JP2021032656A - Method for evaluating tree in forest area, and boundary line survey method suited to specification of evaluation target area in this evaluation method - Google Patents

Abstract

To provide a boundary line survey method, in which a standing tree apex can be extracted using a reference value of a lattice suitable for an evaluation object area, the number of trees with small errors can be calculated, and especially, survey of a boundary line in a forest area can be performed with high efficiency and high accuracy by measuring an accurate reference point by survey owing to photographing data, and performing a compass survey on many of boundaries using this reference point.SOLUTION: In a step of determining a standing tree apex in a representative area, or a step of determining the standing tree apex in an evaluation target area, the inside of a grid including the extracted apex is divided into a plurality of segments, the height data value of the highest position data in the partitioned segments is extracted, and when the height data value of the highest position data in any one of the segments adjacent to the segment including the apex is larger than the height data value of the extracted apex, it is determined that the extracted apex is not a standing tree apex.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明は、森林地域での立木数や材積量を評価する方法、及び特に山林境界を測量する境界線測量方法に関する。 The present invention relates to a method for evaluating the number of standing trees and the volume of timber in a forest area, and particularly a boundary line surveying method for surveying a forest boundary.

森林地域での立木数や材積量を評価する方法として、画像情報やレーザー計測情報を用いることが提案されている。
特許文献１は、森林地域の上空から取得した森林撮影画像情報と樹高情報から当該森林地域の樹木材積を自動計測する森林情報処理システムを提案している。
特許文献１では、高解像度衛星又は航空機によって取得された森林画像情報から、ウォーターシェド（Watershed）アルゴリズムという領域分割手法により樹冠形状を抽出することで立木本数を計測し、ＧＰＳ／ＩＭＵや距離計測センサを用いることで樹高を取得している。
特許文献２は、航空測量データから、地面上の樹木の３次元位置を示すＤＳＭデータと、地面の３次元位置を示すＤＴＭデータを算出し、ＤＳＭデータから梢端を抽出し、梢端から樹頂を抽出し、樹頂とＤＴＭデータとから樹頂の樹高を算出し、樹頂とＤＳＭデータとから各樹頂に対する樹冠を抽出することを提案している。
特許文献２では、航空測量データは、レーザー測距装置による計測データ（距離と照射角度、ファースト／ラストの区別）、ジャイロにより計測されたヘリコプターの姿勢、及びＧＰＳ受信装置によるヘリコプターの３次元位置データであり、ラストパルスの計測値からＤＴＭデータを生成し、ファーストパルスの計測値からＤＳＭデータを生成している。
また特許文献２では、梢端の抽出にＤＳＭメッシュデータを用いている。すなわち、対象領域を正方眼のタイルに区分し、そのタイル単位で最も標高の高い梢端を抽出する。ここでタイルの区切り位置に依存するエラーや大きさの異なる複数の樹種に対応するために、複数のタイルサイズで試行し、各タイルサイズで検出されたデータを格納している。
特許文献３は、上空からレーザパルスを掃射し、その反射信号波形を計測する航空レーザー計測により取得された森林の三次元の点群データを用いて樹木の位置を検出する樹木位置検出装置を提案している。
特許文献３では、点群データが表す高さを地表からの実質高さに換算して正規化点群データを生成する正規化手段と、当該森林の樹冠領域とその下の枝下領域とでの正規化点群データの分布の違いに基づいて、当該森林内で一定した高さ範囲を枝下層として設定する枝下層設定手段と、枝下層に属する正規化点群データを抽出し、地表に沿った平面に投影して二次元頻度分布を求める平面投影手段と、所定基準に基づいて、二次元頻度分布にて正規化点群データが集まる箇所を検出して樹木位置とする位置検出手段とを備えている。
一方、一般に、地図の作成のためなどの地形データの測量には、トータルステーションが用いられる。
トータルステーションによる測量は、高精度であるが熟練を要し、生産性が低いという問題がある。
熟練を要することなく生産性の高い測量機器として、コンパス測量機器があるが、コンパス測量機器は、トータルステーションと比較して測量精度が低く、特に基準点が少ない場合には、累加的に誤差が影響するという問題がある。
特許文献４及び特許文献５は、コンパス測量機器を用いた測量方法を開示している。
また、特許文献６及び特許文献７は、航空機から撮影することで地上にある基準点の座標データを決定する方法を開示している。
また、特許文献８は、地上測量と空中測量の双方の測量結果を統合して地図情報を作成する測量方法を開示している。 It has been proposed to use image information and laser measurement information as a method for evaluating the number of standing trees and the volume of timber in a forest area.
Patent Document 1 proposes a forest information processing system that automatically measures the tree timber volume of the forest area from the forest photographed image information and the tree height information acquired from the sky of the forest area.
In Patent Document 1, the number of standing trees is measured by extracting the canopy shape from the forest image information acquired by a high-resolution satellite or an aircraft by a region division method called the Watershed algorithm, and a GPS / IMU or a distance measurement sensor is used. The tree height is obtained by using.
Patent Document 2 calculates DSM data indicating the three-dimensional position of a tree on the ground and DTM data indicating the three-dimensional position of the ground from aerial survey data, extracts the treetop edge from the DSM data, and extracts the treetop from the treetop edge. It is proposed to extract the apex, calculate the height of the apex from the apex and DTM data, and extract the canopy for each apex from the apex and DSM data.
In Patent Document 2, the aerial survey data includes measurement data by a laser ranging device (distance and irradiation angle, distinction between first / last), helicopter posture measured by a gyro, and three-dimensional position data of a helicopter by a GPS receiver. Therefore, DTM data is generated from the measured value of the last pulse, and DSM data is generated from the measured value of the first pulse.
Further, in Patent Document 2, DSM mesh data is used for extraction of the treetop edge. That is, the target area is divided into square-eyed tiles, and the treetop edge with the highest altitude is extracted for each tile. Here, in order to deal with errors that depend on the tile division position and multiple tree species of different sizes, trials are performed with multiple tile sizes, and the data detected at each tile size is stored.
Patent Document 3 proposes a tree position detection device that detects the position of a tree by using three-dimensional point group data of a forest acquired by aerial laser measurement that sweeps a laser pulse from the sky and measures the reflected signal waveform. doing.
In Patent Document 3, the height represented by the point cloud data is converted into the actual height from the ground surface to generate the normalized point cloud data, and the canopy area of the forest and the subbranch area below it are used. Based on the difference in the distribution of the normalized point cloud data of, the sub-branch layer setting means for setting a certain height range in the forest as the sub-branch layer and the normalized point cloud data belonging to the sub-branch layer are extracted and displayed on the ground surface. A plane projection means that projects on a plane along the plane to obtain a two-dimensional frequency distribution, and a position detection means that detects a place where normalized point cloud data gathers in a two-dimensional frequency distribution based on a predetermined standard and sets it as a tree position. It has.
On the other hand, in general, a total station is used for surveying topographical data such as for creating a map.
Surveying with a total station is highly accurate, but requires skill and has the problem of low productivity.
There is a compass surveying instrument as a highly productive surveying instrument that does not require skill, but the compass surveying instrument has lower surveying accuracy than the total station, and the error is cumulatively affected, especially when there are few reference points. There is a problem of doing.
Patent Document 4 and Patent Document 5 disclose a surveying method using a compass surveying instrument.
Further, Patent Document 6 and Patent Document 7 disclose a method of determining coordinate data of a reference point on the ground by photographing from an aircraft.
Further, Patent Document 8 discloses a surveying method for creating map information by integrating the survey results of both ground survey and aerial survey.

特開２００３−３４４０４８号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2003-344048 特開２００７−１９８７６０号公報JP-A-2007-198760 特開２０１２−０９８２４７号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2012-098247 特開２０１０−０８５２１７号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2010-085217 特開２０１５−１４３６２５号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2015-143625 特開２０１１−１６９６５８号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2011-169658 特開２００６−０２７３３１号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2006-0273331 特開２０１６−０１７９３１号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2016-017931

特許文献１から特許文献３で提案されている立木の評価方法は、撮影や計測して取得したデータだけを用いてデータ処理を行うものであるため、取得したデータの正確性に依存しやすい。特許文献１から特許文献３には、代表エリア内の立木を実際に計測した実立木数を用いることは開示されていない。
一方、境界線測量方法に関しては、特許文献４から特許文献８には、コンパス測量と撮影データによる測量とを併用することで、コンパス測量を利用しつつ、コンパス測量の精度劣化を撮影データによる測量で補うことは開示されていない。 Since the evaluation method of a standing tree proposed in Patent Documents 1 to 3 performs data processing using only the data acquired by photographing or measuring, it tends to depend on the accuracy of the acquired data. Patent Documents 1 to 3 do not disclose that the number of actual standing trees actually measured in the representative area is used.
On the other hand, regarding the boundary line surveying method, in Patent Documents 4 to 8, by using compass surveying and surveying by imaging data in combination, the accuracy deterioration of compass surveying is measured by imaging data while using compass surveying. It is not disclosed to supplement with.

本発明は、評価対象エリアに適した基準値の格子を用いて立木頂点を抽出でき、誤差の少ない立木数を算出することができる森林地域での立木の評価方法を提供することを目的とする。
また本発明は、撮影データによる測量によって正確な基準点を計測し、この基準点を利用して境界の多くはコンパス測量を行うことで、特に森林地域での境界線の測量を、高効率で高精度に行うことができる境界線測量方法を提供することを目的とする。 An object of the present invention is to provide a method for evaluating standing trees in a forest area, which can extract the vertices of standing trees using a grid of reference values suitable for the evaluation target area and can calculate the number of standing trees with little error. ..
In addition, the present invention measures an accurate reference point by surveying with imaging data, and by using this reference point to perform compass surveying for many of the boundaries, it is possible to survey the boundary lines, especially in forest areas, with high efficiency. It is an object of the present invention to provide a boundary line surveying method that can be performed with high accuracy.

