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道路からの距離と傾斜をもとに
算出した林業機械作業適地区分
航空機レーザーによる樹冠高の測定
デジタル航空写真による樹種分類
高分解能衛星画像によるカラマツ
防風林の葉面積指数(LAI)把握
北海道立林業試験場のおける
森林GIS・リモートセン...
と
森林GISとは
GISは「Geographic Information System」の略で「地図情報システム」
と訳されます。図面(森林基本図や空中写真など)と属性情報(森林調査簿
など)を効率的に取り扱うことができます。森林管理で活用す...
【これまでの研究成果】
森林現況把握関係として以下の成果があります。
・一般民有林・道有林GISの構築・普及
・林業機械作業適地区分作成
・高分解能衛星画像を利用した森林現況把握
・枝枯病跡地のトドマツ混交林率の把握
・十勝地方のカラマツ防風林...
衛星データを利用した衛星データを利用した20042004年台風年台風1818号による民有林の風倒木被害把握号による民有林の風倒木被害把握
○○菅野正人・対馬俊之・阿部友幸(北海道林試)菅野正人・対馬俊之・阿部友幸(北海道林試)
被 害 経 過被...
洞爺丸台風(1954)
1981
.台風15号
2002.台風21号
2004.台風18号
森林被害をもたらす台風は
平均17年、特大は50年間隔で再来
風倒害は林業・森林保全上のリスク
明確に認識し、対策を検討すべき
↓
対策を検討するには・...
GISGISを利用した下川町民有林の風倒被害に関連する要因の解析を利用した下川町民有林の風倒被害に関連する要因の解析
○○菅野正人(北海道立林試菅野正人(北海道立林試))
地形要因による風倒被害危険度マップ研 究 目 的研 究 目 的
【風倒被...
•十勝地方豊頃町の民有林を対象に、十勝地方豊頃町の民有林を対象に、十勝地方豊頃町の民有林を対象に、十勝地方豊頃町の民有林を対象に、ALOSALOSALOSALOS衛星画像を利衛星画像を利衛星画像を利衛星画像を利
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2 8 52 8 5
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航空レーザーによるカラマツ・トドマツ人工林の樹高と森林蓄積評価航空レーザーによるカラマツ・トドマツ人工林の樹高と森林蓄積評価
○○菅野正人(北海道立林試),山形菅野正人(北海道立林試),山形 与志樹与志樹(NIES)(NIES),米,米 康充康...
研究方法
解析・表示ともにArcGIS9を使用
① 撮影時に取得したDSMデータから,開葉後は樹冠高を
とらえるが,開葉前は地面高をとらえていることが判明
(図-2,3)
② 2時期の差分DSMを計算(ΔDSMとする)
③ ②よりコンターを作成...
• 寺田 文子・菅野 正人(2010)無償ソフトウェアを利用した簡易GISの構築 - 光珠内実験林を対象として -.日本森林学会大会学術
講演集 121:428.
目 的目 的目 的目 的
システムの概要システムの概要システムの概要システムの概...
森林の機能を持続的に発揮させるためには、適切な森林管理が必要です。しかし近年、林業の収益性
が悪化したこと等により、森林所有者の森林管理意欲が減退しています。
そこで、高性能林業機械が広く普及している北海道において、機械をより効率的に活用し、事...
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北海道地理空間フォーラムin札幌2018-07-19_第6分科会 「林業」講演2「北海道立林業試験場のおける森林GIS・リモートセンシング技術の取り組み」

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北海道地理空間フォーラムin札幌2018-07-19_第6分科会 「林業」講演2「北海道立林業試験場のおける森林GIS・リモートセンシング技術の取り組み」

  1. 1. 道路からの距離と傾斜をもとに 算出した林業機械作業適地区分 航空機レーザーによる樹冠高の測定 デジタル航空写真による樹種分類 高分解能衛星画像によるカラマツ 防風林の葉面積指数(LAI)把握 北海道立林業試験場のおける 森林GIS・リモートセンシング技術の取り組み 【問合せ先】 北海道立総合研究機構 森林研究本部 林業試験場 森林経営部 経営グループ 主任主査(資源解析) 〒079-0198 美唄市光珠内町東山 TEL:0126(63)4164 (内線345) FAX:0126(63)4166 林業試験場は森林情報をより的確に把握するため,森林GISやリモートセ ンシング技術等を活用したさまざまな試験研究に取り組んでいます。これ までの研究成果について紹介します。 2010.04.01作成 2018.04.01改定
  2. 2. と 森林GISとは GISは「Geographic Information System」の略で「地図情報システム」 と訳されます。図面(森林基本図や空中写真など)と属性情報(森林調査簿 など)を効率的に取り扱うことができます。森林管理で活用するための GISが「 」です。 【機能】 ①蓄積 ・ ②表示 ・ ③検索 ・ ④解析 ①蓄積:多様な画像(路線・森林基本 図空中写真など)やデータ(森林調査 簿・造林実績など)を年度別、事業別 に一元的に管理できます。 ②表示:多様なデータを可視化する (樹種種や施業別の色分けなど)して、 目的に応じた図面の作成ができます。 ④解析:GISソフトの機能を使って 新しい情報を作り出せます。 ③検索:探したい森林(位置や属性情報 など)を簡単に見つけ出せます。 森林リモートセンシングとは リモートセンシング(Remote Sensing)は、 「遠隔探査」と訳されます。ある物体を遠く 離れた場所から観測・測定する技術です。 衛星画像などを利用して森林の観測・測定を 行うことを「 」といい ます。得られた情報は森林GISを活用して表示 することができます。 地形図 水路図 道路図 森林区画図 重ね合わせ図 高性能林業機械の作業難易度マップ (道路からの距離と傾斜をもとに作成) 樹種ごとに色 を変えて表示 GISやリモートセンシング技術などの先端技術を活用することで 森林をより多面的に見ることができます。 衛星画像を利用した風倒被害の把握 キハダ 知りたい小班の情報表示 林業試験場ではこれらの先端技術を利用した森林資源情報の効率的な把握や 森林管理への活用手法に関する研究に取り組んでいます。
