二次元平面に投影することなくその特徴的な形状を利用して、幹部分の距離データをそのまま用いて位置ＰＡと位置ＰＢの対応関係の評価値が最小となる対応情報を求める。具体的には、スキャンマッチング部３２は、位置ＰＢの距離データから、地面からの高さ（標高でなく）が５０～１００ｃｍ程度の距離データを取り出し、位置ＰＡと位置ＰＢの距離データ間の差が最小となるように距離データを対応させる、変換行列（平行及び回転移動）を求める。計測位置が異なることで、樹木のように複雑な形状をした非測定物は、同じ部分を計測した場合でも計測点の密度が異なり、１つの点に複数の点が対応付けられたり、必ずしも異なる距離データ間で同一の三次元における点が計測されていない場合があるが、幹は孤立して存在しているので、幹部分の距離データを用いることで良好な対応関係が得られる。変換行列により変換された位置ＰＢの距離データは、三次元の座標系に特定され座標点として扱われ、複数の座標点により１つの三次元環境地図が生成される。
　図６（ｂ）は、１本の樹木をランドマークにしたスキャンマッチングの一例を示す図である。位置ＰとＰ’で、ハフ変換により存在が特定された同じ樹木Ａの距離データが測定される。樹木Ａの幹をスキャンマッチングすることで位置ＰとＰ’の距離データを重ね合わせることができる。重ね合わせのため、スキャンマッチング部３２が位置Ｐ’の樹木Ａ’を移動した場合、その移動ベクトルと平行に位置Ｐ’の樹木情報計測装置１００の位置を修正することで、三次元環境地図における樹木情報計測装置１００の位置を修正しながら取得できる。
　また、より好適には複数の樹木を用いてスキャンマッチングすることで、精度のよいスキャンマッチングが可能になる。図６（ｃ）では、３本の樹木Ａ～Ｃの距離データを位置ＰとＰ’で測定している。スキャンマッチング部３２がスキャンマッチングする際、ハフ変換により得られた３つの樹木Ａ～Ｃの幹の中心を結ぶ、位置ＰとＰ’それぞれの三角形の対応関係の評価値が最も高くなるように距離データを重ね合わせる。
　この場合、位置Ｐ’の三角形は平行成分だけでなく回転成分をもって重ね合わせされることになるので、１本の樹木でスキャンマッチングするより樹木情報計測装置１００の位置を精度よく修正可能となる。また、この場合、二次元平面でスキャンマッチングを完了させてもよく、計算量を大幅に低減できる。
　なお、幹部分の距離データによりスキャンマッチングしているが、樹冠部の距離データも同時に計測されているので、レーザが届く範囲で各樹木の距離データが得られている。図２に示した移動経路Ａで樹木Ｔの距離データを計測すると、樹木Ｔの幹の円弧方向の少なくとも半分以上の距離データ得られる。これだけでも胸高直径を得るには十分であるが、さらに移動経路Ｂで樹木Ｔの距離データを計測することで、樹木Ｔの円弧方向の全ての距離データが得られる。
　図７（ａ）は距離データを取得した環境を、図７（ｂ）は座標点により表された三次元環境地図を、それぞれ示す。図７（ｂ）において、矢印は樹木情報計測装置１００が移動した経路を示す。なお、図７（ｂ）の距離データの全体をポイントクラウドと称する場合がある。
　一通りの走査により三次元環境地図が得られ、座標点からなるポイントクラウドが生成されるが、レーザの死角になる樹木等が存在しうるので、その部分の座標点が得られない。このような空間が小さければ、樹木情報計測装置１００は内挿により距離データを補完する。例えば、樹木の幹はＸＹ平面の断面が円形であることを利用して容易に補完できる。また、地表からの高さが高い空間は樹冠部であるので、必要な情報は外縁の形状であることから外縁を表す直線又は曲線により補間すればよい。また、地表面の座標点もほぼその大部分が検出されているので、樹木情報計測装置１００は座標点の得られていない地表面の座標点を、検出された座標点から内挿により求める。
　＜位置・姿勢の補正＞
