こ う えいフ ォ ー ラ ム 第 26 号 / 2018 . 3

河川管理における UAV の活用方策に関する現地実証試験
EVALUATION OF UAV TOOL IN RIVER MANAGEMENT
清水 隆博 * ・ 秋田 麗子 * ・ 野間口 芳希 * ・ 米倉 瑠里子 * ・ 佐藤 隆洋 ** ・ 炭田 英俊 ***Takahiro SHIMIZU, Reiko AKITA, Yoshiki NOMAGUCHI, Ruriko YONEKURA, Takahiro SATO and Hidetoshi SUMITA

When patrolling and inspecting a river, there are dangerous places that can’t be approached, places
where visibility is blocked, and the confusing documents that don’t seem to match the topography.
Therefore, the utilization of UAV is increasing as a promising river management tool. To evaluate
utilization of UAV, a demonstration was performed actually at rivers in Tohoku and Hokuriku,
Japan. As a result, we conﬁrmed that measurement accuracy of photogrammetry by UAV is sufﬁcientto grasp of a strange document of ﬁxed scale, and thus it can be fully utilized to cover conventional
patrol and inspection. We also conﬁrmed that it is possible to grasp the topography under the trees
by utilizing laser scanning by UAV, and to grasp the topography of underwater to a depth of about 2
m by image analysis. It was even possible to construct 3D model with high accuracy from diagonal
aerial photographs for dealing with emergency after a ﬂood and to use existing distance marks.

Keywords : Unmanned Aerial Vehicle （UAV）, Laser scanning, Photogrammetry, River
management

1． はじめに
これまでの河川管理では、 定期横断測量成果による河道の2． UAV を取り巻く現状（1） 法規制

変化状況の確認や、 目視による変状確認が基本であるため、UAV については、 技術の進歩により、 小型化、 高性能化、人が容易に近づくことができない箇所では船上巡視等により現低価格化が進み急速に普及してきたが、 2015 年 4 月に首相

地の状況の確認を行っている。

官邸屋上で UAV が発見された事例や、 歴史的建造物への激しかしながら、 200m ピッチの横断測線間で護岸の損傷や側方侵食が見られること、 目視では河道全体を精度よく安全に監突、 落下事故などが多発したことを受け、 安全面における課題が明確になった。

視することが困難となっており、 面的な調査が求められている。

これを受け、 政府として UAV の安全な運航ができるルール

一方で、 維持管理の予算の増大は難しく、 点検を担う技術作りが進められ、 2015 年 12 月には 「航空法の一部を改正す

者の高齢化が進んでおり、 今以上の費用や人手をかけて、 こる法律」 （以下、 「改正航空法」 という） が施行された。 これ

れらの課題を解決していくことは難しい。 よって、 これからの河により、 無人航空機の飛行に際しての基本的なルール （人口川管理においては、 従来の経験的 ・ アナログ的手法から、 ロ集中地区などの空域、 150m 以上の高さの空域等、 飛行に許ボット技術の発展著しい計測技術を取り込み、 合理化 ・ 省力化 ・可が必要となる空域等の制約条件）が定められた。 具体なルー高度化に向けた転換が求められている。

ルについては、 参考文献 1） を参照されたい。

ロボット技術の一例として、 近年、 UAV （Unmanned Aerial
Vehicle） については、 機体が比較的安価で入手しやすく、 ま（2） 技術動向

た、 操作も容易であることから急速に普及している。 このため、UAV については、 カメラ搭載型が一般的であったが、 近年

現在では、 測量、 調査 ・ 設計、 施工 ・ 施工管理、 検査、 維の技術開発により、 レーザスキャナーや赤外線カメラの搭載な持管理に至るまで幅広く利用に向けた検討が行われるように

ど、 写真撮影だけでなく、 直接的な地形データの取得やリモーなっている。

トセンシングなど、 様々な調査が可能となっている。

本稿は、 この UAV を取り上げ、 河川管理において UAV を

また、 写真測量についても、 SfM （Structure from Motion）

活用していくための方策を現地実証試験を通して検討するも解析の技術開発などを背景に、 水面下の地形の計測など、 計のである。 なお、 UAV は無人航空機全般を指すが、 ここで測技術が高度化している 2）, 3）。 ここで、 SfM とは、 画像解析