  3. 3. 【これまでの研究成果】 森林現況把握関係として以下の成果があります。 ・一般民有林・道有林GISの構築・普及 ・林業機械作業適地区分作成 ・高分解能衛星画像を利用した森林現況把握 ・枝枯病跡地のトドマツ混交林率の把握 ・十勝地方のカラマツ防風林のLAIの把握 ・レーザー計測を利用した樹高・蓄積把握 2000年頃から噴火や風倒被害の森林被害を伴う 自然災害が多く発生しており、その被害把握にも 取り組んでいます。成果は以下のとおりです。 ・2000年 有珠山噴火 ・2002年 台風21号十勝支庁風倒被害 ・2003年 日高支庁厚別川山腹崩壊 ・2004年 台風18号風倒被害と要因解析 ・2006年 下川町風倒被害 ・2015年 羊蹄山風倒被害 今後の自然災害による森林被害発生に備えて、 これまでの取り組みをもとに、リモートセンシング 技術を活用した自然災害の早期把握に関するパンフ レットを作成しました。 【今後の展望や課題】 森林GISやリモートセンシング技術の高度化は必要ですが、今後はこれまでに 開発した技術を森林管理にどのように生かすかが求められてきています。試験研究 においても、研究で得られた成果を図面にすることが求められており、森林GISや リモートセンシング技術は不可欠なものとなってきています。 また、これらの操作技術の取得にはある程度の経験が必要です。森林GISやリモ ートセンシング技術を使いこなすまでには一定の時間を要するのが現状です。現場 の人にも使えるようなものにするには、操作性の改善や研修の実施などにより、技 術の維持・向上を継続的に図る体制が必要と考えます。 これまでの研究成果と今後の展望 自然災害の早期把握に貢 献できるリモートセンシ ング技術パンフレット
  4. 4. 衛星データを利用した衛星データを利用した20042004年台風年台風1818号による民有林の風倒木被害把握号による民有林の風倒木被害把握 ○○菅野正人・対馬俊之・阿部友幸(北海道林試)菅野正人・対馬俊之・阿部友幸(北海道林試) 被 害 経 過被 害 経 過 2004年9月8日 台風18号 (北海道西方沖北上) 図-2 対象地 図-5 トレーニングエリアのスペクトル分布 (NDVIは256階調に伸長) (1) 風倒被害箇所は、衛星画像での色調変化とスペクトル分布に 変化が見られたことから把握可能であった。 (2) 数ha規模の人工林の一斉倒壊については、SPOTで把握可能 であったが、曲がりや数本に1本倒壊している被害については QuickBirdが有利であった。 (3) 衛星データによる解析結果は被害の全体像把握に有効であり、 情報提供は早いほど望ましい。 ①衛星画像の幾何補正 ②NDVIを計算し、マルチバンドデータと合成 ③現地調査、空中写真判読結果をもとにトレーニングエリアを設定 - 森林被害(倒壊)森林被害(倒壊)、森林森林、草地草地、都市域都市域etc ④教師付き分類を実施 ⑤民有林の区域で切りとり、被害推定図を作成 - 無立木地や10年生以下は除外 ⑥小班毎の被害率と被害面積を計算 ⑦解析結果と森林被害報告を比較 ⑧被害推定図を現場に提供し、聞き取りを実施 被害箇所は森林に比べて 近赤外近赤外バンドとNDVINDVIが減少 赤赤と緑緑バンドが増加。 結 果結 果 図-11 QuickBird の解析による面積被害率と プロット調査(5m×20m)による本数被害率との比較 (3)(3) 解析結果は現場で活用できるか?解析結果は現場で活用できるか? まま とと めめ 大規模な風倒被害発生 支笏湖、苫小牧市、etc…。 猛 烈 な 風 最大瞬間風速 50.2m/s:札幌市 32.7m/s:苫小牧市 研 究 目 的研 究 目 的 衛星データの利用可能性を探る (1)(1) 衛星で風倒被害は把握可能か?衛星で風倒被害は把握可能か? (2)(2) どのような被害を把握できるのか?どのような被害を把握できるのか? - SPOTとQuickBirdの違いは? (3)(3) 解析結果は現場で活用できるか?解析結果は現場で活用できるか? 大規模災害において現地調査主体の被害の全体像把握は困難 苫小牧市民有林:11,600ha Quickbirdの解析は王子製紙社有林1,200haで実施 図-1 台風18号による最大風速と最大瞬間風速 図-3 人工林の被害(2004.10.16撮影) 図-4 SPOT2号フォールスカラー表示 矢印は写真の撮影方向 (1)(1) 衛星画像で風倒被害は把握可能か?衛星画像で風倒被害は把握可能か? 被 害 の 有 無 で 色 調 が 異 な る被 害 の 有 無 で 色 調 が 異 な る 被害箇所の推定が可能被害箇所の推定が可能 森林被害推定図を作成 被害面積、小班毎の面積被害率を計算 図-6 苫小牧市王子製紙社有林周辺の森林被害推定図(左:SPOT2号衛星、右:QuickBird衛星) (図中のA,Bは図-8のA,Bに対応) ※ SPはSPOT,QBはQuickBird 解析被害面積は衛星データから算出 報告被害面積は現地調査などにより 北海道庁がとりまとめた被害面積 教師付き分類 (2)(2) どのような被害を把握できるのか?どのような被害を把握できるのか? - SPOTとQuickBirdの違いは? 市町村 民有林 面積(ha) 解析範囲 (ha) 解析被害 面積(ha) 報告被害面積 (10/6現在) 苫小牧市(SP) 11,637.00 9,889.00 1,121.72 953.88 うち 王子社有林(SP) 329.52 同 (QB) 510.44 1,321.92 1,218.48 322.95 表-1 苫小牧市民有林の解析結果 -SPOTは小規模の被害地を把握しきれていないが、 被害の全体像は十分に把握被害の全体像は十分に把握できる -現地調査による被害把握には多くの労力を要することから、 被害推定図は被害の全体像把握や災害復旧対策に有効被害の全体像把握や災害復旧対策に有効である -解析結果の提供は早いほど望ましい早いほど望ましい 衛星による解析被害面積衛星による解析被害面積 ≧≧ 現地調査による報告被害面積現地調査による報告被害面積 図-7 SPOTとQuickBirdで解析した小班毎の 面積被害率比較 (1ha以上の小班を対象) SPOTの被害率が低いところでQuickBirdの 