第64回(2020年度)

北海道開発技術研究発表会論文

地上レーザー測量及びUAV 写真測量による積雪分布の計測（国研）土木研究所 寒地土木研究所 水環境保全チーム
国土交通省 北海道局（国研）土木研究所 寒地土木研究所 水環境保全チーム

○山田 嵩
西原 照雅
村上 泰啓

旭岳ロープウェー姿見駅周辺を対象に，地上レーザー測量及びUAV 写真測量により，積雪分布を計測した．その結果，今回の計測では両者の計測結果は概ね一致していた．また，UAV 写真測量の方が，短時間で広範囲を計測することができた．気象条件への注意が必要ではあるが，地上レーザー測量に比べてUAV写真測量が，積雪分布の計測に適していると考えられる．
キーワード：積雪分布，地上レーザー測量，UAV写真測量の精度が高いことが検証されている4)．また，このようなデータセットは，積雪分布の時間的な変化の特徴から積雪寒冷地において積雪は非常に重要な水資源であり， 風による再堆雪プロセスを解明すること，積雪を観測し春から夏にかけて長期間安定した水を供給している1)．ている地点の代表性を検証することや，積雪分布を計算
一方，融雪期の豪雨による融雪出水や土砂災害の要因とするモデルのキャリブレーション等に活用できることをなる場合もある，このため，山間部における積雪の量及示している4)．
びその分布を正確に把握することは，水資源管理及び防他にも，雪崩発生の前兆を検知することや雪崩対策の災の面で重要である．
効果を検証するために地上レーザ測量により積雪分布を最近，UAV 写真測量や地上レーザー測量が急速に普複数回計測した例5)や，山間部において融雪期に積雪が及している．UAV 写真測量による地表面の計測は，コ減少していく様子を地上レーザ測量及びUAV写真測量
ストが低く，機動性が高いことから，高頻度の観測が可を同時に行って追跡した例6)もある．さらに，西原・谷能である．
瀬は旭岳を対象に地上レーザー測量を行い，積雪分布をUAV写真測量での積雪の計測については，内山ら2)が計測し，積雪分布の特徴から．積雪ピーク時期における雪崩災害調査に雪崩災害調査に適用した例や，小花和ら積雪分布の推定に活用への可能性を示した．
3)
が山地斜面を対象に計測した例がある．これらによる本研究では，北海道の旭岳ロープウェイ姿見駅周辺のと，UAV写真測量により，高解像度で高精度の積雪分高山帯において，地上レーザ測量及びUAV写真測量を布のデータが高頻度で得られるといったメリットが示さ同時に行い，積雪分布を計測する事で，計測手法の優位2), 3)
れている ．しかし，以上の事例で使用されたUAVは， 性を検討した．
航続時間が短いことから観測範囲が狭いこと，強風や降雪等により視界が悪い時に計測が難しいといった課題や，
2. 対象範囲
積雪表面からの太陽光の反射により写真のコントラストの低下を防止する必要があることが示されている2),3)．
対象範囲を図-1 に示す．また，図-2 には標高分布を示
一方で，地上レーザ測量は機材が高価であり，観測のす．計測範囲及び解析範囲は黒枠で示した，旭岳ロープ際に機器を設置した位置から死角になる範囲の計測がでウェイ姿見駅周辺である．対象領域における主たる植生きないといったデメリットがある．一方で，多少の強風は，樹高が1 m～2 m程度のハイマツ，高山植物であり，時や降雪時には計測が可能であることから，山間部の高一部に裸地や露岩している箇所がある．積雪期には，こ山帯のような，積雪期に晴天日が少ない範囲において定れらの植生等は積雪下に完全に埋没した状態になる．
期的に積雪分布を計測することは可能にと考えられる．
対象範囲周辺における気象データは，姿見駅の屋根の例えば，Fey et al.4)はオーストリアの山岳地帯において，上に写真-1に示す複合気象センサー（VAISALA社製
2014年～2018年にかけて23回の地上レーザ測量により積WXT536）を設置して取得した．取得した気象要素は，雪分布を計測している．この中で，積雪調査により計測気温，湿度，風向風速，気圧，降雨量である．加えて，した積雪深を用いて，地上レーザ測量から求めた積雪深
対象領域からは離れているが，旭岳温泉（旭岳観測所）

1. はじめに

Yamada Takashi,Nishihara Terumasa and Murakami Yasuhiro－ 280 －にて，旭川開発建設部が降水量及び積雪深を観測している．また，観測データの明らかな異常値は除外し，欠測データと合わせて線形補間した．