は、 特に小型無人機を指して、 この名称を用いる。

技術の一つで、 多くの視点から撮影した写真を基に、 各写真のパターンマッチングを行い、 写真撮影位置を推定し、 推定*
コンサルタント国内事業本部 流域・都市事業部 河川・水工部** コンサルタント国内事業本部 社会システム事業部 CIM推進センター*** コンサルタント国内事業本部 流域・都市事業部

した写真位置を基に 3 次元モデル形状を構築する手法である。

59

河川管理における UAV の活用方策に関する現地実証試験
3） コスト等に関する整理

3． 河川管理の課題と UAV のマッチング

現地条件や計測条件によって大きく異なるものの、 大まか先に示した通り、 200m ピッチの測線間の護岸の損傷や側方侵食、 人が近づけない、 確認することができない変状等にに、 河川延長 1km 当たりの計測にかかるコストから相対的な優劣を概略的に整理した （表－ 3）。
一度に大量の計測を実施可能な航空レーザ測量などは、 1

対して、 それを確認する必要性が生じている。
近年、 UAV に限らず、 計測技術は研究段階 ・ 発展途上の業務あたりの金額は大きいが、 延長あたりで考えると比較的安ものも含め、 技術革新が著しい。 そのため、 UAV 以外の計価となり、 スケールメリットがある。 UAV 写真測量や UAV レー

測技術 （MMS、 航空レーザ、 音響測深等） も含め、 変状把

ザ測量は、 現在の相場ではまだ安価とは言い難いが、 数年以握に対する UAV の適用性を整理した。

内にコスト低減に向かうことが想定される。
表－ 3 河川延長 1km 当たりのコストの整理（1） 各種計測技術の特徴整理

計測技術

1） 計測可能箇所に関する整理
各計測技術により変状計測が可能な箇所については、 河道
全体、 堤防周辺、 植生域、 水中に区分して整理すると表－ 1のとおり整理でき、 全てを網羅的に把握可能な技術はなく、 特に植生域における変状計測が可能な技術が限定されることが確認できる。
表－ 1 変状計測が可能な箇所の整理
計測技術

航空ﾚｰｻﾞ
UAV ﾚｰｻﾞ

植生
域

水中

〇

〇

×

△

△

〇

△

―

〇

〇

△

―

UAVによる空中写真測量

UAV 写真
MMS

河道
全体

陸域
堤防
周辺

各種計測機器を搭載した移動計測車両
による測量
航空機やヘリコプターによるレーザ測量
UAVによるレーザ測量

マルチビーム等音波を利用して水深を計測
近赤外レーザとグリーンレーザの同時
航空 ALB
照射により陸域・水中をレーザ測量
電波照射し、反射波の強さから対象物
観測衛星(SAR)の大きさや表面性質を把握

音響測深

数量

同左コスト ｺｽﾄ評価

備考

横断測量

5 測線

30 万円

安

現地条件による

UAV 写真

8 時間

100 万円並

現地条件による

MMS

1 時間

60 万円

並

現地条件による航空ﾚｰｻﾞ

1 時間

100 万円並

航路等による

UAV ﾚｰｻﾞ

8 時間

200 万円高

現地条件による

音響測深

8 時間

80 万円

並

現地条件による航空 ALB

不明

不明

不明

1 図郭

20 万円

安

観測衛星(SAR)

行政購入価格※コスト評価は今回対象とした計測技術の中での評価

〇

〇

〇

―

―

―

―

〇

〇

〇

△

〇

〇

〇

△

―

（2） UAV とのマッチング
以上までで整理した通り、 河道内の変状に対し、 全てを網羅的に把握可能な技術はなく、 また、 対象とするスケールや必要な精度によっても適する計測技術が異なる。 よって、 現地
において最も重要視する要求事項や見たい事項を把握した上※○：可、×：不可、△：状況や追加技術により可能、－：対象外