　スキャンマッチングによる樹木情報計測装置１００の位置の検出は、走査を開始した開始位置の距離データに対し、次々と距離データを対応させて推定したものであるので、時間がたつと誤差が累積する。このため、位置・姿勢補正部３６は、定期的又は所定距離移動したら、スキャンマッチングにより推定した樹木情報計測装置１００の位置を補正する。ＧＰＳ受信機１２で位置情報を取得する場合、位置・姿勢補正部３６は、標高まで得られれば新たに検出された位置情報を樹木情報計測装置１００の位置とすればよく、標高が得られなければ、高度計１５で計測した高度から位置を補正する。定常的にＧＰＳ衛星からの電波を受信することが困難な場合、位置・姿勢補正部３６は電波を補足する度に位置を補正する。
　樹木情報計測装置１００の位置を補正すると距離データの座標も同時に補正される。この場合、補正の前後で距離データに不連続な領域が出るおそれがあるが、それほど大きな誤差が生じていなければ、距離データの一部は重複するので、位置・姿勢補正部３６が樹木情報計測装置１００の位置を補正することで、三次元の座標における距離データを補正しても連続性を保つことができる。また、カメラ１１が撮影した画像データの特徴点の推移情報を用いて、樹木情報計測装置１００の移動位置や姿勢を補正してもよい。画像データの特徴点は、例えば強度の大きいエッジ情報であるので、位置・姿勢補正部３６はエッジ情報の位置が一致するように樹木情報計測装置１００の位置を補正する。また、カラーのカメラ１１を搭載した場合、樹木の葉と幹の色の違いから樹木のみを抽出できるので、位置のマッチングが容易になる。
　また、加速度センサ１０により移動位置や姿勢を、ジャイロセンサによりそれぞれ検出し、樹木情報計測装置１００の位置を累積的に検出してもよい。森林を走査する方法として移動体を利用する場合、位置・姿勢補正部３６はオドメトリ（例えば、車輪型の移動体の場合、左右の車輪の回転数つまり走行量を積算することで、移動体の位置と姿勢を推定する手法）を用いて樹木情報計測装置１００の位置・姿勢を補正してもよい。
　＜単木の抽出＞
　樹木情報は樹木１本の樹高などであるので、まず座標点から単木を１つずつ抽出する。すでに距離データをハフ変換しながら樹木の幹を検出しているが、単木抽出部３３は、座標点を補間したり、森林の全面を走査した後、改めて単木を抽出する。
図８（ａ）は、単木と単木から検出される樹木情報の定義を模式的に説明する図の一例である。図示するように、地表から１２０ｃｍの高さの幹の直径を胸高直径、左右に延伸した枝葉（樹冠）の最大部の直径を樹冠直径、樹冠の高さを樹冠長、樹木の高さを樹高と定義する。針葉樹であれば、下部の枝は少なく樹冠の広がりも少ないので図示するように模式化できる。
　単木抽出部３３は、三次元環境地図から樹木を探索する。樹木は地表からの突起物であるので、地表面に対し所定値以上の高さの座標点を検出する。単木抽出部３３は、樹木の最大の直径を想定し（森林を構成する樹木の種類に応じて決定できる。例えば針葉樹林であれば、直径は１ｍ程度が最大となる）それにマージンを設けて、設定された樹木探索ウィンドウにより各樹木を探索する。図８（ｂ）は樹木探索ウィンドウと樹木の関係を模式的に説明する図の一例である。樹木探索ウィンドウは、樹木の幹の部分を検出するため、ＸＹ平面に平行な（ほぼ地表に平行としてよい）正方形をしている。この樹木探索ウィンドウを、地表から所定距離（例えば、５０ｃｍ～１５０ｃｍで幹が存在する高さ。好ましくは１２０ｃｍとすることで、単木の抽出と同時に胸高直径を検出できる）の高さで三次元環境地図内をスライドさせることで樹木を探索する。図示するように、樹木探索ウィンドウに、円形状に閉じた座標点が得られれば、そこに樹木（幹）が存在することが分かる。円形状に閉じた座標点であることは、ある１点の座標点から所定距離内にある他の座標点を次々に探索し、最終的にもとの１点の座標点に戻ることができるか否かにより判定する。
　単木抽出部３３は、検出したすべての樹木に重複しない識別番号を付して、その樹木のＸＹ平面の中心座標、その高さｚ座標を識別番号に対応づけてＨＤＤ２８に記憶する。このように、各樹木を探索することで、航空機からレーザで検出する場合と比べ、樹高の低い樹木の検出もれを格段に低減することができる。
　＜樹木情報の検出＞
　まず、樹木情報検出部３４は胸高直径を検出する。図９（ａ）は胸高直径の検出を模式的に説明する図の一例である。樹木情報検出部３４は、地表から１２０ｃｍの高さに相当するｚ座標を有する「Ｘ座標とＹ座標」を抽出し直径を検出する。「Ｘ座標とＹ座標」には欠落している部分があり得るので、例えば、Ｘ座標とＹ座標にハフ変換を施すことが好ましい。
