土木学会論文集B2（海岸工学），Vol. 78, No. 2, I_1105─I_1110, 2022.

漁船ビッグデータとオープン衛星画像による海岸地形モニタリング手法実用化に向けての検証
八木裕子1・岡辺拓巳2・武若聡3・Liang JIAMIAN4

1正会員 株式会社東京建設コンサルタント 海岸・海洋事業本部（〒170-0004

東京都豊島区北大塚1-15-6）

E-mail: yagi-h@tokencon.co.jp (Corresponding Author)
2正会員 三重大学 生物資源学研究科附属紀伊・黒潮生命地域フィールドサイエンスセンター（〒517-0015 三重県鳥羽市小浜町641-9）
E-mail: okabe@bio.mie-u.ac.jp
3正会員 筑波大学 システム情報系（〒305-8573 茨城県つくば市天王台 1-1-1）

E-mail: takewaka@kz.tsukuba.ac.jp

4筑波大学 大学院構造エネルギー工学学位プログラム（〒305-8573 茨城県つくば市天王台 1-1-1）

E-mail: s2220901@s.tsukuba.ac.jp

海岸地形を知る方法として実績があるのは深浅測量，汀線測量，航空写真撮影等であるが，近年の公共事業費削減に伴い，その頻度，範囲を維持することが難しくなっている．本研究では公的な測量と併用する，あるいは，代替することを念頭においた海岸地形モニタリング手法を提案しその適用性を検討する．
提案手法では，複数の漁船の魚群探知機より得られる水深データとインターネットに無料で公開されている可視衛星より読み取った汀線位置から海岸地形データを作成する．このデータの特徴は，ローコストで高頻度に面的な地形情報を取得できることである．本手法により静岡県遠州灘の砂浜海岸（弁財天川～天竜川～今切口，沿岸距離約34 km）の最近の地形を示し，その確からしさ，活用範囲等について議論する．

Key Words : Monitoring of coastal morphology, fishery vessel, satellite, depth and shoreline observation

1. はじめになモニタリング手法は精度検証，運用実績を蓄積する必要があり，実務に供するにはさらなる検討が必要である．

公共事業費の削減に伴い海岸モニタリングの頻度と範本研究では「漁船から得られる操業・航行中の水深・囲を維持することが困難になりつつあり，各方面で海岸位置情報（漁船ビッグデータ）」と「オープン衛星画像地形をローコストに継続モニタリングする方法の検討がから読み取った汀線位置」とを組み合わせた海岸地形デ

例えば 1), 2), 3)

進められている．公的な海岸モニタリングは深ータを作成し，海岸地形をモニタリングすることについ浅測量，汀線測量，航空写真撮影等である．これらにはて検討する（図-1）．先ず，静岡県の遠州灘（弁財天川～天竜川～今切口，延長約34 km，図-2(a)）で収集され測定精度の規定があり，信頼性が高いものの実施のコストは高く，広範・高頻度の実施が難しいことが多々ある． たデータより2016年から2020年の海岸地形データを作成
一方，各方面で検討されている魚群探知機，UAV撮像， し，これの確からしさを，測量結果で得られた汀線位置，Xバンドレーダ観測，衛星画像分析等によるローコスト
断面形状，土砂収支の観点より検証した．続いて，本研究が提案する海岸地形モニタリングの特徴と留意点を説明し，公的な測量を代替する，あるいは公的な測量と併用することに向けての基本検討とする．

2. 手法の概要
図-1 漁船ビッグデータとオープン衛星画像による海岸地形モニタリング．No data：直接データを収集できない領域．

本研究では二つの異なるデータ（操業中の漁船より収集した水深データと衛星可視データから読み取った汀線I_1105

(a)

福田漁港

弁財天川

浅羽海岸

竜洋海岸

太田川

Sentinel-2
2021/01/15

五島海岸
馬込川

天竜川

篠原海岸

今切口

Y [m]
(b)

－ shoreline
図-2 (a) 解析対象域（静岡県遠州灘）．背景画像： Sentinel-2 近赤外シーン（2021 年 1月 15日）．黄線：汀線位置(b) 海岸地形データセット 2020FG
表-1 漁船ビッグデータの作成時期

