ドローンが変える湖沼環境研究
The drone makes a change in lake environmental research
三浦 真吾 ・高津 文人＊＊

Shingo MIURA and Ayato KOHZU
国立環境研究所 地域環境研究センター
Center for Regional Environmental Research, National Institute for Environmental Studies

摘要近年，さまざまな分野でドローン（小型無人航空機）が利用されており，それは湖
沼環境分野においても同様である。その主な利用用途としては，フィールドを撮影して植生の分布を把握したり，近距離リモートセンシングとして植物の水ストレスや生育状況の観測に用いられたりしている。このような目的のハッキリとした用途では，ドローンの活用は広がってきている。それ以外には，ドローンを使った立ちこみ危険地域での採水や，環境 DNA サンプルの採水などといったユニークな利用方法が紹介されているが，実際に広く普及しているとは言えない状況である。この理由としては利用用途が限定的であり，その利便性あるいは優位性についての理解が広まっていな
いことが原因であると思われる。本論文では，さまざまなドローンの活用事例を整理し，ドローンの利用が湖沼環境研究に及ぼす影響について考察を行うものである。

キーワード：イメージング，サンプリング，センサーロギング，ドローン（UAV）
Key words：imaging, sampling, sensor logging, Drone（UAV）
1．はじめにとなった。また同時期に，従来に比べて 4 倍のエネ
ルギー密度を有するリチウム系二次電池が実用化さ近年さまざまな分野において急速な勢いで利用がれた。こうした技術革新を背景にさまざまな用途の進んでいるドローン（小型無人航空機の通称：国内
ドローンが開発されるようになっていった。2010 年
で は 略 語 と し て は UAV（Unmanned Aerial Vehicle） にはフランスの Parrot 社がホビー用ドローンを，更が多用される。
）だが，元来，第二次世界大戦や東西に中国の DJI 社が空撮用ドローンを発売した。廉価
冷戦といった世界情勢の中で軍事利用を目的に発展
で誰でもコントロールできるドローンは軍事だけでを遂げてきた。無人航空機とは，パイロットが搭乗なく産業での利用も広がり急速に普及していった。
していない航空機であり，遠隔操縦及び自律飛行に
このドローンだが最近特に空の産業革命とも呼ばよるものが含まれる。無人航空技術には自動制御技
れ，以下のような分野で活用が広がっている（野波，術，無線遠隔操作技術，航法技術，通信技術，セン
2017）。農業分野においては，精密農業の一翼を担
サー技術などの要素技術が含まれ（久保，2017），
う存在として，圃場の生育モニタリングに利用され1995 年には有名な軍事用ドローン RQ-1 プレデターている（井上・横山，2019）。災害対策の分野では，が開発され，実戦投入されたことは世界中で注目を大規模な天災が続く中で，国土地理院ランドバード
浴びた。
（中村，2017）や国土交通省 TEC-FORCE（国土交通
有人航空機の代替として開発された大型のドロー
省，2004）， あ る い は DroneBird（CRISIS Mappers
ンから，民生利用されるような小型のドローンが登JAPAN, 2015）などの民間ボランティアに至るまで，場するまでには電子技術や蓄電池の発展があった。
被災状況を確認する手段としての利用が広がってい1990 年代からジャイロや加速度センサーの小型化にる。土木分野では，国土地理院の公共測量作業規定
より，スマホやゲームコントローラーなど身近な電 （国土地理院，2020）の改正により，「UAV 点群測量」
化製品に組み込まれることで，センサーチップの低の項目が新規に追加され，TS（Total Station）などの価格化に拍車をかけた。2000 年代には軍事用だった
地上測量に比べて，非常に効率的な測量手段として
GPS（Global Positioning System, 全地球測位システム） 利用されている。
の測位精度が民間に開放されたことで（杉本・柴崎，また，上述のようなドローンの空撮能力を活かし
2010），GPS 航法による位置決定が飛躍的に高精度た利用に加え，米 Amazon 社の Prime Air 構想に代
受付：2020 年 9 月 2 日，受理：2020 年 11 月 6 日＊〒 305 - 8506 茨城県つくば市小野川 16 - 2，E-mail：miura.shingo@nies.go.jp
2020 AIRIES95

