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【発明の名称】 ＧＩＳを用いた植物資源数量化方法
【発明者】 【氏名】パク・クヮン−ウ

【氏名】クォン・ヤン−ハン

【氏名】チェ・キョン

【氏名】オ・スン−ファン

【氏名】シン・サン−ヒ

【氏名】カン・ドン−ジン
【要約】 【課題】任意領域の植物資源を数量化する際、GISを用いて少ない人力、時間及び費用で容易に植物資源数量を把握することができる植物資源数量化方法を提供する。

【解決手段】GIS前処理過程を通じて得られる水分指数を含んだ複数個の環境要因等をそれぞれの属性情報とする複数個の分布図等が確保された母集団から標本集団を抽出した後、標本集団の植物資源実測値等と環境要因実測値との間の関係モデル式を導出して、母集団の分布図等とそれぞれ連携させて分布図等をお互いに重畳させることで、母集団の植物資源予測分布図を生成する。所定領域の母集団から選定された標本集団の植物資源の数量のみを把握しても母集団全体の植物資源数量を高正確度で予測することができるので、費用及び人力消耗が少なく、植物資源の数量による分布図を生成させて植物資源がリアルタイム管理できることで、植物資源の管理体系を確立する基盤を提供する。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
GIS前処理過程を通じて得られる水分指数(Integrated Moisture Index; IMI)を含んだ複数個の環境要因等をそれぞれの属性情報とする複数個の分布図等が確保された母集団から標本集団を抽出して、標本集団の植物資源実測値等と環境要因実測値との間の第1関係テーブルを作成する第1過程と、
上記第1関係テーブルを統計分析プログラムと連携させて任意の植物種に対する植物資源実測値等と環境要因実測値との間の関係モデル式が 導出して 第2関係テーブルを生成する第2過程と、
上記第2関係テーブルを上記母集団の上記分布図等とそれぞれ連携させ、上記分布図等を重畳させることで、植物資源予測値等を属性情報とする上記母集団の植物資源予測分布図が生成される第3過程を 含んで、
上記水分指数は地形要因を表す陰影起伏(Hillshade).水集積(Flow accumulation).地形湾曲(Curvature)と、土壌要因を表す土壌保湿力を含む、4因子を通じて獲得されることを特徴とするGISを用いた植物資源数量化方法。
【請求項２】
上記分布図等は、
重畳を通じて、お互いに演算可能に3次元形状のラスター(Raster)形態でなることを特徴とする請求項1に記載のGISを用いた植物資源数量化方法。
【請求項３】
上記環境要因等は、上記水分指数以外に地形要因を表す、標高.アジマス(azimuth).傾斜と、上層植生要因を表す上層植生の種(林相).径級.齢級.疏密度(crown density)と、土壌要因(soil facters)を表す土性(soil texture).地位指数(site index).有効土深(soil depth)と、人為的撹乱要因(artificial confusing factor)を表す接近性(approachung characteristic)と、日光要因(light facter)を表す一日可能積算日射量(dairy available accumlated light intensity)をもっと含むことを特徴とする請求項1に記載のGISを用いた植物資源数量化方法。
【請求項４】
上記土壌保湿力(t)は、
下記の式1によって獲得されることを特徴とする請求項1に記載のGISを用いた植物資源数量化方法。
[式1]
土壌保湿力(t) = 有効土深×(1/土壌排水)
【請求項５】
上記GIS前処理過程は、
上記標高、防衛、傾斜、接近性、陰影起伏、水集積及び地形湾曲をそれぞれの属性情報とする複数個の分布図算出のための数値地形図の前処理段階と、
上記林相、径級、齢級及び疏密度をそれぞれの属性情報とする複数個の分布図算出のための数値林相図の前処理段階と、
上記土性、地位指数、有効土深及び土壌保湿力をそれぞれの属性情報とする分布図算出のための山林立地図の前処理段階と、
上記一日可能積算日射量を属性情報とする一つの分布図算出のための調査時点別、夏至の日、積算日射量前処理段階と、を含むことを特徴とする請求項1に記載のGISを用いた植物資源数量化方法。
【請求項６】
上記水分指数(IMI)は、
下記の式2によって算出されることを特徴とする 請求項1に記載のGISを用いた植物資源数量化方法。
[式 2]
IMI = (h×W1)+(f×W2)+(c×W3)+(t×W4)
