QGISで樹木台帳を作る方法：航空写真とLiDARから1本ずつ登録

QGISでの樹木台帳とは、1本の木につき1点を置いたポイントレイヤで、各点にID、樹種、幹の太さ、状態、最終点検日といった属性の行が付いたものです。航空写真やLiDARがあれば、位置、樹冠サイズ、樹高は机上で得られます。樹種、幹、状態は現地調査で記録します。

この役割分担を、多くのガイドは説明しません。20 cmのオルソフォトから樹種や腐朽した幹を読み取れるモデルはありません。だから最も早い台帳は、数えるのを机上で、判断するのを現地で行うものです。

結論

4つとも最後は同じです。レイヤをタブレットで現地に持ち出し、画像では分からない情報を誰かが追加します。

樹木台帳に記録する内容

ポイントを1つ置く前に、属性テーブルを決めてください。現地調査のあとで変更すると、もう一度現地に行くことになります。

ドイツのBaumkatasterは、安全配慮義務に基づく点検を記録するもので、多くの所有者はFLLの樹木点検ガイドライン（2020年版）とGALKの樹木台帳ガイドに従っています。これらの文書が現地での記録項目を定めているので、上の表ではなく、まずそちらから始めてください。

ウェブの情報で誤りやすい点

「AIは画像だけで台帳をすべて作れる」。 AIが数えて測れるのは樹冠です。樹冠の下の幹は見えず、RGB写真から大半の樹種を判別することも、枝が落ちるかどうかの判断もできません。飛行1回で完成した台帳ができると約束するページは、作業の前半しか売っていません。

「樹冠マップは樹木台帳である」。 樹冠マップは面で表したもので、「この地区の何割が日陰か」に答えます。台帳は「どの木が、どこにあって、どんな状態か」に答えます。必要なのが被覆率なら、QGISで樹冠を地図化するガイドが適切です。

始める前に

• QGIS 3.22以降。
• 今年の木が写っている新しさの画像。葉のある時期の画像は樹冠が最も見やすく、落葉期の画像は幹と枝分かれが見やすくなります。
• メートル単位の投影座標系。面積と直径がメートルで出ます。

無料の画像は、多くの人が思う以上に充実しています。

• ポーランド： Geoportalの全国オルソフォトは、2020年6月24日から用途を問わず無料です。解像度は多くが25 cm、都市部は10 cm以下です。無料の「Pobieracz danych GUGiK」プラグインで、QGISの中からダウンロードできます。
• ドイツ： バーデン・ヴュルテンベルク州やニーダーザクセン州など、いくつかの州が20 cmのオルソフォトであるDOP20をオープンデータとして公開しています。連邦機関のドイツ全土向けサービスは有料です。
• イングランド： 環境庁が、ほぼ全土の1 mのLiDAR表面モデルと地形モデルを、Open Government Licenceで公開しています。
• アメリカ： NAIPの航空写真は、USDAから無料で入手できます。

方法1：オープンな樹木データ

すでに台帳を運用して公開している自治体は多くあります。ベルリンは街路樹と公園の木を公開し、ドルトムントは自らのデータと航空写真から作った台帳を公開し、ケルンは2025年7月に台帳をオンラインに出し、パリは219,432本をポイントで提供しています。ファイルやサービスをQGISで読み込めば、樹種がすでに入った状態で始められます。

OpenStreetMapにも、natural=treeのポイントとして個々の木が載っています。QGISでOSMデータをダウンロードするで、QuickOSMを使った取得方法を説明しています。

向いているケース： 木が市の管理で、台帳が新しいとき。

向かないケース： 私有地、キャンパス、新しい開発地を扱うとき。オープンな台帳は公共の木までです。

方法2：ポイントを手動でデジタイズ

Layer > Create Layer > New GeoPackage Layer…でレイヤを作り、ジオメトリタイプをPointにして、上の表の項目を追加します。編集を有効にし、オルソフォト上で各樹冠の中心を1回ずつクリックします。

