JP2002360070A

JP2002360070A - 植物の活力度評価法

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Publication number: JP2002360070A
Application number: JP2001177421A
Authority: JP
Inventors: Makoto Nogami; 誠野上; Toshio Furuya; 利夫古谷; Jiro Suekuni; 次朗末国
Original assignee: Kansai Electric Power Co Inc
Current assignee: Kansai Electric Power Co Inc
Priority date: 2001-06-12
Filing date: 2001-06-12
Publication date: 2002-12-17

Abstract

(57)【要約】【課題】植物の活力度を航空機や衛星などによるリモ
ートセンシングにより評価する評価法の評価精度を向上
する。【解決手段】森林樹木、果樹、農作物など対象植物の
活力度評価のために、現地で実際に対象植物の陽葉の分
光特性データを測定する現地調査を行い、それを基準デ
ータとしてデータベース化しておき、評価に際して、全
体計画を立案（１３）後、現地で実際に対象植物の陽葉
の分光特性データを測定する現地調査を行い、その採取
データに基づいてデータベースにおける基準データの検
索を行って、分光特性データの収集グランドトゥルース
を行い（１４）、前記現地データの処理を行って樹勢指
標などを算出し（１５）、その算出結果から最適ＲＳデ
ータおよび解析手法を検討して（１６）、リモートセン
シングにより森林樹木などの植物の活力度を評価する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は植物の活力度評価法
に関し、詳しくは森林樹木、果樹、農作物などの植物の
活力度をリモートセンシングにより評価する方法におい
て、より評価精度を高めるようにした植物の活力度評価
法に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】植物の活力度を評価することが求められ
ている。例えば、我が国では１９８０年代の終わり頃か
ら、森林樹木の衰退や枯死などの広域的被害の発生が顕
著になって来たが、現在もなお進行しており、環境保全
あるいは林業関係に携わる専門家や従事者にとって、管
轄内における森林樹勢の正確な評価は、強く要求されて
いる。

【０００３】また、果樹栽培においては、果樹の活力度
によって果実の大きさ、糖度などの品質や収穫量が左右
されるため、その活力度の正確な評価が求められてい
る。

【０００４】さらに、稲、麦などの穀物類や、白菜、大
根などの根菜類の農作物においても、その活力度によっ
て農作物の品質や収穫量が左右されるため、その活力度
の正確な評価が求められている。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】従来は、これらの評価
のために、経験豊かな評価者が現地で、実際に徒歩また
は自動車などを使用して肉眼で森林樹木の被害状況や、
果樹や農作物の生育状況を観察して、その活力度を評価
していた。この評価法は、果樹や農作物などのように少
種類で、しかも比較的狭い作付面積の場合には、習熟し
た評価者であれば、かなり高い精度で評価ができる。

【０００６】しかしながら、森林樹木においては、評価
者が見通せる部分については比較的正確な情報が得られ
るが、評価者の観察位置から離れた地点や山の裏側など
は確認できないため、広い範囲にわたって正確な評価が
できない。

【０００７】そこで、飛行機、ヘリコプタなどの航空機
や、バルーンや、ランドサット、ＳＰＯＴ，ＥＲＳなど
の衛星（以下、航空機や衛星などという）を利用した、
いわゆるリモートセンシングによる評価法が行われてい
る。この評価法は、高所から観測するため、広範囲の評
価が可能になる利点があるが、反面、費用が高額になる
ため、現地調査が極めて困難な場所か、時間や費用など
が制限される場合に限られ、しかも、植物は樹種や地域
によって、分光特性が異なるため、高所からの情報だけ
では、どうしても評価精度が低くなるという問題点があ
る。

【０００８】また、前記の評価者による現地調査と、航
空機や衛星などを利用したリモートセンシング評価法と
を併用した複合型の評価法も行われている。この方法に
よれば、現地情報をリモートセンシングの解析処理に反
映させることができるため、かなり高い精度の評価が行
える。

【０００９】しかしながら、森林樹木の活力度は、樹木
の種類である樹種、樹木の埴生している地域、観察季節
などによって微妙に異なるため、上記の評価者による現
地調査と、航空機や衛星などを利用したリモートセンシ
ング評価法とを併用した評価法においても、評価結果が
実際の森林樹木の被害状況と乖離している場合があり、
より精度の高い評価法が求められていた。

