報 文

UAV撮影した岩盤斜面写真に対する背景差分法による変化箇所把握手法の開発
Development of a Method for Detecting Changes in Rock Slopes Using
UAV-Shot Photographs and the Background Subtraction Method
日外

勝仁

山崎

秀策

坂本

尚弘

倉橋

稔幸

AGUI Katsuhito, YAMAZAKI Shusaku, SAKAMOTO Naohiro and
KURAHASHI Toshiyuki

道路防災点検において、全ての箇所に対してクライミング等の踏査を実施すると膨大な費用と手間が必要になる。そのため、近年では、活用が容易となってきたUAVを用いた調査の事例が増えてきている。そこで、筆者らは、背景差分法を用いて、UAVで空中撮影した2時期の岩盤斜面写真を比較し差分をとることで、その期間に生じた岩盤斜面の変化を漏れなく抽出する方法を開発してきた。本報文では、斜面撮影に用いたUAVが比較する前後2回で同じ場合と異なる場合のそれぞれにおいて、斜面の変化を抽出するための背景差分法の適用方法が異なることを明らかにした。
前後2回で同じUAVで撮影可能な場合には、同じ位置から同じ方向で撮影する必要があり、特に位置合わせにおいてはRTK測位対応のUAVの使用が有効であることが確認された。また、前後2回で異なったUAVで撮影する場
合には、地形に起因した歪みが生じないようにオルソ画像に正射投影変換した上で、背景差分を抽出することで、精度高く変化を抽出できることを明らかにした。その上で、使用するUAVの同一性や測位性能によって、また、手軽さと抽出精度のどちらを優先するのかによって、適した方法を選ぶことができるフロー図を提案した。
《キーワード：UAV；背景差分法；オルソ画像》
It requires enormous cost and labor to carry out climbing surveys for all high places in road disasterprevention inspections. For this reason, an increasing number of inspections are now using UAVs, which havebeen becoming more and more accessible in recent years. As a method to complement such inspections with
UAV, the authors have developed a technique to thoroughly detect changes in rock slopes by comparing
UAV-shot aerial photographs from two different timings and determining the difference using the backgroundsubtraction method. The results showed that different approaches need to be taken to detecting changes in rockslopes using the background subtraction method, depending on whether the UAVs used for the first and second
photographing were the same.
When the same UAV was used for the first and second photographing, the images had to be shot from thesame position and at the same angle. UAVs with an RTK positioning system were particularly useful in getting
the right position. If two different UAVs were used in the first and second photographing, the images should not
be compared as they are. It was found that they need to be converted to orthoimages first to avoid distortions
due to terrain before extracting the difference in two images using the background subtraction method. After
that, we proposed a flow chart for selecting a suitable method depending on the identity of the UAV to be used
and whether to prioritize convenience or extraction accuracy.
《Keywords：UAV；Background Subtraction Method；Orthoimage》

14

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せて1枚のパノラマ写真を作成する機能である。この１．はじめに機能を、端だけではなく図郭全体がほぼ同じ2枚の画
斜面の点検時には数多くの写真が撮影され、以前の写真と比較することで、斜面に発生した変状を把握し、像に適用することで、背景差分抽出のための変形･重ね合わせの処理を行うことができる。

維持管理に役立てられている。筆者らは、これまでに以上のように重ね合わせた2画像の差分をとると、点検等においてデジタルカメラで異なる時期に撮影し変化のない背景は黒く、変化部分が白っぽく表示された岩盤斜面写真に背景差分法を適用し、2回の撮影のる。変化箇所を浮き上がらせることにより、比較元と間に岩盤斜面で生じた細かな変化箇所を漏れなく抽出なる前回の斜面撮影時以降に発生した斜面変状を見落する手法を研究し 、その手順をマニュアルとして公としなく視認し易くなる。実際の岩盤斜面にこのよう開してきた2）。

に背景差分法を適用することで、図－2に示すような、

1）

一方、近年、UAVを使って斜面を空中から撮影する事例が増えており、筆者らは、手持ちデジタルカメラによる地上からの撮影ではなく、UAVによる空中からの撮影への適用拡大を目指し、現地検証を重ねてきた。その中で、UAVから撮影した岩盤斜面写真から
SfM技術を用いて三次元地形モデルを構築する手法について、オーバーハング等があり落石防護網が施工された岩盤斜面に適した撮影方法を明らかにしてきた3）。
しかしながら、実際の定期点検では、使用する
UAVが前回と入れ替わるケースや、測位性能が高い

前画像
準備
後画像
撮影
異なる時期に、同じカメラで、同じ位置
から、同じ設定で撮
影する。

重ね
合わせ
２画像の色調を補正した後に、変形･移動させて、図郭を重ね合わせる。

差分
２画像の差分をとり、無変化箇所を黒く、変化箇所を白っぽく表示させる。

UAVを使えないケースなどが想定される。そこで、本報文では、比較する2回の撮影でのUAVの使用状況のほか、背景差分抽出作業に求める要件、すなわち手軽さか抽出精度かに応じた、複数の背景差分抽出手法

落石箇所を開発し、現場適用結果の違いを例示するとともに、重ね合わせ画像

適した手法を選択するためのフローをとりまとめた。

背景差分画像変化を比較する画像

２．背景差分法適用に向けた手法の検討
２．１

図－1

背景差分抽出の手順と適用例

背景差分法の概要

従来、背景差分法は、防犯カメラ等で異常を感知す(a) 【崩壊】
崩落箇所における形
状や色調の違いが差分画像として明確に抽出できている。

るために開発された技術であり、固定カメラの利用を前提としている。そのため、撮影位置や方向が固定されていないデジタルカメラによる撮影写真に背景差分法を適用するためには、比較する前後2回の撮影にお(b) 【落石】

いて、写真の図郭を一致させる必要がある。その際小規模な岩石崩落跡(落石)と見られる箇所が差分として抽出されている。

に、同じカメラを用いることができる場合には、同じ位置から同じ方向で、同じ撮影設定で撮影することでよい。その様にして図郭をある程度合わせて撮影した前後の2画像を、図－1に示すように、変形・移動させ(c) 【崩積土】
斜面上部より流出･流下した礫を多く含む
土砂の堆積の外、小さな転石･散岩の分布も差分として認識することができる。