請求項１記載の本発明の森林地域での立木の評価方法は、上空から撮影された撮影データを用いた森林地域での立木の評価方法であって、サーバーが、前記撮影データから点群データ６０ｄを生成する点群データ生成ステップと、評価対象エリアの中の一部である代表エリアを基準値で格子に区分し、区分された前記格子内の前記点群データ６０ｄから最高位置データを頂点として抽出する代表エリア内頂点抽出ステップと、前記代表エリア内頂点抽出ステップで抽出された前記頂点が立木頂点か否かを判定する代表エリア内立木頂点判定ステップと、前記代表エリア内立木頂点判定ステップで前記立木頂点と判定された代表エリア内立木頂点数を算出する代表エリア内立木頂点数算出ステップと、前記代表エリア内立木頂点数算出ステップで算出された前記代表エリア内立木頂点数を、前記代表エリア内の実立木数と比較する立木数比較ステップと、前記立木数比較ステップで比較した前記代表エリア内立木頂点数と前記実立木数との差が閾値を超える場合には、前記エリア内立木頂点数と前記実立木数との差が前記閾値内となるように前記基準値を変更する基準値変更ステップと、前記基準値変更ステップで変更した変更基準値を用いて前記評価対象エリアを前記格子に区分し、区分された前記格子内の前記点群データ６０ｄから前記最高位置データを前記頂点として抽出する評価対象エリア内頂点抽出ステップと、前記評価対象エリア内頂点抽出ステップで抽出された前記頂点が前記立木頂点か否かを判定する評価対象エリア内立木頂点判定ステップと、前記評価対象エリア内立木頂点判定ステップで前記立木頂点と判定された評価対象エリア内立木頂点数を算出立木数として決定する算出立木数決定ステップとを有し、前記代表エリア内立木頂点判定ステップ、又は前記評価対象エリア内立木頂点判定ステップでは、抽出された前記頂点を含む前記格子内を、複数の区画に区分けし、区分けした前記区画内での前記最高位置データの高さデータ値を抽出し、前記頂点を含む前記区画に隣接するいずれか一つの前記区画の前記最高位置データの前記高さデータ値が、抽出された前記頂点の高さデータ値より大きい場合には、抽出された前記頂点を前記立木頂点でないと判定することを特徴とする。
請求項２記載の本発明は、請求項１に記載の森林地域での立木の評価方法において、前記サーバーが、前記点群データ６０ｄの中から地形が撮影された基準点６０ａ、６０ｂを基に、前記点群データ６０ｄとは異なる前記評価対象エリアの地形データ６０ｃを、前記点群データ６０ｄに位置合わせを行う地形データ対応ステップと、前記評価対象エリア内立木頂点判定ステップで前記立木頂点と判定された前記頂点について、前記地形データ６０ｃを基に前記立木頂点の高さを算出する立木頂点算出ステップと、前記立木頂点算出ステップで算出された前記立木頂点の前記高さを用いて材積量を算出する材積量算出ステップとを有することを特徴とする。
請求項３記載の本発明の境界線測量方法は、請求項１又は請求項２に記載の森林地域での立木の評価方法における前記評価対象エリアの特定に適した境界線測量方法において、測量対象とする境界又は前記境界の近傍であって、上空から撮影可能な位置に基準点１を設置する基準点設置ステップと、前記境界に沿った飛行経路を決定する飛行経路決定ステップと、前記飛行経路決定ステップで決定した前記飛行経路に沿って無人航空機１０を飛行させる飛行ステップと、前記飛行ステップにおいて、前記無人航空機１０に搭載した撮影装置１１で前記基準点１を含む領域を撮影する撮影ステップと、前記撮影ステップにおける撮影時に、前記撮影装置１１の撮影位置データと撮影方向データとを計測する撮影情報計測ステップと、前記撮影ステップで撮影する撮影データとともに、前記撮影情報計測ステップで計測する前記撮影位置データと前記撮影方向データとを記憶する撮影データ記憶ステップと、前記撮影データ記憶ステップで記憶した前記撮影データ、前記撮影位置データ、及び前記撮影方向データを用いて前記基準点１の座標データを確定する基準点座標確定ステップと、前記境界と前記基準点１との測量データを取得するコンパス測量ステップとを有し、前記基準点座標確定ステップで確定した前記基準点１の前記座標データと、前記コンパス測量ステップで取得する前記測量データとから境界線を確定することを特徴とする。
請求項４記載の本発明は、請求項３に記載の境界線測量方法において、前記基準点設置ステップでは、地球航法衛星システム受信装置１２を用いて前記基準点１の座標データを測定し、前記飛行経路決定ステップでは、測定した前記基準点１の前記座標データを用いて前記飛行経路を決定することを特徴とする。
請求項５記載の本発明は、請求項３又は請求項４に記載の境界線測量方法において、前記コンパス測量ステップを、前記基準点設置ステップとともに行い、前記コンパス測量ステップで取得した前記測量データを、前記基準点座標確定ステップで確定した前記基準点１の前記座標データを用いて再計算して前記境界線を確定することを特徴とする。
請求項６記載の本発明は、請求項１に記載の森林地域での立木の評価方法において、前記代表エリア内立木頂点判定ステップ、又は前記評価対象エリア内立木頂点判定ステップでは、前記頂点を含む前記区画を中心にして放射状に複数の仮想線を引き、前記仮想線に沿って隣接する前記区画同士で前記最高位置データの前記高さデータ値を比較し、前記仮想線に位置する外方の前記区画の前記高さデータ値が内方の前記区画の前記高さデータ値より小さいという条件を満たす前記仮想線長さを、それぞれの仮想線に対して算出し、算出した前記仮想線長さの平均長を樹冠の半径長さＬと決定し、決定した前記樹冠の前記半径長さが、設定した最少長さＬｍｉｎ以下、又は／及び最大長さＬｍａｘ以上であれば、抽出された前記頂点を前記立木頂点でないと判定することを特徴とする。 The method for evaluating a standing tree in a forest area according to claim 1 is a method for evaluating a standing tree in a forest area using photographed data taken from the sky, and a server uses the photographed data as point group data. The point group data generation step for generating 60d and the representative area that is a part of the evaluation target area are divided into grids by reference values, and the highest position data is calculated from the point group data 60d in the divided grid. A representative area internal tree apex extraction step, a representative area internal tree apex determination step for determining whether or not the apex extracted in the representative area apex extraction step is a standing tree apex, and a representative area internal tree apex determination step. The number of representative area internal tree vertices calculated in the representative area internal tree vertices calculation step for calculating the number of representative area internal tree vertices determined to be the representative area internal tree vertices, and the number of representative area internal tree vertices calculated in the representative area internal tree vertices calculation step When the difference between the number of standing trees in the representative area and the number of standing trees in the representative area and the number of standing trees compared in the step of comparing the number of standing trees in the representative area and the number of standing trees in the representative area exceeds the threshold value, the number of standing trees in the area is increased. The evaluation target area is determined by using the reference value changing step of changing the reference value so that the difference between the number of standing tree vertices and the actual standing tree number is within the threshold value and the change reference value changed in the reference value changing step. It was divided into the grid and extracted by the evaluation target area vertex extraction step and the evaluation target area vertex extraction step to extract the highest position data as the vertex from the point group data 60d in the segmented grid. Calculate the number of standing tree vertices in the evaluation target area determined to be the standing tree vertices in the evaluation target area in-standing tree vertices determination step for determining whether the vertices are the standing tree vertices and the evaluation target area in-standing tree vertices determination step. In the representative area in-standing tree apex determination step or the evaluation target area in-standing tree apex determination step, the grid including the extracted vertices is divided into a plurality of sections. The height data value of the highest position data in the divided section is extracted, and the height data value of the highest position data of the highest position data of any one of the sections adjacent to the section including the apex is obtained. If it is larger than the height data value of the extracted vertices, it is determined that the extracted vertices are not the standing tree vertices.
The present invention according to claim 2 is based on the reference points 60a and 60b in which the terrain is photographed from the point group data 60d by the server in the method for evaluating a standing tree in a forest area according to claim 1. The topography data 60c of the evaluation target area different from the point group data 60d is determined to be the standing tree vertex in the topography data corresponding step for aligning the topography data 60c with the point group data 60d and the standing tree vertex determination step in the evaluation target area. With respect to the apex, the volume amount is calculated using the standing tree apex calculation step for calculating the height of the standing tree apex based on the topographical data 60c and the height of the standing tree apex calculated in the standing tree apex calculation step. It is characterized by having a volume amount calculation step to be calculated.
The boundary line measuring method of the present invention according to claim 3 is a boundary line measuring method suitable for specifying the evaluation target area in the evaluation method of standing trees in a forest area according to claim 1 or 2. A reference point setting step for setting a reference point 1 at a position capable of photographing from the sky, a flight path determination step for determining a flight path along the boundary, and the flight path. A flight step of flying an unmanned aircraft 10 along the flight path determined in the determination step, and a photographing step of photographing an area including the reference point 1 with an imaging device 11 mounted on the unmanned aircraft 10 in the flight step. The shooting information measurement step for measuring the shooting position data and the shooting direction data of the shooting device 11 at the time of shooting in the shooting step, and the shooting measured in the shooting information measurement step together with the shooting data shot in the shooting step. Using the shooting data storage step for storing the position data and the shooting direction data, the shooting data stored in the shooting data storage step, the shooting position data, and the shooting direction data, the coordinate data of the reference point 1 is stored. The coordinate data of the reference point 1 determined in the reference point coordinate determination step, which has a reference point coordinate determination step to be determined and a compass survey step for acquiring survey data between the boundary and the reference point 1, and the coordinate data of the reference point 1 to be determined. It is characterized in that the boundary line is determined from the survey data acquired in the compass survey step.
According to the fourth aspect of the present invention, in the boundary line surveying method according to the third aspect, in the reference point setting step, the coordinate data of the reference point 1 is measured by using the earth navigation satellite system receiver 12. The flight path determination step is characterized in that the flight path is determined using the measured coordinate data of the reference point 1.
The present invention according to claim 5 performs the compass survey step together with the reference point setting step in the boundary line survey method according to claim 3 or 4, and obtains the survey data obtained in the compass survey step. The boundary line is determined by recalculating using the coordinate data of the reference point 1 determined in the reference point coordinate determination step.
The present invention according to claim 6 includes the apex in the representative area in-standing tree apex determination step or the evaluation target area in-standing tree apex determination step in the standing tree evaluation method in the forest area according to claim 1. A plurality of virtual lines are drawn radially around the virtual line, the height data values of the highest position data are compared between the adjacent sections along the virtual line, and the outer side located on the virtual line is compared. The virtual line length that satisfies the condition that the height data value of the section is smaller than the height data value of the inner section is calculated for each virtual line, and the calculated virtual line length is calculated. The average length of the canopy is determined to be the radius length L of the canopy, and if the determined radius length of the canopy is equal to or less than the set minimum length Lmin or / and the maximum length Lmax or more, the extracted apex. Is not the top of the standing tree.

本発明の森林地域での立木の評価方法によれば、あらかじめ代表エリア内において代表エリア内立木頂点数を算出し、算出された代表エリア内立木頂点数が代表エリア内における実立木数と一致するか否かを比較し、代表エリア内立木頂点数と実立木数とが一致するように基準値を変更することで、評価対象エリアに適した基準値の格子を用いて立木頂点を抽出できるため、誤差の少ない立木数を算出することができる。
また本発明の境界線測量方法によれば、上空から撮影可能な位置に基準点を設置し、この基準点については無人航空機で取得した撮影データを用いて正確な座標データを求め、基準点の座標データと測量データとから境界線を確定することで、特に森林地域での境界線の測量を、高効率で高精度に行うことができる。 According to the method for evaluating standing trees in a forest area of the present invention, the number of vertices of standing trees in the representative area is calculated in advance, and the calculated number of vertices of standing trees in the representative area matches the number of actual standing trees in the representative area. By comparing the presence or absence and changing the reference value so that the number of standing tree vertices in the representative area matches the actual number of standing trees, it is possible to extract the standing tree vertices using a grid of reference values suitable for the evaluation target area. , It is possible to calculate the number of standing trees with little error.
Further, according to the boundary line surveying method of the present invention, a reference point is set at a position where shooting can be performed from the sky, and accurate coordinate data is obtained for this reference point using shooting data acquired by an unmanned aircraft. By determining the boundary line from the coordinate data and the survey data, it is possible to perform the survey of the boundary line especially in the forest area with high efficiency and high accuracy.

本発明の一実施例による森林地域での立木の評価方法の処理流れを示すフローチャートA flowchart showing a processing flow of an evaluation method of a standing tree in a forest area according to an embodiment of the present invention. 同森林地域での立木の評価方法の撮影データ抽出ステップで抽出した撮影データPhotographed data extracted in the shooting data extraction step of the evaluation method of standing trees in the same forest area 同森林地域での立木の評価方法の点群データ生成ステップで生成される点群データPoint cloud data generated in the point cloud data generation step of the evaluation method of standing trees in the same forest area 同森林地域での立木の評価方法の代表エリア内頂点抽出ステップのイメージ図Image of the apex extraction step in the representative area of the evaluation method of standing trees in the same forest area 同森林地域での立木の評価方法の地形データ対応ステップのイメージ図Image of steps for terrain data of evaluation method of standing trees in the same forest area 同森林地域での立木の評価方法の評価対象エリア内頂点抽出ステップのイメージ図Image of the apex extraction step in the evaluation target area of the evaluation method of standing trees in the same forest area 本発明の一実施例による境界線測量方法を実現するための装置を示すブロック図A block diagram showing an apparatus for realizing a boundary line surveying method according to an embodiment of the present invention. 同境界線測量方法の処理流れを示すフローチャートFlowchart showing the processing flow of the boundary line survey method 同境界線測量方法における境界と基準点を示す説明図Explanatory drawing showing the boundary and the reference point in the same boundary line surveying method 本発明の他の実施例による境界線測量方法の処理流れを示すフローチャートA flowchart showing the processing flow of the boundary line surveying method according to another embodiment of the present invention. 図１に示すステップ５５及びステップ６３における判定の他の方法を示す図The figure which shows the other method of the determination in step 55 and step 63 shown in FIG. 樹冠の算出方法を示す図Diagram showing how to calculate the canopy 立木頂点の樹冠の半径長さ内に、立木頂点が位置する場合を示す図The figure which shows the case where the standing tree apex is located within the radius length of the canopy of the standing tree apex.

