報文IF悪噌鞠尚

可搬型ライダーによるため池の３Ｄモデリングと貯水量推定
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細井文樹↑

日 坂 彰 ↑大西亮一T↑

大政謙次↑

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I．はじめに全国に２１万個あるともいわれているため池は，農業用水源として重要であるとともに，下流域の河川や水路における洪水時のピーク水位．流量を低減させ，

１１．可搬型３Ｄライダー計測によるため池の３Ｄモデリング
可搬型３Ｄライダーによるため池の計測から３Ｄモデリングまでのフローを図−１に示す。

洪水を軽減する効果があるため，重要な社会基盤を形成している')。ため池の維持・管理や多面的機能の評

価を適切かつ正確に行うためには，ため池に関する正確な情報を取得することが重要となる。このうち，ため池の寸法や広さ，深さなどの形状に関する情報は最も基本的な情報である。しかしため池の多くは自然地形を残し，コンクリートによる整備も十分になされていないものも多く，形状が複雑なため，その現況形状を正確に計測することは今まで困難であった。
近年，レーザービームパルスをスキャン照射し，反射して戻ってくるパルスを受信して対象までの距離を算出し，対象の３次元（３Ｄ：ThreeDimensional)形状を計測できる３Ｄライダー（LiDAR：LightDetec‐tionAndRanging）が広く利用されるようになってきた2)'3)。このうち，可搬型３Ｄライダーは，自由に持ち運べる利便性と，高い空間分解能・精度を有し，人工物だけでなく，植物の３Ｄ精密計測など，幅広い分野で利用されつつある3) 5)。この装置は複雑な形状の農業水利施設でも，その形状計測に有効であることが報告されている４)'5)。そのため，複雑な形状を有するため池の現況形状の精密計測にも応用できるものと考えられる。

そこで本報では，可搬型３Ｄライダーによるため池の形状計測を行い，そのデータをもとにため池の３Ｄモデルを作成し，そのモデルによる現況形状把握の有効性について検証を行った。さらに得られたため池の３Ｄモデルから，水位ごとの貯水量の推定も行った。これらの方法と結果について報告する。

'東京大学大学院農学生命科学研究科↑t元（独）農業工学研究所
水土の知７９（３）

複数地点からの可搬型３Ｄライダー計測

畳計測データのレジストレーション

Ｖ

対象の３Ｄ点群／

データ／↓／ため池周辺部の７ ３Ｄ点群データ

ため池部とため池周辺部の分離／↓↓

樹林と地表而の分離/
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ため池部の３Ｄ点群データ

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樹林の３Ｄ
点群データ

地表面の点群デー

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ポリゴン化

↓
ため池部とため池周辺部の仮想水面の作成と貯水堂

３Ｄモデル

算出/機｡岸ラ
フ/貯水量／号i
函

図−１ため池３Ｄモデリングフローチャート

１．可搬型３Ｄライダーによる計測

可搬型３Ｄライダーはレーザースキャナー，３Ｄスキャナー，レンジスキャナーなどとも呼ばれる。市販の可搬型３Ｄライダーの多くはTimeofFlight法(スキャン照射したレーザービームパルスが対象から反射して戻ってくる時間を計測することで対象までの距離を算出する方式）を採用したタイプが多い。性能例をあげると，計測距離2〜1,000ｍ，距離精度5〜１０ｍｍ，計測点数８，０００〜12,000点/秒，ラインスキヤ
ン速度1〜２０スキャン/秒といったところである。実際の可搬型３Ｄライダーによるため池の計測では，図−２に示すように，水抜きされたため池を取り囲む複数の地点から計測を行い，スキャン漏れのないよう
キ筆舌､今哩可搬型３Ｄライダー，ため池，貯水量，３Ｄモ
デリング，農業水利施設
1９１

農業農村工学会誌第７９巻第３号

3４配慮する。その際，ため池だけでなく，ため池周辺のから微少な厚みを持った垂直断面を抽出する。次に，領域も含まれるように計測を行う。複数地点から得ら

図‑３（b）のように垂直断面の水に相当する部分を微れた３Ｄデータはそれぞれ独立した座標系を持って少幅の矩形で分割し，それら矩形の面積を足し合わせいるため，共通の座標系を有するよう レジストレーて垂直断面に占める水の部分の面積を計算する。このシヨン（位置合せ）される。可搬型３Ｄライダーの水の面積に垂直断面の厚みを乗じると，垂直断面に占計測と併せ，ライダーの計測ポジションの絶対位置める水の体積がでるので，それを水平方向（図‑３（a）(緯度，経度）をＧＰＳによって計測した場合，レジス矢印ｃの方向）に積算することで，ある水位のためトレーシヨン後の３Ｄデータを必要に応じてＧＩＳ（地池全体の水の体積，すなわち貯水量の算出が可能とな理情報システム）に取り込んで解析することも可能とる。本計算法により，水位をさまざまに変化させた場

