奥村組技術研究年報 No.49

2023 年 9 月



ハイパースペクトルカメラを用いた災害廃棄物の種類と量の推定に関する基礎研究
Estimation of Type and Volume of Disaster WasteUsing
Hyperspectral Camera
羽渕博臣 ＊ 清水祐也 ＊ 岩下将也 ＊ ＊ 吉村藤子 ＊ ＊ ＊要旨

近年、気候変動等に伴い自然災害が頻発化・激甚化しており、その度に災害廃棄物が大量に発生している。自治体では、急に発生する災害廃棄物の迅速な処理のために、事前に処理計画を立案している。また、被害情報や新たな統計手法が見いだされる度に災害廃棄物の種類と量を予測・更新
し、それに合わせて処理計画を更新している。しかしながら、災害廃棄物は災害の種類や発生箇所等により、種類と量が異なるため、その予測精度は十分とは言えない。予測と実績の乖離、さらには発生量の把握が遅れることで、実際の災害発生時に作られる災害廃棄物処理実行計画の策定自体が遅れ、災害廃棄物の処理効率の低下を招くこと等が問題としてある。そのため、 ICT やリモートセンシング技術等により、さらに簡便かつ正確に発生量・要処理量を推計する手法の開発が望まれている 1) 。
そこで本研究では、可視光の波長領域外（900〜1700nm）を撮像するハイパースペクトルカメラ（以下、HSC）に着目し、災害廃棄物の種類と量を推定する検討を行った。その結果、HSC を用いることで、災害廃棄物の種類を分類できる可能性がある、従来の分類方法の代替法となり得る等の知見が得られた。
キーワード：ハイパースペクトルカメラ、災害廃棄物、種類、発生量、推計

害廃棄物処理計画などに反映されている。平成 30 年 3

１． はじめに

月には指針が改訂され、平時と被災時の取組み、災害復
近年、世界中で災害をもたらす異常気象が毎年のよう

旧・復興までの対応および災害廃棄物処理についての実に発生し、世界各地で被害が生じている。我が国におい用的な技術情報が示されている。

ても、平成 30 年 7 月の豪雨、令和元年 10 月の東日本台

災害廃棄物の発生量は、指針（表－１）3)では、発災風や令和 2 年 7 月の豪雨をはじめ令和 4 年 7 月・8 月の前や発災後のフェーズに応じて、各地域の被害想定調査

大雨および 8 月の台風第 8 号等、毎年のように豪雨災害等の結果をもとに災害情報に基づく被害情報（被害想定）

による被害が生じている。加えて、我が国は、地震災害に予め設定した発生量原単位を乗じて推計される。また、も多く、平成 7 年 1 月の阪神・淡路大震災や平成 23 年

災害の種類やタイミングに応じて推計方法を選択、活用

3 月の東日本大震災、令和 4 年 3 月の福島県沖を震源とすることの重要性も示されている。したがって、これらする地震が発生し、各地に甚大な被害をもたらしている。

災害廃棄物の発生量の推計は、災害廃棄物処理を適正か

このような、自然災害等が生じる度に、大量の災害廃

つ円滑・迅速に進めるうえでの基礎的な資料になるといえる。

棄物が発生している。災害発生時に、公衆衛生の悪化を軽減させ生活環境を保全するとともに、速やかな復旧・他方、仮置き場への搬入済量については「現地計測や復興を実現するためには、災害対応の関係者が連携・協重量測定により把握する」ことが指針に示されている

力し、災害廃棄物処理を適正かつ円滑・迅速に実施する（表－１の下線部）。具体的な推計方法としては、現場ことが重要である。災害廃棄物処理については、環境省

で直接、選別、計量して組成を分類する方法や、災害廃2)（以下、指針）や過去の検証等

棄物表面を撮影した RGB 画像の 1m×1m を代表領域としから様々な知見が蓄積されており、自治体が策定する災て、この範囲を 0.1m のメッシュで区分し、メッシュごの災害廃棄物対策指針

＊

技術本部技術戦略部環境ソリューション室＊＊

技術本部技術研究所環境研究グループ＊＊＊

ＩＣＴ統括センターイノベーション部- 77 -

奥村組技術研究年報 No.49

2023 年 9 月との種類を目視により分類する手法がある（図－１）4)。

（約 380～750nm 波長）を表現するが、HSC では、より

しかしながら、これらの方法には、重機や計量器等の手広範囲な波長領域を多くのバンド帯で分解することがで配、作業員の安全確保などが必要であり、目視作業者にきる。例えば、本研究で用いた HSC（RESONON 社製

