(57)【要約】【課題】地上の起伏とか樹木の有無のような測定場所の状況に影響されず、地上付近の空間線量を高精度に測定できる方法及びそのための装置を提供すること。【解決手段】測定ポイントデータと、計算ポイントデータを取得し、上空からの放射線測定用に導き出した、空気による減衰、土壌散乱による減衰、森林による減衰のパラメータを考慮して、それぞれの測定ポイントと計算ポイント毎に検出確率を計算し、算出した検出確率値を用いてＭＬ−ＥＭ法の手法に則り、繰り返し計算を実施して放射線強度値を求め、算出した放射線強度値を用いて、空間線量換算係数により空間線量率に換算する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくともGPS及び放射線検出器を搭載している飛行体を用いて、地上から一定高度における空間線量を測定する方法であって、
緯度、経度、高さ、前記放射線検出器からの測定計数率から成る測定ポイントデータと、緯度、経度、換算値算出ポイントにおける放射線測定エリア周辺地形情報から成る計算ポイントデータを取得する第１ステップ、
取得した測定ポイントデータと計算ポイントデータの距離から空気減弱係数を求め、検出確率を算出する第２ステップ、
算出された検出確率をML-EM法を表す式に導入し、繰り返し計算によって放射線強度を求める第３ステップ、及び
求められた放射線強度を、空間線量換算係数を用いて空間線量率に換算する第４ステップ、
から成る飛行体による空間線量測定方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法において、前記第２ステップにおいて、測定ポイントと計算ポイントの地面との角度から角度補正係数を求め、前記検出確率を前記空気減弱係数と前記角度補正係数の積算値から求めることを特徴とする飛行体による空間線量測定方法。
【請求項３】
請求項1に記載の方法において、前記第２ステップにおいて、測定ポイントと樹高の関係から森林減弱係数を求め、前記検出確率を前記空気減弱係数と前記森林減弱係数の積算値から求めることを特徴とする飛行体による空間線量測定方法。
【請求項４】
請求項２に記載の方法において、前記第２ステップにおいて、測定ポイントと樹高の関係から森林減弱係数を求め、前記検出確率を前記空気減弱係数と前記角度補正係数と前記森林減弱係数の積算値から求めることを特徴とする飛行体による空間線量測定方法。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれかに記載の方法において、前記飛行体は、少なくともGPS、放射線検出器、地上との間で各種データ通信を行う通信機と、前記各機器に接続され、内部メモリに記憶されたプログラムに従ってあらかじめ決められた処理を行うコンピュータを搭載している無人ヘリコプターであって、前記プログラムによって、前記第１から第４ステップが実行され、実行結果がリアルタイムで地上に設置されたコンピュータにデータ送信されることを特徴とする飛行体による空間線量測定方法。
【請求項６】
請求項５に記載の方法において、地上に設置された前記コンピュータは、予め記憶されている地図データと、前記飛行体から地上に送られてきたデータとに基づいて、空間線量の大きさ別に色分けした空間線量地図データを作成し、表示装置にカラー表示することを特徴とする飛行体による空間線量測定方法。
【請求項７】
少なくともGPS及び放射線検出器を搭載している飛行体を用いて、地上から一定高度における空間線量を測定する方法であって、
緯度、経度、高さ、前記放射線検出器からの測定計数率から成る測定ポイントデータと、緯度、経度、換算値算出ポイントにおける放射線測定エリア周辺地形情報から成る計算ポイントデータを取得し、
取得した測定ポイントデータと計算ポイントデータの距離から空気減弱係数を、測定ポイントと計算ポイントの地面との角度から角度補正係数を、測定ポイントと樹高の関係から森林減弱係数をそれぞれ求め、それらの積算値から検出確率を算出し、
算出された検出確率をML-EM法を表す式に導入し、繰り返し計算によって放射線強度を求め、
求められた放射線強度を、空間線量換算係数を用いて空間線量率に換算することを特徴とする飛行体による空間線量測定方法。
【請求項８】