被害率にばらつきがある SPOTで把握できない被害をQuickBirdでは 把握できる 図-8 衛星データの解析結果と被害報告の比較 (被害報告のあった1ha以上の小班を対象) AB A 数数haha規模で一斉に倒壊した人工林規模で一斉に倒壊した人工林 B 曲がりや数本に1本倒れているなどの被害曲がりや数本に1本倒れているなどの被害 図-9 アカエゾマツ人工林の一斉倒壊 (図-6 Aの箇所) 図-10 バンクスマツ人工林の被害 (図-6 Bの箇所) SPOTSPOT 把握可能 QuickbirdQuickbird 把握可能 SPOTSPOT 把握できず QuickbirdQuickbird 把握可能 広葉樹の侵入等が影響? QuickBirdQuickBirdによる面積被害率とプロット調査のによる面積被害率とプロット調査の 本数被害率にはおおむね対応関係が見られたが、本数被害率にはおおむね対応関係が見られたが、 広葉樹林分で不一致が見られたで不一致が見られた QuickBirdQuickBirdははSPOTSPOTに比べてより多くの箇所を被害地として抽出に比べてより多くの箇所を被害地として抽出 大面積の一斉倒壊は大面積の一斉倒壊はSPOTSPOTで把握可能だが、より多様なで把握可能だが、より多様な 被 害 形 態 を 把 握 す る 場 合 は被 害 形 態 を 把 握 す る 場 合 は Q u i c k B i r dQ u i c k B i r d が 有 利が 有 利 王子製紙社有林を対象に解析結果と被害報告を比較 対象地と使用したデータ対象地と使用したデータ 現地調査困難な被害箇所を把握現地調査困難な被害箇所を把握 バンクスマツ人工林に見られた被害 トドマツ人工林等に多い被害 【対象地】 【使用したデータ】 2004.9.16撮影SPOT2号衛星(分解能20m) 2004.9.15撮影のQuickBird衛星(分解能0.6m) 森林調査簿、森林GISデータ 北海道庁とりまとめ森林被害報告(2004.10.06現在) 解析手法解析手法 解析結果を王子製紙社有林の管理者に提供 第116回日本森林学会(2005.03.28)ポスター発表
  5. 5. 洞爺丸台風(1954) 1981 .台風15号 2002.台風21号 2004.台風18号 森林被害をもたらす台風は 平均17年、特大は50年間隔で再来 風倒害は林業・森林保全上のリスク 明確に認識し、対策を検討すべき ↓ 対策を検討するには・・・ 人が制御可能な要因の制御でリスク低減可能かを知る (樹種、林齢分布、植栽場所 の変更) ↓ そのためには 要因解析必要 ハザードマップ化有効 このような間隔で再来する可能性が示唆 要因解析の対象地(王子製紙社有林) CNES2004.SPOT(R) 新千歳空港 苫小牧港 支笏湖 苫小牧地方 王子製紙社有林 リモートセンシング技術による被害把握(SPOT2) 目的 調査対象地~苫小牧市 王子製紙社有林(1,197ha) 森林被害をもたらした台風の進路と主な被害地 被害の要因解析とハザードマップ作成 ① ② 被害あり森林 322ha (26.9%) 被害なし森林 875ha (73.1%) 0.2 0.9 0 50 100 150 200 露出度 (度) 被 害 確 率 0 0.7 0 50 100 林齢 被 害 確 率 CNES2004.SPOT(R) CNES2004.SPOT(R) CNES2004.SPOT(R) CNES2004.SPOT(R) ・南西の斜面が危険 ・反対側斜面は保護 ・洞爺丸台風の主風向も南西 ・強い勢力を保ったまま北海道に来襲する台風の 経路(上陸せず日本海を南西から北東に進む場 合が危険)と主風向(一般に進路に一致する方 角の風がより強くなるから)はほぼ決まると考 えられる ・露出度の高い場所が危険 ・露出度の高い場所: 平野部・高原部・尾根・山頂など 風倒害危険地域での対策(案) 広葉樹植栽・長伐期施業回避・異齢モザイク林 0 0.7 斜面方位 被 害 確 率 北 北南東 西 5度 1度 10度 斜面傾斜角 9/8苫小牧市 最大瞬間風速 南南西 32.7m/s ↓ ・広葉樹より針葉樹の方 が高リスク ・カラマツは従説どおり 高リスク ・若齢時は被害が少ない ・危険齢がある ・高齢林でもリスクある 苫小牧市近傍の風倒害ハザードマップ 被害確率 赤:高 黄:中 青:低バンクスマツ アカエゾマツ ※露出度は周囲の山などで遮ぎられす見渡せる水平角の積算で表現 どこまで遠方を考慮するか、何度上方を見上げるかで種類がある ※縦軸の被害確率:被害面積率50%以上の生起確率(0~1.0) 被害を受けやすい 地形の特徴はわかった。 では一体どこが危ないのか ※要因解析はロジスティック重回帰分析で実行 ※小班単位(n=622)で解析 ※上記に示した関係はデータによく適合する ※小班グループ:解析対象の小班(n=622)を統 計モデルでから計算された被害確率の小さい 方から順に並べ、10グループにわけたもの 0.1 0.8 天 然 生 広 葉 樹 シ ラ カ ン バ ポ プ ラ 類 マ ツ 類 ト ウ ヒ 類 ト ド マ ツ カ ラ マ ツ 被 害 確 率 台風200418号が北海道苫小牧地方の森林にあたえた影響について ~リモートセンシング技術を用いた森林風倒害の抽出とGISを利用した森林風倒害に関連する要因の解析~ 北海道林試 ◯阿部 友幸・菅野 正人・対馬 俊之 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 被害割合( 実際の被害) 被害確率( モデルから 計算) Hosmer&Lemeshow Goodness-of-fit C=8.57, C~x2(8), p=0.38 被 害 確 率 ・割 合 小班グループ ※縦軸の被害確率:被害面積率50%以上の生起確率(0~1.0)
