TLSレーザ反射光の信号強度に依存しない樹木部位の分類手法の提案

TLSレーザ反射光の信号強度に依存しない 樹木部位の分類手法の提案 株式会社ホロラボ 熊崎理仁（発表者） ・ 中 村 薫 国立研究開発法人産業技術総合研究所 中村良介

１．はじめに（研究背景・目的） • 地上型3Dレーザスキャナ（Terrestrial Laser Scanner：以下，TLS）は，近 年，軽量化に伴う可搬性とレーザ掃射密度の向上による計測の能率性の向上 により，樹木が乱立する自然空間においても積極的に用いられている。 Leica RTC360 Leica BLK360 Copyright© HoloLab Inc. All rights reserved RIEGL VZ-400i 2

１．はじめに（研究背景・目的） TLS計測では，単木ごとに詳細な 樹形情報を取得することが有効的である 30m TreeQSMによって得られる付属情報 QSM モデル 全体積（TotalVlolume）:4.894 ㎥ 主幹体積（TrunkVolume）:2.427 ㎥ 枝体積（BranchVolume）:2.467 ㎥ 樹高（TreeHeight）:16.40m 主幹の長さ（TrunkLength）:14.41m 枝の長さ（BranchLength）:359.85m 東京農業大学世田谷キャンパス内正門前広場の取得データ Copyright© HoloLab Inc. All rights reserved （RIEGL VZ-400i にて取得） 3

１．はじめに（研究背景・目的） TreeQSM法の適用には、幹・枝点群と葉点群の分離が必須 本研究の目的 受光強度・反射率に依存しない，3次元座標値（X,Y,Z）のみで構成される これまで分離には、受光強度（Intensity）・反射率（Reflectance）といった 点群付属情報に強く依存 樹木点群に対しても，葉と幹・枝の分類を可能とする手法の提案を行う． 反射率 分布図 分離 Copyright© HoloLab Inc. All rights reserved 5

２．研究方法（実験・検証方法） Moving Least Square Smoothing（MLS） 移動最小二乗によって点群の並びを平滑化し、 同時に曲率値（curvature）を取得 実行前 外れ値 実行後 削除 点群による表面を形成している幹・枝点群 → 曲率値が低い（0に近い） 表面としての形成がされていない葉点群 → 曲率値が高い Copyright© HoloLab Inc. All rights reserved 8

2．研究方法（データ取得） 使用機材 RIEGL社製 VZ-400i No.2 トウネズミモチ ●反射率値（既存手法） ●MLS（手案手法） 両方の分離手法を比較し 精度評価を行った。 対象樹木 No.1 カエデ類 No.2 トウネズミモチ No.3 ソメイヨシノ Copyright© HoloLab Inc. All rights reserved 計測場所 産業技術総合研究所 敷地内 11 （茨城県つくば市）

3．提案手法による葉点群と幹・枝点群の分類処理 MLSの設定値である任意点の半径内にある近傍探索距離は0.03mとした トウネズミモチ MLS 曲率値 反射率値 カエデ MLS 曲率値 反射率値 Copyright© HoloLab Inc. All rights reserved 12

3．提案手法による葉点群と幹・枝点群の分類処理 MLSの設定値である任意点の半径内にある 近傍探索距離は0.03mとした MLS,反射率の分離結果 トウネズミモチ ソメイヨシノ MLS 曲率値 カエデ 反射率値 ソメイヨシノ Copyright© HoloLab Inc. All rights reserved 13

４-1 ．精度検証（樹木インベントリ） 点群数：733,486 トウネズミモチ 反射率 反射率 -----------点群数：817,023 Tree attributes: TotalVolume = 1529 L TrunkVolume = 259 L BranchVolume = 1270 L TreeHeight = 11.65 m TrunkLength = 10.62 m BranchLength = 1410 m TotalLength = 1420 m NumberBranches = 3126 MaxBranchOrder = 10 TrunkArea = 5.326 m^2 BranchArea = 112.3 m^2 TotalArea = 117.7 m^2 DBHqsm = 0.2452 m DBHcyl = 0.2415 m CrownDiamAve = 9.545 m CrownDiamMax = 11.83 m CrownAreaConv = 77.12 m^2 CrownAreaAlpha = 72.72 m^2 CrownBaseHeight = 0.7645 m CrownLength = 10.89 m CrownRatio = 0.9344 CrownVolumeConv = 486.1 m^3 CrownVolumeAlpha = 380.5 m^3 MLS Copyright© HoloLab -----Inc. All rights reserved MLS -----------Tree attributes: TotalVolume = 2243 L TrunkVolume = 265.3 L BranchVolume = 1978 L TreeHeight = 11.56 m TrunkLength = 10.59 m BranchLength = 1389 m TotalLength = 1399 m NumberBranches = 2804 MaxBranchOrder = 10 TrunkArea = 5.216 m^2 BranchArea = 146 m^2 TotalArea = 151.2 m^2 DBHqsm = 0.2269 m DBHcyl = 0.2451 m CrownDiamAve = 9.534 m CrownDiamMax = 11.9 m CrownAreaConv = 77.31 m^2 CrownAreaAlpha = 71.78 m^2 CrownBaseHeight = 2.214 m CrownLength = 9.35 m CrownRatio = 0.8085 CrownVolumeConv = 450.6 m^3 CrownVolumeAlpha = 373.8 m^3 14 -----