　円の直径及び円の中心は、ハフ変換により得られた円の方程式から直接検出される。検出した胸高直径、及び、円の中心の座標は、識別番号に対応づけてＨＤＤ２８に記憶される。
　次に、樹木情報検出部３４は樹高を検出する。図９（ｂ）は樹高の検出を模式的に説明する図の一例である。樹木は真上に伸びることが多いので、胸高直径を検出した円を含む平面をそのままＺ軸方向に移動した際に、最も高い位置に存在する座標点から樹高が求められる。樹木情報検出部３４は、円を含む平面をＺ軸方向に走査して、ｚ座標の値が最も大きい座標点を決定し、そのｚ座標から地表の高さを減じた値を樹高として検出する。
　なお、より正確に梢端を検出するため、樹木情報検出部３４は、幹の軸方向を検出し、幹の軸方向に胸高直径の円を含む平面を移動して座標点を探索してもよい。幹の軸方向は地表からの複数の高さで幹を構成する円を検出し、その円の中心座標を直線近似することで求められる。
　ここで、走査型レーザ距離計１６で森林内を走査した場合、樹冠にレーザが遮蔽され梢端の座標点を検出できない場合がある。このような樹木の樹高をこの方法で検出すると樹高が低く見積もられてしまう。そこで、樹木情報検出部３４は、例えば、周囲の樹木に比べて樹高が著しく低い樹木については、検出可能な複数点の直径と幹の高さを基に、相似形から樹高を推定したり、注目している樹木の周囲の樹高を用いて補正する。
　図９（ｃ）は、樹高の補正を模式的に説明する図の一例である。計画的に植林された森林では図示するように、樹木の樹高は斜面に一様な傾きを持つことが知られている。すなわち、斜面の樹木の樹高は、谷側から山側にかけて徐々に低くなる。したがって、谷側から山側にかけていくつかの樹木の樹高が得られれば、樹木情報検出部３４が、樹高の点を結ぶ直線の傾きから、樹高の座標点が得られていない樹木の樹高を算出できる。
　次に、樹木情報検出部３４は樹冠長を検出する。図９（ｄ）は樹冠長の検出を模式的に説明する図の一例である。樹冠は、ＸＹ平面において幹よりも広がりを持っているので、胸高直径を検出した際の円と同心のドーナツ面をＺ軸方向に移動した際に、最初に検出される座標点が樹冠を構成する枝葉の一部のものであると考えられる。ドーナツ面の内径を、胸高直径を検出した際の円よりも大きくすることで、幹の凹凸を樹冠として誤検出することを防止できる。
　樹木情報検出部３４は、ドーナツ面を含む平面をＺ軸方向に走査して、最初に検出された座標点のｚ座標から地表の高さを減じた枝下高を求める。または、誤検出を避けるため、複数（１０～１００程度）の座標点が検出されるまでＺ軸方向走査を継続し、複数の座標点が検出された次の座標点のｚ座標から、地表の高さを減じた枝下高を求めてもよい。樹高から枝下高を減じたものが樹冠長となる。検出した樹冠長は、識別番号に対応づけてＨＤＤ２８に記憶される。
　次に、樹木情報検出部３４は樹冠直径を求める。図１０（ａ）は、樹冠直径の検出を模式的に説明する図の一例である。図１０（ａ）に示すように、樹冠が他の樹木と接することなく存在している場合、樹冠直径は、幹の中心から半径方向に最も遠い距離データまでの距離の２倍である。したがって、樹木情報検出部３４は、枝下高を求めた際のドーナツ面の中心を起点に、幹の半径方向に最も遠い位置の座標点を検出し、中心から最も遠い位置の座標点までの距離を樹冠直径として算出する。ドーナツ面の中心の点から、最も遠い位置の座標点までの距離は、両者のＸ座標とＹ座標から、直線の距離として求められ、該距離を２倍したものが樹冠直径である。
　なお、樹冠直径は、樹冠のうち最も大きい部分の直径であるが、多くの樹木では梢端から下に行くほど樹冠の直径が大きいので、枝下高を求めた際のドーナツ面で樹冠長を求めることで、適切な樹冠直径が得られるとしてよい。
　また、樹木情報検出部３４は、幹の半径方向に最も遠い位置の座標点から、さらに真に最外縁の座標点を検出してもよい。この場合、幹の半径方向に最も遠い位置の座標点に対しＺ軸の大きくなる方向に他の座標点を検出し、検出された座標点の平面で最外縁の座標点を検出する。これを繰り返すことで、樹冠のうち最も大きい部分の直径を求めることができる。