よって判断が異なる・判別できない、広範囲の分類を行

PIKA NIR-320）では、図－２に示すように 900～1700nm

うには効率的ではないといった問題もある。そのため、の波長領域の入射光を波長分解能 4.9nm で 164 バンド

作業の効率化を目的に ICT 活用等により、さらに簡便か帯に分解することができる。また、各チャンネルの波長

つ正確に発生量・要処理量を推計する手法の開発が望ま強度を結ぶことで、スペクトルを表現することもできる。

れている

1)。

これらのスペクトル特性を分析することで、一般的なカ

そこで本研究では、可視光の波長領域外（900〜

メラでは困難な対象物の識別が可能となる。

1700nm）を撮像する HSC に着目し、災害廃棄物の種類と量を推定する検討を行ったので、報告する。
表－１ 災害フェーズに応じた災害廃棄物発生量の推計
1．発災前の災害廃棄物処理計画の策定又は改定時の推計
発災前に災害情報に基づく被害情報（被害想定）に予め設定した発生量原単位を乗じることで発生量を推計する。
2．発災から２週間程度の間に行う災害廃棄物の発生量の推計
発災後に災害対策本部等から出される被害情報（建物被害棟数）に予め設定した発生量原単位を乗じることで発生量を推計する。
3．災害廃棄物処理実行計画（発災から１か月程度）の策定時の推計
・ 片付けごみの排出が概ね終了している場合は、仮置場への片付けご
みの搬入済量と今後建物の撤去により発生する量を合算することで推計する。
・ 仮置場への片付けごみの搬入済量は現地計測により把握する。
・ 今後建物の撤去により発生する量は、被害情報やり災証明に基づく
建物撤去予定棟数に予め設定した原単位を乗じることにより推計する。
4．災害廃棄物処理実行計画の見直し時の推計
・ 発生量推計の方法と発生量原単位は，今後建物の撤去により発生する量、仮置場への搬入済量および処理施設における処理済量を合算することで推計する。
・ 仮置場への搬入済量は現地計測や重量測定により把握する。処理施
設における処理済量は実績値を用いる。
・ 今後建物の撤去により発生する量は、残りの建物撤去予定棟数又は建物撤去申込棟数に予め設定した原単位又は処理実績に基づき見直し
た発生量原単位を乗じることにより推計する。

HSC（PIKA NIR-320）の波長領域 900～1700nm

図－２ HSC の波長領域
３．実験概要3.1 実験対象
災害廃棄物総量のうち、ある特定の組成の廃棄物量は、「総体積×組成（区分別割合）×みかけ比重」で算出される。
総体積の算出については、仮置場に集積された災害廃棄物の山の底面積を GPS 測量等で、高さをレーザー距
離計や水準測量等により測定して算出する方法や、トータルステーションなどの測量器機を使用して、集積された災害廃棄物の山の体積を求める既存手法等がある。みかけ比重は、廃棄物同士の空隙も含んだ体積で重量を除して求められる値であり、体積の測定方法や測定時の状態（水分量、圧密度、他）によって値が変化し、内容物によって大きく変動するものであるが、過去の災害における実績値 5),6) や、環境省が示した体積重量換算係数 7)等によって推定される。

０．１ｍ×１０＝１ｍ

一方、災害廃棄物の組成（区分別割合）は災害ごとに異なり、発災後の仮置場での現地作業によって算定することから、HSC を導入することにより効率化と精度向上を図れる可能性があると判断した。
そこで本報では、HSC を用いて災害廃棄物の組成（区分別割合）を分類した、以下の 3 種の実験とその結果から得られた知見について報告する。

０．１ｍ×１０＝１ｍ

紙類
プラスチック類
布・繊維
金属くず
コ ン ク リ ート ・石膏ボ ード 類
木くず
さいじ ん
計

ⅰ．混合廃棄物の撮影実験

11 %
9 %
6 %
7 %
6 %
55 %
6 %
100 %

ⅱ．不燃物および土砂の撮影実験
ⅲ．集積された災害廃棄物の山の撮影実験
3.2 HSC で取得した画像の分類方法
災害廃棄物の組成（区分別割合）の算定に際し、HSC

図－１ 写真を用いた表面組成の分類で 取 得 し た 画 像 は 汎 用 画 像 解 析 ソ フ ト Spectronon（ RESONON 社 ） を 用 い て 、 Spectral Angle Mapper

２．HSC の画像識別技術（SAM：スペクトル角マッパー）で分類した。SAM で一般的なカメラでは、入射光を光の三原色である R

は、まずスペクトルが n バンド帯の場合、各素材のスペ（650nm 波長）、G（550nm 波長）、B（450nm 波長）のクトル情報を予め教師データ（正解データ）として機械

