自然災害科学 J. JSNDS 37 特別号 119 -135（2018 ）雪崩災害調査への UAV-SfM の適用：2017年那須町雪崩災害の事例
内山 庄一郎1・鈴木 比奈子1・上石 勲2・中村 一樹2

Applicability of the UAV-SfM survey to the 2017
Nasu avalanche disaster
Shoichiro UCHIYAMA1, Hinako SUZUKI1,
Isao KAMIISHI2 and Kazuki NAKAMURA2
Abstract
On March 27, 2017, an avalanche occurred in Nasu Town, Tochigi Prefecture, killingeight people. The runout zone of the avalanche was estimated by the ﬁeld investigation, but the
track and the starting zone are not clear. In this research, we conducted surveys through UAV(Unmanned aerial vehicle) and SfM-MVS (Structure from Motion and Multi-view Stereo)
photogrammetry to acquire avalanche data six days after the disaster. Results included anorthomosaic photo and a snow DSM (Digital surface model) (resolution 2.95 cm, root meansquared error 3.08 cm). Snow depth was estimated using the snow DSM and a DTM (Digitalterrain model) taken before the disaster. There was a site where the estimated snow depth was
small at the most upstream of the gully where the avalanche flowed. The UAV photographshowed crack-like textures as a kind of morphological features called covered snow
microform. This may indicate a part of the starting zone. However, there is also the possibilityof morphological change due to weather after the disaster.
キーワード：UAV-SfM，推定積雪深，写真判読，積雪表面形態，2017年那須町雪崩災害
Key words:

UAV-SfM, estimated snow depth, photo interpretation, covered snow microform, 2017 Nasu
avalanche disaster1 ．背景及び研究目的
1

那須郡那須町大字湯本字那須岳国有林内（那須温2017年 3 月27日午前 8 時30分（推定），栃木県

泉ファミリースキー場付近）において雪崩が発生

国立研究開発法人 防災科学技術研究所 社会防災シス
テム研究部門Integrated Research on Disaster Risk Reduction Division,
National Research Institute for earth Science and Disaster
Resilience2

119

国立研究開発法人 防災科学技術研究所 雪氷防災研究センター
Snow and Ice Research Center, National ResearchInstitute for earth Science and Disaster Resilience120

内山・鈴木・上石・中村：雪崩災害調査への UAV-SfM の適用

し，登山研修中の高校生等が雪崩に巻き込まれレーザ測量（TLS: Terrestrial laser scanner）は危た。この雪崩により，死者 8 名，重傷 2 名，軽険区域から離れて計測が可能だが，システムが高。雪崩発生の翌価であり，また，植生や岩の背後，斜面の形状に傷38名の人的被害が発生した

1, 2）

日以降に行われた複数回の現地調査により，雪崩

よっては計測できない領域が生じる。

の流下による積雪層構造の削剥や樹木の枝折れが確認され，さらにストック等の遺留品の分布から

2. 2

UAV-SfM による調査手法

流下経路の一部と堆積区が推定された。また，地本研究では，UAV と SfM の二つの技術を組み

表面の露出がなく，多くの残雪が認められたこと合わせた調査手法9）（以降，UAV-SfM）を適用するから，表層雪崩であると推定された3）。発生区にこととした。UAV はリモートセンシングと同様

ついては，流動シミュレーションによる推定が行のメリットに加え，低コストで運用できる10）。こわれた4）。また，いずれの調査でも発生原因は明のため，繰り返しの観測が実施しやすい。一般的

らかにされてない。本研究では，この雪崩を構成なデメリットの多くは，UAV の運航限界（機体性する発生区，走路，堆積区の範囲を明らかにする能）に起因する。例えば，航続時間が短いため，ことを目的として，UAV（UAV: Unmanned aerial

観測対象範囲が狭い。また，風速10 m/s を超え

vehicle, 以 降，UAV）及 び SfM 多 視 点 ス テ レ オる強風時や，気温 5 度未満の低温環境，降雨や降写 真 測 量（SfM-MVS: Structure from Motion and

雪，霧により機体が見えない場合には，安全に運Multi-view Stereo Photogrammetry, 以 降，SfM）

航することが難しい。このほか，航空法等の関連を用いた調査を実施した。

法規の制約も受ける。

2 ．積雪の調査・観測手法

ン分野で発展した，多視点画像から被写体の三SfM は写真測量をベースにコンピュータビジョ
2. 1

既存の調査・観測手法

次元形状を復元する技術である11）。UAV で撮影

積雪は，気温の変化や日射，強風などの気象条した写真を SfM で解析することにより，高分解

件により様相が刻々と変化するため ，発生した能の数値表層モデル（以降，DSM: Digital surface

雪崩の調査は可及的速やかに実施することが望まmodel）やオルソモザイク画像（以降，オルソ画像）

しい。これには，現場へ進入して実施する積雪断を得ることができる12）。積雪調査に用いた場合は，面観測のような直接的な方法，及びリモートセン

積雪表面形状の標高モデル（以降，積雪 DSM）がシングのような遠隔観測による方法が挙げられ得られる。さらに，積雪のない数値地形モデル（以る。直接的な調査は，得られるデータの信頼性は降，DTM: Digital terrain model）と の 差 分 か ら，高いが，雪崩再発のリスクが大きい場合は実施が

積雪深の空間分布が推定される13-15）。

5）

難しい。さらに，スポット的に得られたデータの冬季の積雪調査で UAV-SfM を適用する場合，

適用可能な範囲ついて，明らかではない面がある。

低温，強風といった気象条件による制約と，積また，掘削は積雪構造を乱すため，長期的な変雪表面の可視光反射特性が課題となる。低温は，化の観察には向かない。地中探査レーダー（GPR:UAV 航続時間の極端な低下をもたらし，強風はGround penetrating radar）は現場で面的かつ非破飛行そのものを不可能にする。また，積雪は可視壊のデータが得られるが，雪崩再発リスクが

光反射率が高いため，輝度のレンジが狭くピークある場合は同様に実施が難しい。これに対して，が大きいスペクトル特性を持つ。さらに，積雪表

遠隔観測による手法は，アクセス困難な場所を含面は凹凸が小さく陰影が少ないことも相まって，む広範囲のデータを，積雪構造を乱すことなく面

画像の全域でコントラストが小さくなりやすい。

的に取得できる。しかし，衛星や航空機を使用しこのような写真を用いた場合，SfM 解析では十た調査はコストが大きく，分解能の低さや観測分な数の画像特徴点を抽出することができず，そタイミングの不一致といった課題がある 。地上れに続く三次元的な計測処理を行うこともできな

