（様式３）新潟大学災害・復興科学研究所
共同研究報告書

マルチセンサ高精度無人航空機を用いた大規模崩壊地における土砂生産プロセスの定量的評価：多層的 3 次元データの活用研究代表者氏名

早川研究分担者氏名今泉裕弌 1）
文寿 2）

研究分担者氏名

西井稜子 3）1）北海道大学地球環境科学研究院

2）静岡大学農学部

3）新潟大学災害・復興科学研究所

研究要旨
大規模崩壊地で卓越する土砂生産プロセスを明らかにするために，南アルプス早川流域に位置する七面山崩れ（3.5×105 m2）を対象に，マルチセンサ高精度無人航空機を用いて，計 3 回の計測を実施した．その結果，レーザ測距（Lidar），熱赤外（TIR），マルチスペクトル（MS）といった異なるセンサデータを組み合わせることにより，従来の可視画像による SfM 写真測量だけでは得られない，より詳細で多次元的な地表面空間情報を観測することができた．とくに，Lidar 計測では，滑落崖における岩盤侵食（崩壊）や谷底における崖錐や崩落物の堆積・侵食などの変化が明らかになった．また，TIR 計測から，大規模崩壊地では，冬季地表面温度の日変化が斜面方位等によって大きく異なることが面的に明らかになった．今後，現地観測データと対比を行い，詳細な土砂生産プロセスを検討していく．
Ａ．研究目的

期的には流域の主要な土砂生産を占めることが土砂物質循環の出発点である山地斜面からの明らかになってきた．ただし，その具体的なプロ土砂生産量（土砂供給量）の増減は，下流域でのセスについては，定量的かつ面的な計測がこれま

洪水頻度や河川構造物の維持管理，水資源の利用で充分には行われておらず，実態は明らかになっなどに多大な影響を及ぼすため，流域内の上流かていない．

ら下流への土砂コネクティビティの観点からも，そこで，本研究では，マルチセンサ高精度無人

流域全体の治水を考える上でその実態を把握す

航空機を用いて定期的に測量を実施し，大規模崩ることは重要である（Wohl et al. 2019; Faisal and

壊地で卓越する土砂生産プロセスを明らかにす

Hayakawa, 2022, 2023, 2024）．とくに，湿潤変動帯ることを目的とした．に位置する日本列島では，世界的にも山地斜面の削剥速度が高いことが，ダムの堆砂観測データやＢ．研究方法

宇宙線生成核種年代測定によって明らかにされ調査対象は，南アルプス（富士川水系早川流域）て い る （ e.g. Yoshikawa, 1974; Matsushi andの大規模崩壊地「七面山崩れ（3.5×105 m2）」であMatsuzaki, 2010）．そのような高い削剥速度を維持る．七面山崩れは，複数時期の航空レーザ測量デするための土砂生産プロセスについて，これまで，ータの地形解析から，数年〜十年単位での活発な大起伏山地では低頻度な大規模崩壊の発生によ土砂生産が生じていることが明らかになっておる土砂供給の寄与が大きいと考えられてきた．しりかし，申請者らの研究（Nishii et al., 2018；西井ほ

表1

想定される主な土砂生産プロセス

か，2022）によって，南アルプスでは，新規の大季節

土砂生産プロセス

規模崩壊の発生時よりも，大規模崩壊地が形成さ夏季 （5-10月）

降雨に関連する地表面侵食，崩壊れた後の裸地斜面からの継続的な土砂生産が，長冬季（11-4月）地盤の凍結破砕作用に伴う侵食り（西井ほか，2022），より細かい季節周期の土砂ったのち，オンライン処理サービスである ScanX生産プロセスを明らかにする上で，最適な場所とにより点群オブジェクトの自動区分を行った上いえる．崩壊斜面は，標高約 1,350～1,950 m に位で，CloudCompare や ArcGIS 等のソフトウェアを置しており，夏季と冬季では卓越する土砂生産プ用いて，地面を示す DTM（digital terrain model）とロセスが異なることが予想される（表 1）．そこで，して出力する．また TIR 画像は R-JPEG 形式で得夏季（5～10 月）と冬季（11～4 月）の侵食量を把られるため，温度情報を示す TIFF 形式に ATygeo握するため，レーザ測距（Lidar）センサあるいはThermal ソフトウェアを用いて変換した上で，RGB 可視・マルチスペクトル（MS）センサを搭