年間

中期

短期データセット
2016All
2017All
2018All
2019All
2020All

期間始め
2016/03/132017/03/21
2018/03/24
2019/03/01
2020/03/01

終わり
2017/01/13
2018/01/16
2019/01/10
2020/01/22
2021/01/26

日数
306
301
292
327
331

2016AE
2016FH
2017AF
2018CD2018FG
2019BC
2019FG
2020AB
2020FG

2016/03/13
2016/09/24
2017/03/21
2018/06/14
2018/10/08
2019/05/23
2019/10/13
2020/03/21
2020/10/11

2016/09/19
2017/01/13
2017/10/18
2018/08/31
2019/01/10
2019/08/07
2020/01/11
2020/06/29
2021/01/16

191
112
212
79
95
77
91
101
98

2020A
2020B
2020C
2020D
2020E
2020F
2020G

2020/03/21
2020/05/21
2020/07/13
2020/07/27
2020/09/10
2020/10/11
2020/11/22

2020/05/19
2020/06/29
2020/07/24
2020/090/1
2020/10/072020/11/192021/01/1660401237284056

図-3 解析対象とした衛星シーンの取得日

ここまでで多数の水深データが得られるが，取得位置，取得時期はランダムである．そこで，漁船の操業頻度，海象の経過を考慮して，年間をいくつかの期間に分けてデータ処理を進めた（表-1）．海象条件を考慮する際には，顕著な高波浪イベント，出水等に着目し，これらにより生じ得る地形変化を抽出できるように期間を定めた．
一つの期間に含まれる水深データに対してKriging法による空間的な内挿・外挿を行って10 m格子の水深データを作成し，これに移動平均による平滑化を行って水深データセット（漁船ビッグデータ）とした．このように作成位置）を組み合わせて海岸地形データセットを作成する． した水深データセットは，一つの期間の時間平均的な海先ず，両者の収集，データ処理等について説明し，次に， 底地形を表すものである．
両者を組み合わせた過程を説明する．

以上の手順により作成されるよる水深データの妥当性
は深浅測量データとの比較により検証されている6)．そ(1) 漁船ビッグデータ
遠州灘で操業する漁船に搭載されている魚群探知機とGPSより，水深，位置，時刻をデータロガーに収録した3), 4), 5)．データロガーを装着した漁船は11隻である．

こでは，海底地形の断面形は概ね良好に捉えられること，測深誤差の標準偏差はおよそ0.2 mより小さく，深浅測量成果より0.2 から 0.5 m 程度深いオフセットを持っていることが確認されている．

海底地形データは次の手順で作成した．先ず，データが収録された位置（緯度・経度，WGS84）を平面直角(2) 汀線データ座標系（VIII 系，X：南北方向座標，Y：東西方向座標）

インターネットより無料で取得できる中分解能の可視衛星データ（Sentinel-27)，空間分解能：10 m，回帰日数：6)に変換し，計測された水深に対して潮位補正 を行い水深（T. P. 値）を求めた（以降，単に水深と呼ぶ）．潮位5日） をオープン衛星画像とする．2016年から2021年の補正では，気象庁観測潮位（御前崎，舞阪）の調和解析

間に取得された衛星シーンを検索し，水際を判別でき撮結果を用い，1分毎の遠州灘の海水位を定め，漁船が計像時の入射波浪が小さいと目視で判断された36シーンを測した水深を修正した．

解析対象とした（図-3）．

I_1106

陸 200 m 海■ 漁船ビッグデータ・作成位置 ■ 衛星・汀線位置-57000-57000

汀線位置・空間分布の比較（竜洋海岸，2020 年 12月）．平均誤差 15.5 m，変動強度 7.9 m．

陸 100 m 海

East ← Y [m] → West-52100(a) データがある位置の平面分布

depth [m]-147650-147700-147750-147800-147850
0North ← X [m] → South
12345Y = -52100 m
6■ 漁船ビッグデータ・水深 ■ 衛星・汀線位置---- 線形補間

Y [m]-56000-56000land-520002020年12月
2020年12月13日

図-5sea-51900〇 測量結果-■- 衛星データ-58000-58000-59000-59000-60000-60000-61000-61000-62000-62000-63000-63000-149210-149200 X [m]竜洋海岸#200#200-149190-149180● 衛星-149170-●- 測量-149160-149150-149140-149130-149120-1491102015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022