で、 必要な計測技術を選定し、 場合によっては、 複数の手法の組合せでもって対応することが重要である。
そこで、 典型的な河道の巡視など状況把握の要求事項とし

2） 空間スケール、 精度に関する整理て、 堤防の変状も河道内の変状も合わせて確認することを想定

各計測技術について、 1 日あたりの計測範囲や計測の密度、し、 各計測技術について整理を行った。 なお、 ここでは、 水

水平 ・ 鉛直方向の精度について、 表－ 2 に整理した。 なお、中部のみを対象とする音響測深や ALB については除外した。

整理にあたり、 公開資料の他、 実際に各計測を行っている企

表－ 4 に示すとおり、 単独の計測技術でも適用可能なものとして、 横断測量と UAV 写真測量が挙げられる。 変状が非常

業等にヒアリングを行うことで情報の拡充を図った。
レーザ計測については、 航空機と比べ、 UAV では高度をに大スケールであれば横断測量で対応でき、 安価に抑えられ

低く飛ぶことで、密度や精度を向上することができている。 但し、るが、 面的な変状の把握としては、 UAV 写真測量では、 変

UAV ではその分計測範囲が狭くなるという結果にもなる。

状のスケールによらずほぼ適用可能である。
以上より、 UAV を取り上げ、 現地実証試験を行った。

表－ 2 空間スケールと精度の整理

計測技術

計測
範囲
(km 2 /日)

対象上の点
水平方向 鉛直方向
群間隔( ※は精度
精度
空間分解能)
(cm)
(cm)
(cm)

表－ 4 河道全般の変状に対する適用性
変状
場
所

種類

UAV 写真

1～2

1～50

1～5

1～5

MMS

10～20

10～50

1～10

1～10

航空ﾚｰｻﾞ

10～80

70～200

20～30

8～10

堤 はらみ出し
・寺勾配
防
陥没・不陸

UAV ﾚｰｻﾞ

1～2

5～20

2～10

2～10

沈下

音響測深

1～2

10～2002～105～50

河 土砂堆積道 河岸侵食※航空 ALB

不明

不明

不明

不明

観測衛星(SAR)

50～200100～300 ※

1～5

1～2

60

計測技術
横断 UAV MM 航空 UAV 観測※要領、実績による 測量 写真
S ﾚｰｻﾞ ﾚｰｻﾞ 衛星
要求精度

H：50～500cm／
V：10～40cm
H：30～500cm／
V：10～60cm
H：100～1000cm／V：10～60cm
H：2000~50000cm／V：50～300cm
H：2000~50000cm／V：50～500cm

△

〇

〇

△

〇

△

△

〇

〇

△

〇

△

△

〇

〇

〇

〇

〇

△

〇

×

△

△

×

△

〇

×

△

△

×

※○：可、×：不可、△：変状規模により変化

こ う えいフ ォ ー ラ ム 第 26 号 / 2018 . 3

表－ 6 クラックに対する現地試験結果 （Phantom による）

4． 現地実証試験

離隔 40m（1） 使用機材
河川管理に UAV を活用していくためには、 使用する機材

離隔 10m撮影
写真は一般的に汎用性のある機体 ・ 搭載機器が望まれると考えられる。
そのため、 本稿では、 カメラ搭載型 UAV による写真撮影を遠景基本とし、 各種河道の変動や変状に対する有用性を検討する。