三浦・高津：ドローンが変える湖沼環境研究

表されるように，物流での利用は非常に大きな産業
規模になることが見込まれている（永岩・竹田，
2018）。本稿では，ドローンのもつさまざまな特徴を組合せることで，ドローンの活用が湖沼環境研究にどのような影響を与え，どのような変化をもたらすのかを検討・評価した。
2．環境研究におけるドローンの優位性
ドローンはその空撮技術の高さにより社会に広まったわけであるが，それに先駆けて高い空撮技術をもっていたのが人工衛星と航空機である。これまでの人工衛星を用いたリモートセンシングは，高高度からの撮影であるため，地上分解能は気象観測衛星のような数 km のものから，高分解能衛星では約50 cm のものまでさまざまである（Jaxa, 2020）。利用
目的に応じて使い分けることが可能だが，やはり広範囲を対象とした撮影こそ最大の長所であると言える。特に森林管理などの用途では広く利用されてきたが（Beckline, 2017），粗い画像分解能が制限となり植物単体の種の特定や分布状況の把握までは困難である。航空機は人工衛星よりも低高度で飛べるため，より高分解能の撮影が可能となり，雲の影響を受けにくい点で人工衛星よりも優れている。これらに対して，ドローンを使う方法は近接リモートセン
シングとも言い換えられるが，地上分解能が数 mm
から数 cm 解像度の画像が撮影できることにより，木や草などの種類判別や樹高やバイオマスの推定が可能となった（Guerra-Hernández et al., 2017）。 ま
た，これまで現地を歩いて調査していた植生調査などの作業効率を飛躍的に向上させることができた。
ドローンは航空機に比べると撮影日や撮影頻度が自由になり，コストパフォーマンスも優れている。
撮影範囲が狭いのがマルチコプター型（複数のプロペラを使用するタイプ）の短所であったが，飛行機型の航続距離の長いドローンも登場しており，航空機利用との差は小さくなってきている状況である（浦久保，2016）。
ドローンの利用方法として撮影は最も使われているが，それ以外の利用方法も少しずつではあるが広がっている。その 1 つは，ドローンにさまざまなセンサーロガーをつけて観測を行うものである。例えば，東日本大震災の後で放射線の空間線量の計測に航空機とドローンが活用された（米谷・眞田，2015）。
そのほか，温室効果ガスの計測などにもドローンが活用されている（Berman et al., 2012）。航空機よりも
低高度で飛行できることで，その場所の地形や植生等の影響を反映したデータが取れることがドローンを用いる利点である。これまでのセンサーロガーの利用方法は定点観測に利用するのがメインであったが，ディスプレイ付きのフィールドセンサーよりも軽量であるため，ドローンの機動力と組合せること
96

で，短時間で多くの地点のデータを取得することが可能となる。
また，ドローンの輸送能力を生かしてサンプリン
グにも利用されている。湖沼等における採水にはこれまで船を利用するのが一般的であったが，傭船の手配には手間や費用がかかるだけでなく，モーターのスクリューによる水の攪乱，あるいは藻場など水深の浅い場所へ乗り入れができないなど，いくつかの不都合があった。これまでは，その代替手法が存在しないため問題視されてこなかったものの，現場環境をできるだけ非破壊かつ簡便な方法で採水できるのが理想である。船やボート，水辺への立込みなどと比較しても，ドローンでの採水は非攪乱で理想的な方法と言える。さらに，人が近づけない危険な場所で安全にサンプリングを行えるなど，人工衛星や航空機にはない利用価値がドローンには存在する。
研究分野におけるドローンの特徴を整理すると，①ドローン搭載のカメラを使ったイメージング，②
ドローンを使って試料を採るサンプリング，③ド
ローンにロガー型センサーをつけて計測をおこなう
センサーロギングの 3 つに大きく分類できる。以下
では，それぞれの優位性を生かした湖沼研究の事例を紹介する。
3．ドローンの優位性を活かした湖沼研究の事例
3.1 ドローンを使ったイメージング
ドローンのカメラを使ったイメージングで最も広く活用されているのが可視光を撮影するカメラを用いた植生あるいは地形などの分布状況の把握である。狭いフィールドであればドローンをできるだけ高く飛ばして，直下視で単画像撮影するのが最も簡単な方法であるが，航空法の規制により 150 m 以下という高度制限がある（国土交通省，2020）。そのた
め，単画像でカバーできない場合はオーバーラップ
撮影した画像を，SfM（Structure from Motion）ソフ
トウェアを使って正射投影に変換したオルソ画像で広域の写真地図を作ることも可能である（早川・小花和，2016）。図 1 は猪苗代湖畔の鬼沼上空で複数枚の写真を撮影後に，SfM 処理によって作成したオルソ画像を示している。
また，ドローン用のマルチスペクトルカメラ（Blue,
Green, Red に 不 可 視 光 と な る RedEdge や NearInfraRed（近赤外）バンドを加えたもの）も販売されており，バンド間演算によって植物の分布状況や活性度を示す NDVI（Normalized Difference Vegetation
Index, 正規化植生指数）を求めるなど（Bendig et al.,2015），クラスター解析等を用いて樹種分類を行う
ことが容易に実施できるようになっている。そのほかにも，更に長い波長である Thermal-InfraRed（遠赤外）を使った赤外線サーモグラフィーカメラを