【００１０】したがって、本発明は、評価者による現地
における肉眼での評価と、航空機や衛星などを利用した
リモートセンシング評価法とを併用するのではなく、現
地における植物の葉の分光特性データを利用した高精度
の植物の活力度評価法を提供することを目的とするもの
である。

【００１１】

【課題を解決するための手段】本発明の請求項１に記載
された植物の活力度評価法は、上記課題を解決するため
に、リモートセンシングによる植物の活力度評価法にお
いて、現地において植物の陽葉の分光特性データを測定
収集し、この収集データからその植物の活力度を算出し
て基準データとしてデータベース化しておき、リモート
センシングによる植物の分光特性の測定データに基づい
て前記データベースにおける基準データを参照して算出
した値から植物の活力度を評価することを特徴とするも
のである。

【００１２】ここで、上記の「陽葉」とは、森林樹木な
どの植物における葉のうち、太陽光を受けて生育してい
る葉をいう。すなわち、他の葉の陰になる葉は、一般に
その活力度が低く、かつ安定しないため、活力度の評価
対象として適さないだけでなく、航空機や衛星などによ
るリモートセンシングによる評価が困難なため、本発明
においては陽葉を用いるものである。

【００１３】また、「分光特性データ」とは、陽葉の波
長ごとの反射率または吸収率をいう。すなわち、森林樹
木などの植物の葉は、その活力度によって葉に含まれる
クロロフィルの含有量が相違し、その葉面での反射率ま
たは吸収率が異なるので、その反射率または吸収率を波
長ごとに測定しデータ化することによって、その活力度
が評価できる。分光特性データは、可及的に広い波長範
囲にわたり、しかも、波長を可及的に細かく区分するほ
ど精度が高くでき、例えば、３５０〜２５００ｎｍの波
長範囲で、かつ、波長１ｎｍごとに反射率または吸収率
を測定してデータベース化する。

【００１４】上記の植物の活力度評価法によれば、従来
の評価者の肉眼による現地評価ではなく、実際に森林樹
木など植物の陽葉の分光特性データを測定して、これを
基準データとしてデータベースを構築しておき、リモー
トセンシングによる評価データに基づいて、前記データ
ベースの基準データを参照して算出した値から植物の活
力度を評価するので、評価者による個人差がなくなり、
しかも、評価者の見通し可能な範囲だけでなくリモート
センシングによる広範囲にわたって活力度の評価ができ
る。また、従来のリモートセンシングだけによる評価法
に比較して、実際に森林樹木など植物の陽葉の分光特性
データを測定してこれを基準データとしているので、リ
モートセンシング評価の精度が飛躍的に向上する。さら
に、評価者による肉眼による現地調査とリモートセンシ
ング評価法とを併用した評価法と比較しても、実際に森
林樹木など植物の陽葉の分光分析データを測定してこれ
を基準データとして参照しているので、極めて高い評価
精度が得られる。

【００１５】本発明の請求項２に記載された植物の活力
度評価法は、前記植物が森林樹木、果樹、農作物のいず
れかであることを特徴とするものである。

【００１６】このような構成によると、森林樹木だけで
なく、みかん、りんごなどの果樹や、稲、麦などの穀物
類、白菜、大根などの根菜類など、各種農作物の活力度
を正確に評価でき、森林樹木にあっては、その活力度か
ら樹木の被害状況を的確に把握でき、その被害状況に適
応した回復施策を実施して樹勢を回復させることができ
るし、果樹にあっては、その活力性度から施肥などの適
応した措置を取りやすくなり、しかも、果実の大きさや
糖度などの品質や収穫量をより正確に予測することがで
き、さらに穀物類、根菜類などの各種農作物にあって
は、その農作物の品質や収穫量を従来よりも早期に、か
つ、より正確に予測できる。

【００１７】本発明の請求項３に記載された植物の活力
度評価法は、前記データベースの基準デ−タが、植物の
種類別、地域別、季節別、活性度別の分光特性データで
構成されていることを特徴とするものである。

【００１８】「植物の種類別」とは、森林樹木、果樹、
農作物などの大まかな区別のみならず、森林樹木であれ
ば、例えば、オオシラビソ、シラビソ、スギ、コナラ、
ミズナラなどの樹種別に、また果樹であれば、例えば、
ミカン、リンゴ、カキ、クリ、ウメなどの果樹種別に、
さらに農作物であれば、例えば、稲、麦、大麦、白菜、
大根などの種類別にデータベース化する。

