AIを用いたALB計測データの取得率向上のための計測判断フローの開発
りゅう劉けんう

かねこたいちいきしん じ軒禹1・兼子 太一1・壱岐 信二11 アジア航測株式会社 環境部（〒215-0004 神奈川県川崎市麻生区万福寺 1-2-2）

航空レーザ測深（Airborne LiDAR Bathymetry：以後，ALB 計測）は，航空機からグリーンと近赤外の波長帯のレーザ光を照射し，陸部から海部まで連続する地形データを効率的に取得する革新的な方法である．しかし，高波浪や海水の濁りがある条件では，グリーンレーザの点数が著しく減少して「未測域」が発生するため，その都度，再計測や補備測量を行う等のコストを要していた．そこで，ALB 計測実施時の海域における気象・海象情報を整理分析して，ALB 計測が最適な基準を満たす ALB 計測判断フローを開発し，海洋技術者と撮影部署が連携して運用した．この結果，ALB 計測の未測域の大幅な減少と作業の効率化が図ることに成功した．

Key Words : Airborne LiDAR Bathymetry, AI, Random forests, SHapley Additive exPlanations,

Digital Transformation

1. はじめにALB計測を行った結果，未測域の大幅な減少と作業の効率化が図ることに成功した．本稿では，この要因分析とALB

深浅測量にALB計測が導入されて7年が経過した．ALB計

計測判断フローの内容について解説する．

測は，航空機からグリーンと近赤外の波長帯のレーザ光を照射して，陸部から海部まで連続する地形データを効率的に取得する革新的な方法であり，具体的な特徴は以下に整理できる1）．①対地高度500mでの1m2当たりの照射密度は，水域で1点以上，陸域では10点以上．②1コース当たりの計測幅は350mであり，マルチビーム測深（水深グリーン+近赤外レーザ5mで計測幅20m）に比べて10倍以上の範囲が計測可能（図-1）．③計測性能は，透明度の約1.5倍水深で測深精度は約15cm．⑤レーザ計測と同時に可視と近赤外の空中写真近赤外レーザ

350m

撮影が可能である．

図-1 ALB の計測エリア

一方，図-2に示すような白波や海水の濁りがある条件では，グリーンレーザの点数が著しく減少して「未測域」が発生するため，その都度，再計測や補備測量を行う等のコストを要していた．そこで，ALB計測実施時の海域における気象・海象情報を整理し，AIを活用して未計測域が発生する際の海域の状況について「要因分析」を実施した．そして，要因分析から得た気象・海象条件の計測濁度大基準を反映した「ALB計測判断フロー」を運用して，海域

図-2 ALB 計測の未測域発生の主な要因での調査に精通した海洋技術者と撮影部署が連携して

白波多

2. 要因分析

学習用データはRFモデルをトレーニングするために使用(1) データベースの作成され，各項目の重要度がOutput1として出力される．続いメッシュの発生：ALB計測エリアを国土基本図郭て，解析精度を検証し，予測用データを使ってモデルの1/500（縦300m・横400m）のメッシュに細分化に分割予測能力を評価する．AI解釈SHapley Additive exPlana-し（図-3），各メッシュに海底地形データの取得率をtions（以下:SHAP）を用いて3），各項目の重要度とその分算出した．

布を詳細に分析し，Output3として出力する．



気象・海象情報の収集：ALB計測予定日の5日前から前日までのALB計測エリア近傍の気象・海象情報を最終的に，これらの分析結果を基にALB計測可否の判断条件を検討する．

収集し，各メッシュへ属性付与した．


水深情報：海底地形デジタルデータM7000シリーズ(3) 解析結果
（一財日本水路協会）を用いて水深情報を取得した． a) RF の精度
各メッシュの取得率，気象・海象情報，水深情報を
RF の精度は表-1 に示した通り，全体的な正確度は統合したデータベース(以下：DB)を構築した．

0.9023 である．クラス 0 の精度は 0.9047，再現率は0.8930，F1 スコアは 0.8988 であり，クラス 1 の精度は

(2) 解析フロー

0.9001，再現率は 0.9111，F1 スコアは 0.9056 である．

解析手法には，図-4に示すランダムフォレスト（以後，マクロ平均と加重平均の精度，再現率，F1 スコアはいずRF）分類モデルを使用した2）．未測域が発生する傾向を０

れも約 0.9023 であり，モデルの全体的な性能が高いこと傾向，発生しない傾向を１傾向とし，RFの学習データとが示されている．

予測データの割合は8:2に設定した．具体的な解析フローは次の通りである．

混同行列からは（図-5），正しく分類されたサンプル数が多く，誤分類されたサンプル数が少ないことが分かる．

データベースからデータを取得し，データ加工を行う．

これらの結果から，このモデルは高い精度と再現率を持加工されたデータからサンプルデータをランダムに抽出

ち，特にクラス 1 の検出能力が優れていることが示されし，学習用と予測用のデータにランダムで振り分ける．ている．
SHAP 解釈結果b)

SHAP 値は図-6 に示すように，各特徴量がモデルの出力に与える影響の度合いを示し，正の値はモデル出力を増加させ，負の値は減少させる方向に寄与することを意味
表-1 RF の精度評価
Class

