全地連「技術フォーラム 2024」新潟【9【CO88】

多波長スペクトルデータと AI を用いた岩種・風化・亀裂の定量的な判別手法の研究(株)地圏総合コンサルタント ○中井康生，福岡航治，中川北海道大学

1. はじめに清森，清水 桜
中村真一郎

2.2 使用機材

構造物の計画・設計・施工に利用される岩盤分類は，HS データは，HS カメラ：Specim IQ（Spectral Imaging

岩種，風化の程度，亀裂の性状などの要素から評価され社）で露頭を撮影し取得した．Specim IQ は撮影対象かる．これらの多くは目視等の定性的な判断に基づく．そらの光を400～1,000nm の波長領域で，204のバンドに分のため，技術者の主観や技術的能力差が入りやすいこと光したスペクトルデータが得られる機材である．RGB 画や，実際の施工状況における地質性状との差異が生じる像は，iPhone13（Apple 社）の内蔵カメラで撮影した．

ことが指摘されている

1)2)（例えば，青砥ほか,2004．宇津木,2018）．したがって，定量的な判別手法の構築が必要と考える．

2.3

AI 画像認識を用いた判別モデルの作成

岩種・風化の程度，亀裂の定量的な評価の手法として，AI 画像認識を用いた判別モデルを作成した．

本研究では，野外露頭で取得したハイパースペクトル

岩種と風化程度の判別モデルは，HS データを使用し，（以下，HS）データ，および RGB 画像を用いて，岩種・畳み込みニューラルネットワーク（以下，CNN）の手法で風化の程度・亀裂の AI 判別モデルを作成し，岩盤の分類作成した．学習の際は，取得した HS データから「Ss1」，要素の定量的な判別手法を検討した．

「Ms1」，「Ss2」，「Ms2」，「背景」に該当する領域を取り出し，それぞれの領域に当該のラベルを付けた．作成した

2. 方法

岩種・風化判別モデルを HS-CNN モデルと呼ぶ．

2.1 撮影対象と目視観察結果

亀裂の判別モデルは，RGB 画像を使用し，セマンティ

本研究では，異なる性状の岩盤を一度に撮影できる場

ックセグメンテーション（以下，SS）の一つである SegNet所として，愛媛県松山市内に分布する和泉層群砂岩泥岩を用いて作成した．SS はピクセル単位で対象物を認識し3)互層 の露頭2箇所（Loc.1，Loc.2）を撮影対象とした（図判別する画像認識の手法である．学習の際は，無造作に-1）．

選択した亀裂に「亀裂」のラベル付けし，残りの領域に【Loc.1】上位層（Ss1）は弱風化砂岩が分布する．色調「背景」のラベル付けをした．

は灰～褐灰色を示す．層理面（N68°54°S）に沿った亀撮影方向による輝度差を利用して亀裂を明確に判別す裂（N16°E58W）や高角（N32°W88°E）の亀裂が10～20cmるため，RGB 画像を3方向から撮影した．上記の3枚の RGB間隔で発達する．下位層（Ms1）は弱風化の砂質泥岩が分画像を，鳥瞰画像変換により全て正面方向の画像（多視布する．色調は暗灰～灰色を示す．層理面に沿った亀裂

点 RGB 画像）に変換した（図-2）．通常の RGB 画像から作（N62°E32°S）が5～10cm 間隔で発達する．

成した亀裂判別モデルを RGB-SegNet モデル，多視点 RGB【Loc.2】上位層（Ss2）は弱風化砂岩が分布する．色調

画像から作成したモデルを多視点 RGB-SegNet モデルとは灰～褐色を示す．約30cm 毎に高角の亀裂（N2°W66°し，判別精度を比較した．

S）が発達し，亀裂面は風化している．下位層（Ms2）は風化泥岩が分布する．色調は暗褐～褐色を示す．1～3cm間隔で亀裂が発達し，角礫状を呈する．

【Loc.1】

弱風化砂岩（亀裂多い）

弱風化砂質泥岩【Loc.2】弱風化砂岩（亀裂少ない）

風化泥岩
層理面

亀裂

図-1 対象露頭における岩種，風化程度，亀裂性状

図-2 多視点 RGB 画像の作成イメージ

全地連「技術フォーラム 2024」新潟3.