なる5)。

合のため池の貯水量算出が可能となる。
(a）〃鶴
冬.Ｂ，．：

イ響「垂直断面レーザー

ため池３Ｄモデル

ビームパルス(b）

図−２複数地点からの可搬型３Ｄライダー計測

２．ため池とため池周辺部のデータ処理

レジストレーション後の３Ｄ点群データは，ため池部とその周辺部とに分離される。ため池部について
は，点群データの各点を三角形のポリゴンでメッシュ化するいわゆるポリゴン化処理を施すことで，３Ｄポリゴン画像に変換され，３Ｄモデルが作成される。このポリゴン化によって，対象を点で表現する点群画像から，対象を面で表現するサーフェス画像への変換がなされ，対象の表面状態などの詳細な現況把握が行えるようになる。ため池周辺部については，そこが樹林に覆われている場合，その３Ｄ点群データには樹林だけでなく，その下の地表面の情報も含まれている。
これは，３Ｄライダーのレーザービームパルスが樹林だけでなく，その下の地表面にも到達するためである。地表面に相当するデータは樹林のデータよりも高さの低い部分に分布するため，この高さ分布の違いを利用して，地表面の点群データのみを樹林から分離することができる。分離された樹林と地表面に相当する３Ｄ点群データは，ため池部同様にポリゴン化処理により３Ｄポリゴン画像に変換され，３Ｄモデルが作成される。

３.貯水量の推定

ため池の貯水量推定に当たっては，作成されたため池の３Ｄモデルに対し，図‑３（a）に示すように，ある水位の仮想水面を作成する。この状態でため池各部
1９２する水の少幅の矩形て計算）

たたへため池底面図−３ため池貯水量算出の方法（a）ため池３Ｄモデルと仮想水面，（b）各垂直断面111．適用例

兵庫県加西市馬渡谷町にある丁始池というため池を対象とし，2009年２月に水抜きした状態で計測を行った（図‑4)。この池の片側には車道があり，その反対側は山の斜書面で，そこに樹林が繁茂している。さらに堤体があり，その背後に水田が存在する。面積は約1,260ｍ２，水深は最深部で約３ｍである。使用した可搬型３Ｄライダーは，測定距離2〜60ｍ，距離精度±８ｍｍのＴｉｍｅｏｆＦｌｉｇｈｔ法を測距原理とするタイプであった。前章で述べた方法に従い，可搬型３Ｄライダーによる計測の後，ポリゴン化して得られた丁始池の３Ｄモデルを図−５に示す。
図‑５（a）に示すように，本方法により，ため池部とその周辺の樹林，堤体，水田が，その表面状態とともにきわめて高精細に３Ｄ画像として再現されていることがわかる。また，樹林を通過したレーザービー

ムパルスの情報をもとに，図‑５（b）のように樹林にWater，ＬａｎｄａｎｄＥｎｖｉｒｏｎ，Ｅｎｇ、Ｍａｒ,２０１１

報文・可搬型ライダーによるため池の３Ｄモデリングと貯水量推定"…鍵繍iⅢ綴慰3５

再現されていることが分かる。３Ｄモデルの誤差を算出するため，スケールを用い，ため池各部の寸法を１０カ所実測し，３Ｄモデルから得られる値と比較した。その結果，誤差（絶対値）は，平均で30ｍｍ，最大で63ｍｍであった。筆者らが行った水田の地表面を本研究と同じ機種の可搬型３Ｄライダーにより計測した研究では，実測との比較で，平均１３ｍｍ，最大で２２ｍｍの誤差であった5)。本研究ではこれら
図−４兵庫県加西市馬渡谷町丁始池（×印はライダー計測地点）よりも誤差が大きくなっているが，これは，本研究の対象であるため池のほうが，水田よりも起伏や傾斜などがより複雑であることに起因しているものと考えられる。

水位ごとの貯水量を算出するため，図−６に示すように仮想水面を作成した。最深部である取水樋周辺の窪みから水が貯まっていく様子が見て取れる（図−６(a))
。

図−５馬渡谷町丁始池の３Ｄモデル（a）樹林も含めた３Ｄモデル，（b）樹林を分離した３Ｄモデル，（c）取水樋近傍の拡大図，（d）流れ込み近傍拡大図

覆われて通常計測困難な地表面も再現することができた。ため池の周囲はこういった植生に覆われていることが少なくなく，本手法はそうしたため池周辺部の現況把握に有効であると考えられる。図‑５（c）は取水樋近傍の拡大画像である。取水樋に向かって扇状に窪地が形成されていることが分かる。図‑５（d）はため池への流れ込み部分の拡大図である。流れ込みに沿ったみお筋や，周囲に堆積した土壌の凹凸まで，正確に水土の知７９（３）図−６作成された仮想水面と馬渡谷町丁始池の３Ｄポリゴン
画像（a）水位０．２ｍ，（b）水位２．６ｍ