て重ね合わせる。その際には、2枚の写真の色調も補正し一致させておく必要がある。変形･重ね合わせ処理にあたっては、Adobe社PhotoshopのPhotomerge機
能を使用した。Photomeregeとは、写真の端が重なるように撮影した複数の画像を変形させながら繋ぎ合わ
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図－2

背景差分法で抽出できる斜面変状例(文献1)を修正）

15

崩壊や落石の発生箇所や崩石土の移動による変化箇所
等を変状として抽出把握することが可能となる。

z 地上撮影y

画角

２．２

UAV撮影に対する背景差分法の適用方法

２．２．１

図郭が同じでなければならないが、同じカメラで同じ設定で撮影できる場合であっても、従来の地上から手(0～360度)

仰角

画角(0～90度)

(x,y)

ほぼ
一定

地上撮影と空中撮影の違い

背景差分法を適用するためには、比較する2画像の

方位角

z
x

垂直断面

ﾏｰｷﾝｸﾞでほぼ一致

z 空中撮影 仰伏角(‐90～90度)持ちのデジタルカメラで撮影する場合と、UAVによ

y

方位角

画角

一致させる上で、図－3に示すような違いがある。

z

先ず、地上から撮影する場合は、図－3(a)に示すよ

対応可能

(x,y)
水平断面

方位

(x,y)
画角

z

垂直断面

x

x

(b) 空中から同じ位置･方向で撮影する場合ることができ、高さは目線の位置でさほど変わらない
ことから、ほぼ同じ位置から撮影することが可能であ

x

垂直断面

z 方位と高さは，
後の画像処理で(0～360度)

画角って空中から撮影する場合では、撮影の位置と方向を

うに、地面にマーキングすることでxy座標を合わせ

x

水平断面

(a) 地上から同じ位置･方向で撮影する場合

図－3

同じ図郭で撮影するための地上/空中での条件比較

る。撮影方向についても、前回の比較元の画像と見比
べながら角度を調整することで、ほぼ同じ図郭となる
撮影ができる。

比較元

一方、UAVで空中から撮影する場合は、図－3(b)〇 実際の撮影範囲が同じでも，撮影位置と方向が異なると，

方位角や地上撮影に比べてレンジの大きくなる仰伏角
等の撮影方向も一致させなければならない。

実際の撮影範囲

このように、空中からの撮影では、従来の地上から作業条件がかなり厳しくなると推察される。

×

投影位置･方向が一致すればに示すように、撮影位置のxyz座標を合わせた上で、の撮影に比べて、同じ位置・方向から撮影するための投影位置･方向がズレると中心投影画像上の撮影範囲図－4

被写体の形状によっては投影画像の構図は違ってくる．

同じカメラによる撮影と投影画像のイメージ

次項以降において、比較する2時期で空中撮影に用いるUAVが同じ場合と異なる場合のそれぞれにおいて、背景差分法が適用可能となる背景差分に供する画像を得る方法について述べる。
２．２．２

UAVが同じ場合の背景差分抽出方法①：撮影位置・方向を前回と一致させて撮影②：前後の撮影写真の色調を補正③：撮影写真 から背景差分を抽出
前回
今回

カメラによる撮影写真は、中心投影画像であることから、被写体形状の凹凸によっては、投影画像に歪みが生じる（図－4）。そのため、図郭の同じ画像を得る
ためには、同じカメラで焦点距離等の設定も同じくし

撮影位置･方向を一致た上で、同じ位置から同じ方向での撮影が必要となる。
撮影位置については、UAVに搭載されたGPSによ

図－5

同じUAVを用いた場合の背景差分法適用手順4）

り、撮影した画像ファイルのEXIF情報に緯度･経度･高度の撮影位置座標の情報が格納されている。そのため、前回の比較元の撮影位置座標に合わせてUAVを

そこで、2回の撮影で同じUAVを用いる場合には、自動プログラム航行させることで、撮影位置を大概合

比較元の撮影写真のEXIF情報とUAVの軌跡ログかわせることができる。一方、撮影方向については、撮ら、撮影位置と撮影方向をプログラムしてUAVの自影位置が一致していれば、前回撮影写真と見比べなが動航行及び撮影を行うことでほぼ同じ図郭の写真を取ら撮影角度や必要であれば撮影位置も追加調整するこ

得し、図－5に示す作業手順で背景差分を抽出した。

とで、背景差分法が適用可能な前後2回の撮影が可能

ここで、背景差分法の適用可否を決定する2画像の

となる。
16

重ね合わせ程度は、UAVに搭載されたGPSの測位精
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度に左右される。ただし、GPS測量では、捕捉衛星数

比較元

によっては著しい精度低下があるほか、鉛直方向の精

比較元

RTK等の高精度の測位に対応した機器を利用し、その精度を改良した。

実際の撮影範囲

構図は不一致UAVが異なる場合の背景差分抽出方法であるため、過去の点検での撮影と比較する際に、必

撮影範囲と
投影画像の
範囲は一致

中心投影画像上の撮影範囲

斜面の点検は定期的かつ長期にわたり行われるもの
図－6

投影軸が
ズレると

×

中心投影画像から正射投影画像に位置調整
しても度は水平方向に比べて低いことなどもある。そこで、

２．２．３

×
×オルソ変換

焦点距離
（画角）が
違うと

投影軸が
一致すれば

〇

投影軸が同じなら同じ場所を切出せば

構図は一致

異なるカメラによる撮影と投影画像のイメージ

ずしも以前と同じ機材で斜面を撮影できるとは限らない。図－6に示すように、焦点距離等が異なるカメラで撮影した写真は中心投影画像であり、撮影範囲や図郭にズレが生じる。そこで、撮影写真を中心投影画像
からオルソ画像に正射投影変換し、被写体形状の影響
による歪みを補正することで、撮影機材や撮影位置･方向が比較する2回の撮影で一致していなくても、背景差分を抽出した。

①：撮影位置は自由，撮影方向は鉛直固定か
大凡の水平方向を前回と一致させて撮影②：写真から地形モデルを構築し，鉛直・水平方向のオルソ画像を作成③：前後のオルソ画像の色調を補正④：オルソ画像 から背景差分を抽出
前回
今回

通常のオルソ画像は、航空機等からの鉛直写真に対して地形による投影の歪みの影響を除去するために、元の撮影射線を投影軸として正射投影画像に変換したものである。そのため、本報文においても、鉛直撮影
であれば、鉛直方向である撮影射線をそのまま正射投