【００１９】また、「地域別」とは、大きくは、例え
ば、日本海側、中央内陸部、太平洋側など、あるいは近
畿地方、東海地方などの地方別に、さらには都道府県別
など行政区別に、必要に応じてさらに市町村別など、地
域別に区別してデータベース化する。航空機や衛星など
のリモートセンシングデータは、対象地域画像を多数の
ピクセルに分割し、ピクセルごとに森林樹木などの活力
度を評価し、それらピクセルごとのデータを総合して対
象地域全体の活力度を評価する。ピクセルサイズは、小
さいほど精度が高くなるが、データ量が多くなるので、
要求される精度に応じて適宜決定する。通常の評価法で
は、衛星データを利用して、例えば３０ｍ四方のピクセ
ルサイズが用いられる。より高精度が要求される場合
は、高解像度衛星データを利用して、例えば４ｍ四方の
ピクセルサイズが用いられる。

【００２０】この「地域別」データの中には、必要に応
じてさらに、標高、方位、傾斜面の斜度、起伏などの諸
データを盛り込むことができる。データの種類が豊富に
なるほど、より高い精度で植物の活力度評価が行える。

【００２１】さらに、「季節別」については、春、夏、
秋、冬などの時期別にデータベース化される。これは、
以前に春期にデータを採取した場合は、次回も春期にデ
ータを採取する方が、条件が一致しやすいという理由で
評価精度が向上することによる。また、葉の厚さは、一
般的に春期は新芽のため厚くしかも柔らかいので、樹種
や樹勢による差が出難いが、秋季には、一般に葉が薄く
しかも硬くなり、樹種や樹勢による差が出やすいという
時季による差があり、例えば、オオシラビソにおいて
は、９月頃のデータが最も信頼性が高いという、樹種に
より最適なデータ採取時季を考慮することによるもので
ある。もちろん、果樹や野菜など一定季節だけ生育する
ものについては、その季節の分光特性データだけでデー
タベースを構築すればよい。

【００２２】さらにまた、「活力度別」には、植物の種
類ごとの活力度を基準にして、データベースを構築す
る。このように、植物の種類別、地域別、季節別、活力
度別の分光特性データでデータベースを構築することに
よって、より高精度の活力度評価が可能になる。

【００２３】本発明の請求項４に記載された植物の活力
度評価法は、前記植物が森林樹木であり、基準データお
よびリモートセンシングデータが、赤外域（Ｒ）および
近赤外域（ＮＩＲ）の２バンドの分光特性データに基づ
いて算出された、ＲＶＩ、ＮＤＶＩ、ＰＶＩ、ＭＳＡＶ
Ｉ、ＧＥＭＩの群の中から選択された１以上の埴生指数
であることを特徴とするものである。

【００２４】ここで、ＲＶＩ（Ratio Vegetation Inde
x）は、初期の埴生指数で、ＮＩＲとＲの比（ＲＶＩ＝
ＮＩＲ／Ｒ）で算出されるものである。

【００２５】ＮＤＶＩ（Normalized Ｄifference Ｖege
tation Ｉndex）は、上記ＲＶＩを正規化した指標で、
正規化差埴生指標と呼ばれ、ＮＤＶＩ＝（ＮＩＲ−Ｒ）
／（ＮＩＲ+Ｒ）で算出されるものである。

【００２６】ＰＶＩ（Ｐerpendicular Ｖegetation Ｉn
dex）は、上記ＮＤＶＩが土壌の影響を受けることを考
慮して土壌の影響を軽減した指標で、ＰＶＩ＝（ＮＩＲ
−α×Ｒ−β）／（１+α²）^1/2で算出されるものであ
る。ただし、αおよびβは、ソイルラインの傾きおよび
切片である。

【００２７】ＭＳＡＶＩ（Ｍodefide Ｓoil−Adjusted
Ｖegetation Ｉndex）は、土壌背景の影響を軽減したＳ
ＡＶＩを基に改良したもので、ＭＳＡＶＩ＝（１+Ｌ）
×（ＮＩＲ−Ｒ）／（ＮＩＲ+Ｒ+Ｌ）で算出されるもの
である。ただし、Ｌ＝１−２α×ＮＤＶＩ×（ＮＩＲ−
α×Ｒ）である。