Agisoft Metashape を用いて SfM 多視点ステレオ写載したリアルタイムキネマティック（RTK） 補正

真測量によりオルソ補正モザイク画像として出型無人航空機（UAS）を用いて，春・夏・秋の計力する．RGB/マルチスペクトル画像からは，

3 回（2023 年 5 月 14 日，8 月 13 日，10 月 14 日）

Agisoft Metashape を用いた SfM 他視点ステレオ写の測量を実施した．また，2023 年 11 月 26 日，

真測量により，観測した全波長帯の情報を含む

2024 年 2 月 22 日には UAS 観測を伴わない現地TIFF 画像として，オルソ補正モザイク画像を出力調査を行い，観測データの収集や機器設置を行っした．また，いずれの UAS も RTK 補正されたた。

GNSS 測位による機体位置情報から，撮影画像の調査に使用した主な UAS は DJI 社 Matrice 300

位置情報を数 cm の精度で得られる．

RTK および DJI 社 Mavic 3M，Mavic 3T であり，UAS による測量・計測調査に加えて，現地でのMatrice 300 には Lidar センサである DJI 社 Zenmuze

地上気象観測（降水，気温，地温，積雪）や定点L1（重量 930 g，計測可能距離最大 450 m，取得可

カメラを用 いた土砂 生産タ イミング の把握も能点数最大 480,000 pts/sec，測距精度 3 cm @ 100

2019 年から継続している．

m，視野角 70°，20 MP 可視画像センサ付属）を搭載し Lidar 測量を行った．Lidar 計測時の飛行高度Ｃ．研究結果

は対地 80〜100 m（地形追従）とし，計測範囲の現地の気象状況重複率は飛行経路に対してサイドオーバラップ

2023/24 年の気象データは未回収のため，それ40〜50%とした．DJI 社 Mavic 3T は TIR センサで以前の観測結果から現地気象状況を報告する．年

あるサーマルカメラ（非冷却 VOx マイクロボロ

平均降水量（2019 年 10 月～2022 年 9 月）は 2,886

メータ，解像度 640×512 ピクセル）を搭載する。

mm であり，そのうちの 75％は夏季にもたらされTIR 計測の設定は飛行高度対地 120 m，サイドオる．積雪ピークは，例年 2 月であり最大積雪深はーバーラップ 60%，前方オーバーラップ 80%とし60 cm 前後を記録する．崩壊地縁に設置した地表

た．DJI 社 Mavic 3M（重量 951 g）は 5 つの CMOS

面温度計の観測結果（2019/20 年）から，主に 11センサ（RGB: 4/3 インチ有効画素数 20 MP，その～4 月の期間に凍結融解が発生することが明らか

他 1/2.8 インチ有効画素数 5MP）をもち，それぞになっており，東～南向きの A～C 地点では厳冬

れ可視（RGB），Green（560 nm ± 16 nm），Red（650期でも日周期の凍結融解が卓越する．一方，北向nm ± 16 nm），Red edge（730 nm ± 16 nm），Near

きの D 地点では日周期の凍結融解に加えて，年周infrared（860 nm ± 26 nm）の波長域を観測する．

期の凍結も顕著に発生する特徴を示す．

RGB/マルチスペクトル観測時の飛行高度は，取得

無人航空機による計測

画像の地上解像度が 8 cm 程度となるよう，120〜

Lidar および SfM 計測は 2023 年 5 月と 10 月に，150 m と設定した．いずれのセンサも，搭載されMS 計測は 2023 年 5 月，8 月と 10 月にそれぞれた RGB センサによる撮影で同時に可視画像が得実施した。しかし，TIR 計測を行おうとした 2024られており，3 次元地表形状とオルソ画像を得る