本発明の第１の実施の形態による森林地域での立木の評価方法は、サーバーが、撮影データから点群データを生成する点群データ生成ステップと、評価対象エリアの中の一部である代表エリアを基準値で格子に区分し、区分された格子内の点群データから最高位置データを頂点として抽出する代表エリア内頂点抽出ステップと、代表エリア内頂点抽出ステップで抽出された頂点が立木頂点か否かを判定する代表エリア内立木頂点判定ステップと、代表エリア内立木頂点判定ステップで立木頂点と判定された代表エリア内立木頂点数を算出する代表エリア内立木頂点数算出ステップと、代表エリア内立木頂点数算出ステップで算出された代表エリア内立木頂点数を、代表エリア内の実立木数と比較する立木数比較ステップと、立木数比較ステップで比較した代表エリア内立木頂点数と実立木数との差が閾値を超える場合には、エリア内立木頂点数と実立木数との差が閾値内となるように基準値を変更する基準値変更ステップと、基準値変更ステップで変更した変更基準値を用いて評価対象エリアを格子に区分し、区分された格子内の点群データから最高位置データを頂点として抽出する評価対象エリア内頂点抽出ステップと、評価対象エリア内頂点抽出ステップで抽出された頂点が立木頂点か否かを判定する評価対象エリア内立木頂点判定ステップと、評価対象エリア内立木頂点判定ステップで立木頂点と判定された評価対象エリア内立木頂点数を算出立木数として決定する算出立木数決定ステップとを有し、代表エリア内立木頂点判定ステップ、又は評価対象エリア内立木頂点判定ステップでは、抽出された頂点を含む格子内を、複数の区画に区分けし、区分けした区画内での最高位置データの高さデータ値を抽出し、頂点を含む区画に隣接するいずれか一つの区画の最高位置データの高さデータ値が、抽出された頂点の高さデータ値より大きい場合には、抽出された頂点を立木頂点でないと判定するものである。本実施の形態によれば、あらかじめ代表エリア内において代表エリア内立木頂点数を算出し、算出された代表エリア内立木頂点数が代表エリア内における実立木数と一致するか否かを比較し、代表エリア内立木頂点数と実立木数とが一致するように基準値を変更することで、評価対象エリアに適した基準値の格子を用いて立木頂点を抽出できるため、誤差の少ない立木数を算出することができる。また、本実施の形態によれば、代表エリア内立木頂点判定ステップ、又は評価対象エリア内立木頂点判定ステップにおける判定精度を高めることができる。 The method for evaluating a standing tree in a forest area according to the first embodiment of the present invention includes a point group data generation step in which the server generates point group data from photographed data, and a representative that is a part of the evaluation target area. The area is divided into grids by the reference value, and the vertices extracted by the representative area vertex extraction step and the representative area vertex extraction step, which extracts the highest position data as the vertex from the point group data in the segmented grid, are the standing tree vertices. A representative area internal tree apex determination step for determining whether or not, a representative area internal tree apex number calculation step for calculating the number of representative area internal tree apexes determined to be a standing tree apex in the representative area internal tree apex determination step, and a representative area The number of standing trees in the representative area calculated in the calculation step for calculating the number of internal tree vertices is compared with the number of actual standing trees in the representative area, and the number of standing trees in the representative area is compared with the number of standing trees in the comparison step. When the difference from the number exceeds the threshold, the reference value change step for changing the reference value so that the difference between the number of standing tree vertices in the area and the number of actual trees is within the threshold, and the change changed in the reference value change step. The evaluation target area is divided into grids using the reference value, and the highest position data is extracted as the vertex from the point group data in the divided grid. Extracted by the evaluation target area vertex extraction step and the evaluation target area vertex extraction step. The number of standing tree vertices in the evaluation target area determined to be the standing tree vertices in the evaluation target area in-standing tree vertices determination step and the evaluation target area in-standing tree vertices determination step for determining whether or not the determined vertices are standing tree vertices is determined as the calculated number of standing trees. In the representative area in-standing tree apex determination step or the evaluation target area in-standing tree apex determination step, the grid including the extracted vertices is divided into a plurality of sections, and the divided sections are divided. When the height data value of the highest position data in is extracted and the height data value of the highest position data of any one of the sections adjacent to the section containing the vertices is larger than the height data value of the extracted vertices. Is to determine that the extracted vertices are not standing tree vertices. According to the present embodiment, the number of standing tree vertices in the representative area is calculated in advance in the representative area, and whether or not the calculated number of standing tree vertices in the representative area matches the actual number of standing trees in the representative area is compared. By changing the reference value so that the number of standing tree vertices in the representative area matches the actual number of standing trees, the standing tree vertices can be extracted using a grid of reference values suitable for the evaluation target area, so the number of standing trees with little error can be obtained. Can be calculated. Further, according to the present embodiment, it is possible to improve the determination accuracy in the representative area internal tree vertex determination step or the evaluation target area internal tree vertex determination step.

本発明の第２の実施の形態は、第１の実施の形態による森林地域での立木の評価方法において、サーバーが、点群データの中から地形が撮影された基準点を基に、点群データとは異なる評価対象エリアの地形データを、点群データに位置合わせを行う地形データ対応ステップと、評価対象エリア内立木頂点判定ステップで立木頂点と判定された頂点について、地形データを基に立木頂点の高さを算出する立木頂点算出ステップと、立木頂点算出ステップで算出された立木頂点の高さを用いて材積量を算出する材積量算出ステップとを有するものである。本実施の形態によれば、点群データとは異なる評価対象エリアの地形データを用いることで立木の地表からの高さを算出することができ、立木の高さを用いて材積量を算出することができる。 In the second embodiment of the present invention, in the method of evaluating a standing tree in a forest area according to the first embodiment, a server uses a point cloud based on a reference point in which the terrain is photographed from the point cloud data. Standing trees based on the terrain data for the terrain data correspondence step that aligns the terrain data of the evaluation target area different from the data to the point cloud data, and the vertices determined to be the standing tree vertices in the standing tree vertex determination step in the evaluation target area It has a standing tree vertex calculation step for calculating the height of the apex and a volume amount calculation step for calculating the volume amount using the height of the standing tree vertex calculated in the standing tree vertex calculation step. According to this embodiment, the height of the standing tree from the ground surface can be calculated by using the topographical data of the evaluation target area different from the point cloud data, and the volume amount is calculated by using the height of the standing tree. be able to.

本発明の第３の実施の形態は、第１又は第２の実施の形態による森林地域での立木の評価方法における評価対象エリアの特定に適した境界線測量方法において、測量対象とする境界又は境界の近傍であって、上空から撮影可能な位置に基準点を設置する基準点設置ステップと、境界に沿った飛行経路を決定する飛行経路決定ステップと、飛行経路決定ステップで決定した飛行経路に沿って無人航空機を飛行させる飛行ステップと、飛行ステップにおいて、無人航空機に搭載した撮影装置で基準点を含む領域を撮影する撮影ステップと、撮影ステップにおける撮影時に、撮影装置の撮影位置データと撮影方向データとを計測する撮影情報計測ステップと、撮影ステップで撮影する撮影データとともに、撮影情報計測ステップで計測する撮影位置データと撮影方向データとを記憶する撮影データ記憶ステップと、撮影データ記憶ステップで記憶した撮影データ、撮影位置データ、及び撮影方向データを用いて基準点の座標データを確定する基準点座標確定ステップと、境界と基準点との測量データを取得するコンパス測量ステップとを有し、基準点座標確定ステップで確定した基準点の座標データと、コンパス測量ステップで取得する測量データとから境界線を確定するものである。本実施の形態によれば、上空から撮影可能な位置に基準点を設置し、この基準点については無人航空機で取得した撮影データを用いて正確な座標データを求め、基準点の座標データと測量データとから境界線を確定することで、特に森林地域での境界線の測量を、高効率で高精度に行うことができる。 The third embodiment of the present invention is a boundary line surveying method suitable for specifying an evaluation target area in the evaluation method of standing trees in a forest area according to the first or second embodiment. For the reference point setting step that sets the reference point at a position that can be photographed from the sky near the boundary, the flight path determination step that determines the flight path along the boundary, and the flight path determined in the flight path determination step. In the flight step of flying an unmanned aircraft along, in the flight step, the shooting step of shooting the area including the reference point with the shooting device mounted on the unmanned aircraft, and the shooting position data and shooting direction of the shooting device at the time of shooting in the shooting step. The shooting information measurement step for measuring the data, the shooting data storage step for storing the shooting position data and the shooting direction data measured in the shooting information measurement step, and the shooting data storage step for storing the shooting data taken in the shooting step. It has a reference point coordinate determination step for determining the coordinate data of the reference point using the shooting data, the shooting position data, and the shooting direction data, and a compass survey step for acquiring the survey data between the boundary and the reference point. The boundary line is determined from the coordinate data of the reference point determined in the point coordinate determination step and the survey data acquired in the compass survey step. According to the present embodiment, a reference point is set at a position where shooting can be performed from the sky, and accurate coordinate data is obtained for this reference point using shooting data acquired by an unmanned aerial vehicle, and the coordinate data of the reference point and surveying are performed. By determining the boundary line from the data, it is possible to survey the boundary line, especially in a forest area, with high efficiency and high accuracy.

本発明の第４の実施の形態は、第３の実施の形態による境界線測量方法において、基準点設置ステップでは、地球航法衛星システム受信装置を用いて基準点の座標データを測定し、飛行経路決定ステップでは、測定した基準点の座標データを用いて飛行経路を決定するものである。本実施の形態によれば、基準点に沿って、より低空での飛行経路を決定することができる。 The fourth embodiment of the present invention is the boundary line surveying method according to the third embodiment. In the reference point setting step, the coordinate data of the reference point is measured by using the earth navigation satellite system receiver, and the flight path. In the determination step, the flight path is determined using the measured coordinate data of the reference point. According to the present embodiment, it is possible to determine the flight path at a lower altitude along the reference point.

本発明の第５の実施の形態は、第３又は第４の実施の形態による境界線測量方法において、コンパス測量ステップを、基準点設置ステップとともに行い、コンパス測量ステップで取得した測量データを、基準点座標確定ステップで確定した基準点の座標データを用いて再計算して境界線を確定するものである。本実施の形態によれば、基準点の設置時に測量を行うため、測量場所に２回入る必要が無く、作業性が向上する。 In the fifth embodiment of the present invention, in the boundary line surveying method according to the third or fourth embodiment, the compass survey step is performed together with the reference point setting step, and the survey data acquired in the compass survey step is used as a reference. The boundary line is determined by recalculating using the coordinate data of the reference point determined in the point coordinate determination step. According to this embodiment, since the survey is performed when the reference point is set, it is not necessary to enter the survey location twice, and the workability is improved.