図-6 汀線位置・時間変化の比較（測量結果，衛星汀線データ）（竜洋海岸）(b) 海浜断面形とデータがある位置
図-4 漁船ビッグデータ（2019All）と衛星汀線データの関係（浅羽海岸）．(a) 漁船ビッグデータ水深作成位置と衛星汀線の平面分布，(b) 沿岸位置 Y = -52,100 mの岸沖方向の水深分布と線形補間．

汀線データは次の手順で作成した：先ず，選定した衛星シーンの内，近赤外波長帯のシーンより水際位置を読み取った（図-2）．近赤外は日射に含まれており，陸域(a) 竜洋海岸（2020年冬季）

では反射し，水域ではほぼ完全に吸収される．この特性を利用し， ArcMap（https://www.esri.com/en-us/arcgis/products/arcgis-desktop/resources）の最尤分類法により陸域と水域を区別した．続いて，衛星データ取得時の観測潮位（御前崎，気象庁）と各沿岸域の前浜勾配（1/15 あるいは 1/30，既存の測量結果より決定）を用い，読み取った水際位置に対して潮位補正を行ない，汀線位置（T.P. 0 m で定義）を定めた．なお，対象域の河口域（太田川，天竜川，馬込川）と港湾域（福田漁港）では汀線を定義できない．
(3)

漁船ビッグデータと汀線データの結合漁船ビッグデータには汀線から水深約 3 mまでの水深データがほとんど含まれないため，この領域の海底地形を汀線データとの補間により作成した．

(b) 篠原海岸（2016年秋季）
図-7 海岸地形データセットと深浅測量による岸沖断面の比較ータが得られない空白域がある．
本研究では空白域の水深データを次の手順で求めた：[1] 各沿岸位置において，汀線データより水際位置を定先ず，汀線データを漁船ビッグデータの作成期間（表める．[2] ここから南方向に漁船ビッグデータ最陸寄り-1）に合わせて平均化した．各期間に含まれる汀線デー位置の水深を求め，汀線との間の断面形を直線近似によタの数は異なる．また，汀線データが取得されていないり定めた（図-4(b)の破線）．この近似の妥当性は次章で場合は直近のデータで代替した．図-4(a) に2019年の漁船確認する．なお，離岸堤がある領域では，漁船が離岸堤ビッグデータ（2019All）の水深データが作成された位置と汀線の間で操業しないために，空白域の水深データをと汀線データの分布，図-4(b)に南北（岸沖）方向の水深埋める作業は行わなかった．

分布と汀線位置を例示する．このように，浅海域にはデI_1107

以上の手順で作成した海岸地形データセットの例を図データより読み取った汀線位置と比較した例を図-5に示す． 衛星データより定めた汀線位置は海岸線の概形を捉えている．衛星データによる汀線位置は平均的に測量結果に比べて海側にシフトしていた（平均誤差15.5 m）．
本研究において波浪が穏やかと判読されたシーンの解析からは，衛星観測の空間分解能（10 m）に見合った平均誤差・変動強度（10 mのオーダ）で汀線位置を定められることを確認している．
b) 時間変化
各年の深浅（横断面）測量結果より汀線位置（T.P. 0.0m）を定め，衛星データより読み取った汀線位置の時間(a) 海岸地形データセット（2016All – 2020All）

変化を比較した結果を図-6に例示する．衛星データから求めた汀線データにはバラツキがあるが，測量結果は概ねこのバラツキの範囲内に収まっている．このことは他の沿岸位置でも確認しており，衛星データから汀線変化の動向を追跡できると考える．
(2) 断面形状：補間方法の妥当性
本研究では，対象域がおおよそ東西方向に延びる平行等水深海岸とみなせることより，水深データの空白域を求める際に南北方向の線形補間を行った．
(b) 深浅測量（2017/02 – 2021/01）
図-8 海岸地形データセットと深浅測量に作成した水深変化マップの比較（浅羽海岸，福田漁港，竜洋海岸）

