全地連「技術フォーラム 2024」新潟【9【CO86】

地質調査の DX 推進に向けた QGIS の活用(株)藤井基礎設計事務所

1. はじめに
近年、建設業界ではデジタルトランスフォーメーショ

佐藤成修

調査に使用した平面図である。道路計画は３案あり、一番適当な案を現地踏査から選定した。

ン（DX）の推進が急務とされている。DX は業務の効率

林間部での道路基礎調査では、図-2のように木々が生化やコスト削減を可能にし、競争力を高める重要な手段

い茂り見通しがほとんどない状態で調査を行う必要があである。

った。図面内で現在位置がわかることで踏査がより円滑

建設業界の DX は 3D モデル、点群、UAV 撮影など、
日々新技術が進歩している。しかし、地質調査の分野でに進むのではないかと考え、QField を利用しルートマッ
プの作成を行った。

は、効率を向上させるという点での進展が乏しい状況である。
従来の地質調査は、多くの場合紙の図面や手作業に依存していた。これにより、情報の共有や管理に多くの手間と時間がかかり、効率性に欠けていた。現場でデータを収集する際、例えば見通しの悪い場所では、紙の図面を用いた位置情報の正確な取得が難しく、その結果、誤差やデータの不整合が生じることが多くあった。こうした非効率性を解消し、より正確で迅速な地質調査を実現するためには、デジタル技術の導入が不可欠である。
本発表では、地質調査における現状と課題を概観し、GIS ソフトウェアである QGIS の活用を提案する。

図-1 道路計画案平面図

QGIS は、地理空間データの表示、編集、解析を可能にするオープンソースの GIS ソフトウェアであり、地質調
査データの効率的な管理と解析に役立つ。さらに、QGISのモバイル版アプリである「QField」を使用することで、現場での位置情報の取得と整理が容易になる。具体例を示しながら、QGIS と QField を用いた地質調査の効率化の方法について詳述し、最後に今後の課題と展望について考察する。

2. QGIS について
QGIS(Quantum GIS)とはオープンソースの GIS ソフトのことで、地理空間データの表示、編集、解析を可能にする。QGIS は有志による開発が進んでおり、多様なプラ
グインをサポートしており、ユーザーはさまざまな機能を追加してカスタマイズすることができる。この柔軟性により、地質調査データの効率的な管理と解析が可能になる。

3. モバイルアプリ「QField」の活用
QGIS を用いた効率化の方法として、調査データを地理情報として一元管理し、必要な情報を簡単に検索・表示できる。QField は QGIS のデータを手元のスマートフォンで表示することを可能にする。スマートフォンの GPSと連動させることで QGIS の情報を現場で利用できるようになる。
図-1 の計画案平面図は、QGIS で作成した道路の基礎

図-2 調査地内の写真
位置の目安になる地物が近くにない
CAD 図面、地形図データ(dem,基盤図等)を QGIS に取り込む。現地踏査に必要な地物情報の整理を行う。取り込
んだデータを、スマートフォンないしタブレット端末に転送する。QField(図-3)は、QGIS のデータをインポート
して利用でき、現地でも GIS データを閲覧することが可能である。
調査員は現地で QField を起動し、GPS を利用して自分の現在位置をリアルタイムで確認する。見通しが悪い場
所や地物が少ない場所でも、デバイスの画面上で現在位

全地連「技術フォーラム 2024」新潟
置が道路計画の線形上にあるかどうかを容易に確認でき

QGIS は成形用に html を定義することで、できることのる。これにより、地図と照らし合わせる手間が省け、調幅が広がる。

査の効率が大幅に向上する。

CSV ファイル内に画像ファイルのファイルパスを入れたセルを追加する。QGIS 内に落とした写真のポイントにカーソルを合わせることで、図-4 のように、露頭名、写第2案

真、露頭の状態についてのコメントが表示されるようになる。
写真の画像データ、露頭情報の文字データと違う形式のデータを一括で表示することが可能となる。毎度欲しい情報を各フォルダから探すことなく、QGIS 内でマウス

第3案
現在地

カーソルを合わせることで、必要な情報が瞬時に表示される。
他には、ボーリングの柱状図、コア写真も同じ方法で表示することができた。
QGIS 内に情報を集約することで、詳細な解析や報告書作成に活用することも容易である。このように、QGISと、QField の活用により、道路の基礎調査は従来よりも正確かつ効率的に行えるようになった。