(ここで、上記 hは上記陰影起伏の値、上記 fは上記水集積の値、上記 cは上記地形湾曲の値、そして上記 tは上記土壌保湿力の値であり、上記 W1は上記陰影起伏に対する水分加重値、上記 W2は上記水集積に対する水分加重値、上記 W3は上記地形湾曲に対する水分加重値、そして上記 W4は上記土壌保湿力に対する水分加重値である)
【請求項７】
上記植物資源は、植物種別個体数と植物種別生育可否であることを特徴とする請求項1に記載のGISを用いた植物資源数量化方法。
【請求項８】
上記第1過程では、
現場の調査を通じて得られた標本集団の植物資源実測値と環境要因実測値を入力して第1関係テーブルを作成することを特徴とする請求項1に記載のGISを用いた植物資源数量化方法。
【請求項９】
上記第2過程では、
上記統計分析プログラムとして、ロジスティックス回帰分析プログラムを用いて、上記環境要因実測値による上記植物資源予測値を決める上記関係モデル式が導出され、その結果が第2関係テーブルで作成されることを特徴とする請求項1に記載のGISを用いた植物資源数量化方法。
【請求項１０】
上記関係モデル式は、
上記ロジスティックス回帰分析プログラムによって、上記環境要因実測値との間の分析が行われて、ある一つの植物種に対する13因子間の相関関係を表す、13個の相関関係の係数を導出した後、上記環境要因実測値と上記植物資源実測値との間の分析を通じて、上記13個の相関関係の係数が適用された上記関係モデル式を導出することを特徴とする請求項9に記載のGISを用いた植物資源数量化方法。
【請求項１１】
上記関係モデル式は、
下記の式3で表すことを特徴とする請求項10に記載のGISを用いた植物資源数量化方法。
[式3]
Y=A+A1(X標高)+A2(X防衛)+A3(X傾斜)+A4(X林相)+A5(X径級)+A6(X齢級)+A7(X疏密度)+A8(X土性)+A9(X地位)+A10(X有効土深)+A11(X接近性)+A12(X一日可能積算日射量)+A13(X水分指数)
(ここで、Aは定数、A1、A2、A3、A4、A5、A6、A7、A8、A9、A10、A11、A12、及び A13は、13個の相関関係の係数である)
【請求項１２】
上記植物資源予測分布図の信頼性を評価する過程を更に含むことを特徴とする請求項1に記載のGISを用いた植物資源数量化方法。
【請求項１３】
上記植物資源予測値に産地単価を適用して推定価値を換算する過程を更に含むことを特徴とする請求項1に記載のGISを用いた植物資源数量化方法。
【発明の詳細な説明】【技術分野】
【０００１】
本発明は植物資源数量化方法に関し、更に詳細には地理情報システム(Geographic Information System、以下 GISと略する)を用いて水分指数を含む環境要因による植物資源予測分布図の生成を通じて植物資源を数量化するGISを用いた植物資源数量化方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
植物資源とは、過去に木材資源の造成と管理を中心に発展して来た林業の立場で、喬木(trees)等で構成された木材資源という等式が成り立った。しかし、現在の植物資源は木材資源外にも抽出物や遺伝資源の商業的利用が増加している潅木、草本及び苔類までを含む意味に変わっている。
【０００３】
このような意味を含んだ植物資源を管理することができるシステムは、現在構築されていない状態である。ただ、最近、韓国では サイバー国土管理という、一名、次の地理情報システムが構築されるに従って、国家地理情報を構築したシステムである国家地理情報システム(National GIS、以下 NGISと略する)と、全国山林地域(640万ha)に対する総合的な情報を構築したシステムである山林地理情報システム(Forestry GIS、以下 FGISと略する)がともに構築された状態である。
【０００４】
GISは分布の特性を有したすべての空間的形状の地理情報を処理し、これを数値化して電子地図上に記入したものであって、地理情報算出のためのGIS原始資料等としては、例えば数値地形図、数値林相図、山林立地図、生態自然図などが用いられる。数値地形図は、地表面の形態.高低.起伏、水系、道路.鉄道、聚落の位置などを表し、数値林相図は、山林資源の林相、径級、齢級、疏密度などを表し、山林立地図は、土性、地位指数、有効土深などを表し、生態自然図は、国立公園境界などを表す。
【０００５】
このような、GISの原始資料等は紙地形図の縮尺別図葉区分体系と等しく区分されている。これに対して、図1を参照して以下に説明する。
【０００６】