海岸地形データ-32.1-2.8+1.9

洋海岸，図-7(b)は篠原海岸における例である．図中の点線はデータセットのうち線形補間による範囲を意味し，

表-2 2017年から2021年にかけての土量変化（単位：104 m3）領域
ECW

図-7は，海岸地形データセットの岸沖断面を，定期深浅測量の成果と合わせて示したものである．図-7(a)は竜深浅測量とデータセットの水深差（ここでは誤差とする）

深浅測量-5.9+18.1+17.6も示した．両海岸とも，沖合のバーやトラフといった地形の特徴は漁船ビッグデータにより捉えられており，その誤差も小さい．また，衛星画像による汀線位置も測量成果とほぼ同じである．竜洋海岸では，補間された水深-2(b)に示す（静岡県遠州灘：浅羽海岸～天竜川～今切口， は測量成果との差が大きく，最大で3 m 程度の乖離が生
延長約34 km）．本研究で用いる座標系は平面直角座標
じた．一方，篠原海岸では汀線近傍においても誤差は小系VIII（X：南北方向座標，Y：東西方向座標）である．

さく，線形補間によって汀線から沖合までの地形データ

漁船の操業範囲に沿って水深データが取得されること，を形成できた．

等水深線が汀線とほぼ平行であること等が読み取れる．

この空白域の水深を推定する際には，漁船ビッグデー
タと汀線データに対して局所的なカーブフィッティングを適用するなど，より複雑な手順をとることも考えられ

3. 海岸地形データセットの確からしさる．しかし，曲線を決めるための変数決定といった計算コストの上昇に加え，曲線を使ったとしても水深を何ら

本章では測量結果を用い，海岸地形データセットの確かの関数で推定するもので，結果的には実地形を再現す

からしさを汀線位置，断面形状，土砂収支の観点より検るには至らないといった消極的な面もある．上述したよ

討する．

うに，直線を用いても実地形にフィットする場合もあり，補間の簡便性を重視すれば，線形的な内挿も活用できる(1) 汀線位置と考えられる．

衛星データより読み取った汀線位置の確からしさを空(3) 土砂収支間分布と時間変化の点から確認した．
a) 空間分布福田漁港とその周辺東西の海岸の2017年から2021年に深浅測量結果より汀線位置（T.P. 0.0 m）を定め，衛星かけての水深変化を海岸地形データセットおよび深浅測I_1108

表-3 水路測量における深さ測定の誤差の限度パラメータ8)ab
水域の区分
0.25 m0.0075
特 級0.5 m0.013
一a級
0.5 m0.013
一b級
1m0.023
二 級量成果より求めた（図-8）．両図とも，灰色はデータのない領域を表しており，± 0.5 mを超える水深変化に着色した．両データによる侵食・堆積の空間的なパターンはおよそ一致しており，本論の提案により侵食域と堆積域を把握することが可能である．
次に，この時間差分から図-8(b)に示したE（面積：342.2万m2），C（157.7万 m2），W（169.5万 m2）の3領域

表-4 海岸に関する測量10)
目的について土量変化を算出した（表-2）．この際，漁船測深結果に0.2 m程度の誤差が混入していることを考え，計画策定

海岸地形データセットについては，± 0.5 mを超える水深

測量作業名
海岸地形図作成
計画用基本図作成

海岸保全
設計用基本図作成
施設計画
モニタリング 海岸侵食実態調査（海岸地形変化） 被災実態調査

変化があった場合に積算を行った5), 6)．領域Eにおいては侵食を過大に，領域C, Wにおいては堆積を検知できておらず，特にE領域での乖離が大きい．両データの特徴を測量の種類
水準測量（海浜及び汀線測量）
深浅測量

水深差の頻度分布の観点から検討したところ，海岸地形データセットは侵食が生じた地点が多いことを確認した． a) 設計用基本図作成
ただし，これが系統的な誤差に起因するのか，あるいは，
これは海岸保全施設の出来形管理に係る．出来形管理
地形データ作成期間（1年間平均データ）によるのか等

では，施設の種類や構造物種類に応じて，3 cm（場所打の検討は今後の課題である．

ちコンクリート突堤の天端基準高等）～ブロックの高さの1/2（乱積構造物の天端基準高等）の精度が求められ
る11)．ただし，設計時から施工開始までの期間及び施工

4. 提案する海岸地形モニタリング手法の活用

中にも地形変化が生じることを加味すると，実態として求められる水深計測精度は，短期的な水深変化よりも小本論文で提案する海岸地形モニタリング手法の活用範囲について検討する．
本手法が極浅海域の地形を補間により推定することよさいことであると考えられる．短期的な水深変化量は，例えば，図-6に示した汀線変化（30 m 程度）および前浜勾配（1/15 ~ 1/30）からは，おおよそ1 ~ 2 m となる．