本発明の第６の実施の形態は、第１の実施の形態による森林地域での立木の評価方法において、代表エリア内立木頂点判定ステップ、又は評価対象エリア内立木頂点判定ステップでは、頂点を含む区画を中心にして放射状に複数の仮想線を引き、仮想線に沿って隣接する区画同士で最高位置データの高さデータ値を比較し、仮想線に位置する外方の区画の高さデータ値が内方の区画の高さデータ値より小さいという条件を満たす仮想線長さを、それぞれの仮想線に対して算出し、算出した仮想線長さの平均長を樹冠の半径長さと決定し、決定した樹冠の半径長さが、設定した最少長さ以下、又は／及び最大長さ以上であれば、抽出された頂点を立木頂点でないと判定するものである。本実施の形態によれば、代表エリア内立木頂点判定ステップ、又は評価対象エリア内立木頂点判定ステップにおける判定精度を高めることができる。 A sixth embodiment of the present invention includes a vertex in the representative area internal tree apex determination step or the evaluation target area internal tree apex determination step in the method for evaluating a standing tree in a forest area according to the first embodiment. Draw multiple virtual lines radially around the section, compare the height data values of the highest position data between adjacent sections along the virtual line, and compare the height data values of the outer sections located on the virtual line. The virtual line length that satisfies the condition that is smaller than the height data value of the inner section is calculated for each virtual line, and the average length of the calculated virtual line length is determined as the radius length of the canopy. If the determined radius length of the canopy is less than or equal to the set minimum length and / or more than the maximum length, it is determined that the extracted vertices are not standing tree vertices. According to this embodiment, it is possible to improve the determination accuracy in the representative area internal tree vertex determination step or the evaluation target area internal tree vertex determination step.

以下本発明の実施例について図面とともに説明する。
図１は本実施例による森林地域での立木の評価方法の処理流れを示すフローチャート、
図２は撮影データ抽出ステップで抽出した撮影データ、図３は点群データ生成ステップで生成される点群データ、図４は代表エリア内頂点抽出ステップのイメージ図、図５は地形データ対応ステップのイメージ図、図６は評価対象エリア内頂点抽出ステップのイメージ図である。 Hereinafter, examples of the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 is a flowchart showing the processing flow of the evaluation method of standing trees in a forest area according to this embodiment.
FIG. 2 is the shooting data extracted in the shooting data extraction step, FIG. 3 is the point cloud data generated in the point cloud data generation step, FIG. 4 is an image diagram of the vertex extraction step in the representative area, and FIG. 5 is an image diagram of the terrain data corresponding step. , FIG. 6 is an image diagram of the vertex extraction step in the evaluation target area.

サーバーは、上空から撮影された撮影データから、例えば境界線で囲まれた評価対象エリアの撮影データを抽出する（ステップ５１）。撮影データが静止画データであれば、異なる位置から撮影した複数の撮影データを抽出する。
図２は、撮影データ抽出ステップ５１で抽出した撮影データを示している。 The server extracts, for example, the shooting data of the evaluation target area surrounded by the boundary line from the shooting data shot from the sky (step 51). If the shooting data is still image data, a plurality of shooting data shot from different positions are extracted.
FIG. 2 shows the shooting data extracted in the shooting data extraction step 51.

サーバーは、撮影データ抽出ステップ５１で抽出した撮影データから点群データを生成する（ステップ５２）。点群データ生成ステップ５２で生成される点群データは三次元データである。
図３は、点群データ生成ステップ５２で生成される点群データを示している。
評価対象エリアの中の一部のエリアを代表エリアとして特定する。代表エリアは、実際の立木の数を現場にてカウントするため、カウントしやすいエリアを特定する。また、代表エリアは、評価対象エリアの中で立木状況が標準的なエリアを特定する。
代表エリアの特定は、例えば道路や空き地に面している、又は評価対象エリアの周辺に位置していることを条件にサーバーが特定することもできる。
また、標準的なエリアか否かについても、サーバーが画像データから抽出される特徴事項を基に判断することができる。 The server generates point cloud data from the shooting data extracted in the shooting data extraction step 51 (step 52). The point cloud data generated in the point cloud data generation step 52 is three-dimensional data.
FIG. 3 shows the point cloud data generated in the point cloud data generation step 52.
Specify a part of the evaluation target area as a representative area. As the representative area, the actual number of standing trees is counted at the site, so an area that is easy to count is specified. In addition, as the representative area, the area where the standing tree condition is standard is specified among the evaluation target areas.
The representative area can be specified by the server on the condition that it faces a road or a vacant lot, or is located in the vicinity of the evaluation target area, for example.
In addition, whether or not the area is a standard area can also be determined based on the features extracted by the server from the image data.

サーバーは、代表エリアを基準値で格子に区分し（ステップ５３）、区分された格子内の点群データから最高位置データを頂点として抽出する（ステップ５４）。
図４は、代表エリア内頂点抽出ステップ５４のイメージ図である。図４（ａ）は代表エリアの特定イメージ図、図４（ｂ）はステップ５３における代表エリアを基準値で格子に区分したイメージ図、図４（ｃ）はステップ５４における最高位置データを頂点として特定したイメージ図である。 The server divides the representative area into grids based on reference values (step 53), and extracts the highest position data as vertices from the point cloud data in the divided grids (step 54).
FIG. 4 is an image diagram of the vertex extraction step 54 in the representative area. FIG. 4A is an image diagram of a representative area, FIG. 4B is an image diagram in which the representative area in step 53 is divided into grids by reference values, and FIG. 4C is an image diagram in which the highest position data in step 54 is specified as a vertex. It is an image diagram.

サーバーは、代表エリア内頂点抽出ステップ５４で抽出された頂点が立木頂点か否かを判定する（ステップ５５）。
代表エリア内立木頂点判定ステップ５５では、例えば、最高位置データの高さデータ値が明らかに立木の高さではないと判断されるものを除外する。
サーバーは、代表エリア内立木頂点判定ステップ５５で立木頂点と判定された代表エリア内立木頂点数を算出する（ステップ５６）。
サーバーは、代表エリア内立木頂点数算出ステップ５６で算出された代表エリア内立木頂点数を、代表エリア内の実立木数と比較する（ステップ５７）。
ここで立木数比較ステップ５７で比較対象とする代表エリア内の実立木数は、現場にて調査によりカウントし、サーバーに記憶させる。なお、代表エリア内の実立木数は、現場における調査に代えて、画像データを基に目視によってカウントしてもよい。
サーバーは、立木数比較ステップ５７で比較した代表エリア内立木頂点数と実立木数との差が閾値を超える場合には、エリア内立木頂点数と実立木数との差が閾値内となるように基準値を変更する（ステップ５８）。
基準値変更ステップ５８では、例えば実立木数が２０本、実立木数の１０％を閾値とすると、閾値は±２本となり、代表エリア内立木頂点数が１８本〜２２本であれば、基準値の変更を行わない。代表エリア内立木頂点数が１４本である場合、すなわち代表エリア内立木頂点数が実立木数より少ない場合には、基準値を小さい値に変更する。また、代表エリア内立木頂点数が２５本である場合、すなわち代表エリア内立木頂点数が実立木数より多い場合には、基準値を大きい値に変更する。
基準値変更ステップ５８では、基準値を変更した後、代表エリア内頂点抽出ステップ５４から立木数比較ステップ５７を繰り返し行い、エリア内立木頂点数と実立木数との差が閾値内となるまで行う。 The server determines whether or not the vertices extracted in the representative area vertex extraction step 54 are standing tree vertices (step 55).
In the standing tree vertex determination step 55 in the representative area, for example, those whose height data value of the highest position data is clearly not determined to be the height of the standing tree are excluded.
The server calculates the number of standing tree vertices in the representative area determined to be standing tree vertices in the representative area internal tree apex determination step 55 (step 56).
The server compares the number of standing tree vertices in the representative area calculated in step 56 for calculating the number of standing tree vertices in the representative area with the number of actual standing trees in the representative area (step 57).
Here, the actual number of standing trees in the representative area to be compared in the standing tree number comparison step 57 is counted by a survey at the site and stored in the server. The number of actual trees in the representative area may be visually counted based on the image data instead of the on-site survey.
When the difference between the number of standing tree vertices in the representative area and the number of actual standing trees compared in the number of standing trees comparison step 57 exceeds the threshold value, the server sets the difference between the number of standing tree vertices in the area and the number of actual standing trees within the threshold value. The reference value is changed to (step 58).
In the reference value change step 58, for example, if the number of standing trees is 20 and 10% of the number of standing trees is set as the threshold value, the threshold value is ± 2, and if the number of vertices of standing trees in the representative area is 18 to 22, the reference value is set. Do not change the value. When the number of vertices of standing trees in the representative area is 14, that is, when the number of vertices of standing trees in the representative area is less than the number of actual standing trees, the reference value is changed to a smaller value. Further, when the number of vertices of standing trees in the representative area is 25, that is, when the number of vertices of standing trees in the representative area is larger than the number of actual standing trees, the reference value is changed to a large value.
In the reference value changing step 58, after changing the reference value, the steps 54 for extracting the vertices in the representative area and the step 57 for comparing the number of standing trees are repeated until the difference between the number of vertices of standing trees in the area and the number of actual standing trees is within the threshold value. ..

サーバーは、撮影データ抽出ステップ５１で抽出した点群データの中から地形が撮影された基準点を特定し（ステップ５９）、特定した基準点を基に、点群データとは異なる評価対象エリアの地形データを、点群データに位置合わせを行う（ステップ６０）。
地形データ対応ステップ６０で用いる地形データには、例えば国土地理院が提供する基盤地図情報（数値標高モデル）を用いることができる。
図５は、地形データ対応ステップ６０のイメージ図である。
図５に示すように、地形が撮影された基準点６０ａ、６０ｂを基にして、地形データ６０ｃを、点群データ６０ｄに位置合わせする。なお、位置合わせには、基準点６０ａ、６０ｂに代えて、所定範囲の基準エリアを用いてもよい。 The server identifies the reference point where the terrain was photographed from the point cloud data extracted in the photographed data extraction step 51 (step 59), and based on the identified reference point, the evaluation target area different from the point cloud data The topographical data is aligned with the point cloud data (step 60).
For the topographical data used in the topographical data correspondence step 60, for example, the basic map information (digital elevation model) provided by the Geospatial Information Authority of Japan can be used.
FIG. 5 is an image diagram of the terrain data correspondence step 60.
As shown in FIG. 5, the terrain data 60c is aligned with the point cloud data 60d based on the reference points 60a and 60b in which the terrain is photographed. For alignment, a reference area within a predetermined range may be used instead of the reference points 60a and 60b.

サーバーは、基準値変更ステップ５８で変更した変更基準値を用いて評価対象エリアを格子に区分し（ステップ６１）、区分された格子内の点群データ６０ｃから最高位置データを頂点として抽出する（ステップ６２）。
図６は、評価対象エリア内頂点抽出ステップ６２のイメージ図である。
サーバーは、評価対象エリア内頂点抽出ステップ６２で抽出された頂点が立木頂点か否かを判定する（ステップ６３）。評価対象エリア内立木頂点判定ステップ６３での判定は、代表エリア内立木頂点判定ステップ５５と同様である。
サーバーは、評価対象エリア内立木頂点判定ステップ６３で立木頂点と判定された頂点について、地形データ６０ｃを基に立木頂点の高さを算出する（ステップ６４）。
サーバーは、評価対象エリア内立木頂点判定ステップ６３で立木頂点と判定された評価対象エリア内立木頂点数を算出立木数として決定する（ステップ６５）。
サーバーは、立木頂点算出ステップ６４で地表からのそれぞれの立木の高さが算出されることで、材積量を算出することができる（ステップ６６）。
このように、算出立木数決定ステップ６５で立木数が算出され、材積量算出ステップ６６で材積量が算出されることで、森林地域での立木の評価を行うことができる。
なお、本実施例で評価対象とする立木には、杉や檜のような円錐状の針葉樹が適している。 The server divides the evaluation target area into a grid using the change reference value changed in the reference value change step 58 (step 61), and extracts the highest position data as a vertex from the point cloud data 60c in the divided grid (step 61). Step 62).
FIG. 6 is an image diagram of the vertex extraction step 62 in the evaluation target area.
The server determines whether or not the vertices extracted in the evaluation target area vertex extraction step 62 are standing tree vertices (step 63). The determination in the evaluation target area in-standing tree apex determination step 63 is the same as in the representative area in-standing tree apex determination step 55.
The server calculates the height of the standing tree vertices based on the terrain data 60c for the vertices determined to be the standing tree vertices in the evaluation target area in-standing tree vertex determination step 63 (step 64).
The server determines the number of standing tree vertices in the evaluation target area determined to be standing tree vertices in the evaluation target area in-standing tree vertex determination step 63 as the calculated number of standing trees (step 65).
The server can calculate the volume amount by calculating the height of each standing tree from the ground surface in the standing tree apex calculation step 64 (step 66).
In this way, the number of standing trees is calculated in the calculated number of standing trees determination step 65, and the volume amount is calculated in the volume amount calculation step 66, so that the standing trees in the forest area can be evaluated.
Conical conifers such as cedar and cypress are suitable for the standing trees to be evaluated in this example.

