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特開2023-3767森林資源情報算定装置、森林資源情報算定方法およびプログラム
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2023003767
(43)【公開日】2023-01-17
(54)【発明の名称】森林資源情報算定装置、森林資源情報算定方法およびプログラム
(51)【国際特許分類】
G06T 7/00 20170101AFI20230110BHJP
G06T 7/521 20170101ALI20230110BHJP
【ＦＩ】
G06T7/00 C
G06T7/521
【審査請求】未請求
【請求項の数】10
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2021105040
(22)【出願日】2021-06-24
(71)【出願人】
【識別番号】504180239
【氏名又は名称】国立大学法人信州大学
(71)【出願人】
【識別番号】517220036
【氏名又は名称】精密林業計測株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100106909
【弁理士】
【氏名又は名称】棚井 澄雄
(74)【代理人】
【識別番号】100188558
【弁理士】
【氏名又は名称】飯田 雅人
(72)【発明者】
【氏名】加藤 正人
(72)【発明者】
【氏名】トウ ソウキュウ
(72)【発明者】
【氏名】竹中 悠輝
【テーマコード（参考）】
5L096
【Ｆターム（参考）】
5L096AA06
5L096AA09
5L096DA01
5L096DA02
5L096FA62
5L096FA64
5L096FA69
5L096GA51
5L096MA07
(57)【要約】
【課題】調査対象森林域に含まれる広葉樹を単木レベルで適切に解析する。
【解決手段】森林資源情報算定装置は、調査対象森林域にレーザ光を複数方向から照射して得られたレーザ計測データから地表面の傾斜の影響を除外した３次元点群データを作成し、その３次元点群データを高さ方向に分割して複数のスライスデータを作成し、調査対象森林域に含まれる広葉樹の単木解析を行う。単木解析では、各スライスデータに含まれる３次元点群データのクラスタリングによりスライスデータ毎に樹幹点群クラスタが生成され、一のスライスデータに含まれる樹幹点群クラスタと、隣接するスライスデータに含まれる樹幹点群クラスタとの積み重ねが、３次元点群データの高さ方向の全体にわたって行われ、分岐部分を含む樹幹点群クラスタが、異なる２本の広葉樹に対応するか、あるいは、幹から分岐した枝を有する１本の広葉樹に対応するかの判断が行われる。
【選択図】図１
【解決手段】森林資源情報算定装置は、調査対象森林域にレーザ光を複数方向から照射して得られたレーザ計測データから地表面の傾斜の影響を除外した３次元点群データを作成し、その３次元点群データを高さ方向に分割して複数のスライスデータを作成し、調査対象森林域に含まれる広葉樹の単木解析を行う。単木解析では、各スライスデータに含まれる３次元点群データのクラスタリングによりスライスデータ毎に樹幹点群クラスタが生成され、一のスライスデータに含まれる樹幹点群クラスタと、隣接するスライスデータに含まれる樹幹点群クラスタとの積み重ねが、３次元点群データの高さ方向の全体にわたって行われ、分岐部分を含む樹幹点群クラスタが、異なる２本の広葉樹に対応するか、あるいは、幹から分岐した枝を有する１本の広葉樹に対応するかの判断が行われる。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
調査対象森林域に対してレーザ光を複数方向から照射することによって得られたレーザ計測データを取得するレーザ計測データ取得部と、
前記レーザ計測データ取得部によって取得されたレーザ計測データに基づいて３次元点群データを作成する３次元点群データ作成部と、
前記３次元点群データ作成部によって作成された３次元点群データから地表面の傾斜の影響を除外した３次元点群データである補正３次元点群データを作成する３次元点群データ補正部と、
前記３次元点群データ補正部によって作成された補正３次元点群データを高さ方向に分割することにより複数のスライスデータを作成するスライスデータ作成部と、
前記調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のそれぞれの解析を行う単木解析部とを備え、
前記単木解析部は、
前記スライスデータ作成部によって作成された複数のスライスデータのそれぞれに含まれる３次元点群データのクラスタリングを行うことによって、スライスデータ毎に、前記調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のそれぞれの樹幹に対応する樹幹点群クラスタを生成する第１クラスタリング部と、
一のスライスデータに含まれる複数の樹幹点群クラスタと、前記一のスライスデータに隣接するスライスデータである隣接スライスデータに含まれる複数の樹幹点群クラスタとの積み重ねを、前記補正３次元点群データの高さ方向の全体にわたって行うことにより、前記調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のそれぞれの樹幹に対応する樹幹点群クラスタを生成する第２クラスタリング部と、
分岐部分を含む樹幹点群クラスタが前記第２クラスタリング部によって生成された場合に、前記分岐部分を含む樹幹点群クラスタが、異なる２本の広葉樹に対応するか、あるいは、前記分岐部分を含む樹幹点群クラスタが、幹と前記幹から分岐した枝とを有する１本の広葉樹に対応するかの判断を行う分離処理部とを備える、
森林資源情報算定装置。
前記レーザ計測データ取得部によって取得されたレーザ計測データに基づいて３次元点群データを作成する３次元点群データ作成部と、
前記３次元点群データ作成部によって作成された３次元点群データから地表面の傾斜の影響を除外した３次元点群データである補正３次元点群データを作成する３次元点群データ補正部と、
前記３次元点群データ補正部によって作成された補正３次元点群データを高さ方向に分割することにより複数のスライスデータを作成するスライスデータ作成部と、
前記調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のそれぞれの解析を行う単木解析部とを備え、
前記単木解析部は、
前記スライスデータ作成部によって作成された複数のスライスデータのそれぞれに含まれる３次元点群データのクラスタリングを行うことによって、スライスデータ毎に、前記調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のそれぞれの樹幹に対応する樹幹点群クラスタを生成する第１クラスタリング部と、
一のスライスデータに含まれる複数の樹幹点群クラスタと、前記一のスライスデータに隣接するスライスデータである隣接スライスデータに含まれる複数の樹幹点群クラスタとの積み重ねを、前記補正３次元点群データの高さ方向の全体にわたって行うことにより、前記調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のそれぞれの樹幹に対応する樹幹点群クラスタを生成する第２クラスタリング部と、
分岐部分を含む樹幹点群クラスタが前記第２クラスタリング部によって生成された場合に、前記分岐部分を含む樹幹点群クラスタが、異なる２本の広葉樹に対応するか、あるいは、前記分岐部分を含む樹幹点群クラスタが、幹と前記幹から分岐した枝とを有する１本の広葉樹に対応するかの判断を行う分離処理部とを備える、
森林資源情報算定装置。
【請求項2】
前記分離処理部は、前記分岐部分の高さ方向寸法に基づいて、前記分岐部分を含む樹幹点群クラスタが、異なる２本の広葉樹に対応するか、あるいは、前記分岐部分を含む樹幹点群クラスタが１本の広葉樹に対応するかの判断を行う、
請求項１に記載の森林資源情報算定装置。
請求項１に記載の森林資源情報算定装置。
【請求項3】
前記分離処理部は、
前記分岐部分の高さ方向寸法が、前記３次元点群データ補正部によって作成された補正３次元点群データの高さ方向寸法の３分の２以上である場合に、前記分岐部分を含む樹幹点群クラスタが、異なる２本の広葉樹に対応すると判断し、
前記分岐部分の高さ方向寸法が、前記３次元点群データ補正部によって作成された補正３次元点群データの高さ方向寸法の３分の２未満である場合に、前記分岐部分を含む樹幹点群クラスタが１本の広葉樹に対応すると判断する、
請求項２に記載の森林資源情報算定装置。
前記分岐部分の高さ方向寸法が、前記３次元点群データ補正部によって作成された補正３次元点群データの高さ方向寸法の３分の２以上である場合に、前記分岐部分を含む樹幹点群クラスタが、異なる２本の広葉樹に対応すると判断し、
前記分岐部分の高さ方向寸法が、前記３次元点群データ補正部によって作成された補正３次元点群データの高さ方向寸法の３分の２未満である場合に、前記分岐部分を含む樹幹点群クラスタが１本の広葉樹に対応すると判断する、
請求項２に記載の森林資源情報算定装置。
【請求項4】
前記単木解析部は、
前記第２クラスタリング部によって生成された樹幹点群クラスタに含まれる点群に基づいて、広葉樹の樹幹の中心点の候補を計算する樹幹中心点候補計算部を備える、
請求項１に記載の森林資源情報算定装置。
前記第２クラスタリング部によって生成された樹幹点群クラスタに含まれる点群に基づいて、広葉樹の樹幹の中心点の候補を計算する樹幹中心点候補計算部を備える、
請求項１に記載の森林資源情報算定装置。
【請求項5】
前記単木解析部は、
前記樹幹中心点候補計算部によって計算された樹幹の中心点の候補の数に基づいて、前記樹幹中心点候補計算部によって計算された樹幹の中心点の候補が樹幹中心点であるか否かを判断する樹幹中心点判断部を備える、
請求項４に記載の森林資源情報算定装置。
前記樹幹中心点候補計算部によって計算された樹幹の中心点の候補の数に基づいて、前記樹幹中心点候補計算部によって計算された樹幹の中心点の候補が樹幹中心点であるか否かを判断する樹幹中心点判断部を備える、
請求項４に記載の森林資源情報算定装置。
【請求項6】
前記単木解析部は、
前記樹幹中心点判断部によって樹幹中心点であると判断された点と、前記分離処理部による判断の結果とに基づいて、判断の対象の樹幹点群クラスタが、前記調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のそれぞれの樹幹に対応するか、あるいは、ノイズであるかを判断する単木判断部を備える、
請求項５に記載の森林資源情報算定装置。
前記樹幹中心点判断部によって樹幹中心点であると判断された点と、前記分離処理部による判断の結果とに基づいて、判断の対象の樹幹点群クラスタが、前記調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のそれぞれの樹幹に対応するか、あるいは、ノイズであるかを判断する単木判断部を備える、
請求項５に記載の森林資源情報算定装置。
【請求項7】
前記３次元点群データ作成部によって作成された３次元点群データのうち、前記単木判断部によって樹幹に対応する樹幹点群クラスタであると判断された３次元点群データ以外の３次元点群データを用いることにより、前記調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のうちの樹幹以外の部分を再現する単木点群抽出部を備える、
請求項６に記載の森林資源情報算定装置。
請求項６に記載の森林資源情報算定装置。
【請求項8】
前記単木判断部によって樹幹に対応する樹幹点群クラスタであると判断された３次元点群データと、前記単木点群抽出部によって樹幹以外の部分の再現に用いられた３次元点群データとを用いることによって、前記調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のそれぞれの水平方向位置および樹高を計算する単木樹高解析部を備える、