図1は従来技術に係るGISを示した一部平面図である。
【０００７】
図1を参照すると、GIS101は空間情報(Spatial Data)と属性情報(Attribute Data)に対する入力、修正、処理、出力、分析などの機能を提供することで、意思決定を支援する資料システムであって、GIS101で処理する対象は分布の特性を有した空間的形状の地理情報であり、このような GIS101は各種地理情報が地図102上に記入された形態を有する。また、地理情報は、符号103で表示され、完璧な地理情報になるためには、図葉（図要素（map piece））104別に区分される空間情報と複数個のレイヤー(layer)で形成される属性情報が共に定義されなければならない。
【０００８】
空間情報は各種地理の位置及び形状と写像との間の空間上、相対的位置関係を表現したものであって、地図上では、点、線、面を用いて表示され、これによる属性情報は点、線、面で表示された各種座標上の地理的写像の特性を表現したものである。
【０００９】
例えば、一つの点で表示された、ある指標空間を水質観測所とすると、一対の(X、Y)座標でその位置が空間資料に変換され、属性情報には、観測所の名称、記号、特定の時刻に測定した生化学的酸素要求量(BOD)や溶存酸素量(DO)などが含まれる。道路のような線資料は一連の点を相互連関させて表し、属性情報である道路の名称、路幅、路面材料、交通量などは文字と数字でデータベース (Database;DB)化される。また、多角形または面資料である行政区画図と土壌図などは一つまたはいくつかの線分で構成される閉曲線で空間情報が作られ、これらの属性情報は閉曲線に区分された各地域の人口特性や土壌の性質などが記録される。
【００１０】
このような構成を有するGISに構築された植物資源に対する情報は、前述したように、木材資源に対する情報だけが構築された状態である。よって、これに加えて、更に広い意味の植物資源に対する情報を構築する必要があり、これを構築するための方法が切実に要求されている実情である。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
このように広い意味の植物資源に対する情報を構築するためには、全国土の植物資源に対する調査が先に行わなければならなく、調査された植物資源値を GISの属性情報に追加させて構築する作業が遂行されなければならないし、また一定期間ごとに新たに生成されるか消滅された植物資源を再調査し、構築された植物資源を管理するための管理体系が成り立たなければならない。しかし、このように広い意味の植物資源に対する情報を構築及び管理するためには、多くの人力、費用及び時間を要するとの問題を伴う。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記の問題点を解決するための本発明の目的は、少ない人力、時間及び費用で広い地域に対する植物資源の分布と数量を容易に把握することができるGISを用いた植物資源数量化方法を提供することである。
【００１３】
また、本発明の目的は、GISを用いて植物資源を調査し、分析することができるGISを用いた植物資源数量化方法を提供することである。
【００１４】
また、本発明の目的は、構築された植物資源の情報をリアルタイムで管理することができるGISを用いた植物資源数量化方法を提供することである。
【００１５】
また、本発明の目的は、構築された植物資源の情報を用いて任意の地域に対する植物資源の推定価値を算定することができるGISを用いた植物資源数量化方法を提供することである。
【００１６】
上記のような目的を果たすため、本発明は、GISを用いた植物資源数量化方法として、GIS前処理過程を通じて得られる水分指数(Integrated Moisture Index; IMI)を含んだ複数個の環境要因等をそれぞれの属性情報とする複数個の分布図等が確保された母集団から標本集団を抽出して、標本集団の植物資源実測値等と環境要因実測値との間の第1関係テーブルを作成する第1過程; 上記第1関係テーブルを統計分析プログラムと連携させて植物資源実測値等と環境要因実測値等との間の関係モデル式が導出された第2関係テーブルを生成する第2過程; 及び上記第2関係テーブルを母集団の分布図等とそれぞれ連携させ、上記分布図等を重畳させることで、植物資源予測値等を属性情報とする母集団の植物資源予測分布図を生成する第3過程と、を含むGISを用いた植物資源数量化方法を提供する。
【００１７】
上記分布図等は重畳を通じて、お互いに演算可能な3次元形状のラスター(Raster)形態として構成することができる。