請求項７に記載の方法において、前記飛行体によって得られた空間線量率等のデータを地上に設置されたコンピュータに送信し、該コンピュータのメモリに予め記憶されている地図データと前記飛行体から地上に送られてきたデータとに基づいて、空間線量の大きさ別に色分けした空間線量地図データを作成し、前記地上に設置されたコンピュータの表示装置にカラー表示することを特徴とする飛行体による空間線量測定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、無人ヘリコプターなどの飛行体を用いて、例えば地上１ｍの位置などの地上付近の空間放射線量を高精度に算出する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
広大な領域にわたる地上付近の空間放射線量を、安全かつ効率的に測定する方法として、従来から無人ヘリコプターなどの飛行体を用いた空間線量算出方法が知られている（特許文献1及び２、並びに非特許文献1及び２を参照）。これらの方法では、飛行体に搭載された放射線検出器の検出値と飛行高度などを基に、地上１ｍの位置での空間線量を求め、その空間線量の大きさ別に色分けして実際の地図上に表示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１４−１４５６２８号公報
【特許文献２】特開２０１４−１４５７００号公報
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】「原子力発電所事故後の無人ヘリコプターを用いた放射線測定」ＪＡＥＡ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  ２０１３−０４９
【非特許文献２】Ｓａｎａｄａ  Ｙｕｋｉｈｉｓａ，  Ｋｏｎｄｏ  Ａｔｓｕｙａ，  Ｓｕｇｉｔａ  Ｔａｋｅｓｈｉ  ｅｔ  ａｌ．  “Ｒａｄｉａｔｉｏｎ  ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ  ｕｓｉｎｇ  ａｎ  ｕｎｍａｎｎｅｄ  ｈｅｌｉｃｏｐｔｅｒ  ｉｎ  ｔｈｅ  ｅｖａｃｕａｔｉｏｎ  ｚｏｎｅ  ａｒｏｕｎｄ  ｔｈｅ  Ｆｕｋｕｓｈｉｍａ  Ｄａｉｉｃｈｉ  ｎｕｃｌｅａｒ  ｐｏｗｅｒ  ｐｌａｎｔ”  ＥＸＰＬＯＲＡＴＩＯＮ  ＧＥＯＰＨＹＳＩＣＳ，  ４５（１），ｐ３−７，  ＭＡＲ  ２０１４
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、上空からの放射線測定では、地上での直接測定と異なり、測定した値を地上１ｍでの空間線量の値に換算する必要がある。前述の従来方法では換算する際、地表は平坦で線源は均一に分布していると仮定して換算を行っている。よって地形の起伏がある場所や、線源の勾配が大きい場所、樹木等の遮蔽物がある場合には、仮定としている系とは異なるため、上空から測定した放射線測定値を地上１ｍの値に換算したとき実際の地上１ｍの位置での空間線量値と大きく異なる場合がある。
【０００６】
したがって、本発明の目的は、前述のような測定場所の状況に影響されず、地上付近の空間線量を高精度に測定できる方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の方法は、上空から測定した放射線測定値を、地形情報を用いて地上１ｍ空間線量値に換算を行うものである。放射線測定ポイント情報（測定計数率、測定座標及び高度）、換算値算出ポイントにおける放射線測定エリア周辺地形情報（ＤＥＭ、ＤＳＭ）を用いて計算を行う。計算は換算値算出ポイントで指定された座標においての空間線量率の算出が行われる。
【０００８】
本発明の方法は、医療用画像再構成手法として開発されたＭＬ−ＥＭ（Ｍａｘｉｍｕｍ  Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ    Ｅｘｐｅｃｔａｔｉｏｎ  Ｍａｘｉｍｉｚａｔｉｏｎ）法を基本としたアルゴリズムで構成されている。本発明の特徴の一つは、ＭＬ−ＥＭ法における検出確率パラメータ（後述するＣｉｊ）を、上空からの放射線測定用に最適化した点にある。
【０００９】
本発明の方法は、基本的に、（１）測定ポイントデータと、計算ポイントデータを取得、（２）換算のための検出確率算出、（３）換算対象ポイントにおける放射線強度値算出、（４）放射線強度値から空間線量への換算の４つのステップからなる。さらに詳細に言えば、次のようになる。
（１）緯度、経度、高さ、測定計数率から成る測定ポイントデータと、緯度、経度、換算値算出ポイントにおける放射線測定エリア周辺地形情報（ＤＥＭ、ＤＳＭ）からなる計算ポイントデータを取得する。
