港湾空港技術研究所報告第 63 巻第 1 号(2024.3)

海面ビデオ映像に基づく輝度周期の導入と波浪パラメータ推定
田村

仁1・細川

真也2・藤田勇3・大倉

要

翔太4・本間翔太5・川口浩二6

旨

本稿は Coastal Engineering Journal に出版された論文「Extraction of ocean wave parameters from video
images」の日本語訳版である．本研究では実務的な運用を目的として，沿岸域に設置された監視カ
メラ映像から波浪パラメータを推定する手法を提案する．カメラ映像は東京湾の観音崎・東京湾海上交通センターの展望室にカメラ機材をおよそ４カ月間設置してデータ取得を行い，現場波浪観測
データ，および波浪モデルデータを用いて解析を行った．まず，得られた海面ビデオ映像の輝度値
時系列から周波数領域における輝度スペクトルと輝度周期を定義して導入した．本研究の新規性は輝度周期を用いた波浪統計量推定手法の提案である．これは非常にシンプルな方法であるにも関わらず，輝度周期を用いることで有義波高や有義波周期といった波浪統計量を精度よく推定できることを確認した．波浪に伴い変動する海面輝度の代表周期には海面の局所的な勾配変動が内在されている可能性が高く，実際，カメラ映像から得られる輝度スペクトルと水位変動から得られる勾配ス
ペクトルは類似性の高い形状を示すことが確認できた．

キーワード：輝度周期，波浪パラメータ，勾配スペクトル，監視カメラ
1 海洋利用研究領域 上席研究官
2 海洋環境制御システム研究領域 海洋環境情報研究グループ長
3 特別研究主幹
4 海洋環境制御システム研究領域 海洋環境情報研究グループ 主任研究官
5 インフラＤＸ研究領域 ビッグデータ研究グループ 研究官
6 海洋利用研究領域 海象情報研究グループ長〒239-0826 横須賀市長瀬3-1-1 国立研究開発法人海上・港湾・航空技術研究所 港湾空港技術研究所
電話：046-844-5048 Fax：046-842-5246
e-mail:htamura@p.mpati.go.jp- 23 -REPORT OF THE PORT AND
AIRPORT RESEARCH INSTITUTE
Vol.63, No.1 (Mar.2024)

Extraction of ocean wave parameters from video images
Hitoshi TAMURA1
Shinya HOSOKAWA2
Isamu FUJITA3
Shota OKURA4
Shota HONMMA5
Koji KAWAGUCHI6

Synopsis
In this study, we proposed a method for estimating windsea parameters from the images
captured by the surveillance camera installed in coastal areas for practical use. Camera images wereacquired in the observation room of the Tokyo Bay Marine Traffic Center at Cape Kannon in Tokyo
Bay, Japan for approximately 4 months. Video images of the sea surface were analyzed using in-situ
wave observations and wave model data. The brightness spectrum in the frequency domain and thebrightness period were defined and introduced from the time series of brightness values in theobtained video images. The novelty of this study lies in the method proposed for estimating thewave parameters using the brightness period. Although this is a simple method, we confirmed thatthe wave parameters for windsea, such as the significant wave height and significant wave period,
can be estimated with high accuracy using the brightness period. Furthermore, we confirmed thatthe brightness spectrum obtained from camera images and the slope spectrum of wind waves
exhibited extremely similar shapes.

Key Words: Brightness period, ocean wave parameters, wave slope spectrum, surveillance cameras
1 Principal Researcher, Coastal and Ocean Development Department
2 Head of Marine Environmental Information Group, Marine Environment Control System Department
3 Senior Director for Research
4 Senior researcher, Marine Environmental Information Group, Marine Environment Control System Department
5 Researcher, Big data Technology Group, Infrastructure Digital Transformation Engineering Department
6 Head of Marine Information Group, Coastal and Ocean Development Department
3-1-1 Nagase, Yokosuka, 239-0826 Japan
Phone: +81-46-844-5048
Fax: +81-46-842-5246
E-mail: htamura@p.mpat.go.jp- 24 -

目

次

旨 ·······················································································································

23

1. はじめに ··················································································································

26

要

2. 材料と方法 ···············································································································

26

2.1

ビデオ映像の取得 ·································································································

26

2.2

ビデオ映像のプレ処理 ·························································································

27

2.3

NOWPHASによる波浪観測 ·······················································································

28

2.4

WW3による波浪過去計算 ·······················································································

28

3. 結果 ·························································································································

29

3.1

輝度スペクトルおよび輝度周期の導入 ···································································

29

3.2

波浪条件：風波とうねりの区分 ············································································

30

3.3

波浪条件：有効吹送距離の影響 ············································································

32

4. 議論と考察 ···············································································································

34

4.1

輝度スペクトルと勾配スペクトルの関係 ································································

34

4.2

風波の勾配スペクトル形状 ···················································································

34

4.3

輝度スペクトルと輝度周期の再訪 ·········································································

36

5. まとめと今後の課題 ··································································································· 37
謝辞 ······························································································································ 37
参考文献 ························································································································ 37- 25 -

田村

仁・細川

真也・藤田

勇・大倉

1. はじめに

翔太・本間

翔太・川口

浩二

された解析手法によって海表面の短波重力波スペクトル構造の理解が進んでいる（例えば Yurovskaya et al., 2013）．

大航海時代に執筆されたコロンブスの書簡には，その一方で，これらの方法は前提とする気象条件や解析領域

航海の成功を左右した当時の気象・海象条件が克明に記のわずかなノイズ（Sun Glitter や白波・気泡など）によされている．それは波浪観測の起源とも言えるものであって適用範囲が制約される．そのため解析対象となる条り海面状態を目視で確認して描写することから始まった．