6, 7）

8）

121

自然災害科学 J. JSNDS 37 特別号（2018 ）い 16）。積雪調査における UAV-SfM の適用には，雪崩構造との関連を検討する。

これらの課題について検討を要する。

3 ．対象地域の地形，地質，気象の概要
2. 3

研究手法のフレームワーク

3. 1

地形・地質の概要

本研究では，USV-SfM により積雪 DSM と高分

災害現場は，茶臼岳（標高1,915 m）の南東1.3

解能オルソ画像を作成し，DTM を用いた積雪深km に位置する溶岩流の斜面上にある。遷急線をの推定，及び UAV 写真判読を通して雪崩の範囲

境に，高標高域には緩傾斜の台地状斜面が広がる。

を明らかにする。積雪深の推定には，DTM とし遷急線上には通称，天狗岩（標高1,515 m）と呼ばて無積雪期に計測された航空レーザ測量データをれる高さ約2.5 m の細長い岩があり，現場一帯か使用する。雪崩の発生区では周囲より積雪深が薄ら目視できる（Fig. 1）。この一帯は，標高1,300

く，堆積区では積雪深が厚くなる性質を根拠とし

m 付近まで南東方向へ延びる 3 つの溶岩流で構て，推定積雪深から雪崩の範囲の特定を試みる。

成されている。溶岩流は長さ約1,000 m，幅500

次に，UAV 撮影写真の立体視及びオルソ画像のm から700 m，厚さ約100 m であり，厚く短い17）。

判読により，発生区に存在する破断面など，雪崩溶岩流の周囲には平均傾斜が30度を超える急斜面の運動により形成された特徴的な形態を抽出し，が広がり，これは一般的な知見として，雪崩が発Fig. 1

Topographic map around Mt. Chausu
The black triangle is Tengu-Iwa. Surrounded by a black circle is the slope where the avalanche wasthought to have occurred on March 27, 2017. The background is a topographic map (GSI Maps)
with a translucent shading relief created by the digital elevation data (5 m grid) of the fundamental
geospatial data18）.

122

内山・鈴木・上石・中村：雪崩災害調査への UAV-SfM の適用

生しやすい地形である。

4 ．調査手法
4. 1

3. 2

気象状況

地上基準点及び精度検証点の設置

UAV-SfM による計測対象範囲内に，地上基準

災害後から UAV 撮影までの気象変化把握のた点（以降，GCP: Ground control point）と精度検証

め，現場から約 5 km 東に位置する最寄りのアメ点（以降，CP: Check point）を設置した。GCP はダス観測点「那須高原」（設置標高749 m）19）におSfM で作成する三次元モデルのジオリファレンス

いて，災害 3 日前の2017年 3 月24日から 4 月 3 日に使用する地点であり，CP は，精度検証にのみまでの降水量と気温，及び日照時間と積雪深のグ用いる。これらの地点には，道路の白線及び雪崩

ラフを示した（Fig. 2）。融雪の可能性がある気温

発生域の北西にある天狗岩周辺の露岩など，UAVの境界として，気温減率0.65℃/100 m とした場の写真上で明瞭に判読可能な地点を利用した。ゲ合の標高1,500 m における気温 0 度のラインを破

レンデの積雪面上には， 1 m 角のターポリン製

線で示した（Fig. 2a）。概観すると， 3 月27日のシートを対空標識として打設した。GCP 及び CP

雪崩発生から 4 月 2 日の UAV 撮影までの間， 3

は GNSS（Global Navigation Satellite System） 測

月28日から30日及び 4 月 2 日の 4 日間において日量により地理座標を計測した。機材は2 m 高の照があった。さらに， 3 月29日と30日及び 4 月 2

カーボンレンジポールに装着した Trimble Geo7X

日の 3 日間では，現場付近の気温が 0 度を超えた。

と Zephyr Model 2外部アンテナを使用し，測位

3 月30日にはアメダス観測点における積雪量がゼ

方 式 は VRS-RTK（Virtual reference station andロとなった。

real-time kinematic）を利用した。サイクルスリップ等の影響がなく，測位解の安定を確認する目的
で， 1 地点あたり10エポックの観測を 3 回行った。観測結果に異常値が確認されない場合， 3 回の平均値を観測地点の座標として使用した。
4. 2

UAV による写真撮影

GCP 等の設置作業後に，UAV による垂直写真
撮影を行った。UAV 機体は DJI INSPIRE 2，カメラは DJI X5S を用いた。カメラの諸元は，総画素数2,000万画素，マイクロフォーサーズ CMOS センサー，レンズ焦点距離15 mm，対角画角は71.6度である。
冬季の積雪調査における UAV-SfM 手法の課題には，次のように対応した。低温への対処は，黒い保温ケースにバッテリーを格納し，直射日光下で加温を行った。強風への対処は，あらかじめ風が弱い日を選定するとともに，機体の耐風性能とFig. 2a (upper) Precipitation and temperature
Fig. 2b (bottom) Sunlight hour and snow depth
These observation items were obtained
from the Nasu-kogen obser vation
point of the Automated Meteorological
Data Acquisition System (AMeDAS)19）.
Obser vation period from March 24,2017 to April 3, 2017.

経験から飛行可能な風速条件を定めた。風速条件
は，携帯型風速計 Kestrel 2000による地表での 2分間観測値において，平均と最大の風速の差が2 m/s 以内かつ瞬間最大風速 8 m/s 以内とした。
低コントラスト写真の改善策として，雪面の微細な凹凸の陰影が強く出る日照条件で撮影を行っ123

自然災害科学 J. JSNDS 37 特別号（2018 ）これに続く SfM 解析は，次の流れで実施した。

た。加えて，撮影画像を RAW 形式で記録した。
RAW 形式は RGB の各チャネルで12〜14 bit（4,096

1

写真のアラインメント〜16,384）の階調で記録され，JPEG 形 式（8bit，

2

手動タイポイント（写真間の共通地点）の設定

256階調）に比して，情報量が多い。このため，

3

GCP 及び CP の座標入力

画素の白飛びや黒つぶれが生じにくい 。飛行の4

GCP を用いたジオリファレンス

方法は，自律飛行により撮影を実施した。飛行制

5

DSM 及びオルソ画像の作成と出力

御ソフトウェアには Map Pilot for DJI を使用し，

6

16）

CP を用いた精度検証

撮影写真のオーバーラップ率は進行方向，コース

精度検証は CP の座標を基準として，GCP と間ともに80％，対地高度150 m を維持する地形追CP の地点を様々に入れ替えた複数パターンにお従飛行，撮影される写真の地上分解能は3.3 cm/