（２）上空からの放射線測定用に導き出した、空気による減衰、土壌散乱による減衰、森林による減衰のパラメータを考慮して、それぞれの測定ポイントと計算ポイント毎に検出確率を計算する。
（３）上記（２）で算出した値を用いてＭＬ−ＥＭ法の手法に則り、繰り返し計算を実施する。
（４）上記（３）で算出した値を用いて、空間線量換算係数により空間線量率へと換算する。
【００１０】
より具体的には、本発明は、少なくともＧＰＳ及び放射線検出器を搭載している飛行体を用いて、地上から一定高度における空間線量を測定する方法であって、緯度、経度、高さ、前記放射線検出器からの測定計数率から成る測定ポイントデータと、緯度、経度、換算値算出ポイントにおける放射線測定エリア周辺地形情報から成る計算ポイントデータを取得する第１ステップ、取得した測定ポイントデータと計算ポイントデータの距離から空気減弱係数を求め、検出確率を算出する第２ステップ、算出された検出確率をＭＬ−ＥＭ法を表す式に導入し、繰り返し計算によって放射線強度を求める第３ステップ、及び求められた放射線強度を、空間線量換算係数を用いて空間線量率に換算する第４ステップを含む。本発明の別な観点によれば、前記飛行体は、少なくともＧＰＳ、放射線検出器、地上との間で各種データ通信を行う通信機と、前記各機器に接続され、内部メモリに記憶されたプログラムに従ってあらかじめ決められた処理を行うコンピュータを搭載している無人ヘリコプターであって、前記プログラムによって、前記第１から第４ステップが実行され、実行結果がリアルタイムで地上に設置されたコンピュータにデータ送信されるよう構成されている。
【００１１】
地上に設置された前記コンピュータは、そのメモリに予め記憶されている地図データと、前記飛行体から地上に送られてきたデータとに基づいて、空間線量の大きさ別に色分けした空間線量地図データを作成し、地図とその場所の空間線量を表示装置にカラーで表示する。
【発明の効果】
【００１２】
本方法は、無人ヘリコプター等を用いて上空から測定した放射線測定値を、地形情報を用いて地上１ｍ空間線量値に換算することを目的として開発されたもので、従来の換算方法に比べ、より地上で測定した値に近い値を導くことが出来る。放射線計数値と測定位置情報及び周辺地形情報から、換算対象ポイントにおける放射線強度を推定でき、また放射線強度と空間線量率との関係性から得られる空間線量換算計数を用いることで、空間線量値を求めることが出来る。また、上空からの放射線測定だけに限らず、３Ｄレーザー等で周辺地形情報を得ることができれば、地上測定、室内測定においても、本手法で放射線強度を推定できる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の空間線量算出方法を説明するための模式図。
【図２】空気（距離）による減弱係数（ＰＨＩＴＳ計算結果）を示すグラフ。
【図３】角度による減弱係数（ＰＨＩＴＳ計算結果）を示すグラフ。
【図４】森林による減弱係数を示すグラフ。
【図５】本発明の空間線量算出方法で使用する計算の流れの詳細説明図。
【図６】歩行サーベイによる地上１ｍ空間線量率測定結果と無人ヘリコプターによる上空からの放射線測定値地上１ｍ換算結果（エリア１）を表す図。
【図７】歩行サーベイによる地上１ｍ空間線量率測定結果と無人ヘリコプターによる上空からの放射線測定値地上１ｍ換算結果（エリア２）を表す図。
【図８ａ】図６のエリア１における、従来法による換算値と地上測定値の比較
【図８ｂ】図６のエリア１における、ＭＬ−ＥＭ法による換算値と地上測定値の比較
【図９ａ】図６のエリア２における、従来法による換算値と地上測定値の比較
【図９ｂ】図６のエリア２における、ＭＬ−ＥＭ法による換算値と地上測定値の比較
【発明を実施するための形態】
【００１４】
初めに、本発明の基本的考え方について図１を参照して説明する。図１は本発明の空間線量算出方法を模式的に示した図であって、紙面に向かって左側の図は、本発明で採用する空間線量算出方法の主要な流れを示している。また、紙面に向かって右側の図は、上述の空間線量算出方法で使用するパラメータを理解し易いように図解したものである。
＜ＭＬ−ＥＭ法の適用＞
本発明の最大の特徴は、無人ヘリコプターなどの移動体に搭載された放射線検出器を用いることによって上空で測定した放射線測定データを、医療分野においてPET検査等の画像再構成構成法として用いられるＭＬ−ＥＭ（Ｍａｘｉｍｕｍ  Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ−Ｅｘｐｅｃｔａｔｉｏｎ  Ｍａｘｉｍｉｚａｔｉｏｎ）法を用いたアルゴリズムに上空放射線測定用のパラメータを組み込むことにより地上１ｍの高さの放射線測定値へと換算することにある。ここで、ＭＬ−ＥＭ法の遂次式は式（１）のように表される。