実際の水抜き時にも，この窪みには最後まで水が残っていたことが確認されている。仮想水面の水位を上昇させた状態（図‑６（b)）についても，水が満たされた状態の現地写真とモデルとの比較を行ったとこ
ろ，よい一致が見られた。

各水位の仮想水面をもとに，垂直断面の厚みを１ｃｍ，断面積計算のための矩形の幅を１ｃｍとして，水位ごとの貯水量を算出した。結果を図−７に示す。
ここで，垂直断面の厚みおよび矩形の幅は，可搬型３１９３農業農村工学会誌第７９巻第３号

3６

Ｄライダーの点群密度から平均的な点間距離を算出

引 用 文 献し，決定した。さらに３Ｄモデルの寸法誤差が１０ｃｍ以内であることから，水位が±10ｃｍずれた場合

l）大西亮一：天下溝に対する地元の新たな取り組みと情報伝にどの程度貯水量昌が変動するかを計算し，エラーバー達，農業農村工学分野における情報化，農業農村工学会農で表示した。エラーバーのレベルから，高い精度での貯水量算出が可能であることが分かる。本研究の対象

業農村情報研究部会編，ｐｐ､81〜9０（2008）
2）大政謙次，秋山幸秀，石神靖弘，吉見健司：ヘリコプター搭載の高空間分解能ScanningLidarシステムによる樹冠のような自然の地形を残したため池は複雑な起伏や形

高の３次元リモートセンシング，日本リモートセンシング状を持っており，その貯水量を正確に算出することは学会誌20,ｐｐ､34〜4６（2000）3）Omasa,Ｋ､，Hosoi,Ｆ､andKonishi,Ａ､：３Ｄlidarimag‐

従来困難であったが，可搬型３Ｄライダーの計測によって，その複雑な形状を数ｃｍ以内の精度で計測，モデル化でき，これをもとに貯水量を正確に推定することが可能であることが示された。

ｉｎｇfOrdetectinganunderstandingplantresponsesand
canopystructure，JournalofExperimentalBotany58，

ｐｐ､881〜898（2007）
4）大政謙次，細井文樹：３Ｄライダー計測によぉ地形と構造物の高精度の空間情報化について，ＡＲＩＣ情報88,ｐｐ２６〜31,（2007）5）細井文樹，大政謙次：農地や水利施設の可搬型３Ｄライ

2.00︵的冒酌冒×︶詞﹀戸圭

００５０１Ｌ５Ｏ

ダーによる計測とWeb‑GISの利用，水土の知77(4)，ｐｐ,
37〜
4０（2009）〔2010.9.27.受稿〕
細井文樹（正会員）
会 員 ） 略 歴
1995年東京大学大学院工学系研究科修士課程修０．
００

０．００１．００２．００３．００

水位（、）（エラーバーは水面が10ｃｍずれた場合の変動幅を表す）

1Ｖ・おわりにｉ繍

現在に至る

2001年東京大学農学部生物環境科学課程卒業，（株）シーエーシー入社
2009年愛国学園大学人間文化学部助教

2009年東京大学大学院腿学生命科学研究科農学︑両研究員（併任）
現在に至る

大西亮一（正会員）
1966年

三正大学農学部股業土木科卒業

1966年

挫林省入省，農業土木試験場

1981年

九州大学博士号（農学）取得(独）農業工学研究所退職

2004年のため池に本方法を適用し，応用していくことで，本方法がため池の維持・管理や多面的機能の評価に有効に活用されることを期待したい。

物・環境工学専攻陰博士課程修了
2010年東京大学大学院腿学生命科学研究科生
物・環境工学専攻講師

日坂彰

本報では，可搬型３Ｄライダーによるため池の３次元形状計測を行い，得られたデータをもとに作成された３Ｄモデルから，ため池の現況形状を正確に把握することが可能であることが確認された。さらに得られた３Ｄモデルから，水位ごとの貯水量の推定が可能であることも確認された。今後，さまざまな構造

了，古河電気工業（株）入社

2008年東京大学大学院腿学生命科学研究科生鐘蕊図−７ため池の３Ｄモデルから推定した水位ごとの貯水量

『息琳舜

2004年
2007年

(財）日本農業土木総合研究所入所(財）日本水土総合研究所退職
現在に至る

大政謙次（正会員）
1975年

愛媛大学大学院艇学研究科修士課程修了

謝辞丁始池を対象とした本研究は，兵庫県加西市馬渡谷町の方々のご協力をいただきました。関係各位に

1
976
年

環境庁国立公害研究所入所

厚く御礼申し上げます。

1999年

壁

1985年

東京大学博士号（工学）取得

1
998
年

筑波大学生物科学研究科教授（併任）東京大学大学院農学生命科学研究科生物雛

環境情報工学研究室教授
現在に至る

1９４

Water，ＬａｎｄａｎｄＥｎｖｉｒｏｎ、Ｅｎｇ･Ｍａｒ､２０１１