95 - 100
（2020）

水温（℃）

地球環境 Vol.25 No.1&2

ホバリング時間（分）

図 2 ドローンのダウンウォッシュによる湖水温の変化．

1 分半後には水深 30 cm の初期水温である 9.5℃で安定した。その後，水深 70 cm では約 2 分半後から
図 1 SfM 処理した猪苗代湖畔の鬼沼のオルソ画像．
大きく水温が下がり始め，8℃付近で安定した。水深 70 cm の水温が下がったことで，その上の水深50 cm，30 cm の水温は 7 分以降に低下を始めてい使って土壌水分量の予測なども可能となっているる。この結果はダウンウォッシュが底層の水塊を巻（Iizuka et al., 2018）。
き上げることを示している。図 2 ではホバリングの
可視光カメラ搭載ドローンを利用すれば，これま継続によって水塊の攪乱が伝播していく様子の一例
では数 m の範囲で行われていたコドラート法によるを示したが，風の状況や水塊の上下層の温度の違い調査を数十倍の規模で行うことが可能となる。一に起因する密度差なども伝播速度に影響を及ぼすと方，マルチスペクトル搭載ドローンを使えば，水生考えられることから，実際にドローン採水を行う際
植物の光合成活性やアオコの分布状況の把握が可能には，水塊を攪乱しない十分な飛行高度を確保するとなるだろう。あるいは赤外線サーモグラフィー搭
方法が現実的な運用方法と考えられる。
載ドローンを使えば，水温の異なる水塊の広がりも高山湖の微生物の空間分布を計測した事例では，
2認知することが可能となる。
採水量が 50 ml と少量で，250 m の範囲と近距離ではあるが 1 フライトで複数地点の採水を行っている
3.2 ドローンを使ったサンプリング。我々も中型のドローンから地ドローンを使ったサンプリングの事例はあまり多 （Benson et al., 2019）
下水サンプラー（採水量 330 ml）
を 8 m のワイヤーでくないが，地下水サンプラーを吊るしたドローンに吊り下げて，日常的なサンプリングに活用していよる火山性湖沼の遠隔採水では，1 km 以上離れた場る。ホームポイント上でドローンをホバリングさせ所から危険な場所に近づくことなくサンプルを取得た状態でサンプラーを付け替えることで，1～2 km
している（Terada et al., 2018）。ステンレスのポット
程度の距離を 1 フライト 3，4 地点往復させる採水（1 L）を吊るしたドローンによる環境 DNA 用の採水を行っている。利用しているドローンは 1 バッテ
では，船を使うより簡易にコンタミの少ない採水がリーで約 20 分のフライトが可能であるため，1 時間可能であると報告されている（Doi et al., 2017）。これで 10 点という非常に迅速なサンプリングを実施しらの事例は 1 フライトで 1 地点の採水を行うものでている。
あるが，海外では小型のポンプを搭載したドローン
ドローンを使って適切な飛行高度でサンプリング
による多地点採水の試みなどが報告されている（Songを行えば，迅速に非攪乱に近いサンプルを取得する
et al., 2017; Banerjee et al., 2020）。ドローンの弱点はことが可能である。このことは多地点において並列
飛行時間の短さであるため（通常は 1 フライト 20 分
的に日周変動を追いかけるような時間分解能の高い程度），ホームポイントと採水地点の往復をしなくて2調査を可能とする。例えば 5，6 km の規模の水域
すむ多地点採水ドローンは魅力的である。しかし，
であれば，1 時間で 10 地点の採水が可能であるた
多地点採水ドローンは未だ発展途上の技術で問題もめ，これを複数回繰り返せば，水域全域における水指摘されている。採水時の飛行高度が低くドローン
質の空間分布の時間変化を観測することが可能となから発生するダウンウォッシュ（直下方向への風）が水塊を攪乱する影響を考慮していない点であるる。あるいは水の流下速度に合わせて採水を行うこ（Miura & Kohzu, 2020）。図 2 は水上 3.5 m の位置にとで，水域への流入から流出へと同じ水塊が時々ホバリングさせたドローンから吊り下げた温度ロ
刻々と変化していく様子を把握できる可能性もある
ガー（水深 10，30，50，70 cm）で計測した水温の変
だろう。
化である
（Miura & Kohzu, unpublished data）。水深3.3 ドローンを使ったセンサーロギング
10 cm では実験開始直後から水温が下がり始め，約
地球温暖化ガスや放射線空間線量の計測など，大97