件が非常に厳しく実務的な波浪観測には適さない．

近代における海洋波研究は Sverdrup and Munk（1947）が本研究では実海域でのより実務的な運用を想定し，沿有義波の概念を導入することで始まったが，そこでは断岸域に展開された監視カメラ映像から波浪統計量を定量片的に得られていた目視観測データが統一的に整理され的に推定する手法を提案する．放送や医療分野などでのた．有義波で取り扱う個別波が波高の上位 1/3 である理高画素・高感度カメラの急速な普及に伴い，監視・防犯

由は，人間が目視観測で直感的に求める波高が比較的大カメラ分野でも技術革新が進んでいる．監視カメラを沿

きい波に重点を置く傾向があることに対応するためであ

岸災害の防災・減災に役立てるためには，波浪現象をとった．

らえるため位相分解が可能な高画素機であること，また

つまり波浪の目視観測は人間の目をセンサーとした一

暴風時の視界不良な状況でも撮影可能な高感度機である

種の受動的なリモートセンシングである．現在では，可ことが必要不可欠である．近年の CMOS センサーの革新

視光領域からマイクロ波まで電磁波の海面反射を，能動的技術開発によりこれらの条件はクリアーされつつあり

的または受動的に利用した海洋波のリモートセンシング（例えば，Yamaguchi et al 2010），沿岸防災への利用可能技術が多岐にわたって開発されてきている．海面の Sun性が急速に高まっている．本研究では，リアルタイム映

Glitter を利用することで海洋表面の粗度（MSS）を計測

像による沿岸災害モニタリングと同時に波浪統計量を定した Cox and Munk (1954)による先駆的な研究は広く知量的に推定する方法を開発することを目標としている．

られている．その後も可視光の海面散乱・反射を利用し本論文の構成は以下のとおりである．第２章では本研たステレオ画像撮影（e.g., Banner et al. 1989, Benetazzo et

究での解析に用いるビデオ映像の取得方法と事前処理方

al., 2006）や偏光カメラによる高波数スペクトル推定（e.g.,

法，NOWPHAS 波浪観測データ，第三世代波浪モデルに

Zappa et al., Laxague et al.），測位衛星のマイクロ波シグナ

よる波浪再現計算の方法を記述する．第３章ではこれら

ルを利用した GNSS-R（e.g., Ruf et al. 2018），衛星搭載合のデータ解析に基づいてビデオ映像から波浪統計量を推成開口レーダー（e.g., Hasselmann et al., 2013），そして船定する方法を提示する．具体的にはビデオ映像から得ら舶搭載 X-band レーダー（e.g., Borge et al., 2004, Lund et al.,

れる輝度周期を導入し，それと波浪統計量の相関性の高2016）など多岐にわたる手法が開発されてきている．こさを利用して推定するものである．第４章ではビデオ映

れらの波浪のリモートセンシング技術は，高波数領域に像に反映される海面輝度が海面勾配を反映した物理量でおける未知のスペクトル構造の発見や全球スケールでのあることを議論して示す．最後に，第５章ではカメラ映波浪現象の解明など波浪研究の歴史的発展に大きな役割

像による波浪観測の可能性と今後の課題がまとめられる．

を担ってきた．

2. 材料と方法

本研究では目視観測の延長線上にある観測手法として，
カメラ映像から波浪統計量を推定する方法を提案する．

2.1

カメラ映像を利用する最大の利点は，全ての機材が市販ビデオ映像の取得品として入手することができるため，低コストでシステ

東京湾を囲む三浦半島の観音崎・東京湾海上交通セン

ム構築を行えることである．しかしながら一般的にカメター（東経 139.7434 度，北緯 35.2579 度）の展望室に機ラ映像から海面水位を直接計測することはできない．そ材を設置してビデオ撮影を行った（図-2.1）．東京湾海上のため可視光の海面反射を利用した解析では，まず得ら

交通センターは東京湾を航行する船舶に対して航行情報

れた画像（海面輝度）に対して２次元フーリエ変換を施提供および航行管制の業務を行っている施設である（図し波数領域における画像スペクトルを得る．そして完全-2.1b）．カメラは設置高さを海面高度 75.5m，方位角をに均一な気象条件や理想的な太陽光の幾何学特性を仮定

北北東（北から 10 度時計回り），カメラ入射角を 7 度とした上で，理論的もしくは半経験的に導出された伝達関して固定した．カメラ画角内に設定する解析対象海域

数を用いて画像スペクトルから水位スペクトルを得るの（Region of Insterest，ROI）を図-2.1c に示す．撮影機材が一般的である（例えば，Stilwell 1969）．これらの洗練には SONY 製の４K ネットワークカメラ SNC-VB770 お- 26 -

海面ビデオ映像に基づく輝度周期の導入と波浪パラメータ推定

図-2.1(a) 本研究での対象観測海域である東京湾の湾口部．東京湾海上交通センターおよび NOWPHAS 波浪観測地点（地点名：第二海堡）は，それぞれ黄色ピンおよび白四角で示している．(b) 東京湾海上交通センター遠景．タワー上
層の展望室（海面高度は 75.5m）にカメラを設置した．(c) カメラ映像の画角内に設置した ROI に対応する海域．東京湾海上交通センターから 300m 程度の沖合に ROI が設定．
よびレンズ SEL2470GM （焦点距離：35mm）を用いた．