図-3 スマートフォン用アプリ「QField」(画面上が北方向)
現在地は第三案付近であると表示される

図-4 QGIS 内での露頭写真表示
左上赤丸の写真ポイントにマウスカーソルを

4. 現地踏査後の情報整理

合わせることで表示

従来の現地踏査後の情報整理は、紙の平面図に記入した、露頭のポイントを CAD で記載し、写真整理、露頭記

5. おわりに載の文章をまとめており、かなりの時間を要した。まQGIS とその関連ツールを活用することで、地質調査のた、それらの情報が、ばらばらにフォルダに分類されて手法の改善と効率化が図れた。情報の集約と管理、現場いるため、探すのだけで苦労する。QGIS ではデータの所での位置情報の整理、情報の視覚化を通じて、現行の問在をデータフィールドに記入し、それを地図上に表示で題を解決し、作業の効率を大幅に向上させることが可能

きるので情報処理の幅が広がる。

である。しかし、技術の進展とともに新たな課題も生じ露頭の写真をスマートフォンで撮影することで、画像るため、継続的な改善と適応が必要である。

ファイルは座標データを持つ。画像ファイルから位置情

こうしたデジタル技術の応用により、最も重要な地質報を含むデータを抽出し、CSV 形式で写真番号、座標、観察に多くの時間を取ることができるようになり、より露頭の状態等必要な情報をまとめる。CSV ファイルを、質の高い地質調査が可能になることを期待している。

QGIS に取り込むことで、撮影したポイントに点が落とせる。
従来の情報整理の方法がデジタル化されただけだが、

全地連「技術フォーラム 2024」新潟【9【CO87】

山岳トンネル切羽の岩盤判定に AI を用いた検証事例
ＵＩＣコンサルタント株式会社
国土交通省

1．はじめに

中国地方整備局〇岡谷実冶子，鬼村雅和

五大開発株式会社

荒木光一

山陰西部国道事務所

重谷隆太

3．岩盤判定に用いるプログラムの作成

山岳トンネル工事では，トンネル掘削時に切羽の地質状況を評価するために切羽観察を実施している．この切岩盤判定は，
切羽を構成する岩石名と8つの観察項目を判定するため，以下の計9つの AI を作成した．

羽観察は，切羽近傍で技術者が目視で確認する事が中心

なお，教師データにはなく，AI にとって未知となる情であり，その精度，定量化や安全性が観察時の課題とな報に対しては『判定不能』とし，判定を地質技術者へ促っている．近年は建設 DX の推進や安全性を解決するた

す結果を出すようにプログラムを構築した．

め，遠隔臨場で切羽観察を実施する取り組みが行われている．しかし，遠隔臨場で行う場合，ディスプレイに映る画像で岩盤を判定するため，現地で直接切羽を確認す
るよりも情報量が減り，誤認識等から過大・過小施工が生じてしまう可能性がある．
そこで，本稿では遠隔臨場により低下した判定者に対する情報量を補完するために，切羽写真と切羽観察デー
タシートを用いた岩盤判定 AI 技術の有効性を検証する．

2．学習データセット（教師データ）の作成
今回の学習ならびに判定には，トンネル施工者から日々提出される切羽記録写真を用いた．
岩盤判定は左肩・中央・右肩の箇所毎に判定するため，岩盤判定 AI も同様〇作成した岩盤判定 AI
A．圧縮強度判定 AI

B．風化変質判定 AI

C．割目間隔判定 AI

D．割目状態判定 AI

E．走向傾斜判定（走向がトンネル軸と直角）AI
F．走向傾斜判定（走向がトンネル軸と平行）AI
G．湧水量判定 AI

H．劣化判定 AI I．岩石名判定 AI

4．AI による岩盤判定検証
今回の岩盤判定 AI による検証は，山口県の山陰道におけるトンネル施工現場にて，支保パターン変化時に行う岩盤判定（第2～4回）で実施した．
（1） 第 2 回岩盤判定における検証結果（坑口から 140m）に画像を分割して行った（図-1）．ただし，分割した画像