　また、樹冠部の平面図は完全な円ではないので、一方向のみの座標点から樹冠直径を求めると誤差が大きい。そこで、樹木情報検出部３４は、例えば、ドーナツ面において９０度毎に４つ程度の位置から同様に幹の半径方向に最も遠い位置の座標点を探索する。樹木情報検出部３４は、例えば、４つの樹冠直径の平均を算出して当該単木の樹冠直径に決定する。
　ところで、胸高直径、樹高及び樹冠長が、樹冠同士が接触しているか否かに関わらず検出可能であるのに対し、樹冠直径は樹冠同士が接触していると、距離データからはその境界が不明確なので、樹冠直径の検出が困難になる場合がある。その場合、樹木情報検出部３４は、隣接木との距離から樹冠直径を求める。図１０（ｂ）に示すように、樹冠が他の樹木と接している場合、ドーナツ面の中心を起点に、幹の半径方向に座標点を探索すると、想定されるよりも長い樹冠直径（最大で、森林の端まで探索が続く場合もある）が検出されることになる。このため、樹木情報検出部３４は、隣接した樹木の幹部との単木間距離に応じて、樹冠直径の検出を打ち切る。単木間距離は、例えば胸高直径を検出した円の中心間の距離である。この場合、注目している単木の樹冠に複数の樹木が接している場合があるが、最も短い単木間距離で打ち切ればよい。この結果、座標点を探索した方向に、樹木が接していると、最も隣接した樹木との単木間距離を最大に樹冠直径の検出は打ち切られる。
　樹冠直径の検出が打ち切られた結果、樹冠直径が１つも検出されないと、樹冠直径の検出が困難になる。このため、樹木情報検出部３４は、樹冠直径が１つも検出されない場合（1つ又は２つしか検出されない場合を含んでもよい）、ドーナツ面における探索方向を例えば１０度ずらし、再度、幹の半径方向に最も遠い位置の座標点を検出する。これを繰り返すことで、いずれは所望の数の樹冠直径を検出できる。
　なお、例えば、８回繰り返しても（最初に９０度毎に４つの位置から探索したことを含めて、結果的に１０度刻みに３６０度方向に探索したことになる）、所望の数の樹冠直径が検出されない場合、単木間の距離を用いて求める。樹木情報検出部３４は、例えば、単木間距離の半分程度の距離の２倍を樹冠直径とする。この場合、樹木同士が密に存在していると考えられるので、隣接した複数の単木間距離の半分の平均の２倍を樹冠直径とすれば、合理的な値が得られる。検出した樹冠直径は、識別番号に対応づけてＨＤＤ２８に記憶される。
　＜マップの作成＞
　全ての樹木から樹木情報を検出すると、マップ作成部３５が二次元樹冠投影図及び三次元樹木図を作成する。図１１（ａ）は二次元樹冠投影図の一例を、図１１（ｂ）は三次元樹木図の一例をそれぞれ示す。二次元樹冠投影図及び三次元樹木図の作成方法には、座標点をそのまま用いる方法と、樹木を図形で模式化して作成する方法がある。
　座標点をそのまま用いる場合、二次元樹冠投影図では樹冠直径を検出したＸＹ平面の座標点を、二次元樹冠投影図に投影すればよい。また、三次元樹木図では、地表の座標点を削除した三次元環境地図が三次元樹木図となる。しかしながら、座標点をそのままマップに用いると点の疎密が反映され見にくい場合がある。
　これに対し、各樹木の形状を図形で模式化することで視認性のよいマップを作成することができる。二次元樹冠投影図を作成する場合、直径が樹冠直径の円を、樹木を表す図形とする。マップ作成部３５は、この図形（円）の中心を、その樹木の幹の円の中心座標に合わせ、ＸＹ平面に配置する。その際、マップ作成部３５は、樹高の高い樹木に対応した図形が隠れにくくなるよう、樹高の低い樹木から順にＸＹ平面に配置する。これにより、二次元樹冠投影図において森林構造に沿った陰影処理を施すことができる。
　三次元樹木図を作成する場合、マップ作成部３５は、樹冠と幹の２つの三次元図形を用意する。樹冠は円錐でモデル化できるので、樹冠直径の円を円錐の底面とし、樹冠長を円錐の高さとして、樹木毎に円錐の形状を決定する。また、幹は円柱でモデル化できるので（円錐でモデル化してもよい）、胸高直径を円柱の直径とし、樹高から樹冠長を減じた長さを円柱の長さとして、樹木毎に幹の形状を決定する。そして、マップ作成部３５は、円柱の中心をその樹木の幹のＸＹ平面の中心座標に配置し、円柱の上部に円錐を配置する。こうすることで、三次元樹木図が得られる。二次元樹冠投影図と三次元樹木図のいずれも、表示する際の縮尺に応じて図形が縮小して形成され、ディスプレイ１９に表示される。