撮影

UAV 機体としては、 一般に広く普及し汎用性の高い Phantom

写真（DJI 社製、 カメラ一体型） を用いることとし、 これに加えて必要性を満たす機器として、 撮影効率の高い高性能カメラを搭

拡大

載できるカメラ分離型の UAV として Spider （ルーチェサーチ社製） でも併せて試験を実施した。

同上

また、 写真撮影だけでは河道の変状が判断しにくいことが想クラッ

定されるため、 UAV によるレーザ計測も実施し、 その有効性

ク 位を検証することとした。

置明示

表－ 5 に使用した機材を示す。

結果

表－ 5 使用機材

機
体

カ
メ
ラ

機体重量
外形寸法
耐風速
飛行時間
機材
画素数
撮影素子
サイズ

DJI
Phantom
1.3kg
0.35m×0.35m
不明（一般的には 5m/s 以下）
約 23 分一体型
1,240 万画素

Luce Search
Spider7.5kg
1m×1m×0.4m

1/2.3

クラックの認識は不可。

クラックが認識可能。

表－ 7 クラックに対する現地試験結果 （Spider による）
離隔 100m

15m/s 以下

撮影

約 25 分
ソニーα7R
3,640 万画素

写真

フルサイズ

撮影

離隔 30m

遠景

写真

外観

拡大
同上
ｸﾗｯｸ

（2） 堤防、 護岸等の点検
1） クラックの把握に関する実証試験
堤防や護岸の変状については、 数 mm 単位の亀裂から数

位置
明示
結果

クラックの認識は不可。

十 cm 単位の破損まで様々な変状の把握が要求される。 ここ

表－ 8 要求精度に合わせた離隔の設定

では、 現地スケールで 5mm 程度のクラックに対し、 撮影離隔を変えて、 検証を行った。
表－ 6、 表－ 7 に示す通り、 汎用機の Phantom について

機体

精度

離隔

撮影範囲

Phantom

5mm

10m

15m×11m

1cm

25m

37m×27mは離隔 10m 程度、 高性能機の Spider については離隔 30m程度でクラックを確認できた。

の性能によるところが大きいため、 表－ 8 に示すように、 カメラの性能に合わせて、 目標とする変状スケール （クラックの幅など） を満たす精度となる離隔により撮影を行うことで、 変状の把握が可能である。

2cm

55m

81m×60m

5cm

135m

199m×148m

5.5cm

150m(最大高度)221m×165m

Spider5mm

30m

38m×25m

ｿﾆｰα7R

1cm

55m

70m×47m

クラックのように撮影した写真から判読する変状については、
多少の日照条件の影響を受けるものの、 殆どは撮影するカメラ

クラックが認識可能。

2cm

115m

147m×98m

2.6cm

150m(最大高度)

192m×128m※カメラの画素数、撮影素子サイズ、焦点距離より、必要精度を満足する離隔を逆算し、またその時の撮影範囲を算出した。

61

河川管理における UAV の活用方策に関する現地実証試験
2） 不陸の形状認識に関する実証試験

彩図や傾斜図を作成した結果、 より鮮明に不陸の状況を確認

図－ 1 に示すように、 見た目からのみでは判断し難い不陸することができた。

などの変状については、 取得した写真データを用いて画像解

通常、 植生等がある場合には、 写真測量では植生の表面のデータを取得してしまうため、 地盤の状況が不鮮明になって析を行うなどにより、 地形データの取得が必要となる。
写真測量における画像解析の手法の 1 つとして SfM があり、しまう。 しかし、 レーザ計測については、 特に UAV レーザで本稿においても、 前述の Spider により撮影した画像を用いては航空機よりも飛行高度が低くレーザの照射密度が高いため、SfM 解析により取得した地形データを用い、 変状の把握を行

地盤面に到達する点群が多く生じることで、 植生とともに地盤うものとするが、 地形データの取得にあたっては、 写真測量にの形状も詳細に取得できる。 そのため、 今回の結果についてよる方法の他、レーザ等による直接測深による方法があるため、は、 レーザ計測ではより鮮明な結果が得られたものである。

その 1 つとして UAV によるレーザ計測 （表－ 9） により得らを持った変状については、 解析処理により視覚的に整理する

れた地形データについても検証を行うものとした。
表－ 9 使用機材（レーザ）Luce Search
Spider-eX
機
体

5～10cm 程度の不陸が確認されているが、見た目では不陸の状況が不明

レ｜ザ

以上より、 不陸のような見た目からのみでは判断し難い変位

機体重量

24.5kg

外形寸法1.1m×1.1m

耐風速15m/s以下ことが、 その変状の把握によって有効である。 また、 植生がある場合には、 レーザ計測による直接的な計測を行うことでより詳細な状況把握が可能である。
（3） 水門、 堰等構造物の点検への活用に関する実証試験