  6. 6. GISGISを利用した下川町民有林の風倒被害に関連する要因の解析を利用した下川町民有林の風倒被害に関連する要因の解析 ○○菅野正人(北海道立林試菅野正人(北海道立林試)) 地形要因による風倒被害危険度マップ研 究 目 的研 究 目 的 【風倒被害のデータ】 結結 果果 ・北海道北部上川支庁管内 下川町の民有林(8,409ha) 図-2 対象地 ・2007年6月1日撮影ALOS衛星のマルチ カラー画像(分解能10m)の解析による 被害推定箇所 【検討に用いた要因】 まとめまとめ (地形) ・斜面方位,傾斜角, 露出度(仰角3度・1km先が見える角度) 国土地理院50mメッシュ標高データより計算 (森林現況) ・樹種,林齢 北海道庁で整備している森林GISデータを使用 図-6 地形要因による風倒被害危険度 2009.03.27 第120回日本森林学会大会ポスター発表 Factor analysis of windfall damage to private forests in Shimokawa town. 対象地対象地 ・検討した要因のうち傾斜角以外は被害と有意に関係した(p < 0.05) • 下川町の風倒被害における地形要因を明らかにし危険度マップを作成 • 樹種や林齢との要因を明らかし,地形的な危険度の高い箇所における 風倒被害対策を提示 (引用文献) • 三浦覚・松本洋介・真下育久(1984)台風15号(昭和56年)により東京大学北海道演 習林に発生した風害の要因解析.東大演報 73:139-160. • 阿部友幸・菅野正人・対馬俊之(2005)台風200418号が北海道苫小牧地方の森林に与 えた被害について.日林学術講 116:443 . • 佐藤創・阿部友幸(2006)2004年台風18号による風倒木被害の要因 -道有林での解析 事例-.光珠内季報 143:7-11. • 嘉戸昭夫 ・ 図子光太郎 (2008)2004年台風23号により富山県西部のスギ林で発生した 風害の要因解析.富山県林業技術センター研究報告 21:1-8 . 2006年10月7~8日 下川町にて低気圧による風倒木被害発生! 今後の被害対策を進める上で、要因解析が必要今後の被害対策を進める上で、要因解析が必要 被害を受けやすい地形は? 人の手で対応できる要因(樹種・林齢)との関係は? 地形・森林現況と被害の受けやすさについて調査 下川町および森林組合からの依頼により 2006年10月14日撮影ALOS画像による早期解析実施 → 現場での被害把握に利用(第118回森林学会で発表) 2007年6月1日撮影ALOS画像で再把握実施 → 被害推定の精度向上を確認(第119回森林学会で発表) 図-1 トドマツ人工林の風倒被害 (2006年11月撮影) 図-7 被害箇所と重ね合わせたもの (下川町アメダスデータ) 2006.10.07 16時~2006.10.08 18時 北東~北北東の強い風 図-3 被害箇所データ (第119回森林学会で発表) 解析方法解析方法 ・統計解析ソフトSPSSのロジスティック回帰を使用 1.地形と被害の関係は? 図-4 斜面方向と被害の関係 図-5 露出度と被害の関係 の被害確率が高い 地形的な要因を明らかにしたので森林地形的な要因を明らかにしたので森林GISGISをを 利用して風倒被害の危険度を図面に表示し,利用して風倒被害の危険度を図面に表示し, 危険と思われる箇所を具体的に示すことが可能危険と思われる箇所を具体的に示すことが可能 斜面方位の影響が大きく北~東斜面の被害確率が高い。被害推 定箇所と重ね合わせるとある程度一致するが、一致しない箇所も 見られる。 2.森林現況と被害の関係は? 森林現況との対応関係は? 図-8 樹種と被害の関係 図-9 林齢と被害の関係 ・主風向に面した斜面方位 ・露出度の高い開けた場所 ・広葉樹より針葉樹の被害確率が高い ・林齢は80年生に被害確率が最大 考考 察察 ・要因解析に使用した各デー タは森林GISを利用して 50mメッシュに整理 n=33237 使用したデータ使用したデータ ・低気圧の主風向に面した斜面、見晴らしの良い箇所の被害確率が高い ・傾斜角に有意差なし ・被害が最大となる林齢に相違あり ・広葉樹に比べて針葉樹の被害確率が高い ・被害確率が最大となる林齢がある 1981年台風15号東大北海道演習林(三浦ら1984) 2004年台風18号支笏湖周辺 (阿部ら2005) 2004年台風23号富山県西部のスギ林(嘉戸ら2008) の結果と一致 2004年台風18号支笏湖周辺 (阿部ら2005) 2004年台風18号道有林 (佐藤ら2006) ピークとなる林齢が異なるが 傾向は一致 樹木の成長や土壌などの 相違が原因か? 風倒被害を受けやすい地形において,伐採時期を早めたり,風倒被害を受けやすい地形において,伐採時期を早めたり, 植栽樹種を変更する等の対策を支持する結果が本研究において得られた植栽樹種を変更する等の対策を支持する結果が本研究において得られた (留意点) 対策不可能な地形と対策可能な森林現況に分けて検討する
  7. 7. •十勝地方豊頃町の民有林を対象に、十勝地方豊頃町の民有林を対象に、十勝地方豊頃町の民有林を対象に、十勝地方豊頃町の民有林を対象に、ALOSALOSALOSALOS衛星画像を利衛星画像を利衛星画像を利衛星画像を利 用した画像分類を行い、北海道を代表するカラマツ人工用した画像分類を行い、北海道を代表するカラマツ人工用した画像分類を行い、北海道を代表するカラマツ人工用した画像分類を行い、北海道を代表するカラマツ人工 林の成林状況を把握可能か調査した.林の成林状況を把握可能か調査した.林の成林状況を把握可能か調査した.林の成林状況を把握可能か調査した. •画像の色調,スペクトルの相違から土地被覆分類が可能.画像の色調,スペクトルの相違から土地被覆分類が可能.画像の色調,スペクトルの相違から土地被覆分類が可能.画像の色調,スペクトルの相違から土地被覆分類が可能. 小班毎のカラマツ面積率を計算することで、小班毎のカラマツ面積率を計算することで、小班毎のカラマツ面積率を計算することで、小班毎のカラマツ面積率を計算することで、20202020年生以上年生以上年生以上年生以上 のカラマツ人工林ののカラマツ人工林ののカラマツ人工林ののカラマツ人工林の成林状況成林状況成林状況成林状況を推定可能.を推定可能.を推定可能.を推定可能. •衛星画像から計算されるカラマツ面積率と現況衛星画像から計算されるカラマツ面積率と現況衛星画像から計算されるカラマツ面積率と現況衛星画像から計算されるカラマツ面積率と現況との対応との対応との対応との対応 関係に関係に関係に関係について検証がついて検証がついて検証がついて検証が必要必要必要必要.... 