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【００１５】
ここで、ｋは繰り返し計算回数、ｊは計算ポイントの番号（メッシュ番号）、λｊはｊにおける計算推定値、Ｂはすべての計算ポイント数を表す。また、ｉは検出器の位置番号を示し、yｉは位置ｉにおける放射線計数値、Ｎはすべての測定ポイント数である。Ｃｉｊは検出効率を示す。Ｃｉｊにはｊからｉまでの距離、ｊとｉの角度、地形による遮蔽効果、森林による遮蔽効果を考慮したパラメータを用いた。Ｃｉｊのパラメータ算出には、無人ヘリコプターによる放射線測定データの他、写真測量データ（ＤＳＭ：  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｕｒｆａｃｅ  Ｍｏｄｅｌ  樹木や建物を含めた高さ）及び国土地理院の基板地図情報の地表面高度モデル（ＤＥＭ：  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｅｌｅｖａｔｉｏｎ  Ｍｏｄｅｌ  樹木や建物を含まない地表面の高さ）データを用いた。ＭＬ−ＥＭ法で使用する検出効率Ｃｉｊは、次の式（２）によって求められる。
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【００１６】
検出効率Ｃｉｊは、測定ポイントと計算ポイントの距離から算出される、距離に応じた減弱係数ｆ（ｘ）、測定ポイントと計算ポイントの地面との角度から算出される、地面との角度に応じた減衰係数すなわち角度補正係数Ｋ（θ）、及び測定ポイントと樹高の関係から算出される、森林による減弱係数Ｍ（ｈ）から求められる。距離に応じた減弱係数ｆ（ｘ）を式（３）及び（４）に示す。
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【００１７】
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【００１８】
距離による減弱係数にはＣｓ−１３７の放出する６６２ｋｅＶ点線源の距離に応じての全エネルギーカウントの光子の減衰をＰＨＩＴＳにより計算した結果を使用した。その距離による減弱係数ｆ（ｘ）の計算結果を図２に示す。図２において、横軸は測定ポイントｉと計算ポイントｊ間の距離を、縦軸は減弱係数ｆ（ｘ）である。減弱係数ｆ（ｘ）は距離が２００ｍまでは累乗近似、それ以降は指数近似とした。なおｆ（ｘ）はガンマ線のエネルギーにより減衰率は異なるが、高度８０ｍ以下の測定ではｘ＞５００の値を計算する頻度は低い。よって今回は全てＣｓ−１３７（６６２ｋｅＶ）のエネルギーでの減衰で計算した。角度に応じた減弱係数Ｋ（θ）を式（５）に示す。
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【００１９】
角度による減弱係数にはＣｓ−１３７の放出する６６２ｋｅＶ点線源の距離に応じての全エネルギーカウントの光子の減衰をＰＨＩＴＳにより計算した結果を使用した。角度による減弱係数Ｋ（θ）の計算結果を図３に示す。図３において、横軸は測定ポイントｉと計算ポイントｊから成るベクトルと、土壌表面との間の角度を、縦軸は減弱係数Ｋ（θ）である。減弱係数Ｋ（θ）はガウス近似とした。
【００２０】
森林による減衰係数は複数の森林エリアにおいて上空からの測定と、地上からの測定を実施し、従来法による上空放射線測定値の地上１ｍ換算値と地上１ｍ測定値の比と、ＤＥＭとDSMから算出した樹高との関係から係数を得た。その際、樹高はｉの直下半径２０ｍにおけるｊからｉの森林（ＤＳＭ）通過距離平均値とした。上空測定地上１ｍ換算値と地上１ｍ測定値の比と樹高の関係を図4に示す。図４において、横軸は測定ポイントから半径２０ｍ内の平均樹高で、縦軸は減弱係数Ｍ（ｈ）である。この結果から、減弱係数Ｍ（ｈ）は式（６）のように定義される。
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【００２１】
これら計算式について、C言語を用いてプログラム化し、上空からの放射線測定データの解析を行った。詳しい計算の流れを図5に示す。
【００２２】