机上の方法では最も正確ですが、最も遅くなります。1点ずつ自分で判断するので、生け垣が12本の木になることも、接した2つの樹冠が1本になることもありません。

向いているケース： 数百本程度のとき、または開発許可申請のように1本1本が重要な現場のとき。

向かないケース： 数が数千に及ぶとき。

方法3：樹冠高モデルから樹頂点を抽出

LiDARがあれば、各木の頂点は周辺で最も高いピクセルになるので、学習なしで頂点を見つけられます。まず、表面モデルから地形を引いた樹冠高モデルを、樹冠ガイドの手順で作ってください。2つの入力データはDSMとDTMの解説で説明しています。

重要な設定は窓のサイズです。小さすぎると、1本の大きなオークから3つの頂点が出ます。大きすぎると、2本の小さな木が1つになります。現場の典型的な樹冠幅に合わせ、サンプルを目で確認してください。

向いているケース： LiDARがあって、樹高が必要なとき。

向かないケース： 画像しかないとき、またはLiDARが数える木より古いとき。

方法4：セグメンテーションモデル

セグメンテーションモデルは樹冠の見た目を学習済みで、通常のRGBオルソフォトから木ごとに1つのポリゴンを返します。当社はAI Segmentationを作っているので、この節は自社ツールの説明です。

QGISで開いたオルソフォトの上にゾーンを描き、treeと入力します。モデルは当社のサーバーで動くので、グラフィックスカードは要りません。各樹冠は、プロジェクトのCRSのポリゴンとして、area_m2と信頼度のscore付きで返ってきます。

樹冠を台帳のポイントにするには、次のようにします。

向いているケース： すでに持っている画像から、通り、公園、庭の数千本を扱うとき。

向かないケース： 林が閉じているとき。樹冠の間にすき間がないと、treeの実行は幹ごとのポリゴンではなく1つの大きな形を返します。その場合は方法3を使ってください。画像タイルは当社のサーバーに送られます。マシンの外に出せない場合は、方法2か3を使ってください。

現地で仕上げる

ポイントレイヤは、QGISプロジェクト向けの無料モバイルアプリQField（OPENGIS.ch製）で現地に持ち出します。オフラインで動き、QGISで設定したフォームをそのまま開き、木ごとに写真も追加できます。出発前にQGISで樹種と状態のドロップダウンを設定しておけば、調査員全員が同じ言葉で記入できます。

法的な記録を伴う定期点検には、専用の台帳ソフトがあります。ドイツのBaumsichtのようにQGIS上で動くものもあります。ここで作ったポイントレイヤは、そちらに取り込めます。

覚えておくこと

• 樹木台帳は、樹冠の面ではなく、属性付きの1本1点のポイントです。
• 机上で得られるのは位置と樹冠サイズ、LiDARがあれば樹高です。樹種、幹、状態は現地で得ます。
• まずオープンな台帳、数百本なら手動のデジタイズ、樹高が必要ならLiDARの樹頂点、画像上の数千本ならセグメンテーションモデルを使います。
• どの自動手法も、手で数えたサンプルで確認してから合計を信用してください。

よくある質問

樹木台帳は義務ですか？

台帳そのものを求める法律は、通常ありません。道路や歩道に隣接する木の所有者には安全のための点検義務があり、台帳はその点検を実施した証拠になります。ドイツでは、この安全配慮義務が、多くの自治体がBaumkatasterを持つ理由です。

航空写真からAIで樹種を判別できますか？

多くの人が持っているRGBのオルソフォトからは、確実には判別できません。樹種の地図化にはマルチスペクトルまたはハイパースペクトルの画像と地域の教師データが必要で、それでも現地で確認します。当社のプラグインが返すのは樹種ではなく樹冠です。

自動の樹木検出はどれくらい正確ですか？

ツールよりも樹冠の状態に左右されます。孤立した街路樹や庭木はうまく出ますが、接した樹冠は1つに合わさります。自分の画像で50本を手で数えてレイヤと比べれば、その現場での誤差率が分かります。

QGISで無料で樹木台帳を作れますか？

はい。オープンな台帳、手動のデジタイズ、LiDARの樹頂点は、時間以外の費用がかかりません。QFieldも無料です。セグメンテーションモデルは、大量の本数で時間を節約でき、無料で始められます。

関連する作業として、オルソフォトとは何かで、ここで扱ったすべての方法の元になる画像を説明しています。各プラグインの動作条件はQGIS AIプラグインのページで確認できます。

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