カメラ向きを固定して撮影位置は自由
水平に移動しながら撮影 撮影方向は大凡一致
地形モデル構築

影軸としたオルソ画像を、比較する前後でそれぞれ作

特徴点の
座標を
調整して
地形解析
オルソ画像作成成した後に背景差分の抽出を行った。図－3(b)右図に示すように、鉛直方向の撮影では、撮影方向は鉛直の1方向に固定されている上に、撮影位置についても、
高度については撮影後の写真の縮尺変更で、また、水平位置については一連となったオルソ画像の切出し範

図－7

異なるUAVを用いた場合の背景差分法適用手順4）

囲を調整することで、対応可能となるため、現地作業
要件は緩やかになっている。
一方、水平方向等の任意方向の撮影の場合には、撮

デルは、その基となった数多くの写真に埋め込まれた

影射線を正射投影軸とするならば、比較する2回のオ

撮影位置座標データを基に、誤差が最小となるように

ルソ画像の図郭を合わせるために、撮影射線を一致さモデルが解かれ、縮尺や座標系が算出されている。そせる必要が生じ、そのための現地作業要件は極めて厳のため、解析に含まれる写真の撮影位置情報はGPS測

しいものとなる。そこで、通常のオルソ画像の代わり量の状況に左右され、解析結果として算出されるモデとして、構築した三次元地形モデルの表面に複数の写ルの座標には多少の揺らぎが含まれることになる。そ真をモザイク状に貼り付けたテクスチャーモデルを正こで、背景差分の精度をより高める方策として、比較射投影したオルソモザイク画像を作成した。なお、SfMする2モデルの座標を可能な限り一致させた3）。

技術による写真からの地形モデルの構築に当たって岩盤斜面上で色調や形状等に特徴のある箇所を、比は、Agisoft社のMetashape（旧Photoscan）を使用した。

較前後で共通の標定点として複数設定し、比較元の地

図－7の作業手順に示すように、背景差分に供する2形モデルにおける座標値を算出した。その後、比較先時期のオルソモザイク画像作成に当たっては、正射投の地形モデルをSfM技術で解析する際に、写真の撮影

影軸を一致させる必要があるが、その正射投影軸の方

位置座標の他に標定点の位置座標も合わせて地形モデ

向は三次元地形モデルの座標が基準となるため、比較

ルを解析することで、比較する2モデルの座標系を可する地形モデルの座標を一致させておく必要がある。

能な限り一致させた。その際、必要とされる設定標定

しかしながら、SfM技術により構築した三次元地形モ

点を3点とした3）。

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

17

２．３

写真のExif情報から読み取った撮影位置座標をUAV

使用UAVの概要

使用したUAVのスペックを表－1に示す。
Phantom4ProにRTK(Real Time Kinematic)測位機能にプログラム入力して航行させた場合の位置ズレはほぼないと思われる。

が追加された機体がPhantom4RTKであり、小型カメラが備え付けられている。一方、Inspire2は前記2機種に比べてやや大型で、交換式の中型カメラが搭載さ

２．４

4つの背景差分抽出方法の分類

前節までの内容を踏まえ、背景差分抽出方法を適用
条件に応じて、表－2に示す［A］～［D］の4つに分類しれている。
座標を入力して航行させる場合の精度は、ビジョ

た。比較する2回の撮影に用いるUAVが同じ場合のみ

ンポジショニング機能を使わずに、GNSSの測位精について適用可能な方法は、背景差分抽出の比較対象

度に左右される。GNSS測位精度は3機種ともに、垂となるのは撮影したそのままの写真であり、以前の写直方向で±0.5m、水平方向で±1.5mとなっている。

真と図郭を合わせて撮影するための現地作業が重要とPhantom4RTKでRTK測位が有効な場合の測位精度なる。UAVが精度の高いRTK測位に対応しているか

は、垂直･水平方向ともに±0.1mとなり、かなり良い

否かによって、現地作業の手間が違った2つの方法に値を示している。この測位精度であれば、前回の撮影分けた。
一方、UAVが異なる場合についても適用可能な方法は、比較対象となるのは撮影写真から変換したオル

表－1
機体名称

UAVスペック一覧

ソ画像であり、撮影位置と方向を合わせる必要が無く、DJI Phantom4Pro

DJI Phantom4RTK

DJI Inspire2

プロペラ数 4枚(クアッドコプター)
対角寸法
350mm
合計重量
1388g
最大飛行時間 約 30 分
GNSS
姿勢制御＋画像埋込
ホ
垂直方向：±0.5m
GNSS測位バ
水平方向：±1.5m
リ（前方・後方・下方）
ビジョンポジン
垂直方向：±0.1m
ショニング
グ
水平方向：±0.3m
精 GNSS測位―
度 RTK有効時
カメラ
FC6310（備え付け）
有効画素数 約2000万画素
最大解像度 5472×3648
レンズ（備え付け）
焦点距離2.8-11mm 〔9mm〕
センササイズ 1型(13.2×8.8mm)
動画記録サイズ 4096×2160 (4K)

4枚(クアッドコプター)
350mm
1391 g
約 30 分
姿勢制御＋画像埋込
垂直方向：±0.5m
水平方向：±1.5m（前方・後方・下方）
垂直方向：±0.1m
水平方向：±0.3m
垂直方向：±0.1m
水平方向：±0.1m
FC6310（備え付け）
約2000万画素
5472×3648（備え付け）
2.8-11mm 〔9mm〕
1型(13.2×8.8mm)
4096×2160 (4K)

4枚(クアッドコプター)
605mm
3440g
約 23 分
姿勢制御＋画像埋込
垂直方向：±0.5m
水平方向：±1.5m（下方）
垂直方向：±0.1m
水平方向：±0.3m―
Zenmuse X5S
約2080万画素
5280×3956
DJI MFT 15mm/1.7ASPH
15mm
4/3型(17.3×13mm)
4096×2160 (4K)

表－2

（同一性/
測位性能）

比較対象

のための事後の解析作業が追加されることになり、その手順の違いによって2つの方法に分けた。
３．背景差分法適用事例の比較結果
ここでは、表－2に示した異なる背景差分抽出方法
を同じ現場に適用し、背景差分画像における重なり具合と変化箇所の見え方を比較することで、異なる［A］～［D］の背景差分抽出方法の適用性や精度の違いを検証した。なお、方法［C］［D］については、作業手順は同じであるが、使用UAVが異なる場合は方法［C’］［D’］のように便宜上表記を違えた。