【００１８】
上記環境要因等は地形要因を表す、標高(Altitude).防衛(Azimuth).傾斜(Slope)と、上層植生要因を表す上層植生の種(林相(Forest Physignomy)).径級(Diameter Class).齢級(Age Class).疏密度(Crown Density)と、土壌要因を表す土性(Soil Texture).地位指数(Site Index).有効土深(Soil Depth)と、人為的撹乱要因を表す接近性と、日光要因を表す一日可能積算日射量、そして水分指数(Integrated Moisture Index: IMI)を含む13因子と成り、水分指数は地形要因を表す陰影起伏(Hillshade).水集積(Flow accumulation).地形湾曲(Curvature)と、土壌要因を表す土壌保湿力を含む、4因子を通じて獲得されることができる。
【００１９】
ここで、上記土壌保湿力(t)は次の数学式、
土壌保湿力(t) = 有効土深×(1/土壌排水)によって獲得されることができる。
【００２０】
そして、上記GIS前処理過程は標高、防衛、傾斜、接近性、陰影起伏、水集積及び地形湾曲をそれぞれの属性情報とする複数個の分布図算出のための数値地形図の前処理段階;林相、径級、齢級及び疏密度をそれぞれの属性情報とする複数個の分布図算出のための数値林相図の前処理段階;土性、地位指数、有効土深及び土壌保湿力をそれぞれの属性情報とする分布図算出のための山林立地図の前処理段階;及び一日可能積算日射量を属性情報とする一つの分布図算出のための調査時点別、夏至の日、積算日射量前処理段階;を含むことができる。
【００２１】
また、本発明に係るGISを用いた植物資源数量化方法において、水分指数を属性情報とする水分指数分布図形成方法は、a)陰影起伏、水集積、地形湾曲及び土壌保湿力を属性情報とする四つの分布図等を算出する段階; b)四つの分布図等の属性情報値等にそれぞれの水分加重値を適用する段階; 及び c)四つの分布図等を重畳させて同一位置に置かれる属性情報値等を演算するによって、水分指数分布図を生成する段階を含むことができる。
【００２２】
この際、水分指数(IMI)は次の数学式、
IMI = (h×W1)+(f×W2)+(c×W3)+(t×W4)
(ここで、hは陰影起伏の値、fは水集積の値、cは地形湾曲の値、及びtは土壌保湿力の値であり、W1は陰影起伏に対する水分加重値、W2は水集積に対する水分加重値、W3は地形湾曲に対する水分加重値、及びW4は土壌保湿力に対する水分加重値)によって算出されることができる。
【００２３】
また、本発明に係るGISを用いた植物資源数量化方法において、植物資源は植物種別個体数と植物種別生育可否であることができる。
【００２４】
また、本発明に係る第1過程では、現場の調査を通じて得られた標本集団の植物資源実測値と環境要因実測値を入力して第1関係テーブルを作成することができる。
【００２５】
また、本発明に係る第2過程では、統計分析プログラムとして、ロジスティックス回帰分析プログラムを用いて、環境要因実測値による植物資源予測値を決める関係モデル式が導出され、その結果が第2関係テーブルで作成されることができる。
【００２６】
ここで、関係モデル式の導出方法では、ロジスティックス回帰分析プログラムによって環境要因実測値との間の分析が行われることで、いずれ一つの植物種に対する13因子間の相関関係を表した、13個の相関関係の係数を導出した後、環境要因実測値と植物資源実測値との間の分析を通じて、13個の相関関係の係数が適用された関係モデル式を導出することができる。
【００２７】
この際、関係モデル式は、
Y=A+A1(X標高)+A2(X防衛)+A3(X傾斜)+A4(X林相)+A5(X径級)+A6(X齢級)+A7(X疏密度)+A8(X土性)+A9(X地位)+A10(X有効土深)+A11(X接近性)+A12(X一日可能積算日射量)+A13(X水分指数)
(ここで、Aは定数、A1、A2、A3、A4、A5、A6、A7、A8、A9、A10、A11、A12、及び A13は、13個の相関関係の係数)で表すことができる。
【００２８】
一方、本発明に係るGISを用いた植物資源数量化方法は、植物資源予測分布図を評価する過程を更に含むことができ、植物資源予測値に産地単価を適用して推定価値を換算する過程を更に含むこともできる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
以下、添付図面を参照して本発明に係るGISを用いた植物資源数量化方法に対する望ましい実施の形態を説明する。