図７は本実施例による境界線測量方法を実現するための装置を示すブロック図である。
図７に示すように、本実施例の境界線測量方法には、無人航空機１０と、コンパス測量装置２０と、処理装置３０とを用いる。 FIG. 7 is a block diagram showing an apparatus for realizing the boundary line surveying method according to the present embodiment.
As shown in FIG. 7, the boundary line surveying method of this embodiment uses an unmanned aerial vehicle 10, a compass surveying device 20, and a processing device 30.

無人航空機１０には、撮影装置１１と、地球航法衛星システム受信装置１２と、撮影位置計測装置１３と、撮影方向計測装置１４とが取り付けられている。
無人航空機１０は、ドローンとも呼ばれる航空機であり、無人航空機１０には、複数の回転翼を備えたマルチコプタータイプのヘリコプターが適している。
撮影装置１１は、静止画像を撮影するものでも、動画像を撮影するものでもよい。撮影装置１１では、基準点１を含む領域を撮影する。一つの基準点１に対して異なる飛行位置から複数枚の静止画像を取得する。
地球航法衛星システム受信装置１２は、ＧＰＳ、ＧＬＯＮＡＳＳ、ガリレオなどのＧＮＳＳを用いて、無人航空機１０の現在位置及び飛行高さを測定し、無人航空機１０は、地球航法衛星システム受信装置１２での測定データを用いて、あらかじめ設定している飛行経路で飛行する。
撮影位置計測装置１３は、撮影装置１１の撮影位置を計測する。撮影位置計測装置１３には、地球航法衛星システム受信装置１２を用いることができる。
撮影方向計測装置１４は、撮影装置１１のレンズ中心の光軸方向を計測する。撮影方向計測装置１４は、無人航空機１０に対する光軸方向を角度センサなどで計測し、無人航空機１０の飛行方向は、地球航法衛星システム受信装置１２による測定データやジャイロセンサを用いて計測できる。無人航空機１０の飛行方向と無人航空機１０に対する光軸方向とから撮影装置１１の撮影方向を計測することができる。 The unmanned aerial vehicle 10 is equipped with a photographing device 11, an earth navigation satellite system receiving device 12, a photographing position measuring device 13, and a photographing direction measuring device 14.
The unmanned aerial vehicle 10 is an aircraft also called a drone, and a multicopter type helicopter having a plurality of rotary wings is suitable for the unmanned aerial vehicle 10.
The photographing device 11 may capture a still image or a moving image. The photographing device 11 photographs an area including the reference point 1. A plurality of still images are acquired from different flight positions with respect to one reference point 1.
The earth navigation satellite system receiver 12 measures the current position and flight height of the unmanned aircraft 10 using GNSS such as GPS, GLONASS, and Galileo, and the unmanned aircraft 10 measures with the earth navigation satellite system receiver 12. Use the data to fly on a preset flight path.
The shooting position measuring device 13 measures the shooting position of the shooting device 11. As the photographing position measuring device 13, the earth navigation satellite system receiving device 12 can be used.
The photographing direction measuring device 14 measures the optical axis direction of the center of the lens of the photographing device 11. The photographing direction measuring device 14 measures the direction of the optical axis with respect to the unmanned aerial vehicle 10 with an angle sensor or the like, and the flight direction of the unmanned aerial vehicle 10 can be measured by using the measurement data by the earth navigation satellite system receiving device 12 or the gyro sensor. The shooting direction of the photographing device 11 can be measured from the flight direction of the unmanned aerial vehicle 10 and the direction of the optical axis with respect to the unmanned aerial vehicle 10.

コンパス測量装置２０は、方位と高低角とを計測する装置であり、デジタル方位計によるデジタルコンパスが好ましく、レーザー距離計を更に備えた装置が好ましい。コンパス測量装置２０では、基準点１となる基準杭と、境界に沿って設置された境界杭２とを測量する。 The compass surveying device 20 is a device for measuring the direction and the high / low angle, and a digital compass using a digital compass is preferable, and a device further equipped with a laser rangefinder is preferable. The compass surveying device 20 surveys a reference stake that serves as a reference point 1 and a boundary stake 2 installed along the boundary.

処理装置３０は、飛行経路決定部３１と、撮影データ記憶部３２と、基準点座標データ算出部３３と、測量データ記憶部３４と、境界線算出部３５とを有している。
飛行経路決定部３１では、無人航空機１０の飛行経路を決定する。飛行経路は、無人航空機１０が境界に沿って、又は基準点１に沿って飛行するように決定される。
撮影データ記憶部３２では、撮影装置１１で撮影された撮影データとともに、撮影位置計測装置１３で計測する撮影時における撮影位置データと、撮影方向計測装置１４で計測する撮影時における撮影方向データとを記憶する。従って、それぞれの撮影データは、撮影時の撮影位置データと撮影時における撮影方向データとともに記憶される。
基準点座標データ算出部３３では、撮影データ記憶部３２に記憶した撮影データ、撮影位置データ、及び撮影方向データを用いて基準点１の座標データを算出する。
測量データ記憶部３４では、コンパス測量装置２０で取得した基準点１と境界杭２との測量データが記憶される。
境界線算出部３５では、基準点座標データ算出部３３で算出した基準点１の座標データと、測量データ記憶部３４に記憶された測量データとから境界線が算出される。 The processing device 30 includes a flight path determination unit 31, a shooting data storage unit 32, a reference point coordinate data calculation unit 33, a survey data storage unit 34, and a boundary line calculation unit 35.
The flight path determination unit 31 determines the flight path of the unmanned aerial vehicle 10. The flight path is determined so that the unmanned aerial vehicle 10 will fly along the boundary or along the reference point 1.
In the shooting data storage unit 32, along with the shooting data shot by the shooting device 11, the shooting position data at the time of shooting measured by the shooting position measuring device 13 and the shooting direction data at the time of shooting measured by the shooting direction measuring device 14 are stored. Remember. Therefore, each shooting data is stored together with the shooting position data at the time of shooting and the shooting direction data at the time of shooting.
The reference point coordinate data calculation unit 33 calculates the coordinate data of the reference point 1 using the shooting data, the shooting position data, and the shooting direction data stored in the shooting data storage unit 32.
The survey data storage unit 34 stores the survey data of the reference point 1 and the boundary stake 2 acquired by the compass surveying device 20.
The boundary line calculation unit 35 calculates the boundary line from the coordinate data of the reference point 1 calculated by the reference point coordinate data calculation unit 33 and the survey data stored in the survey data storage unit 34.

図８は同境界線測量方法の処理流れを示すフローチャートである。
基準点設置ステップ１では、測量対象とする境界又は境界の近傍であって、上空から撮影可能な位置に基準点１を設置する。
基準点設置ステップ１における基準点１の設置時に、基準点１の座標データを測定することが好ましい（ステップ２）。基準点１の座標データは、ＧＰＳ、ＧＬＯＮＡＳＳ、ガリレオなどのＧＮＳＳを用いた地球航法衛星システム受信装置１２で測定することができる。
ステップ２で測定した基準点１の座標データは、記憶部に記憶し（ステップ３）、基準点１の座標データは、飛行経路決定ステップ４における飛行経路の決定に用いることができる。 FIG. 8 is a flowchart showing the processing flow of the boundary line surveying method.
In the reference point setting step 1, the reference point 1 is set at a position that can be photographed from the sky at or near the boundary to be surveyed.
It is preferable to measure the coordinate data of the reference point 1 at the time of setting the reference point 1 in the reference point setting step 1 (step 2). The coordinate data of the reference point 1 can be measured by the earth navigation satellite system receiving device 12 using GNSS such as GPS, GLONASS, and Galileo.
The coordinate data of the reference point 1 measured in step 2 is stored in the storage unit (step 3), and the coordinate data of the reference point 1 can be used for determining the flight path in the flight path determination step 4.

飛行経路決定ステップ４では、境界又は基準点１に沿った飛行経路を決定する。
無人航空機１０は、飛行経路決定ステップ４で決定した飛行経路に沿って飛行する（飛行ステップ５）。
撮影ステップ６は、無人航空機１０の飛行中に行われる。撮影ステップ６では、無人航空機１０に搭載した撮影装置１１で基準点１を含む領域を撮影する。撮影は、一つの基準点１に対して複数位置から複数枚の撮影データを取得する。
撮影ステップ６における撮影時に、撮影装置１１の撮影位置データと撮影方向データとを計測する（撮影情報計測ステップ７）。
撮影データ記憶ステップ８では、撮影ステップ６で撮影する撮影データとともに、撮影情報計測ステップ７で計測する撮影位置データと撮影方向データとを記憶する。なお、撮影データ記憶ステップ８で記憶する撮影データと撮影位置データと撮影方向データとは、無人航空機１０の飛行終了後に処理装置３０の撮影データ記憶部３２に転送すればよい。 In the flight path determination step 4, the flight path along the boundary or the reference point 1 is determined.
The unmanned aerial vehicle 10 flies along the flight path determined in the flight path determination step 4 (flight step 5).
Shooting step 6 is performed during the flight of the unmanned aerial vehicle 10. In the photographing step 6, the area including the reference point 1 is photographed by the photographing device 11 mounted on the unmanned aerial vehicle 10. In shooting, a plurality of shooting data are acquired from a plurality of positions with respect to one reference point 1.
At the time of shooting in the shooting step 6, the shooting position data and the shooting direction data of the shooting device 11 are measured (shooting information measurement step 7).
In the shooting data storage step 8, the shooting position data and the shooting direction data measured in the shooting information measurement step 7 are stored together with the shooting data shot in the shooting step 6. The shooting data, the shooting position data, and the shooting direction data to be stored in the shooting data storage step 8 may be transferred to the shooting data storage unit 32 of the processing device 30 after the flight of the unmanned aerial vehicle 10 is completed.

基準点座標確定ステップ９では、撮影データ記憶ステップ８で記憶した撮影データ、撮影位置データ、及び撮影方向データを用いて、基準点座標データ算出部３３で基準点１の座標データを算出して確定する。
確定した基準点１の座標データは記憶され（ステップ１０）、コンパス測量ステップ１１における測量時に用いられる。 In the reference point coordinate determination step 9, the reference point coordinate data calculation unit 33 calculates and determines the coordinate data of the reference point 1 using the photographing data, the photographing position data, and the photographing direction data stored in the photographing data storage step 8. To do.
The coordinate data of the determined reference point 1 is stored (step 10) and used at the time of surveying in the compass survey step 11.

コンパス測量ステップ１１では、確定した基準点１の座標データを用いて、基準点１と境界杭２との測量データを取得する。
本実施例のように、あらかじめ基準点１の座標データを確定させ、この基準点１の座標データを用いてコンパス測量を行う場合には、コンパス測量ステップ１１によって境界線を確定させることができる（ステップ１２）。 In the compass survey step 11, the survey data of the reference point 1 and the boundary stake 2 is acquired by using the coordinate data of the determined reference point 1.
When the coordinate data of the reference point 1 is determined in advance and the compass survey is performed using the coordinate data of the reference point 1 as in this embodiment, the boundary line can be determined by the compass survey step 11 ( Step 12).