旭岳温泉
国土地理院の電子地形図（タイル）を加工し作成

図-1 対象領域の頂点）の座標を予め計測しておき，この中から点群が取得できた点を標定点として使用し，点群データを平面直角座標系 12 系に変換した．なお，屋根上の積雪や壁面への積雪の付着により，予め座標を計測した点が冬期に視認できない可能性があるため（写真-3 右），できるだけ多くの点の座標を取得するよう留意した．位置合わせ後の点群データに対し，ロープウェイの施設等の地物取り除くフィルタリングを行い，積雪表面から反射したデータを抽出した．2 月の計測時には弱い降雪があったが，空中の降雪粒子から反射したデータはここで取り除かれている．
次に，積雪表面から反射した点群データから TIN（不整三角網）を作成した．地上レーザ測量により得られる点群データの特徴として，機器を設置した位置から離れるにしたがい点密度が小さくなる傾向があることや，死角による欠損があることが挙げられる．このため，点を取得できなかった範囲が内挿されることを防ぐため，作成された TIN のうち，最大辺長が 2 m を超える TIN を除外してから積雪表面の DEM (Digital Elevation Model)を作成

図-2 対象領域の標高分布

3. 地上レーザー測量
地上レーザ測量による積雪の計測は，2020年1月～3月にかけて，概ね1ヶ月間隔で3回実施するよう計画した．
対象範囲は冬期に見通しの良い晴天日がほとんどないため，実際に計測ができた日は，2020年1月7日，2020年2月10日，2020年3月2日であった．計測に使用した地上レーザスキャナは，RIEGL社製のVZ-1000である（写真2）．最長測定距離が1,400mのモードで水平方向（360°）及び鉛直方向（100°）を0.03°ピッチで計測した．1回の計測に要する時間は約24分である．雪面上に三脚を設置する際，脚を深く雪中に入れて固定し，計測中に機器の姿勢が変化しないようにすること，気温と機器の温度差により，レーザ照射面が曇らないようにすることに留意した．また，機器を設置した位置から死角になる範囲は計測できないため，図-1に示した4箇所から計測を行い，データの欠損が少なくなるようにした．
計測により得られた点群データは，日ごとに 1 つのデータに合体した．合体した点群データの位置合わせには，旭岳ロープウェイ姿見駅及び旭岳石室の屋根及び壁面を使用した（写真-3 左）．具体的には，2018 年 9 月 4 日に，屋根や壁面上の位置を特定しやすい点（例えば三角屋根

写真-1 複合気象センサー

写真-2 地上レーザスキャナ

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写真-3 位置合わせのために計測した点の例

写真-5

DJI 社製 ZENMUSE X4S（実際に位置合わせに使用した点ではない）

した．積雪深は積雪表面の DEMと地表面の DEMの標高差とする．旭川開発建設部から提供を受けた地表面のDEMの水平解像度が 1 mであったことから，これに合わせて積雪表面の DEM の水平解像度は 1 m としたなお，積雪表面の DEMと地表面の DEMの標高差がマイナスとなったメッシュはデータから除外した．

グし，地物等を除去した後，点群データを抽出し，積雪表面のDEMを作成した．座標系は平面直角座標12系であり，水平解像度は1 mである．積雪深は地上レーザー測量と同様に，旭川開発建設部から提供を受けた地表面のDEMとの差分を取ることで作成した．

5. 結果と考察(1) 気象観測結果
図-3に旭岳温泉の実際の積雪深を示す．これを見ると積雪深は11月頃から増加し始めて，地上レーザー測量及UAV 写真測量は地上レーザー測量と同時に実施した．
びUAV写真測量を行った1月から3月は，概ね1.5 mからUAV には DJI 社の INSPIRE2 を用いており，カメラには2.5 mの範囲で推移している．また，積雪深の最大値は同じく DJI 社の ZENMUSE X4S（有効画素数 2000 万画素）2.6 mである．2009年から2019年の積雪深の平均値は3.2 mを用いた．それぞれ写真-4 及び写真-5 に示す．UAV にであり，最小値は2.8 mであることから，今シーズンはは後処理方式高精度測位 GNSS を搭載しており，隣接空非常に少雪であったといえる．
中写真との重複度がオーバーラップ 80 %以上，サイド
図-4には姿見駅の気温を，図-5には風速をそれぞれ示
ラップ 60 %以上になるように撮影を行った．また，撮す．まず，気温を見ると11月以降から5月までほとんど影する空中写真の地上画素寸法は 0.02 m以内を目安とし期間で氷点下を下回っている．今回の計測にて用いた地た．飛行高度は 68 m～132 m である．積雪表面の形状は上レーザースキャナのレーザ波長は1550 nmであり，融降雪及び強風により変化するため，各回，標定点及び検雪等により水分が多い積雪から反射しにくい特性がある証点を設置及び観測し，UAV による空中撮影後に撤去ことが指摘されている4)．しかしながら，対象期間の気した．また，低温環境下であることから，バッテリーの温は氷点下を大きく下回っており，融雪が生じたとは考温度低下防止のために，電子カイロ等を用いた．
えにくく，この影響はほとんど無いと考えられる．風速
撮影した空中写真及び標定点を用いて，計測日ごとにを見ると，頻繁に10 m/s以上の強風が観測されている．
1つのデータに合成した．撮影した写真の位置情報は仮
積雪粒子は風速4 m/s～5 m/s以上になると転動や跳躍を開
想電子基準点を用いた後処理キネマティック方式で処理始し，風速8 m/s～9 m/s以上になると浮遊する粒子が現れしている．このデータを0.5 mメッシュにフィルタリンることが報告されており7),計測範囲においては積雪の再移動が頻繁に発生している可能性がある．
図-6には姿見駅の風配図を示す．期間は2018年11 月1日から4月30日までである．主に北西方向の風が卓越しており，「西高東低」の冬型の気圧配置の影響と考えられる．