要となる．ここでは得られた映像の中から適切な解析対

SNC-VB770 は 35mm フルサイズ（12 メガピクセル）の象海域やデータ抽出条件の設定をすることで，現実的なCMOS センサーを搭載し，最低被写体照度 0.004 lux を実処理時間でデータ解析が進められるようにプレ処理を行現した高感度カメラである．SNC-VB770 からのリアルタった．なお以下のプレ処理は全て Python-OpenCV を用い

イムストリーミングプロトコル（RTSP）で得られた映像て実施している．

信号は ffmpeg および Node.js でシステム構築したレコー

まずチェスボードを用いたカメラ内部パラメータ行列

ダーで HDD に保存した．

の推定を事前に行い，得られた映像のレンズひずみ補正

動画データはコーデック：H264（16 Mbps），ビデオ解を行う．図-2.2a は歪み補正後の映像となるが四隅に多像度：3840x2160 ピクセル，フレームレート:15fps である．

少の補正の効果が表れるが，画像の中央部はほとんど補連続撮影されたデータを１ファイル 10 分間で区切って正の影響がなかった．解析対象領域となる ROI の設定に保存し解析に用いた．１つのファイルサイズは 0.4-1.3GB

は任意性がある．ここではオリジナルの４K 映像の範囲

程度とメディアエンコーダーの動画圧縮性能で幅がある．

から岸寄り（画面下部）の中央部 1600x250 ピクセルとし本研究で解析対象とした動画は，2021 年 9 月 9 日からた（図-2.2a の白枠部分）．これは ROI を沖合（画面上部）

2021 年 12 月 31 日までの間で取得された，0600JST からに設定する場合と比較して，１．ピクセル当たりの空間

1800JST までの時間帯の映像である．また動画はおおむ

分解能が高く，２．東京湾を往来する多数の船舶によるね北向きに設置されたカメラから撮影されたものである．

ノイズを避けることができ，さらに３．荒天時の視界不そのためカメラは海面からの後方散乱光を捉えており，良による映像劣化をできるだけ回避することができる，

Sun Glitter が映り込むことはほとんどないことを確認しといった理由による．
得られた映像は RGB から 8-bit グレースケール（256ている．

諧調）へ変換し，さらに 15fps から 3fps へダウンサンプ
2.2

リングして抽出した．それらを総数 3285 個の一次処理フ

ビデオ映像のプレ処理得られた膨大なデータから最大限の情報を抽出し解析

ァイルとして保存した．オリジナルの H264 圧縮動画フ

対象として取り扱うことは理想的ではあるが，それにはァイルから解析が可能なデータに変換するにはデコーデ相当な処理時間とデータストレージ等の計算機資源が必

ィングが必要となる．そのため上記のような領域や fps- 27 -

田村

仁・細川

真也・藤田

勇・大倉

翔太・本間

翔太・川口

浩二

Corporation USW-1000，以下 USW）により海面水位の時
系列変動がサンプリングレート 2Hz で連続的に計測されている．USW-1000 の電気信号の誤差は最大出力電圧に対して 1%以下である．生データに品質管理を適用し非現実的な信号はスペクトル解析の前にフィルタリングした．波浪統計量に関しては 20 分間の観測時間から算出されるものを 1 サンプル観測値としビデオ映像の取得された時刻と同期して取り扱った．1 次元周波数波スペクト
ルに関しては 1Hz のナイキスト周波数までの高速フーリエ変換（FFT）を用いて推定し，ノイズを除外するためのカットオフ周波数は 0.75Hz に設定した．
本研究では，カメラによるビデオ映像および超音波波
高計による水位変動の２種類の観測データを取り扱う．
しかしながら，それらは“理想的”な同一地点で取得されたものではないため得られたデータの解釈には注意が必要となる．実際に図-2.1a で示したようにビデオ映像の ROI と超音波波高計の NOWPHAS 位置には 5km 程度の距離がある．境界条件の影響が小さな外洋域であれば，吹送距離の差は得られる波浪統計量に対してそれほど大(a) ４K カメラによるサンプル画像（歪み補

きなものとはならない．しかしながら本研究で対象とす

正後）．白枠が本研究で解析対象とする ROI． (b) 上る東京湾内では複雑な海岸線とそれに対する風向に依存

記 の サ ン プ ル 画 像 を Schwendeman and Thomson

して，２つの観測位置における有効吹送距離が全く異な(2015)による水平補正とホモグラフィー変換によりる条件が存在する．これら有効吹送距離の違いによる波ROI を上空から眺めた俯瞰図へ変換したもの．カラ

浪統計量への影響は３．３節で詳細を確認する．

図-2.2

ーシェードは海面輝度で 8-bit グレースケール（256諧調）に対応．

2.4

WW3による波浪過去計算

ビデオ映像内の解析対象領域とそれよりも空間スケーのデータ総量の縮小操作を施しても１ファイルサイズはルの大きな東京湾全域での波浪特性との関係をよりよく700MB 程度となる．図-2.2b は Schwendeman and Thomson

理解するために波浪モデルによる過去再現計算を行った．

(2015)による水平補正とホモグラフィー変換により，ROI

波浪モデルには第三世代波浪モデルの一つであるを上空から眺めた俯瞰図へ変換したものである．ROI はWAVEWATCH-III v3.14 （WW3, Tolman 2009）を用いた．