　＜材積・利用材積の算出＞
　当然ながら、樹木情報を数値として出力することができる。例えば、樹木の幹のＸＹ平面の中心座標に対応づけて樹高、胸高直径、樹冠長及び樹冠直径の実際の値をディスプレイ１９に表示したり、記憶媒体２９に記憶して配布したり、通信装置２５を介して送信することができる。
　また、樹木情報から森林の状況把握に必要な種々の情報を算出できる。本実施形態では、各樹木の幹の根元から梢端までの全形状を取得できるので、詳細な幹の形状を取得できる。材積算出部３８は、形状情報から、対象の樹木から直径Ｄcm・長さＥｍの丸太がＮ本切り出せるかを算出する。これにより、森林の価値判断が容易になる（利用材積）。仮に、根元から梢端まで全ての形状が得られなくても、胸高直径を基準にして、梢端まで（又は枝下高まで）、２ｍ毎に直径を測定していくと、その木が梢端に向かってどのように「細っているか」がわかる（この直径と樹高の値を表にしたのが「細り表」と呼ばれる）。
　根元から梢端までの全形状又は細り表を利用すれば、１本の単木の材積を算出することができる。材積算出部３８は、これを全ての樹木で算出して総計を取ることで森林の材積を算出する。また、樹木の位置情報から単位面積あたりの樹木の本数、つまり立木密度を求めることもできる。したがって、材積算出と共に、利用材積や細り表を容易に算出することができる。
　また、本実施形態の樹木情報取得方法を定期的又は不定期に行うと、樹木情報の時系列情報を取得でき、計測期間毎の成長量及やその変化率も記録できる（例えば、毎年計測、施業毎）。森林では、間伐するとその周辺の樹木の成長量が変わることが知られており、樹木情報を時系列に取得すれば、間伐の影響を統計的に取り扱うことが可能となる。また、立木密度（本/ha）の変化を間伐地の選定に利用することもできる。例えば、立木密度がある閾値以上になったら、その森林を間伐計画にリストアップすることができ、森林の管理を計画的に行うことができる。
　以上説明したように、本実施形態の樹木情報計測装置１００は、走査型レーザ距離計１６を用いて、森林の樹木を複数地点で走査することで樹木毎に座標点を取得でき、各樹木の座標点から各樹木の樹木情報を取得することができる。また、各樹木の樹木情報を取得することで、二次元樹冠投影図や三次元樹木図を作成したり、樹木毎の数値データや森林の材積や利用材積を取得することができる。
　なお、本国際出願は、２００８年９月１６日に出願した日本国特許出願２００８－２３７０２９号に基づく優先権を主張するものであり、日本国特許出願２００８－２３７０２９号の全内容を本国際出願に援用する。

Claims (14)

  1. 　走査型レーザ距離計により複数の地点で被測定物の距離データを計測するステップと、
    　マッチング手段が、複数地点の前記距離データをスキャンマッチングにより対応させ、三次元の座標系に特定するステップと、
    　単木抽出手段が、三次元の座標系に特定された座標点データから単木を抽出するステップと、
    　樹木情報検出手段が、樹高、幹の直径、樹冠長又は樹冠直径の1以上を含む樹木情報を単木毎に検出するステップと、
    　を有することを特徴とする樹木情報計測方法。
  2. 　前記距離データから、樹木の幹に相当する特徴データを抽出するステップを有し、
    　複数地点の前記特徴データをスキャンマッチングにより対応させ、前記距離データを三次元の座標系に特定する、
    　ことを特徴とする請求項１記載の樹木情報計測方法。
  3. 　水平平面に投影された前記特徴データに幾何学的処理を施し幹の断面と推定される円を抽出して、
    複数地点で取得した、複数の前記円の中心を結んだ形状をスキャンマッチングにより対応させ、前記距離データを三次元の座標系に特定する、
    　ことを特徴とする請求項２記載の樹木情報計測方法。
  4. 　位置検出手段が、当該樹木情報計測方法を適用した装置の緯度、経度及び標高を検出するステップと、