外観

使用機材

現地作業は楽となる。その代わりに、オルソ画像作成

適用条件による背景差分抽出手順の違い

[A]

[B]

[C]

[D]

一般UAV
（同じ場合のみ）

RTK対応UAV（同じ場合のみ）

一般UAV（異なっても可）

一般UAV（異なっても可）

撮影写真

撮影写真

オルソ画像
（軸調整無）

オルソ画像（軸調整有）

前回撮影写真のExif情報から取 前回撮影写真のExif情報から取 自由な位置･方向から撮影した 自由な位置･方向から撮影した
得した位置情報を基に、UAVを同 得した位置情報を基に、UAVを同 写真を基に、その撮影位置座標 写真を基に、その撮影位置座標
じ位置に自動航行させた後、前 じ位置に自動航行させた後、前 を入力して三次元地形モデルを と共通で設定した標定点の座標
比較画像 回写真と見比べて、図郭が合う 回写真と見比べて、図郭が合う 解析し、オルソモ ザイ ク画像を を入力して、座標が一致する様にの取得 様に撮影位置･方向を丹念に調 様に撮影方向を調整して撮影 作成する。
三次元地形モデルを解析し、オ
ルソモ ザイ ク画像を作成する。
する。
整して撮影する。

手順１

手順２

比較画像の構図が一致する様比較画像の構図が一致する様比較画像の構図が一致する様比較画像の構図が一致する様に、パノラマ写真作成時の機能を に、パノラマ写真作成時の機能を に、パノラマ写真作成時の機能を に、パノラマ写真作成時の機能を
背景差分 用いた画像の変形・重ね合わせ 用いた画像の変形・重ね合わせ 用いた画像の変形・重ね合わせ 用いた画像の変形・重ね合わせを行い、色の差分をとる。
を行い、色の差分をとる。
を行い、色の差分をとる。
の抽出 を行い、色の差分をとる。
（ 共通）

18

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同じUAVを用いた方法[A]･[B]の比較

合致しており、背景差分の抽出結果より、斜面に大き3.1節では、比較する2回の撮影で同じUAVを用いな変化はなかったと判断できる（図－8(g)）。さらに、て、撮影条件や使用機材を変えた、以下に示すCase1-1、

Case1-3のRTK測位に対応したUAVによる自動航行及Case1-2(方法［A］）、Case1-3(方法［B］）の3ケースで、び撮影の結果を図－8右図に示す。図郭調整を行わな

2回の撮影位置のズレと図郭の一致程度による背景差

いままでの撮影位置のズレは1m未満で、RTK測位機

分法の適用性や精度を比較した。

能のないUAVと比べて位置再現性は高く、それに伴

３．１

Case1-1：位 置座標を入力したUAV（Phantom4Pro）で自動航行後に撮影
Case1-2：位 置座標を入力したUAV（Phantom4Pro）で自動航行後に、過去画像と見比べて撮影の位置･方向を調整して撮影（方法［A］）
Case1-3：GPSによる測位精度の高いRTK測位に対応したUAV（Phantom4RTK）に位置座標を入力した自動航行後に撮影（方法［B］）

い、背景差分重ね合わせの精度も極めて高い結果となった（図－8(h)）。
実際の斜面点検においては、長大な範囲が撮影対象となり、数多くの回数の撮影が必要となる。その際に、1地点毎にUAVを前回の比較元の位置に合わせて停止させた後に撮影を行うとすると、手間と時間がかかりすぎる懸念がある。そのため、実務においては、カメラを同じ向きに固定したまま、プログラムした航路を一定高度で斜面に平行に低速度で航行させながら、イ

汎用的なUAVであるPhantom4Proによる自動航行

ンターバル撮影を行うことで、撮影位置のプログラム

及び撮影の結果を図－8左図に示す。Case1-1の自動入力数の低減と航行と撮影の繰り返しによる時間を短航行のみの場合は、撮影位置が水平方向･高度ともに縮できる作業手順が想定される。

20m程度ズレており、背景差分画像では、輪郭及び

ただし、プログラム航行中のインターバル撮影した

中央部ともに重ね合わせが不良となっている（図－写真は、1点1点停止撮影する場合に比べて図郭がずれ8(f)）。一方、Case1-2の自動航行に図郭の調整を行っる危険があるが、背景差分法を適用可能とするためにた場合は、撮影位置が水平方向･高度ともに10m未満は、図郭のずれが10％以下、すなわち90％以上のラッのズレに抑えられており、輪郭の一部に多少のズレがプ率での撮影が必要であることが確認されている5）。

認められるものの、斜面中央部など全体的には図郭は

(a)

(b)

(c)

(d)

(e)

(a’)

(b’)

(c’)

(d’)

(e’)

(f) Case1-1

図－8(g) Case1-2 方法[A](h) Case1-3 方法[B]

UAV自動航行撮影における撮影位置のズレと背景差分法適用可否の関係（Case1-1、Case1-2、Case1-3）5）

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

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３．２

異なるUAVを用いた方法[C']･[D']の比較

ク画像に対する背景差分抽出結果を図－10に示す。

3.2節では、比較する2回の撮影で異なるUAVを用い

図郭の一致精度はより高まっており、画像全体に亘て、撮影条件や使用機材を変えた、以下に示すCase2-って無変化を示す黒っぽさが増すとともに、日の当た

1(方法［C’］）、Case2-2(方法［D’］）の2ケースで、2り方の違いによる色調の変化といった微細な変化も把回の撮影位置のズレと図郭の一致程度による背景差分

握できるようになっている。その一方、図－10(c)の法の適用性を比較した。

下部には、オルソモザイク画像作成時に欠損が生じてCase2-1：標 定点設置による座標調整を行わない、任意方向のオルソモザイク画像における背景差分の抽出（Phantom4ProとInspire2）
（方
法［C’］
）
Case2-2：標定点設置による座標調整を行った、任意方
向のオルソモザイク画像における背景差分の抽出（Phantom4ProとInspire2）（方法［D’］）

しまった箇所が、背景差分画像上で白く表示されている。このような欠損を回避するためには、地形モデル
自体をより細かく正確に構築しなければならず、オー
バーハング等のある急崖岩盤斜面に適した死角のない
UAV撮影方法3)に則する必要がある。
３．３