3 バンドに分解し、その重ね合わせによって可視光情報

学習させる。次に、学習させた各素材のスペクトルを n- 78 -

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次元空間にベクトル表示しておき、分類対象の計測されたターゲット・スペクトルをプロットしてスペクトル角が一番小さい素材ほど類似性が高いと判定して分類する。
図－３に、3 次元の場合の SAM の概念図を示す。
B nm

RGB 画像

手法①

手法②

手法③

土
砕石

とある 1 ピクセル

焼き物

C nm
このピクセルは“砕石”である

コンクリート

図－３

分類結果

Ａ nm
SAM の概念図

図－４ ライブラリ作成の例（レンガ）表－２ ライブラリ作成方法による IoU 比較表（単位%）

分類対象の教師画像（正解画像）は、RGB 画像で撮

褐色 透明
木材 紙 ﾋﾞﾆﾙ ﾌﾟﾗ 平均ｶﾞﾗｽ ｶﾞﾗｽ
26.1 9.4 9.1 13.3 18.8 6.8 4.4 16.7 27.3 32.3 29.2 17.6
71.6 37.3 19.5 25.7 49.5 14.7 13.4 10.8 63.4 56.8 37.2 36.4
71.2 32.9 20.3 40.5 47.7 15.4 12.5 22.6 63.5 59.4 36.8 38.4

影し、画像編集ソフト Gimp に取り込み作成した。この手法 布 ｺﾝｸﾘ 金属 砕石 ﾚﾝｶﾞ

教師画像をもとに、Gimp を用いて手作業で災害廃棄物①②③の素材ごとの領域を区分し、領域ごとのピクセル数をカ3.3 混合廃棄物の撮影実験方法

ウントすることで、区分別割合を算出した。解析結果のHSC で混合廃棄物の識別の可能性を検証するために、性能評価については、ピクセル数を用いて、HSC で識別された領域と、実際の正しい領域の 2 つの重なり度合

発災後の仮置場に集積された混合廃棄物を想定し、撮影いを表す IoU（Intersection over Union、2 つの領域の論理実験を行った。ここでは、土砂を含まない可燃物の模擬

積を論理和で割った値）で行った。

災害廃棄物を 3m3 ベッセル内に投入・混合し、被写体をHSC で取得した画像データは、Spectronon で読み込み、作製した後、撮影を行った。表－３に使用した模擬災害

素材ごとの領域を画像上から目視で特定し、紐づけする

廃棄物を示す。撮影は、HSC の準備時間や被写体の変ことで、その領域のスペクトル情報を機械学習させる。

形、飛散防止を考慮し、ベッセル内に残置したまま行っこの学習作業をライブラリ作成という。領域の紐づけは、た。また、次段階の実験では HSC を UAV に搭載する計

図－４の手法①～③に示すように、紺色が解析対象（こ画があったため、表－４に示す撮影条件のもと直上の高こではレンガ）、緑色が解析対象以外の領域といったよさ 20m から被写体の撮影を行った。被写体と HSC によ

うに目視と手作業で行う。手法①では、解析対象以外のる撮影状況を図－５に示す。図－６に、一例として砕石領域指定（緑色）に当たり分類対象素材とは無関係の地の任意の 1 ピクセル上のスペクトル強度を示したが、取面や容器等を指定しているのに対し、手法②では、分類得したスペクトルは、いずれの素材においても波長領域

対象素材を指定し、手法③では、分類対象素材の領域を

900～1700nm のうち、940nm 近傍や 1100nm 近傍、

隈なく指定している。実験に当たり、これら手法①～③

1400nm 近傍は大気中の水蒸気等による吸収が大きく、による違いを予め検証した。その分類結果が図－４の下解析への使用に適さない。そこで、1160～1310nm ある段の 3 つの画像であり、各手法の IoU を比較したものがいは 1500～1700nm のスペクトル情報を取得し、1160～

表－２である。手法①は IoU が低く、手法②と③は、1310nm の場合は 30 のバンド帯、1500～1700nm の場合

IoU に大きな差がなかったため、本報の実験では、作業は 40 のバンド帯に分解して Spectronon を用いて区分別効率を考慮し、手法②をライブラリ作成の方法とした。

割合を算出した。表－５に各実験ケースを示す。
表－３ 使用材料

その他にも一度に複数の素材領域を指定する方法もある
区分

が、素材一つずつの領域を指定し、解析を行う方が全
34 組中 24 組で IoU の平均値が良い値となったため、本手法を採用した。このとき、同素材の複数ピクセルを指可燃物定することになるが、これらは平均化（波長ごとに強度