いて，CP の RMSE（Root Mean Squared Error: 平

px（px: pixel，画素）として計画した。

均二乗誤差）を比較した。RMSE は，SfM ソフト
ウェアに出力された値を使用した。

4. 3

SfM 解析

UAV 撮影写真と GCP を使用して SfM 解析を行

4. 4

積雪深の推定い，オルソ画像及び積雪 DSM を作成した。SfM

積雪深の推定に使用する DTM には，災害前にソフトウェアには Agisoft PhotoScan Professional

計測された航空レーザ測量データを使用した21）。

Edition Version 1.2.6 build 2834を使用した。SfM

UAV-SfM と航空レーザ測量データを重ねて使用

解析で必要となる外部標定要素のうち，撮影位置する場合，水平及び垂直方向の系統的なズレの存の初期値には写真の EXIF に記録された GNSS 位在が知られている22）。積雪深の推定の前に，この置情報を使用した。カメラの姿勢情報は取得して補正作業を行った。また，積雪 DSM のメッシュ

いないため，外部標定要素の初期値は未設定としサイズを，地上分解能が低い DTM に合わせてリた。内部標定要素には，本研究とは異なる取り組

サンプリングした。推定積雪深は，積雪 DSM のみで得たパラメータを使用した。その概略を以下

各メッシュの標高値から，補正された DTM の対に述べる。

応するメッシュ値を減算して求めた（次式）。

SfM では解析ごとに外部及び内部標定要素の最適値を推定するため，写真数や GCP が少ない

推定積雪深＝積雪 DSM−DTM

場合など，解析条件によっては十分な推定精度がこ れ は，ESRI ArcGIS Spatial Analyst の「 ラ ス

得られない。精度の悪い推定値は，計測精度を低ター演算」ツールにより行った。この後，精度検下させる要因となる。そこで，多数の GCP を設証として実測積雪深との比較を行った。

置した範囲を SfM で解析することにより，高精

推定積雪深の判読を補助するデータとして，落度に内部標定要素の推定を行った 。具体的には，

水線及び2009年秋の植生範囲図を作成した。落水

120 m 四方に等間隔で43点の GCP を設置し，L1

線は雪崩の流向や流路の目安として使用した。こ20）

帯 GNSS により 1 cm 精度の座標値を計測する。
UAV により地上分解能 1 cm の垂直写真及び斜め写真を撮影し，これらを SfM で解析した。これによって得られた高精度な内部標定要素を固定パ

Table 1 Fixed internal orientation parameterof the camera system mounted on the
UAV.

ラメータとして使用した（Table 1）。なお，内部

f4578.196040

b1

標定要素はレンズキャリブレーションパラメータcx

38.748427

b2

1.815484cy−26.914177

p1−0.000649

k1−0.227553

p2

0.000145k2

0.128918

k3−0.027081

であるため，カメラとレンズの個体及び撮影時の設定が同一であれば，撮影現場を問わず共用できる。

−11.800820

124

内山・鈴木・上石・中村：雪崩災害調査への UAV-SfM の適用

れ は，ESRI ArcGIS Spatial Analyst の「 累 積 流 量め，人間の目で読み取りやすくする目的で，明部ラスターの作成」ツールにより DTM から作成しと暗部の階調を中間階調に近づける処理を行った。植生範囲図は，推定積雪深と植生範囲との関た。この処理は Adobe Photoshop で行った。

係を考察する目的で使用した。これは DTM と同時に取得された 1 m 分解能のオルソ画像から判5 ．結果読した。ただし，オルソ画像の分解能が低く，植5. 1

生の種類を完全に区別できなかったため，ササ，
立木及び樹林帯を含む範囲を示した。

GCP の設置と UAV による写真撮影

調査対象は人工物のない自然斜面だが，雪崩再発の可能性もあり，対象地内に対空標識を設置することができなかった。このため，対空標識の設

4. 5

UAV 写真及びオルソ画像の判読置が可能なスキー場のゲレンデや，人工物が存在

雪崩跡を構成する発生区，走路，堆積区を明らする駐車場等が含まれるように，計測対象範囲をかにするため，雪崩の外形，すなわち発生範囲と南東に延長した。GCP と CP の配置は，対象範不動域の境界の判読を試みた。次に，雪崩の流

囲を広く囲み，その内側及び高標高域と低標高域下が推定される範囲の内外において，「その場で，を含むように地点を選定した。この結果，東西または移動により，あるいは気象や外力による変800 m，南北320 m，標高差270 m の範囲について，化を受けて生じた，積雪が織り成す形態的特徴の

5 地 点 の GCP と 6 地 点 の CP を 設 置 し，GNSS小単位」に着目し，判読・図示した。本研究では測量を行った。GCP と CP の設置予定地点のうち，

こ れ を 積 雪 表 面 形 態（covered snow microform）

残雪のため立ち入れない場所については，融雪後と呼称する。各形態の形成プロセスに関して，既の 5 月下旬に GNSS 測量を行った。

存の分類基準が見られないため，ここでは次の 3

UAV の空撮は，日射があり雲量が少なく風が点に着目した。

弱い日を条件とし，撮影の 2 日前に実施日を決定

1 ）既によく知られた積雪表面の形態。クラスト，した。当日の気温は 2 度，西の風で風速はほぼ一

スノーボールなど。

定，最大風速は4.3 m/s であった。現地調査者か

2 ）積雪層の分離・削剥に関連しうる形態。クラックなど。

らの情報を加味し，乱流や突風がないことから運航可能と判断した。撮影時間帯は，積雪表面の陰

3 ）積雪層の堆積・変形に関連しうる形態。落水

影が強く出る時間帯を選択した。調査対象が南東線の歪みなど。

向きの急斜面のため，これに直交する方角からの

積雪表面形態という用語は以下の理由で使用し日射と低角な太陽高度（Table 2）が得られる15時た。雪は上空で生成されてから地表面に集積し消頃から撮影を行う計画とした。

失する全過程において雪と呼ばれる。さらに，雪UAV 空撮の結果，265枚の RAW 形式の垂直写の形態では結晶形に関する研究分野があり，これ真が撮影された。飛行制御ソフトウェアのバグにらとの区別が必要であった。また，判読する形態

より，進行方向72％，コース間85％のオーバーラッ

1の空間サイズは10 〜10 m 程度の，いわゆる微プ率で撮影されたが，オーバーラップ率は十分で地形スケール23）に相当するが，積雪は地形ではなあり，
SfM 解析上の問題はないと判断した。また，−1

い。このため，判読対象を意味する適当な用語が必要と考えたものである。
積雪表面形態の判読作業は，（株）フォテク製
Stereo Viewer pro を用いた UAV 撮影写真の立体

Table 2 Solar elevation and azimuth at the timeof UAV shooting (Data source: National
Astronomical Observatory of Japan24）).