【００３０】
図2は、本発明の一実施の形態に係るGISを用いた植物資源数量化方法の進行フローチャートを示した図である。
【００３１】
図2を参照して説明すれば、本発明の一実施の形態に係る植物資源数量化方法は、母集団から標本集団を抽出して標本集団の植物資源実測値と環境要因実測値との間の第1関係テーブルを作成する第1過程201と、上記第1関係テーブルを所定の統計分析プログラムと連携させて植物資源実測値と環境要因実測値との間の関係モデル式を導出して第2関係テーブルを生成する第2過程202と、上記第2関係テーブルを母集団の分布図と連携させて母集団の植物資源予測値を属性情報とする植物資源予測分布図を生成する第3過程203と、を含む。
【００３２】
また、本発明の一実施の形態では、上記植物資源予測分布図をあらかじめ分かっている植物資源実測値を属性情報とする植物資源実測分布図と比べて、信頼性を評価する第4過程204と、植物資源予測値に産地単価を適用して推定価値を換算する第5過程205とを、更に含む。
【００３３】
これを更に詳しく説明すれば、先に第1過程201では、母集団の原始資料を有したGISを前処理して水分指数を含む、さまざまな環境要因等それぞれによる複数個の分布図を形成する。ここで、環境要因等は地形要因を表す標高.防衛.傾斜、上層植生要因を表す上層植生の種(林相).径級.齢級.疏密度、土壌要因を表す土性.地位指数.有効土深、人為的撹乱要因を表す接近性、日光要因を表す一日可能積算日射量、及び水分指数を含む 13因子である。
【００３４】
水分指数は、所定領域の水分含有度を計量化したものであって、所定領域に対する幾多の環境要因等の中で、四つの環境要因等、例えば陰影起伏(稜線陰地、HillShade)、水集積(Flow accumulation)、地形湾曲(Curvature)、及び土壌保湿力(Total available water-holding capacity)のような環境要因等によって決まるのが望ましい。
【００３５】
陰影起伏は、傾斜角、防衛、位置などでの変化及び隣接した丘陵地の陰のため、太陽輻射の相異なる影響を受けることから現われるものであって、本実施の形態では夏至の日、太陽が南中する時を基準として人為的な光を与えた時、現われる陰影度を等級化して陰影起伏値として使用した。よって、南西方向(SSW)で一番低い等級を有し、北東方向(NNE)で一番高い等級を有するようになる。
【００３６】
水集積は、水の流れを言うことであって、傾斜地の底面が稜線より多い水分を集積していることを表す。
【００３７】
地形湾曲は、平地(Flat)、凹地(Concave)、凸地(Convex) などの景観形態を測定したものであって、例えば窪んだ地形が膨らんで地形より相対的に高い等級を有する。
【００３８】
土壌保湿力は、土壌の水分保有度を表したものであって、有効土深及び土壌排水度を計量化して得られる。例えば、土壌保湿力は、下記の[数学式1]によって得ることができる。
【００３９】
[式 1]
土壌保湿力(t)=有効土深×補修率=有効土深×(1/土壌排水)
一方、GIS 前処理過程は、例えば NGIS事業成果物である数値地形図の属性情報を用いて、標高、防衛、傾斜、接近性、陰影起伏、水集積及び地形湾曲をそれぞれの属性情報とする複数個の分布図を算出するための数値地形図の前処理段階と、FGIS事業成果物の一つである、数値林相図の属性情報を用いて林相、径級、齢級、及び疏密度をそれぞれの属性情報とする複数個の分布図を算出するための数値林相図の前処理段階と、FGIS事業成果物の更に他の一つである、山林立地図の属性情報を用いて土性、地位指数、有効土深及び土壌保湿力をそれぞれの属性情報とする複数個の分布図を算出するための山林立地図の前処理段階と、一日可能積算日射量を属性情報とする一つの分布図算出のための調査時点別、夏至の日、積算日射量前処理段階と、を含む。
【００４０】
このような母集団の数値地形図の前処理、数値林相図の前処理及び山林立地図の前処理を説明すれば、先に多様な主題の情報が縮尺 1:25、000の図葉等によるレイヤーで区分されていて、主題別分離が可能なGIS原始資料の属性情報を通じて願う主題等及び位置の図葉別のレイヤーを抽出し、上記抽出された複数個の図葉等を図面上で連結して、2次元の形状に変形した後、更にベクターである3次元形状に変形する。これを再び一定の大きさ(20m×20m)を有する複数個の格子(Grid)で成る3次元のラスター類型に変換することで、新しい主題を有する3次元ラスター形状の地理分布図が生成される。ここで、数値林相図及び山林立地図は、ポリゴン(Polygon)形態の資料構造を有したベクター類型に属し、このような、それぞれのポリゴン毎に、さまざまの属性情報を有しているので、これを単一の属性情報別に分離及び抽出して別途のラスター類型の資料に変換する。