請求項７に記載の森林資源情報算定装置。
請求項７に記載の森林資源情報算定装置。
【請求項9】
調査対象森林域に対してレーザ光を複数方向から照射することによって得られたレーザ計測データを取得するレーザ計測データ取得ステップと、
前記レーザ計測データ取得ステップにおいて取得されたレーザ計測データに基づいて３次元点群データを作成する３次元点群データ作成ステップと、
前記３次元点群データ作成ステップにおいて作成された３次元点群データから地表面の傾斜の影響を除外した３次元点群データである補正３次元点群データを作成する３次元点群データ補正ステップと、
前記３次元点群データ補正ステップにおいて作成された補正３次元点群データを高さ方向に分割することにより複数のスライスデータを作成するスライスデータ作成ステップと、
前記調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のそれぞれの解析を行う単木解析ステップとを備え、
前記単木解析ステップには、
前記スライスデータ作成ステップにおいて作成された複数のスライスデータのそれぞれに含まれる３次元点群データのクラスタリングを行うことによって、スライスデータ毎に、前記調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のそれぞれの樹幹に対応する樹幹点群クラスタ第１クラスタリングステップと、
一のスライスデータに含まれる複数の樹幹点群クラスタと、前記一のスライスデータに隣接するスライスデータである隣接スライスデータに含まれる複数の樹幹点群クラスタとの積み重ねを、前記補正３次元点群データの高さ方向の全体にわたって行うことにより、前記調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のそれぞれの樹幹に対応する樹幹点群クラスタを生成する第２クラスタリングステップと、
分岐部分を含む樹幹点群クラスタが前記第２クラスタリングステップにおいて生成された場合に、前記分岐部分を含む樹幹点群クラスタが、異なる２本の広葉樹に対応するか、あるいは、前記分岐部分を含む樹幹点群クラスタが、幹と前記幹から分岐した枝とを有する１本の広葉樹に対応するかの判断を行う分離処理ステップとが含まれる、
森林資源情報算定方法。
前記レーザ計測データ取得ステップにおいて取得されたレーザ計測データに基づいて３次元点群データを作成する３次元点群データ作成ステップと、
前記３次元点群データ作成ステップにおいて作成された３次元点群データから地表面の傾斜の影響を除外した３次元点群データである補正３次元点群データを作成する３次元点群データ補正ステップと、
前記３次元点群データ補正ステップにおいて作成された補正３次元点群データを高さ方向に分割することにより複数のスライスデータを作成するスライスデータ作成ステップと、
前記調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のそれぞれの解析を行う単木解析ステップとを備え、
前記単木解析ステップには、
前記スライスデータ作成ステップにおいて作成された複数のスライスデータのそれぞれに含まれる３次元点群データのクラスタリングを行うことによって、スライスデータ毎に、前記調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のそれぞれの樹幹に対応する樹幹点群クラスタ第１クラスタリングステップと、
一のスライスデータに含まれる複数の樹幹点群クラスタと、前記一のスライスデータに隣接するスライスデータである隣接スライスデータに含まれる複数の樹幹点群クラスタとの積み重ねを、前記補正３次元点群データの高さ方向の全体にわたって行うことにより、前記調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のそれぞれの樹幹に対応する樹幹点群クラスタを生成する第２クラスタリングステップと、
分岐部分を含む樹幹点群クラスタが前記第２クラスタリングステップにおいて生成された場合に、前記分岐部分を含む樹幹点群クラスタが、異なる２本の広葉樹に対応するか、あるいは、前記分岐部分を含む樹幹点群クラスタが、幹と前記幹から分岐した枝とを有する１本の広葉樹に対応するかの判断を行う分離処理ステップとが含まれる、
森林資源情報算定方法。
【請求項10】
コンピュータに、
調査対象森林域に対してレーザ光を複数方向から照射することによって得られたレーザ計測データを取得するレーザ計測データ取得ステップと、
前記レーザ計測データ取得ステップにおいて取得されたレーザ計測データに基づいて３次元点群データを作成する３次元点群データ作成ステップと、
前記３次元点群データ作成ステップにおいて作成された３次元点群データから地表面の傾斜の影響を除外した３次元点群データである補正３次元点群データを作成する３次元点群データ補正ステップと、
前記３次元点群データ補正ステップにおいて作成された補正３次元点群データを高さ方向に分割することにより複数のスライスデータを作成するスライスデータ作成ステップと、
前記調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のそれぞれの解析を行う単木解析ステップとを実行させるためのプログラムであって、
前記単木解析ステップには、
前記スライスデータ作成ステップにおいて作成された複数のスライスデータのそれぞれに含まれる３次元点群データのクラスタリングを行うことによって、スライスデータ毎に、前記調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のそれぞれの樹幹に対応する樹幹点群クラスタを生成する第１クラスタリングステップと、
一のスライスデータに含まれる複数の樹幹点群クラスタと、前記一のスライスデータに隣接するスライスデータである隣接スライスデータに含まれる複数の樹幹点群クラスタとの積み重ねを、前記補正３次元点群データの高さ方向の全体にわたって行うことにより、前記調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のそれぞれの樹幹に対応する樹幹点群クラスタを生成する第２クラスタリングステップと、
分岐部分を含む樹幹点群クラスタが前記第２クラスタリングステップにおいて生成された場合に、前記分岐部分を含む樹幹点群クラスタが、異なる２本の広葉樹に対応するか、あるいは、前記分岐部分を含む樹幹点群クラスタが、幹と前記幹から分岐した枝とを有する１本の広葉樹に対応するかの判断を行う分離処理ステップとが含まれる、
プログラム。
調査対象森林域に対してレーザ光を複数方向から照射することによって得られたレーザ計測データを取得するレーザ計測データ取得ステップと、
前記レーザ計測データ取得ステップにおいて取得されたレーザ計測データに基づいて３次元点群データを作成する３次元点群データ作成ステップと、
前記３次元点群データ作成ステップにおいて作成された３次元点群データから地表面の傾斜の影響を除外した３次元点群データである補正３次元点群データを作成する３次元点群データ補正ステップと、
前記３次元点群データ補正ステップにおいて作成された補正３次元点群データを高さ方向に分割することにより複数のスライスデータを作成するスライスデータ作成ステップと、
前記調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のそれぞれの解析を行う単木解析ステップとを実行させるためのプログラムであって、
前記単木解析ステップには、
前記スライスデータ作成ステップにおいて作成された複数のスライスデータのそれぞれに含まれる３次元点群データのクラスタリングを行うことによって、スライスデータ毎に、前記調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のそれぞれの樹幹に対応する樹幹点群クラスタを生成する第１クラスタリングステップと、
一のスライスデータに含まれる複数の樹幹点群クラスタと、前記一のスライスデータに隣接するスライスデータである隣接スライスデータに含まれる複数の樹幹点群クラスタとの積み重ねを、前記補正３次元点群データの高さ方向の全体にわたって行うことにより、前記調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のそれぞれの樹幹に対応する樹幹点群クラスタを生成する第２クラスタリングステップと、
分岐部分を含む樹幹点群クラスタが前記第２クラスタリングステップにおいて生成された場合に、前記分岐部分を含む樹幹点群クラスタが、異なる２本の広葉樹に対応するか、あるいは、前記分岐部分を含む樹幹点群クラスタが、幹と前記幹から分岐した枝とを有する１本の広葉樹に対応するかの判断を行う分離処理ステップとが含まれる、
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、森林資源情報算定装置、森林資源情報算定方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
森林は国土の７割を占め、内５割が広葉樹林である。広葉樹材は家具や床材、化粧材などに使われ、針葉樹の数倍から１０倍の高値で取引される。しかし、広葉樹材の需要の９割が輸入である。国産広葉樹は９割以上が安価なチップ原料になっている。広葉樹資源は豊富にあるが高価値で利用されていない現状にある。広葉樹の市場価値は樹種、樹形（幹曲がりと枝分かれの有無)、出材量で決定される。国内の家具と住宅メーカーは、国内の森林に何処に、どれくらいの量の広葉樹資源があるのか伝わっておらず、国産広葉樹マーケットが形成されていない。
【0003】
近年、森林資源情報を算定する技術が提案されている（例えば特許文献１参照）。特許文献１に記載された技術では、調査対象森林域に対応する画像データが空撮によって取得され、３次元点群データが空撮画像データに基づいて作成される。更に、調査対象森林域画像データが、３次元点群データと、地理情報システムから得られる地理的情報とに基づいて作成される。また、調査対象森林域画像データに基づいて、樹冠高が表わされた樹冠高画像データが作成される。更に、樹冠高画像データを用いることによって、各種の森林資源情報を算定するための処理が行われる。
ところで、特許文献１に記載された技術では、調査対象樹木として、例えばカラマツ、アカマツ、スギ、ヒノキなどの高木となる植栽木（針葉樹）が想定されている。調査対象樹木が針葉樹である場合には、調査対象樹木が広葉樹である場合と比較して、樹頂点を見つけることが容易である。また、針葉樹は、広葉樹と比較して、幹曲がりや枝分かれが少ない。
そのため、特許文献１に記載された技術では、各種の森林資源情報を算定するために、基本的に、空撮画像データに基づいて作成された画像データが用いられ、補助的に、ＳＦＭ（Structure from Motion）あるいはレーザ計測データを用いて作成された低密度の３次元点群データ（例えば樹冠高、地表の標高などを含むデータ）が用いられる。従って、特許文献１に記載された技術では、調査対象森林域に含まれる広葉樹を単木レベルで適切に解析することができず、広葉樹に関する森林資源情報（例えば広葉樹の樹形、生育状況などを示す情報）を適切に算定することができない。
ところで、特許文献１に記載された技術では、調査対象樹木として、例えばカラマツ、アカマツ、スギ、ヒノキなどの高木となる植栽木（針葉樹）が想定されている。調査対象樹木が針葉樹である場合には、調査対象樹木が広葉樹である場合と比較して、樹頂点を見つけることが容易である。また、針葉樹は、広葉樹と比較して、幹曲がりや枝分かれが少ない。