解析範囲は、周辺からの影響を考慮し、測定ポイントから半径150mを解析範囲とした。また、比較対象として、従来用いられている平面モデルを仮定した解析を実施した。ＭＬ−ＥＭ法により得られた推定値の空間線量への換算は、従来法で得られた換算値とＭＬ−ＥＭ法で得られた推定値から線量換算係数を求め、地上１ｍの空間線量値へと換算した。それぞれの得られた値は市販のＧＩＳソフトウエア（ＡｒＣ  ＧＩＳ，  ＥＳＲＩ社製）を用いてクリギング法を用いて内挿し、コンター図を作成した。
＜上空からの放射線測定手法＞
上空から測定にあたっては、ヤマハ発動機（株）自律飛行型無人ヘリＦＡＺＥＲ  ＲＧ２を使用し、地上からの直達ガンマ線及び空気による散乱線を合わせた全計数率とγ線エネルギースペクトルを１秒間に１回連続測定した。また、放射線検出器はＬａＢｒ３（Ｃｅ）（Ｌａｎｔｈａｎｕｍ  Ｂｒｏｍｉｄｅ）シンチレーション検出器を用いた。無人ヘリおよび放射線検出器の仕様をＴａｂｌｅ１及びＴａｂｌｅ２に示す。
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【００２３】
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【００２４】
無人ヘリの飛行高度は、対地高度で５０ｍを目安とした。上空で測定される放射線は、無人ヘリの直下を中心に直径約１００ｍ程度の円内のガンマ線量を平均化したものである。取得データは、放射線検出器で測定される１秒ごとのガンマ線のデータ（計数率）とエネルギースペクトル及びそれに対応するＤＧＰＳ（差分全地球測位システム：Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ  Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）による位置情報である。
【００２５】
本発明にかかる方法の効果を検証するため、ＭＬ−ＥＭ法を使用しない従来の方法でも同様の測定を行った。
＜従来法によるデータ解析方法＞
上空で測定されたガンマ線計数率を地上１ｍ高さでの空間線量率の値に換算するための係数を取得するために、測定地域内において比較的空間線量率が一定で平坦な場所に直径２００ｍの円形のテストサイトを設定した。テストサイト内では、あらかじめＮａＩサーベイメータを用いて、地上から１ｍ高さの空間線量率データを取得した。その後、テストサイトの中心から上空の対地高度５０ｍで無人ヘリをホバリングさせ、この高度（基準高度）で取得されたガンマ線計数率とテストサイトの地上における空間線量率とを比較し、空間線量率換算係数（ＣＤ：  Ｃｏｎｖｅｒｓｉｏｎ  ｆａｃｔｏｒ：  ｃｐｓ  （μＳｖ／ｈ）−１）を算出した。さらに、テストサイト上空を対地高度１０ｍから１００ｍまで１０  ｍごとにホバリングし、各高度におけるガンマ線計数率を測定し、高度ごとのガンマ線計数率から対地高度とガンマ線計数率との関係式を求め、高度補正係数（ＡＦ：  Ａｔｔｅｎｕａｔｉｏｎ  ｆａｃｔｏｒ：ｍ−１）を算出した。
【００２６】
実際のフライトで取得されたガンマ線計数率は、対地高度と基準高度のずれを高度補正係数AFにより補正し、空間線量率換算係数ＣＤから地上１ｍ高さでの空間線量率（μＳｖ  ｈ−１）に換算した。なお、対地高度はＧＰＳにより測位したＧＰＳの高度から国土地理院が作成した１０ｍメッシュの数値標高モデルＤＥＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｅｌｅｖａｔｉｏｎ  Ｍｏｄｅｌ）データ及びジオイド高を差し引くことにより求めた。
＜歩行サーベイによる地上線量率測定＞
上空からのモニタリングデータの妥当性を評価するために地上において歩行サーベイを実施した。歩行サーベイには、原子力規制庁の「東京電力株式会社福島第一原子力発電所事故に伴う放射性物質の分布データの集約」で行われている歩行サーベイに用いられるＫＵＲＡＭＡ−ＩＩ（Ｋｙｏｔｏ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  ＲＡｄｉａｔｉｏｎ  ＭＡｐｐｉｎｇ  ｓｙｓｔｅｍ）を採用した。ＫＵＲＡＭＡ−ＩＩは、１３ｍｍ×１３ｍｍ×２０ｍｍのＣｓＩ（Ｔｌ）結晶を用いたＣｓＩ（Ｔｌ）シンチレーション検出器（浜松ホトニクス製Ｃ１２１３７）及びＣｏｍｐａｃｔＲＩＯで構成されており、様々なパラメータで空間線量率の補正が可能となっている。実際のデータ取得方法は、ＫＵＲＡＭＡ−ＩＩシステムとバッテリーを測定者が背負い、歩きながら３秒毎に測定した空間線量率データとＧＰＳによる位置情報を取得した。