【００４１】
図3は、数値林相図の前処理を説明するため示した平面図であって、図3の例を参照して数値林相図の前処理方法を説明する。
【００４２】
数値林相図300は、ベクター類型のレイヤー301で示しており、複数個のポリゴン(Polygon)303でなる空間情報(Spatial Data)と、ポリゴン303による林相、径級、齢級及び疏密度値で成る属性項目306を含んでいる。空間情報上、一つのポリゴン303は複数個の属性項目306を含んだ属性情報を表す属性テーブル305を有していて、図面で挙げたように、空間情報上、9番ポリゴン303は写像される属性項目306FIDの9番と一致し、使用者によって属性テーブル内の同一レコード(Recode; Line)304に多様な属性情報305が追加されることができる。このような属性情報を表す属性テーブル305の項目を説明する。林相(Sang)306a、径級(Kung)306b、齢級(Yung)306c及び疏密度(Mildo)306d項目が一つのレコード304に収録されている。ベクター類型のレイヤー301はラスター類型のレイヤー302に変換され、ラスター類型のレイヤー302は多様な演算及び変換を通じて、有用な分析ができる資料構造を有しているので、基本的な演算機能が共に提供されることができる。
【００４３】
このような前処理過程を用いて GISの原始資料を通じて水分指数を算出する方法について説明する。
【００４４】
本実施の形態で水分指数は、陰影起伏、水集積、地形湾曲及び土壌保湿力を通じて算出される。その中、陰影起伏、水集積及び地形湾曲を表す各属性情報値等は、GISの原始資料である数値地形図の前処理を通じて確保されることができ、土壌保湿力を表す属性情報値等は GISの原始資料である山林立地図の前処理を通じて確保されることができる。
【００４５】
したがって、水分指数の算出方法は、例えば所定領域の母集団に対する陰影起伏、水集積、地形湾曲及び土壌保湿力をそれぞれ表す属性情報値等を確保し、上記属性情報値等に対して水分加重値をそれぞれ適用した後、上記水分加重値が適用された属性情報値等を合算することで、水分指数(Integrated Moisture Index; IMI)を算出する。
【００４６】
したがって、水分指数(IMI)は下記の[式 2]によって算出されることができる。
【００４７】
[式 2]
IMI = (h×0.4)+(f×0.3)+(c×0.1)+(t×0.2)
ここで、hは陰影起伏値、fは水集積度値、cは地形湾曲値、及びtは土壌保湿力値である。そして、陰影起伏、水集積度、地形湾曲、及び土壌保湿力を表す属性情報値等に適用される水分加重値は、1972年Louis R. Inversonの論文(Landscape Ecology 12: 331-348、1997)で言及した値をそのまま適用する。
【００４８】
次に、複数個の分布図が形成された母集団から標本集団を選定する。
【００４９】
図4は、本実施の形態による標本集団の選定方法を実行手順によって示したフローチャートである。図4を参照すれば、標本集団の選定段階は、母集団の13因子による分布特性に対する統計量算出段階401と、標本集団の抽出及び抽出格子点の間、13因子による分布特性に対する統計量算出段階402と、母集団と標本集団の相互特性比較段階403と、相互特性比較段階403で特性不一致の際、再び標本集団の抽出及び抽出格子点の間、13因子による分布特性に対する統計量算出段階402にフィードバックされる段階405と、特性一致の際、標本集団が選定される段階404を含む。
【００５０】
即ち、標本集団の選定段階は、先に母集団の3次元ラスター形状の地理分布図に、X、Y座標軸に沿って、複数個の格子点等が配置され、これに対して無作為に複数個の図葉である標本集団が抽出され、又抽出された標本集団が13因子に従う母集団の分布特性をそのまま反映しているか如何に対して標本集団の 13因子による属性情報と母集団の属性情報を比較検討した後、母集団の特性が反映された複数個の標本集団を選定する。
【００５１】