【００２８】ＧＥＭＩ（Ｇlobal Ｅnvironment Ｍonito
ring Ｉndex）は、土壌背景および大気効果の影響を軽
減する指数で、ＧＥＭＩ＝η（１−0.25η）−（Ｒ−0.
125）／（１−Ｒ）で算出されるものである。ただし、
η＝［２（ＮＩＲ²−Ｒ²）+1.5ＮＩＲ+0.5Ｒ］／（ＮＩ
Ｒ+Ｒ＋0.5）である。

【００２９】このような構成によると、森林樹木の活力
度を赤外域（Ｒ）と近赤外域（ＮＩＲ）の２バンドの分
光特性データを用いて、その植物に最適な埴生指数で活
力度を評価することができる。

【００３０】本発明の請求項５に記載された植物の活力
度評価法は、前記リモートセンシングによる測定データ
を、前記データベースに追加登録することを特徴とする
ものである。

【００３１】このような構成によると、前記リモートセ
ンシングによる測定データを、前記データベースに追加
登録することによって、測定データを追加登録するごと
に、植物の活力度評価精度を向上させることができる。

【００３２】

【発明の実施の形態】以下、本発明の植物の活力度評価
法に係る実施形態について、図面を参照して説明する。

【００３３】図１は、本発明の実施形態に係る植物の活
力度評価法の概略フロー１０を示す。まず、森林樹木の
活力度評価法を例に説明すると、調査依頼のための検討
を行い（１１）、対象地域の概況調査を行った後（１
２）、活力度評価のための全体計画の立案を行う（１
３）。ここまでのフローは、従来と同様である。

【００３４】次に、現地に行って調査対象の樹種、地
域、季節のデータを採る。そして、調査対象の樹種の陽
葉を１本の樹木の周囲から３０枚程度採取して、陽葉の
写真を撮影するとともに、その分光特性データを採る。
なお、陽葉を採取後、放置すると、採取した陽葉から水
分が蒸発していき分光特性が経時変化を起こすため、分
光特性は、望ましくはその場で直ちに暗幕を利用して、
もし、それが出来なければその日のうちに測定する。分
光特性は、採取した陽葉にスポットライトを当てて、分
光放射計（スペクトルメータ）を用いて、陽葉の反射率
または吸収率（以下、反射率という）の分光特性を測定
する。分光特性測定の波長範囲は、３５０〜２５００ｎ
ｍの範囲で、かつ、１ｎｍごとに分光特性データを採取
する。

【００３５】図２は、樹木被害レベルの評価基準として
用いられている、科学技術庁樹木被害活力調査カード」
の内容を示す。レベル１は被害がなく旺盛な生育状態を
いう。レベル２はいくぶん被害の影響を受けているが、
あまり目立たない状態をいう。また、レベル３は異常が
明らかに認められる状態をいう。レベル４は生育状態が
劣悪で、回復の見込みがない状態をいう。したがって、
森林樹木の被害調査においては、レベル２またはレベル
３の状態で被害状況を的確に把握して、樹種に応じた適
切な回復措置を講ずることによって、樹勢を回復させる
ことにある。

【００３６】図３（Ａ）（Ｂ）（Ｃ）は、オオシラビソ
の分光特性から、前述の図２の「科学技術庁樹木被害活
力調査カード」）のレベルにしたがって、陽葉の活性度
をレベル１、２、３に分類した写真を示す。

【００３７】また、図４は、オオシラビソ、シラビソ、
スギ、コナラ、ミズナラ、クリ、ウメの樹種毎の夏期ま
たは盛夏時の分光特性データを示し、図５は図４の分光
特性データのうち、特に、４３０〜７００ｎｍの波長範
囲におけるデータを、縦軸（反射率）を拡大して示した
ものである。図４および図５から、樹種による反射率の
分光特性の差異が明確に分る。

【００３８】図６はオオシラビソの健全木における陽葉
分光特性の季節変化を示し、図７はシラビソの健全木に
おける陽葉分光特性の季節変化を示す。これらの図か
ら、季節による差は小さいものの、オオシラビソでは秋
期のデータが最も顕著であり、一方、シラビソでは春期
のデータが最も顕著であり、樹種によってそれぞれ最適
なデータ採取時期が異なることが分る。

【００３９】図８はオオシラビソの樹勢レベルと分光特
性の関係を示し、図９はコナラの樹勢レベルと分光特性
の関係を示す。これらのデータから、樹勢が優れたもの
ほど、反射率が高いことが分る。換言すれば、樹種が特
定され反射率が分れば、その樹勢が評価できることを意
味する。