そのため、特許文献１に記載された技術では、各種の森林資源情報を算定するために、基本的に、空撮画像データに基づいて作成された画像データが用いられ、補助的に、ＳＦＭ（Structure from Motion）あるいはレーザ計測データを用いて作成された低密度の３次元点群データ（例えば樹冠高、地表の標高などを含むデータ）が用いられる。従って、特許文献１に記載された技術では、調査対象森林域に含まれる広葉樹を単木レベルで適切に解析することができず、広葉樹に関する森林資源情報（例えば広葉樹の樹形、生育状況などを示す情報）を適切に算定することができない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【特許文献1】特開２０１９－１８５４４９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
上述した問題点に鑑み、本発明は、調査対象森林域に含まれる広葉樹を単木レベルで適切に解析することができる森林資源情報算定装置、森林資源情報算定方法およびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本発明の一態様は、調査対象森林域に対してレーザ光を複数方向から照射することによって得られたレーザ計測データを取得するレーザ計測データ取得部と、前記レーザ計測データ取得部によって取得されたレーザ計測データに基づいて３次元点群データを作成する３次元点群データ作成部と、前記３次元点群データ作成部によって作成された３次元点群データから地表面の傾斜の影響を除外した３次元点群データである補正３次元点群データを作成する３次元点群データ補正部と、前記３次元点群データ補正部によって作成された補正３次元点群データを高さ方向に分割することにより複数のスライスデータを作成するスライスデータ作成部と、前記調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のそれぞれの解析を行う単木解析部とを備え、前記単木解析部は、前記スライスデータ作成部によって作成された複数のスライスデータのそれぞれに含まれる３次元点群データのクラスタリングを行うことによって、スライスデータ毎に、前記調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のそれぞれの樹幹に対応する樹幹点群クラスタを生成する第１クラスタリング部と、一のスライスデータに含まれる複数の樹幹点群クラスタと、前記一のスライスデータに隣接するスライスデータである隣接スライスデータに含まれる複数の樹幹点群クラスタとの積み重ねを、前記補正３次元点群データの高さ方向の全体にわたって行うことにより、前記調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のそれぞれの樹幹に対応する樹幹点群クラスタを生成する第２クラスタリング部と、分岐部分を含む樹幹点群クラスタが前記第２クラスタリング部によって生成された場合に、前記分岐部分を含む樹幹点群クラスタが、異なる２本の広葉樹に対応するか、あるいは、前記分岐部分を含む樹幹点群クラスタが、幹と前記幹から分岐した枝とを有する１本の広葉樹に対応するかの判断を行う分離処理部とを備える、森林資源情報算定装置である。
【0007】
本発明の一態様の森林資源情報算定装置では、前記分離処理部は、前記分岐部分の高さ方向寸法に基づいて、前記分岐部分を含む樹幹点群クラスタが、異なる２本の広葉樹に対応するか、あるいは、前記分岐部分を含む樹幹点群クラスタが１本の広葉樹に対応するかの判断を行ってもよい。
【0008】
本発明の一態様の森林資源情報算定装置では、前記分離処理部は、前記分岐部分の高さ方向寸法が、前記３次元点群データ補正部によって作成された補正３次元点群データの高さ方向寸法の３分の２以上である場合に、前記分岐部分を含む樹幹点群クラスタが、異なる２本の広葉樹に対応すると判断し、前記分岐部分の高さ方向寸法が、前記３次元点群データ補正部によって作成された補正３次元点群データの高さ方向寸法の３分の２未満である場合に、前記分岐部分を含む樹幹点群クラスタが１本の広葉樹に対応すると判断してもよい。
【0009】
本発明の一態様の森林資源情報算定装置では、前記単木解析部は、前記第２クラスタリング部によって生成された樹幹点群クラスタに含まれる点群に基づいて、広葉樹の樹幹の中心点の候補を計算する樹幹中心点候補計算部を備えてもよい。
【0010】
本発明の一態様の森林資源情報算定装置では、前記単木解析部は、前記樹幹中心点候補計算部によって計算された樹幹の中心点の候補の数に基づいて、前記樹幹中心点候補計算部によって計算された樹幹の中心点の候補が樹幹中心点であるか否かを判断する樹幹中心点判断部を備えてもよい。
【0011】
本発明の一態様の森林資源情報算定装置では、前記単木解析部は、前記樹幹中心点判断部によって樹幹中心点であると判断された点と、前記分離処理部による判断の結果とに基づいて、判断の対象の樹幹点群クラスタが、前記調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のそれぞれの樹幹に対応するか、あるいは、ノイズであるかを判断する単木判断部を備えてもよい。
【0012】
本発明の一態様の森林資源情報算定装置は、前記３次元点群データ作成部によって作成された３次元点群データのうち、前記単木判断部によって樹幹に対応する樹幹点群クラスタであると判断された３次元点群データ以外の３次元点群データを用いることにより、前記調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のうちの樹幹以外の部分を再現する単木点群抽出部を備えてもよい。
【0013】
本発明の一態様の森林資源情報算定装置は、前記単木判断部によって樹幹に対応する樹幹点群クラスタであると判断された３次元点群データと、前記単木点群抽出部によって樹幹以外の部分の再現に用いられた３次元点群データとを用いることによって、前記調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のそれぞれの水平方向位置を計算する単木樹高解析部を備えてもよい。
【0014】
本発明の一態様は、調査対象森林域に対してレーザ光を複数方向から照射することによって得られたレーザ計測データを取得するレーザ計測データ取得ステップと、前記レーザ計測データ取得ステップにおいて取得されたレーザ計測データに基づいて３次元点群データを作成する３次元点群データ作成ステップと、前記３次元点群データ作成ステップにおいて作成された３次元点群データから地表面の傾斜の影響を除外した３次元点群データである補正３次元点群データを作成する３次元点群データ補正ステップと、前記３次元点群データ補正ステップにおいて作成された補正３次元点群データを高さ方向に分割することにより複数のスライスデータを作成するスライスデータ作成ステップと、前記調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のそれぞれの解析を行う単木解析ステップとを備え、前記単木解析ステップには、前記スライスデータ作成ステップにおいて作成された複数のスライスデータのそれぞれに含まれる３次元点群データのクラスタリングを行うことによって、スライスデータ毎に、前記調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のそれぞれの樹幹に対応する樹幹点群クラスタ第１クラスタリングステップと、一のスライスデータに含まれる複数の樹幹点群クラスタと、前記一のスライスデータに隣接するスライスデータである隣接スライスデータに含まれる複数の樹幹点群クラスタとの積み重ねを、前記補正３次元点群データの高さ方向の全体にわたって行うことにより、前記調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のそれぞれの樹幹に対応する樹幹点群クラスタを生成する第２クラスタリングステップと、分岐部分を含む樹幹点群クラスタが前記第２クラスタリングステップにおいて生成された場合に、前記分岐部分を含む樹幹点群クラスタが、異なる２本の広葉樹に対応するか、あるいは、前記分岐部分を含む樹幹点群クラスタが、幹と前記幹から分岐した枝とを有する１本の広葉樹に対応するかの判断を行う分離処理ステップとが含まれる、森林資源情報算定方法である。
【0015】
本発明の一態様は、コンピュータに、調査対象森林域に対してレーザ光を複数方向から照射することによって得られたレーザ計測データを取得するレーザ計測データ取得ステップと、前記レーザ計測データ取得ステップにおいて取得されたレーザ計測データに基づいて３次元点群データを作成する３次元点群データ作成ステップと、前記３次元点群データ作成ステップにおいて作成された３次元点群データから地表面の傾斜の影響を除外した３次元点群データである補正３次元点群データを作成する３次元点群データ補正ステップと、前記３次元点群データ補正ステップにおいて作成された補正３次元点群データを高さ方向に分割することにより複数のスライスデータを作成するスライスデータ作成ステップと、前記調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のそれぞれの解析を行う単木解析ステップとを実行させるためのプログラムであって、前記単木解析ステップには、前記スライスデータ作成ステップにおいて作成された複数のスライスデータのそれぞれに含まれる３次元点群データのクラスタリングを行うことによって、スライスデータ毎に、前記調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のそれぞれの樹幹に対応する樹幹点群クラスタを生成する第１クラスタリングステップと、一のスライスデータに含まれる複数の樹幹点群クラスタと、前記一のスライスデータに隣接するスライスデータである隣接スライスデータに含まれる複数の樹幹点群クラスタとの積み重ねを、前記補正３次元点群データの高さ方向の全体にわたって行うことにより、前記調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のそれぞれの樹幹に対応する樹幹点群クラスタを生成する第２クラスタリングステップと、分岐部分を含む樹幹点群クラスタが前記第２クラスタリングステップにおいて生成された場合に、前記分岐部分を含む樹幹点群クラスタが、異なる２本の広葉樹に対応するか、あるいは、前記分岐部分を含む樹幹点群クラスタが、幹と前記幹から分岐した枝とを有する１本の広葉樹に対応するかの判断を行う分離処理ステップとが含まれる、プログラムである。
【発明の効果】
【0016】
本発明によれば、調査対象森林域に含まれる広葉樹を単木レベルで適切に解析することができる森林資源情報算定装置、森林資源情報算定方法およびプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【0017】
【図1】第１実施形態の森林資源情報算定装置の一例を示す図である。
【図2】３次元点群データ作成部によって作成された３次元点群データの一例を示す図である。
【図3】３次元点群データ作成部によって作成された３次元点群データの一例を示す図である。
【図4】３次元点群データ補正部によって行われる処理の一例を説明するための図である。
【図5】３次元点群データ補正部によって作成された補正３次元点群データと、スライスデータ作成部によって作成された複数のスライスデータとの関係の一例を示す図である。
【図6】スライスデータ作成部によって作成された複数のスライスデータの一例を示す図である。
【図7】第１クラスタリング部によって行われるクラスタリングを説明するための図である。
【図8】第２クラスタリング部によって生成された複数の広葉樹の樹幹に対応する複数の樹幹点群クラスタの一例を示す図である。
【図9】分岐部分を含む樹幹点群クラスタが異なる２本の広葉樹に対応すると分離処理部によって判断される例を説明するための図である。
【図10】単木判断部によって調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹の樹幹に対応すると判断された樹幹点群クラスタの一例を示す図である。
【図11】単木点群抽出部によって樹幹以外の部分の再現が行われた後の調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹の３次元点群データの一例を示す図である。
