2022年6月16・17日

河川技術シンポジウム

UAV搭載型マルチスペクトルカメラを用いた
水表面濁度計測手法の検証
高知高専：武田龍弥

高知高専：山﨑陽生

土木研究所：萬矢敦弘

高知高専：岡田将治

著者らは，非接触で水表面の濁度計測を行うため，既往の濁度推定手法をUAV搭載型マルチスペクトルカメラに適用した．しかしながら，実測濁度に対する推定濁度の決定係数が0.4と，精度の面で技術的な課題があった．この要因を検証するため，濁度推定精度に関する基礎実験および感度分析を行った後，二風谷ダム湖における現地観測を実施した．その結果，照度計で計測される傾斜情報が要因であることを特定し，現地観測ではこれを改善することで，決定係数が0.86となり，本手法を用いた濁度平面分布の把握が可能となった．

マルチスペクトルカメラと照度計を搭載したUAV

北海道二風谷ダム湖

内部IMUと外部IMU(UAV)の傾斜情報から構築した濁度推定モデルの精度

著者ら(2019)の既往の研究(濁度推定モデルの構築の流れ)
マルチスペクトルカメラの撮影画像から算定した濁水反射率に，リモートセンシングで一般に用いられる濁度推定式を適用することで，濁度推定を行った．

②カメラ情報①マルチ画像

画像処理

➂濁水輝度
反射率
算定式

④パネル⑤放射照度

Micasense社の式1)
𝐿𝝆𝒘 = 𝑤 × 𝜌𝑝
𝐿𝑝×⑧濁水反射率濁度推定式の較正×E𝑝× 𝑓𝑟𝑒𝑠𝑛𝑒𝑙( θ𝑠 )𝐸𝑤
𝑐𝑜𝑠 θ𝑠 +1
𝑑𝑖𝑟_𝑑𝑖𝑓_𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜
1sin( θ𝑒 ) +𝑑𝑖𝑟_𝑑𝑖𝑓_𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜

120FTU⑥雲量⑦傾斜情報

𝜌𝑤 :濁水反射率
𝐿𝑤 : 濁水輝度(W/m²/sr/nm)
𝐿𝑝 : パネル輝度(W/m²/sr/nm)
𝜌𝑝 : パネル反射率E𝑝 :パネル放射照度(W/ m²/nm)
𝐸𝑤 :濁水撮影時に照度計で計測された放射照度(W/ m²/nm)
fresnel( θ𝑠 ):フレネル補正係数
𝑑𝑖𝑟_𝑑𝑖𝑓_𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜(1～6) ：雲量変化項目(未定義)θ𝑒 ：太陽仰角(rad)θ𝑠 :DLS2と太陽光の間の角度(rad)⑨実測濁度
Nechadらの式2)

濁度推定
モデルの構築

L: 濁水輝度(W/m²/sr/nm)
V: ビネット多項式関数(x,y)
p:ピクセル値
g：ゲイン(1/ISO感度)𝜌𝐵𝐿 : 黒の基準値
𝑎1 , 𝑎2 , 𝑎3 ：𝑡𝑒 : 露出時間
キャリブレーション係数

Micasense社の式1)
𝑎𝑝−𝑝𝐵𝐿
𝐿＝𝑉 ∗ 1 ∗𝑔
𝑡𝑒 +𝑎2 −𝑎3 𝑡𝑒 𝑦

𝐴 𝑇 𝜌𝑤𝑻＝
1 − 𝜌𝑤 Τ𝐶

T: 濁度
𝜌𝑤 : 濁水反射率
𝐴 𝑇 , ∶ 校正係数
C: 波長依存の係数①Red：
C (660nm) = 0.1738②NIR：C (840nm) = 0.2105

0m0.150.130.14

0.110.120.090.100.07

Site.10.08

著者ら(2019)の既往の研究の課題3)と研究目的

NIR Index

0m

Site.1
10m

P. 2

ブラマプトラ川(バングラデシュ)の計測地点

P. 10m10m

P. 2

P. 1

RGB画像

0.15

0.14

0.13

0.12

0.11

0.10

0.09

0.08

0.07

Matrice 210

NIR Index

RedEdge-M

Zenmuse X5S+M.Zuiko 25 mm/f.18

𝑇＝

Site.210m

P. 2

P. 1

マルチスペクトルカメラを搭載したUAV

0m

10m

P. 2

P. 1

近赤外画像から算定した濁水反射率𝜌𝑤

前スライドの流れで濁度推定をした
結果，実測濁度に対する推定濁度の決定係数が0.4と精度が低かった．

研究目的

1812×𝜌𝑤
1−𝜌𝑤 Τ0.2105

R²＝0.4

濁水反射率𝜌𝑤 から構築した
濁度推定モデルの精度(文献3)を参考に作成)

マルチスペクトルカメラを用いた濁度推定に影響する要因の検証

研究方法
①基礎実験
・濁水反射率の算定項目を大量に取得
・同じ濁水試料を複数回計測し，濁水反射率のばらつきの把握
・不明確な雲量変化項目を雲量の関数として暫定的に定義(割愛)②濁水反射率の算定に影響する要因の把握
・実測値を用いた反射率算定式の感度分析を実施し，どの項目がより反射率の算定に影響するかを把握
・反射率算定項目の実測値のばらつきの把握

二風谷ダム湖の堆積土砂で作成した濁水試料

感度分析の結果に加えて実測値のばらつきを考慮することにより，最も濁水反射率の算定に影響する要因を特定③北海道二風谷ダム湖にて現地観測
・影響要因を改善したことによる効果・濁度推定に用いる濁水反射率の波長を変え濁度推定精度を比較
赤：低濁度(0～100FTU)の推定に推奨
近赤外(NIR)：高濁度(100FTU )の推定に推奨
基礎実験状況