【００４０】再び、図１に戻って、データベースに既存
データがある場合は、その既存データを検索して、分光
特性データの収集グランドトゥルースを行う（１４）。
これらのデータから、現地データの処理を行う（１
５）。このデータ処理は、前述のＲＶＩ、ＮＤＶＩ、Ｐ
ＶＩ、ＭＳＡＶＩ、ＧＥＭＩの群の中から、その樹種に
最適な埴生指標を用いて行う。この処理データに基づい
て、最適リモートセンシング（ＲＳ）データおよび解析
手法の検討を行う（１６）。

【００４１】衛星データの検索を行い、不足する衛星デ
ータがあれば購入する（１７）。検索により、または購
入により入手した衛星データの解析を行い、その解析デ
ータとグランドトゥルースを行う（１８）。この衛星デ
ータのピクセルサイズは、前述のとおり、３０ｍ四方か
ら４ｍ四方など、その要求精度に応じて決定される。

【００４２】以上のフローによる結果を、リスト、図
表、画像、分布図などの樹種や評価目的に最適な形態で
出力する（１９）。

【００４３】図１０は樹勢レベルとＮＤＶＩとの関係の
数値データによる出力例を示し、樹種と、調査日と、レ
ベルごとのＮＤＶＩ値とが出力されている。

【００４４】図１１（Ａ）（Ｂ）はオオシラビソにおけ
る埴生指標の季節変化を示し、（Ａ）はＮＤＶＩデータ
を、（Ｂ）はＲＶＩデータを示す。また、図１２（Ａ）
（Ｂ）はソラビソにおける埴生指標の季節変化を示し、
（Ａ）はＮＤＶＩデータを、（Ｂ）はＲＶＩデータを示
す。これらのデータから、埴生指標は季節によって変動
することが分る。また、ＮＤＶＩもＲＶＩも似通った変
動傾向を示すが、ＲＶＩはＮＤＶＩに比較して、実際よ
りも変動差が大きく出る傾向にあり、そのまま用いれば
評価を誤る危険性はあるが、一方、その傾向を勘案して
適正な補正を行うと、十分実用できる。なお、埴生指標
としては、上記のＮＤＶＩ、ＲＶＩ以外の、ＰＶＩ、Ｍ
ＳＡＶＩ、ＧＥＭＩなどの埴生指数を用いてもよい。

【００４５】図１３は山地における標高とＮＤＶＩ低下
率との関係図であり、標高が１０００ｍ以上ではＮＤＶ
Ｉ低下率が小さいが、標高が１０００未満ではＮＤＶＩ
低下率が大きくなっていることを示している。これによ
って、標高が低くなるほど、ＮＤＶＩ低下率が大きくな
っていることが分る。この原因は、例えば、標高が低く
なるほど人工的な手が加えられたり、排ガスなどの影響
が顕著になったりしていることが推定される。

【００４６】図１４は山地における傾斜面の方位とＮＤ
ＶＩ低下率との関係図であり、いずれの方位よりも平坦
地のＮＤＶＩ低下率が大きいことが分る。

【００４７】図１５は土地の傾斜角度とＮＤＶＩ低下率
との関係図を示し、傾斜が小さい場合（０〜１０°）
は、ＮＤＶＩ低下率が大きいことが分る。

【００４８】図１６は土地の起伏とＮＤＶＩ低下率との
関係図を示し、起伏が大きいほど、ＮＤＶＩ低下率が大
きいことが分る。

【００４９】このような、現地における陽葉の樹種別、
地域別、季節別、活力度別の分光特性データを基準デー
タとしてデータベースに登録しておき、リモートセンシ
ングによるデータに基づいて前記基準データを参照して
算出した結果によって、植物の活力度評価法によれば、
従来よりも格段に高精度の評価結果が得られる。

【００５０】図１７は、本発明の植物の活力度評価法に
おける各種データのフォーマット例を示す。図１７のフ
ォーマット例は、採取日（８桁）、場所１（３桁）、場
所２（３桁）、区切り（−）（１桁）、樹種名（３
桁）、樹木No．（２桁）、世代（１桁）、樹勢レベル
（１桁）、の計２２桁で構成されている。なお、この他
に、３５０ｎｍから２５００ｎｍまでの波長範囲で、波
長１ｎｍごとの反射率データで構成される分光特性デー
タが登録されている。