＜換算結果＞
ＭＬ−ＥＭ法による無人ヘリによる測定結果を再構築した結果について図６、図７に示す。従来法により作成したコンター図に比べて、線量率の勾配がくっきりと見えていることが分かる。
【００２７】
図６は、森林と平地で構成されているエリア１における、歩行サーベイによる地上１ｍ空間線量率測定結果と無人ヘリコプターによる上空からの放射線測定値地上１ｍ換算結果を示す。無人ヘリコプターのフライト高度は５０ｍ、速度は２ｍ／ｓ、測定測線幅は１０ｍである。図６から、従来法では森林部が樹木によって遮蔽され、低めの値となっているが、ＭＬ−ＥＭ法を用いた本発明の方法では、森林部の線量が従来法に比べてより地上値に近い値となっていることがわかる。
【００２８】
また、図７は、森林、住宅地、平地等で構成されているエリア２における、歩行サーベイによる地上１ｍ空間線量率測定結果と無人ヘリコプターによる上空からの放射線測定値地上１ｍ換算結果を示す。無人ヘリコプターのフライト高度は５０ｍ、速度は５ｍ／ｓ、測定測線幅は50mである。また、エリアは約１．７ｋｍ×１．０ｋｍ程の広さである。図７から、従来法では線量の低いエリアが周辺線量の影響を受けて高めの値となったが、ＭＬ−ＥＭ法を用いた本発明の方法では、より地上値に近く、線量が低い値として換算されていることがわかる。上述のマップの状態変化を定量的に評価するために、図８ａ、図８ｂ及び図９ａ、図９ｂに地上測定値と比較した結果を示す。定量的な比較を実施するために、ここで相対偏差（ＲＤ）を以下の式（７）で定義する。
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【００２９】
ここでｉは測定ポイントを示し、Ｇは測定ポイントｉにおける歩行サーベイの測定結果、Ｖは測定ポイントｉにおける無人ヘリの測定結果を示している。歩行サーベイの測定結果と無人ヘリの測定結果をそれぞれの測定エリアごとに比較した結果及びＲＤの頻度分布について、図８ａ、図８ｂ及び図９ａ、図９ｂに示す。ＲＤの平均値をみると、従来法による換算結果に比べ、ＭＬ−ＥＭ法を用いた換算結果はより０に近づいている。この結果は、ＭＬ−ＥＭ法による換算が従来法よりも、地上値に近い数値に改善されていることを示している。
【００３０】
図８ａ及び図８ｂは、共にエリア１の、歩行サーベイによる地上１ｍ空間線量率測定結果と無人ヘリコプターによる上空からの放射線測定値地上１ｍ換算結果の比較を示している。図８ａは従来法による換算値と地上測定値の比較を、図８ｂはＭＬ−ＥＭ法による換算値と地上測定値の比較を示す。
【００３１】
また、図９ａ及び図９ｂは、共にエリア２の、歩行サーベイによる地上１ｍ空間線量率測定結果と無人ヘリコプターによる上空からの放射線測定値地上１ｍ換算結果の比較を示している。図９ａは従来法による換算値と地上測定値の比較を、図９ｂはＭＬ−ＥＭ法による換算値と地上測定値の比較を示す。
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【００３２】
正規化された平均二乗誤差ＮＭＳＥ（Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ  Ｍｅａｎ  Ｓｑｕａｒｅ  Ｅｒｒｏｒ）は、地上測定値と換算値を上の式（８）で計算し、値を算出する。この値が０に近いほど、地上測定値に近い値となる。エリア１とエリア２のいずれにおいても、ＭＬ−ＥＭ法を用いた本発明の方法による換算値の方が小さい値になっていることがわかる。
【符号の説明】
【００３３】
ｙｉ…測定ポイントデータ
λｊ…計算ポイントデータ
f(x)…空気減弱係数
K(θ)…角度補正係数
Ｍ（ｈ）…森林減弱係数
Ｃｉｊ…検出確率
λ…放射線強度
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８ａ】
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【図８ｂ】
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【図９ａ】
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【図９ｂ】
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