飛行時間

約15分

水門や堰など河道内の大規模な構造物については、 これま

有効測定ﾚｰﾄ

50万発/秒で船や点検車により実施していた各部材の確認を代替できるこ

視野角

330°

ﾚｰｻﾞｸﾗｽ

ｱｲｾｰﾌｸﾗｽ1とが要求される。
構造物に対して UAV を飛行させる場合、 特に管理橋の下部や、 ゲート部分の変状を確認するに際し、 構造物や水面に図－ 1 写真撮影 （Spider、 離隔 20m）
による不陸箇所の状況把握

非常に近接することになるため、 UAV の安定性など安全面での配慮が最も重要になる。

表－ 10 不陸の変状把握結果 （写真撮影とレーザ計測）
写真撮影、SfM

レーザ計測

施設が大規模になれば、 操作するポイントから UAV が離れることになり、 施設の陰など死角にもなりやすくなる。
よって、 現地においては、 まずは安全に飛行することが可

段彩図

能か、 また、 撮影した写真により、 通常の点検時と同様に施
コンター
コンター

の歪み

の歪み

設の劣化 （今回は、 管理橋支障部の錆の確認を対象とした）が確認できるか検証を行った。 但し、 ゲートや管理橋下部に潜り込んでの飛行は、 操作において死角となるため、 ゲートや管理橋の外側からの撮影のみとした。
なお、 現地の気象条件 （風速 5m/s 以上） や構造物周辺
では風の変化が大きいことから、 汎用機である Phantom については飛行が困難であると判断したため、 Spider のみで検証

傾斜図

を行った。
変化がみ

変化がみ

られる

られる

また、 検証を行った施設については、 上下流にそれぞれゲートがある構造であったため、 ゲート内部の管理橋の下部の把握については、 それぞれ検証を行うものとした。
結果として、 表－ 11 に示す通り、 検証に用いた機体は耐風速が 15m/s であるため、 ゲート付近においても安定した飛行が可能であり、 また、 それにより撮影した写真では、 画像処
理や露出補正等が必要になるものの、 通常の点検時と同様な

表－ 10 より、 取得した地形データから段彩図とコンター線

状況把握は可能であることが確認できる。

を作成することで、 不陸箇所ではコンターが歪み、 周辺と変化

以上の通り、 水門や堰等の構造物に対して、 船や点検車にがあることが見て取れる。 また、 傾斜図では、 不陸箇所ではより行っていた点検は、 UAV により多少の工夫は必要になるも周辺より若干の変化がみられ、 何かしらの変異が生じているこのの可能であることが確認できた。 特に、 流れがあるゲートのとが確認できる。

確認など、 非出水期等にゲート操作をして確認しているような同様にレーザ計測により得られた地形データについて、 段
62

ものに対しては、 より効果的であると考えられる。

こうえいフォーラム第 26 号＆日本工営技術情報 No.38 / 2017

ど、非出水期等にゲート操作をして確認しているようなものに対しては、より効果的であると考えられる。
表－11 大規模構造物に対する現地試験結果（Spider による）
表－11 大規模構造物に対する現地試験結果（Spider による）
上流ゲートあり

上流ゲートなし

上流ゲートあり

上流ゲートなし

表－12

河道地形等の面的把握に関する現地試験結果
こ う えいフ ォ ー ラ ム 第 26 号 / 2018 . 3

UAV レーザ計測
UAV 写真撮影（Spider）
表－ 12 河道地形等の面的把握に関する現地試験結果
地盤
UAV 写真撮影（Spider）

高

撮影

地盤

写真

高

撮影

写真

UAV レーザ計測

遠景

遠景
撮影

撮影写真
写真拡大

樹
※明度補正後※撮影時に露出補正必要拡大
状況把握は可能であるが、 ※撮影時に露出補正必要
状況把握は可能である
結果※明度補正後画像処理が必要。
状況把握は可能であるが、状が、撮影の工夫が必要。
況把握は可能である