東京湾海上交通センターから沖合に 300ｍ程度，空間ス

WW3 による波浪計算には４つの領域（それぞれ全球モ

ケールは東西方向に 150m，南北方向に 100m 程度の海域

デル，日本近海モデル，関東近海モデル，東京湾モデル）に対応していることが確認できる（図-2.1c に示した ROIを設定し，１方向ネスティング手法を用いて効率的に計に対応）．

算を行った．空間解像度はそれぞれ 30'（~50km），4'（~7km），36''（~1km），9''（~250m）である．波浪モデ

2.3

NOWPHASによる波浪観測

ルの主要な外力となる海上風速データには ECMWF本研究ではビデオ映像から推定される波浪統計量を現

Reanalysis v5 （ ERA5 ） お よ び Japan Mereological

地観測値と比較することで解析を進める．ここでは国土

Agency/Meso-Scale Model（JMA/MSM）の２つプロダク

交通省によって維持管理される NOWPHAS（Nationwideトを採用している．また水深データには NOAA/ETOPO1

Ocean Wave information network for Ports and HArbourS，全および日本水路協会 M7001 を用いており，海岸線に関し

国港湾海洋波浪情報網）の観測データを使用した．対象てもそれらの値から海陸マスクを作成して推定している．

とした観測地点は NOWPHAS 第二海堡（図-2.1a，緯度：本研究でのデータ解析は全て東京湾モデルの結果に基づ

35.3036N，経度：139.7472E，水深：31.8m）である．波

いている．波浪モデル設定の詳細に関しては Tamura et al

浪データに関しては，海底設置型の超音波波高計（Sonic(2021)に記載されている．

- 28 -

海面ビデオ映像に基づく輝度周期の導入と波浪パラメータ推定

図-3.1

画像処理による輝度周期の推定方法．(a)ビデオ画像 1 ピクセルから得られる海面輝度の時間変動．輝度値はトレンド除去して解析に使用する．(b) ROI における海面輝度の標準偏差と(c)そのヒストグラム．縦線は中央値を示している．(d) 輝度値時系列から 1 次元 FFT を用いて得られる輝度スペクトル．ヒストグラムの中央値をアンサンブルメ
ンバーとして抽出し，各メンバーのアンサンブル平均として輝度スペクトルを推定．縦バーは各周波数帯の分散を示している．輝度スペクトルのピーク周波数から輝度周期を定義して導入．
グレースケール）は 0 から 1 の実数へ変換し，さらにトレンド除去を行って 10 分間の時系列として取り扱う（図3. 結果-3.1a）．設定した ROI 内（図-2.2a）には 1600×250 の3.1

輝度スペクトルおよび輝度周期の導入

ピクセルが含まれるが，その中から適当なサンプル数をビデオカメラで撮影された海面輝度は，海洋波のみな抽出してアンサンブル平均値を求める．いくつかの試行

らず太陽光の入射角や雲量といった多くの自然要因，ま錯誤の結果，ノイズ除外も考慮して次の方法を適用した．

たカメラ自体の露出設定（Ｆ値，シャッタースピード，

まず，ROI 内の各ピクセルにおける輝度値の時系列から

ISO 感度）に依存する．そのため海面輝度自体から波浪

標準偏差を計算し（図-3.1b），そこから一定数のビンで情報を抽出することに期待はできない．
一方で，時々刻々区分したヒストグラムを作成する（図-3.1c）．その中の変動する海面輝度の代表周期であれば，海面の局所的な中央値をアンサンブルメンバーとして抽出し，各メンバ

勾配変動が内在されており，何らかの波浪特性に関連すーの周波数スペクトルを 1 次元 FFT により計算する．こるパラメータを抽出できる可能性がある．ここでは得らの操作によって得られたアンサンブル平均された輝度スれたビデオカメラ映像から周波数領域における海面輝度

ペクトル を図-3.1d に示す．各メンバー間の分散は大きスペクトル（ ）を算出し，そこから代表的な周期としいものの， からは 0.35Hz 周辺にピーク周波数（輝度周て輝度周期（ ）を定義して導入する．

波数： ）を持つスペクトル特性が抽出できる．ここで図-3.1 はその処理方法を具体的に説明するために，一輝度周期をとして定義して導入する．本研究で例として 2021 年 10 月 18 日 0610JST のビデオ映像からはこの輝度周期 から波浪統計量（有義波高

得られた海面輝度を示したものである（図-2.2 で示した周期）が推定可能であることを示す．

画像と同時刻の同一データ）．1 ピクセルの海面輝度（8bit- 29 -

，有義波

田村

図-3.2

仁・細川

真也・藤田

勇・大倉

翔太・本間

翔太・川口

浩二

(a) NOWPHAS で得られた有義波周期と有義波高の散布図．風波（黒丸）とうねり（青点）は波形勾配を用いた基準により区分されている（青線）．(b) 無次元化した有義波高と有義波周期の散布図．灰色線は （Toba の 3/2 乗則）を示し，青線はうねりに対応する点群（Ebuchi et al.，1992）に対応．(c) NOWPHAS 波浪観測点における風向きのヒス
トグラム．(a)および(b)と同様に風波（黒丸）とうねり（青点）に分けて表示．

図-3.3

本研究で定義して導入した輝度周期と波浪統計量との相関性．(a) 有義波高，(b)有義波周期．点線は１：１に対応．風波（黒丸）とうねり（青点）に分けて表示．
3.2

波浪条件：風波とうねりの区分

かる．図-3.2b は同一の波浪観測データに対して，有義

一般的に波浪は風波とうねりでその波浪特性が異なる

波高と有義波周期を下記のように無次元化したパラメー

ことから海象場の区分を行うことからデータ解析を始め

タの散布図を示している．

る．ここでは合田・鈴木（1975）に従い波形勾配（有義
波高と波長の比）の基準を 0.025 と設定して風波とうね(1)