研 究 目 的研 究 目 的研 究 目 的研 究 目 的 結結結結 果果果果 • 北海道十勝地方,豊頃町の一般民有林(面積:20,398ha)(Fig.2) • 十勝地方の代表樹種であるカラマツを対象(カラマツ人工林の面積:5,582ha) 2012.11.202012.11.202012.11.202012.11.20 日本日本日本日本リモートセンシング学会リモートセンシング学会リモートセンシング学会リモートセンシング学会第第第第53535353回(平成回(平成回(平成回(平成24242424年度秋季)学術講演会ポスター発表年度秋季)学術講演会ポスター発表年度秋季)学術講演会ポスター発表年度秋季)学術講演会ポスター発表 Examining the growth of a larch plantation using ALOS satellite images 【対象地】 北海道の人工林資源把握は森林調査簿の面積、蓄積のデータを使用 衛星画像を利用して人工林の成林状況を把握すること衛星画像を利用して人工林の成林状況を把握すること衛星画像を利用して人工林の成林状況を把握すること衛星画像を利用して人工林の成林状況を把握すること はできないか?はできないか?はできないか?はできないか? Fig.1 Larch plantation 【解析方法】 考考考考 察察察察 • 2007.08.27撮影ALOS(だいち) AVNIR2 マルチカラー分解能10m • 森林調査簿(2008年時点、小班のポリゴン数:12,442,うちカラマツ 4,657) 【使用したデータ】 本研究は北海道立総合研究機構の戦略研究 「新たな住まい」と森林資源循環による 持続可能な地域の形成 により実施した。 •ALOS衛星画像から,カラマツカラマツカラマツカラマツ,広葉樹広葉樹広葉樹広葉樹, ,裸地裸地裸地裸地の分類は可能. → 分類結果と小班界を重ねてカラマツや広葉樹の面積率が計算することで,森林調査簿との比較が可能. •10年以下のカラマツ人工林は樹冠で覆われていないため抽出できない. •20年生以上のカラマツ面積率0.3以下の小班は広葉樹林や伐採地等になっており、カラマツが成林していないと考えられる. → 森林調査簿のデータが修正されていない可能性がある。 •20~40年生は本数密度も多く,樹冠のほとんどがカラマツで占められるため、カラマツ面積率0.3以上の小班の割合が高いと考えられる. •40年生を超えると間伐等で本数密度が少なくなっていること,空いた空間に広葉樹が侵入するため、カラマツ面積率0.3以上の小班の割合が低下し、 広葉樹面積率0.3以上の小班の割合が大きくなると考えられる. 現実はさまざまな理由で順調に生育しているとは限らない 研究方法 【【【【研究発表の概要研究発表の概要研究発表の概要研究発表の概要】】】】 Fig.2 Study area 森林調査簿は人工林が成林することを前提に作成 • カラマツは広葉樹、他の土地被覆と画像の色調やスペクトルは異なり分類は可能と 判断(Fig.3,4).トレーニングエリアの分類精度は97.5%. • 分類結果は傾斜方向の影響と思われる誤分類が散見されるが,現地調査や空中写 真判読結果との照合から,おおむね良好に分類していると判断(Fig.5). • 分類結果をもとに小班毎のカラマツおよび広葉樹の面積率を計算して森林GISで表 示(Fig.6).森林調査簿と大まかに一致しているが,カラマツ人工林でカラマツ面積 率0.3以下の小班,広葉樹面積率0.7以上の小班があることも確認できる. • カラマツ人工林の林齢とカラマツ面積率の関係(Fig.7左)を見ると,10年生以下は面 積率0.3以下が多い.20~40年生は面積率0.3以上の小班が多いが,41年生以降は 面積率0.3以下の小班の割合が増えてくる. • カラマツ人工林の林齢と広葉樹面積率の関係(Fig.7右)は,31~40年生で面積率0.3 以上の小班の割合がもっとも少ないが、41年生以降は面積率が大きい小班の割合 が増えてくる. (1)以下のとおりトレーニングエリアを与え画像の色調やスペクトル分布に相違があるか調査する. ①カラマツカラマツカラマツカラマツ, ② トドマツトドマツトドマツトドマツ, ③ 広葉樹広葉樹広葉樹広葉樹, ④ , ⑤裸地裸地裸地裸地など (2)最尤法による教師付き分類を行う. (3)分類結果と小班界と重ね合わせ,小班毎のカラマツおよび広葉樹の面積率を計算する. (4)面積率と森林調査簿のデータを比較し,衛星画像解析の有効性を検証する. 教師付き分類はMultiSpec,面積率の計算はERDAS IMAGINE,結果の表示はArcViewを使用. Fig.3 ALOS image (Close up the range of blue border in Fig.5) Fig.4 Spectrum of the training areas Fig.5 classification results (Blue border is the range of Fig. 3) Fig.6 Distribution of the larch area ratio for every subcompartment Fig.7 Area ratio for every subcompartment at each age (left: Larch, right: Hardwood) •衛星画像からカラマツ人工林の成林状況を大まかに推定でき、 GISを利用して表示が可能. → 森林調査簿のデータを補完し、森林資源の的確な把握に貢献できる •衛星画像から計算されるカラマツ面積率と現況との対応関係については検証が必要. 生育状況の把握は現地調査だけでは困難であり、森林 調査簿による正確な資源把握には限界あり 衛星画像の広域解析能力の活用
  8. 8. 2 8 52 8 5 2 8 12 8 1 2 8 42 8 4 2 2 12 2 1 2 2 02 2 0 2 8 32 8 3 2 8 62 8 6 2 8 22 8 2 2 7 82 7 8 2 00 2 8 52 8 5 2 8 12 8 1 2 8 42 8 4 2 2 02 2 0 2 2 12 2 1 2 8 32 8 3 2 8 62 8 6 2 8 22 8 2 2 7 82 7 8 IKONOS衛星画像による枝枯病跡地の林型区分(音威子府村道有林上川北部管理区) 0 1,000500 m 2006.10.24 Hokkaido Forestry Research Institute IKONOS 01.07.28 撮影 (c) 日本スペースイメージング(株) 道有林上川北部管理区の枝枯病跡地においてIKONOS衛星画像を利用した林型区分を行いました。 IKONOS衛星画像から小班毎のトドマツの樹冠疎密度割合を求め、その割合に応じて以下の とおり林型区分を行いました。 トドマツ型 0.5~1.0 混交林型 0.2~0.5 広葉樹林型 0.0~0.2 トドマツ林型 混交林型 広葉樹林型 その他 林班界