種類
ﾋﾞﾆｰﾙ
ﾌﾟﾗｽﾁｯｸ
紙布
木材を平均）される。ただし、この領域指定の方法によって

備考
45L/枚、厚 0.03mm のﾎﾟﾘｴﾁﾚﾝ製の業務用ｺﾞﾐ袋等
ﾎﾟﾘｴﾁﾚﾝ製ﾊﾞｹﾂを 5cm 角程度に裁断したもの等
古新聞
綿製の古着をﾘｻｲｸﾙして販売されているｳｴｽ
長さ 50～100mm 程度の細長い形状で合板用にﾘｻｲｸ
ﾙするために破砕されたもの等

は更なる精度向上も見込めるため、今後の課題である。

表－４ 撮影条件
HSC
空間チャンネル数
1pixel のセンサ幅
レンズ焦点距離
撮影距離
地上解像度（GSD）

なお、Spectronon では、プロジェクト単位でのデータ保存ができず、波長帯を抜き出しての解析もできないことから適用性に劣ることが判明したので、3.4 節の実験か
ら別の画像解析ソフト perClass Mira に変更している。

- 79 -RESONON 社 PIKA NIR-320
320
30 mm
25 mm
20 m
7.5 cm/pixel

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表－７ 使用材料
区分

種類
砕石
金属くず
ｺﾝｸﾘｰﾄ
ｶﾞﾗｽ
ﾚﾝｶﾞ
真砂土

不燃物

土砂

備考
粒径 30～40mm のﾊﾞｰｼﾞﾝ材
異形棒鋼 SD345 等
強度試験用供試体 φ100×200mm を破砕したもの等
透明 450ml ｻﾝﾌﾟﾙ瓶、茶褐色ｽｸﾘｭｰ瓶等
約 150×50×50 のﾚﾝｶﾞ
茨城県産の真砂土

表－８ 不燃物および土砂の撮影実験ケース
図－５ 被写体と HSC による撮影状況

1160~1310nm

case
2-1
3-1
3-2
3-3

1500~1700nm

図－７ 各実験ケースの模擬災害廃棄物の状態

図－６ スペクトル情報の取得領域
表－５ 混合廃棄物の撮影実験ケース
No

使用波長帯

各実験ケースの概要

12
34

1500～1700
1160～1310
1500～1700
1500～1700

波長帯 1500～1700nm を使用
波長帯 1160～1310nm を使用
No.1 の再現性を確認
混合前の撮影画像をもとにライブラリ作成

被写体の概要ガラス以外の 5 材料について、区分けして配置、木枠あり
ガラスと土を含めた 6 材料について、混合したもの、水分なし
case3-1 を再度区分けしたもの、木枠あり
case3-2 の木枠なし

3.5 集積された災害廃棄物の山の撮影実験方法
第１章で紹介した分類手法（図－８）（以下、従来法）と HSC による分類（以下、HSC 法）の分類精度を比較した。模擬災害廃棄物は、東日本大震災の実績 8)をもとに、種類別の質量割合（表－９）で作成し、混合後に堆積させ、日照条件が異なる側方 6 方向から HSC で撮影

3.4 不燃物および土砂の撮影実験方法
HSC で不燃物および土砂の混合廃棄物の識別の可能（図－９）した。波長領域は、1160～1310nm および性を検証するために、表－６に示す撮影条件で被写体の1500～1700nm とし、画像解析は perClass Mira を用いた。

直上の高さ 2m から撮影を行った。前述の可燃物の実験において、教師データに含まれる木材の面積割合が少な
0.1m×10=1m

く、木材の誤判定が全体的に IoU の低下を生み出したことが考えられた。また、教師画像の領域区分、ライブラ
リ作成時のタグ付け作業を簡略化し、人為的な誤認識を抑制するため、被写体は、各材料の体積や表面積を一定
程 度 に 保 て る よ う に 、 内 寸 L950mm × W600mm ×

0.1m×10=1m

H187mm の容器の中に、格子状（L190mm×W200mm×

図－８ 目測による分類
表－９ 使用材料

H187mm）の木枠で区分し、各格子内に表－７に示す材料を入れた。実験ケースによっては各材料を混合し、被写体とした。表－８、図－７に各実験ケースの被写体の状態を示す。波長領域は、900～1700nm のうち、1160～
1310nm および 1500～1700nm の両区間のスペクトル情報を取得し、汎用画像解析ソフト perClass Mira を用いて分類解析を行った。なお、perClass Mira での分類もSpectronon と同様、スペクトル情報を基準とした類似性