図-3に切羽写真を示す．表-1より，岩盤判定 AI の加

サイズでは AI で扱うには大きく，また，この分割だけで重平均点は，
現場にいた技術者の平均値と約1点の差であは学習データ数としては少ないため，左肩・中央・右肩

る．各観察項目は，現場にいた技術者と半分以上一致しに分割した画像をさらに分割した画像（以降，分割画像

た．岩石名の判定結果は凝灰岩であり実際の岩種と一致と呼ぶ）で岩盤判定を行った．また，学習データとしてした．

用いる分割画像を増加させるため，左肩・中央・右肩の各画像を，図-2のように分割画像の範囲を示すウィンド
ウをスライドし重複させながら分割画像を作成した1）．

図-3 坑口から140m の切羽写真
図-1 左肩・中央・右肩への分割

表-1 技術者と岩盤判定 AI の評価点比較（第 2 回）
A

判定者
技術者1
(国土交通省)

技術者2(国土交通省)

技術者3(国土交通省)

技術者4(施工業者)
技術者5(施工業者)

図-2 分割画像を作成するウィンドウとスライド
岩盤判定AI

B

C

D

H,I

圧縮強度 風化変質 割目間隔 割目状態 湧水劣化

評価
点計

加重
平均点

右肩

18

13

11

14

0

56

中央

12

7

6

7

0

32

左肩

12

7

6

7

0

32

右肩

12

7

6

7

0

32

中央

12

7

6

7

0

32

左肩

12

7

6

7

0

32

右肩

24

7

6

7

0

44

中央

18

7

6

7

0

38

左肩

18

7

6

7

0

38

右肩

18

7

6

7

1

39

中央

18

7

6

7

1

39

左肩

18

7

6

7

1

39

右肩

18

7

6

7

0

38

中央

18

7

6

7

0

38

左肩

18

7

6

7

0

38

右肩

18

7

0

14

0

39

中央

18

7

6

7

0

38

左肩

18

13

0

14

0

45

38

32

遠
隔
離
場

39

39
現
場
38

40

全地連「技術フォーラム 2024」新潟（2） 第 3 回岩盤判定における検証結果（坑口から 178m）
図-4に，切羽写真を示す．表-2より，岩盤判定 AI の加
重平均点は，全技術者より低い点数となった．この点数の差は，技術者の主観的な評価範囲と岩盤判定 AI の評

表-3 技術者と岩盤判定 AI の評価点比較（第 4 回）

技術者1
(国土交通省)

技術者2(国土交通省)価範囲が異なったためであると考えられる．各観察項目
は，現場にいた技術者と半分以上一致した．岩石名の判
定結果は凝灰岩であり実際の岩種と一致した．

A

判定者

技術者3
(国土交通省)

技術者4(施工業者)
技術者5(施工業者)

岩盤判定AI

B

C

D

H,I

圧縮強度 風化変質 割目間隔 割目状態 湧水劣化

評価
点計

加重
平均点

右肩

12

7

6

7

0

32

中央

6

7

0

0

0

13

左肩

12

7

0

7

0

26

右肩

12

7

0

7

0

26

中央

6

13

0

7

0

26

左肩

12

7

0

7

0

26

右肩

12

13

6

14

0

45

中央

6

7

0

7

0

20

左肩

12

13

6

14

0

45

右肩

12

13

6

7

0

38

中央

6

7

6

7

0

26

左肩

6

7

0

0

0

13

右肩

6

7

6

7

0

26

中央

12

13

0

7

0

32

左肩

6

7

0

7

0

20

右肩

18

13

6

7

0

44

中央

12

0

6

7

0

25

左肩

12

0

6

7

0

25

21

26

遠
隔
離
場

32

25

現
場

27

29

5．まとめ
今回実施した検証より，次に挙げる問題点が明らかとなったため，今後の検討課題とする．
（1） 切羽写真と切羽観察データシートの対応
今回 AI に学習させた教師データは，施工者から提供さ
図-4 坑口から 178m の切羽写真

れた切羽観察データシートであるため，安全側に考慮された学習データが蓄積していると考えられる．

表-2 技術者と岩盤判定 AI の評価点比較（第 3 回）
A

判定者
技術者1
(国土交通省)

技術者2(国土交通省)

技術者3(国土交通省)

技術者4(施工業者)
技術者5(施工業者)