4. UAV写真測量

写真-4

DJI 社製 INSPIRE2(2) 地上レーザー測量
3 回の計測により得られた積雪分布を図-7 に示す．対象範囲をできるだけカバーできるように，4 箇所から計測したが，計測地点から離れた範囲（計測範囲の東側）に欠損が多く見られる．これは，観測地点から死角にな

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く欠測となっている．
積雪分布を見ると，全体的に 1 月から 3 月に向かって積雪深が増加していく傾向が見られる．特に，北西部や谷に沿った範囲（図中赤枠）に局所的に積雪深が大きい箇所が見られる．一方で，平坦な地形の範囲（図中紫枠）
では，積雪深に大きな変化は見られない．この結果は昨年の計測結果 8)と概ね一致している．また，2 月 10 日の計測結果において，欠測範囲が多いのは気象条件の影響と考えられる．計測開始時点では晴天であったものの，途中から雲がかかり，降雪もあったためレーザが十分に届いていなかった．

3.0

積雪深 (m)

2.5

2.0
1.5
1.0
0.5

0.0
5/1

4/1

3/1

2/102/1

1/7

12/1

11/1

図-3 旭岳温泉の積雪深（2019年-2020 年）

10.0(3) UAV写真測量
図-8にUAV写真測量による積雪分布を示す．図-7と同様に陰影図を背景に用いている．地上レーザー測量の計測結果と比較して，計測面積が大きくなっていることがわかる．一部では欠測となっているが，計測範囲を概ねカバーできており，地上レーザー測量と比較しても，堆積傾向は概ね一致している．特に，地上レーザー測量では，東側がほとんど計測できなかった2020年2月10日においても，計測範囲を概ね計測できている．また，今回の計測においては，地上レーザー測量よりも短時間で計測ができた．

気温 (℃)

0.0-10.0-20.0-30.0
5/1

4/13/12/10
2/1

1/712/1

11/1

図-4 姿見駅の気温（2019年-2020年）

40.0(4) 積雪深の差分値
図-9には地上レーザー測量による積雪分布の変化量を，
図-10にはUAV写真測量による積雪分布の変化量をそれぞれ示す．積雪分布の変化量を見ると，地上レーザー測量及びUAV写真測量共に，1月7日から2月10日の変化については，計算範囲の中央部付近にて現象傾向が見られる．一方で北西部においては，堆積傾向が見られる．2月10日から3月2日の変化については，どちらも全体的に増加傾向が見られる．
地上レーザー測量及びUAV写真測量の結果を比較すると概ね一致しているが，1月7日～2月10日の期間においては，中央部（図中青枠）の積雪の減少量が地上レーザー測量ではUAV写真測量に比べて多くなっている．
また，2月10日～3月2日においては，中央部（図中青枠）において積雪の増加量がUAV写真測量に比べて多くなっている．これは，2月10日の地上レーザー測量の精度の影響と考えられる．前述の通り2月10日の計測では天候の影響により，地上レーザー測量では十分な計測が行えていない．そのため，計測点から離れた領域の点密度が小さくなり，精度が低下したと考えられる．その結果，差分を取った際に，UAV写真測量に比べて中央部が過大・過小となったと考えられる．

風速 (m/s)