年 2 月の調査時は，降雪と霧の悪天候により観測ため，これらの RGB 画像は SfM 多視点ステレオが実施できなかった。

写真測量で処理を行った．

Lidar および SfM 写真測量による地形計測からLidar 計測により得られた色付きの点群データ

得た侵食・堆積による地形変化の例を図 1 に示す．

は，DJI Terra ソフトウェアを用いて一次処理を行

位置合わせの誤差の問題が残るものの，滑落崖における岩盤侵食（崩壊）や，小流域内の斜面上部

る気温・地温の時系列変化と UAS 観測のタイミンでの崩壊・侵食，斜面下部や谷底における崖錐やグ． (b) 午後，日射の当たる状態での崩壊地内の温崩落物の堆積，北向き斜面における積雪などによ度空間分布（2023 年 2 月 28 日 13:30〜14:30）．(c)

る表層の変化が定量的に観察された．崩落した岩朝，直射日光の当たらない雲天での崩壊地内の温度

屑は，一度に下流まで流下することはあまりなく，空間分布（2023 年 3 月 1 日 7:20〜8:35）．

崖錐堆積物として崩壊地内斜面に一度定置し，さらに流水の侵食で削られるものが多いといった

(a)

(b)
120000

GST>0 deg.

NE2010W

E0SW

SE

100000100000

80000

80000

60000

40000

200002000000NNE
ESESSWW
NW

GST ≤0deg.

60000

40000

S

図3120000

20230301

NNE
ESESSWW
NW

NW

N

(ｍ^2)

30(c)

20230228(m^2)

特徴が観察された．

斜面方位と地表面温度の関係．(a) 崩壊地の斜面方位分布． (b) 午後の方位別地表面温度（GST：ground surface temperature）（2023 年 2 月 28 日 13:30〜14:30）．(c) 朝の方位別地表面温度（2023 年 3 月 1日 7:20〜8:35）．

図1

地形計測結果の一部．2023 年 5 月から 2023 年8 月までの標高の差分で，赤は侵食域，青は堆積域をそれぞれ示す．

MS 計測により得られたオルソ補正画像から，
NDVI（Normalized Difference Vegetation Index, 正規化 植 生 指 標 ） や NDRE （ Normalized DifferenceRededge Index）などの指標を算出し，地表区分にTIR 計測による結果を図 2，3 に示す．UAS 飛用いる可能性を検討した（図 4）．NDVI は植生の行中の天候の変化（主には雲の移動）により，一分布を明瞭に示すが，加えて，水分状況の異なる時期のものでも温度分布にばらつきが生じるが，であろう露岩や崖錐堆積物の領域においても異それ以上に斜面方向の差異が大きく観察された．

なる値を示した．すなわち，可視領域である RGB南向き斜面では日が上がるに同調し地温も 10℃に加えて，近赤外領域の反射値を加味することで，以上上昇する部分が多く現れる．これにより，北崩壊地内のより精細な地表区分が可能になると向き斜面では夜間の凍結部が融解しないのに対考えられる．

し，南向き斜面では容易に融解して，活発に凍結融解が生じていると考えられる．

(a)

(b)

(c)

日中（最も温かい時間帯）凍結エリア 61％

早朝の気温上昇直前
凍結エリア 94％

Temperature (deg.)

20230228
10UAS

20230301

UAS

86420deg.

-2-4
2023/2/28 1:00
2023/2/28 5:00
2023/2/28 9:00
2023/2/28 13:00
2023/2/28 17:00
2023/2/28 21:00
2023/3/1 1:00
2023/3/1 5:00
2023/3/1 9:00
2023/3/1 13:00
2023/3/1 17:00
2023/3/1 21:00-6Air temp.