【００５１】図１８は、上記のフォーマット例に従う、
１９９７年９月７日に信州赤岳、行者小屋で採集された
オオシラビソ（樹木No．1／弱）、世代０、樹勢３
（弱）の場合のコードＮｏ．例を示す。

【００５２】図１９はデータベースに登録されている既
存データ検索のフロー２０を示す。このフロー図におい
て、データ検索を行う場合は、データベース（以下、Ｄ
Ｂという）のファイルネームＤＢにアクセスする（２
１）。このファイルネームＤＢへのアクセスにより、コ
ードＤＢにアクセスして（２２）、検索データをネーム
ファイルとして出力する（２３）。そのネームファイル
から対応するデータＤＢを検索して（２４）、各種デー
タの統合を行い（２５）、前記した埴生指数などを算出
して（２６）、その結果を、例えば数値データ（図１０
参照）として出力して（２７）、検索を終了する。また
は、前記データの統合によって（２５）、波長別の反射
率をグラフ化した分光特性データ（図４〜図９参照）、
評価指標の季節変化のグラフ（図１１〜図１２参照）、
その他のグラフ（図１３〜図１６参照）などに加工して
出力することによって（２８）、検索を終了する。

【００５３】図２０はデータ更新する場合のフロー３０
を示す。データ更新時は、測定データの分光特性への変
換とデータベースへの格納を行う（３１）。この格納結
果を、波長／反射率グラフ（図４〜図９参照）などに加
工して（３２）、各既存ＤＢの更新を行って（３３）、
データ更新を終了する。このようなデータ更新サイクル
を重ねるほど、森林樹木の活力度評価の精度が向上す
る。

【００５４】なお、図示は省略したが、航空機や衛星な
どによるリモートセンシング結果を、撮像画像上で樹種
別に色分けしたり、樹勢レベルごとに色分けしたりする
こともできる。

【００５５】以上の説明は、森林樹木の被害状況の評価
について説明したが、被害原因としては、雪害、獣害、
酸性雨や酸性霧害、台風による倒木被害、火力発電所建
設にともなう周辺樹木の樹勢変動調査などにも対応でき
る。

【００５６】また、森林樹木の被害状況調査だけでな
く、送電線路に近接する樹木の活力度を調査することに
よって、その成長速度を予測し、もって近接樹木が送電
線に接触して感電したり、地絡による送電障害を発生し
たりする前に、近接樹木の伐採時期を予測する場合の予
測精度を向上することもできる。

【００５７】また、森林樹木だけでなく、水力発電所に
おけるダムや池などで発生するアオコの発生状況調査な
どにも適用できる。このような場合は、分光特性データ
を採ってもよいが、その生育面積を採るだけでもよい。

【００５８】さらには、果樹や農作物の活力度の評価も
同様に行え、果実または農作物の品質のランク付けや収
穫量予測など、多方面の応用が考えられる。

【００５９】

【発明の効果】以上説明してきたように、本発明の植物
の活力度評価法は、リモートセンシングによる植物の活
力度評価法において、現地において植物の陽葉の分光特
性データを測定収集し、この収集データからその植物の
活力度を算出して基準データとしてデータベース化して
おき、リモートセンシングによる植物の分光特性の測定
データに基づいて前記データベースにおける基準データ
を参照して算出した値から植物の活力度を評価すること
を特徴とするものであるから、従来の評価者の肉眼によ
る評価法や、航空機や衛星などによるリモートセンシン
グ評価法や、さらには評価者の肉眼による評価法および
リモートセンシング評価法を併用した評価法などに比較
して、個人差がなく、しかも、広い地域に埴生する植物
について、高い精度でのリモートセンシング評価が可能
になる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施形態に係る植物の活力度評価法に
おける概略フロー図である。

【図２】本発明の実施形態に係る植物の活力度評価法に
用いる科学技術庁樹木被害活力調査カードの評価基準
（レベル）を示す図である。

【図３】本発明の実施形態に係る植物の活力度評価法に
おけるオオシラビソの分光特性によるレベルサンプル図
であり、（Ａ）はレベル１、（Ｂ）はレベル２、（Ｃ）
はレベル３を示す。