４-1 ．精度検証（樹木インベントリ） 点群数：286,688 反射率 カエデ MLS 反射率 -----------点群数：470,975 Tree attributes: TotalVolume = 1081 L TrunkVolume = 132.1 L BranchVolume = 949.3 L TreeHeight = 7.62 m TrunkLength = 7.994 m BranchLength = 1124 m TotalLength = 1132 m NumberBranches = 3207 MaxBranchOrder = 8 TrunkArea = 3.122 m^2 BranchArea = 95.99 m^2 TotalArea = 99.11 m^2 DBHqsm = 0.2232 m DBHcyl = 0.2198 m CrownDiamAve = 9.506 m CrownDiamMax = 10.87 m CrownAreaConv = 76.27 m^2 CrownAreaAlpha = 71 m^2 CrownBaseHeight = 1.446 m CrownLength = 6.174 m CrownRatio = 0.8102 CrownVolumeConv = 329.2 m^3 CrownVolumeAlpha = 280.9 m^3 Copyright© HoloLab -----Inc. All rights reserved MLS -----------Tree attributes: TotalVolume = 1665 L TrunkVolume = 132.8 L BranchVolume = 1532 L TreeHeight = 7.543 m TrunkLength = 7.858 m BranchLength = 1335 m TotalLength = 1343 m NumberBranches = 3547 MaxBranchOrder = 9 TrunkArea = 3.102 m^2 BranchArea = 138.7 m^2 TotalArea = 141.8 m^2 DBHqsm = 0.2253 m DBHcyl = 0.2196 m CrownDiamAve = 9.319 m CrownDiamMax = 9.923 m CrownAreaConv = 73.38 m^2 CrownAreaAlpha = 68.55 m^2 CrownBaseHeight = 0.2849 m CrownLength = 7.258 m CrownRatio = 0.9622 CrownVolumeConv = 378.7 m^3 CrownVolumeAlpha = 302.2 m^3 15 -----

４-1．精度検証（樹木インベントリ） 点群数：702,197 反射率 反射率 -----------ソメイヨシノ 点群数：657,823 Tree attributes: TotalVolume = 6056 L TrunkVolume = 1178 L BranchVolume = 4878 L TreeHeight = 14.78 m TrunkLength = 12.5 m BranchLength = 2302 m TotalLength = 2315 m NumberBranches = 5492 MaxBranchOrder = 9 TrunkArea = 11.81 m^2 BranchArea = 273.9 m^2 TotalArea = 285.7 m^2 DBHqsm = 0.5065 m DBHcyl = 0.5065 m CrownDiamAve = 15.33 m CrownDiamMax = 17.37 m CrownAreaConv = 194.5 m^2 CrownAreaAlpha = 181.8 m^2 CrownBaseHeight = 2.351 m CrownLength = 12.43 m CrownRatio = 0.8409 CrownVolumeConv = 1436 m^3 CrownVolumeAlpha = 1056 m^3 MLS Copyright© HoloLab Inc. All rights reserved ----- MLS -----------Tree attributes: TotalVolume = 5928 L TrunkVolume = 889.8 L BranchVolume = 5038 L TreeHeight = 13.79 m TrunkLength = 13.09 m BranchLength = 1804 m TotalLength = 1817 m NumberBranches = 3167 MaxBranchOrder = 9 TrunkArea = 10.36 m^2 BranchArea = 248.4 m^2 TotalArea = 258.7 m^2 DBHqsm = 0.4523 m DBHcyl = 0.4859 m CrownDiamAve = 15.36 m CrownDiamMax = 17.6 m CrownAreaConv = 196.1 m^2 CrownAreaAlpha = 183.9 m^2 CrownBaseHeight = 2.152 m CrownLength = 11.64 m CrownRatio = 0.8439 CrownVolumeConv = 1451 m^3 CrownVolumeAlpha = 1094 m^3 16 -----

４-1．精度検証（樹木インベントリ） 結果の考察 反射率 MLS 点群 点群 QSM QSM Copyright© HoloLab Inc. All rights reserved 17

４-2．精度検証（樹形再現性） 樹木点群からの3D樹木モデル構築の樹形再現性が重要 MLS分離 反射率分離 Copyright© HoloLab Inc. All rights reserved 反射率分離 18

４-2．精度検証（樹形再現性） QSMモデル （MLS 分離点群から作成） 反射率によって 分離された幹・枝点群 座標のみを抽出 正解データ 反射率の分離点群（正解データ）とMLSの分離点群の両座標を照合することで、 正解データからどれほどの範囲（距離）でモデルが構築されているかを明らかにした Copyright© HoloLab Inc. All rights reserved 19

４-2．精度検証（樹形再現性） 結果の考察 標準偏差５０㎜以内に構築されている 樹種：カエデ 平均距離：0.030716m 標準偏差：0.031265m 樹種：トウネズミモチ 平均距離：0.035833m 標準偏差：0.051451m Copyright© HoloLab Inc. All rights reserved 樹種：ソメイヨシノ 平均距離：0.048042m 標準偏差：0.054141m 21

５．まとめ • 3次元座標値（X,Y,Z）のみという必要最低限の情報の樹木点群に対しても， 樹木インベントリを得るための発展的な分析の可能性に貢献できることからも 有益と考える． • 樹木インベントリの取得においては、反射率およびMLSにて分離した両幹枝点 群に対し、主幹以外の樹枝に関するパラメータに対しては注意が必要。 • 樹形再現性においては、MLSにて分離した幹枝点群から3D樹木モデルを構 築した場合、反射率にて分離した幹枝点群（正解データ）から50ｍｍ以内の 範囲で構築されていることが明らかとなった。 今後の課題（精度検証の信頼性） • 樹木インベントリ・樹形再現性の正確な精度検証のために、落葉樹（ケヤキ 等）を用いた葉の無い冬季の取得データを正解データとし、検証が必要. Copyright© HoloLab Inc. All rights reserved 22