三浦・高津：ドローンが変える湖沼環境研究

気観測分野ではさまざまなセンサーをドローンに搭載して計測が行われている（Berman et al., 2012;
Sanada & Torii, 2015）。しかし，湖沼環境研究では大気観測のようにドローンに直接センサーを搭載するのではなく，センサーを吊り下げて水塊の計測を行う必要があるためか事例が少なく，ドローンにフロートをつけて着水して計測を行うもの（Koparan
et al., 2018），あるいは水温の計測にロガーを吊り下げたものにとどまる（Miura & Kohzu, 2020）。この際もダウンウォッシュの影響については，当然考慮する必要がある。採水器の代わりにロガータイプの多項目水質計を使用することで，直接水質の計測が可能となり調査地点とホームポイントとの往復が必要ないため，より多くの地点が計測可能となる。あるいは，センサーを吊るすワイヤーを長くしてやることで，水深数十 m の深度別の計測も物理的には可能となる。また，センサーとは異なるが，我々は 360
度カメラを使って水中の動画撮影を行っている。定点カメラを使った植物の生育観測といった定性的な研究は多く見られるが，最近では AI や機械学習を利用した解析手法の進化により，定量的な環境情報抽出の試みが行われている（Crimmins & Crimmins,
2008; Lynch et al., 2015）。水中の動画撮影だけであれば，水中ドローンの利用も考えられるが，視野角が制限されない 360 度カメラの方が情報量の面で優れている。撮影された高解像度の動画からは水中の浮遊する懸濁物質や微生物から魚類，湖底の地形，
土壌，植物や底生生物など，定量的ではなくとも，その場その時の状況を理解するのに役立つ情報を非常に多く得ることができている。
ドローンを使ったセンサーロギングは船や立ち込みなどによるセンサーロギングに比べて現場の水塊構造に大きな変化を与えることなく，より自然な状態をモニタリングすることができ，カルデラ湖のよ
うな危険な場所でも安全にモニタリングすることができる。さらには，動画情報を組合せることで，さまざまな水質項目の計測と同時に視覚的な情報を加えることができ，これまでにないユニークなデータ
取得が短時間で可能となる。
3.4 従来調査とドローンを併用することで可能となる新たな環境解析
図 3 は下水処理施設からの放流水が三面張りの人工河川を通じて湖内に流入している様子である（Miura & Kohzu, unpublished data）。この日は河道方向に対して直角に風が吹いている影響で，湖水より高水温の放流水が鋭角に折れ曲がっていた。一般的に考えると，放流水の影響を観測するためには，河道の延長線上に何点かの観測点を設置してしまう
ため，放流水の影響を過小評価することになるだろう。それに対して，図 3 の流動場を理解した直後に船で当該水域の採水をすることで，我々は放流口から離れた水域（図 3 の画面右下）
でも処理水の影響下
98