視判読，及びオルソ画像単独の判読を組み合わせ

Date

Time

て実施し，判読結果をオルソ画像上に記入した。

Elevation(degree)Azimuth(degree)

April 2, 2017

14:56

35.7

245.9

判読に使用する写真は明るすぎる積雪面が多いた

April 2, 2017

15:52

25.2

256.5

125

自然災害科学 J. JSNDS 37 特別号（2018 ）バッテリー温度は数時間の GCP 等の設置作業中

最大値が4.01 cm，最小値が2.58 cm，平均値が3.39に16度程度まで加温され，低温による飛行時間

cm，標準偏差は0.40となった（Table 4）。理想と減少等の不具合は生じなかった。UAV による空

しては，SfM 解析の成果品となる DSM やオルソ

撮は，2017年 4 月 2 日，19日（強風のため中止），

画像は，精度検証で最良の結果を得たモデルから25日， 5 月30日に実施した。本研究では 4 月 2 日

作成するべきだが，作業上は，精度改善の試行錯に撮影したデータのみを使用した。

誤に長時間を要することから，研究目的の達成に齟齬のない精度のモデル（ここでは，初期モデル）

5. 2

SfM 解析

が得られた時点で成果品を出力した。

UAV 撮影写真と既存の内部標定要素を使用し
5. 3て，SfM 解析を行った。その際，撮影写真間の共積雪深の推定通地点を明示的に指定するため，手動タイポイン

積雪深の推定に使用する DTM には，災害の約トとして20地点を設定した。その内訳は，GNSS

7 年半前，2009年10月末に計測された航空レーザ

測量を行った GCP 及び CP として使用する計11

測量データを使用した21）。このデータセットには，

地点と，座標値を持たない 9 地点である。11地点

1 m メッシュの DSM，DTM，オルソ画像，及びには GCP 及び CP の座標値を入力した。GCP の

フットプリントデータが含まれていた。積雪深を初期配置として，対象範囲の周縁部に近い 5 地点

Table 3 Error and RMSE (Root mean squared
error) on accuracy check points (CP).
In the initial model (same as final
model), five points were used as groundcontrol point (GCP).

を選択した。タイポイント，GCP 及び CP の位
置は後の Fig. 3に示す。このモデルにおける CPの RMSE は3.08 cm であった（Table 3）。十分な精度が得られたため，オルソ画像及び積雪 DSM

Error (cm)

として幅31,660 px，高さ21,391 px，地上分解能2.95

CP

X

Y

Z

Total

12

0.96

−0.08

0.49

1.08

次に，モデルの精度検証を行った。GCP と CP

dia

0.57

3.65

1.35

3.94

の単純な順列組み合わせの総数が多いため，こ

dia2

0.40

−0.38

0.03

0.56

g2

−1.01

−4.98

1.25

5.23

line-u

−0.32

2.31

0.75

2.45

p

−1.86

−1.77

−0.22

2.58

RMSE

1.00

2.79

0.84

3.08

to

ReplacedCP

RMSE of6 CPs (cm)cm/px の GeoTIFF ファイルを出力した。

こでは，初期配置の 5 地点の GCP から 1 地点ずつ， 6 地点ある CP と相互置換した計30パターンを対象とした。この結果，CP における RMSE のTable 4 Variation of RMSE on accuracy check points.
Original
GCP

3

g1

to

➡

➡

ReplacedCP

RMSE of6 CPs (cm)Original
GCP

to

ReplacedCP

RMSE of6 CPs (cm)Original
GCP

12

3.32

12

3.08

12

3.74

dia

3.33

dia

2.98

dia

4.01

dia2

3.82

dia2

3.11

dia2

3.48

g2

2.65

g2

2.81

g2

2.91

line-u3.88

line-u2.98

line-u

3.91

p

4.01

p

3.11

p

3.04

g3

➡

josetu

➡

12

3.55

12

3.55

dia

3.66

dia

3.23

MAX

4.01

dia2

3.30

dia2

3.62

MIN

2.58

g2

2.58

g2

3.94

Average

3.39

line-u3.60

line-u

3.17

SD

0.40

p

3.57

p

3.63

Initial model

3.08

g4n

➡

RMSE (cm)126

内山・鈴木・上石・中村：雪崩災害調査への UAV-SfM の適用求める二時期の時間差が大きいため，災害前後のを加算し補正した。研究開始当初の計画では，融オルソ画像と陰影図を確認した。その結果，対象

雪後，植生の高さが回復する前に UAV 空撮を行

範囲内で大きな地形変化が認められないことかい，これを DTM として使用する予定であった。

ら，無積雪期の地形モデルとして使用できるもの

しかし，圧雪下のササは，残雪が解消した場所かと判断した。また，内挿補間された 1 m DTM にら速やかに直立した。一部の谷底には露岩が見らついて，内挿前の点密度を確認した。この作業は，れたが，斜面上は人の背丈を超える高さでササが積雪深を実測した地点（Fig. 3，白い四角形）を高密度に繁茂しており，地表面付近から空はほぼ含む30 m 四方の範囲で実施した。この結果，地見えない状況であった。このため，UAV 空撮に

形面に反射した点は1,329点，点密度は1.48点 /m

よる DTM の取得は断念した。

2であった。二時期のデータ間の系統的なズレにつ

UAV-SfM により得た積雪 DSM を 1 m メッシュ

いては，Izumida et al.（2017） と同様の手法でにリサンプリングし，補正された DTM を減算す補正を行った。簡単にまとめると，災害前後の共ることにより推定積雪深を得た（Fig. 3）。この結通の建物外形の位置からズレ量を求める手法であ果，駐車場など積雪のない地点では，推定積雪深る。この結果，DTM を東に1.06 m，南に0.11 m

はゼロに近い値を示し，ゲレンデではほぼ一様の水平移動させた。垂直ズレ量は，DTM に0.133 m値を示した。積雪深を実測した地点を含む斜面上

22）

Fig. 3

Estimated snow depth (ESD) around the avalanche area.
An achromatic color with an ESD of 0.0 m or less. The background is a shaded relief created fromsnow DSM. The green circle is a ground control point. The green triangle is the accuracy check point.
The white square is the actual measurement point of snow depth. The black circle is used to confirm
ESD accuracy at the point where the ground surface is exposed. The white line is a contour (50 mintervals) of snow DSM. The red rectangle is the range of Fig. 4 and Fig. 6.

127

自然災害科学 J. JSNDS 37 特別号（2018 ）では，推定積雪深が 0 〜1.0 m の低値を示す範囲

調査の位置，現地調査で確認された雪崩による枝が広がり，現実の積雪状況と相違があった。また，折れの位置，被災者の遺留品等の発見位置，走積雪 DSM は建物や植生の高さを含むため，標高路の下部から堆積区にかけての推定範囲を引用

1,390 m 以下の樹林帯や単体の樹木，建物のあるし3），推定積雪深に重ねて示した。加えて，DTM

場所では推定積雪深が大きく示された。

から作成した落水線，及び災害前のオルソ画像か

次に，雪崩の走路上でゾンデ棒により 8 地点のら作成した2009年秋の植生範囲を図示した。背景

積雪深を計測し，推定積雪深との比較を行った

図には積雪 DSM から作成した陰影図を用いた。

（Fig. 3，白い四角形）。この結果，推定積雪深は

この結果をまとめると次のようになる。堆積区

平均で2.26 m 小さく見積もられていた（Table 5）。

の推定範囲（Fig. 4，黄色破線）の南側の沢（Fig.