以後、標本集団の現場調査がなされて、現場調査を通じて得られたそれぞれの標本集団に対する植物種別実測個体数値と植物種別実測生育可否値をエクセルプログラムを用いて、13因子フィールド(Field)を有したエクセル形式で入力することで、第1関係テーブルを作成する。このような、第1関係テーブルは例えば [表 1]のように表すことができる。[表 1]は、ある調査誌の13因子実測値による植物種別実測個体数値及び植物種別生育可否実測値を表したものである。ここで、生育可否実測値は、調査誌での植物種の存在を表すものであって、1または0の値を有することができ、[表1]に表れていない植物種等は、0の値を有するからである。又、標高などを含む13因子値等は相互比較のために標本集団での相手値で表すことができ、[表1]では同一地域を表すので同一値で表す。
【００５２】
【表１】


【００５３】
第2過程202では、第1関係テーブルと一般的に常用化されている回帰分析プログラムが連携されて植物資源実測値と13因子実測値との間に分析が行われ、これによって、13因子実測値による植物資源実測値との関係が糾明されることで、予測植物資源、すなわち植物種別予測個体数値及び植物種別予測生育可否値と13因子実測値との間の関係モデル式が導出される。ここで、回帰分析プログラムに使われた従属変数は、植物資源である植物種別実測個体数値または植物種別実測生育可否値であり、独立変数は環境要因である13因子の実測値である。そして、このような回帰分析に先立って植物種による13因子実測値との間の相関関係が分析された結果、植物種による13因子実測値との間の相関関係の係数が導出された。
【００５４】
したがって、回帰分析プログラムを用いて得た各植物種に対する環境要因による相関関係の係数等とこれによる関係モデル式は、エクセルプログラムを用いて第2関係テーブルで作成される。例えば、ウェナロ島地域のテイカカズラに対する回帰分析結果の推定値を基に生成された、13因子実測値による関係モデル式は[式 3]のようである。
【００５５】
[式 3]
Y = -172552.624 + 5576.409(X標高) - 2689.996(X防衛北) - 4400.893(X防衛南西) - 6908.361(X防衛西) - 4863.567(X林相闊葉) + 26867.291(X積算日射量) - 4209.804(X水分指数) + 2244.23(X径級)
ここで、[式3]のYは、テイカカズラの予測個体数値であり、X値は、標本集団の属性情報である13因子実測値である。環境要因である13因子中、所定の数値で表れていない防衛、土性及び林相は次のように区分されることができる。例えば、ウェナロ島地域で防衛は北、北東、北西、東、西、南、南東、南西のように、8つに区分されることができ、土性は、壌土、砂質壌土、微砂質壌土などのように区分されることができ、林相は針葉、闊葉、混淆林などのように区分されることができる。よって、ある一格子点の環境要因中、防衛要因が北であると、X北値は、1になり、X防衛南西及びX防衛西値等は0になる。
【００５６】
このように、[式3]のような関係モデル式が導出されると、下記の[表2]のような第2関係テーブルが生成される。第2関係テーブルは、植物種の一つであるテイカカズラに対する13因子実測値による関係モデル式の一例を表したものである。
【００５７】
【表２】


【００５８】
第3過程203では、母集団のGIS前処理を通じて得られた各環境要因別分布図等と第2関係テーブルを連携させて母集団の植物種別予測個体数値と植物種別予測生育可否値による植物資源予測分布図を生成させる。
【００５９】
図5は、母集団の植物資源予測分布図を生成する一部過程を示した斜視図であって、母集団中、一つの植物種に対する予測個体数値による植物資源予測分布図503を生成する過程に対して、図5を参照して説明する。
【００６０】
先に、母集団の13因子による、13個の分布図等500を呼び出して、13個の分布図等500と関係モデル式が連携されることで、13個の分布図等500に該当するすべての格子点等に対する植物種による予測個体数値と植物種の予測生育可否値が生成される。よって、生成された予測個体数値と予測生育可否値を属性情報とする植物資源予測分布図503が生成される。
【００６１】
例えば、植物資源予測分布図503の第3格子点503aの、ある一植物種に対する予測個体数値が生成される過程を説明する。先に母集団の13個の分布図等500中、ある一因子(環境要因)に対する属性情報値を有した第1分布図501で植物資源予測分布図503の第3格子点503aと同一位置に置かれた第1格子点501aの属性情報値が関係モデル式に適用されることで、第1格子点501aの、ある一因子(環境要因)による第1予測個体数値が生成される。この際、一格子点の大きさは、20m×20mである。
【００６２】
そして、他の一つの第2分布図502でも第3格子点503aと同一位置に置かれた第2格子点502aの属性情報値が関係モデル式に適用されることで、第2格子点502aの、ある一因子による第2予測個体数値が生成される。