同じUAVによる方法[A]･[C]･[D]と異なるUAVによる方法[D']の比較

Case2-1の座標調整を行わなかったオルソモザイク

3.3節では、比較する2回の撮影で同じUAVを用い画像に対する背景差分抽出結果を図－9に示す。前節て、撮影条件や使用機材を変えた、以下に示すCase3-

での写真そのままの重ね合わせ結果（図－8）に比べて、1(方法［A］）、Case3-2(方法［C］）、Case3-3(方法［D］）

輪郭だけではなく内部まで細かく一致しており、精度と、比較する2回の撮影で異なるUAVを用いる場合のの高い背景差分重ね合わせとなっている。

Case3-4（方法［D’］）の計4ケースで、2回の撮影位置

さらに、Case2-2の座標調整を行ったオルソモザイのズレと図郭の一致程度による背景差分法の適用性を(a)(a)Phantom4Pro
Phantom4Proによるによる20172017年撮影年撮影 (b)(b)Inspire2+X5ｓによる
Inspire2+X5ｓによる20182018年撮影
年撮影
写真から作成した疑似オルソ画像
写真から作成した疑似オルソ画像
写真から作成した疑似オルソ画像
写真から作成した疑似オルソ画像（標定点設置による調整なし）（標定点設置による調整なし）（標定点設置による調整なし）（標定点設置による調整なし）(a)(a)Phantom4Pro
による
2017
年撮影
Phantom4Pro
による
2017年撮影 (b)(b)Inspire2+X5ｓによる
Inspire2+X5ｓによる20182018年撮影
年撮影
写真から作成した疑似オルソ画像
写真から作成した疑似オルソ画像 写真から作成した疑似オルソ画像
写真から作成した疑似オルソ画像（標定点設置による調整あり）（標定点設置による調整あり）（標定点設置による調整あり）（標定点設置による調整あり）

岩肌の凹凸部で日の岩肌の凹凸部で日の当たり方が異なる箇所
当たり方が異なる箇所

疑似オルソ欠損箇
疑似オルソ欠損箇(c)(c)背景差分抽出結果（調整あり）
背景差分抽出結果（調整あり）(c)(c)背景差分抽出結果（調整なし）
背景差分抽出結果（調整なし）

図－9図－9異異なる機体･時期での写真に基づく疑似オルソ画像
異なる機体･時期での写真に基づく疑似オルソ画像
図－9なる機体･時期での写真に基づく疑似オルソ画像
５)５)に対する背景差分抽出結果（Case2-1:調整なし、方法[C']）5)に対する背景差分抽出結果（Case2-1:調整なし、方法[C']）に対する背景差分抽出結果（Case2-1:調整なし、方法[C']）

20

図－10

 なる機体･時期での写真に基づく疑似オルソ画
異像に対する背景差分抽出結果 5)（Case2-2:調整あり、方法[D']）
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比較した。Case3-1～3は方法［A］［C］［D］による違
いを、Case3-3とCase4-4は同じ作業手順で、UAVが同じ方法［D］か異なる方法［D’］かの違いをそれぞれ検証した。
Case3-1：道 路部を対象とした鉛直撮影写真における背景差分の抽出（Phantom4Pro）（方法［A］）
Case3-2：道 路部を対象とした調整を行わない鉛直方(a)撮影写真(2017/11/10，2018/11/20)(a)撮影写真(2017/11/10，2018/11/20)(a)撮影写真(2017/11/10，2018/11/20)

向のオルソモザイク画像における背景差分の抽出（Phantom4Pro）（方法［C］）
Case3-3：標 定点設置による座標の調整を行った地形モデルに基づく、道路部を対象とした鉛直方向のオルソモザイク画像における背景差分の抽出（Phantom4Pro）（方法［D］）
Case3-4：標 定点設置による座標調整を行った、鉛直方向の切出しオルソ画像における背景差分の抽出（Phantom4ProとInspire2）（方法［D］）(b)撮影写真の背景差分画像(b)撮影写真の背景差分画像(b)撮影写真の背景差分画像

落石の頻発している斜面に沿った道路を鉛直撮影
し、路面上に到達している落石を背景差分法で抽出し明瞭に白く表示された
明瞭に白く表示された
新たに発生した落石
明瞭に白く表示された
新たに発生した落石
新たに発生した落石た。鉛直方向の撮影は、図－3(b)右図に示す様に、水平方向の撮影に比べて、撮影の位置座標や角度等の変完全にずれて完全にずれて二重写りした
完全にずれて二重写りした
既存の落石
二重写りした
既存の落石
既存の落石

数が少なく自由度が低いため、RTK測位に対応していない通常のUAVによる撮影写真であっても比較的図郭を合わせ易いと思われる。
先ず、Case3-1で、同じPhantom4Proを用いて1年の間隔を開けて鉛直撮影した場合の背景差分抽出結果を
図－11に示す。
撮影高度が違う場合は写真の倍率変更で、向きが違う場合は写真の回転で、大凡の図郭は一致させられる（図－11(b)）
。しかしながら、図－11(c)の拡大画像において、新たに発生した落石が明瞭に白く表示されているのに対し（赤丸印）、以前からあった落石は、完全に一致して黒く表示されるだけではなく（水色点線
丸印）、輪郭がぶれてやや白っぽく表示されるほか（白輪郭がぶれて輪郭がぶれてやや白っぽく輪郭がぶれてやや白っぽく表示された既やや白っぽく表示された既存の落石表示された既存の落石
存の落石

完全に一致して黒く完全に一致して黒く表示された既存の落石
完全に一致して黒く表示された既存の落石表示された既存の落石(c)撮影写真の背景差分拡大画像(c)撮影写真の背景差分拡大画像(c)撮影写真の背景差分拡大画像
図－11 撮影写真に対する背景差分抽出結果
図－11 撮影写真に対する背景差分抽出結果（Case3-1:鉛直撮影、Phantom4Pro、方法[A]）図－11 撮影写真に対する背景差分抽出結果
撮影写真に対する背景差分抽出結果（Case3-1:鉛直撮影、Phantom4Pro、方法[A]）（Case3-1:鉛直撮影、Phantom4Pro、方法[A]）（Case3-1:鉛直撮影、Phantom4Pro、方法[A]）点線丸印）、完全にずれて二重写りする場合があり（黄点線丸印）、変化箇所の抽出は可能ではあるが、元画像による確認が必要となり判読の作業性に難があるとのため、Case3-1の撮影写真を比較対象としたときに思われる。