【図13】第１実施形態の森林資源情報算定装置において実行される処理の一例を説明するためのフローチャートである。
【図15】１つ目の調査地である大町市社の調査対象森林域を説明するための図である。
【図16】２つ目の調査地である大町市二ツ屋の調査対象森林域を説明するための図である。
【図17】３つ目の調査地である木島平村の調査対象森林域を説明するための図である。
【図18】３つの調査地の現地調査結果を示す図である。
【図19】１つ目および２つ目の調査地の分類結果を示す図である。
【図20】３つ目の調査地の分類結果などを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0018】
以下、本発明の森林資源情報算定装置、森林資源情報算定方法およびプログラムの実施形態について説明する。
【0019】
＜第１実施形態＞
図１は第１実施形態の森林資源情報算定装置１の一例を示す図である。
図１に示す例では、森林資源情報算定装置１が、所定の調査対象森林域における森林資源情報（例えば調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のそれぞれの樹形、生育状況などを示す情報）を算定する。森林資源情報算定装置１は、レーザ計測データ取得部１１と、３次元点群データ作成部１２と、３次元点群データ補正部１３と、スライスデータ作成部１４と、単木解析部１５と、単木点群抽出部１６と、単木樹高解析部１７とを備えている。
レーザ計測データ取得部１１は、ドローンを用いることにより調査対象森林域に対してレーザ光を複数方向から照射することによって得られたレーザ計測データを取得する。レーザ計測データ取得部１１によって取得されるレーザ計測データには、例えば電子基準点のＧＮＳＳ（全球測位衛星システム）観測データ、ドローン上のＧＮＳＳ観測データ、ＩＭＵ（慣性計測ユニット）観測データ、レーザ測距データ等が含まれる。
図１に示す例では、ドローンを用いることにより調査対象森林域に対してレーザ光を複数方向から照射することによって得られたレーザ計測データが、レーザ計測データ取得部１１によって取得されるが、他の例では、ドローンを用いることにより調査対象森林域に対してレーザ光を複数方向から照射することによって得られたレーザ計測データと、地上のレーザ計測装置を用いることにより調査対象森林域に対してレーザ光を複数方向から照射することによって得られたレーザ計測データとが、レーザ計測データ取得部１１によって取得されてもよい。
更に他の例では、地上のレーザ計測装置のみを用いることにより調査対象森林域に対してレーザ光を複数方向から照射することによって得られたレーザ計測データとが、レーザ計測データ取得部１１によって取得されてもよく、航空機またはヘリコプターのみを用いることにより調査対象森林域に対してレーザ光を複数方向から照射することによって得られたレーザ計測データが、レーザ計測データ取得部１１によって取得されてもよく、あるいは、これらの手法が組み合わされてレーザ計測データが、レーザ計測データ取得部１１によって取得されてもよい。
図１に示す例では、３次元点群データ作成部１２は、レーザ計測データ取得部１１によって取得されたレーザ計測データに基づいて３次元点群データを作成する。
図１は第１実施形態の森林資源情報算定装置１の一例を示す図である。
図１に示す例では、森林資源情報算定装置１が、所定の調査対象森林域における森林資源情報（例えば調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のそれぞれの樹形、生育状況などを示す情報）を算定する。森林資源情報算定装置１は、レーザ計測データ取得部１１と、３次元点群データ作成部１２と、３次元点群データ補正部１３と、スライスデータ作成部１４と、単木解析部１５と、単木点群抽出部１６と、単木樹高解析部１７とを備えている。
レーザ計測データ取得部１１は、ドローンを用いることにより調査対象森林域に対してレーザ光を複数方向から照射することによって得られたレーザ計測データを取得する。レーザ計測データ取得部１１によって取得されるレーザ計測データには、例えば電子基準点のＧＮＳＳ（全球測位衛星システム）観測データ、ドローン上のＧＮＳＳ観測データ、ＩＭＵ（慣性計測ユニット）観測データ、レーザ測距データ等が含まれる。
図１に示す例では、ドローンを用いることにより調査対象森林域に対してレーザ光を複数方向から照射することによって得られたレーザ計測データが、レーザ計測データ取得部１１によって取得されるが、他の例では、ドローンを用いることにより調査対象森林域に対してレーザ光を複数方向から照射することによって得られたレーザ計測データと、地上のレーザ計測装置を用いることにより調査対象森林域に対してレーザ光を複数方向から照射することによって得られたレーザ計測データとが、レーザ計測データ取得部１１によって取得されてもよい。
更に他の例では、地上のレーザ計測装置のみを用いることにより調査対象森林域に対してレーザ光を複数方向から照射することによって得られたレーザ計測データとが、レーザ計測データ取得部１１によって取得されてもよく、航空機またはヘリコプターのみを用いることにより調査対象森林域に対してレーザ光を複数方向から照射することによって得られたレーザ計測データが、レーザ計測データ取得部１１によって取得されてもよく、あるいは、これらの手法が組み合わされてレーザ計測データが、レーザ計測データ取得部１１によって取得されてもよい。
図１に示す例では、３次元点群データ作成部１２は、レーザ計測データ取得部１１によって取得されたレーザ計測データに基づいて３次元点群データを作成する。
【0020】
図２および図３は３次元点群データ作成部１２によって作成された３次元点群データの一例を示す図である。詳細には、図２は３次元点群データ作成部１２によって作成された３次元点群データを斜視図によって示しており、図３（Ａ）は図２に示す斜視図を縮小して示しており、図３（Ｂ）は図３（Ａ）に示す調査対象森林域の一部の鉛直断面を示している。つまり、図３（Ｂ）は地表面が傾斜していることを示している。
図２および図３に示すように、第１実施形態の森林資源情報算定装置１では、特許文献１に記載された技術と比較して格段に高密度な３次元点群データが作成される。
また、第１実施形態の森林資源情報算定装置１では、ドローンを用いることにより調査対象森林域に対してレーザ光を複数方向（詳細には、多数の方向）から照射することによって得られたレーザ計測データが用いられるため、図３（Ａ）に示すアングルからは死角となる位置の３次元点群データ（図３（Ｂ）参照）も作成される。
図２および図３に示すように、第１実施形態の森林資源情報算定装置１では、特許文献１に記載された技術と比較して格段に高密度な３次元点群データが作成される。
また、第１実施形態の森林資源情報算定装置１では、ドローンを用いることにより調査対象森林域に対してレーザ光を複数方向（詳細には、多数の方向）から照射することによって得られたレーザ計測データが用いられるため、図３（Ａ）に示すアングルからは死角となる位置の３次元点群データ（図３（Ｂ）参照）も作成される。
【0021】
図１に示す例では、３次元点群データ補正部１３が、３次元点群データ作成部１２によって作成された３次元点群データから、地表面の傾斜の影響を除外した３次元点群データである補正３次元点群データを作成する。
【0022】
図４は３次元点群データ補正部１３によって行われる処理の一例を説明するための図である。詳細には、図４（Ａ）は３次元点群データ補正部１３による処理が行われる前の３次元点群データ（つまり、３次元点群データ作成部１２によって作成された３次元点群データ）の一例を示しており、図４（Ｂ）は３次元点群データ補正部１３による処理が行われた後の３次元点群データ（つまり、３次元点群データ補正部１２によって作成された補正３次元点群データ）の一例を示している。
３次元点群データ作成部１２によって作成された３次元点群データ（図４（Ａ）参照）に傾斜した地表面が含まれる場合、３次元点群データ補正部１３は、補正３次元点群データ（図４（Ｂ）参照）に含まれる地表面が水平面になる（つまり、同一標高で平坦になる）ように、３次元点群データ作成部１２によって作成された３次元点群データを補正する。
３次元点群データ作成部１２によって作成された３次元点群データ（図４（Ａ）参照）に傾斜した地表面が含まれる場合、３次元点群データ補正部１３は、補正３次元点群データ（図４（Ｂ）参照）に含まれる地表面が水平面になる（つまり、同一標高で平坦になる）ように、３次元点群データ作成部１２によって作成された３次元点群データを補正する。
【0023】
図１に示す例では、スライスデータ作成部１４が、３次元点群データ補正部１３によって作成された補正３次元点群データを高さ方向に分割することにより複数のスライスデータを作成する。
【0024】
図５は３次元点群データ補正部１３によって作成された補正３次元点群データと、スライスデータ作成部１４によって作成された複数のスライスデータとの関係の一例を示す図である。
図５に示す例では、３次元点群データ補正部１３によって作成された補正３次元点群データの高さ方向寸法が約２０ｍ（詳細には、２０ｍ２０ｃｍ）である。また、スライスデータ作成部１４によって、補正３次元点群データの高さが１ｍから２０ｍ２０ｃｍまでの部分が２０ｃｍ間隔で分割され、９６個のスライスデータが作成されている。
図５に示す例では、３次元点群データ補正部１３によって作成された補正３次元点群データの高さ方向寸法が約２０ｍ（詳細には、２０ｍ２０ｃｍ）である。また、スライスデータ作成部１４によって、補正３次元点群データの高さが１ｍから２０ｍ２０ｃｍまでの部分が２０ｃｍ間隔で分割され、９６個のスライスデータが作成されている。
【0025】
図６はスライスデータ作成部１４によって作成された複数のスライスデータの一例を示す図である。詳細には、図６はスライスデータ作成部１４によって作成された複数のスライスデータのうちの６つのスライスデータを示している。
図６において、「１ｓｔＳｌｉｃｅ」は、例えば図５に示すような複数のスライスデータのうちの補正３次元点群データの高さ方向（図５の上下方向）の最も下側に位置するスライスデータ（高さが１ｍ～１ｍ２０ｃｍのスライスデータ）を示している。「３ｒｄＳｌｉｃｅ」は、例えば図５に示すような複数のスライスデータのうちの補正３次元点群データの高さ方向の下から３番目に位置するスライスデータ（高さが１ｍ４０ｃｍ～１ｍ６０ｃｍのスライスデータ）を示している。「５ｔｈＳｌｉｃｅ」は、例えば図５に示すような複数のスライスデータのうちの補正３次元点群データの高さ方向の下から５番目に位置するスライスデータ（高さが１ｍ８０ｃｍ～２ｍのスライスデータ）を示している。
図６において、「１ｓｔＳｌｉｃｅ」は、例えば図５に示すような複数のスライスデータのうちの補正３次元点群データの高さ方向（図５の上下方向）の最も下側に位置するスライスデータ（高さが１ｍ～１ｍ２０ｃｍのスライスデータ）を示している。「３ｒｄＳｌｉｃｅ」は、例えば図５に示すような複数のスライスデータのうちの補正３次元点群データの高さ方向の下から３番目に位置するスライスデータ（高さが１ｍ４０ｃｍ～１ｍ６０ｃｍのスライスデータ）を示している。「５ｔｈＳｌｉｃｅ」は、例えば図５に示すような複数のスライスデータのうちの補正３次元点群データの高さ方向の下から５番目に位置するスライスデータ（高さが１ｍ８０ｃｍ～２ｍのスライスデータ）を示している。
【0026】
図１に示す例では、単木解析部１５が、調査対象森林域（図２参照）に含まれる複数の広葉樹のそれぞれの解析を行う。単木解析部１５は、第１クラスタリング部１５Ａと、第２クラスタリング部１５Ｂと、樹幹中心点候補計算部１５Ｃと、樹幹中心点判断部１５Ｄと、分離処理部１５Ｅと、単木判断部１５Ｆとを備えている。