図-3 ALB計測エリアを国土基本図郭1/500のメッシュに細分化

図-4 解析フロー図

Recall
再現率0.8930

F1Score0.8988Support0Precision
精度0.9047

10.90010.91110.90561474

Accuracy

0.90230.90230.90232866

Macro Avg

0.90240.90200.9022

2866

WeightedAvg

0.90230.90230.90232866

図-5 混同行列1392

する．各点の色は特徴量の値の大きさを示し，赤は高い値，青は低い値を表す．
ALB計測の未計測域の発生要因として最も影響が大きかった項目は「水深値」であり，次に「波高」や「潮位」等の海象条件が続いた．具体的な解析結果は以下の通りである．
水深値の影響：水深が深いほど未計測域が発生しやすいことが確認された．これは，ALB計測のレーザ出力に上限があるため，水深が深い場合にはレーザが海底まで届かないことが原因とされた．

波高の影響：波高が高いと海面でレーザの反射が乱図-6 各パラメータのSHAP値れるため，未計測域が発生しやすくなる．特に強風や荒れた日では，未計測域の発生率が高くなった．
潮位の影響：潮位変動も未計測域の発生に影響を与える．満潮時や干潮時の水位変動が大きい場合，計測エリア内の水深が変動して，未計測域が発生する可能性が高くなった．

(4) 計測エリアと計測可否判断基準の設定
a)

瀬戸内海海域における計測エリアのモデル
瀬戸内海は閉鎖海域であり，海水の循環が困難なため，独自の判断基準を設定する必要がある．そのため，瀬戸内海域とその他の海域を分けて解析を行った．
図-7 透明度分布b) 計測可否判断（以下：計測判断）基準の設定
水深，潮位の影響を避けるため，計測エリアの設定にあたり，計測海域の季節ごとの透明度値を収集し，計測エリアの透明度（図-7）の1.5倍に設定した．また，要因分析結果より得られた気象・海象条件の計測可否判断基準値を設定した．
気象・海象条件の基準値設定は，a)の解析結果を基に瀬戸内海とそれ以外の計測エリアにおける気象・海象条件（波高，風速，降雨量）の計測可否判断基準値を採用した．

3. ALB 計測判断フロー(1) フローの内容
計測判断のフローは，ALB計測の実施を効果的に行うために重要なプロセスである．図-8に具体的なフローを示す．

図-8 計測判断フロー



事前判断：海洋技術者による事前評価：計測予定日

4. おわりにの気象・海象情報を収集し，予測される波高，降雨

量，風速などの条件を基に計測の可否を判断する．

この調査は，海洋調査に新たなパラダイムを提案し，上空での計測判断：撮影部署による斜め空中写真撮実用化への道を開くものである．今後は，ALB 計測で蓄影（図-9）やリアルタイム点群表示システムによる積される膨大なデータ量の増加に伴い，計測判断フローデータの取得確認（図-10）を行う．

をより精密に調整し，さらなる精度向上を目指すととも

再計測要否の判断：海洋技術者と撮影部署の連携：に，異なるデータセットに同様の手法を適用し，ALB 計

未計測域が発生した場合，その範囲と原因を特定し， 測が困難な地域を特定し，対策を講じることが望ましい．
再計測の必要性を判断する．
このような中，2023 年には従来の浅海用 ALB に比べて，
効率的な再計測計画：再計測が必要な場合，最適な透明度の約 2 倍まで計測が可能な「深海用 HawkEye-5」

タイミングと条件で再計測を実施し，計測効率を最が導入された（2024 年 6 月時点，民間での保有はアジア大化する．

航測を含み世界で 3 社）
（図-11）．これにより，従来よりも深い水域，例えば洋上風力発電エリアの水深 30m での測深も期待される．
今後も，深浅測量での ALB 計測の採用は増大すること濁っているが予想されるが，ALB 計測の確実性とデータの高品質を得るために，当調査で開発したモデルの改良を加えながら実運用をしていきたい．

図-9 斜め空中写真撮影
えぼし岩

えぼし岩

透明度 17.7m
最大取得水深 35.0m（透明度の 2.0 倍）

図-10 リアルタイム点群表示システム(2) 計測結果
ALB 計測は，要因分析前はデータ取得率が 20％（計測

図-11 深海用 HawkEye-5 で取得した茅ヶ崎市沖の地形参考文献
1)

エリアは水深 20ｍまで）であったが，要因分析後では取得率が 60％（計測エリアは透明度の 1.5 倍まで）まで約3 倍まで拡大できた．この結果，ALB 計測判断フローを適切に運用することで，運航費の削減や人件費の削減を図ることができた．

2)
3)

壱岐信二：航空レーザ計測による海底地形測量－現状と展望－，日本沿岸域学会，沿岸域学会誌第 36 巻第4 号，pp.8-12，2024.
Breiman, Leo. "Random forests." Machine learning
45 (2001): 5-32.
Janzing, Dominik, Lenon Minorics, and Patrick
Blöbaum. "Feature relevance quantification inexplainable AI: A causal problem." InternationalConference on artificial intelligence and statistics. PMLR, 2020.