りの区分に使用した．波形勾配による区分は海岸や沿岸周辺の波浪解析に良く用いられる方法である．図-3.2aは NOWPHAS で得られた有義波周期 と有義波高の(2)散布図を示しているが，それらの間に高い相関がみられる点群とそうでない点群に明確に分かれている．しかもここに は重力加速度， は風速である．風波に対応する

それらは波形勾配を用いた基準により，風波（黒丸）と点群は Toba（1973）によって示されたべき乗則（Toba

うねり（青点）で明瞭に分かれていることから，合田・の 3/2 乗則：

鈴木（1975）の区分方法がうまく機能していることがわ

ねりに対応する点群も Ebuchi et al.（1992）によって示さ- 30 -）に従う勾配で散布している．う海面ビデオ映像に基づく輝度周期の導入と波浪パラメータ推定れた模式図と同様にに沿って散布している．図-3.2b の横軸で用いた無次元周期 は波齢（高さであることが確認できる．一方で，うねりに対する，ここ

点群分布に着目すると，それらの相関性は非常に低いこに は波の位相速度）と同一の物理パラメータであり，とがわかる．これは と は異なる統計量であることを

一般に外洋域では１付近で風波とうねりが区分される意味している．後で示すように，輝度には海面勾配に関（例えば Donelan et al., 1985）．実際に，波形勾配による連する物理量が反映されており，波形勾配への寄与が小付近で遷移していること

さいうねりとは関連が小さいためである．以上の結果を

風波とうねりの区分でもからも整合的な結果が得られている．

踏まえると，輝度周期 には風波に関連する波浪特性が本研究の解析でもう一つ重要な海象条件が有効吹送距含まれていることは明瞭である．その物理特性をより深離を決める風向きである．図-3.2c は NOWPHAS 波浪観

く理解するために，これ以降は風波条件にデータを限定

測点における風向きのヒストグラムを，風波とうねりにし解析を進める．

分けてそれぞれ示している．解析対象となるデータサン

図-3.4 は風波を対象として(a)有義波高と(b)有義波周

プルを 16 方位に分割した場合，卓越する風波は北風条件期の時間変化を示しており，それぞれでカメラ画像からでの発生頻度が卓越し（39%），そこを中心に北西風（4%）の推定値（黒丸），波浪モデルからの推定値（赤線），おから北東風（2%）まで分布している．南寄りの風波発生

よび NOWPHAS の観測値（青線）を比較している．ここ頻度は全体の 4%程度にとどまる．うねりに関しても北ではカメラによる有義波高と有義波周期は線形近似を用

風条件でのデータサンプルが卓越しているが，この場合

いて輝度周期 から推定されている（有義波高および周は弱風で波高も高々0.4m 程度にとどまる（図-3.2a）．

期に対する近似線は図-3.7b および図-3.7f に示した散上記で導入した輝度周期はカメラ映像のみから算出で

布図のベストフィットから計算した）．なお時間データはきる非常にシンプルなパラメータである．それにもかか

風波条件を対象に抽出されているため横軸は連続ではな

わらず輝度周期と波浪統計量との相関性が非常に高く，く各日ごとに区切られている．また表-3.1 ではバイアス，

カメラ映像から波浪情報を抽出できる可能性が高い．図相関係数，二乗平均平方根誤差の統計量の観点からカメ-3.3a は との散布図を示しているが（黒丸が風波，

ラ画像と波浪モデルの推定精度を比較している．カメラ

青点がうねり），風波条件を満たす点群データ分布の収斂

画像の統計量はすべての風向を対象とした結果と風向を性が高いことが確認できる．続いて同一単位を有する

北西方向に限定した場合（括弧内の値）について示してと を比較する（図-3.3b）．風波に対する点群分布に着いる．有義波高に関してはカメラとモデルの２つの手法

目すると，その分散は小さく線形近似が可能な収束性のの推定結果はほぼ同等であることがわかる．一方で有義

図-3.4

風波を対象とした(a)有義波高と(b)有義波周期の時間変化．カメラ画像からの推定値（黒丸），波浪モデルからの推定値（赤線），および NOWPHAS の観測値（青線）の比較．

- 31 -

田村

仁・細川

表-3.1

真也・藤田

勇・大倉

翔太・本間

浩二

カメラ画像と波浪モデルの推定精度比較

Wave height

図-3.5

翔太・川口

Wave period

4Kcamera

WW3
Bias (s)4Kcamera

WW3

Bias (m)-0.025 (-0.014)

0.026-0.054 (-0.013)-0.643C.C.