り，沖合構造物周辺の地形変化の把握には適していない

本論で提案する手法は，漁船ビッグデータ取得範囲にと考えられる．その他の海岸への適用について，測量については設計用基本図作成に活用することができるが，求められる精度の観点から整理した．

汀線位置と結合する範囲については精度が不足する．
b) 海岸侵食実態調査(1) 告示等における測量精度
海岸域の測量のうち，船の航行に資することを目的とする水路測量については「平成14年海上保安庁告示第102号水路測量における測定又は地調査の方法に関する

いわゆる海岸モニタリングであり，これに求められる精度は，河川供給土砂量等の境界条件や，実施・計画している対策の規模，沿岸漂砂量に代表される地形変化のスケールにより異なる．例えば，本論文で調査対象とし告示 別表第二」 に求められる精度が規定されている． た遠州灘沿岸のうち，浜松篠原海岸では，約1 kmの侵食深さの測定の誤差の限度は�𝑎𝑎2 + (𝑏𝑏𝑏𝑏)2 で表され，dは区間を対象に，水深2 mまでの範囲で粗粒材養浜が行わ
8)

水深(m)，aおよびbは水域の区分に応じて表-3のとおり

れ，養浜事業の休止後に3.2万 m3/年の速度で侵食が進ん設定されている．海岸域は，一a級または一b級に該当するため，水深10 m地点の誤差の限度は0.5 m程度となる．

でいるという分析がされている12)．この土砂量変化を算定した範囲の面積は，区間延長1 km，水深2 m位置までの岸沖距離200 mの20万 m2であるため，ここで確認されの技術上の基準・同解説」 に示されている．そこでは， た地盤高の変化量は平均 − 0.16 m/年となる．これらの土海岸の測量全般に対する誤差の考え方は「港湾の施設
9)

前記海上保安庁告示第102号別表第二の内容を参照して砂量変化を論じる際に許容される誤差について定量的に「測量の目的に応じて参考にすると良い」としており，定められたものはないが，少なくとも測深の平均誤差が具体的な数値は示されていない．

地盤高変化量の半分以内に収まっていることが必要であると考えられる．この目的には本論の提案は不向きであ(2) 測量・モニタリングに求められる精度ると考えられる．
10)

海岸侵食実態調査の場合，定性的な評価から得られる

このうち，設計用基本図作成および海岸侵食実態調査に情報も重要である．沿岸の改変後に周辺海域の経年的な海岸の測量は，一般に表-4に示す目的に活用される ．

ついて，測量成果に求められる精度の考え方を整理した． 地形変化が堆積または侵食に転じているかといった傾向

I_1109把握や，沖合のバー地形の消失等の海岸侵食の特徴的な参考文献

地形変化が確認できると，侵食対策の必要性の判断に繋1)げることができ，本論の提案はこれに応えるものである．
(3) 海岸地形モニタリング手法の活用
以上，本論の提案の適合性について述べてきた．最後に海岸地形の測定について触れる．重要な観点は，個別の事案に応じて海岸地形測量に求める精度を設定し，成果物を活用する目的，範囲等を定めることである．ここまでに述べてきたように，常に従来的な測量によらずとも目的を達成し得る検討対象はある．本提案には高頻度，広範囲という特徴を活かし，従来的な手法と交えて活用する方法論を示すことが求められる．