続いて，積雪がゼロの地点において同様の検証を

4，矢印 1 ：トレンチ調査地点）には雪崩の流入行った。これは，UAV 撮影日（ 4 月 2 日）のゲレは確認されていない25）が，この沢と雪崩が流下しンデ上で植生が薄く，地表が露出していた 3 地点

た北側の沢とでは，落水線の系統が異なることが（Fig. 3，黒丸の地点）について実施した。これら示された。また，DTM が取得された時点で，既の地点は斜面上にあるため， 1 m メッシュが持に斜面の広い範囲が植生に覆われていた（Fig. 4，

ちうる標高には幅がある。そのため，メッシュがVegetation area, Fall 2009）が，堆積区の推定範囲

持ちうる標高幅と推定積雪深との較差に着目しの最上流部では，植生がない範囲も確認されたた。結果として，標高幅に収まった地点が 1 地点，（Fig. 4，矢印 2 ）。Fig. 4の矢印 3 付近で谷筋がそこから10 cm 前後逸脱した地点が 2 地点あった

L 字型に屈曲しており，この部分で最大3.4 m の（Table 6）。

推定積雪深の高まりがみられた。ここは，「周囲

次に，雪崩が発生したと推定される範囲を拡大

よりも積雪の量が多くなっており，救助活動が行し，雪崩範囲の判読を行った（Fig. 4）。トレンチ

われた地点」25） とされ，現地調査結果と調和的でTable 5 Difference (equivalent to error) between measured snow depth(MSD) and ESD.
Snow DSM elevation of
measured point (m)Measured snow depth(MSD) (m)Estimated snow depth(ESD) (m)Error (m)MSD−ESD

1405.0

2.00

−0.50

2.50

1406.4

2.15

0.48

1.67

1406.4

2.62

0.55

2.07

1406.8

2.75

−0.22

2.97

1408.4

2.75

0.27

2.48

1410.2

2.53

0.13

2.40

1412.7

3.05

0.84

2.21

1414.9

2.53

0.77

1.76
Average:

2.26

Standard deviation:

0.42

Table 6 ESD value, slope angle, and elevation range within a 1 m mesh at the
ESD confirmation point.
Point

Estimated snow depth(ESD) (cm)

Slope angle(Degree)Elevation range of values
within a 1 m mesh (cm)Error (cm)within range

grd

−1.7

18.5

±16.8

grd2

19.7

12.9

±11.5

8.2

grd3

24.4

15.2

±13.6

10.8

128

Fig. 4

内山・鈴木・上石・中村：雪崩災害調査への UAV-SfM の適用

Enlarged view of ESD around vicinity of the avalanche site.
The white A-Aʼ line with 50 m scale is the survey line shown in Fig. 5. The yellow dotted line is theestimated runout zone, broken branches by the avalanche and things left behind by the sufferers
were quoted from field survey report3）. The translucent with horizontal bar is a vegetation area in fall2009. The pink line is a drainage line calculated from DTM. The arrow 1 indicates the trench surveysite where inflow of avalanche was not confirmed3）. The arrow 2 indicates a range not affected byvegetation. The arrow 3 indicates the rescue activity site3）. The arrow 4 indicates the point where theestimated snow depth increased due to the influence of the standing trees.

あった。このさらに北側の谷筋では，標高1,385

1,482 m）にかけて，推定積雪深は1.8 m まで低下

m 付近にある複数本の樹木の影響により，推定する。以降より低標高側の領域は，すべて植生

積雪深が大きい値を示した（Fig. 4，矢印 4 ）。な

範囲に含まれる。植生範囲に入ると，推定積雪

お，枝折れ及び遺留品の位置はハンディー GPS

深は一度0.2 m 程度まで低下し，その後は最大2.5

ロガーにより測定され，10 m 程度の水平誤差を

m 程度のスパイク状のピークを示しながら， 1 m

含む。また，引用した堆積区の推定範囲は，2.5程度の幅で上下し，低い値のまま推移した。標高万分の 1 地形図上に描画されていたものである。

1,390 m（水平距離225 m 地点）で L 字型の屈曲地

次に，A-Aʼ 測線（水平距離265 m）における積点に達し，そこから標高1,385 m（同243 m 地点）

雪 DSM と DTM の断面図，及び推定積雪深のプにかけて3.4 m のピークを持つ推定積雪深が大き

ロットを示す（Fig. 5）。台地状の溶岩流のへりい領域がみられた。ここは前述の救助活動地点25）には遷急線がある（標高1,511 m）。その直下に積である。

雪深の深い範囲があり，推定積雪深は最大で4.3m を示した。そこから植生範囲に入る直前（標高129

自然災害科学 J. JSNDS 37 特別号（2018 ）Fig. 5

5. 4

A-Aʼ Cross–sectional profile of snow DSM and DTM with ESD distribution.
Left axis: Elevation of the snow DSM (solid line) and the DTM (short-dashed line).
Right axis: The estimated snow depth is indicated by a gray long dashed line.

UAV 写真及びオルソ画像の判読

UAV 写真及びオルソ画像判読によって抽出さの流下痕跡が認められたが，南側の沢にあるトレンチ（b2）では認められなかった25）。

れた積雪表面形態をオルソ画像上に示す（Fig.

c. クラスト：鱗状に鏡のように明るく反射するテ6）。なお，オルソ画像の範囲は Fig. 3に示した。

クスチャが確認された。図では典型的な場所を雪崩の外形については，発生区，走路，堆積区の示しており，雪面上に広く観察された。風や日いずれについても，これらと不動域との境界部に射といったクラストの形成要因は明らかではな

ついて，その全部及び一部について判読することい。

はできなかった。判読された積雪表面形態につい

d. 筋状の条線：落水線方向に沿って整った配列をて，その形態的特徴を列挙する。a 及び b は現場示す筋状の条線がみられた。矢印は典型的な場の空間把握や状況説明のために示した。c，d 及所を示しており，雪面上に広く観察された。

び e は，雪崩斜面に限らず，一般的な雪斜面上に

e. スノーボール：雪面上に，明瞭な深い筋状の凹観察される。f，g，h 及び i は，雪崩が推定され部があり，その下部には10〜60 cm（ 3 〜20画る範囲の内部及び隣接位置に観察された。

