UAVを用いた河川・湖沼・干潟の環境情報収集システムの開発

平成29年度(一財)日本建設情報総合センター研究助成

研究代表者：山口大学大学院創成科学研究科・赤松 良久

共同研究者：山口大学大学院創成科学研究科・山本 浩一

山口大学大学院創成科学研究科・神野 有生

ルーチェサーチ株式会社・渡辺 豊

本研究助成の内容

河川グループ（山口大・赤松，神野）

・UAV-SFMs写真測量（水面下も含む）

・赤外線UAV・マルチスペクトルUAV

対象域：中国地方一級河川

干潟グループ（山口大・山本，神野）

湖沼グループ（山口大・赤松）

対象域：山口県内の複数ダム湖

対象域：山口湾干潟

・干潟の微地形測量・熱環境調査

・熱環境調査・生物調査

UAV機器の技術サポート（ルーチェサーチ株式会社・渡辺）

河川・湖沼・干潟におけるUAVを用いた環境情報収集法のマニュアルの作成

本日の発表内容

•簡便なUAV写真測量方法の検討

•赤外線カメラ搭載UAVによる水温分布把握

•マルチスペクトルカメラによる植生分布の把握

UAV写真測量の作業フロー

① 標定点の設置・測量

② 小型UAVによる空撮

③ 特徴点の抽出・特徴量の計算

④ 特徴点の画像間マッチング

⑤ カメラパラメータの推定

⑥ ﾊﾞﾝﾄﾞﾙ調整 （ｶﾒﾗﾊﾟﾗﾒｰﾀの最適化）

⑦ MVS （密な点群の生成）

⑧ DEM・ｵﾙｿ画像・ﾒｯｼｭ等作成

① 標定点の設置・測量 標定点の役割➢成果物に世界座標を与える（ジオリファレン

ス）➢（SfMに利用して）非線形の系統誤差を抑

制する対空標識

⚫自動化できない現地作業⚫河川・湖沼・干潟などの水域では設置できる場所が限られる

【背景・目的】水域でのUAV測量の課題

最低限の標定点で高精度な測量を行う手法の開発

【背景】標定点配置のガイドライン

対象領域

標定点

対象領域が約200 m四方のとき、標定点は外周と内部の計9点必要

（国土地理院：「UAVを用いた公共測量マニュアル（案）」；位置精度0.10 m以内を目指す場合）

対象領域

標定点標定点

堤防

流水

植生

堤防

標定点の設置・測量は、○ 堤防周辺：易× 河道内部：植生や流水により難約200 m四方を対象とする場合、・堤防周辺のみに4, 5点のみ置くと精度は？・どのような配置が高精度に？

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+2.11

-0.88

+1.80

+1.85

+0.73

-1.96

-0.31

+0.03

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5

4

32

+7.19

+3.80

+7.05

+3.34

+2.36

+3.37

+2.21

検証点の平均標高との標高差 [m]