岩盤判定AI

B

C

D

H,I

圧縮強度 風化変質 割目間隔 割目状態 湧水劣化

評価
点計

右肩

12

7

6

7

1

33

中央

12

7

6

7

1

33

左肩

12

7

6

7

1

33

右肩

12

7

6

7

0

32

中央

6

0

0

7

0

13

左肩

12

7

6

7

0

32

右肩

12

7

6

7

0

32

中央

12

0

0

7

0

19

左肩

12

7

6

7

0

32

右肩

12

7

6

7

0

32

中央

6

7

0

0

0

13

左肩

12

13

6

14

0

45

右肩

12

7

6

7

0

32

中央

6

0

0

7

0

13

左肩

12

13

6

7

0

38

右肩

12

0

0

7

0

19

中央

12

0

6

0

0

18

左肩

12

0

6

0

0

18

とで，教師データの品質が向上するため，AI の判定精度

33

22

今後は，図-6の切羽全体のスケッチ画像のように，地質技術者が中立の立場で判断した画像データを用いるこ

加重
平均点

遠
隔
離
場

が上昇するまでの期間は，教師データとして与えていく必要がある。

25

25
現
場
24

18

（3） 第 4 回岩盤判定における検証結果（坑口から 230m）
図-5 に，切羽写真を示す．表-3 より岩盤判定 AI の加図-6 切羽全体のスケッチ例

重平均点は，技術者の加重平均点と類似する点数となった．この際， 国土交通省の技術者 3 は現地に臨場して岩（2） 圧縮強度・走向傾斜の判定項目について

盤判定を行っており，その評価点数は 32 点となり，AI の

実際に岩片を叩いて評価する圧縮強度や，奥行方向の判定により近い結果となっている．各観察項目は，現場情報を含む走向傾斜については画像による判定では限界にいた技術者と半分以上異なる結果となった．

があるため，針貫入試験値で得られる実測強度や，3次元データ等を学習データとして用いる必要がある．

6．謝辞
本検証を行うにあたり，施工者である佐藤工業（株）
より，データの提供と様々な協力を賜った．ここに深謝致します．
《引用・参考文献》
1) 荒木光一，藤田達大，鬼村雅和，山縣宏紀；2022年
図-5 坑口から 230m の切羽写真

7月「深層学習によるボーリングコア画像からの岩種区分判定の基礎検討」第57回地盤工学研究発表

全地連「技術フォーラム 2024」新潟【9【CO88】

多波長スペクトルデータと AI を用いた岩種・風化・亀裂の定量的な判別手法の研究(株)地圏総合コンサルタント ○中井

康生，福岡

航治，中川
北海道大学

1. はじめに清森，清水 桜中村真一郎

2.2 使用機材

構造物の計画・設計・施工に利用される岩盤分類は，

HS データは，HS カメラ：Specim IQ（Spectral Imaging

岩種，風化の程度，亀裂の性状などの要素から評価され社）で露頭を撮影し取得した．Specim IQ は撮影対象かる．これらの多くは目視等の定性的な判断に基づく．そらの光を400～1,000nm の波長領域で，204のバンドに分のため，技術者の主観や技術的能力差が入りやすいこと光したスペクトルデータが得られる機材である．RGB 画

や，実際の施工状況における地質性状との差異が生じる

像は，iPhone13（Apple 社）の内蔵カメラで撮影した．

ことが指摘されている

1)2)（例えば，青砥ほか,2004．宇津木,2018）．したがって，定量的な判別手法の構築が必要と考える．

2.3

AI 画像認識を用いた判別モデルの作成

岩種・風化の程度，亀裂の定量的な評価の手法として，
AI 画像認識を用いた判別モデルを作成した．

本研究では，野外露頭で取得したハイパースペクトル

岩種と風化程度の判別モデルは，HS データを使用し，（以下，HS）データ，および RGB 画像を用いて，岩種・畳み込みニューラルネットワーク（以下，CNN）の手法で風化の程度・亀裂の AI 判別モデルを作成し，岩盤の分類作成した．学習の際は，取得した HS データから「Ss1」，

要素の定量的な判別手法を検討した．

「Ms1」
，
「Ss2」
，
「Ms2」
，
「背景」に該当する領域を取り出
し，それぞれの領域に当該のラベルを付けた．作成した

2. 方法

岩種・風化判別モデルを HS-CNN モデルと呼ぶ．

2.1 撮影対象と目視観察結果

亀裂の判別モデルは，RGB 画像を使用し，セマンティ

本研究では，異なる性状の岩盤を一度に撮影できる場

ックセグメンテーション（以下，SS）の一つである SegNet所として，愛媛県松山市内に分布する和泉層群砂岩泥岩を用いて作成した．SS はピクセル単位で対象物を認識し