【図４】本発明の実施形態に係る植物の活力度評価法に
おける樹種ごとの３５０〜２５００ｎｍ波長域の分光特
性データ図である。

【図５】本発明の実施形態に係る植物の活力度評価法に
おける樹種ごとの４３０〜７００ｎｍ波長域の分光特性
データ図である。

【図６】本発明の実施形態に係る植物の活力度評価法に
おけるオオシラビソの健全木における陽葉分光特性の季
節変化特性図である。

【図７】本発明の実施形態に係る植物の活力度評価法に
おけるシラビソの健全木における陽葉分光特性の季節変
化特性図である。

【図８】本発明の実施形態に係る植物の活力度評価法に
おけるオオシラビソの樹勢レベルと分光特性の関係図で
ある。

【図９】本発明の実施形態に係る植物の活力度評価法に
おけるコナラの樹勢レベルと分光特性の関係図である。

【図１０】本発明の実施形態に係る植物の活力度評価法
における樹勢レベルとＮＤＶＩの関係の数値データ図で
ある。

【図１１】（Ａ）は本発明の実施形態に係る植物の活力
度評価法におけるオオシラビソの埴生指標（ＮＤＶＩ）
の季節変化を示す図、（Ｂ）は同じくオオシラビソの埴
生指標（ＲＶＩ）の季節変化を示す図である。

【図１２】（Ａ）は本発明の実施形態に係る植物の活力
度評価法におけるシラビソの埴生指標（ＮＤＶＩ）の季
節変化を示す図、（Ｂ）は同じくシラビソの埴生指標
（ＲＶＩ）の季節変化を示す図である。

【図１３】本発明の実施形態に係る植物の活力度評価法
における標高とＮＤＶＩ低下率との関係図である。

【図１４】本発明の実施形態に係る植物の活力度評価法
における斜面の方位とＮＤＶＩ低下率との関係図であ
る。

【図１５】本発明の実施形態に係る植物の活力度評価法
における傾斜角度とＮＤＶＩ低下率との関係図である。

【図１６】本発明の実施形態に係る植物の活力度評価法
における起伏とＮＤＶＩ低下率との関係図である。

【図１７】本発明の実施形態に係る植物の活力度評価法
におけるデータベースのコードネームのフォーマット例
を示す図である。

【図１８】本発明の実施形態に係る植物の活力度評価法
における図１7のフォーマット例に基づくコードネーム
例を示す図である。

【図１９】本発明の実施形態に係る植物の活力度評価法
におけるデータベースへのデータ検索の概略フロー図で
ある。

【図２０】本発明の実施形態に係る植物の活力度評価法
におけるデータベースのデータ更新の概略フロー図であ
る。

【符号の説明】

１３全体計画の立案１４現地調査と既存データの検索１５現地データの処理１６最適ＲＳデータおよび解析手法の検討１７衛星データの検索と購入１８衛星データの解析とグランドトゥルース１９結果の出力

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者末国次朗大阪府大阪市中央区安土町１丁目３番５号株式会社関西総合環境センター内Ｆターム(参考） 2G045 CB20 FA11 FA25

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】リモートセンシングによる植物の活力度
評価法において、現地において植物の陽葉の分光特性デ
ータを測定収集し、この収集データからその植物の活力
度を算出して基準データとしてデータベース化してお
き、リモートセンシングによる植物の分光特性の測定デ
ータに基づいて前記データベースにおける基準データを
参照して算出した値から植物の活力度を評価することを
特徴とする植物の活力度評価法。
【請求項２】前記植物が森林樹木、果樹、農作物のい
ずれかであることを特徴とする請求項１に記載の植物の
活力度評価法。
【請求項３】前記データベースの基準デ−タが、植物
の種類別、地域別、季節別、活力度別の分光特性データ
で構成されていることを特徴とする請求項１または２に
記載の植物の活力度評価法。
【請求項４】前記植物が森林樹木であり、基準データ
およびリモートセンシングデータが、赤外域（Ｒ）およ
び近赤外域（ＮＩＲ）の２バンドの分光特性データに基
づいて算出された、ＲＶＩ、ＮＤＶＩ、ＰＶＩ、ＭＳＡ
ＶＩ、ＧＥＭＩの群の中から選択された１以上の埴生指
数であることを特徴とする請求項１ないし３のいずれか
に記載の植物の活力度評価法。
【請求項５】前記リモートセンシングによる測定デー
タを、前記データベースに追加登録することを特徴とす
る請求項１ないし４のいずれかに記載の植物の活力度評
価法。