  9. 9. 航空レーザーによるカラマツ・トドマツ人工林の樹高と森林蓄積評価航空レーザーによるカラマツ・トドマツ人工林の樹高と森林蓄積評価 ○○菅野正人(北海道立林試),山形菅野正人(北海道立林試),山形 与志樹与志樹(NIES)(NIES),米,米 康充康充・福士亮太・福士亮太((((株株))パスコパスコ)) 現地調査結果現地調査結果 研 究 目 的研 究 目 的 対象地対象地 レーザー計測から作成したレーザー計測から作成したDTM,DSM,DCHMDTM,DSM,DCHM (衛星リモセンでは高さの把握困難) レーザー計測による樹高,本数,森林蓄積把握 (地形が平坦な) 苫小牧市国有林,大学演習林での試み 地形が複雑で多様な樹種からなる森林についてはどうか?地形が複雑で多様な樹種からなる森林についてはどうか? 樹高・森林蓄積の 把握が可能 地球温暖化防止の役割としての森林の評価 光珠内実験林(北海道美唄市) 森林面積82ha,標高120~350m カラマツ,トドマツ,エゾマツ類の人工林(1960~1990年植栽) イタヤカエデ,ミズナラ,シナノキからなる広葉樹2次林 図-2 調査プロット図-1 対象地 対象地内に調査プロットを設置(カラマツ7箇所,トドマツ8箇所) 標高:約130~250m,平均傾斜角度:約10~30度 【現地調査】 0.016~0.04haの調査プロットを設定 各プロット毎に本数,胸高直径,樹高を測定 最大樹高,平均樹高,haあたりの立木蓄積を計算 調査方法調査方法 地形,地形,haha本数,本数,haha蓄積などばらつきのある結果蓄積などばらつきのある結果 図-6 2005.05.20計測によるDTM 図-7 2005.06.30計測によるDSM 図-8 DCHM(矢印は図-9の視点方向) 図-9 DCHMの3次元表示 DTMでは沢などの地形の起伏を捉えている。 DCHMから道路や伐採地の様子が確認できる。 3次元表示により林冠高を視覚的に表示可能 まま とと めめ • レーザー計測と最大樹高についてはほぼ1:1の対応.平均樹高 については正の相関 • レーザー林冠高体積と蓄積には正の相関 森林蓄積の正確な推定,人工林の生育状況把握, 生育に応じた造林・伐採等の森林管理計画策定に貢献可能 地形やha本数などの 影響は見られず 【空中写真撮影およびレーザー計測】 2005.05.20(開葉開始前)及び2005.06.30(開葉後)の 2回レーザー計測を実施。飛行高度約1,000m, コース幅約400m,点密度は1点/m2 【解析処理】 レーザー計測から1mメッシュDTM(地面高),DSM(表面高)作成 → 2005.05.20測定からDTM,2005.06.30測定からDSM作成 DCHM(林冠高)はDSMからDTMを差し引いて作成 DCHMDCHM == DSMDSM -- DTMDTM 調査プロット毎のDCHMの最大値・平均値,メッシュ毎のDCHMを積算し 林冠高体積を算出 → 現地調査プロットの最大樹高,平均樹高,haあたり蓄積と比較 図-3 DTMとDSM 図-5 トドマツ人工林 図-5 カラマツ人工林 レーザー計測と現地調査結果の関係レーザー計測と現地調査結果の関係 図-10 プロット内のDCHM最大値と最大樹高の関係 (ほぼ1:1で対応)(ほぼ1:1で対応) 図-11 プロット内のDCHM平均値と平均樹高の関係 (有意な正の相関あり)(有意な正の相関あり) 図-12 プロット内のDCHM林冠高体積とhaあたり蓄積の関係 (有意な正の相関あり)(有意な正の相関あり) 2006.05.19 日本リモートセンシング学会 第40回(平成18年度春季)学術講演会ポスター発表(本研究は独立行政法人国立環境研究所の受託研究により実施しました) DCHMは2m以内の精度で樹高を表している 蓄積については100m3/ha単位での推定が可能か (今後の課題)調査事例の蓄積,下層植生(ササ等)の影響評価 天然林広葉樹の検証,ha本数の算出等 130~250m標高 15~25度平均傾斜角 【トドマツ】 14.8~20.4m最大樹高 650~3,500本/haha本数 450~3,500本/haha本数 17.3~26.0m最大樹高 273~454m3/haha蓄積 221~505m3/haha蓄積 10~30度平均傾斜角 160~250m標高 【カラマツ】
  10. 10. 研究方法 解析・表示ともにArcGIS9を使用 ① 撮影時に取得したDSMデータから,開葉後は樹冠高を とらえるが,開葉前は地面高をとらえていることが判明 (図-2,3) ② 2時期の差分DSMを計算(ΔDSMとする) ③ ②よりコンターを作成 ④ ③を2009年撮影画像と重ね合わせて比較し, ΔDSM5m以上の区域がニセアカシア区域にほぼ一致して いると判断(図-4,5) (参考:解析範囲内で計測したニセアカシア26本の樹高は9.2mから19.7m) ⑥ ΔDSM5m以上の区域と現地調査で把握したニセアカシア の区域がどの程度一致するか(面積)精度を検証 開葉前後2時期のデジタル航空写真の 標高データ差分によるニセアカシアの抽出 ○寺田文子1) 菅野正人1) 志村一夫2) 齋藤健一2) 澤田雅代2) (北海道立林業試験場1) ㈱シン技術コンサル2)) 研究目的 ニセアカシアは北米原産のマメ科落葉広葉樹で,治山・ 砂防施工地や庭木・街路樹などに広く植栽 しかし・・・野生化し分布を拡大 ・在来の生物相に悪影響を及ぼす懸念 ・養蜂業における採蜜源 など そこで・・・ 分布域に関する情報が必要⇒管理手法の検討に活用 けれど・・・ 森林管理で使用する「森林調査簿」では把握しづらい 現地調査の労力も膨大 では・・・ これまでも目視や解析ソフトによる画像判読での分布把握 法が研究されてきたが…異なる視点からの把握方法も必要 デジタル航空写真の撮影で取得した高さデータと 開葉が遅いというニセアカシアの特性を生かした 分布域の抽出は可能か? 