図９は同境界線測量方法における境界と基準点を示す説明図である。
図９に示すように、境界杭２は境界に沿って設置し、基準点１は樹木などの障害物が無く上空から撮影可能な位置で、境界に近い位置に設置する。基準点１は、樹木などの障害物が無い位置では、境界に設置することが好ましい。
基準点１は、境界又は境界近傍に、可能な限り多く設置することで、コンパス測量による精度劣化を少なくすることができる。 FIG. 9 is an explanatory diagram showing a boundary and a reference point in the same boundary line surveying method.
As shown in FIG. 9, the boundary stake 2 is installed along the boundary, and the reference point 1 is installed at a position close to the boundary at a position where it can be photographed from the sky without obstacles such as trees. The reference point 1 is preferably installed at the boundary at a position where there are no obstacles such as trees.
By installing as many reference points 1 as possible at or near the boundary, it is possible to reduce the deterioration of accuracy due to compass surveying.

以上のように、本実施例によれば、上空から撮影可能な位置に基準点１を設置し、この基準点１については無人航空機１０で取得した撮影データを用いて正確な座標データを求め、基準点１の座標データと測量データとから境界線を確定することで、特に森林地域での境界線の測量を、高効率で高精度に行うことができる。
また、本実施例によれば、基準点設置ステップ１では、地球航法衛星システム受信装置１２を用いて基準点１の座標データを測定し、飛行経路決定ステップ４では、測定した基準点１の座標データを用いて飛行経路を決定することで、基準点１に沿って、より低空での飛行経路を決定することができる。 As described above, according to the present embodiment, the reference point 1 is set at a position where shooting can be performed from the sky, and accurate coordinate data is obtained for this reference point 1 using the shooting data acquired by the unmanned aerial vehicle 10. By determining the boundary line from the coordinate data of the reference point 1 and the survey data, it is possible to perform the survey of the boundary line particularly in the forest area with high efficiency and high accuracy.
Further, according to the present embodiment, in the reference point setting step 1, the coordinate data of the reference point 1 is measured by using the earth navigation satellite system receiver 12, and in the flight path determination step 4, the measured coordinates of the reference point 1 are measured. By determining the flight path using the data, it is possible to determine the flight path at a lower altitude along the reference point 1.

図１０は他の実施例による境界線測量方法の処理流れを示すフローチャートである。なお、図８と同一処理については同一符号を付して説明を省略する。
本実施例では、基準点設置ステップ１における基準点１の設置時に、境界杭２を設置し（ステップ２１）、基準点１と境界杭２との測量データを取得する（コンパス測量ステップ１１）。
コンパス測量ステップ１１で取得した基準点１と境界杭２との測量データは一旦記憶し（ステップ２２）、基準点座標確定ステップ９で基準点１の座標データを確定した後に、測量データの再計算を行い（ステップ２３）、境界線を確定する（ステップ１２）。 FIG. 10 is a flowchart showing a processing flow of the boundary line surveying method according to another embodiment. The same processing as in FIG. 8 is designated by the same reference numerals and the description thereof will be omitted.
In this embodiment, when the reference point 1 is installed in the reference point installation step 1, the boundary pile 2 is installed (step 21), and the survey data between the reference point 1 and the boundary pile 2 is acquired (compass survey step 11).
The survey data of the reference point 1 and the boundary pile 2 acquired in the compass survey step 11 is temporarily stored (step 22), the coordinate data of the reference point 1 is confirmed in the reference point coordinate determination step 9, and then the survey data is recalculated. (Step 23) to determine the boundary line (step 12).

本実施例のように、コンパス測量ステップ１１を、基準点設置ステップ１とともに行い、コンパス測量ステップ１１で取得した測量データを、基準点座標確定ステップ９で確定した基準点１の座標データを用いて再計算して境界線を確定することで、基準点１の設置時に測量を行うため、測量場所に２回入る必要が無く、作業性が向上する。 As in this embodiment, the compass survey step 11 is performed together with the reference point setting step 1, and the survey data acquired in the compass survey step 11 is used as the coordinate data of the reference point 1 determined in the reference point coordinate determination step 9. By recalculating and determining the boundary line, the survey is performed when the reference point 1 is installed, so that it is not necessary to enter the survey location twice and the workability is improved.

図１１を用いて他の実施例について説明する。
図１１は、図１に示すステップ５５及びステップ６３における判定の他の方法を示す図である。
図１１では、隣接する２つの格子ＸＹ１０、ＸＹ２０を示し、それぞれの格子ＸＹ１０、ＸＹ２０内を、複数の区画に区割りしている。区画の中の数値は、その区画の中での最高位置データの高さデータ値を示している。
格子ＸＹ１０の最高位置データは、（Ｘ１３、Ｙ１３）の区画にあり、格子ＸＹ２０の最高位置データは、（Ｘ２４、Ｙ２１）の区画にあることを示している。
格子ＸＹ１０については、区画（Ｘ１３、Ｙ１３）に隣接する８つの区画（Ｘ１２、Ｙ１２）、（Ｘ１２、Ｙ１３）、（Ｘ１２、Ｙ１４）、（Ｘ１３、Ｙ１２）、（Ｘ１３、Ｙ１４）、（Ｘ１４、Ｙ１２）、（Ｘ１４、Ｙ１３）、（Ｘ１４、Ｙ１４）の最高位置データの高さデータ値は、「２４」「２３」「２５」「２４」「２４」「２３」「２３」「２４」であり、区画（Ｘ１３、Ｙ１３）の最高位置データの高さデータ値「２６」よりも全て低い値となっている。このように、格子ＸＹ１０の最高位置データの高さデータ値が、隣接する８方向のいずれの最高位置データの高さデータ値よりも大きい（高い）場合には、格子ＸＹ１０における最高位置データは立木頂点であると判断する。 Other examples will be described with reference to FIG.
FIG. 11 is a diagram showing other methods of determination in steps 55 and 63 shown in FIG.
In FIG. 11, two adjacent grids XY10 and XY20 are shown, and the respective grids XY10 and XY20 are divided into a plurality of sections. The numerical value in the section indicates the height data value of the highest position data in the section.
It is shown that the highest position data of the grid XY10 is in the section (X13, Y13) and the highest position data of the grid XY20 is in the section (X24, Y21).
For the grid XY10, eight compartments (X12, Y12), (X12, Y13), (X12, Y14), (X13, Y12), (X13, Y14), (X14, X14,) adjacent to the compartments (X13, Y13). The height data values of the highest position data of Y12), (X14, Y13), (X14, Y14) are "24", "23", "25", "24", "24", "23", "23", and "24". Yes, all the values are lower than the height data value "26" of the highest position data of the section (X13, Y13). In this way, when the height data value of the highest position data in the grid XY10 is larger (higher) than the height data value of the highest position data in any of the eight adjacent directions, the highest position data in the grid XY10 is a standing tree. Judge that it is the top.

これに対し、格子ＸＹ２０については、区画（Ｘ２４、Ｙ２１）に隣接する８つの区画（Ｘ１３、Ｙ１５）、（Ｘ１４、Ｙ１５）、（Ｘ１５、Ｙ１５）、（Ｘ２３、Ｙ２１）、（Ｘ２５、Ｙ２１）、（Ｘ２３、Ｙ２２）、（Ｘ２４、Ｙ２２）、（Ｘ２５、Ｙ２２）の最高位置データの高さデータ値は、「２２」「２２」「２０」「１９」「１８」「１８」「１８」「１６」であり、区画（Ｘ１３、Ｙ１５）、（Ｘ１４、Ｙ１５）の最高位置データの高さデータ値が「２２」であり、区画（Ｘ２４、Ｙ２１）の最高位置データの高さデータ値「２０」よりも高い値となっている。
このように、格子ＸＹ２０の最高位置データの高さデータ値が、隣接する８方向のいずれかの最高位置データの高さデータ値よりも小さい（低い）場合には、格子ＸＹ２０における最高位置データは立木頂点ではないと判定する。 On the other hand, for the lattice XY20, eight compartments (X13, Y15), (X14, Y15), (X15, Y15), (X23, Y21), (X25, Y21) adjacent to the compartments (X24, Y21). , (X23, Y22), (X24, Y22), (X25, Y22) The height data values of the highest position data are "22""22""20""19""18""18""18". It is "16", and the height data value of the highest position data of the sections (X13, Y15) and (X14, Y15) is "22", and the height data value of the highest position data of the section (X24, Y21) is " The value is higher than "20".
In this way, when the height data value of the highest position data in the grid XY20 is smaller (lower) than the height data value of the highest position data in any of the eight adjacent directions, the highest position data in the grid XY20 is Judge that it is not the top of a standing tree.

以上のように、抽出された頂点を含む格子ＸＹ１０、２０内を、複数の区画に区分けし、区分けした区画内での最高位置データの高さデータ値を抽出し、頂点を含む区画に隣接するいずれか一つの区画の最高位置データの高さデータ値が、抽出された頂点の高さデータ値より大きい場合には、抽出された頂点を立木頂点でないと判定することで、代表エリア内立木頂点判定ステップ（ステップ５５）、又は評価対象エリア内立木頂点判定ステップ（ステップ６３）における判定精度を高めることができる。
この判定方法は、ステップ５５及びステップ６３における判定に加えて、又はステップ５５及びステップ６３における判定に代えて用いることができる。 As described above, the grids XY10 and 20 including the extracted vertices are divided into a plurality of sections, the height data value of the highest position data in the divided sections is extracted, and the sections including the vertices are adjacent to each other. If the height data value of the highest position data of any one section is larger than the height data value of the extracted vertices, the extracted vertices are judged not to be standing tree vertices, and the standing tree vertices in the representative area are determined. It is possible to improve the determination accuracy in the determination step (step 55) or the evaluation target area internal tree vertex determination step (step 63).
This determination method can be used in addition to the determinations in steps 55 and 63, or in place of the determinations in steps 55 and 63.

図１２を用いて更に他の実施例について説明する。
図１２は、樹冠の算出方法を示す図である。
図１２では、格子ＸＹ３０の最高位置データの高さデータ値が「２６」であることを示し、格子ＸＹ３０内を、複数の区画に区割りしている。区画の中の数値は、その区画の中での最高位置データの高さデータ値を示している。
格子ＸＹ３０の最高位置データが存在する位置の区画（Ｘ３５、Ｙ３５）を中心にして、放射状に複数の仮想線を引き、この仮想線に沿って隣接する区画同士で最高位置データの高さデータ値を比較する。この仮想線に位置する外方の区画の高さデータ値が内方の区画の高さデータ値より小さいという条件を満たす仮想線長さを算出する。そして、算出した仮想線長さの平均長を樹冠の半径長さ（樹冠底面半径）Ｌと決定する。 Yet another embodiment will be described with reference to FIG.
FIG. 12 is a diagram showing a method of calculating the canopy.
In FIG. 12, it is shown that the height data value of the highest position data of the grid XY30 is “26”, and the inside of the grid XY30 is divided into a plurality of sections. The numerical value in the section indicates the height data value of the highest position data in the section.
A plurality of virtual lines are drawn radially around the section (X35, Y35) at the position where the highest position data of the grid XY30 exists, and the height data value of the highest position data is drawn between the sections adjacent to each other along the virtual line. To compare. The virtual line length that satisfies the condition that the height data value of the outer section located on this virtual line is smaller than the height data value of the inner section is calculated. Then, the average length of the calculated virtual line lengths is determined to be the radius length of the canopy (the radius of the bottom of the canopy) L.