素）のスノーボールが確認された。

a. 天狗岩：斜面の低い位置から見上げると，遷急

f. クラック状の条線（直線的）：標高1,486 m 付近

線上に細長い岩が天狗の鼻のように突き出ていに，落水線方向を斜めに横切るクラック状の条る。ロケーショニングの目標物になる特徴的な岩である。

線がみられた。
g. クラック状の条線（円弧形）：標高1,476 m 付近

b. トレンチ調査：UAV の撮影日と同時に実施さに，落水線方向に直行する円弧形のクラック状

れた積雪断面観測調査のトレンチ。北側の沢にの条線がみられた。ただし，テクスチャは薄い。

ある二つのトレンチ（b1）では，いずれも雪崩

h. 蛇行する筋状の条線：落水線方向に沿って配列

130

Fig. 6

内山・鈴木・上石・中村：雪崩災害調査への UAV-SfM の適用“Covered snow microform” extracted by photo interpretation with UAV photographs.
a: Tengu-Iwa, b1 and b2: Traces of trench survey, c: Crust, d: Dimple line by water path, e: Snow ball,
f: Linear streak line which appears to be a fracture line, g: Arc-shaped streak line which appears to bea fracture line, h: Dimple line (d) distorted to meander, i: Group of streak lines patterned like echelon
cracks. To clearly show the shadow, a high dynamic range (HDR) image with contrast amplification isshown on Fig 6.

し，筋状の条線（d）と同程度の深さだが，そ6. 1の条線が直線ではなく，蛇行していた。

次に示す二つの理由により，今回得られた結果

雪崩範囲の推定i. 雁行亀裂状の条線群：標高1,429 m 〜1,457 m

から，雪崩の主要な構造や不動域との境界を明瞭にかけて，標高約 5 m のほぼ等間隔で斜面をに示すことはできなかった。第一に，積雪深の推

横切る方向に，明瞭な条線群が観察された。

定結果では，実際の積雪状況と異なる値を示す範囲が広がっていた。このため，積雪深の空間分布

6 ．考察

から有意な情報を判読できる領域が限定された。

本研究では，雪崩を構成する発生区，走路，堆第二に，UAV 写真判読の結果では，破断面や走積区の範囲を明らかにすることを目的として，路上の積雪層の乱れ，堆積区におけるデブリの盛

UAV-SfM による調査を行った。そこから得られり上がりといった明瞭な痕跡が認められなかった推定積雪深及び積雪表面形態の判読結果から，た。これらに共通する背景には，雪崩発生時の雪

雪崩範囲の推定を試みる。また，推定積雪深の正質がサラサラの粒子状であった3）ため，雪崩後に確さ，UAV-SfM の計測精度，積雪調査における形状を維持しにくい物理的性質であったこと，及UAV-SfM の活用について考察する。

び UAV 撮影までの 6 日間の気象によって，積雪
表面形態が変化したことが指摘できる。しかしな131

自然災害科学 J. JSNDS 37 特別号（2018 ）がら，限定的ではあるが研究目的に関連しうる知発生区の範囲は，幅が狭く，細長い形状が推定さ見も得られたため，これらについて整理する。

れる。

（1）発生区の位置及び形状について（2）発生区に生じる破断面について

Fig. 4の矢印 2 で示した範囲は，DTM 計測時

写真判読により，積雪表面形態としてクラックに植生がなく地表面が露出していたため，推定積状の条線が二か所で抽出された（Fig. 6，
f 及び g）。

雪深が実際の積雪深を示している可能性がある。

いずれも堆積区に雪崩が流入した沢の直上にあこの付近は，北西よりの強風によって吹き溜まり

るが，推定積雪深が馬蹄形状を示した地点（Fig.

やすいことが指摘され ，急崖の遷急線付近は雪4，矢印 2 ）より20 m ほど標高が低い位置にあり，庇が発達しやすい地形である。遷急線直下の推定

発生区の位置や範囲を直接的に示すものではない

積雪深は全体として値が大きく，風下側への吹き可能性がある。これは，先の証言にあった亀裂の溜まりやすさ及び雪庇が発達しやすい傾向を示し

伝播26）の一部を示すものかもしれないが，その形3）ていると考えられる。さらに，Fig. 4の矢印 2 の成プロセスや雪崩との関連を明らかにすることは地点において，推定積雪深の空間分布が幅，奥行できていない。また，破断面を判読できた事例ときともに約20 m の範囲で馬蹄形にえぐられたよ

して，テレビ映像の明るさを調整することで破断

うな箇所が存在する。この範囲の推定積雪深の断面を読み取った事例27）があるが，ここでは，階調面図（Fig. 5）を見ると，推定積雪深のピーク地を調整した写真を用いても，明瞭な破断面を判読点（4.3 m）から植生範囲に入る地点（同1.8 m）ますることはできなかった。

での区間において，推定積雪深が2.5 m 程度減少している。この推定積雪深の急減と今回の雪崩と（3）堆積区及び雪崩構造に関連する知見についての直接的な関連を示す手がかりは得られていない

堆積区に関して，救助活動地点付近の推定積雪が，上載荷重となった吹き溜まりの積雪が，他の深が大きく示されており，この傾向は災害調査の地点よりも崩れやすいことは指摘できる。推定積

速報25）と調和的であった。また，現地調査では，

雪深が周囲より相対的に小さい範囲の存在は，発谷底に地山が露出した地点が見られたため，その生区の位置の検討において重要な着眼点の一つにような場所では航空レーザ測量の反射点が実際のなると考えられる。

地表面上で得られた可能性は高い。このような場

次に，発生区の形状について検討する。雪崩流所では，正確な推定積雪深を示す可能性はある。

下シミュレーション4）では，長径55 m，短径48 m，ただし，そうした地点において具体的な検証は厚さ0.6 m の始動積雪が設定された。このシミュ行っておらず，また，そのような地点は調査地内

レーションでは，雪崩が流下していない南側のでも限定的であり，不正確な推定積雪深との見分沢（Fig. 4，矢印 1 ，及び Fig. 6，b2）へも流入しけは難しい。

ていることから，幅（短径）の設定が大きすぎる

雪崩の構造に関連する知見に関して，積雪表面可能性がある。南側の沢へ流入が生じない雪崩の形態として，走路上で蛇行する筋状の条線（Fig.

幅の最大値を，推定堆積区の最大幅（Fig. 4，黄6，h），及びその近傍には雁行亀裂状の条線群（Fig.