災害廃棄物の種類
ビニール

2

プラスチック

26

3
4
5
6
7
8
9

紙
布
木材
レンガ
砕石
コンクリート
金属くず

50
13
57
24
330
50
77

に基づいて行ったが、領域の指定時に一定数以上のピクセルの指定が必要という条件が Spectronon と異なる。

質量 (kg)
9

1

1-4
(明と暗)

1-1
(やや逆光)

質量割合 (%)

24

76

1-5
(逆光)

表－６ 撮影条件
HSC
空間チャンネル数
1pixel のセンサ幅
レンズ焦点距離
撮影距離
地上解像度（GSD）

RESONON 社 PIKA NIR-320
320
30 mm
25 mm
2m
0.75 cm/pixel

1-3
(順光)

1-6
(明と暗)
1-2
(やや順光)

図－９ 側方 6 方向からの撮影状況- 80 -

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2023 年 9 月

４．実験結果表－11 不燃物および土砂の分類結果（case2-1）

4.1 混合廃棄物の撮影実験

項目

実験ケース No.1 と No.2 は使用波長帯が異なり、No.1
は 1500～1700nm、No.2 は 1160～1310nm を使用している。No.3 と No.4 は No.1 と同じ波長帯 1500～1700nm であるが、No.3 は No.1 と No.2 と同様、撮影した画像でラ

ﾚﾝｶﾞ

砕石

土砂

金属

2-1 正解 px

11,846

13,31013,161

11,282

10,012

正解面積比
HSC px
HSC 面積比

19.9%
6,682
5.9%

22.3%
37,74433.5%

22.1%
31,56328.0%

18.9%
20,57618.3%

16.8% 面積比
16,004 RMSE
8.5%
14.2%

IoU

51.1%

16.0%

36.8%

6.2%

13.6%

項目
ﾚﾝｶﾞ
3-1 正解 px 12,521
正解面積比 18.6%
HSC px13,168HSC 面積比
8.3%
IoU
48.0%
3-2 正解 px 6,236
正解面積比 11.8%
HSC px
1,824
HSC 面積比
2.0%
IoU
26.0%
3-3 正解 px 6,905
正解面積比 11.0%
HSC px
6,126
HSC 面積比
6.2%
IoU
39.4%

した素材の画像をもとにライブラリ作成したものを画像解析に適用している。実験ケース No ごとの種類別の
IoU を表－10 に、種類別の区分別割合（表面積割合）を
図－10 に示す。IoU の結果では、No.1 の IoU 平均値がNo.2 よりも 3 ポイント高く、区分別割合でも No.1 の方が No.2 よりも布を除き、教師データに近い割合であった。No.1 と No.3 では、概ね再現性が確認できているものの、No.3 と No.4 では、いずれの素材も No.3 の IoU が高く、区分別割合でも No.4 は教師データと比べ、ビニールや紙で 30 ポイント近く乖離し、同じ素材であってもライブラリ作成のタイミングや被写体形状、日照条
件等が異なると IoU に差が生じることが示唆された。
実験ケース No ごとの種類別の IoU
波長帯

1
2
3
4

1500～1700
1160～1310
1500～1700
1500～1700

ﾋﾞﾆｰﾙ
35.7
28.7
35.6
13.2

ﾌﾟﾗ
67.3
54.2
67.1
44.1

ビニール
実験 No
教師データ 10.2% 14.1%

布
23.0
28.7
22.9
22.3

紙

布

43.4%

2

21.6%

22.2%

12.3%

3 11.3% 13.4%
4

49.4%

砕石
2,757
4.1%
11,792
7.4%
10.6%
11,21521.2%
24,75727.6%
22.5%
16,151
25.7%
28,18828.5%
23.5%

土砂 金属 ｺﾝｸﾘｰﾄ ｶﾞﾗｽ 1 ｶﾞﾗｽ 2 平均
12,495 11,083 5,298 19,464 3,633－
18.6% 16.5% 7.9% 28.9% 5.4% 面積比
15,905 29,939 36,088 38,148 14,377 RMSE
10.0% 18.8% 22.6% 23.9% 9.0% 8.1%
18.6% 9.3% 9.1% 30.9% 18.2% 20.7%
10,406 7,580 9,182 7,589
638－
19.7% 14.3% 17.4% 14.4% 1.2% 面積比
20,907 9,265 14,579 10,283 8,074 RMSE
23.3% 10.3% 16.3% 11.5% 9.0% 5.8%
23.7% 14.4% 25.5% 16.3% 4.7% 19.0%
9,966 11,351 9,090 8,629634－
15.9% 18.1% 14.5% 13.8% 1.0% 面積比
19,579 10,914 19,814 7,778 6,348 RMSE
19.8% 11.1% 20.1% 7.9% 6.4% 5.2%
23.2% 10.1% 22.9% 15.6% 6.6% 20.2%※ｶﾞﾗｽ 1 は茶褐色ｶﾞﾗｽ、ｶﾞﾗｽ 2 は透明ｶﾞﾗｽ