結果・評価両モデルともに，ラベル付けした亀裂については高い

3.1 岩種・風化判別モデル

精度で抽出したが，ラベル付けしていない亀裂は抽出し未学習データを用いてモデルによる判別を行い，判別なかった．また，RGB-SegNet モデルでは，亀裂として不結果の正答率（判別精度）を評価した．判別精度は95.2%

確実な構造を亀裂として抽出した．一方，多視点 RGB-と高い結果が得られた．図-3に，対象とした露頭写真とSegNet モデルによる判別は，学習した亀裂ラベルに基づ判別結果を可視化した画像を併せて示す．
可視化画像は，いた確実な亀裂のみを抽出した．

岩種・風化程度の分布を色毎に表示している．

(2) 亀裂間隔の算出

可視化画像上での岩種の分布境界（層理面）は，目視多視点 RGB-SegNet モデルによる判別結果の可視化画観察の結果と概ね一致した．また，同一岩種でも，風化像を用いて，亀裂の間隔を算出した（表-1）．算出の際は，程度の違いを明確に判別した．今回作成した岩種・風化亀裂領域の外周線を抽出し，最も距離の近い亀裂領域と判別モデルは，岩種と風化程度の分布状況を認識できるの距離を亀裂間隔として求めた．

手法と評価できる．

算出した亀裂間隔の平均はそれぞれ，Ss1：14.8cm，【Loc.1】【Loc.2】

Ms1:5.1cm，Ss2：17.3cm，Ms2：39.7cm であった（表-1）．
亀裂を抽出できなかった Ms2を除き，算出結果は目視観察結果の範囲内に収まっていた．
表-1 亀裂間隔の算出結果
露頭
Loc.1
Loc.2

岩盤
Ss1
Ms1
Ss2
Ms2

判別結果からの算出
14.8cm5.1cm
17.3cm39.7cm

目視観察10～20cm
5～10cm
約30cm
1～3cm

3.3 岩盤分類への活用の可能性
HS-CNN モデルは高い精度で岩種，風化の程度を判別できた．また，多視点 RGB-SegNet モデルは，ラベル付けした亀裂の構造を明瞭に抽出し，亀裂間隔の算出も可能であった．ただし，ラベル付けしていない亀裂は抽出できなかったため，より正確な亀裂の抽出にはラベルの付け
図-3 HS-CNN モデルによる判別結果の可視化画像方について検討する必要がある．上記の課題を解決し，

3.2 亀裂判別モデル

これら2つのモデルを組み合わせることで，岩盤分類に活(1) モデル作成結果と評価用できる可能性がある．

未学習データを用いてモデルによる判別を行い，ラベル付けした亀裂に対する抽出率（判別精度）を評価した．

４. まとめと今後の展望

RGB-SegNet モデルの判別精度は，Loc.1：80.1%，Loc.2：

本研究では，HS データ，および RGB 画像から，岩種・85.4%であった．
多視点 RGB-SegNet モデルの判別精度は，風化・亀裂の AI 判別モデルを作成し，目視観察の結果とLoc.1：86.4%，Loc.2：84.7%であった．両モデルとも高同等の評価を行うことができた．今後は，実用化に向けい判別精度が得られた．図-4に，ラベル付けした亀裂箇て，他地点の砂岩層・泥岩層を対象に，本研究のモデル所と，可視化した RGB-SegNet モデルおよび多視点 RGB-の精度検証やモデル精度の向上が必要である．

SegNet モデルによる判別結果を示す．可視化画像上で，亀裂と判定したピクセルを黄色で表示している．

《引用・参考文献》
1) 青砥澄夫，菊山浩喜（2004）：ボーリングコア観察定【Loc.1】量化への試み-コアの帯磁率測定による地層区分・風化度指標-, 全地連技術フォーラム2004論文集, 論
文 No.121.
2) 宇津木慎司（2018）：マルチスペクトルカメラ,AI を【Loc.2】利活用した施工現場地質状況自動評価システムの構
築, 建設機械施工, Vol.70, No.11, p15-11.
3) 20万分の1地質図福「松山」（第2版）（2016）：国立研
究開発法人
図-4 亀裂判別モデルによる判別結果の可視化画像

ンター.

産業技術総合研究所

地質調査総合セ