0.758 (0.880)

0.876 C.C.

0.693 (0.866)

0.286

RMSE (m)0.119 (0.100)

0.127

0.214 (0.171)

0.619

RMSE (s)YearDay 290 における(a) 海上風速，(b) 風向，(c) 有義波高，(d )有義波周期の時系列の比較，および(e) 波浪モ

デルによる再現計算結果のスナップショット．カメラ画像からの推定値の再現性が高い場合．
波周期の推定結果に関しては表-3.1 および図-3.4 からは上記で示された通りである．ここでは風向に対してデ

明らかなようにカメラ画像による推定結果が優れている．

ータセットの選別を行いその品質をより高めることで，今回のカメラ画像解析は風波のみを対象としているため

輝度周期の特性とその有用性をより明確にする．

一概に波浪モデルよりも優れているとは言えない．しか図-3.5 および図-3.6 はカメラ撮影期間中のそれぞれしながら沿岸域にカメラを設置するだけで波浪モデルとある１日間の(a)海上風速，(b)風向，(c)有義波高，(d)有同等以上の波浪データが得られるのであれば非常に有用

義波周期の時系列を示している．YD290 では近似式を用な観測手法となりえる．

いることで非常に精度の良い波浪統計量が得られることが確認できる（図-3.5）．その精度は WW３による過去

3.3

波浪条件：有効吹送距離の影響

再現計算よりも高く，観測値をほぼパーフェクトに再現

風波条件下での輝度周期と波浪統計量の相関性の高さしている．一方で，YD291 では，波浪外力の海上風には- 32 -

海面ビデオ映像に基づく輝度周期の導入と波浪パラメータ推定

図-3.6 YearDay 291 における(a) 海上風速，(b) 風向，(c) 有義波高，(d )有義波周期の時系列の比較，および(e) 波浪モ
デルによる再現計算結果のスナップショット．カメラ画像からの推定値の再現性が低い場合．
顕著な変化は確認できないものの，その再現性は低い結点での有効吹送距離が劇的に異なる．つまり北東風に対果となっている（図-3.6）．

しては超音波波高計の設置された NOWPHAS 位置では，

ここでは図は示していないが，このような推定精度の東京湾の湾奥から続く有効吹送距離がおよそ 45km に達齟齬は他の期間にも確認することができた．その理由は，する．それに対してカメラ映像の ROI では，富津岬の遮有効吹送距離を規定する海岸線の遮蔽効果が微妙な風向

蔽の影響により有効吹送距離が高々5km 程度と 9 倍の距きの違いによって顕在化するためである．このことは波離差となる．以上のことから，東京湾内の複雑な海岸線

浪モデルによる過去再現計算から海上風と海岸線からのとそれに伴う有効吹送距離により観測地点間の違いがデ

波浪発達の関係を空間的に確認することで明らかとなる．

ータ品質に影響を及ぼすことが考えられる．

図-3.5e は推定値と観測値とが整合的な期間の波浪モデ

このような推定精度に対する風向の影響をより明確に

ルによる再現計算の結果である．東京湾内ではおおむねするために，風向き別に輝度周期と有義波高および有義

北風が卓越している．この場合，ビデオカメラ設置海域

波周期の対応関係を調べた（図-3.7）．西風と東風の場合（ROI）は現場波浪観測点（NOWPHAS）の 5km 程度風の散布図をそれぞれ比較すると，東風の場合はデータ分下に位置することとなる．吹送距離の違いにより波浪発散が大きくなる傾向は顕著である．そのため最も分散が達に多少の影響はあるものの，有義波高に顕著な違いは小さい NNW 風向には観測地点間の違いによる有効吹送

確認できず連続した同一地点とみなすことが可能である．

距離の影響が小さいと考えて，これらのデータをもとに一方で，図-3.6e は推定値と観測値とが整合的でない輝度周期と波浪統計量の近似式を算出した．

期間の波浪モデルによる再現計算の結果を示している．
この場合は北東風が卓越していることが確認でき，２地- 33 -

田村

図-3.7

仁・細川

真也・藤田

勇・大倉

翔太・本間

翔太・川口

浩二

それぞれの風向き対応する輝度周期と(a)-(d) 有義波高，および(e)-(h) 有義波周期の散布図．有義波高および有義波周期の近似式は北北西に対するデータ群から最小二乗法で推定した．
海面勾配が小さいとする仮定の下で，カメラ画像の輝度

4. 議論と考察

値が海面勾配を微小量とするべき級数で展開できるとして近似し，輝度スペクトルと勾配スペクトルとを関連付

本研究では，まずビデオ映像の各ピクセルでの輝度値

けた．いずれの研究でもカメラ画像の空間的な輝度値か

時系列データを用いて周波数領域における輝度スペクトら推定される波数領域における輝度スペクトル

ル を定義して導入した．そしてそこから得られる輝度

海面の勾配スペクトル周期 を用いることで有義波高や有義波周期といった波を支持している．

がに関連する物理量であること(3)

浪統計量を精度よく推定できることを示してきた．
では，
そもそも や は海洋波に関わるどういった物理量を反ここに映しているのか？ここでは風波の勾配スペクトルに着目

水位スペクトルの二次モーメント

し，カメラ映像の海面輝度には局所的な波形勾配が反映

ルされていることを論証して示す．

にその積分量は海洋表面の粗さとして算出される平均二は波数領域における水位スペクトルである．

と同等である（例えば Elfouhaily et al 1997）．さら

乗勾配 MSS（
4.1

が勾配スペクト，ここに ：海面水位， ：ベクトル微分演算）と一致する（Cox and Munk 1954）．

輝度スペクトルと勾配スペクトルの関係

Kosnik and Dulov（2011）および Yurovskaya et al.（2013）(4)はステレオカメラ映像と画像の輝度スペクトルを合わせて処理する手法を使用することで，海表面の短波重力波

本研究で解析対象とした周波数領域における輝度スペク

スペクトルを取得することに成功している．これら研究

トルの中では，Stilwell（1969）や Monald and Kasevich（1981）

数から周波数へ変換することで下記の関係が導出される．

は，式（３）に対して線形分散関係を仮定し波(5)に従いカメラ映像の輝度が海面勾配と線形関係にある前
つまり提条件を用いて計測方法の 理論構築を行 っている．

はの４次モーメントの物理量となる．

Stilwell（1969）はネガフィルムの輝度値から推定される
画像スペクトルと法線角スペクトルの理論的な関係を導4.2

出し，そして法線角スペクトルが海面勾配スペクトルと既往の研究でも確認されたように，本研究においても一致することを示している．Kosnik and Dulov（2011）はカメラ画像から得られる輝度スペクトルは勾配スペクト- 34 -