従来法と HSC 法の表面積割合を比較した結果、両者

（単位%）

木材
2.0
2.4
2.0
0.3

平均
32.1
29.1
33.3
17.1

判別するため、例えば、Case1-2 の従来法には、金属1.6%を 0.0%、コンクリート 0.0%を 2.0%のように、「ある」ものが「ない」、「ない」ものが「ある」といった人的ミスが所々あったのに対し、HSC 法は見落としがな

木材

35.2%

1 11.4% 13.4%

24.7%は同等であった（表－13）。従来法は作業者が人為的に

紙
32.7
31.3
38.7
5.7

プラ

－

4.3 集積された災害廃棄物の山の撮影実験

IoU

No

平均

表－12 不燃物および土砂の分類結果（case3-1～3-3）

イブラリを作成し、No.4 は被写体を混合する前に撮影

表－10

ｺﾝｸﾘｰﾄ39.9%

い結果であった。各ケースの画像解析結果を表－14 に0.7%示す。順光下の Case1-3 の面積比 RMSE が 4.5%と最も17.1% 14.7%
16.3%

低い値であるが、IoU 平均値でみると Case1-2 の 46.0%

16.9% 14.9%の方が若干高いため、Case1-3 は対象物とは異なる領域

29.2%

を判定していると考えられる。また、全体的に逆光や影

27.5%

43.6%
8.0% 5.8%

7.6%

図－10 実験ケース No ごとの種類別の区分別割合があると識別精度が低下する傾向であった。Case1-3 の表－13 従来法と HSC 法の表面積割合の比較 （単位%）4.2 不燃物および土砂の小規模撮影実験
実験の結果、不燃物および土砂は、総じて IoU が低い