第１クラスタリング部１５Ａは、スライスデータ作成部１４によって作成された複数のスライスデータのそれぞれに含まれる３次元点群データのクラスタリングを行うことによって、スライスデータ毎に、調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のそれぞれの樹幹に対応する樹幹点群クラスタを生成する。詳細には、第１クラスタリング部１５Ａは、ＤＢＳＣＡＮ（Density-based spatial clustering of applications with noise）を用いることによって、各スライスデータに含まれる３次元点群データのクラスタリングを行う。
第１クラスタリング部１５Ａは、スライスデータ作成部１４によって作成された複数のスライスデータのそれぞれに含まれる３次元点群データのクラスタリングを行うことによって、スライスデータ毎に、調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のそれぞれの樹幹に対応する樹幹点群クラスタを生成する。詳細には、第１クラスタリング部１５Ａは、ＤＢＳＣＡＮ（Density-based spatial clustering of applications with noise）を用いることによって、各スライスデータに含まれる３次元点群データのクラスタリングを行う。
【0027】
図７は第１クラスタリング部１５Ａによって行われるクラスタリングを説明するための図である。詳細には、図７（Ａ）は第１クラスタリング部１５Ａによってクラスタリングが行われる前の高さが１ｍ～１ｍ２０ｃｍのスライスデータ（つまり、スライスデータ作成部１４によって作成された高さが１ｍ～１ｍ２０ｃｍのスライスデータ）を示している。図７（Ｂ）は第１クラスタリング部１５Ａによってクラスタリングが行われた後の高さが１ｍ～１ｍ２０ｃｍの複数の樹幹点群クラスタを示している。
図７（Ａ）に示すように、第１クラスタリング部１５Ａによってクラスタリングが行われる前のスライスデータには、ドローンから照射されたレーザ光を反射した点群が含まれている。つまり、第１クラスタリング部１５Ａによってクラスタリングが行われる前のスライスデータには、広葉樹の樹幹に対応する点群が含まれているのみならず、小枝、葉などに対応する点群も含まれている。また、第１クラスタリング部１５Ａによってクラスタリングが行われる前のスライスデータでは、どの点群が１本の広葉樹に対応しているかが識別されていない。
図７（Ａ）に示すように、第１クラスタリング部１５Ａによってクラスタリングが行われる前のスライスデータには、ドローンから照射されたレーザ光を反射した点群が含まれている。つまり、第１クラスタリング部１５Ａによってクラスタリングが行われる前のスライスデータには、広葉樹の樹幹に対応する点群が含まれているのみならず、小枝、葉などに対応する点群も含まれている。また、第１クラスタリング部１５Ａによってクラスタリングが行われる前のスライスデータでは、どの点群が１本の広葉樹に対応しているかが識別されていない。
【0028】
図７（Ｂ）に示すように、第１クラスタリング部１５Ａによってクラスタリングが行われた後の点群データには、小枝、葉などに対応する点群が含まれていない。詳細には、第１クラスタリング部１５Ａは、図７（Ａ）に示す点群のうちの隣接する点群の数Ｋｎが閾値Ｋｒ以下である点群（低密度の点群）は、小枝、葉などに対応する点群であると判断する。更に、第１クラスタリング部１５Ａは、小枝、葉などに対応する点群を、図７（Ｂ）に示す点群データから除去する。
更に、第１クラスタリング部１５Ａによって行われるクラスタリングにより、同一の（１本の）広葉樹の樹幹に対応する点群が識別される。具体的には、第１の広葉樹の樹幹に対応する点群によって第１の樹幹点群クラスタが生成され、第１の広葉樹とは異なる第２の広葉樹の樹幹に対応する点群によって第２の樹幹点群クラスタが生成される。第１の樹幹点群クラスタと第２の樹幹点群クラスタとが互いに異なる樹幹点群クラスタとして識別される。
更に、第１クラスタリング部１５Ａによって行われるクラスタリングにより、同一の（１本の）広葉樹の樹幹に対応する点群が識別される。具体的には、第１の広葉樹の樹幹に対応する点群によって第１の樹幹点群クラスタが生成され、第１の広葉樹とは異なる第２の広葉樹の樹幹に対応する点群によって第２の樹幹点群クラスタが生成される。第１の樹幹点群クラスタと第２の樹幹点群クラスタとが互いに異なる樹幹点群クラスタとして識別される。
【0029】
図１に示す例では、第２クラスタリング部１５Ｂが、一のスライスデータに含まれる複数の樹幹点群クラスタと、そのスライスデータに隣接するスライスデータである隣接スライスデータに含まれる複数の樹幹点群クラスタとの積み重ねを、補正３次元点群データの高さ方向（図５の上下方向）の全体にわたって行うことにより、調査対象森林域（図１参照）に含まれる複数の広葉樹のそれぞれの樹幹に対応する樹幹点群クラスタを生成する。
【0030】
図８は第２クラスタリング部１５Ｂによって生成された複数の広葉樹の樹幹に対応する複数の樹幹点群クラスタの一例を示す図である。
第２クラスタリング部１５Ｂは、高さが１ｍ～１ｍ２０ｃｍのスライスデータ（図５の最も下側に位置するスライスデータ）に含まれる複数の樹幹点群クラスタ（第１クラスタリング部１５Ａによって生成された樹幹点群クラスタ）に対して、高さが１ｍ２０ｃｍ～１ｍ４０ｃｍのスライスデータ（図５の下から２番目に位置するスライスデータ）に含まれる複数の樹幹点群クラスタ（第１クラスタリング部１５Ａによって生成された樹幹点群クラスタ）を積み重ねる。
次いで、第２クラスタリング部１５Ｂは、高さが１ｍ４０ｃｍ～１ｍ６０ｃｍのスライスデータ（図５の下から３番目に位置するスライスデータ）に含まれる複数の樹幹点群クラスタ（第１クラスタリング部１５Ａによって生成された樹幹点群クラスタ）を更に積み重ねる。
次いで、第２クラスタリング部１５Ｂは、高さが１ｍ６０ｃｍ～１ｍ８０ｃｍのスライスデータ（図５の下から４番目に位置するスライスデータ）に含まれる複数の樹幹点群クラスタ（第１クラスタリング部１５Ａによって生成された樹幹点群クラスタ）を更に積み重ねる。
第２クラスタリング部１５Ｂは、高さが２０ｍ～２０ｍ２０ｃｍのスライスデータ（図５の最も上側に位置するスライスデータ）に含まれる複数の樹幹点群クラスタ（第１クラスタリング部１５Ａによって生成された樹幹点群クラスタ）が積み重ねられるまで、積み重ねを続ける。
その結果、図８に示すように、高さ方向（図５の上下方向）に積み重ねられた複数の樹幹点群クラスタが生成される。
図８に示す樹幹点群クラスタ（第２クラスタリング部１５Ｂによって生成された樹幹点群クラスタ）は、ドローンから照射されたレーザ光を反射した点群であって、広葉樹の樹幹の周りの樹皮の表面上の点群の集まりである。
第２クラスタリング部１５Ｂは、高さが１ｍ～１ｍ２０ｃｍのスライスデータ（図５の最も下側に位置するスライスデータ）に含まれる複数の樹幹点群クラスタ（第１クラスタリング部１５Ａによって生成された樹幹点群クラスタ）に対して、高さが１ｍ２０ｃｍ～１ｍ４０ｃｍのスライスデータ（図５の下から２番目に位置するスライスデータ）に含まれる複数の樹幹点群クラスタ（第１クラスタリング部１５Ａによって生成された樹幹点群クラスタ）を積み重ねる。
次いで、第２クラスタリング部１５Ｂは、高さが１ｍ４０ｃｍ～１ｍ６０ｃｍのスライスデータ（図５の下から３番目に位置するスライスデータ）に含まれる複数の樹幹点群クラスタ（第１クラスタリング部１５Ａによって生成された樹幹点群クラスタ）を更に積み重ねる。
次いで、第２クラスタリング部１５Ｂは、高さが１ｍ６０ｃｍ～１ｍ８０ｃｍのスライスデータ（図５の下から４番目に位置するスライスデータ）に含まれる複数の樹幹点群クラスタ（第１クラスタリング部１５Ａによって生成された樹幹点群クラスタ）を更に積み重ねる。
第２クラスタリング部１５Ｂは、高さが２０ｍ～２０ｍ２０ｃｍのスライスデータ（図５の最も上側に位置するスライスデータ）に含まれる複数の樹幹点群クラスタ（第１クラスタリング部１５Ａによって生成された樹幹点群クラスタ）が積み重ねられるまで、積み重ねを続ける。
その結果、図８に示すように、高さ方向（図５の上下方向）に積み重ねられた複数の樹幹点群クラスタが生成される。
図８に示す樹幹点群クラスタ（第２クラスタリング部１５Ｂによって生成された樹幹点群クラスタ）は、ドローンから照射されたレーザ光を反射した点群であって、広葉樹の樹幹の周りの樹皮の表面上の点群の集まりである。
【0031】
図１に示す例では、樹幹中心点候補計算部１５Ｃが、第２クラスタリング部１５Ｂによって生成された樹幹点群クラスタに含まれる点群（広葉樹の樹幹の周りの樹皮の表面上の点群）に基づいて、広葉樹の樹幹の中心点（樹幹の中心線上の点）の候補を計算する。
樹幹中心点判断部１５Ｄは、樹幹中心点候補計算部１５Ｃによって計算された樹幹の中心点の候補の数に基づいて、樹幹中心点候補計算部１５Ｃによって計算された樹幹の中心点の候補が樹幹中心点であるか否かを判断する。
具体的には、樹幹中心点候補計算部１５Ｃによって計算された樹幹の中心点の候補のうちの高さ方向に隣接する樹幹の中心点の候補の数Ｋｎが閾値Ｋｃより多い場合（つまり、樹幹の中心線を構成し得る十分な数（密度）の中心点の候補が存在する場合）に、樹幹中心点判断部１５Ｄは、その樹幹の中心点の候補が樹幹中心点であると判断する。
樹幹中心点候補計算部１５Ｃによって計算された樹幹の中心点の候補のうちの高さ方向に隣接する樹幹の中心点の候補の数Ｋｎが閾値Ｋｃ以下である場合、樹幹中心点判断部１５Ｄは、その樹幹の中心点の候補が樹幹中心点ではなく、ノイズであると判断する。
図８に示す例では、第２クラスタリング部１５Ｂが、補正３次元点群データの高さ方向（図５の上下方向）の全体にわたって延びている樹幹点群クラスタを生成するが、他の例では、例えば第２クラスタリング部１５Ｂが、樹幹中心点であると樹幹中心点判断部１５Ｄによって判断された樹幹中心点を用いることにより、補正３次元点群データの高さ方向（図５の上下方向）の全体にわたって延びている樹幹中心点クラスタ（樹幹中心点をクラスタリングしたもの）を生成してもよい。
樹幹中心点判断部１５Ｄは、樹幹中心点候補計算部１５Ｃによって計算された樹幹の中心点の候補の数に基づいて、樹幹中心点候補計算部１５Ｃによって計算された樹幹の中心点の候補が樹幹中心点であるか否かを判断する。
具体的には、樹幹中心点候補計算部１５Ｃによって計算された樹幹の中心点の候補のうちの高さ方向に隣接する樹幹の中心点の候補の数Ｋｎが閾値Ｋｃより多い場合（つまり、樹幹の中心線を構成し得る十分な数（密度）の中心点の候補が存在する場合）に、樹幹中心点判断部１５Ｄは、その樹幹の中心点の候補が樹幹中心点であると判断する。
樹幹中心点候補計算部１５Ｃによって計算された樹幹の中心点の候補のうちの高さ方向に隣接する樹幹の中心点の候補の数Ｋｎが閾値Ｋｃ以下である場合、樹幹中心点判断部１５Ｄは、その樹幹の中心点の候補が樹幹中心点ではなく、ノイズであると判断する。
図８に示す例では、第２クラスタリング部１５Ｂが、補正３次元点群データの高さ方向（図５の上下方向）の全体にわたって延びている樹幹点群クラスタを生成するが、他の例では、例えば第２クラスタリング部１５Ｂが、樹幹中心点であると樹幹中心点判断部１５Ｄによって判断された樹幹中心点を用いることにより、補正３次元点群データの高さ方向（図５の上下方向）の全体にわたって延びている樹幹中心点クラスタ（樹幹中心点をクラスタリングしたもの）を生成してもよい。
【0032】
上述したように、広葉樹は、針葉樹と比較して、幹曲がりや枝分かれが多い。そのため、図８に示すように高さ方向に積み重ねられた樹幹点群クラスタに、１本の広葉樹の樹幹から枝が分岐しているのか、あるいは、幹曲がりが大きい広葉樹を含む２本の広葉樹が近接しているのかを識別しづらい部分（分岐部分）が含まれる場合がある。
【0033】
そこで、図１に示す例では、分離処理部１５Ｅは、分岐部分（樹幹から分岐した枝である可能性がある部分）を含む樹幹点群クラスタが第２クラスタリング部１５Ｂによって生成された場合に、分岐部分を含む樹幹点群クラスタが、異なる２本の広葉樹に対応するか、あるいは、分岐部分を含む樹幹点群クラスタが、幹と幹から分岐した枝とを有する１本の広葉樹に対応するかの判断を行う。