図3

新川河口における処理場温排水の温度分布．

図4

奥日光白根沢のサーマル画像．

にあることを，水質データから明らかにすることができた。ひとえに，ドローンによる俯瞰的な流動場の理解がフィールドにおいてできたおかげである。
また，図 4 のような自然河川においては，撮影時期や天候等といった条件の制約はあるが，砂洲の地
表面温度の違いにより伏流河川の存在を示唆する
ような情報を取得することも可能である（Miura &Kohzu, unpublished data）。
上述の例のように，川から湖へ，あるいは川から海へと推移していく遷移帯（接続部）の環境は非常に不安定で変化の激しい場所である（Boulton et al.,1998）。このような不安定な場においては，固定点で用いる従来型の調査方法よりも，高い機動性と柔軟な対応が可能である，ドローンを用いたモニタリ
ング調査の方が，より効率的・効果的であると考えられる。
人間の視点は 2 m 弱と低いため主観的に周囲の状況を判断しやすい。ドローンを使って上空から俯瞰
的に比較・観察することで気づかされることは思いのほか多いものである。調査フィールドにおける客観的な視点を確保する意味でも，ドローンによって調査時の状況を記録することは有益である。

地球環境 Vol.25 No.1&2

これまで，ドローンの 3 つの利用方法を紹介したが，これらを組合せることで更に効率的な調査が可能となる。サーモグラフィー画像を見ながらピンポ
イントで湧水のサンプリングを行う，あるいは湖底の画像を 360 度カメラで録画しながら水質を計測す
るなど，さまざまな組合せが考えられる。
さらに，技術が進んでドローンの耐風・防水性能が向上すれば，嵐の中でのサンプリングが可能となるだろうし，映像やセンサーデータをテレメトリー
で送信できるようにすれば，湖底の状況をオンタイ
ムで見ながら，採水や計測が可能となるだろう。
このようにドローンは調査の為のツールとしてだ
けでなく，既存の調査手順や方法に変革をもたらしながら，これまでに見られなかった自然本来の姿を映し出す手助けをしてくれるだろう。
4．おわりに
湖沼環境研究におけるドローンの使用事例を整理し，新しい活用方法を提案した。考察を進めていく
中で，ドローンが環境計測に親和性が高く，まるでネットワーク HUB のように要素技術を結び付けるものであることに気づかされた。ドローンを HUBとする環境計測機器群を投入することで，次世代型のモニタリングが可能となるであろう。
ドローンはまだまだ発展途上の技術である。最近
は水中ドローンも数多く発売されるようになり，随分と操作性も向上してきている（南，2020）。このよ
うな新技術も取り込みながら，これまで解析が困難であった，沿岸生態系，干潟のような物理的・化学的・生物的な現象が同時に生起する複雑な生態系に対して，我々がこれまで入手できなかったサンプルや情報を与え，湖沼環境研究を新たな領域へ進める
可能性をドローンは秘めているのではないだろうか。
謝辞

本研究を進めるにあたって，国立環境研究所地域
環境センター 珠坪一晃副センター長，国立環境研究所 今井章雄琵琶湖分室長には資金的な援助をいただ
き感謝いたします。また，調査を行うにあたって栃木県保健環境センターの佐々木貞幸氏にはご協力を賜りました。本研究の一部は地方創生基金「健全な水環境保全のための水質・湖底環境に関する研究」
における滋賀県との共同研究から資金援助を受けました。ここに深謝いたします。
引用文献
Banerjee, B. P., Raval, S., Maslin, T. J. and Timms, W.
（2020） Development of a UAV-mounted system