佐波川 錦川

【方法】現地実験のサイト

：標定点候補 ：検証点

標定点候補

検証点

対空標識設置地点

【方法】撮影条件

佐波川 錦川

気象日照 あり なし

風速 [m/s] 1 – 3 1 – 2

飛行

UAV DJI Phantom 4 Pro対地高度 [m] 110 64撮影の向き 下向き平行撮影

ﾌｫﾜｰﾄﾞﾗｯﾌﾟ[%] 90 80ｻｲﾄﾞﾗｯﾌﾟ[%] 80 80

カメラ

焦点距離 35 mm判換算で24 mmフォーカス 無限遠

画素数サイド方向5472画素×フォワード方向3648画素

絞り値（F値） 7.1 4.5 – 5.6露光時間 [s] 1/1000 1/640

ISO感度 200 400

結果地上解像度 [m] 0.030 0.018

撮影枚数 399 635

【方法】解析の流れ

小型UAV画像

標定点を用いたバンドル調整（カメラパラメータの最適化）

三角測量（検証点の世界座標の推定）

標定点の画像座標・実測世界座標

画像間の特徴点の対応付け・カメラパラメータの推定

検証点の画像座標

検証点の実測世界座標

検証点誤差（推定した世界座標と

実測した世界座標の距離）の評価

標定点候補から4, 5点を選ぶ全組み合わせについて実施

SfM

【結果】4標定点の配置と精度（佐波川）

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：標定点候補 ：検証点

標定点候補

検証点

+2.11

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+1.80

+1.85

+0.73

-1.96

-0.31

+0.03

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：標定点候補 ：検証点

標定点候補

検証点

+2.11

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+1.80

+1.85

+0.73

-1.96

-0.31

+0.03

1位の配置：2468検証点誤差RMS：0.0305 m

2位の配置：2456検証点誤差RMS：0.0306 m

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：標定点候補 ：検証点

標定点候補

検証点

+2.11

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：標定点候補 ：検証点

標定点候補

検証点

+2.11

-0.88

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+1.85

+0.73

-1.96

-0.31

+0.03

3位の配置：1456検証点誤差RMS：0.0308 m

4位の配置：1248検証点誤差RMS：0.0312 m

【結果】4標定点の配置と精度（佐波川）

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：標定点候補 ：検証点

標定点候補

検証点

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+0.03

5位の配置：1246検証点誤差RMS：0.0333 m

精度が1 – 5位の配置は⚫ 検証点誤差RMSが地上解像度

0.03 mと同等⚫ （上から見て）3角形的な配置も多い

【結果】4標定点の配置と精度（佐波川）

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：標定点候補 ：検証点

標定点候補

検証点

+2.11

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：標定点候補 ：検証点

標定点候補

検証点

+2.11

-0.88

+1.80

+1.85

+0.73

-1.96

-0.31

+0.03

68位の配置：1458検証点誤差RMS：0.245 m

28位の配置：1457検証点誤差RMS：0.043 m

たった1点の変更で

【結果】4標定点の配置と精度（佐波川）

【結果】標定点を5点に増やす効果

4点 5点 4点 5点25%点 1.31 1.31 2.32 1.57

50%点（中央値） 1.58 1.45 3.65 1.8575%点 2.80 1.58 5.20 2.43

75%点－25%点 1.49 0.27 2.88 0.8650%点－9点配置時 0.26 0.13 2.69 0.88

佐波川 錦川

表. 全配置に関する「検証点誤差RMSと地上解像度との比」の統計量．

※ 9点配置時とは，国土地理院の「UAV を用いた公共測量マニュアル（案）」（平成 29 年 3 月改定版）に極力準拠して，内部を含めて9点を配置した場合．

標定点が5点の配置では、4点の配置と比べて、両サイトで⚫中央値、75%点が減少⚫四分位幅（75%点－25%点）が3分の1未満に減少⚫中央値と、「内部を含めて9点を配置した場合との」差が1画素以内に減少

精度向上

精度向上

精度安定

9点配置時

約200 m四方の領域を対象に、小型UAVで平行撮影を行い、

向かい合う2辺（河道では両岸の堤防）周辺のみに標定点を4, 5点置いた場合の

SfMの精度について、2河川で現地実験を行った結果、

1. 標定点が4点の場合の精度は、標定点配置による変動が大きく、

1. 配置の特徴量とも、 計画に役立つほど明確で一貫した関係はなかった。

2. 標定点を5点に増やすことで、精度が格段に安定し、検証点RMS誤差は

2. 50%の配置で地上解像度の1.9倍未満、

2. 75%の配置で地上解像度の2.5倍未満に抑えられた。

3. 対象領域内部に標定点を置かずとも高精度を得られる見込みを得たが、

3. 具体的なスキームを提案するにはまだ実験が足りない。

【まとめ】

赤外線カメラ搭載UAVによる水温分布把握

26.0℃

広島県灰塚ダムにおける撮影画像

赤外線画像 可視画像

15.8℃

赤外線カメラ搭載UAVによる撮影

項目Phantom 2

(FLIR DUO-R)