分離処理部１５Ｅは、分岐部分（樹幹から分岐した枝である可能性がある部分）の高さ方向寸法に基づいて、分岐部分を含む樹幹点群クラスタが、異なる２本の広葉樹に対応するか、あるいは、分岐部分を含む樹幹点群クラスタが１本の広葉樹に対応するかの判断を行う。つまり、分離処理部１５Ｅは、樹幹から分岐した枝に対応する可能性がある樹幹点群クラスタを含むスライスデータの数に基づいて、分岐部分を含む樹幹点群クラスタが、異なる２本の広葉樹に対応するか、あるいは、分岐部分を含む樹幹点群クラスタが１本の広葉樹に対応するかの判断を行う。
詳細には、分離処理部１５Ｅは、分岐部分（樹幹から分岐した枝である可能性がある部分）の高さ方向寸法が、３次元点群データ補正部１３によって作成された補正３次元点群データの高さ方向寸法の３分の２以上である場合に、分岐部分を含む樹幹点群クラスタが、異なる２本の広葉樹に対応すると判断する。つまり、分離処理部１５Ｅは、樹幹から分岐した枝に対応する可能性がある樹幹点群クラスタを含むスライスデータの数が、スライスデータの総数（例えば図５に示す例では９６）の３分の２以上である場合に、分岐部分を含む樹幹点群クラスタが、幹と幹から分岐した枝とを有する１本の広葉樹に対応するのではなく、異なる２本の広葉樹に対応すると判断する。
一方、分離処理部１５Ｅは、分岐部分（樹幹から分岐した枝である可能性がある部分）の高さ方向寸法が、３次元点群データ補正部１３によって作成された補正３次元点群データの高さ方向寸法の３分の２未満である場合に、分岐部分を含む樹幹点群クラスタが１本の広葉樹に対応すると判断する。つまり、分離処理部１５Ｅは、樹幹から分岐した枝に対応する可能性がある樹幹点群クラスタを含むスライスデータの数が、スライスデータの総数（例えば図５に示す例では９６）の３分の２未満である場合に、分岐部分が樹幹から分岐した枝である可能性が高いと判断する。
分離処理部１５Ｅは、分岐部分（樹幹から分岐した枝である可能性がある部分）の高さ方向寸法に基づいて、分岐部分を含む樹幹点群クラスタが、異なる２本の広葉樹に対応するか、あるいは、分岐部分を含む樹幹点群クラスタが１本の広葉樹に対応するかの判断を行う。つまり、分離処理部１５Ｅは、樹幹から分岐した枝に対応する可能性がある樹幹点群クラスタを含むスライスデータの数に基づいて、分岐部分を含む樹幹点群クラスタが、異なる２本の広葉樹に対応するか、あるいは、分岐部分を含む樹幹点群クラスタが１本の広葉樹に対応するかの判断を行う。
詳細には、分離処理部１５Ｅは、分岐部分（樹幹から分岐した枝である可能性がある部分）の高さ方向寸法が、３次元点群データ補正部１３によって作成された補正３次元点群データの高さ方向寸法の３分の２以上である場合に、分岐部分を含む樹幹点群クラスタが、異なる２本の広葉樹に対応すると判断する。つまり、分離処理部１５Ｅは、樹幹から分岐した枝に対応する可能性がある樹幹点群クラスタを含むスライスデータの数が、スライスデータの総数（例えば図５に示す例では９６）の３分の２以上である場合に、分岐部分を含む樹幹点群クラスタが、幹と幹から分岐した枝とを有する１本の広葉樹に対応するのではなく、異なる２本の広葉樹に対応すると判断する。
一方、分離処理部１５Ｅは、分岐部分（樹幹から分岐した枝である可能性がある部分）の高さ方向寸法が、３次元点群データ補正部１３によって作成された補正３次元点群データの高さ方向寸法の３分の２未満である場合に、分岐部分を含む樹幹点群クラスタが１本の広葉樹に対応すると判断する。つまり、分離処理部１５Ｅは、樹幹から分岐した枝に対応する可能性がある樹幹点群クラスタを含むスライスデータの数が、スライスデータの総数（例えば図５に示す例では９６）の３分の２未満である場合に、分岐部分が樹幹から分岐した枝である可能性が高いと判断する。
【0034】
図１に示す例では、上述したように、分離処理部１５Ｅが、樹幹点群クラスタを含むスライスデータの数に基づいて、分岐部分を含む樹幹点群クラスタが、異なる２本の広葉樹に対応するか、あるいは、分岐部分を含む樹幹点群クラスタが１本の広葉樹に対応するかの判断を行う。
他の例では、分離処理部１５Ｅが、樹幹中心点クラスタを含むスライスデータの数に基づいて、分岐部分を含む樹幹点群クラスタが、異なる２本の広葉樹に対応するか、あるいは、分岐部分を含む樹幹点群クラスタが１本の広葉樹に対応するかの判断を行ってもよい。
他の例では、分離処理部１５Ｅが、樹幹中心点クラスタを含むスライスデータの数に基づいて、分岐部分を含む樹幹点群クラスタが、異なる２本の広葉樹に対応するか、あるいは、分岐部分を含む樹幹点群クラスタが１本の広葉樹に対応するかの判断を行ってもよい。
【0035】
図９は分岐部分を含む樹幹点群クラスタが異なる２本の広葉樹に対応すると分離処理部１５Ｅによって判断される例を説明するための図である。詳細には、図９（Ａ）は分岐部分を含む樹幹点群クラスタが、異なる２本の広葉樹に対応するか、あるいは、分岐部分を含む樹幹点群クラスタが１本の広葉樹に対応するかの判断が分離処理部１５Ｅによって行われる前の状態を示している。図９（Ｂ）は分岐部分を含む樹幹点群クラスタが異なる２本の広葉樹に対応すると分離処理部１５Ｅによって判断された後の状態を示している。
図９に示す例では、樹幹から分岐した枝に対応する可能性がある樹幹中心点クラスタを含むスライスデータの数が、スライスデータの総数の３分の２以上であるため、分離処理部１５Ｅは、分岐部分（樹幹から分岐した枝に見える部分）を含む樹幹点群クラスタが、幹と幹から分岐した枝とを有する１本の広葉樹に対応するのではなく、異なる２本の広葉樹に対応すると判断する。
図９に示す例では、樹幹から分岐した枝に対応する可能性がある樹幹中心点クラスタを含むスライスデータの数が、スライスデータの総数の３分の２以上であるため、分離処理部１５Ｅは、分岐部分（樹幹から分岐した枝に見える部分）を含む樹幹点群クラスタが、幹と幹から分岐した枝とを有する１本の広葉樹に対応するのではなく、異なる２本の広葉樹に対応すると判断する。
【0036】
図１に示す例では、単木判断部１５Ｆが、樹幹中心点判断部１５Ｄによって樹幹中心点であると判断された点と、分離処理部１５Ｅによる判断の結果とに基づいて、判断の対象の樹幹点群クラスタが、調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のそれぞれの樹幹に対応するか、あるいは、ノイズであるかを判断する。
詳細には、単木判断部１５Ｆは、例えば第２クラスタリング部１５Ｂによって生成された高さ方向に延びている樹幹中心点クラスタと、分離処理部１５Ｅによる判断の結果とを用いることによって、例えば図８に示す樹幹点群クラスタが、調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹の樹幹のみに対応するか、あるいは、樹幹から分岐した枝（ノイズとして除去すべきもの）を含むかを判断する。
詳細には、単木判断部１５Ｆは、例えば第２クラスタリング部１５Ｂによって生成された高さ方向に延びている樹幹中心点クラスタと、分離処理部１５Ｅによる判断の結果とを用いることによって、例えば図８に示す樹幹点群クラスタが、調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹の樹幹のみに対応するか、あるいは、樹幹から分岐した枝（ノイズとして除去すべきもの）を含むかを判断する。
【0037】
図１０は単木判断部１５Ｆによって調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹の樹幹に対応すると判断された樹幹点群クラスタの一例を示す図である。
図１０に示す例では、調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のそれぞれを示す各樹幹点群クラスタに通し番号が付されている。
図１０に示す例では、調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のそれぞれを示す各樹幹点群クラスタに通し番号が付されている。
【0038】
図１に示す例では、単木点群抽出部１６が、３次元点群データ作成部１２によって作成された３次元点群データ（図２および図３参照）のうち、単木判断部１５Ｆによって樹幹に対応する樹幹点群クラスタであると判断された３次元点群データ（例えば図１０に示す樹幹点群クラスタ）以外の３次元点群データ（例えば広葉樹の枝葉に対応する部分の３次元点群データ）を用いることにより、調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のうちの樹幹以外の部分を再現する。
【0039】
図１１は単木点群抽出部１６によって樹幹以外の部分の再現が行われた後の調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹の３次元点群データの一例を示す図である。
図１１に示す例では、調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のそれぞれの樹形（幹曲がり、枝ぶり)が再現されつつ、調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のそれぞれが明確に識別されている。
図１１に示す例では、調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のそれぞれの樹形（幹曲がり、枝ぶり)が再現されつつ、調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のそれぞれが明確に識別されている。
【0040】
図１に示す例では、単木樹高解析部１７が、単木判断部１５Ｆによって樹幹に対応する樹幹点群クラスタであると判断された３次元点群データと、単木点群抽出部１６によって樹幹以外の部分の再現に用いられた３次元点群データとを用いることによって、調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のそれぞれの水平方向位置（例えば緯度、経度など）および樹高を計算する。
【0041】
【0042】
図１３は第１実施形態の森林資源情報算定装置１において実行される処理の一例を説明するためのフローチャートである。図１４は図１３のステップＳ５０において実行される処理の一例を詳細に説明するためのフローチャートである。
図１３および図１４に示す例では、ステップＳ１０において、レーザ計測データ取得部１１は、ドローンを用いることにより調査対象森林域に対してレーザ光を複数方向から照射することによって得られたレーザ計測データを取得する。
次いで、ステップＳ２０では、３次元点群データ作成部１２が、ステップＳ１０において取得されたレーザ計測データに基づいて３次元点群データを作成する。
次いで、ステップＳ３０では、３次元点群データ補正部１３が、ステップＳ２０において作成された３次元点群データから、地表面の傾斜の影響を除外した３次元点群データである補正３次元点群データを作成する。
次いで、ステップＳ４０では、スライスデータ作成部１４が、ステップＳ３０において作成された補正３次元点群データを高さ方向に分割することにより複数のスライスデータを作成する。
図１３および図１４に示す例では、ステップＳ１０において、レーザ計測データ取得部１１は、ドローンを用いることにより調査対象森林域に対してレーザ光を複数方向から照射することによって得られたレーザ計測データを取得する。
次いで、ステップＳ２０では、３次元点群データ作成部１２が、ステップＳ１０において取得されたレーザ計測データに基づいて３次元点群データを作成する。
次いで、ステップＳ３０では、３次元点群データ補正部１３が、ステップＳ２０において作成された３次元点群データから、地表面の傾斜の影響を除外した３次元点群データである補正３次元点群データを作成する。
次いで、ステップＳ４０では、スライスデータ作成部１４が、ステップＳ３０において作成された補正３次元点群データを高さ方向に分割することにより複数のスライスデータを作成する。
【0043】
次いで、ステップＳ５０では、単木解析部１５が、調査対象森林域（図２参照）に含まれる複数の広葉樹のそれぞれの解析を行う。