高樹
高

結果

画像処理が必要。

が、撮影の工夫が必要。

（4） 河道地形等の面的把握に関する実証試験（4） 河道地形等の面的把握に関する実証試験
河道内の砂州の変化などの土砂動態の把握や、 樹林化の河道内の砂州の変化などの土砂動態の把握や、樹林化の状状態把握、 河岸部の変状など、 河道の動態把握の要求として態把握、河岸部の変状など、河道の動態把握の要求としては、スは、 スケールの大きな変動が対象となる。
ケールの大きな変動が対象となる。
そのため、 河道全体を俯瞰的に把握し、 かつ、 砂州など動そのため、河道全体を俯瞰的 に把握 し、かつ、砂州など動的的な変化を把握するためには、 高高度から撮影を行い、 河道
な変化を把握するためには、高高度から撮影を行い、河道全体
全体を効率よく計測する必要がある。
を効率よく計測する必要がある。
また、 動態把握という点では、 撮影した写真だけでは大まか
また、動態把握という点では、撮影した写真だけでは大まかにには変化の状況は把握できるものの、 定量的にそれを把握す
は変化の状況は把握できるものの、定量的にそれを把握することることは難しいため、 先に示したような SfM 等により地形デー
は難しいため、先に示したような SfM 等により地形データを取得
タを取得することが望ましい。 ここでは、 高高度でもより精度よすることが望ましい。ここでは、高高度でもより精度よく撮影を行う
く撮影を行うことができる Spider を用いて検証を行うとともに、ことができる Spider を用いて検証を行うとともに、UAV レーザ計
UAV レーザ計測も実施し、 検証を行った。
測も実施し、検証を行った。
表－ 12 に結果を示すが、 検証箇所においては、 砂州や河表-12 に結果を示すが、検証箇所においては、砂州や河岸に岸に広く樹木が密生しているため、 図－ 2 に示すように、 樹木
広く樹木が密生しているため、図-2 に示すように、樹木下の地盤下の地盤高を取得できるレーザ計測が、 より再現性のある地盤高を取得できるレーザ計測が、より再現性のある地盤高データを
高データを取得することができている。 なお、 写真撮影による取得することができている。なお、写真撮影による地盤高につい
地盤高については、 取得したデータより突起状に高い地物にては、取得したデータより突起状に高い地物についてフィルタ処
ついてフィルタ処理を行うことで取得した。
理を行うことで取得した。
また、 樹木など植生を含む地物表面のデータについては、
なお、樹木など植生を含む地物表面のデータについては、写写真とレーザ計測で差はなく、 このようなデータ取得において
真とレーザ計測で差はなく、このようなデータ取得においては、よは、 より安価な写真撮影で十分現象把握が可能である。

地 盤 高 データ の取 得 に際
地 盤 高 データの取 得 に際
結果 し、植生の影響が大きい

結果し、植生の影響が大きい
樹木あり

重要な要素のつになる。前述の通り、水中部については、音響
音響測深や 1ALBなど、 UAV ではない計測技術が必要となる
測深やALBなど、UAV
ではない計測技術が必要となるが、冒頭
が、 冒頭に示した通り、
SfM 解析技術の進展や、 SfM 解析に示した通り、SfM
解析技術の進展や、SfM
解析技術を用いた技術を用いた研究の発展により、水面下の地形把握なども可研究の発展により、水面下の地形把握なども可能となってきた。
能となってきた。
ここでは試行的に
SfM
解析による水面下の河床形状の把握
ここでは試行的に
SfM
解析による水面下の河床形状の把を行った。具体には、Spider
で高度 で高度70m から撮影した写真を用握を行った。 具体には、 Spider
70m から撮影した写いてSfM
解析により取得した地形データより水面下部を水深の真を用いて SfM 解析により取得した地形データより水面下部を水深のデータとして取り出し、 これに水面屈折補正係数 1.34を乗じる方法である （詳細は参考文献

2）, 3）

を参照されたい。）。

ることにより高精度

樹木なし
樹木なし

樹木あり横断位置
横断位置

横断位置
横断位置

樹木あり

樹木あり

樹
木

樹木なし

図－2
レーザ計測により取得した地形データ（樹木有無）図－
2 レーザ計測により取得した地形データ（樹木有無）
データとして取り出し、これに水面屈折補正係数 1.34 を乗じる方
この方法により、 右岸の陸域から水深2m 程度までは高い精2)3) を参照されたい。）この方法によ法である。（詳細は参考文献