種類

傾向にあった。面積比では、各素材の面積割合をある程1 ﾋﾞﾆｰﾙ

度一定に保った条件下の case2-1（表－11）の土砂、金3紙

2 ﾌﾟﾗｽﾁｯｸ属およびコンクリートは、正解面積比との差が 10 ポイ

4布

ント以下であるが IoU が低く、面積比 RMSE （二乗平6 ﾚﾝｶﾞ

5 木材
7 砕石

均平方根誤差）も Case3-1～3-3（表－12）と比べて最も8 ｺﾝｸﾘｰﾄ

高く、対象物でない領域も対象物と誤認識しているのが

9 金属
10 不明

分かる。Case3-1～3-3 も同様に全体的に IoU が低く、前計

述の可燃物実験の IoU 平均値と比べても IoU は低い傾向

種類にあった。個別の素材でみると、レンガがいずれのケー

1 ﾋﾞﾆｰﾙ

スも IoU が高く、金属やガラスが低い傾向にあった。ま2 ﾌﾟﾗｽﾁｯｸ

た、教師データの面積割合が小さいと、IoU 低下に影響

3紙
4布を及ぼすことが考えられたが、正解面積比が小さい

5 木材

case2-1 や case3-2、case3-3 のレンガの IoU が他の素材よ

6 ﾚﾝｶﾞ
7 砕石

り高くなったことからすると、IoU 低下の原因になると8 ｺﾝｸﾘｰﾄは言い難い結果であった。

9 金属
10 不明

計

- 81 -

Case1-1 (やや逆光) Case1-2 (やや順光)
Case1-3 (順光)
教師 従来法 HSC 教師 従来法 HSC 教師 従来法 HSC
11.6 14.0
9.3
4.8
8.0
3.8
7.3
6.0
5.1
25.4 13.0 11.2 30.0 19.0 20.7 32.7 43.0 25.9
45.2 30.0 22.0 46.8 54.0 36.9 39.3 30.0 35.1
8.8 21.0
5.8
8.7
4.0
5.1 11.8 10.0
7.5
3.8
4.0 18.9
3.4
7.0 11.6
3.5
5.0
9.4
0.4
0.0
4.0
0.1
0.0
3.9
0.7
0.0
1.3
1.7
3.0
8.7
4.5
6.0 10.6
3.5
6.0
9.3
2.7
6.0 10.9
0.0
2.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.4
0.0
9.3
1.6
0.0
7.4
1.3
0.0
6.5
－
－
－
9.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
100.0 100
100 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0
Case1-4 (明と暗)Case1-5 (逆光)Case1-6 (明と暗)教師 従来法 HSC 教師 従来法 HSC 教師 従来法 HSC
9.6 10.0
6.8 12.7 12.0
9.7
6.6
7.0
4.3
27.7 22.0 17.0 13.5 10.0
9.4 21.1 17.0 14.4
46.4 41.0 30.0 58.1 45.0 30.7 56.4 50.0 38.9
9.0 10.0
8.8
5.8
4.0
8.3
6.1
4.0 10.4
3.1
6.0
6.9
4.2
0.0 12.9
3.6
3.0 10.5
0.4
1.0
5.4
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
2.1
4.0
8.3
3.2
0.0 18.3
3.8
2.0 14.8
1.5
1.0 13.5
1.8
0.0
5.6
0.0
0.0
0.0
0.3
0.0
3.3
0.9
0.0
5.1
2.5
0.0
6.8
－
－ 29.0－ 17.0
5.0
0.0
0.0
0.0
100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0

奥村組技術研究年報 No.49

2023 年 9 月

RGB 画像を図－11、プラスチック類のライブラリ作成

積とみかけ比重を乗じることで推定できるため、個別の画像を図－12、解析画像のうち、IoU が 91.3%と最も高素材や適用場面によっては分類できる可能性がある。しいプラスチック類を図－13、67.8%の紙類を図－14、

かしながら、HSC による分類は、土砂の付着や日照、6.3%と最も低い金属を図－15 に示す。各図とも紺色が表面の乾燥状態等により、スペクトル特性が大きく異な解析対象、緑色が解析対象以外の領域である。

るため、特に日照条件が異なると事前のライブラリ作成

表－14 各材料の画像解析結果が難しく識別に影響する。画像の分類手法も、例えば、

ﾋﾞﾆｰﾙ ﾌﾟﾗ紙
布 木材 ﾚﾝｶﾞ 砕石 ｺﾝｸﾘｰﾄ 金属 平均
正解 px 11,255 24,710 43,947 8,576 3,669
423 1,602 2,619 342－
正解面積比 11.6% 25.4% 45.2% 8.8% 3.8% 0.4% 1.6% 2.7% 0.4% RMSE
HSC 面積比 9.3% 11.2% 21.9% 5.8% 18.9% 4.0% 8.7% 10.9% 9.3% 11.5%
IoU
42.3% 88.4% 63.9% 51.5% 6.6% 3.3% 4.4% 8.1% 1.3% 30.0%
Case 1-2 ﾋﾞﾆｰﾙ ﾌﾟﾗ
紙
布 木材 ﾚﾝｶﾞ 砕石 ｺﾝｸﾘｰﾄ 金属 平均
正解 px
4,616 28,723 44,748 8,324 3,233 137 4,277－ 1,566－
正解面積比 4.8% 30.0% 46.8% 8.7% 3.4% 0.1% 4.5%
－ 1.6% RMSE
HSC 面積比 3.8% 20.7% 36.9% 5.0% 11.6% 3.9% 10.6%－ 7.4% 6.3%
IoU
62.7% 93.0% 78.0% 84.6% 16.5% 2.5% 20.6%－ 10.2% 46.0%
Case 1-3 ﾋﾞﾆｰﾙ ﾌﾟﾗ
紙
布 木材 ﾚﾝｶﾞ 砕石 ｺﾝｸﾘｰﾄ 金属 平均
正解 px
7,055 31,626 37,999 11,360 3,346 660 3,416－ 1,210－
正解面積比 7.3% 32.7% 39.3% 11.8% 3.5% 0.7% 3.5%
－ 1.3% RMSE
HSC 面積比 5.1% 25.9% 35.1% 7.5% 9.4% 1.3% 9.3%
－ 6.5% 4.5%
IoU
50.5% 91.3% 67.8% 61.7% 20.2% 33.3% 20.1%－ 6.3% 43.9%
Case 1-4 ﾋﾞﾆｰﾙ ﾌﾟﾗ
紙
布 木材 ﾚﾝｶﾞ 砕石 ｺﾝｸﾘｰﾄ 金属 平均
正解 px
9,017 25,910 43,415 8,394 2,893 384 1,952 1,397 296－
正解面積比 9.6% 27.7% 46.4% 9.0% 3.1% 0.4% 2.1% 1.5% 0.3% RMSE
HSC 面積比 6.8% 17.0% 30.0% 8.8% 6.9% 5.4% 8.3% 13.5% 3.3% 8.2%
IoU
40.3% 80.2% 68.0% 39.9% 11.4% 3.6% 8.7% 5.4% 2.7% 28.9%
Case 1-5 ﾋﾞﾆｰﾙ ﾌﾟﾗ
紙
布 木材 ﾚﾝｶﾞ 砕石 ｺﾝｸﾘｰﾄ 金属 平均
正解 px 12,045 12,808 55,196 5,497 3,960－ 3,033 1,664 847－
正解面積比 12.7% 13.5% 58.1% 5.8% 4.2%
－ 3.2% 1.8% 0.9% RMSE
HSC 面積比 9.7% 9.4% 30.7% 8.3% 12.9%－ 18.3% 5.6% 5.1% 11.1%
IoU
39.2% 67.4% 55.5% 33.0% 10.4%－ 7.6% 9.3% 7.9% 28.8%
Case 1-6 ﾋﾞﾆｰﾙ ﾌﾟﾗ
紙
布 木材 ﾚﾝｶﾞ 砕石 ｺﾝｸﾘｰﾄ 金属 平均
正解 px
6,354 20,417 54,645 5,941 3,471－ 3,672－ 2,426－
正解面積比 6.6% 21.1% 56.4% 6.1% 3.6%
－ 3.8%－ 2.5% RMSE
HSC 面積比 4.3% 14.4% 38.9% 10.4% 10.5%－ 14.8%－ 6.8% 8.9%
IoU
54.1% 78.1% 73.7% 29.0% 15.2%－ 12.3%－ 10.2% 38.9%