色破線）と仮定すると，約35 m となる。さらに，

6，i）が判読された。いずれも，雪崩が発生した

この溶岩流斜面は末広がり形状のため，上流部ほ斜面付近以外では確認されておらず，特徴的な積

ど幅が狭まると考えられ，落水線（Fig. 4，ピン

雪表面形態である。しかし，その形成プロセスやク線）の配列にもその傾向がみられる。また，雪雪崩との関連を明らかにすることはできていな

崩発生時，斜面上で被災した方の話によれば，斜い。

面の下方から上方に向かって亀裂が伝播し，その後，雪崩が発生したという26）。これらのことから，

132

内山・鈴木・上石・中村：雪崩災害調査への UAV-SfM の適用

6. 2

推定積雪深の正確さ

比して地表へのレーザ透過率に大きな差はない

推定積雪深（Fig. 3，Fig. 4）及びその検証結果

が，UAV の飛行対地高度が低いため，地表に反（Table 5，Table 6）から，雪崩推定斜面を含む

射する点数が多くなる33）。また，TLS は横方向か広い範囲で，現実の積雪状況と異なる推定積雪深ら計測を行うため，透過率及び地表到達点数ともが示された。この差異は，推定積雪深の計算に用に多い33）。ただし，これらの計測コストは大きく，いたデータの計測原理に起因する精度が原因とは現時点で実施予定はない。

考えにくいため，別の要因の存在が示唆される。
この要因について，積雪 DSM と DTM の精度，
及び現地調査の結果から検討する。
積雪 DSM における CP の RMSE は3.08 cm で

6. 3

UAV-SfM の計測精度

推定積雪深を正確に求めるためには，UAV-SfMの計測精度を向上させることも重要である。災害

あ り， セ ン チ メ ー ト ル 級 の 精 度 が 確 認 さ れ た

後の速報段階では，GCP と CP を含む全 RMSE

（Table 3）。DTM のソースデータの点密度は1.48の 平 均 値 が0.41 cm， 標 準 偏 差4.46， 最 大 値9.5

点 /m2であり，数値標高モデル作成マニュアルのcm，最小値−7.7 cm であった 34）。この結果は，運用基準 で定められた取得点密度（0.91〜0.67

値のばらつきが大きく，さらに GCP と CP を区

点 /m ）よりも十分に高い。この点密度の場合，別していないため，モデル全体の精度を示していDTM の標高値の標準偏差は，0.3 m 以内とされるとはいえない。これに対して，あらかじめ用意

28）

2ている 。また，実測に基づく LIDAR の精度検した高精度な内部評定要素を使用することによ

証では，斜面の場合0.4〜0.6 m 程度の誤差で計測

り，より高い計測精度を得た（Table 3）。現在普できることが示されている 。これらの点，及及している SfM 計測の実態は非測量用（ノンメ

び積雪ゼロ地点における推定積雪深の確認結果

トリック）カメラを用いた写真測量である。さら

29）

30）

（Table 6）を踏まえると，DTM の標高計測精度に，普及型の UAV では，一般的に高精度な撮影が特異的に悪いとは考えにくい。

姿勢及び撮影地点の計測機構を持たない。ゆえに，

ここで，UAV-SfM による DTM の取得を中止

UAV-SfM の解析では，計測精度を左右する外部した理由を再掲すると，斜面上に高密度なササが標定要素及び内部標定要素の全てのパラメータにあり，融雪直後であっても地表面に近似した高さついて，ソフトウェアによる推定と最適化に頼っが得られなかったことである。この地域の植生図ている。ここでは，高精度な内部標定要素定を用では，高さ 2 m 前後のチシマザサ等の分布域と意し，SfM によるパラメータ推定の変動によるモなっている31）。加えて，DTM 取得時のオルソ画

デルの不確定性を減じた結果，計測精度の向上に像にも，ササ等の植生が広い範囲で確認された

つながったものと考えられる。

（Fig. 4）。これらのことから，DTM のソースとなった航空レーザ測量では，ササを透過して地表

6. 4の高さを計測できておらず，広い範囲でササの高UAV 活用の発展には，飛行の安全確保が重要

積雪調査における UAV-SfM の活用さを含んだ標高を計測した可能性が考えられる。

である35）。運航においては，強風と低温，降雨・

このような状況で正確な DTM を取得しようす

降雪・霧などの気象が制約条件となる。使用しる場合，例えば植生の種類に応じたグラウンドた機材の耐風性能は10 m/s とされているが，そデータの分類アルゴリズムを適用する方法32）があ

れ以下であっても乱流や突風には弱いため，飛行るが，レーザが地表に到達していることが前提で中に耐風性能を超えない環境で運用する必要があある。本研究で用意したデータセットでは，ササる。低温障害は，バッテリーの加温により回避での上面で反射したレーザをグラウンドデータとしきた。飛行方法として，標高差が大きい山岳地でている可能性が高く，その場合，前提条件をクリ遠距離まで飛行させる場合は，SfM 解析に必要なアできない。UAV-LIDAR は，航空レーザ測量と

写真オーバーラップを維持しながら，手動操縦で

133

自然災害科学 J. JSNDS 37 特別号（2018 ）撮影を行うことは困難であるため，自律飛行が必

定積雪深が周囲より馬蹄形に小さくなっている範須である。これらの UAV の機械的特性を踏まえ囲の存在が示された。これは発生区の位置を検討た運用が望まれる。積雪表面の陰影の有無は SfM

するうえで重要な着眼点となる。第二に，発生区解析の成否に影響する16）。この対応策として，積の範囲として，幅が狭く，細長い形状が推定され

雪表面に陰影が生じる時間帯での撮影と，RAWた。第三に，雪崩が発生した斜面にのみ存在する

形式の記録が有効であった。適切に撮影できた場

特徴的な積雪表面形態が確認された。

合，非積雪環境と変わりなく SfM 解析を適用す

調査手法に関して，使用した DTM は，ササが密生する領域においてその高さが含まれた標高をることができた。
雪崩の運動により積雪構造は変形を受け，高機示していることが示唆された。UAV-SfM の計測

動かつ高分解能な UAV 写真はその詳細な記録を精度に関して，高精度な内部評定要素を使用する可能にする。物性は異なるが，地すべりのようなことにより，計測精度が向上した。積雪調査にお重力による斜面滑落運動では，空中写真判読によける UAV-SfM の活用に関して，UAV と気象の特る微地形判読が現象の理解を支える手法となって性把握による安全確保の重要性を指摘した。SfMいる36）。同様の力学現象である雪崩の場合にも，計測については，積雪表面に陰影が生じる時間帯

運動様式に応じた積雪表面形態がもたらされる可での撮影と，RAW 形式の記録により，非積雪環能性が示唆される。雪崩の場合は，発生後の時間境と変わりなく SfM 解析が適用できることを示

経過により積雪表面形態の変化が生じるため，速した。

やかな撮影が必要であり，UAV はその点でも優

本研究では，UAV-SfM による雪崩調査を通し位性が高い。また，積雪斜面に関する空中写真判て，その課題と活用可能性を示した。こうした手読の有効性や分類の体系化の必要性は以前から指法が確立されれば，雪崩調査のエビデンス取得に摘されている。今後 UAV 調査による研究事