風波の勾配スペクトル形状

海面ビデオ映像に基づく輝度周期の導入と波浪パラメータ推定

図-4.1

波齢逆数をコンポジット条件としてアンサンブル平均した勾配スペクトル．(a) NOWPHAS 波浪観測スペクト

ルに基づく結果および(b) Young による一般化 JONSWAP スペクトルに基づく結果．

(1985)によってまとめられたスペクトルパラメータと高周波側のスペクトルテール形状を用いて評価する風波ス
ペクトルモデルである．スペクトルパラメータの入力値
は海上風速と吹送距離である．海上風速には NOWPHASの観測値を用い，吹送距離は海岸線から観測点までの吹送距離として一意に決めた（解析対象データの風向は北北西に限定しているため 13.5km として設定）．スペクト
ルテール形状に関してはの高周波領域の形状が周波数の-5 乗に従うように設定した．
）では一般化

まずスペクトルピーク領域（

JONSWAP モデルの勾配スペクトルで顕著なように，が増加するに伴ってピークが低周波側へ移行することが確認できる．これは風波発達に伴うスペクトルピー
クのダウンシフティングによるものである（Hasselmann
図-4.2

et al, 1973）．ピーク周波数周辺の波齢逆数をコンポジット条件としてアンサはが 2.5 以下の場合には両者の形状（ピーク増強係数）は整合的である

ンブル平均した輝度スペクトル．

が，それ以上になると NOWPHAS 観測値に見られるスペルと密接に関連している可能性が高い．まずは風波の勾クトルピークやピーク周波数のダウンシフティングは不配スペクトルに着目する．式（５）に基づいて NOWPHAS

明瞭となる．その結果，一般化 JONSWAP スペクトルとから勾配比較してピーク値を大幅に過小評価する結果となっていを推定した（図-4.1a）．ここでは Long andる．Long and Resio（2007）によって示された規格化され波浪観測によって得られた水位スペクトル
スペクトル

Resio (2007)に従い波齢の逆数をコンポジット条件

た 4 次モーメントスペクトルからも，の増加に伴いとして勾配スペクトルの合成図を作成し共通する特徴を

ピーク増強係数が増大していることが確認できる（彼ら抽出する．また一般化 JONSWAP スペクトル（Young,の図 10 および 11）．そのため NOWPHAS 観測による勾2006）から算出される勾配スペクトルとの比較も行う（図配スペクトルには観測誤差が混入している可能性が高い-4.1b）．一般化 JONSWAP スペクトルは Donelan et alと考えられる．実際，- 35 -

が大きくなるにつれてビデオ

田村

図-4.3

仁・細川

真也・藤田

勇・大倉

翔太・本間

翔太・川口

浩二

輝度周期と風波勾配スペクトルのピーク周期との比較．(a) NOWPHAS 波浪観測スペクトルに基づく結果および(b) Young による一般化 JONSWAP スペクトルに基づく結果．
映像には顕著な白波砕波が発生する様子が確認できる．

とともにピークは低周波側へシフトすること，また高周

そのような場合，NOWPHAS 波浪観測で使用する超音波

波領域ではスペクトル形状が周波数の-1 乗に漸近する可パルスは海面ではなくその下に混入した気泡層で散乱・能性が高いことが示された．もしカメラ画像から取得さ吸収されることが知られている．これが原因で明確なエ

れた輝度スペクトルが海面の勾配スペクトルに関連する

ネルギースペクトルのピークを捕捉することができず，物理量であれば，それらは類似性の高い形状を示すはず

ピーク周波数周辺でのエネルギーレベルが低減したものである．
図-4.1 と同様にと考えられる．

をコンポジット条件とした輝度ス

つづいて高周波側のスペクトルテール領域

ペクトル の合成図を図-4.2 に示す．上述の通り の絶）に着目する．ただし NOWPHAS 観測値は海

対値には波浪現象とは無関係の太陽高度や雲量などの影底設置型の超音波波高計であり，高周波領域のスペクト響が多く含まれることから，輝度スペクトルの積分量でル特性の測定精度はそれほど高くないことからここでは規格化することで，その一般的な形状特性を抽出してい定性的な議論に限定される．一般化 JONSWAP スペクト

る．図-4.2 からはルの結果を補完的に使用してスペクトル特性を解釈する

より顕在化すること，またのピーク周波数も低周波側へ（のエネルギーレベルも増加す

ダウンシフトすることが確認できる．これらは図-4.1 でることが両結果から確認できる．またテール形状に関し示した通り，ピーク周波数周辺での風波の勾配スペクトても２つの方法で得られた勾配スペクトルは周波数の-1ルと同様の特性である．さらに高周波領域においても類乗に比例して減衰していることが確認できる．これはエ似度の高いスペクトル形状が確認できる．つまり，周波ネルギー平衡領域より高周波側ではエネルギー飽和領域

数 が 0.5Hz 以 上 の 周 波 数 帯 で は 輝 度 ス ペ ク ト ル がが存在し，そこでのスペクトル形状が周波数の-5 乗に比となっており，NOWPHAS 観測値および一般

例することと整合的である（e.g., Long and Resio, 2007;