例えば、区画（Ｘ３５、Ｙ３５）から区画（Ｘ３５、Ｙ３１）の方向への仮想線は、区画（Ｘ３５、Ｙ３４）の高さデータ値「２４」は区画（Ｘ３５、Ｙ３５）の高さデータ値「２６」より小さく、区画（Ｘ３５、Ｙ３３）の高さデータ値「２２」は区画（Ｘ３５、Ｙ３４）の高さデータ値「２４」より小さく、区画（Ｘ３５、Ｙ３２）の高さデータ値「１８」は区画（Ｘ３５、Ｙ３３）の高さデータ値「２２」より小さいが、区画（Ｘ３５、Ｙ３１）の高さデータ値「２０」は区画（Ｘ３５、Ｙ３２）の高さデータ値「１８」より大きいため、仮想線長さは３となる。
また、区画（Ｘ３５、Ｙ３５）から区画（Ｘ３５、Ｙ３９）の方向への仮想線は、区画（Ｘ３５、Ｙ３６）の高さデータ値「２４」は区画（Ｘ３５、Ｙ３５）の高さデータ値「２６」より小さく、区画（Ｘ３５、Ｙ３７）の高さデータ値「１６」は区画（Ｘ３５、Ｙ３６）の高さデータ値「２４」より小さいが、区画（Ｘ３５、Ｙ３８）の高さデータ値「１８」は区画（Ｘ３５、Ｙ３７）の高さデータ値「１６」より大きいため、仮想線長さは２となる。
また、区画（Ｘ３５、Ｙ３５）から区画（Ｘ３１、Ｙ３１）の方向への仮想線は、区画（Ｘ３４、Ｙ３４）の高さデータ値「２４」は区画（Ｘ３５、Ｙ３５）の高さデータ値「２６」より小さく、区画（Ｘ３３、Ｙ３３）の高さデータ値「２３」は区画（Ｘ３４、Ｙ３４）の高さデータ値「２４」より小さいが、区画（Ｘ３２、Ｙ３２）の高さデータ値「２４」は区画（Ｘ３３、Ｙ３３）の高さデータ値「２３」より大きいため、仮想線長さは２となる。 For example, the virtual line from the section (X35, Y35) to the section (X35, Y31) is the height data value "24" of the section (X35, Y34), and the height data value "24" is the height data value of the section (X35, Y35). Smaller than "26", the height data value "22" of the compartment (X35, Y33) is smaller than the height data value "24" of the compartment (X35, Y34), and the height data value "18" of the compartment (X35, Y32). Is smaller than the height data value "22" of the compartment (X35, Y33), but the height data value "20" of the compartment (X35, Y31) is from the height data value "18" of the compartment (X35, Y32). Since it is large, the virtual line length is 3.
Further, the virtual line from the section (X35, Y35) to the section (X35, Y39) is the height data value "24" of the section (X35, Y36), and the height data value "24" of the section (X35, Y35) is ". Smaller than "26", the height data value "16" of the compartment (X35, Y37) is smaller than the height data value "24" of the compartment (X35, Y36), but the height data value "16" of the compartment (X35, Y38) Since "18" is larger than the height data value "16" of the section (X35, Y37), the virtual line length is 2.
Further, the virtual line from the section (X35, Y35) to the section (X31, Y31) is the height data value "24" of the section (X34, Y34), and the height data value "24" of the section (X35, Y35) is ". Smaller than "26", the height data value "23" of the compartments (X33, Y33) is smaller than the height data value "24" of the compartments (X34, Y34), but the height data value "23" of the compartments (X32, Y32) " Since "24" is larger than the height data value "23" of the section (X33, Y33), the virtual line length is 2.

図１２（ａ）で区画中の数値に○を付けたものが、外方の区画の高さデータ値が内方の区画の高さデータ値より小さいという条件を満たす区画である。
図１２（ｂ）に、８方向の仮想線長さを示す。４方向の仮想線長さが２、４方向の仮想線長さが３であるため、８方向の平均仮想線長さは２．５となる。区割りを１ｍとしていた場合には、平均仮想線長さは２．５ｍであるため、樹冠の半径長さＬは２．５ｍと決定することができる。
そして、決定した樹冠の半径長さＬが、設定した最少長さＬｍｉｎ以下、又は／及び最大長さＬｍａｘ以上であれば、立木頂点では無いと判定することができる。 In FIG. 12A, the numerical values in the section are marked with a circle to satisfy the condition that the height data value of the outer section is smaller than the height data value of the inner section.
FIG. 12B shows virtual line lengths in eight directions. Since the virtual line length in the four directions is 2 and the virtual line length in the four directions is 3, the average virtual line length in the eight directions is 2.5. When the division is 1 m, the average virtual line length is 2.5 m, so that the radius length L of the canopy can be determined to be 2.5 m.
Then, if the determined radius length L of the canopy is equal to or less than the set minimum length Lmin or / and the maximum length Lmax or more, it can be determined that the tree apex is not a standing tree apex.

以上のように、抽出された頂点を含む格子ＸＹ３０内を、複数の区画に区分けし、区分けした区画内での最高位置データの高さデータ値を抽出し、頂点を含む区画を中心にして放射状に複数の仮想線を引き、仮想線に沿って隣接する区画同士で最高位置データの高さデータ値を比較し、仮想線に位置する外方の区画の高さデータ値が内方の区画の高さデータ値より小さいという条件を満たす仮想線長さを、それぞれの仮想線に対して算出し、算出した仮想線長さの平均長を樹冠の半径長さＬと決定し、決定した樹冠の半径長さＬが、設定した最少長さ以下、又は／及び最大長さＬｍａｘ以上であれば、抽出された頂点を立木頂点でないと判定するすることで、代表エリア内立木頂点判定ステップ（ステップ５５）、又は評価対象エリア内立木頂点判定ステップ（ステップ６３）における判定精度を高めることができる。
この判定方法は、ステップ５５及びステップ６３における判定に加えて、又はステップ５５及びステップ６３における判定に代えて用いることができる。
また、決定した樹冠の半径長さＬを用いて材積量を算出することもできる。
図１に示すステップ６６では、地表からのそれぞれの立木の高さを用いて材積量を算出したが、立木の高さと樹冠の半径長さＬを用いて材積量を算出することで、更に精度よく材積量を算出することができる。 As described above, the grid XY30 including the extracted vertices is divided into a plurality of sections, the height data value of the highest position data in the divided sections is extracted, and the sections including the vertices are radially centered. Draw multiple virtual lines in, compare the height data values of the highest position data between adjacent sections along the virtual line, and the height data value of the outer section located on the virtual line is the inner section. The virtual line length satisfying the condition that it is smaller than the height data value is calculated for each virtual line, and the average length of the calculated virtual line lengths is determined as the canopy radius length L, and the determined canopy If the radius length L is equal to or less than the set minimum length or / and the maximum length Lmax or more, it is determined that the extracted vertices are not standing tree vertices, thereby determining the standing tree vertices in the representative area (step 55). ), Or the determination accuracy in the standing tree vertex determination step (step 63) in the evaluation target area can be improved.
This determination method can be used in addition to the determinations in steps 55 and 63, or in place of the determinations in steps 55 and 63.
It is also possible to calculate the volume amount using the determined radius length L of the canopy.
In step 66 shown in FIG. 1, the volume amount was calculated using the height of each standing tree from the ground surface, but further accuracy can be obtained by calculating the volume amount using the height of the standing tree and the radius length L of the canopy. The volume can be calculated well.

なお、立木頂点から樹冠下端までの樹冠高さＨａは、仮想線長さとともに決定することができる。
例えば、区画（Ｘ３５、Ｙ３５）から区画（Ｘ３５、Ｙ３１）の方向への仮想線長さは、区画（Ｘ３５、Ｙ３２）までであり、区画（Ｘ３５、Ｙ３２）の高さデータ値は「１８」である。区画（Ｘ３５、Ｙ３５）の高さデータ値は「２６」であるため、立木頂点から樹冠下端までの樹冠高さＨａは、「８」である。
同様に、区画（Ｘ３５、Ｙ３５）から区画（Ｘ３５、Ｙ３９）の方向への仮想線長さは、区画（Ｘ３５、Ｙ３７）までであり、区画（Ｘ３５、Ｙ３７）の高さデータ値は「１６」であるため、立木頂点から樹冠下端までの樹冠高さＨａは、「１０」である。
図１２（ｂ）に、８方向について、立木頂点から樹冠下端までの樹冠高さＨａを示す。８方向について立木頂点から樹冠下端までの樹冠高さＨａは、「８」「６」「５」「８」「１０」「８」「６」「３」であるため、立木頂点から樹冠下端までの平均樹冠高さＨａは、「８．７５」である。
例えば、図１に示すステップ６４において、地形データ６０ｃを基に算出した立木頂点の高さが１０ｍであったとすると、地盤から樹冠底面までの高さＨｂは、１．２５ｍ（１０ｍ−８．７５ｍ）となる。
そして算出した地盤から樹冠底面までの高さＨｂが、設定した最少高さＨmin以下であれば、立木頂点では無いと判定することができる。
このように、算出した地盤から樹冠底面までの高さＨｂを用いた、立木頂点か否かの判定は、ステップ５５及びステップ６３における判定に加えて、又はステップ５５及びステップ６３における判定に代えて用いることができる。 The canopy height Ha from the top of the tree to the bottom of the canopy can be determined together with the virtual line length.
For example, the virtual line length from the section (X35, Y35) to the section (X35, Y31) is up to the section (X35, Y32), and the height data value of the section (X35, Y32) is "18". Is. Since the height data value of the section (X35, Y35) is "26", the canopy height Ha from the top of the tree to the bottom of the canopy is "8".
Similarly, the virtual line length in the direction from the section (X35, Y35) to the section (X35, Y39) is up to the section (X35, Y37), and the height data value of the section (X35, Y37) is "16". Therefore, the canopy height Ha from the top of the standing tree to the bottom of the canopy is "10".
FIG. 12B shows the canopy height Ha from the top of the tree to the bottom of the canopy in eight directions. Since the canopy height Ha from the top of the tree to the bottom of the canopy in eight directions is "8", "6", "5", "8", "10", "8", "6", and "3", from the top of the tree to the bottom of the canopy The average canopy height Ha of is "8.75".
For example, in step 64 shown in FIG. 1, assuming that the height of the apex of the standing tree calculated based on the topographical data 60c is 10 m, the height Hb from the ground to the bottom of the canopy is 1.25 m (10 m-8.75 m). ).
If the calculated height Hb from the ground to the bottom of the canopy is equal to or less than the set minimum height Hmin, it can be determined that the tree is not the apex of the tree.
Using the calculated height Hb from the ground to the bottom of the canopy in this way, the determination of whether or not it is a standing tree apex is performed in addition to the determination in steps 55 and 63, or instead of the determination in steps 55 and 63. Can be used.

図１３を用いて更に他の実施例について説明する。
図１３では、立木頂点Ｗの樹冠の半径長さＬ内に、立木頂点Ｚが位置する場合を示している。このように、立木頂点Ｗの樹冠の半径長さＬ内に、立木頂点Ｚが位置する場合には、立木頂点では無いと判定することができる。
このように、立木頂点Ｗの樹冠の半径長さＬを用いた、立木頂点か否かの判定は、ステップ５５及びステップ６３における判定に加えて、又はステップ５５及びステップ６３における判定に代えて用いることができる。 Yet another embodiment will be described with reference to FIG.
FIG. 13 shows a case where the standing tree apex Z is located within the radius length L of the canopy of the standing tree apex W. In this way, when the standing tree apex Z is located within the radius length L of the canopy of the standing tree apex W, it can be determined that the standing tree apex is not a standing tree apex.
As described above, the determination of whether or not the tree apex is a standing tree apex using the radius length L of the canopy of the standing tree apex W is used in addition to the determination in steps 55 and 63, or in place of the determination in steps 55 and 63. be able to.

本発明は、傾斜や起伏が大きく、樹木などの障害物の多い、森林での測量に適している。 The present invention is suitable for surveying in forests with large slopes and undulations and many obstacles such as trees.