成果：基礎実験概要と成果
基礎実験の条件計測器

マルチスペクトルカメラ，全天カメラ，照度計

濁度0(水)，30，44，60，75，100，120FTU

雲量0～10

データ総数

262個(2日間)

30FTU(左)と120FTU(右)の濁水反射率𝜌𝑤

全天カメラの撮影画像から雲量を把握基礎実験で計測された濁水反射率𝜌𝑤 と濁度

大量に濁水反射率を取得した結果，箱がすべての濁度と重なるほど，同じ濁度における濁水反射率のばらつきが大きく，正の相関が見られない．

成果：反射率算定式の感度分析と実測値のばらつき
反射率算定式1)②

1

𝑐𝑜𝑠 θ𝑠 +E𝑝𝑳
𝑑𝑖𝑟_𝑑𝑖𝑓_𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝝆𝒘 = 𝒘 × 𝜌𝑝 ×× 𝑓𝑟𝑒𝑠𝑛𝑒𝑙( θ𝑠 ) ×1
𝐿𝑝𝐸𝑤sin( θ𝑒 ) +±〇％？

±10％

𝑑𝑖𝑟_𝑑𝑖𝑓_𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜① 30FTUを7秒間計測した7個のデータ① 30FTUを計測した7個のデータでは，平均反射率から9～－16％離れた値が得られた② 各要素の実測値を±10％変動させた
ときの濁水反射率への影響[％]①②各項目の7個の平均値を用いて感度分析を行い，反射率の算定に影響する項目の把握⇒θsが最も影響する③7個の実測値の中の最大・最小値が7個の平均値から何％離れるかを把握⇒θsが最もばらつく②，③より，θsが濁水反射率に最も影響する③ 7個の実測値のうち，最大・最小値が各項目の平均値から離れた割合[％]

成果：反射率の算定精度に影響する項目

照度計

θ𝑠

𝜽𝒔 :太陽光と照度計との間の角度⇒傾斜情報(yaw,pitch,roll)・太陽仰角・太陽方位角の内積より算定
太陽仰角・太陽方位角は緯度・経度・時間から決まり，正常に計測

傾斜情報(pitch,roll)が濁水反射率の算定に影響

高精度の外部IMU

実験状況

内部IMUの傾斜情報の検証

内部IMUと外部IMUで計測されたpitch(°)

内部IMU と外部IMUで計測されたroll(°)

計測器を水平にしたときの外部IMUと内部IMUの傾斜情報を比較した結果，内部IMUの計測が正確にできておらず， 𝜽𝒔 の算定項目の傾斜情報が濁水反射率に影響することが明らかになった．

成果：北海道二風谷ダム湖における現地観測概要
現地観測条件計測器

マルチスペクトルカメラ，全天カメラ，照度計，UAV，濁度計，傾斜情報(UAVログデータ)

濁度

8 ～117 FTU

雲量

0～2，4，8～10

取得データ

24セット (4日間)

マルチスペクトルカメラを搭載したUAV

右岸

濁度計測状況

左岸

二風谷ダムRGB画像と実測濁度分布図

二風谷ダムにおける濁度の時系列変化
右岸の濁度が低く，左岸の濁度が高い状況で，同時刻に得られた濁水反射率も，これと対応した状況が得られた．

右岸

左岸

赤画像から算定した濁水反射率𝜌𝑤

成果： 内部IMUを外部IMUに改善した効果
内部IMUと外部IMUの傾斜情報から算定した濁水反射率と濁度の関係を比較すると，外部IMUにしたことで，濁度と濁水反射率の間に正の相関が見られた．

内部IMUと外部IMU(UAV)の傾斜情報から算定した濁水反射率𝜌𝑤 と濁度

内部IMUと外部IMU(UAV)の傾斜情報から構築した濁度推定モデルの精度(赤)傾斜情報を改善することにより，赤と近赤外波長モデルの両方において，濁度推定精度が改善された．また，8～117FTUの範囲の濁度推定では，赤波長モデルの方が精度が高く，既往の研究と一致した2) ．

内部IMUと外部IMU(UAV)の傾斜情報から構築した濁度推定モデルの精度(近赤外)まとめ・展望成果

・濁度推定精度に最も影響する要因は傾斜情報であり，これを改善することで濁度推定が可能
・8～117FTUの低濁度の推定では，赤波長モデルの精度が高い

今後の展望

・出水時の波立った状況での濁度推定が可能か
・基礎実験と現地で得られた濁水反射率が異なる要因の把握⇒基礎実験で現地の濁度推定が可能なモデルの構築

出水後の物部川基礎実験で取得した濁水反射率(外部IMU)と濁度

現地で取得した
濁水反射率と濁度

参考文献1)

2)
3)

Micasense Inc. Radiometric Calibration Model for MicaSense Sensors. Micasense Inc. 2022-01-27.
https://support.micasense.com/hc/en-us/articles/115000351194-Rededge-Camera-Radiometric-Calibration-Model, (reference 202104-08)
B.Nechad, K.G.Ruddick, G.Neukermans :Calibration and validation of a generic multisensor algorithm for mapping of turbidity in coastal
waters,SPIE 9998, Remote Sensing for Agriculture, Ecosystems, and Hydrology XVIII, pp 1-11,2009.
Hiroshi Koseki, Teruaki Yasuda, Atsuhiro Yorozuya, Shoji Okada：Methodology to monitor the turbidity using multi spectral camera
mounted on Drone, International Symposium and Exhibition on Hydro-Environment Sensors and Software, pp.218-223, 2019.