GST(b site)

105
20-2-510

図 2 TIR（熱赤外）計測の解析．(a) 定点観測によ

図4MS（マルチスペクトル）計測結果から算出した崩壊地内における NDVI（正規化植生指標）の例

（2023 年 8 月 13 日）．

状況との関連など，今後より詳細な検証が必要である．

Ｄ．考察
本研究により，無積雪期だけでなく，積雪・融Ｅ．結論

雪期の無人航空機による面的なマルチセンサデ

七面山の大規模崩壊地において卓越する土砂ータが七面山崩れの大規模崩壊地において初め生産プロセスの状況が，無人航空機に搭載されたて取得された．Lidar，TIR，MS といった異なるセマルチセンサ観測による多次元的な空間情報解

ンサデータを組み合わせることにより，従来の可析により，定量的に明らかとなってきた．今後も，視画像による SfM 写真測量だけでは得られない，継続的な現地観測による面的データ収集が必要

より詳細で多次元的な地表面空間情報を観測すであり，これにより，短期的な季節サイクルから，ることができた．

長期的な年単位での変動まで，総合的に評価でき

Lidar 計測では，植生被覆下の領域も含めた地表る可能性が示された．

面変動を把握するこができた．これは，植生被覆

一方，現地観測データとの対比については，空の上面のみを取得する従来の可視画像による SfM

間的には密でも時間的に疎な面データと、空間的写真測量では，評価が困難だったものである．とには疎でも時間的には密な点データの相補が必

くに滑落崖縁辺部における線状凹地の分布が細要である．2024 年度も観測を継続し，マルチセンかに明らかとなり，これらの時系列的な変化につサで明らかにした面的な土砂生産と定点カメラ

いて注視することで，滑落崖の崩壊危険度を評価による点的な土砂生産との比較解析を行う予定できる可能性がある．一方，急傾斜地における地である．

表面抽出は Lidar による点群データであっても容易でなく，とくに低木などと急傾斜な尾根部との参考文献

区分が自動分類では適切に行えない状況であっFaisal, B.M.R., Hayakawa, Y.S., Progress in Earth andた．そのため，点群の区分アルゴリズムの改善や手動による調整が必要である．
TIR 計測では，日射による温度上昇が南向き斜面で顕著であることが明らかとなった．一方，北Planetary Science, 9, 41, 2022.
Faisal, B.M.R., Hayakawa, Y.S., Geomorphology, 429,108665, 2023.
Faisal, B.M.R., Hayakawa, Y.S. Geografiska Annaler:

向き斜面では一日を通して寒冷な環境が保持さSeries

A,Physicalれることも明瞭に示された．こうした差異は，凍10.1080/04353676.2024.2323347, 2024.

Geography,

結融解作用の発生頻度や凍結深に強く影響する

Matsushi and Matsuzaki, Nuclear Instruments andと考えられ，温度上昇率などの空間分布も詳細にMethods in Physics Research Section B, 268, 1201–

解析する必要性が示唆される．実際，現場観測を1204, 2010.

実施している最中にも，日射があると落石が生じ

Nishii et al., Geomorphology, 312, 51–59, 2018.

る場面が多く見られ，逆に雲天がしばらく続くと西井ほか，地球惑星連合日本地球惑星科学連合落石も収まるといった状況がよく観察された．こ2022 年大会，招待講演 HDS11-11，2022．

うした落石は凍結融解の直接的な影響であるとWohl et al., Earth Surf. Process. Landforms, 44, 4–26,考えられる．これを明瞭にするために，より高頻度（時間単位）でのモニタリングによる温度変化と落石頻度との対応についても検討課題となる．
MS 計測では，近赤外情報を用いた NDVI やNDRE といった指標の空間分布の算出と，詳細な地表区分の可能性が示された．露岩や崖錐堆積物との NDVI 等の差異は，地表の水分状況や表面粗度の違いによりもたらされている可能性があり，凍結融解の発生との関連や，降水後の湿潤・乾燥2019.
Yoshikawa, Bull. Dept. Geogr. Univ. Tokyo, 6, 1–14,1974.