95 - 100（2020）

for remotely collecting mine water samples.
International Journal of Mining, Reclamation andEnvironment, 34（6）, 385−396. https://doi.org/10.1
080/17480930.2018.1549526
Beckline, M.（2017）Perspectives of remote sensing
and GIS applications in tropical forest management.
American Journal of Agriculture and Forestry, 5（3）,33. https://doi.org/10.11648/j.ajaf.20170503.11
Bendig, J., Yu, K., Aasen, H., Bolten, A., Bennertz, S.,
Broscheit, J., Gnyp, M. L. and Bareth, G.（2015）
Combining UAV-based plant height from crop
surface models, visible, and near infrared vegetation
indices for biomass monitoring in barley.
International Journal of Applied Earth Observation
and Geoinformation, 39, 79−87. https://doi.org/10.
1016/j.jag.2015.02.012
Benson, J., Hanlon, R., Seifried, T. M., Baloh, P.,
Powers, C. W., Grothe, H. and Schmale, D. G.（2019）
Microorganisms collected from the surface offreshwater lakes using a drone water samplingsystem（DOWSE）. Water, 11（1）, 157. https://doi.
org/10.3390/w11010157
Berman, E. S. F., Fladeland, M., Liem, J., Kolyer, R.
and Gupta, M.（2012）Greenhouse gas analyzer formeasurements of carbon dioxide, methane, andwater vapor aboard an unmanned aerial vehicle.
Sensors and Actuators, B: Chemical, 169, 128−135.
https://doi.org/10.1016/j.snb.2012.04.036
Boulton, A. J., Findlay, S., Marmonier, P., Stanley, E. H.
and Valett, H. M.（1998）The functional significanceof the hyporheic zone in streams and rivers. Annual
Review of Ecology and Systematics, 29（1）, 59−81.
https://doi.org/10.1146/annurev.ecolsys.29.1.59
Crimmins, M. A. and Crimmins, T. M. （2008）
Monitoring plant phenology using digital repeat
photography. Environmental Management, 41（6）,949−958. https://doi.org/10.1007/s00267-008-9086-6
CRISIS Mappers JAPAN（2015）DroneBird. http://
dronebird.org/（2020 年 8 月 20 日 確認）
Doi, H., Akamatsu, Y., Watanabe, Y., Goto, M., Inui, R.,
Katano, I., Nagano, M., Takahara, T. and Minamoto,T.（2017）Water sampling for environmental DNA
surveys by using an unmanned aerial vehicle.
Limnology and Oceanography: Methods, 15（11）, 939−
944. https://doi.org/10.1002/lom3.10214
Guerra-Hernández, J., González-Ferreiro, E., Monleón,
V., Faias, S., Tomé, M. and Díaz-Varela, R.（2017）
Use of multi-temporal UAV-derived imagery for
estimating individual tree growth in Pinus pinea
Stands. Forests, （8 8）, 300. https://doi.org/10.3390/
f8080300
早川裕弌・小花和宏之（2016）小型無人航空機を用い99

三浦・高津：ドローンが変える湖沼環境研究

た SfM 多視点ステレオ写真測量による地形情報の空中計測．物理探査, 69（4）, 297−309. https://doi.
org/10.3124/segj.69.297
Iizuka, K., Watanabe, K., Kato, T., Putri, N., Silsigia, S.,
Kameoka, T. and Kozan, O.（2018）Visualizing the
spatiotemporal trends of thermal characteristics ina peatland plantation forest in Indonesia: Pilot test
using unmanned aerial systems（UASs）. Remote
Sensing, 10（9）, 1345. https://doi.org/10.3390/
rs10091345
井上吉雄・横山正樹（2019）ドローンリモートセンシ
ングによる農地の分光画像・3D 情報計測．精密工学会誌, 85（3）, 236−242. https://doi.org/10.2493/
jjspe.85.236
Jaxa（2020）人工衛星による宇宙利用. https://www.
jaxa.jp/projects/sat/index_j.html（2020 年 8 月 31
日 確認）
国土地理院
（2020）公共測量作業既定の準則. https://psgsv2.gsi.go.jp/koukyou/jyunsoku/index.html（2020 年 8 月 20 日 確認）
国土交通省（2004）TEC-FORCE（緊急災害対策派遣隊）. https://www.mlit.go.jp/river/bousai/pch-tec/
pdf/TEC-FORCE.pdf（2020 年 8 月 20 日 確認）
国土交通省（2020）無人航空機の飛行ルール. https://www.mlit.go.jp/koku/koku_tk10_000003.html#a（2020 年 8 月 29 日 確認）
Koparan, C., Koc, A. B., Privette, C. V. and Sawyer, C.
B.（2018）In situ water quality measurements using
an unmanned aerial vehicle（UAV）system. Water,
10（3）, 264. https://doi.org/10.3390/w10030264
久保大輔（2017）無人航空機システム（ドローン）の歴
史と技術発展．計測と制御, 56（1）, 12−17.
Lynch, T. P., Alderman, R. and Hobday, A. J.（2015）A
high-resolution panorama camera system formonitoring colony – wide seabird nesting behaviour.
Methods in Ecology and Evolution, （6 5）, 491−499.
https://doi.org/10.1111/2041-210X.12339
南 政樹（2020）水中ドローンシステムの現状と課題．
計測と制御, 59（7）, 492−496. https://doi.org/10.
11499/sicejl.59.492
Miura, S. and Kohzu, A.（2020）Effects of downwash
during unmanned aircraft system – assisted water
sampling on water mass structure directly below
the UAS. Limnology and Oceanography: Methods,
18（8）, 391−397. https://doi.org/10.1002/lom3.10367
永岩健一郎・竹田将人（2018）これからの人口減少地
域における物流のあり方について．日本航海学会
誌 NAVIGATION, 206, 7−12. https://doi.org/10.
18949/jinnavi.206.0_7
中村孝之（2017）無人航空機（UAV）を活用した国土地
理院の災害対応．北海道測量技術講習会. https://www.gsi.go.jp/common/000150883.pdf（2020 年 8100