【００６３】
このような方法で、13個の分布図等500の属性情報値が関係モデル式とそれぞれ連携されることで、13個の分布図等500はお互いに同一位置に該当する、ある一植物種に対する13個の予測個体数値等が得られ、上記予測個体数値等はお互いに合算されて植物資源予測分布図503の第3格子点503aに対する、ある一植物種の予測個体数値で生成される。
【００６４】
したがって、13個の分布図等500のすべての格子点等は、お互いに同一位置の格子点等で生成された、ある一植物種に対する個体数値等がお互いに合算されることで、植物資源予測分布図503のすべての格子点等の、ある一植物種に対する予測個体数値で生成される。この際、13個分布図等500は演算可能な3次元形状のラスター構造であるので、各分布図同士に演算が可能である。
【００６５】
このように、本実施の形態では母集団のGISに対する前処理を通じて得られた13因子による複数個の分布図等を利用することで、母集団から抽出された標本集団の植物資源に対する調査だけでも母集団の全体植物資源を数量化させた植物資源予測分布図を生成することができる。
【００６６】
次に、第4過程204では植物資源を属性情報とする植物資源予測分布図を生成させる関係モデル式を他の任意の地域に対しても適用することができるのか可否に対する関係モデル式の信頼度を評価する。これは、例えば、関係モデル式を評価するため、母集団ではない任意集団の植物資源の調査を通じて得られた植物資源実測値と関係モデル式を適用して得た任意集団の植物資源予測値を比べて任意集団に対する植物資源の実測値と予測値との間の誤差率を計算する。計算された誤差率は例えば、[表3]のようなエクセルプログラム形式で作成されて第3関係テーブルとして生成される。
【００６７】
【表３】


【００６８】
[表3]に表れたように、関係モデル式に対する信頼度は全般的に信頼する程の水準の高い信頼度を有する。
【００６９】
次に、第5過程205では、植物資源予測値に産地単価を適用して推定価値を換算する。例えば、下記の[表4]は、植物種の一つであるテイカカズラの植物資源予測値、すなわち個体数が86,968,294の時、産地単価80ウォンを適用して計算した植物資源の推定価値を表したものである。
【００７０】
【表４】


【００７１】
したがって、本発明はGISを用いて13因子等と植物資源との間の関係モデル式を導出した後、関係モデル式に13因子値をそれぞれ適用することで、植物資源が数量化された植物資源予測分布図を得ることができる。そして、本発明は任意地域での植物資源による推定価値を換算することで、天災地変または人為的要因によるその地域での植物資源変化量をリアルタイムで確認することができる。
【００７２】
一方、本発明に係るGISを用いた植物資源数量化方法は本実施の形態に限定されず、本発明の技術的思想内で、分野の通常の知識を有した者によって多様な変形が可能であるだろう。
【産業上の利用可能性】
【００７３】
本発明は任意の地域に分布する植物資源を、GISを用いて少ない人力、時間及び費用でも容易に植物資源の数量を把握し、管理することだけではなく植物資源の価値を算定することができる方法であるので産業上利用可能性がある。
【図面の簡単な説明】
【００７４】
【図１】図1は、従来技術に係るGISを示した一部平面図である。
【図２】図2は、本発明に係るGISを用いた植物資源数量化方法の一実施の形態を概略的に示したフローチャートである。
【図３】図3は、数値林相図の前処理を説明するための平面図である。
【図４】図4は、本発明の一実施の形態に係る標本集団の選定方法を概略的に示したフローチャートである。
【図５】図5は、本発明の一実施の形態によって、母集団の植物資源予測分布図を生成する一部過程を示した斜視図である。
【出願人】 【識別番号】５０６３９７４８６
【氏名又は名称】山林廳 國立樹木園
【出願日】 平成１８年１１月２９日（２００６．１１．２９）
【代理人】 【識別番号】１０００９２９５６
【弁理士】
【氏名又は名称】古谷 栄男

【識別番号】１００１０１０１８
【弁理士】
【氏名又は名称】松下 正

【識別番号】１００１２０８２４
【弁理士】
【氏名又は名称】鶴本 祥文

【識別番号】１００１３６２０５
【弁理士】
【氏名又は名称】佐々木 康
【公開番号】 特開２００７−１４９１０４（Ｐ２００７−１４９１０４Ａ）
【公開日】 平成１９年６月１４日（２００７．６．１４）
【出願番号】 特願２００６−３２２３１９（Ｐ２００６−３２２３１９）