詳細には、ステップＳ５１では、単木解析部１５が、生点群近隣距離Ｄｒの初期値、生点群近隣最低点数Ｋｒの初期値、中心点近隣距離Ｄｃの初期値および中心点近隣最低点数Ｋｃの初期値の設定を行う。
次いで、ステップＳ５２では、第１クラスタリング部１５Ａが、ステップＳ４０において作成された複数のスライスデータのそれぞれに含まれる３次元点群データのクラスタリングを行うことによって、スライスデータ毎に、調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のそれぞれの樹幹に対応する樹幹点群クラスタを生成する。
ステップＳ５３では、第１クラスタリング部１５Ａが、各スライスデータに含まれる３次元点群のそれぞれについて、低密度の点群であるか否かを判断する。
ステップＳ５３Ａでは、第１クラスタリング部１５Ａが、各スライスデータに含まれる３次元点群のうちの低密度の点群を小枝、葉などに対応するノイズと判断し、各スライスデータから除去する。
ステップＳ５４では、第２クラスタリング部１５Ｂが、隣接するスライスデータのそれぞれに含まれる樹幹点群クラスタの積み重ねを、補正３次元点群データの高さ方向（図５の上下方向）の全体にわたって行うことによって、調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のそれぞれの樹幹に対応する樹幹点群クラスタを生成する。
詳細には、ステップＳ５１では、単木解析部１５が、生点群近隣距離Ｄｒの初期値、生点群近隣最低点数Ｋｒの初期値、中心点近隣距離Ｄｃの初期値および中心点近隣最低点数Ｋｃの初期値の設定を行う。
次いで、ステップＳ５２では、第１クラスタリング部１５Ａが、ステップＳ４０において作成された複数のスライスデータのそれぞれに含まれる３次元点群データのクラスタリングを行うことによって、スライスデータ毎に、調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のそれぞれの樹幹に対応する樹幹点群クラスタを生成する。
ステップＳ５３では、第１クラスタリング部１５Ａが、各スライスデータに含まれる３次元点群のそれぞれについて、低密度の点群であるか否かを判断する。
ステップＳ５３Ａでは、第１クラスタリング部１５Ａが、各スライスデータに含まれる３次元点群のうちの低密度の点群を小枝、葉などに対応するノイズと判断し、各スライスデータから除去する。
ステップＳ５４では、第２クラスタリング部１５Ｂが、隣接するスライスデータのそれぞれに含まれる樹幹点群クラスタの積み重ねを、補正３次元点群データの高さ方向（図５の上下方向）の全体にわたって行うことによって、調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のそれぞれの樹幹に対応する樹幹点群クラスタを生成する。
【0044】
次いで、ステップＳ５５では、樹幹中心点候補計算部１５Ｃが、ステップＳ５４において生成された樹幹点群クラスタに含まれる点群（広葉樹の樹幹の周りの樹皮の表面上の点群）に基づいて、広葉樹の樹幹の中心点の候補を計算する。
次いで、ステップＳ５６では、樹幹中心点候補計算部１５Ｃが、ステップＳ５５において計算された広葉樹の樹幹の中心点の候補を補正３次元点群データの高さ方向（図５の上下方向）につなげる（クラスタリングを行う）処理を実行する。
次いで、ステップＳ５７では、樹幹中心点判断部１５Ｄが、ステップＳ５６において高さ方向につなげられた樹幹の中心点の候補の数に基づいて、ステップＳ５５において計算された樹幹の中心点の候補が樹幹中心点であるか否かを判断する。具体的には、樹幹中心点判断部１５Ｄは、ステップＳ５６において高さ方向につなげられた樹幹の中心点の候補が他の樹幹の中心点の候補から離れている（つまり、樹幹が高さ方向につながっていない）か否か、および、ステップＳ５６において高さ方向につなげられた樹幹の中心点の候補が樹幹から外れているか否かを判断する。
ステップＳ５７Ａにおいて、樹幹中心点判断部１５Ｄは、他の樹幹の中心点の候補から離れている樹幹の中心点の候補、および、樹幹から外れている樹幹の中心点の候補をノイズ中心点と判断し、除去する。
ステップＳ５８では、樹幹中心点判断部１５Ｄが、ノイズ中心点と判断されなかった樹幹の中心点の候補を樹幹中心点と判断すると共に、第２クラスタリング部１５Ｂが、樹幹中心点のクラスタリングを行う（樹幹中心点を高さ方向につなげる）ことによって調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のそれぞれに対応する樹幹中心点クラスタを生成する。
次いで、ステップＳ５６では、樹幹中心点候補計算部１５Ｃが、ステップＳ５５において計算された広葉樹の樹幹の中心点の候補を補正３次元点群データの高さ方向（図５の上下方向）につなげる（クラスタリングを行う）処理を実行する。
次いで、ステップＳ５７では、樹幹中心点判断部１５Ｄが、ステップＳ５６において高さ方向につなげられた樹幹の中心点の候補の数に基づいて、ステップＳ５５において計算された樹幹の中心点の候補が樹幹中心点であるか否かを判断する。具体的には、樹幹中心点判断部１５Ｄは、ステップＳ５６において高さ方向につなげられた樹幹の中心点の候補が他の樹幹の中心点の候補から離れている（つまり、樹幹が高さ方向につながっていない）か否か、および、ステップＳ５６において高さ方向につなげられた樹幹の中心点の候補が樹幹から外れているか否かを判断する。
ステップＳ５７Ａにおいて、樹幹中心点判断部１５Ｄは、他の樹幹の中心点の候補から離れている樹幹の中心点の候補、および、樹幹から外れている樹幹の中心点の候補をノイズ中心点と判断し、除去する。
ステップＳ５８では、樹幹中心点判断部１５Ｄが、ノイズ中心点と判断されなかった樹幹の中心点の候補を樹幹中心点と判断すると共に、第２クラスタリング部１５Ｂが、樹幹中心点のクラスタリングを行う（樹幹中心点を高さ方向につなげる）ことによって調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のそれぞれに対応する樹幹中心点クラスタを生成する。
【0045】
次いで、ステップＳ５９において、分離処理部１５Ｅは、分岐部分（樹幹から分岐した枝である可能性がある部分）を含む樹幹中心点クラスタが、異なる２本の広葉樹に対応するか、あるいは、分岐部分を含む樹幹点群クラスタが、幹と幹から分岐した枝とを有する１本の広葉樹に対応するかの判断を行う。
詳細には、分離処理部１５Ｅは、分岐部分（樹幹から分岐した枝である可能性がある部分）の高さ方向寸法が、ステップＳ３０において作成された補正３次元点群データの高さ方向寸法の３分の２以上である場合に、分岐部分を含む樹幹中心点クラスタが、異なる２本の広葉樹に対応すると判断する。つまり、分離処理部１５Ｅは、樹幹から分岐した枝に対応する可能性がある樹幹中心点クラスタを含むスライスデータの数が、スライスデータの総数（例えば図５に示す例では９６）の３分の２以上である場合に、分岐部分を含む樹幹中心点クラスタが、幹と幹から分岐した枝とを有する１本の広葉樹に対応するのではなく、異なる２本の広葉樹に対応すると判断する。
ステップＳ５９Ａでは、分離処理部１５Ｅが、中心点近隣距離Ｄｃの値を変更する。
ステップＳ５９Ｂでは、分離処理部１５Ｅが、中心点近隣距離Ｄｃの値が１以下の樹幹中心点をノイズ中心点と判断し、除去する。
詳細には、分離処理部１５Ｅは、分岐部分（樹幹から分岐した枝である可能性がある部分）の高さ方向寸法が、ステップＳ３０において作成された補正３次元点群データの高さ方向寸法の３分の２以上である場合に、分岐部分を含む樹幹中心点クラスタが、異なる２本の広葉樹に対応すると判断する。つまり、分離処理部１５Ｅは、樹幹から分岐した枝に対応する可能性がある樹幹中心点クラスタを含むスライスデータの数が、スライスデータの総数（例えば図５に示す例では９６）の３分の２以上である場合に、分岐部分を含む樹幹中心点クラスタが、幹と幹から分岐した枝とを有する１本の広葉樹に対応するのではなく、異なる２本の広葉樹に対応すると判断する。
ステップＳ５９Ａでは、分離処理部１５Ｅが、中心点近隣距離Ｄｃの値を変更する。
ステップＳ５９Ｂでは、分離処理部１５Ｅが、中心点近隣距離Ｄｃの値が１以下の樹幹中心点をノイズ中心点と判断し、除去する。
【0046】
次いで、ステップＳ６０では、単木判断部１５Ｆが、ステップＳ５７において樹幹中心点であると判断された点と、ステップＳ５９における判断の結果とに基づいて、判断の対象の樹幹点群クラスタが、調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のそれぞれの樹幹に対応するか、あるいは、ノイズであるかを判断する。
ステップＳ６０において、単木判断部１５Ｆは、ステップＳ５８において生成された高さ方向に延びている樹幹中心点クラスタと、ステップＳ５９における判断の結果とを用いる。
判断の対象の樹幹点群クラスタが、調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のそれぞれの樹幹に対応する（つまり、判断の対象の樹幹点群クラスタが単木に対応する）と単木判断部１５Ｆによって判断される条件には、例えば、（１）ステップＳ５８において生成された樹幹中心点クラスタが、３ｍ～８ｍの高さの範囲内に５つ以上存在すること、（２）ステップＳ５８において生成された樹幹中心点クラスタの最低高さが４ｍ以下であること、（３）ステップＳ５８において生成された樹幹中心点クラスタの最高高さが５ｍ以上であること、（４）高さ方向につなげられた樹幹中心点クラスタに分岐部分（樹幹から分岐した枝である可能性がある部分）が含まれる場合に、その分岐部分を含むスライスデータの数がスライスデータの総数（例えば図５に示す例では９６）の３分の１以下であること、（５）ステップＳ５８において生成された樹幹中心点クラスタが、高さ方向の連続する１０以上のスライスデータに含まれることが含まれる。
判断の対象の樹幹点群クラスタが、調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のそれぞれの樹幹に対応せず、ノイズであるかと判断された場合に、ステップＳ６０Ａでは、ステップＳ５８において生成された高さ方向に延びている樹幹中心点クラスタが、ノイズ中心点クラスタと判断され、除去される。
ステップＳ６０において、単木判断部１５Ｆは、ステップＳ５８において生成された高さ方向に延びている樹幹中心点クラスタと、ステップＳ５９における判断の結果とを用いる。
判断の対象の樹幹点群クラスタが、調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のそれぞれの樹幹に対応する（つまり、判断の対象の樹幹点群クラスタが単木に対応する）と単木判断部１５Ｆによって判断される条件には、例えば、（１）ステップＳ５８において生成された樹幹中心点クラスタが、３ｍ～８ｍの高さの範囲内に５つ以上存在すること、（２）ステップＳ５８において生成された樹幹中心点クラスタの最低高さが４ｍ以下であること、（３）ステップＳ５８において生成された樹幹中心点クラスタの最高高さが５ｍ以上であること、（４）高さ方向につなげられた樹幹中心点クラスタに分岐部分（樹幹から分岐した枝である可能性がある部分）が含まれる場合に、その分岐部分を含むスライスデータの数がスライスデータの総数（例えば図５に示す例では９６）の３分の１以下であること、（５）ステップＳ５８において生成された樹幹中心点クラスタが、高さ方向の連続する１０以上のスライスデータに含まれることが含まれる。
判断の対象の樹幹点群クラスタが、調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のそれぞれの樹幹に対応せず、ノイズであるかと判断された場合に、ステップＳ６０Ａでは、ステップＳ５８において生成された高さ方向に延びている樹幹中心点クラスタが、ノイズ中心点クラスタと判断され、除去される。
【0047】