比べて、既存の落石に対しては、ずれた二重写りがな

次に、Case3-2で、撮影写真の代わりに、地物点のくなったほか、輪郭部のブレによる白っぽさも減って、設置による調整を行わずにオルソ画像に加工した場合

概ね図郭が補正されている。そのため、背景差分画像の背景差分抽出結果を図－12に示す。

において、新たな変化箇所の抽出判読作業が容易とな

図－12(c)の背景差分画像では、新たに発生した落っている。

石のみが白く明瞭に表示され（赤丸印）、以前からあさらに、Case3-3で、地物点の設置による調整を行った落石は、輪郭のみが白く見える程度で、本体は背ってオルソ画像に加工した場合の背景差分抽出結果を景と同程度に黒く表示されている（白点線丸印）。そ

図－13に示す。

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21

(a)オルソモザイク画像とオルソ切抜画像(2017/11/10)(a)オルソモザイク画像とオルソ切抜画像(2017/11/10)(a)オルソモザイク画像とオルソ切抜画像(2018/11/20)(a)オルソモザイク画像とオルソ切抜画像(2018/11/20)（2017
年と座標が一致する様に調整して作成）（2017
年と座標が一致する様に調整して作成）

明瞭に白く表示された
明瞭に白く表示された
新たに発生した落石
新たに発生した落石(b)オルソモザイク画像とオルソ切抜画像(2018/11/20)(b)オルソモザイク画像とオルソ切抜画像(2018/11/20)（2017
年との調整を行わずに
20182018
年単独で作成）（2017
年との調整を行わずに
年単独で作成）

明瞭に白く表示された
明瞭に白く表示された
新たに発生した落石
新たに発生した落石

黒く表示された
黒く表示された
既存の落石
既存の落石

(b)オルソ画像の背景差分画像(b)オルソ画像の背景差分画像(図-12(a)右図と図-13(a)右図との背景差分画像）(図-12(a)右図と図-13(a)右図との背景差分画像）
図－13
オルソ画像に対する背景差分抽出結果
図－13
オルソ画像に対する背景差分抽出結果
図－13
オルソ画像に対する背景差分抽出結果（Case3-3:鉛直オルソ、調整あり、Phantom4Pro、方法[D]）（Case3-3:鉛直オルソ、調整あり、Phantom4Pro、方法[D]）（Case3-3:鉛直オルソ、調整あり、Phantom4Pro、方法[D]）輪郭のみがやや白く輪郭のみがやや白く表示された既存の落石表示された既存の落石(c)オルソ画像の背景差分画像(c)オルソ画像の背景差分画像

整を行ってオルソ画像に加工した場合の背景差分抽出

図－12 オルソ画像に対する背景差分抽出結果（Case3-2:鉛直オルソ、調整なし、Phantom4Pro、方法[C]）Case3-1～3の2018年に対し、Case3-4では2020年とな

結果を図－14に示す。ただし、2回目の撮影時期が、っており、比較元となる1回目に撮影した2017年からの経過時間が異なるため、変状発生状況が一部異なっていることに留意されたい。

背景差分画像において、既存の落石の輪郭の白い部

背景差分画像では、新たな落石（赤丸印）の発生や分も減って極僅かになって全体がほぼ黒く表示され既存の落石の移動（橙点線丸印）などが白く明瞭に抽（白点線丸印）、変化のあった新たな落石のみが白く明出できている。既存の落石については、本体は黒く輪

瞭に表示されている（赤丸印）。そのため、Case3-1の郭のみ白く表示されたもの（白点線丸印）や、位置が撮影写真を比較対象としたときに比べて格段に、また、少しずれて表示されたもの（水色点線丸印）がある。

Case3-2の調整を行わなかったオルソ画像を比較対象

既存の落石等の輪郭や植生等がやや白く表示され、判としたときに比べてもより、変化箇所の抽出判読性が読時のノイズになっているが、変化箇所は、背景の黒高い結果となっている。

地に明瞭な白領域として表示されているため、判読は最後に、Case3-4で、2回の撮影をPhantom4Proと容易となっており、比較する2回の撮影でUAVが異な

Inspire2の異なるUAVで行い、地物点の設置による調ってしまっても、オルソ画像化すれば、背景差分の抽22

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(a)撮影写真（2020/11/17）(b)撮影写真（2020/11/25）(c)撮影写真を重ね合わせた
背景差分画像(d)撮影写真を重ね合わせた
背景差分拡大画像(e)撮影写真拡大画像（2020/11/17）(f)撮影写真拡大画像（2020/11/25）(a) Phantom4Pro による 2017 年撮影写真から作成した
鉛直オルソモザイク画像とオルソ切抜画像(b) Inspire2+X5ｓによる 2019 年撮影写真から作成した
鉛直オルモザイクソ画像とオルソ切抜画像

明瞭に白く表示された
新たに発生した落石図－15 撮影写真に対する背景差分抽出結果(文献6))（Case4-1:急崖部、撮影写真、Phantom4 RTK、方法[B]）以前の落石の移動(2018 年以降)

３．４

黒く表示された
既存の落石

同じUAVによる方法[B]･[D]の比較

3.4節では、比較する2回の撮影で同じUAVを用いて、撮影条件や使用機材を変えた、方法［B］と、方法［D］の背景差分法の適用性の比較として、方法［B］(c) 背景差分抽出結果

図－14

 なる機体･時期での写真に基づく鉛直オルソ
異画像に対する背景差分抽出結果（Case3-4:鉛直
オルソ、調整あり、1回目:Phantom4Pro/2回目:Inspire2、方法[D']）がうまくいったケースと不適となったケースの２とおりについて紹介する。
３．４．１

方法[B]がうまくいったケース

Case4-1：岩 盤斜面急崖部を対象とした撮影写真における背景差分の抽出（Phantom4RTK）（方法［B］）
Case4-2：岩 盤斜面急崖部を対象としたオルソモザイ