化 JONSWAP スペクトルによる勾配スペクトル形状と整

Romero et al; Tamura et al, 2014, 2018）．

合的である（図-4.1）．

と，の増加に伴いが増加するに伴って のピークが続いて輝度周期 と勾配スペクトルのピーク値に対応
4.3

する周期（

輝度スペクトルと輝度周期の再訪

以上の結果から勾配スペクトル）の対応関係を確認する．図-4.3a は と

NOWPHAS の勾配スペクトルから得られたの特徴として，の増加に伴いスペクトルピークの増強が顕在化する図を示している．各データは対応する- 36 -の散布で色付けして海面ビデオ映像に基づく輝度周期の導入と波浪パラメータ推定が 相 対 的 に 小 さ な 値 の場合

統計量を推定できる可能性を示した．また本手法のもう<2.5），それらの対応関係は非常に高く一対一直線

一つの特徴は適用条件の広さにある．空間的な海面輝度ある． こ の 結 果 か ら（が相対的に大きな値の値から 2 次元フーリエ変換を用いて波数領域における輝>2.5），分布のばらつきは大きくなる．前節で度スペクトルを推定し，そこから波浪スペクトルを推定も議論したように，分散が大きくなる原因は NOWPHASする解析手法はこれまで多くの研究がなされている．しの観測誤差に起因する可能性が高く，白波砕波に伴う超かしながら，それら洗練された解析方法は船舶や海岸構

音波パルスの反射低減とそれに伴うスペクトルピークの造物，また荒天時の雨滴など空間的なノイズに弱く解析

捕捉エラーによるものと考えられる．一方で，一般化対象が限定される問題点を有する．一方で本手法は各画

JONSWAP モデルの勾配スペクトルから得られる素における時間的な海面輝度値から 1 次元フーリエ変換

では，NOWPHAS 観測値で確認されたデータの発散はなを用いて周波数領域における輝度スペクトルを推定する．

くなりとの明瞭な対応関係が確認できる（図そのため，画像内に映り込むノイズは容易に取り除くこ-4.3b）．以上の輝度周期の比較結果からも，輝度スペクとが可能である．特に最新の高画素機映像との相性はよ

トルが勾配スペクトルと密接に関連していると解釈する

く今後の利用可能性は高い．

上に分布している．一方で，場合（と本研究で用いた 2 つのデータ（カメラ映像と波浪観測ことが可能である．

値）の対象海域の不一致は，解析手順を煩雑化させると
5. まとめと今後の課題

ともに，解析に使用できるデータに制限を与えた．さらに本研究で使用したカメラ映像の撮影条件の波浪統計量

本研究では実海域での運用を想定して，沿岸域に展開への依存性（夜間映像からの推定精度，Sun Glitter の画された監視カメラ映像から波浪統計量を定量的に推定す像への影響，撮影方向と波向きの関係など）は検討の余る手法を提案した．まず得られた海面ビデオ映像の各ピ地が残されている．これらの問題は，詳細に計画されたクセルでの輝度値から周波数領域における輝度スペクト

今後の現地観測により解決することが可能である．

ル を導入した．それから得られる輝度周期 を用いる

（2024年1月31日受付）

ことで有義波高や有義波周期といった波浪統計量を精度よく推定できることを示した．その背景として，カメラ

謝辞

映像の海面輝度には局所的な波形勾配が反映されている

東京湾海上交通センターでのビデオ撮影には，海上保安可能性が高く，輝度スペクトルと勾配スペクトルが密接

庁・船水基氏，港湾空港技術研究所・和泉隆夫氏・小室に関係していることが示された．

隆氏，SONY マーケティング株式会社・岩下忠司氏，笹本研究で紹介したネットワークカメラを用いた波浪観

本優花氏から多大なご支援を頂きました．NOWPHAS 波

測は，本来の目的であるリアルタイム映像による沿岸災

浪観測データは国土交通省港湾局および関東地方整備局

害モニタリングと同時に，その副産物として定量的な波からご提供いただき，また使用に際しては NOWPHAS

浪統計量推定を可能とする．しかも全ての機材が市販品

データ処理班からご助力を頂きました．ここに記して謝として入手することができるため，低コストでシステム意を表します．

構築を行うことが可能となり実務的な運用に非常に適している．そもそも東京湾は世界有数の海上交通過密海域であり，海域（特に海面）に観測機材を設置して波浪観参考文献測を行うことは航行船舶の安全性の観点からも極めて難

Banner, M. L., Ian S. F. Jones, and J. C. Trinder. 1989.

しい．一方で本手法は沿岸域の陸上施設（例えば灯台な“Wavenumber Spectra of Short Gravity Waves.” Journalど）をプラットフォームとして利用することができ，高of

度に都市化された沿岸や内湾では最適な波浪観測方法とhttps://doi.org/10.1017/S0022112089000157.

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本研究の新規性は輝度周期を用いた波浪統計量推定手法の提案である．これは非常にシンプルな解析方法であEngineering,

53

(12):

1013–1032.

るにも関わらず，著者らの知る限りこのような手法を用

https://doi.org/10.1016/j.coastaleng.2006.06.012.

いて波浪統計量を推定した研究はほとんど存在しない．

Neito Borge, J., G. R. Rodriguez, K. Hessner, and P. L.

しかも本手法は第三世代波浪モデルよりも高精度に波浪

Gonzalez. 2004. “Inversion of Marine Radar Images for- 37 -

田村

仁・細川

真也・藤田

勇・大倉

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浩二

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