度で地形データが得られたが、左岸については水面反射の影
り、右岸の陸域から水深2m 程度までは高い精度で地形データ
響が大きく、再現精度が低下している
撮が得られたが、左岸については水 面反射（図－の影響3）。
が大従って、きく、再現影した写真において河床が問題なく見通せる環境であれば、
精
度 が低 下 している。従 って、撮 影 した写 真 において河床 が問UAV 写真測量により水深 2m 程度までは精度よく地形を再現
題なく見通せる環境であれば、UAV
写真測量により水深 2m 程できると考えられる。
度までは精度よく地形を再現できると考えられる。
16

左岸

14

右岸

12

標高(T.P.m)

り安価な写真撮影で十分現象把握が可能である。

（5） 水面下の河床形状の把握に関する実証試験（5） 水面下の河床形状の把握に関する実証試験
水面下の河床形状の把握は、 河道内の変状を把握する上
水面下の河床形状の把握は、河道内の変状を把握する上でで重要な要素の 1 つになる。 前述の通り、 水中部については、

直 接 的 に地 盤面 を計測 す
直 接 的 に地 盤 面 を計 測 することにより高精度

10
8
6
4

水面

2

横断測量

0

UAV写真測量（補正後）
50

70

90

110

130

150

170

190

図－3
図－ 3 水面下の河床形状の把握
水面下の河床形状の把握（6） 出水時等における河川の状況把握に関する実証試験
出水時等における河川の状況把握に関する実証試験（6）
出水時において河道内の被災状況や痕跡水位の調査など
出水時において河道内の被災状況や痕跡水位の調査などをを行うことは重要であり、 UAVの技術の発展により、 出水時行うことは重要であり、UAVの技術の発展により、出水時に河道に河道の状況を迅速に把握することが求められている。 なお、の状況を迅速に把握することが求められている。なお、本来であ本来であれば出水時において河道の状況が把握できることが5
望ましいが、 出水時には降雨や風の影響があり、 UAV が墜
63河川管理における UAV の活用方策に関する現地実証試験
落する可能性が高いため、 出水後に状況を把握することを目的とした。
河道の状況を広く把握するために、 先に示した河道の面的5． 現地適用にあたっての課題（1） 気象条件

把握と同様に、 高高度から撮影を行い、 河道全体を効率よくUAV については、 特に使用する機体の耐風速性能に留意

計測する必要がある。 そのため、 飛行方法として、 高度を規する必要がある。 先にも示した通り、 汎用機である Phantom

制の限界値 150m まで上げて垂直に撮影した場合と、 斜め方

では 5m/s 以下、 高性能機である Spider では 15m/s 以下と向に撮影した場合 （高度は対象河川全体が入る 100m とした）

いう目安はあるものの、 これらは一般値で、 かつ、 地上風速を比較した。

によるものであり、 上空では風が異なると考えられる。

表－ 13 に示すように、 垂直方向と斜め方向からの撮影より

また、 降雨については、 ある程度の防水機能を持っている

得られたデータについては、 11.8k 地点において定期横断と機体が多く、 多少の降雨では影響がないことが多いが、 万が比較した結果、 植生の影響により高水敷部の再現性は低いも一に備え、 降雨時における飛行は避けるべきである。

のの、 堤防等の形状の再現性の精度は高いことが確認できる。

以上より、 気象条件により、 必ずしも UAV による計測調査

また、 斜め方向からの撮影については、 地物 （樹木や樋管が行うことができないため、 実際に河川管理に使用していく場

等の構造物など） の陰になる部分は、 取得される写真に写りこ合には留意が必要である。

まないため、 抜けた状況となるものの、 その分遠方までの撮影を行うことができている。 11.4k 地点で定期横断と比較した結（2） 要領、 マニュアル等の整備

果、 右岸側堤防では樋管や植生の影響により差異が見られる

今後、 実際に UAV を河川管理に活用していくためには、

ものの、 左岸側では堤防形状を表現できていることが確認できその具体な方法を記したマニュアルの作成や、 UAV の墜落等る （図－ 4）。 なお、 斜め撮影写真の画像解析では、 遠方のの事故を避けるため、 UAV の知識や操作に関する操縦者の対空標識として既存の距離標を用いているが、 前述の通り堤育成など、 技術的な部分以外の要素の拡充も必要である。