30.0
20.0

10.0
0.0
5/1

4/1

3/1

2/10
2/1

1/7

12/1

11/1

図-5 姿見駅の風速（2019年-2020年）

北25%
北西20%

北東15%
10%

5%
西

東0%

南西

南東

南

図-6 姿見駅の風配図（2019年-2020年）

る範囲を計測できないことが要因である．また，積雪により死角となる範囲が毎回異なるため，欠損となった範囲は毎回異なる．特に 2 月 10 日の計測では東側が大き(5) 計測手法の比較
本研究では，地上レーザー測量及びUAV写真測量から求めた積雪深分布には，大きな差は見られなかった．

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2020 年 1 月 7 日

2020 年 1 月 7 日

2020 年 2 月 10 日

2020 年 2 月 10日

2020 年 3 月 2 日
2020 年 3 月 2 日

図-8 UAV 写真測量による積雪深分布

図-7 地上レーザー測量による積雪深分布（図中の赤紫色線は UAV の飛行コースであり，（背景には陰影起伏図を用いている）

背景には陰影起伏図を用いている）

広範囲のデータが取得できるUAV写真測量が，積雪分一方で，UAV写真測量の方が地上レーザー測量に比べ布の計測に適していると考えられる．ただし，気象条件て広範囲の計測ができており，より短時間での計測を行や低温環境への注意が必要である．
えていた．また，地上レーザー測量においては気象条件による，精度低下の可能性があった．
6. まとめ
作業量においては，地上レーザー測量では調査地点へ本研究では，北海道の旭岳ロープウェイ姿見駅周辺の機材を運搬し，設置・計測・撤去をする必要がある．こ
高山帯において，同時に地上レーザー測量及び UAV 写れを調査点数分行う必要がある．一方で，UAV写真測真測量を行い，積雪深分布を計測した．その結果，量では，一度対空標識を設置すれば，UAVを目視可能
UAV 写真測量の方が地上レーザー測量に比べて，短時な地点から操縦するだけで良い．
そのため，本研究では現地計測が短時間かつ低労力で， 間かつ低労力で広範囲を計測できた．そのため，気象条
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(1)2020 年 1 月 7 日～2 月 10 日

(1)2020 年 1月 7 日～2 月 10日(2)2020 年 2 月 10 日～3 月 2 日(2)2020 年 2月 10日～3 月 2 日

図-9 地上レーザー測量での積雪深の変化量の空間分布図-10（背景には陰影起伏図を用いている）

UAV 写真測量での積雪深の変化量の空間分布（図中の赤紫色線は UAV の飛行コースであり，背景には陰影起伏図を用いている）

件への注意が必要ではあるが，地上レーザー測量に比べて UAV 写真測量が，積雪分布の計測に適していると考えられる．

和： 小型 UAV を用いた積雪分布の三次元計測，雪氷，78
巻，5号，317-328,，2016．
4） Fey, C., Schattan, P., Helfricht, K. and Schöber, J.: A compilation of

謝辞
地上レーザ測量及び UAV 写真測量を行うに当たり，ワカサリゾート㈱旭岳事業部（旭岳ロープウェイ）に協力して頂いた．また，1m メッシュの DEM，旭岳温泉の積雪深データは旭川開発建設部から提供を受けた．ここに記し謝意を表す．

Multitemporal TLS Snow Depth Distribution Maps at the Weisssee Snow
Research Site(Kaunertal,Austria), Water Resources Research, 55, pp.5154–5164. https://doi.org/10.1029/2019WR024788, 2019.
5） Deems, J. S., Gadomski, P. J., Vellone, D., Evanczyk, R., LeWinter, A. L.,
Birkeland, K. W. and Finnegan, D. C.: Mapping starting zone snow depthwith a ground-based lidar to assist avalanche control and forecasting, ColdRegions Science and Technology, Vol.120, pp.197-204, https://doi.org/10.1

参考文献

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1） 小野延雄，石川信敬，新井正，若土正暁，青田昌秋：雪6） Eker, R.; Bühler, Y.; Schlögl, S.; Stoffel, A. and Aydın, A.: Monitoring of氷水文現象（基礎雪氷学講座Ⅵ），前野紀一・福田正巳

Snow CoverAblation Using Very High Spatial Resolution Remote Sensing

編 古今書院，17，1994．

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2） 内山庄一郎，鈴木比奈子，上石勲，中村和樹:：雪崩災害

7） 亀田貴雄，高橋修平：雪氷学：古今書院，p.258-259，2017.
調査への UAV-SfM の適用：2017 年那須町雪崩災害の事例， 8） 西原照雅・谷瀬敦：地上レーザスキャナを用いた高山帯
然災害科学 J.JSNDS，37，特別号，119-135，2018．

における積雪分布の連続計測，令和元年度土木学会北海3） 小花和宏之，河島克久，松元高峰，伊豫部勉，大前宏

道支部論文報告集，第 76号，B-03，2019.

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