出は可能となることが確認できた。

ク画像における背景差分の抽出

同じく方法［D’］による調整を行ったオルソ画像に（Phantom4RTK）（方法［D］）

おける背景差分画像であっても、Case3-3の同じUAVの場合が、Case3-4の異なるUAVの場合に比べて、画像の重ね合わせにおける一致度合いが高く、背景とな

最初に、Case4-1の岩盤斜面の急崖部における撮影
写真に対する背景差分の結果を図－15に示す。

る差分画像もより黒く表示されており、白く表示され背景差分画像拡大図（図－15(d)）では、黒っぽいる変化箇所の判読抽出作業がより容易となっている。

背景の中に白丸で囲った白っぽい領域が抽出されている。

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23

３．４．２(a)水平移動撮影した写真（2020/11/17）(b)水平移動撮影した写真（2020/11/25）

方法[B]が不適となったケース

Case5-1：岩盤斜面金網部を対象とした撮影写真における背景差分の抽出（Phantom4RTK）
（方法
［B］
）
Case5-2：岩 盤斜面金網部を対象としたオルソモザイ
ク画像における背景差分の抽出（Phantom4RTK）（方法［D］）(c)オルソ画像（2020/11/17）(d)オルソ画像（2020/11/25）

最初に、Case4-1の岩盤斜面の金網部における撮影
写真に対する背景差分の結果を図－18に示す。全景の背景差分画像（図－17(b)）では、一見、画像の変形
重ね合わせが成功しているように見えている。しかしながら、拡大図（図－17(c)）では、金網のワイヤー(e)オルソ画像を重ね合わせた
背景差分画像(ｆ)オルソ画像を重ね合わせた
背景差分拡大画像

ロープが二重写りし、おそらく変化が生じていないであろう岩肌においても、図郭が一致していないことにより色調が黒から大きく外れてしまい、正しく背景差分が抽出できない結果となった。
撮影写真における背景差分の適用可否は、測位精度に大きく起因し、輪郭が多くコントラストが明瞭な小領域が多数存在する落石群等を対象とする場合には、測位精度ズレが1m以下などに押さえて、撮影写真の(g)オルソ拡大画像（2020/11/17）(h)オルソ拡大画像（2020/11/25）

図－16 撮影写真に対する背景差分抽出結果（Case4-2:急崖部、オルソ画像、Phantom4 RTK、方法[D]）図郭を詳細に一致させる必要があると思われる。
そこで、撮影写真に換わり、Case4-2のオルソ画像
に対する背景差分の結果を図－18に示す。全景の背景
差分画像（図－18(b)）は、白っぽく表示された領域の多かった図－17(b)に比べ、全体の黒っぽさが増しており、背景差分重ね合わせが正しく行われている結前後の撮影写真拡大画像である図－15(e)と図－果となった。拡大図（図－18(c)）においても、金網

15(f)を見比べると、この白く表示された箇所で30cmのワイヤーロープの二重写りも解消され、石の輪郭に程度の小さな落石が発生したことが見て取れる。今回僅かなズレが白く表示されている以外は、全体がほぼの撮影は分解能が2cm以下となるように高解像度で斜黒っぽく表示され、極めて高精度に背景差分重ね合わ

面全景を納めたものである。分解能の10倍程度の大きせが行えており、変化箇所の抽出判読も容易になってさの変化であれば、背景差分法で十分に判読可能であいることが確認できた。

ることを示している。
次に、Case4-2の岩盤斜面の急崖部におけるオルソ
画像に対する背景差分の結果を図－16に示す。

このように、対象とした斜面が複雑な形状をしている場合など、撮影写真では背景差分が抽出できずに、
オルソ画像を作成しないと背景差分が抽出できないと背景差分画像拡大図（図－16(f)）は、Case4-1の撮いったケースは多々あると想定される。しかしなが影写真の時と比べて背景の黒っぽさが増して表示さら、オルソ画像を作成するためには解析の手間が多くれ、同様に落石発生箇所が抽出されている。無変化でかかるだけではなく、SfM解析できるだけの密度で写あった黒い背景と白っぽい変化箇所のコントラストが真を撮っておく必要もある。そこで、撮影実務においより明瞭となっていることから、方法［B］より方法［D］ては、最初からオルソ化に必要となる密度で写真は撮の方が、抽出精度が高く判読性が高いことが確認できっておき、まずは、図郭ごとになるように選び出したる。ただし、オルソ化に当たって写真の分解能は多少

写真に対して背景差分抽出を試みて、不可となった場落ちていると思われる。

合に、改めてオルソ画像を作成して再度背景差分を抽出するといった手順が、抽出精度を担保しつつ、作業効率を高める運用として考えられる。

24

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(a)オルソ画像(2020/11/17，2020/11/25)(a)撮影写真(2020/11/17，2020/11/25)(b)オルソ画像の背景差分画像(b)撮影写真の背景差分画像

一本のワイヤーロープが二重写りしている。
顕著な変化のない石部も、重ね合わせが一致しておらず、白っぽく表示されている。

ワイヤーロープも一本に重ね合わせられ、顕著な変化のない石部も、輪郭をのぞき、一致した重ね合わせとなり、全体が黒く表示されている。

(c)オルソ画像の背景差分拡大画像(c)撮影写真の背景差分拡大画像(d)撮影拡大画像(2020/11/17，2020/11/25)
図－17 撮影写真に対する背景差分抽出結果(文献6))（Case4-1:金網部、撮影写真、Phantom4 RTK）

４．背景差分抽出方法の選択フロー(d)オルソ拡大画像(2020/11/17，2020/11/25)
図－18 オルソ画像に対する背景差分抽出結果(文献6))（Case4-2:金網部、オルソ画像、Phantom4 RTK）

－2に示した［A］～［D］の背景差分抽出方法について、
現地及び解析時の作業性と、変化箇所の判読性に関わ以上の結果を基に、UAVの同一性も考慮して、表寒地土木研究所月報№830

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る抽出精度を表－3に示す。
25

また、使用するUAVの同一性や測位性能によって、

表－3

また、優先するのが作業の手軽さなのか抽出精度なの方法

かによって、適した方法を選ぶことができるフロー図

背景差分抽出方法毎の作業性と抽出精度

[A]

[B]

[C’]

[D’]

[D]

異なるUAV

異なるUAV

同じUAV

オルソ画像 オルソ画像 オルソ画像（軸調整なし） （軸調整あり） （軸調整あり）

を、図－19にとりまとめた。以下に方法の特徴と選択

使用UAV

同じUAV

同じUAV
（RTK対応）時の考え方を示す。

比較対象

撮影写真

撮影写真

方法［B］のRTK対応UAVの場合は、撮影の位置

現地作業

×

△

◎

◎

◎

ズレが1m以下で測位精度が高く、オルソ画像を作成

解析作業

◎

◎

△

×

×

せずに写真からでも背景差分を抽出できる可能性が高

抽出精度
(判読性）

△

○

◎

START
使用UAVは
前回と同じか?