１ 基準点
２ 境界杭
１０ 無人航空機
１１ 撮影装置
１２ 地球航法衛星システム受信装置
１３ 撮影位置計測装置
１４ 撮影方向計測装置
２０ コンパス測量装置
３０ 処理装置
３１ 飛行経路決定部
３２ 撮影データ記憶部
３３ 基準点座標データ算出部
３４ 測量データ記憶部
３５ 境界線算出部
６０ａ、６０ｂ 基準点
６０ｃ 地形データ
６０ｄ 点群データ
Ｈａ 樹冠高さ
Ｈｂ 地盤から樹冠底面までの高さ
Ｌ 樹冠の半径長さ
ＸＹ１０、ＸＹ２０、ＸＹ３０ 格子
Ｗ、Ｚ 立木頂点 1 Reference point 2 Boundary pile 10 Unmanned aircraft 11 Imaging device 12 Earth navigation satellite system receiver 13 Imaging position measuring device 14 Imaging direction measuring device 20 Compass surveying device 30 Processing device 31 Flight path determination unit 32 Imaging data storage unit 33 Reference point coordinates Data calculation unit 34 Survey data storage unit 35 Boundary line calculation unit 60a, 60b Reference point 60c Topographic data 60d Point group data Ha Tree canopy height Hb Height from the ground to the bottom of the canopy L Canopy radius length XY10, XY20, XY30 Grid W, Z Tachiki top

Claims (6)

上空から撮影された撮影データを用いた森林地域での立木の評価方法であって、
サーバーが、
前記撮影データから点群データを生成する点群データ生成ステップと、
評価対象エリアの中の一部である代表エリアを基準値で格子に区分し、区分された前記格子内の前記点群データから最高位置データを頂点として抽出する代表エリア内頂点抽出ステップと、
前記代表エリア内頂点抽出ステップで抽出された前記頂点が立木頂点か否かを判定する代表エリア内立木頂点判定ステップと、
前記代表エリア内立木頂点判定ステップで前記立木頂点と判定された代表エリア内立木頂点数を算出する代表エリア内立木頂点数算出ステップと、
前記代表エリア内立木頂点数算出ステップで算出された前記代表エリア内立木頂点数を、前記代表エリア内の実立木数と比較する立木数比較ステップと、
前記立木数比較ステップで比較した前記代表エリア内立木頂点数と前記実立木数との差が閾値を超える場合には、前記エリア内立木頂点数と前記実立木数との差が前記閾値内となるように前記基準値を変更する基準値変更ステップと、
前記基準値変更ステップで変更した変更基準値を用いて前記評価対象エリアを前記格子に区分し、区分された前記格子内の前記点群データから前記最高位置データを前記頂点として抽出する評価対象エリア内頂点抽出ステップと、
前記評価対象エリア内頂点抽出ステップで抽出された前記頂点が前記立木頂点か否かを判定する評価対象エリア内立木頂点判定ステップと、
前記評価対象エリア内立木頂点判定ステップで前記立木頂点と判定された評価対象エリア内立木頂点数を算出立木数として決定する算出立木数決定ステップと
を有し、
前記代表エリア内立木頂点判定ステップ、又は前記評価対象エリア内立木頂点判定ステップでは、
抽出された前記頂点を含む前記格子内を、複数の区画に区分けし、
区分けした前記区画内での前記最高位置データの高さデータ値を抽出し、
前記頂点を含む前記区画に隣接するいずれか一つの前記区画の前記最高位置データの前記高さデータ値が、抽出された前記頂点の高さデータ値より大きい場合には、抽出された前記頂点を前記立木頂点でないと判定する
ことを特徴とする森林地域での立木の評価方法。 It is an evaluation method of standing trees in a forest area using shooting data taken from the sky.
The server
A point cloud data generation step for generating point cloud data from the shooting data, and
A representative area extraction step that divides a representative area, which is a part of the evaluation target area, into a grid based on a reference value and extracts the highest position data as a vertex from the point cloud data in the divided grid, and a vertex extraction step in the representative area.
A representative area internal standing tree vertex determination step for determining whether or not the vertex extracted in the representative area vertex extraction step is a standing tree vertex, and
A step of calculating the number of representative area internal tree vertices for calculating the number of representative area internal tree vertices determined to be the standing tree vertex in the representative area internal tree vertex determination step, and a step of calculating the number of representative area internal tree vertices.
A step of comparing the number of standing trees calculated in the step of calculating the number of vertices of standing trees in the representative area and a step of comparing the number of standing trees in the representative area with the number of actual standing trees in the representative area.
When the difference between the number of standing tree vertices in the representative area and the number of actual standing trees compared in the number of standing trees comparison step exceeds the threshold value, the difference between the number of standing tree vertices in the area and the number of actual standing trees is within the threshold value. The reference value change step for changing the reference value so as to
The evaluation target area is divided into the grids using the change reference value changed in the reference value change step, and the highest position data is extracted as the apex from the point cloud data in the divided grids. Inner vertex extraction step and
The evaluation target area internal standing tree vertex determination step for determining whether or not the vertex extracted in the evaluation target area internal vertex extraction step is the standing tree vertex, and the evaluation target area internal tree vertex determination step.
It has a calculated number of standing trees determining step of determining the number of standing tree vertices in the evaluation target area determined as the standing tree apex in the evaluation target area in-standing tree vertex determination step as the calculated standing tree number.
In the representative area in-standing tree apex determination step or the evaluation target area in-standing tree apex determination step,
The inside of the grid including the extracted vertices is divided into a plurality of sections.
The height data value of the highest position data in the divided section is extracted, and the height data value is extracted.
When the height data value of the highest position data of any one of the sections adjacent to the section including the apex is larger than the height data value of the extracted apex, the extracted apex is used. A method for evaluating a standing tree in a forest area, which comprises determining that the tree is not the apex of the standing tree. 前記サーバーが、
前記点群データの中から地形が撮影された基準点を基に、前記点群データとは異なる前記評価対象エリアの地形データを、前記点群データに位置合わせを行う地形データ対応ステップと、
前記評価対象エリア内立木頂点判定ステップで前記立木頂点と判定された前記頂点について、前記地形データを基に前記立木頂点の高さを算出する立木頂点算出ステップと、
前記立木頂点算出ステップで算出された前記立木頂点の前記高さを用いて材積量を算出する材積量算出ステップと
を有する
ことを特徴とする請求項１に記載の森林地域での立木の評価方法。 The server
Based on the reference point where the terrain was photographed from the point cloud data, the terrain data correspondence step for aligning the terrain data of the evaluation target area different from the point cloud data with the point cloud data,
With respect to the apex determined to be the standing tree apex in the evaluation target area inner standing tree apex determination step, the standing tree apex calculation step for calculating the height of the standing tree apex based on the topographical data,
The method for evaluating a standing tree in a forest area according to claim 1, further comprising a volume amount calculation step for calculating a volume amount using the height of the standing tree apex calculated in the standing tree apex calculation step. .. 請求項１又は請求項２に記載の森林地域での立木の評価方法における前記評価対象エリアの特定に適した境界線測量方法において、
測量対象とする境界又は前記境界の近傍であって、上空から撮影可能な位置に基準点を設置する基準点設置ステップと、
前記境界に沿った飛行経路を決定する飛行経路決定ステップと、
前記飛行経路決定ステップで決定した前記飛行経路に沿って無人航空機を飛行させる飛行ステップと、
前記飛行ステップにおいて、前記無人航空機に搭載した撮影装置で前記基準点を含む領域を撮影する撮影ステップと、
前記撮影ステップにおける撮影時に、前記撮影装置の撮影位置データと撮影方向データとを計測する撮影情報計測ステップと、
前記撮影ステップで撮影する撮影データとともに、前記撮影情報計測ステップで計測する前記撮影位置データと前記撮影方向データとを記憶する撮影データ記憶ステップと、
前記撮影データ記憶ステップで記憶した前記撮影データ、前記撮影位置データ、及び前記撮影方向データを用いて前記基準点の座標データを確定する基準点座標確定ステップと、
前記境界と前記基準点との測量データを取得するコンパス測量ステップと
を有し、
前記基準点座標確定ステップで確定した前記基準点の前記座標データと、前記コンパス測量ステップで取得する前記測量データとから境界線を確定する
ことを特徴とする境界線測量方法。 In the boundary line surveying method suitable for specifying the evaluation target area in the evaluation method of standing trees in the forest area according to claim 1 or 2.
A reference point setting step for setting a reference point at a position that can be photographed from the sky at or near the boundary to be surveyed.
A flight path determination step for determining a flight path along the boundary, and
A flight step in which an unmanned aerial vehicle is flown along the flight path determined in the flight path determination step, and a flight step.
In the flight step, a shooting step of shooting a region including the reference point with a shooting device mounted on the unmanned aerial vehicle, and a shooting step.
A shooting information measurement step that measures shooting position data and shooting direction data of the shooting device at the time of shooting in the shooting step,
A shooting data storage step for storing the shooting position data and the shooting direction data measured in the shooting information measurement step together with the shooting data shot in the shooting step.
A reference point coordinate determination step of determining the coordinate data of the reference point using the shooting data, the shooting position data, and the shooting direction data stored in the shooting data storage step.
It has a compass survey step for acquiring survey data between the boundary and the reference point.
A boundary line surveying method characterized in that a boundary line is determined from the coordinate data of the reference point determined in the reference point coordinate determination step and the survey data acquired in the compass survey step. 前記基準点設置ステップでは、地球航法衛星システム受信装置を用いて前記基準点の座標データを測定し、
前記飛行経路決定ステップでは、測定した前記基準点の前記座標データを用いて前記飛行経路を決定する
ことを特徴とする請求項３に記載の境界線測量方法。 In the reference point setting step, the coordinate data of the reference point is measured using the earth navigation satellite system receiver.
The boundary line surveying method according to claim 3, wherein in the flight path determination step, the flight path is determined using the coordinate data of the measured reference point. 前記コンパス測量ステップを、前記基準点設置ステップとともに行い、
前記コンパス測量ステップで取得した前記測量データを、前記基準点座標確定ステップで確定した前記基準点の前記座標データを用いて再計算して前記境界線を確定する
ことを特徴とする請求項３又は請求項４に記載の境界線測量方法。 Perform the compass survey step together with the reference point setting step.
Claim 3 or claim 3, wherein the survey data acquired in the compass survey step is recalculated using the coordinate data of the reference point determined in the reference point coordinate determination step to determine the boundary line. The boundary line surveying method according to claim 4. 前記代表エリア内立木頂点判定ステップ、又は前記評価対象エリア内立木頂点判定ステップでは、
前記頂点を含む前記区画を中心にして放射状に複数の仮想線を引き、
前記仮想線に沿って隣接する前記区画同士で前記最高位置データの前記高さデータ値を比較し、
前記仮想線に位置する外方の前記区画の前記高さデータ値が内方の前記区画の前記高さデータ値より小さいという条件を満たす仮想線長さを、それぞれの前記仮想線に対して算出し、
算出した前記仮想線長さの平均長を樹冠の半径長さと決定し、
決定した前記樹冠の前記半径長さが、設定した最少長さ以下、又は／及び最大長さ以上であれば、抽出された前記頂点を前記立木頂点でないと判定する
ことを特徴とする請求項１に記載の森林地域での立木の評価方法。 In the representative area in-standing tree apex determination step or the evaluation target area in-standing tree apex determination step,
A plurality of virtual lines are drawn radially around the section including the apex.
The height data values of the highest position data are compared between the adjacent sections along the virtual line, and the height data values are compared.
A virtual line length that satisfies the condition that the height data value of the outer section located on the virtual line is smaller than the height data value of the inner section is calculated for each virtual line. And
The calculated average length of the virtual line length was determined as the radius length of the canopy, and
Claim 1 is characterized in that if the determined radius length of the canopy is not less than or equal to the set minimum length and / or more than the maximum length, it is determined that the extracted apex is not the standing apex. Evaluation method of standing trees in the forest area described in.