対象地 美唄川(北海道美唄市) 流域面積93.9k㎡ 流路延長33.7km 解析範囲 美唄川河岸 幅0.5km 長さ1.6km 面積約80k㎡ ・河川周辺はニセアカシアやヤナギ を中心とした河畔性の広葉樹 撮影情報 カメラ~VEXCEL ULTRACAM D 撮影日~開葉後:2008年9月4日 開葉前:2009年5月20日 撮影高度~約700m 縮尺1/6,667 地上分解能~カラー画像・18㎝ 白黒画像・6㎝ カメラ位置や傾きなどのデータと画像データを取得 → 表面高(DSM・50㎝メッシュ)を自動計測 まとめ □ UCD撮影時に取得した画像から作成したDSMを利用して ニセアカシア分布域の抽出が可能 □ これまでの成果と比較すると、単木での詳細な分布把握は 難しいが,作業者の経験・技術をたよりとしない客観的手法 として分布域の抽出が可能 【留意点】 □ 標高差を求めるために2時期の撮影が必要であり,撮影に費用・ 労力を要する □ 現実と異なる区域分けが約20%であったことから,現地で樹種 等の大まかな把握が必要 【今後の展開に向けて】 □ 林業の主要樹種である針葉樹が多く存在する山地での有効性は? □ 1時期の標高データだけで把握できる方法はないか? 管理手法の検討に必要となる ニセアカシア分布域の把握に活用できる (文献) (1)菅野正人・志村一夫・齋藤健一(2009)春期に撮影したデジタル航空写真によるニセアカシアの分布把握. 日本リモートセンシング学会第47回(平成21年度秋季)学術講演会論文集(印刷中) (2) 山田健四・真坂一彦(2008)北海道の旧産炭地における侵略的外来種ニセアカシアの分布状況とその歴史的背景. 保全生態学研究12:94-102 (3)菅野正人・志村一夫・齋藤健一(2009)夏期に撮影したUCDによるニセアカシアの分布把握. 日本リモートセンシング学会第46回(平成21年度春季)学術講演会論文集:177-178 (4)菅野正人・対馬俊之・志村一夫・齋藤健一(2008)開花期に撮影したUCDによるニセアカシアの分布把握. 日本リモートセンシング学会第45回(平成20年度秋季)学術講演会論文集:219-220 本研究は北海道立林業試験場と㈱シン技術コンサルの共同研究により実施しました 精度検証 図-6 ΔDSM5m以上の区域 図-7 現地調査結果 表-1 ΔDSMと現地調査結果の精度 分類精度は83.7% ΔDSM5m以上の区域で現地が「その他広葉樹」なのは19% 図ー1 対象地 開葉後 DSM その他広葉樹区域 開葉前 DSMニセアカシア区域 ニセアカシア区域 その他広葉樹区域 図-2 開葉後 図-3 開葉前 図-4 ④作成コンター 図-5 ⑤ΔDSM5m以上の区域 これまでの成果と本研究について ○開葉前の衛星画像を利用した画像分類(文献1,2) ○開葉後のUCD画像を利用した画像分類(3) (画像データを利用したリモセン解析ソフトによる教師付分類) ・作業者の経験が重要となる・精度は約65~70% ○開花期のUCD画像を利用した画像分類(4) (画像データを利用した目視での分類) ・判読に時間を要する・精度は約95% ◎本研究 (DSMデータを利用した解析ソフトによる差分計算での分類) ・より客観的に短時間で行える・精度は約80% 2009.11.11 第58回日本森林学会北海道支部大会ポスター発表
  11. 11. • 寺田 文子・菅野 正人(2010)無償ソフトウェアを利用した簡易GISの構築 - 光珠内実験林を対象として -.日本森林学会大会学術 講演集 121:428. 目 的目 的目 的目 的 システムの概要システムの概要システムの概要システムの概要 2012.03.26 第123回日本森林学会大会ポスター発表 Making private forest display system using free GIS software. 【対象地】 GISの基本的な操作を身につけるだけで研究対象となる森林の情報検索や 現地確認等を効率的に行うことが可能 森林森林森林森林GISGISGISGISの利用機会を増やすためのの利用機会を増やすためのの利用機会を増やすためのの利用機会を増やすためのGISGISGISGIS閲覧システムの構築閲覧システムの構築閲覧システムの構築閲覧システムの構築 考考考考 察察察察 •森林GISのメリットを実感し,利用者を増やすことを目的として,無償のGIS基 本ソフトウェアを使用した民有林閲覧システムを作成. •作成した閲覧システムは,必要な情報が表示された状態で起動が可能であ り,他のパソコンに容易にインストールができる. •本システムは,森林GISを使うにあたっての敷居を下げることに貢献. •本システムは,調査地の森林情報把握や研究対象地を選定するための情 報検索などの要望に応えることが可能.現在地表示システムは現在地周辺 の林況確認,目標地点までのルートが容易に確認でき,調査での活用が期 待できる. •本システムは,年度更新ごとに必要な維持管理に1~2週間の時間がかかり 作業の改善が課題. 対象地とシステム作成の留意事項 【【【【発表の概要発表の概要発表の概要発表の概要】】】】 森林業務関係においてGISの活用が一部にとどまる Pb087 ・ソフトウェアが高価 ・必要な操作体系が整理されていない → GIS利用のメリットを実感する機会が少ない 美唄市光珠内実験林を対象としたGIS閲覧システムの試作(寺田ら(2010)) • 道総研林試の研究の対象としている北海道内の民有林(図-1) 森林GISを多くの人に利用してもらうため以下の点を考慮し,本システムを作成 • 他のパソコンにシステムをインストールできること • 森林GISを使い始める際に必要と思われる機能が使えること • システムの維持管理がしやすいこと 【システム作成の留意事項】 • GIS基本ソフトウェアはフリーソフトであるQuantum GIS(QGIS)を選択(図-2 ).属性検索,自由縮尺での表示と印刷が可能であり,GISを使い始める動機とを使い始める動機とを使い始める動機とを使い始める動機と なりうる機能なりうる機能なりうる機能なりうる機能を有し,将来的な拡張性も高い. • データとソフトウェアを1つのフォルダにまとめ(図-3), 他のパソコンに他のパソコンに他のパソコンに他のパソコンに 容易にインストール容易にインストール容易にインストール容易にインストールできるようにした. • 重ね合わせるレイヤーのファイル名,表示方法,重ね合わせ方の手順等を記述し たプロジェクトファイルを道有林は管理区単位(全道で13箇所),道有林以外の 民有林は各市町村単位(2004年11月30日現在の212箇所)で作成.