気象 日照 有り（日中）

風速(m/s) 1-4

飛行 対置高度(m) 40-50

撮影の向き 下向き平行撮影

フォワードラップ（％）

マニュアル操作のため不明

（80%になるように意識して撮影）サイドラップ（％）

カメラ 焦点距離 不明

画素数赤外：160*120可視光：1980*1080

結果 地上解像度 不明

撮影枚数 333

【方法】赤外線カメラ搭載UAV

可視光カメラ

赤外線カメラ

3軸ジンバル

本川の水温は27.4～28.7℃湧水の水温は20～24.5℃程度

サーモドローン撮影範囲

パノラマ合成範囲

【方法】現地調査の概要

島根県高津川

本川の水温：27.9～28.7℃

岸際の湧水がある場所：24.7～26.7℃

パノラマ合成した画像はphotoscanのように綺麗な合成が出来ない．

撮影ルート及び撮影時間間隔に問題あり？

【結果】河川内の水温分布

R² = 0.8342

20

22

24

26

28

30

20 22 24 26 28 30

FLIR

水温

（℃

）

実測水温(℃）

FlIRとの比較地点（3箇所）

・FLIRのパノラマ画像は全ての写真を合成することはできなかった．・直接観測した地点の写真を選び，サーモ画像からFLIR Toolsを使用して水温を計測・実測との結果R2値が0.83と高く，FLIRを用いた水温計測には有効であることがわかった．・Phantom 2を用いた場合は自動飛行が出来ないため，目視でのエリアに撮影が限定される．

【結果】河川内の水温分布

マルチスペクトルカメラによる植生分布の把握

５つの異なるスペクトルバンドを同時に撮影可能であり，NDVIをはじめとする植生指数がわかる

図面はhttp://cybernetech.co.jp/product/flycyber_rededge.htmlより抜粋

項目SPIDER

(RedEdge)

気象 日照 有り（夕方）

風速(m/s) 1-2

飛行 対置高度(m) 40-50

撮影の向き 下向き平行撮影

フォワードラップ（％）

マニュアル操作のため不明

（80%になるように意識して撮影）サイドラップ（％）

カメラ 焦点距離 5.4mm

画素数 1280*960pix

結果 地上解像度 8cm/pix(高度120ｍ）

撮影枚数 140

Sony α6000

3軸ジンバル

Sony α6000用タイマー

RedEdge-M

【方法】マルチスペクトルカメラ搭載UAV

SPIDER + RedEdgeでの撮影範囲・撮影高度: 40-50m・撮影間隔：2秒・飛行方法：マニュアル・所要時間10-15分

Phantom 4 proでの撮影範囲・撮影高度: 40-50m・撮影間隔：2秒・飛行方法：自動飛行・重複率：80％・所要時間：7分

【方法】現地調査の概要

Band_1(青） Band_2(緑）

Band_3(赤）

Band_4(近赤外） Band_5(RedEdge）

【結果】マルチスペクトル画像

マルチスペクトル画像から得られるNDVI

竹

竹

ツルヨシ等の草本類可視画像

【結果】河川植物のNDVI

NDVI=𝐼𝑅−𝑅

𝐼𝑅+𝑅

IR：近赤外域R：可視赤色域

ツルヨシ等の草本類

衛星画像 UAV+RedEdge

長所

・広域スケールでの情報把握・SARのようにマイクロ波を使用する衛星では天候に左右されない．

・狭い範囲において高解像度のデータの取得可能

・特定地域の地上観測に有効

短所

・解像度が低い．・欲しい日のデータが入手できない．・画像一枚が高価．

・機材が効果．（衛星画像に比べれば安価）

・マニュアル飛行の場合は技術が必要．・降雨時，強風時には飛ばせない．

Landsat 30m/pix RedEdge 4cm/pix

【結果】衛星画像との比較

・植生の活性度が高い区域ほど鮮やかな赤で表現される・赤にRedEdgeをおくことで，植生域がより鮮明に色づけされる

R：近赤外（NIR)G：可視光赤B：可視光青

R：RedEdgeG：可視光赤B：可視光青

RedEdgeは（目に見える）赤と（人間の目には見えない）近赤外（NIR）の間の境界．赤からNIRにかけて，植物のスペクトルプロファイルが急激に上昇する．植生がストレスを受けてプロファイルが変わると，エッジが動き，適切な波長の狭いスペクトルバンドが劇的な変化を検出できる．（参照HP https://learn.arcgis.com/ja/arcgis-imagery-book/chapter4/）

【結果】RedEdgeの効果