有用なツールとなるだろう。さらなる研究蓄積を例が蓄積し，地すべり地形の判読39）のように，写通して，雪崩現象の理解の促進と雪崩災害の効果

真判読と現象との対応関係が体系的に示されれ的な抑止への貢献に向けて努力したい。

37, 38）ば，成因が不明な積雪表面形態のメカニズム的な意味が明らかになる可能性がある。延いては，こ

献辞の災害を引き起こした雪崩現象のより正確な理解

この小論を閉じるにあたり，雪崩災害により亡と，有効な再発防止対策につながることが期待さくなられた 8 名の方々のご冥福を心より祈り申しれる。

上げます。この小論をこれらの方々へ謹んで献呈
いたします。

7 ．まとめ2017年那須町雪崩災害において，雪崩を構成

謝辞

する発生区，走路，堆積区を明らかにするため

3 名の匿名の査読者には，多数の重要なご指摘

UAV-SfM に よ る 調 査 を 行 っ た。 こ れ に よ り 分をいただき，論文の質が向上した。大八木規夫博

解能2.95 cm，RMSE 3.08 cm のオルソ画像と積士には，実際に空中写真判読を行っていただき，

雪 DSM を作成し，既存の航空レーザ計測によ有意義なご助言をいただいた。本研究は，日本学

る DTM との差分から積雪深を推定した。また，

術振興会特別研究促進費（17K18453），及び日本

UAV 写真から積雪表面形態を判読した。

学術振興会科研費（17H02031）の助成を受けた。

得られた結果から，雪崩の主要な構造や不動域

また，株式会社地圏総合コンサルタントの受託研との境界を明確に示すことはできなかった。しか究「無人航空機によるマルチスペクトルセンサー

し，限定的ながら研究目的に関連しうる知見を得の利活用に関する基礎研究」による成果を含む。

た。第一に，発生区の位置及び形状について，推ここに記して感謝を申し上げます。

134

内山・鈴木・上石・中村：雪崩災害調査への UAV-SfM の適用

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GIS-Landslide 研究集会ワークショップ，pp.120，2018．
21）国 土 交 通 省 関 東 地 方 整 備 局：H20渡 良 瀬 川 流
域 及 び 鬼 怒 川 流 域 航 空 レ ー ザ 計 測 業 務（ID:A89546C5D569DA66）.
22）A t s u t o I z u m i d a , S h o i c h i r o U c h i y a m a ,Toshihiko Sugai: Application of UAV-SfM
photogrammetry and aerial lidar to a disastrous
flood: repeated topographic measurement of a

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自然災害科学 J. JSNDS 37 特別号（2018 ）newly formed crevasse splay of the Kinu River,central Japan, Natural Hazards Ear th System
Sciences, 17, 1505-1519, 2017. DOI: 10.5194/
nhess-17-1505-201723）藤本 潔・宮城豊彦・西城 潔・竹内裕希子：
微地形学，はじめに，2016．
24）国 立 天 文 台， 暦 計 算 室，http://eco.mtk.nao.
ac.jp/koyomi/，2018年 3 月21日．
25）山 口 悟・ 根 本 征 樹・ 佐 藤 研 吾・ 伊 藤 陽 一・
中村一樹・内山庄一郎：災害調査 那須町雪崩
災害第 2 回調査（速報）（2017.4.2実施），pp.16，2017．http://www.bosai.go.jp/saigai/2017/
pdf/20170410_01.pdf, 2018年 3 月21日 .
26）HTB ニュース：MIKIO ジャーナル那須雪崩事
故 か ら 1 年，https://www.youtube.com/atch?v=u27hjz4i8LQ&feature=youtu.be，2018年 6 月26日．
27）阿 部 修・ 小 杉 健 二・ 佐 藤 威・ 佐 藤 篤 司：
2000年12月26日山形県立川町で発生した雪崩
災害の調査報告，雪氷，Vol. 69，No. 1，pp.7177，2007．
28）国土交通省国土地理院：航空レーザ測量による
数値標高モデル（DEM）作成マニュアル（案），
国土地理院技術資料，A1-No.310，2005．
29）国土交通省 : 作業既定の準則（平成28年一部改正），201630）佐藤 浩・関口辰夫・織茂 郁・中島 保：現地測量の成果を用いた航空レーザ測量 DTM の
高さ方向の精度検証，写真測量とリモートセン
シング，Vol. 43，No. 4，pp.13-21，2004．
31）薄 井 宏： 栃 木 県 の 動 物 と 植 物， 植 生（ 栃 木
県の動物と植物編纂委員会編），下野新聞社，
pp.7-28，1972．

要32）George T. Raber, John R. Jensen, Steven R. Schlll,
Karen Schuckman: Creation of Digital Terrain
Models Using an Adaptive Lidar Vegetation Point
Removal Process, Photogrammetric Engineeringand Remote Sensing, 68(12), pp.1307-1315, 2002.
33）菊地輝行・秦野輝儀・千田良道・西山 哲：三次元点群データを用いた急斜面の維持管理における変動解析，日本地すべり学会誌，Vol. 55，
No. 2，pp.65-71，2018.
34）内山庄一郎・鈴木比奈子・中村一樹・上石 勲：
無人航空機と SfM 写真測量による2017年 3 月27日栃木県那須町の雪崩災害調査，雪氷研究大会（2017・十日町）講演要旨集，74p.，2017．
35）内山庄一郎：必携ドローン活用ガイド−安全かつ効果的な活用を目指して−，東京法令出版，
2018．
36）八木浩司・檜垣大助・（社）日本地すべり学会平成14年度第三系分布域の地すべり危険箇所調査
手法に関する検討委員会：空中写真判読と AHP法を用いた地すべり地形再活動危険度評価手法の開発と阿賀野川中流域への適用，日本地すべり学会誌，Vol. 45，No. 5，pp.358-366，2008．
37）荘田幹夫：航空写真による雪崩の研究，写真測量，Vol. 2，No. 3，pp.111-117，1963.
38）大場銕次郎：なだれ診断に対する航空写真の利用 性 に つ い て， 雪 氷，Vol. 26m No. 1，pp.2224，1964．
39）大八木規夫：地すべり地形の判読法〔増補版〕− 空 中 写 真 を ど う 読 み 解 く か −， 近 未 来 社，
2018．
（投 稿 受 理：平成30年 4 月 6 日
訂正稿受理：平成30年 7 月 4 日）

旨2017年 3 月27日，栃木県那須町において雪崩が発生し， 8 名の人的被害が生じた。現地調査
により雪崩の堆積区が推定されたが，走路及び発生区は明らかではない。これらを明らかにするため，災害の 6 日後に UAV と SfM-MVS 写真測量による調査を実施した。これにより，オルソモザイク画像と積雪 DSM，さらに積雪 DSM と災害前の DTM から推定積雪深を得た。この結果から，雪崩が流入した沢の最上流部には，推定積雪深が周囲より小さい領域が認められ，発生区との関連が示唆された。また，発生区の範囲として，幅が狭く細長い形状が推定された。
さらに，UAV 写真から判読した積雪表面形態のうち，クラック状のテクスチャは，発生区の一部を示している可能性がある。