森林樹冠密度および高さの推定

森林樹冠密度および高さは、さまざまな環境用途で変数として使用されています。これらの用途には、バイオマス、森林の範囲と状態、生態的多様性の推定などがあります。樹冠密度、つまり林冠被覆とは、空中から見た、地表に対する植生の比率です。樹冠の高さは、地表から樹冠頂上までの高さを計測したものです。これらの変数の両方を決定する際は、LIDAR を使うのが有効です。

以下に、LIDAR ポイントから樹冠密度および高さを計算する手順を示します。最初に必要とされるのは、地面リターン（地表）と非地面リターンに分類されている LIDAR です。このタイプのポイント分類は、通常、データ プロバイダーによって行われます。次に、調査領域で RIDAR が収集された時期と植生のタイプを検討する必要があります。多数の落葉樹が存在し、収集が秋（落葉）の期間に行われた場合、密度の計算は無効になります。

ジオデータベースへのポイントの読み込み

樹冠密度を算出するには、地面、つまり地表の LIDAR ポイントを 1 つのマルチポイント フィーチャクラスに読み込み、地上のポイントを別のマルチポイント フィーチャクラスに読み込みます。データが LAS 形式の場合は、ジオデータベースへの LIDAR ポイントの読み込みに [LAS → マルチポイント（LAS to Multipoint）] ジオプロセシング ツールを使用できます。2 つのマルチポイント フィーチャクラスのフィルタリングに使用する適切なクラス コードを必ず指定するようにしてください。以下の表に、LAS 1.1 標準で規定されている LAS クラス コードを示します。

クラス コード	分類タイプ
0	作成されているが分類不可
1	未分類
2	地面
3	低位植生
4	中間植生
5	高位植生
6	建物
7	低地ポイント（ノイズ）
8	モデル キー
9	水域

注意:

過去数年間に作成されたすべての LAS ファイルでは、ポイントが分類される際にこれらのコードが使用されていますが、残念なことに、まだ、あいまいな部分が残っています。たとえば、クラス 2 は地面ですが、クラス 8 もまた地面を表します。クラス 8、つまりモデル キーのポイントは、間引きされた地面ポイントの集まりを必要とするコンター作成など、その他の用途で使用される地面ポイントの特別な集まりです。これらのポイントを設定するかどうかは、データがどのように処理されたかによって決まります。データがどのように処理されたかがわからない場合は、両方のクラスを指定してください。モデル キー ポイントがまったく存在しないことが判明した場合でも、それが問題になることはありません。植生の場合も、同様な問題が存在します。ベンダーによっては、詳細な分類は行わないという理由で、地上にあるすべてのものをクラス 1 に分類する場合があります。したがって、データ分類の細部が不明な場合は、クラス 1、3、4、および 5 を使用して非地面ポイントを読み込みます。これは、多様な対応が可能な、植生ポイントの妥当な取得方法です。建物などその他の人工的な非地面フィーチャがクラス 1 に属する場合は、それらのフィーチャも取得されることになるため、出力に多少の歪みが生じます。

密度の計算

樹冠密度を求める最も効果的な方法は、ラスタ化を通じて調査領域を多数の小さな同サイズの単位に分割することです。各ラスタ セルについて、LIDAR リターンの総数と地上のリターン数を比較します。

この段階における処理上の重要なポイントは、この解析用に適切な [セル サイズ] を指定することです。セル サイズは平均ポイント間隔の少なくとも 4 倍の値にする必要があります。これより大きい値を指定することはできますが、これよりも小さい値は指定できません。

手順:

1. [COUNT] オプションを指定して、地上のポイントについて [ポイント → ラスタ（Point to Raster）] ジオプロセシング ツールを使用します。

2. 出力に NoData セルが存在している場合は、ポイントを含んでいないセルが以降の操作で 0 と見なされるようにそれらの NoData セルを 0 に変換します。これを行うには、[IsNull] ジオプロセシング ツールを使用した後に、続いて [Con] ジオプロセシング ツールを使用します。


3. LIDAR 地面マルチポイントについてステップ 1 と 2 を繰り返します。
4. [Plus] ジオプロセシング ツールを使用して、セル当たりのポイント総数を求めるために地上と地表のラスタを合算します。

5. これまでに作成したすべてのラスタはすべて long データ タイプです。ステップ 6 で使用する [Divide] ジオプロセシング ツールから浮動小数点出力を得るために、1 つのラスタを浮動少数点にする必要があります。float タイプのラスタを生成するには、[Plus] ジオプロセシング ツールからの出力ラスタを [Float] ジオプロセシング ツールへの入力として使用します。

6. この段階で、[Divide] ジオプロセシング ツールを使用して、地上ポイント数ラスタと総ポイント数ラスタを比較します。後者が保持するデータは浮動小数点数です。これにより、0.0 ～ 1.0 の比率が示されます。0.0 は樹冠が存在しないこと、1.0 は樹冠密度が非常に高いことを表しています。

以下の図は樹冠密度を表しています。最も明るいエリアには植生がほとんど存在していません。これらは、LIDAR ショットが高い比率で地面を「見る」ことができたエリアです。暗い緑色のエリアは、LIDAR が地面まで貫通できなかったエリアで、植生樹冠密度が高いことを示しています。

高さの計算

樹冠の高さを求めるには、最初のリターン サーフェス（DSM）から地表のサーフェス（DEM）を減算する必要があります。トピック「大規模 LIDAR ポイント コレクションからのラスタ DEM および DSM の作成 」の手順に従って、これらの 2 つのサーフェスを生成します。

手順:

1. 最初のリターン ラスタと地表のラスタを生成したら、[Minus] ジオプロセシング ツールを使用して、これらの 2 つのラスタ データセット間の差を求めます。この差の値が、森林を覆う樹冠の高さを表しています。

以下の図は地表からの高さを示しています。高さは青（ほとんど高さがない）からオレンジ（最も高い）までの範囲で示されています。

LIDAR を使用して、植生の密度および高さを求めることができます。これは、バイオマスおよび炭素排出力の推計や森林の管理など、さまざまな用途で役立ちます。