5. 結び
最近5年間の遠州灘を対象に，漁船BD・水深データと衛星画像・汀線位置を合わせた海岸地形データセットを作成した．その結果，汀線位置は衛星の観測分解能程度の確からしさで把握できること，海浜断面性状（例えば，バー・トラフの存在）の消長を追跡し得ることなどを示した．一方で従来の公的な測量と併用／代用することに向けては本手法が不確実性のあるデータを提供することに留意し，誤差を含むデータの活用についてさらなる検討が必要である．
謝辞： 本研究を進めるにあたり，静岡県に海岸地形モニタリングに関するアドバイスと測量結果の提供を頂いた．本研究は日本建設情報総合センター・研究助成事業ならびに科学研究費補助金（18H01544，19H02244）の支援を得て行われた．漁船ビッグデータの取得に際しては，浜名漁業協同組合，遠州漁業協同組合，南駿河湾漁業協同組合，静岡県に協力を頂いた．ここに記して謝意を表鶴成悦久，西隆一郎，加茂崇，立山芳輝，浜本麦，
林健太郎: GPS 魚群探知機による極浅海域を対象とした調査手法に関する研究，土木学会論文集 B3（海洋開発），Vol. 69, No.2, pp.I_1132-I_1137, 2013.
2) 岡辺拓巳，下園武範，武若聡，増田隆宏，松野英昭，鈴木高行，松尾幸二郎: ベイズ推定を用いた海底地形データの融合手法に関する研究，土木学会論文集 B2（海岸工学），Vol. 76, No.2, pp.I_1345-I_1350, 2020.
3) 橋口喬太，岡辺拓巳，武若 聡：オープン衛星画像と漁船ビッグデータによる浅羽海岸の海岸地形モニタリング，土木学会論文集 B2（海岸工学），Vol. 77，
No. 2, pp. I_1093-I_1098, 2021.
4) 岡辺拓巳，加藤茂，高岡翔: 天竜川河口テラスの高頻度なモニタリングに基づく地形変化の解析，土木学会論文集 B2（海岸工学），Vol. 70, No.2, pp.I_626I_630, 2014.
5) 岡辺拓巳，加藤茂: 漁船ビッグデータを用いた静岡県
福田漁港・浅羽海岸の海底地形モニタリング，土木学会論文集 B2（海岸工学），Vol. 73, No.2, pp.I_607I_612, 2017.
6) 岡辺拓巳，青木伸一，河村 雅彦: シラス漁船を利用した広域・高頻度海底地形図の作成とその応用に関する研究，海岸工学論文集, 55 巻, pp.661-665, 2008.
7) European Space Agency: Sentinel-2, https://sentinel.esa.int/web/sentinel/missions/sentinel-2, 参照 2022-05-02.
8) 海上保安庁：平成 14 年海上保安庁告示第 102 号水路
測量における測定又は地調査の方法に関する告示，
https://www1.kaiho.mlit.go.jp/GIJUTSUKOKUSAI/SHID
OW/site0013/，参照 2022-05-18.
9) 公益社団法人日本港湾協会：港湾の施設の技術上の基準・同解説（下巻），p.1534，2018.
10) 国土交通省水管理・国土保全局：河川砂防技術基準
調査編，第 22 章 第 2 節 －2，2016
11) 国 土 交 通 省 ： 土 木 工 事 施 工 管 理 基 準 及 び 規 格 値（案），202212) 宇多高明，内藤慎也，袴田充哉，八木裕子：粗粒材
養浜後の浜松篠原海岸の海浜変形の実態，土木学会
論 文 集 B2（ 海 岸 工学 ） ， Vol.77， No.2， pp.I_601I_606，2021．
(Received March 17, 2022)(Accepted July 21, 2022)

します．

VALIDATION AND VERIFICATION OF APPLICABILITY OF LOW-COST
COASTAL MAPPING SYSTEM COMBINING DEPTH DATA FROM FISHINGVESSELS AND SHORELINE POSITION FROM OPEN SATELLITE IMAGERIES
Hiroko YAGI, Takumi OKABE, Satoshi TAKEWAKA and Liang JIAMIAN
Due to the recent reduction of public works expenses in Japan, it has become hard to maintain the frequency and extent of public coastal monitoring programs. In this study, we propose and examine a coastal
monitoring system that can be used with or as a substitute for public coastal monitoring programs. The
proposed approach combines two datasets to monitor the coastal bathymetry: depth data collected by multiple fishing vessels' fishfinders and shoreline positions determined from visible satellites available free on
the Internet. The system is characterized by its low-cost and high-frequency coverage of bathymetric information. The recent coastal topographies of a 34 km sandy beach in the Enshu Coast, Shizuoka Prefecture(Bezaiten River - Tenryugawa River - Imagireguchi) were studied using this system and its certainty andapplicabilities are discussed.

I_1110