全地連「技術フォーラム 2024」新潟【9【CO91】

微地形表現図の作成における簡易なフィルタリング方法の提案
西部技術コンサルタント株式会社

1. はじめに〇梶原彩花，田邉信男(1) グラウンドデータについて

近年、レーザ測量で取得した3次元点群データを地形解
1)

グラウンドデータは一般的に点群処理ソフトによるフ析や防災点検等で活用する機会が増えている。 3次元点ィルタリングを自動で行い、その後専門技術者の目視判群データから地形解析を行うにはデータを加工する必要

読によって地表遮蔽物とみられる点群を手動で削除すがある。測量によって取得したばかりのオリジナルデー

る。図-2はオリジナルデータとグラウンドデータを重ねタは建物や植生等地表遮蔽物も座標として含まれている合わせた断面図である。この図は UAV レーザ測量によりため、それらを除いた地表面を表すデータ（以下グラウ取得したデータであり、地表面付近に多数のオリジナルンドデータと記す）を生成する。そして、グラウンドデデータが集中していることがわかる。

ータを内挿補間して格子状のデータ（以下グリッドデー

オリジナルデータ
グラウンドデータタと記す）を算定する。グリッドデータに加工することによってはじめて勾配や斜面の凹凸などの微地形量、標高差分値を算出することができる。しかし、オリジナルデータからグラウンドデータを生成する過程に専門技術者の手動によるフィルタリングが含まれるが、高度な技術力を必要とするため正確なグラウンドデータの生成は難しい。このような現状を踏まえ、本稿ではオリジナルデータからグリッドデータの生成過程において、誰でも簡易にかつ精度を落とすことなくグリッドデータを生成する方法を提案する。

鉛
直方
向10m
水平方向

図-2 オリジナルデータとグラウンドデータの比較

2. 検討対象地域(2) 内挿補間方法

本研究では、岡山県総社市の落石崩壊斜面を対象とし一般的な点群処理ソフトでオリジナルデータから自動た。斜面上に小さな崖と落石露頭が分布しており、針葉フィルタリングを行った点群データ（以下地表近傍デー

樹と広葉樹がおよそ1：1の割合で生育している。

タと記す）とグラウンドデータの比較を行った。
（図-3）
地表近傍データはデータ数も多く、詳細な地形を読み取

3. 解析工程れる反面、地表遮蔽物も反映している。これより、点群本研究で提案する解析工程を一般的な解析工程に重ねて以下に示す。
（図-1）

処理ソフトでフィルタリングしたデータをそのままグリッドデータに反映することで、より詳細な地形を表現できる可能性がある。そこで、点群処理ソフトで得られた現地計測地表近傍データから内挿補間を行った。本研究ではクリ基準点による標高調整

ギング法を内挿補間として使用した。クリギング法は空間データの内挿推定の一手法であり、確率論的に最良なオリジナルデータフィルタリング（点群処理ソフトによる自動抽出）値を推定する方法である。2)● 地表近傍データ

地表近傍データ
フィルタリング（専門技術者による手動調整）
グラウンドデータ
TIN の生成（点群処理ソフトによる自動抽出）● グラウンドデータ

1,819,101 点

72,862 点【提案手法】
クリギング法による内挿補間（点群処理ソフトによる自動算定）
鉛
直方
向グリッドデータ
一般的な解析工程

図-1 提案する解析工程

提案する解析工程

1m
水平方向

図-3 地表近傍データとグラウンドデータの比較

全地連「技術フォーラム 2024」新潟近傍データから生成したグリッドデータの方が標高が高(3) グリッドデータの比較
地表近傍データを用いたグリッドデータ（提案方法）とグラウンドデータを用いたグリッドデータ（一般的なく、崖の下部ではグラウンドデータから生成したグリッドデータの方が標高が高くなる。

方法）を比較した。クリギング法によって 10cm のグリッ以上の結果から、斜面上の平坦面では本研究で生成しドデータを生成し、グリッドごとに差分を算出した。
（図たグリッドデータも一般的な方法で生成されたグリッド-4(b)(c)）赤い部分は一般的な方法で作成したグリッドデータもほぼ同等であることが確認できた。しかし、地データの方が標高が高く、青い部分は提案方法で作成し形の特異点では本研究で生成したグリッドデータの方がたグリッドデータの方が標高が高いということを示して現地の地形をより正確に反映している。この地形の特異いる。図-4 の(b)(c)より青色のグリッドは、等高線が密点は、調査技術者が現地調査する際に重要なポイントでで標高の高い部分に集中し、赤色のグリッドは、標高のあるため、この分布を調査前に知ることは、現地調査の低い部分に集中していることが読み取れる。図-4 の(a)効率化や安全性確保に寄与する。

における黄色の点は、グリッドデータの標高差が 50cm をグラウンドデータから生成したグリッドデータ
地表近傍データから生成したグリッドデータ超えた座標である。凸状の岩石露頭や小崖と重なっており、周辺地形と比較して突出した形状を示す地形である。

(A)

また、図-4(a)の赤い点の座標を(b)(c)に表示させると、青いグリッドの直下に位置している。以上の結果より、地表近傍データを用いたグリッドデータは、図-4(a)の岩石露頭の形状を適切に表現できている。
差分値（ｍ）

青【一般的傾向】

(2)

(1)

0.3

(A)
水平方向

図-5 の断面線0.5

鉛
直方向0.1

(B)

赤－地盤線

1m
(B)

-0.1

●地表近傍データ-0.3

図-5 断面上の2つのグリッドデータ分布と一般的傾向●グラウンドデータ-0.547(a) 地上型レーザによる点群データ

4. まとめと課題
本研究では、オリジナルデータからグリッドデータの484846

生成工程において、誰でも簡易に、精度良く生成することが可能となった。従来の手法と比較すると、作業効率

454746(b) (1)周辺の差分図(c) (2)周辺の差分図

図-4 地上型レーザによる点群データと差分図が上がり、専門技術者の労力を削減することができる。
また、本研究のグリッドデータは一般的な方法で生成したグリッドデータよりも岩石露頭や小崖の凹凸をより詳細に抽出することができた。

次に、グリッドデータの断面を図-5 に示す。(A)点で一方で課題もある。本提案では、手動調整のフィルタは、オリジナルデータとして存在していた点群がなくなリング作業を削除しているため、グラウンドデータが必り、グラウンドデータから生成したグリッドデータは地要な場合には対応していない。また、汎用的な点群処理

表近傍データから生成したグリッドデータに比べて下方ソフトを用いて検討しているため専門的なソフトに比べに位置している。ところが実際は、この場所に岩石露頭てデータ数の上限やフィルタリング条件等機能的に劣っが存在している。
（図-4）岩石露頭や崖などの微地形は、ていると推測される。地形や産状に応じて点群処理ソフ斜面上において特異な形状であることからグラウンドデトの最適な生成条件の検討は必要となる。

ータ生成の手動調整時に不要な点群として削除された、あるいは TIN の生成時に代表点から外されたと考えられ《引用・参考文献》

る。(B)点は、崖下のデータであるが、地表近傍データよ

1）﨑田晃基， 菊地輝行，西山哲：地形量図を用いたサりグラウンドデータの方が上に位置しており、凹地の特ポートベクトルマシンによる落石発生源の検出，地盤性を詳細に反映していない。このように、代表点がまば工学ジャーナル，17巻，2号，pp.147-157，2022.

らに抽出されると凹凸のある地盤線を直線近似すること

2）阪田義隆：クリギング入門 －空間データ推定の確率となり、図-5 の左下図で示した通り、崖の上部では地表論的アプローチ－， p240 ，コロナ社，2021.