防形状の再現性が確認でき、 既存距離標を対空標識として活本稿の成果等を踏まえ、 これら河川管理に使用する際のマニュアルや要領等の整備が重要である。 なお、 現在、 各地方用できることが確認できた。
以上より、 出水時には、 UAV により斜め方向からの写真撮

整備局において、 マニュアル等、 UAV の利用方法を検討し影を行うことにより、 ある程度の精度で効率よく状況を把握するている段階である （東北地整では既に手引きとして HP で公ことが可能である。

開済み）。

表－ 13 飛行方法による取得データの比較結果
垂直撮影
画像

斜め撮影

飛行区間
11.6k～12.0k

解析

UAV については技術開発が目覚ましく、 これまでにも橋梁

ｵﾙｿ
11.6k

画像

11.8k

11.8k

飛行区間
11.6k～12.0k

地形（例えば参考文献 6）、 7）） など個別事例による適用結果や検証に関する論文等はあるものの、 「UAV で何がどの程度できるのか」 という全体をとりまとめたものはなかった。 そのような中で、 本稿において、 河川管理への UAV 活用の有用性を対象ごとに示した。 UAV については、 機体や搭載機器、 周辺技

11.6k
11.8k

ﾃﾞｰﾀ

11.8k

12.0k

比較

やダムなどの構造物点検 （例えば参考文献 4）、 5）） や測量

11.4k

飛行区間
11.6k～12.0k

解析

横断

11.6k

12.0k

12.0k

画像

6． おわりに

飛行区間
11.6k～12.0k

11.6k

11.4k

術を含め、 日進月歩で技術開発が進んでいる状況であるため、

12.0k

12

今後更に技術的に可能となることが増えると考えられる。 今後、

11.8k

10

本稿における成果が、 効率的な河川管理につながることを祈

斜め写真

8

垂直写真
定期横断

6

念する。

4
2
0

0

50

100

150

200

250

300

-2

結果

垂 直 方 向 に撮 影 しているため精度よく全体を把握できる

斜 め方 向 による撮 影 のため、地 物の陰 になる部 分 は把 握 できない。但し、斜 め方 向 に撮 影 するため、調 査
箇所より遠方の状況も把握可能。

謝辞 ： 北陸技術事務所および東北技術事務所の方々には、 データ提供等の面で多大な協力をいただきました。 また、 現地試
験にあたり、 ルーチェサーチ（株）の方々には多大にご尽力いただきました。 ここに記して謝意を表します。

左岸

右岸

参考文献
1） 国土交通省 ： 無人航空機 （ドローン ・ ラジコン機等） の飛行ルー

図－ 4 斜め写真より取得したデータと定期横断の比較
64

ル、 http://www.mlit.go.jp/koku/koku_tk10_000003.html

こ う えいフ ォ ー ラ ム 第 26 号 / 2018 . 32） 掛 波 優 作 ・ 神 野 有 生 ・ 赤 松 良 久 ほ か ： UAV-SfM 手 法 を 用 いた高解像度かつ簡便な河道測量技術の検証、 河川技術論文集、第 22 巻、 20163） 神野有生 ・ 赤松良久ほか ： UAV と SfM-MVS を用いた河道水面下測量技術における水面屈折補正の高度化、 河川技術論文
集、 第 23 巻、 20174） 辻野和彦 ・ 阿部孝弘ほか ： UAV を用いた橋梁点検に関する基
礎的検討、 土木学会中部支部研究発表会、 20155） 竹澤祥太・中村哲ほか：無人航空機 （UAV） を活用したロックフィ
ルダム洪水吐きの健全度調査、 土木学会年次学術講演会、 第71 回、 20166） 高橋要 ・ 江田正敏ほか ： UAV （ドローン） を使った写真測量精度の検証、 土木学会年次学術講演会、 第 71 回、 20167） 市川健 ・ 那須野新ほか ： UAV 測量による簡易な河川地形把握手法を活用した河道管理の検討、 土木学会年次学術講演会、 第72 回、 201765