インド・シーヴァリク山脈の樹木に関する地上および航空レーザースキャンデータセット（現地計測と葉・木部分類付き）

樹木を一木単位で地図化する重要性

森林は静かに地球の気候を調節し、炭素を蓄え、多くの種を支えています。木材や食料、薬を頼りにする人々も含めて。その一方で、特に複雑な熱帯林では、生きている有機物、すなわち蓄積された炭素量を正確に測ることは依然として難しい課題です。本稿は、インド北部から公開された新しいデータセットを紹介します。これは地上と空中のレーザー脈波で個々の樹木を三次元的に捉えたもので、単木から人工衛星規模まで森林の健全性、成長、炭素貯留を追跡するためのより良い手法作りを支援することを目的としています。

森全体と個々の木を同時に見る

巻尺や現場ノートだけに頼る代わりに、研究者たちはレーザースキャンで森林を「塗り分ける」ように何百万という距離測定を行いました。地上レーザースキャン（TLS）は森林内の三脚に設置され、幹や枝の細かな形状を記録しました。航空レーザースキャン（ALS）はヘリコプターに搭載され、広い樹冠や地形を捉えました。これらを組み合わせることで接写に相当する細部と広域の両方が得られ、ハリヤーナー州シーヴァリク山脈の12のプロットから合計674本、24種の熱帯・亜熱帯林の個別樹木を対象に解析できるようになりました。

精密な三次元像を作る

生のレーザー測定を信頼できる三次元樹木に変換するため、チームは慎重な工程を踏みました。各プロットの周囲で複数の地上スキャンを行い、木の側面が欠けないようにしました。濃い樹冠が衛星信号を遮るため、チームは近くの開けた場所に高精度GPS受信機を設置し、トータルステーション（測量機器）でその位置を森林内に転送しました。数学的変換によりすべてがセンチメートル単位の精度でグローバル座標系に結び付けられました。航空データではヘリ搭載のスキャナーとカメラが約250平方キロメートルをカバーし、地上の標的と参照GPS局により地形の高さと形状が一貫してマップされました。

生点群から個別樹木へ

各レーザースキャンは「点群」と呼ばれる点の集まりを生み、葉や樹皮、地面にレーザーが当たった位置を示します。研究者らはまずノイズを除去し、地表点を特定して高さの基準を作ることでこれらの点群をクリーンアップしました。次に自動化ソフトウェアを用いて同一の幹や樹冠に属する点をグループ化し、個々の樹木を分離しました。その後、樹冠が重なったり下層植生が密な難所では人の目で確認・修正を行いました。同じ674本の樹木は航空データからも抽出され、各樹木について詳細な地上視点と広域の空中視点が対応付けられました。スキャンと並行して、現地チームは幹径を計測し、種を同定し、樹皮や葉の写真を撮影して、デジタル樹木を森林内の実際にタグ付けされた個体に結びつけました。

葉と木部の構造を検証する

このデータセットの特長の一つは、多くの樹木で点が「木部」または「葉」にラベル付けされていることです。対話型ツールを用いて、専門家が幹・枝の点と葉の点を手作業で分離しました。こうして手作業でラベル付けされた樹木は、自動的な葉–木部分離手法を検証するための参照になります。チームはデータに対して4つの広く使われるアルゴリズムを適用し、その性能を比較しました。結果は他の単純な森林での精度よりやや低いものの、手法のランキングは先行研究と整合しており、新しいデータが現実的で高品質であることを示唆します。木部だけを抽出した樹木を用いれば、幹・枝の体積、ひいては地上のバイオマスをより正確に推定できます。

プロットから人工衛星まで

レーザー由来の測定が実際をどれだけ反映しているかを確かめるため、著者らはTLSとALSの樹高や幹径を現地測定と比較しました。両者は良好に一致し、平均差は小さく、それは自然成長や観測視点の違いを反映しています。高度なモデリングツールを用いて各樹木の体積を推定し、種ごとの木量の寄与をまとめました。たとえば、あるマツ属の種は本数では小さな割合を占めていたものの、全体体積では大きな割合を占めており、炭素貯留における重要な役割を示唆しています。このデータセットは公開リポジトリで共有されているため、種認識のための機械学習手法の検証から、NASA-ISROのNISARやESAのBIOMASSのような森林監視を目指す衛星ミッションの改善まで、多様な研究に利用できます。

将来に向けての意義

端的に言えば、この研究は森林を理解し保護するためのデジタルツールを鍛える詳細な「訓練場」を提供します。これまで十分に代表されてこなかった地域で数百本の個別樹木を精密にマッピングすることで、レーザー測定を信頼できる樹木サイズ、形状、バイオマス情報に変換するモデルを改良する手段を研究者に与えます。こうしたモデルが改良されれば、森林に蓄えられた炭素量の把握、森林の変化の追跡、保全や再生努力の効果測定がより正確になります。気候変動や生物多様性を憂慮する人々にとって、このデータセットは葉先から軌道上の衛星まで、森林をより鮮明に見るための重要な一歩です。

引用: Ali, M., Biswas, A., Iglseder, A. et al. Terrestrial and Airborne Laser Scanning Dataset of Trees in the Shivalik Range, India with Field Measurements and Leaf–Wood Classifications. Sci Data 13, 420 (2026). https://doi.org/10.1038/s41597-026-06674-w

キーワード: 森林レーダー（ライダー）, 樹木バイオマス, 熱帯林, リモートセンシング, 炭素マッピング