月 31 日 確認）
野波健蔵（2017）ドローン技術の現状と課題およびビ
ジネス最前線．情報管理, 59（11）, 755−763. https://doi.org/10.1241/johokanri.59.755
Sanada, Y. and Torii, T. （2015） Aerial radiation
monitoring around the Fukushima Dai-ichi nuclear
power plant using an unmanned helicopter. Journalof Environmental Radioactivity, 139, 294−299.
https://doi.org/10.1016/j.jenvrad.2014.06.027
Song, K., Brewer, A., Ahmadian, S., Shankar, A.,
Detweiler, C. and Burgin, A. J. （2017） Using
unmanned aerial vehicles to sample aquatic
ecosystems. Limnology
andOceanography:
Methods, 15（12）, 1021−1030. https://doi.org/10.
1002/lom3.10222
杉本末雄・柴崎亮介（2010）GPS ハンドブック．朝倉書店. https://ci.nii.ac.jp/ncid/BB03412300.bib（2020 年 8 月 28 日 確認）
Terada, A., Morita, Y., Hashimoto, T., Mori, T., Ohba,
T., Yaguchi, M. and Kanda, W. （2018） Water
sampling using a drone at Yugama crater lake,
Kusatsu-Shirane volcano, Japan. Earth, Planets andSpace, 70（1）, 64. https://doi.org/10.1186/s40623018-0835-3
浦久保孝光（2016）VTOL 型ドローンの研究開発．シ
ステム/制御/情報, 60（10）, 437−442. https://doi.
org/10.11509/isciesci.60.10_437
米谷雅之・眞田幸尚（2015）環境回復の取組の概要と遠隔放射線モニタリング．日本原子力学会誌
ATOMOΣ, 57（8）, 517−522. https://doi.org/10.3327/
jaesjb.57.8_517

三浦真吾／Shingo MIURA

株式会社武揚堂に所属。GIS 上級技術者。
「海象等航海支援情報の電子海図等への統合化に関する調査研究」で水路技術奨励賞を受賞。鳥取大学連合大学院で「非特定汚染源からの窒素・リンの河川
流出プロセスの研究」
で論文博士を取得。
国立環境研究所で客員研究員として UAV やアクションカム
等，新しい機器を環境計測に利用した，次世代型のモニタリング手法を研究。また，UAV を使った風況計測に関する特許を取得。個人事業として，洋上風力発電予定地等の風況計測
が困難な地域での計測を行う MiuLabo を設立。

高津

文人／Ayato KOHZU

国立環境研究所に所属。湖沼・河川環
境研究室室長。京都大学で生態学を専攻し，大型菌類の生理生態と安定同位体比に関する研究で博士号を取得した。その後は森林に限らず草原，湿地，湖沼，河口と幅広いフィールドを対象に，食物網
構造や炭素，窒素循環の研究を進めた。現職に赴任してからは，流域からの窒素負荷や底層の貧酸素に関する基礎研究を元に，湿地再生や気候変動適応に関する研究課題に取り組んでいる。