プロジェクトプロジェクトプロジェクトプロジェクト ファイルのダブルクリックでシステムが起動ファイルのダブルクリックでシステムが起動ファイルのダブルクリックでシステムが起動ファイルのダブルクリックでシステムが起動(図-3,4). • 本システムで重ね合わせたレイヤーは,森林区域は北海道庁から提供を受けた林 班と小班のほか,国土地理院の1/25,000地形図,主要な幹線道路(国道と道道)で あり,対象となる森林の位置や地形などを確認対象となる森林の位置や地形などを確認対象となる森林の位置や地形などを確認対象となる森林の位置や地形などを確認できる(図-4,表-1). • 画面表示や情報検索のほか,必要に応じて,縮尺の変更(図ー5),属性による 色分け(図-6),レイヤーの追加(図ー7)などの操作が可能. • GPS受信機を接続して位置をリアルタイムに表示できる機能を利用して,ノート パソコンと無線式(BLUETOOTH)接続のGPS受信機(図-8)と組み合わせた現 在地を表示するシステムを構築(図ー9). 図-1 北海道の民有林 図-2 Quantum GISのホームページ 図-9 GPSによる現在位置表示図-8 タブレットPC(左)とGPS受信機(右)図-7 衛星画像のレイヤーを追加図-5 縮尺を変更 図-6 樹種毎の表示 図-4 システムの起動画面 図-3 システムのフォルダ構成 •システムの運用と利用状況に応じたレイヤー表示方法などの使い勝手の向上 •システムの維持管理をしやすくするための作業方法の改善 【今後に向けて】 •無償のGIS基本ソフトウェアを使用 → 他のパソコンへのインストールが可能 •プロジェクトファイルを作成し,必要な情報が表示された状態で起動 •現在地を表示するシステムは現在地周辺の林況確認,目標地点までのルートを容易に確認可能 •本システムに使用しているデータは,年度更新ごとに重ねあわせるレイヤーの事前整理や 200以上あるプロジェクトファイル作成に1~2週間の時間必要 現地調査のツールとしての活用が期待 作業方法の改善が必要 •GISを使い始めるにあたっての敷居を低く敷居を低く敷居を低く敷居を低くした •調査地の森林情報を知りたい,研究対象地を選定するために 森林GISを活用したいという要望に応えることが可能 レイヤーの種類レイヤーの種類レイヤーの種類レイヤーの種類 備考備考備考備考 林班界 データ使用は北海道庁の担当部局の 許可申請が必要 小班界 データ使用は北海道庁の担当部局の 許可申請が必要 国土地理院 1/25,000地形図 国土地理院 基盤地図情報サイト http://www.gsi.go.jp/kiban/ からダウンロード可能 主要国道・道道 データ 表-1重ね合わせたレイヤー 連絡先:菅野正人 kanno-masato@hro.or.jp
  12. 12. 森林の機能を持続的に発揮させるためには、適切な森林管理が必要です。しかし近年、林業の収益性 が悪化したこと等により、森林所有者の森林管理意欲が減退しています。 そこで、高性能林業機械が広く普及している北海道において、機械をより効率的に活用し、事業費の 削減を図るために、効率的な機械作業を支援するための「機械作業難易度マップ」を作成しました。な お、ここでいう「機械作業」とは、ハーベスタなど車両系の機械が林内を走行し、立木の伐倒や枝払い をすることです。 森林の機能を持続的に発揮させるためには、適切な森林管理が必要です。しかし近年、林業の収益性 が悪化したこと等により、森林所有者の森林管理意欲が減退しています。 そこで、高性能林業機械が広く普及している北海道において、機械をより効率的に活用し、事業費の 削減を図るために、効率的な機械作業を支援するための「機械作業難易度マップ」効率的な機械作業を支援するための「機械作業難易度マップ」を作成しました。な お、ここでいう「機械作業」とは、ハーベスタなど車両系の機械が林内を走行し、立木の伐倒や枝払い をすることです。 ゆるやか ふつう 急である メ ッ シ ュの 平 均傾 斜 0 ~ 1 0 度 まで 1 0 ~ 1 5 度 まで 1 5 度 以 上 メ ッ シ ュ の 地 利 級 + 1点 2点 3点 近い 遠い 2 0 0 ~50 0 mまで 5 0 0 m以上 0~ 2 0 0 m ま で 1点 2点 3点 ふつう 50m 50m ①北海道を50m×50mのメッシュに分ける ② メッシュの傾斜と地利級に点数を与える ④小班にかかるメッシュの点数の平均を出す ③ 小班 の平均得点をもとに,機械作業の 難易度を 3段階に区分する。 この例では 小班にかかる 22個のメッシュの 平均値= 最低2点 ~最高6点 高性能林業機械による 作業に最適の条件です 普通です 高性能林業機械の使用 には検討が必要です マップの作成手順 北海道内の一般民有林の人工林が対象です! 高性能林業機械の作業には 検討を要する森林が集中して いるところ 高性能林業機械の作業に 最適の森林が集中している ところ 完 成 使用にあたって このマップは、高性能林業機械で作業しやす い林分について、広域的にかつ視覚的に把握し やすくすることを目的としました。 そのため、個々の林分評価というよりは、こ のマップを参考に、地域における機械作業シス テムの選択や事業地の団地化など、広域に渡る 林分管理を検討する際に役立てることを期待し ています。 このマップは、高性能林業機械で作業しやす い林分について、広域的にかつ視覚的に把握し やすくすることを目的としました。 そのため、個々の林分評価というよりは、こ のマップを参考に、地域における機械作業シス テムの選択や事業地の団地化など、広域に渡る 林分管理を検討する際に役立てることを期待し ています。 北海道立林業試験場 高性能林業機械によ る作業に適している 普通 検討を要する (天然林) このマップは、212市町村(旧区分)を作成しており、林業試 験場のほか、全道の森づくりセンターでみることができます 定性間伐 チェーンソー 列状間伐 チェーンソー 列状間伐 ハーベスタ (m3/円) このマップで黄色に 表示された林分で、高 性能林業機械(ハーベ スタ)による列状間伐 試験を行ったところ、 従来のチェーンソーに よる定性間伐より事業 費が4割安くなりまし た(右図)。 このマップで黄色に 表示された林分で、高 性能林業機械(ハーベ スタ)による列状間伐 試験を行ったところ、 従来のチェーンソーに よる定性間伐より事業 費が4割安くなりまし た(右図)。 機械作業のコスト試算例 高性能林業機械作業難易度マップをつくりました高性能林業機械作業難易度マップをつくりました

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