    　前記位置検出手段が決定した１つの位置情報を前記座標系の基準点に定め、前記基準点に基づき前記座標点データの緯度、経度及び標高を決定するステップと、
    　を有することを特徴とする請求項１～３いずれか1項記載の樹木情報計測方法。
  5. 　三次元の座標系における前記座標点データを、位置検出手段が検出する位置情報、姿勢検出手段が検出する姿勢情報、高度計が検出する高度、又は、カメラが撮影した画像データ、に基づき補正するステップ、
    　を有することを特徴とする請求項４記載の樹木情報計測方法。
  6. 前記樹木情報を記憶手段に記憶しておき、
    　単木の位置及び樹冠直径から二次元樹冠投影図を、単木の位置、樹高、幹の直径、樹冠長及び樹冠直径から三次元樹木図を作成するステップと、
    　前記座標点データが含む単木の形状情報から、単木の材積及び利用材積を求めるステップと、
    を有することを特徴とする請求項１項記載の樹木情報計測方法。
  7. 　人に携行された当該樹木情報計測方法を適用した装置が、人の歩行中、継続的又は断続的に被測定物の前記距離データを計測する、
    　ことを特徴とする請求項１項記載の樹木情報計測方法。
  8. 　内燃機関若しくは電気モータを動力とする移動体又は歩行型ロボットに搭載された、当該樹木情報計測方法を適用した装置が、移動中、継続的又は断続的に被測定物の前記距離データを計測する、
    　ことを特徴とする請求項１項記載の樹木情報計測方法。
  9. 　複数の地点で被測定物の距離データを計測する走査型レーザ距離計と、
    　複数地点の前記距離データをスキャンマッチングにより対応させ、三次元の座標系に特定するマッチング手段と、を有する樹木情報計測装置において、
    　三次元の座標系に特定された座標点データから単木を抽出する単木抽出手段と、
    　樹高、幹の直径、樹冠長又は樹冠直径の1以上を含む樹木情報を単木毎に検出する樹木情報検出手段と、
    　を有することを特徴とする樹木情報計測装置。
  10. 　当該樹木情報計測装置の緯度、経度及び標高を検出する位置検出手段を有し、
    　前記位置検出手段が決定した１つの位置情報を前記座標系の基準点に定め、前記基準点に基づき前記座標点データの緯度、経度及び標高を決定する、
    　ことを特徴とする請求項９記載の樹木情報計測装置。
  11. 　三次元の座標系における前記座標点データを、位置検出手段が検出する位置情報、姿勢検出手段が検出する姿勢情報、高度検出手段が検出する高度、又は、カメラが撮影した画像データ、に基づき補正する、
    　ことを特徴とする請求項１０記載の樹木情報計測装置。
  12. 　前記樹木情報を記憶する記憶手段と、
    　単木の位置及び樹冠直径から二次元樹冠投影図を、単木の位置、樹高、幹の直径、樹冠長及び樹冠直径から三次元樹木図を作成するマップ作成手段と、
    　前記座標点データが含む単木の形状情報から、単木の材積及び利用材積を求める材積算出手段と、
    を有することを特徴とする請求項９～１１いずれか１項記載の樹木情報計測装置。
  13. 　コンピュータに、
    　走査型レーザ距離計が複数の地点で計測した被測定物の距離データを入力するステップと、
    　記憶手段に記憶された前記距離データを読み出し、複数地点の前記距離データをスキャンマッチングにより対応させ、三次元の座標系に特定するステップと、
    　三次元の座標系に特定された座標点データから単木を抽出するステップと、
    　樹高、幹の直径、樹冠長又は樹冠直径の1以上を含む樹木情報を単木毎に検出するステップと、
    　を実行させることを特徴とするプログラム。
  14. コンピュータに、更に、
    記憶手段に記憶された前記樹木情報を読み出し、単木の位置及び樹冠直径から二次元樹冠投影図を、単木の位置、樹高、幹の直径、樹冠長及び樹冠直径から三次元樹木図を作成するステップと、
    　前記座標点データが含む単木の形状情報から、単木の材積及び利用材積を求めるステップと、
    　ことを実行させることを特徴とする請求項１３記載のプログラム
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