No

Yes

UAVはRTK
測位対応か?

Yes

手軽さより精度を優先するか?

No

手軽さより精度を優先するか?

No

Yes

Yes

手軽さより精度を優先するか?

Yes

No

No

現 座標入力し自動航行
地 撮影位置を調整
作
業 図郭が合う様に撮影
背景差分を抽出

座標入力し自動航行

自由な位置から撮影

自由な位置から撮影

図郭が合う様に撮影

撮影位置座標を入力して写真からＳｆＭ技術で地形モデルを解析共通の標定点を設定

背景差分を抽出方法B

オルソ画像を作成（同じUAV）

背景差分を抽出

方法A（同じUAV）

方法C（同じUAV）

図－19

撮影位置座標と標定点座標を入力して写真からＳｆＭ技術で地形モデルを解析
オルソ画像を作成

方法C'

解
析
作
業

背景差分を抽出（異なるUAV）

方法D

方法D'

（同じUAV）（異なるUAV）

使用機器条件と作業性･抽出精度に応じた背景差分抽出方法の選択フロー

い。方法［A］の一般的なUAVの場合と比べ、撮影［B］で写真からの背景差分抽出を試み、不可となっ時の図郭あわせの現地作業が楽な上に、背景差分抽出

た場合に、改めて方法［C］［D］のオルソ画像から背の精度も期待できる。

景差分抽出を行うという2段階方式をとることが作業

比較する2回の撮影でUAVが異なる場合には、撮影効率の面で有効である。

写真そのままではなく、オルソ画像から背景差分を抽

なお、背景差分の抽出精度が低いと、真の変状なの出する必要があるが、撮影写真をそのまま解析する方

か、重ね合わせの誤差によるノイズなのかを、元の画法［C’］に比べて、追加で標定点を設定した方法［D’］

像を参照して確認する手間が生じる。そのため、使用の方が、手間は増えるが判読時の視認性が良く、望ま

UAVの同一性やRTKへの対応等の機器制約の基、現しい。

地作業、解析作業、判読性の内、何を重要視するかに2回の撮影でUAVが同じ場合には、先ずは方法［A］
26

よって選択する手法は異なってくる。
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は撮影写真を対象として背景差分抽出を行い、不可５．まとめであった箇所では、追加でオルソモザイク画像作成
異なる時期の岩盤斜面のUAV撮影写真に対して背景差分法を適用することで崩壊等の変状発生箇所を抽して背景差分抽出を行うという複合手順が作業効率的にも有効である。

出する方法は、変化を比較する2回の撮影において用いるUAVが同一か否か、また、そのUAVが精度の高

参考文献

いRTK測位に対応しているか等によって、4つに分けた。また、フロー図に従うことで、現地撮影作業や事

1） 日外勝仁、宍戸政仁、伊東佳彦：道路斜面点検に後の室内解析作業の手間や、変化箇所の抽出精度を勘おけるデジタル写真活用の試み（第2報）、寒地土案し、目的に応じた方法の選択が可能となる。利用に

木研究所月報、No.677、pp.17-24、2009.

おける主な留意点を以下にまとめる。なお、UAVを

2） 寒地土木研究所防災地質チーム：写真計測技術を用いた岩盤斜面の定期点検実務においては、状況に応活用した斜面点検マニュアル（案）（令和3年8月

じてこれらの方法を使い分け、継続的に岩盤斜面に生版）、59p.

じる細かな変化を捕捉し、経年的な変化を把握するこhttps://chishitsu.ceri.go.jp/soft.html（参照2022.2.1）とで、適切な斜面の維持管理につながることに期待し

3） 日外勝仁、山崎秀策、倉橋稔幸：UAV-SfM技術

たい。

による急崖岩盤斜面に適した三次元地形モデル構

・同一UAVを使用できる場合には、GPSを活用した

築手法の検討、第47回岩盤力学に関するシンポジ

UAVの自動航行機能を使って撮影の位置と方向を

ウム講演集、pp.86-91、2020.

可能な限り揃え、図郭のズレが1割以下（ラップ率4） 日 外 勝 仁 、 山 崎 秀 策 、 倉 橋 稔 幸 ： 岩 盤 斜 面 の90％以上）となる様に撮影する必要がある。さらに、UAV点検写真における変化箇所抽出手法の検討、

RTK測位の可能なUAVであれば、自動航行による

令和2年度日本応用地質学会研究発表会講演論文

位置再現性が良く、精度の高い背景差分抽出が可能

集、2020.

である。

5） 日 外 勝 仁 、 山 崎 秀 策 、 倉 橋 稔 幸 ： 岩 盤 斜 面 の・機種が異なる場合には、位置や方向に拠らず撮影しUAV撮影写真に対する背景差分法による変状把た複数写真からSfM技術で三次元地形モデルを構築

握手法の検討、第15回岩の力学国内シンポジウム

し、オルソモザイク画像に変換することで、精度の講演集、pp.353-358、2021.

高い背景差分の抽出が可能となる。また、地形モデ

6） 日 外 勝 仁 、 坂 本 尚 弘 、 倉 橋 稔 幸 ： 岩 盤 斜 面 のル構築時に標定点を設定することで、さらに差分抽

UAV撮影写真における変状把握手法について

出精度を高めることも可能である。

（その4）、第56回地盤工学研究発表会、13-2-2-04、・補足として、同一UAVを使用する場合では、先ず

2021.

日外 勝仁
AGUI Katsuhito

山崎 秀策
YAMAZAKI Shusaku

坂本 尚弘
SAKAMOTO Naohiro

倉橋 稔幸
KURAHASHI Toshiyuki

寒地土木研究所
寒地基礎技術研究グループ
防災地質チーム
総括主任研究員
博士（工学）

寒地土木研究所
寒地基礎技術研究グループ
防災地質チーム
主任研究員
博士（理学）

寒地土木研究所
寒地基礎技術研究グループ
防災地質チーム
研究員

寒地土木研究所
寒地基礎技術研究グループ
防災地質チーム
上席研究員
技術士（応用理学）

寒地土木研究所月報№830

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