次いで、ステップＳ７０では、単木点群抽出部１６が、ステップＳ２０において作成された３次元点群データ（図２および図３参照）のうち、ステップＳ６０において樹幹に対応する樹幹点群クラスタであると判断された３次元点群データ（例えば図１０に示す樹幹点群クラスタ）以外の３次元点群データ（例えば広葉樹の枝葉に対応する部分の３次元点群データ）を用いることにより、調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のうちの樹幹以外の部分を再現する。
次いで、ステップＳ８０では、単木樹高解析部１７が、ステップＳ６０において樹幹に対応する樹幹点群クラスタであると判断された３次元点群データと、ステップＳ７０において樹幹以外の部分の再現に用いられた３次元点群データとを用いることによって、調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のそれぞれの水平方向位置（例えば緯度、経度など）および樹高を計算する。
次いで、ステップＳ８０では、単木樹高解析部１７が、ステップＳ６０において樹幹に対応する樹幹点群クラスタであると判断された３次元点群データと、ステップＳ７０において樹幹以外の部分の再現に用いられた３次元点群データとを用いることによって、調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のそれぞれの水平方向位置（例えば緯度、経度など）および樹高を計算する。
【0048】
［実施例］
本発明者等は、ドローン（ＵＡＶ：Unmanned Aerial Vehicle）として、ＤＪＩ社製Ｍ６００Ｐｒｏを用い、レーザ計測装置としてＹｅｌｌｏｗＳｃａｎ社製Ｓｕｒｖｅｙｏｒ Ｕｌｔｒａを用いて、大町市社、大町市二ツ屋および木島平村の所定の調査対象森林域のレーザ計測を行い、第１実施形態の森林資源情報算定装置１による森林資源情報の算定を行った。
本発明者等は、ドローン（ＵＡＶ：Unmanned Aerial Vehicle）として、ＤＪＩ社製Ｍ６００Ｐｒｏを用い、レーザ計測装置としてＹｅｌｌｏｗＳｃａｎ社製Ｓｕｒｖｅｙｏｒ Ｕｌｔｒａを用いて、大町市社、大町市二ツ屋および木島平村の所定の調査対象森林域のレーザ計測を行い、第１実施形態の森林資源情報算定装置１による森林資源情報の算定を行った。
【0049】
図１５は１つ目の調査地である大町市社の調査対象森林域を説明するための図である。図１６は２つ目の調査地である大町市二ツ屋の調査対象森林域を説明するための図である。図１７は３つ目の調査地である木島平村の調査対象森林域を説明するための図である。図１８は３つの調査地の現地調査結果を示す図である。
図１９は１つ目および２つ目の調査地の分類結果を示す図である。詳細には、図１９（Ａ）は第１実施形態の森林資源情報算定装置１の単木樹高解析部１７によって計算された大町市社の調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のそれぞれの水平方向位置を「ＵＬＳ ＩＴＤ（単木抽出結果）」で示しており、図１９（Ｂ）は第１実施形態の森林資源情報算定装置１の単木樹高解析部１７によって計算された大町市二ツ屋の調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のそれぞれの水平方向位置を「ＵＬＳ ＩＴＤ」で示している。
図２０は３つ目の調査地の分類結果などを示す図である。詳細には、図２０（Ａ）は第１実施形態の森林資源情報算定装置１の単木樹高解析部１７によって計算された木島平村の調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のそれぞれの水平方向位置を「ＵＬＳ ＩＴＤ」で示しており、図２０（Ｂ）は３つの調査地における現地調査結果に対する第１実施形態の森林資源情報算定装置１の単木樹高解析部１７による計算結果の正解率などを示している。
図１９は１つ目および２つ目の調査地の分類結果を示す図である。詳細には、図１９（Ａ）は第１実施形態の森林資源情報算定装置１の単木樹高解析部１７によって計算された大町市社の調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のそれぞれの水平方向位置を「ＵＬＳ ＩＴＤ（単木抽出結果）」で示しており、図１９（Ｂ）は第１実施形態の森林資源情報算定装置１の単木樹高解析部１７によって計算された大町市二ツ屋の調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のそれぞれの水平方向位置を「ＵＬＳ ＩＴＤ」で示している。
図２０は３つ目の調査地の分類結果などを示す図である。詳細には、図２０（Ａ）は第１実施形態の森林資源情報算定装置１の単木樹高解析部１７によって計算された木島平村の調査対象森林域に含まれる複数の広葉樹のそれぞれの水平方向位置を「ＵＬＳ ＩＴＤ」で示しており、図２０（Ｂ）は３つの調査地における現地調査結果に対する第１実施形態の森林資源情報算定装置１の単木樹高解析部１７による計算結果の正解率などを示している。
【0050】
大町市の調査地の正解率は１００％であった。他地域でもＤＢＨ（胸高直径）が１０ｃｍを超える樹木の場合、９０％を超える正解率だった。実用レベルの正解率は８割以上であることから、第１実施形態の森林資源情報算定装置１の実用精度は保証できていると言える。
【0051】
３カ所の異なるタイプの広葉樹林で３次元点群データから単木区分と樹冠形状の抽出に取り組んだ結果、いずれもモデルを立体的に区分表現でき、第１実施形態の森林資源情報算定装置１は高い空間再現力をもつことが明らかになった。
クリ、コナラ、ブナが優占する異なるタイプの広葉樹林において、単木区分の正解率はほぼ１００％であった。
１５種が混在し、多様で複雑な大町市社プロットでも、誤検出は３％未満であり、実用精度に問題はない。
クリ、コナラ、ブナが優占する異なるタイプの広葉樹林において、単木区分の正解率はほぼ１００％であった。
１５種が混在し、多様で複雑な大町市社プロットでも、誤検出は３％未満であり、実用精度に問題はない。
【0052】
上述したように、広葉樹林は多様な樹種が混交し、本数密度も高く、樹冠は円く、樹頂点が見つけづらい。そのため、パターン認識やＡＩ（人工知能）で単木区分することが難しい。また、広葉樹は着葉量が多く、幹曲がりや枝分かれもあるため、空撮画像を用いることによっては個体を判別できない。
そこで、第１実施形態の森林資源情報算定装置１では、上述した処理が行われる。
つまり、根元から樹頂点までの幹や枝ぶりをデータ化するために、落葉期にドローンを用いたレーザ計測を行うことによって、高密度の３次元点群データが得られる。
また、一定間隔のレベルスライスで範囲内の３次元点群データを抽出し、点密度によるクラスタリングを行うことによって、スライスデータ毎に樹幹点群クラスタが生成される。
更に、スライスデータ毎の樹幹点群クラスタを高さ方向に積み重ねることによって、枝や葉などのノイズが除去された高さ方向に延びている樹幹点群クラスタが生成され、立木位置が抽出される。
また、階層別に幹直径点群を抽出し、幹直径を連結することによって、樹頂点までの樹幹の３次元モデルが作成される。
そこで、第１実施形態の森林資源情報算定装置１では、上述した処理が行われる。
つまり、根元から樹頂点までの幹や枝ぶりをデータ化するために、落葉期にドローンを用いたレーザ計測を行うことによって、高密度の３次元点群データが得られる。
また、一定間隔のレベルスライスで範囲内の３次元点群データを抽出し、点密度によるクラスタリングを行うことによって、スライスデータ毎に樹幹点群クラスタが生成される。
更に、スライスデータ毎の樹幹点群クラスタを高さ方向に積み重ねることによって、枝や葉などのノイズが除去された高さ方向に延びている樹幹点群クラスタが生成され、立木位置が抽出される。
また、階層別に幹直径点群を抽出し、幹直径を連結することによって、樹頂点までの樹幹の３次元モデルが作成される。
【0053】
第１実施形態の森林資源情報算定装置１の一例（本発明者等の研究結果）によれば、現地調査せずに、ドローンのみを用いたレーザ計測データに基づいて広域の広葉樹林の３次元空間上における単木区分および樹形把握を実現することができる。
詳細には、第１実施形態の森林資源情報算定装置１によれば、樹木の位置、高さ、樹形を算定することによって、本数積算で出材量を把握することができる。
詳細には、第１実施形態の森林資源情報算定装置１によれば、樹木の位置、高さ、樹形を算定することによって、本数積算で出材量を把握することができる。
【0054】
＜第２実施形態＞
以下、本発明の森林資源情報算定装置、森林資源情報算定方法およびプログラムの第２実施形態について説明する。
第２実施形態の森林資源情報算定装置１は、後述する点を除き、上述した第１実施形態の森林資源情報算定装置１と同様に構成されている。従って、第２実施形態の森林資源情報算定装置１によれば、後述する点を除き、上述した第１実施形態の森林資源情報算定装置１と同様の効果を奏することができる。
以下、本発明の森林資源情報算定装置、森林資源情報算定方法およびプログラムの第２実施形態について説明する。
第２実施形態の森林資源情報算定装置１は、後述する点を除き、上述した第１実施形態の森林資源情報算定装置１と同様に構成されている。従って、第２実施形態の森林資源情報算定装置１によれば、後述する点を除き、上述した第１実施形態の森林資源情報算定装置１と同様の効果を奏することができる。
【0055】
第１実施形態の森林資源情報算定装置１では、１つのコンピュータを用いることによって図１３および図１４に示す処理が実行される。
一方、第２実施形態の森林資源情報算定装置１では、複数のコンピュータを用いることによって図１３および図１４に示す処理が実行されてもよい。具体的には、例えばステップＳ１０、Ｓ２０、Ｓ３０などの処理が例えばクラウドサーバなどにおいて実行されてもよい。
一方、第２実施形態の森林資源情報算定装置１では、複数のコンピュータを用いることによって図１３および図１４に示す処理が実行されてもよい。具体的には、例えばステップＳ１０、Ｓ２０、Ｓ３０などの処理が例えばクラウドサーバなどにおいて実行されてもよい。
【0056】
以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。上述した各実施形態および各例に記載の構成を組み合わせてもよい。
【0057】
なお、上述した実施形態における森林資源情報算定装置１が備える各部の機能全体あるいはその一部は、これらの機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現しても良い。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ－ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶部のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでも良い。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ－ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶部のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでも良い。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。
【符号の説明】
【0058】
１…森林資源情報算定装置、１１…レーザ計測データ取得部、１２…３次元点群データ作成部、１３…３次元点群データ補正部、１４…スライスデータ作成部、１５…単木解析部、１５Ａ…第１クラスタリング部、１５Ｂ…第２クラスタリング部、１５Ｃ…樹幹中心点候補計算部、１５Ｄ…樹幹中心点判断部、１５Ｅ…分離処理部、１５Ｆ…単木判断部、１６…単木点群抽出部、１７…単木樹高解析部
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】
【図18】
【図19】
【図20】