SAM はベクトルの角度をみており、強度は考慮されてCase 1-1

いないため、反射強度が全体的に異なっていても、スペクトルの形状（≒SAM の角度）が似ていれば、類似性が高いと判定される。個別の素材でみても、不均一な素材や、金属などの素材は識別が難しいこと等が明らかとなり、実際の災害廃棄物はさらに多種多様であることを鑑みると、分類手法や使用波長帯を素材ごとに設定する、撮影時に光源を一定に保つための工夫、設備の付加等が必要になると考える。これらの点は、今後の課題である。
６．まとめ
HSC による災害廃棄物の種類の分類に関して、得られた知見を以下にまとめる。
ⅰ．HSC を用いて、種類が分類できる可能性がある
ⅱ．HSC による分類は、適用場面を限定する
ⅲ．HSC 法は、従来法の代替となり得る
実用化に向けては、更なる精度向上と画像データや経験の蓄積が必要である。
【参考文献】

図－11 Case1-3 RGB 画像

図－12 ライブラリ（Case1-3 プラスチック）

図－13 Case1-3 プラスチック(左:教師、右:HSC)

図－14 Case1-3 紙(左:教師、右:HSC)

図－15 Case1-3 金属(左:教師、右:HSC)
５．考察
IoU は一辺 9cm の正方形が縦横方向に 1/9（1cm）ズ
レただけでも、64÷98＝0.65 になる中、プラスチックは
概ね 60%以上の IoU が得られた。また、災害廃棄物量
は、IoU が低くとも面積比がある程度合っていれば、体- 82 -

1) 多島 良、平山修久、高田光康、宗 清生、大迫政浩、「災害対応マネジメントの観点からみた災害廃棄物発生量推計方法の現状と展望」、廃棄物資源循環学会論文誌 Vol.29、pp.104-118、2018
2) 環境省環境再生・資源循環局災害廃棄物対策室、「災
害廃棄物対策指針（改定版）」、20183) 環境省環境再生・資源循環局災害廃棄物対策室、「災
害廃棄物対策指針（改定版）」、技 14-2 災害廃棄物等の発生量の推計方法、2018
4) 環境省大臣官房廃棄物・リサイクル対策部、「東日本大震災等の経験に基づく災害廃棄物処理の技術的事項に関する報告書」、pp.5-14、2017
5) 高月 紘、酒井伸一、水谷 聡、「災害と廃棄物性状―災害廃棄物の発生原単位と一般廃棄物組成の変化―」、廃棄物学会誌、Vol.6、No.5、pp.351-359、1995
6) 宮城県環境生活部震災廃棄物対策課、「災害廃棄物処
理業務の記録」、p.249、2014
7) 環境省大臣官房廃棄物・リサイクル対策部産業廃棄物課長、「産業廃棄物管理票に関する報告書および電子マニフェストの普及について（通知）」、環廃産
061227006 号、2006
8) 環境省災害廃棄物対策情報サイト、「災害廃棄物等の発生量の推計 資料 2」、2013