3)

互層 の露頭2箇所（Loc.1，Loc.2）を撮影対象とした（図判別する画像認識の手法である．学習の際は，無造作に-1）．

選択した亀裂に「亀裂」のラベル付けし，残りの領域に【Loc.1】上位層（Ss1）は弱風化砂岩が分布する．色調「背景」のラベル付けをした．

は灰～褐灰色を示す．層理面（N68°54°S）に沿った亀撮影方向による輝度差を利用して亀裂を明確に判別す

裂（N16°E58W）や高角（N32°W88°E）の亀裂が10～20cm

るため，RGB 画像を3方向から撮影した．上記の3枚の RGB間隔で発達する．下位層（Ms1）は弱風化の砂質泥岩が分

画像を，鳥瞰画像変換により全て正面方向の画像（多視布する．色調は暗灰～灰色を示す．層理面に沿った亀裂

点 RGB 画像）に変換した（図-2）．通常の RGB 画像から作（N62°E32°S）が5～10cm 間隔で発達する．

成した亀裂判別モデルを RGB-SegNet モデル，多視点 RGB【Loc.2】上位層（Ss2）は弱風化砂岩が分布する．色調

画像から作成したモデルを多視点 RGB-SegNet モデルとは灰～褐色を示す．約30cm 毎に高角の亀裂（N2°W66°

し，判別精度を比較した．

S）が発達し，亀裂面は風化している．下位層（Ms2）は風化泥岩が分布する．色調は暗褐～褐色を示す．1～3cm
間隔で亀裂が発達し，角礫状を呈する．

【Loc.1】

弱風化砂岩（亀裂多い）

弱風化砂質泥岩【Loc.2】弱風化砂岩（亀裂少ない）

風化泥岩
層理面

亀裂

図-1 対象露頭における岩種，風化程度，亀裂性状

図-2 多視点 RGB 画像の作成イメージ

全地連「技術フォーラム 2024」新潟
3.

結果・評価

両モデルともに，ラベル付けした亀裂については高い

3.1 岩種・風化判別モデル

精度で抽出したが，ラベル付けしていない亀裂は抽出し未学習データを用いてモデルによる判別を行い，判別なかった．また，RGB-SegNet モデルでは，亀裂として不結果の正答率（判別精度）を評価した．判別精度は95.2%

確実な構造を亀裂として抽出した．一方，多視点 RGB-と高い結果が得られた．図-3に，対象とした露頭写真とSegNet モデルによる判別は，学習した亀裂ラベルに基づ判別結果を可視化した画像を併せて示す．
可視化画像は，

いた確実な亀裂のみを抽出した．

岩種・風化程度の分布を色毎に表示している．

(2) 亀裂間隔の算出

可視化画像上での岩種の分布境界（層理面）は，目視

多視点 RGB-SegNet モデルによる判別結果の可視化画観察の結果と概ね一致した．また，同一岩種でも，風化像を用いて，亀裂の間隔を算出した（表-1）．算出の際は，程度の違いを明確に判別した．今回作成した岩種・風化亀裂領域の外周線を抽出し，最も距離の近い亀裂領域と判別モデルは，岩種と風化程度の分布状況を認識できるの距離を亀裂間隔として求めた．

手法と評価できる．

算出した亀裂間隔の平均はそれぞれ，Ss1：14.8cm，【Loc.1】【Loc.2】

Ms1:5.1cm，Ss2：17.3cm，Ms2：39.7cm であった（表-1）．
亀裂を抽出できなかった Ms2を除き，算出結果は目視観察結果の範囲内に収まっていた．
表-1 亀裂間隔の算出結果
露頭
Loc.1
Loc.2

岩盤
Ss1
Ms1
Ss2
Ms2

判別結果からの算出
14.8cm5.1cm
17.3cm39.7cm

目視観察10～20cm
5～10cm
約30cm
1～3cm

3.3 岩盤分類への活用の可能性
HS-CNN モデルは高い精度で岩種，風化の程度を判別できた．また，多視点 RGB-SegNet モデルは，ラベル付けした亀裂の構造を明瞭に抽出し，亀裂間隔の算出も可能であった．ただし，ラベル付けしていない亀裂は抽出できなかったため，より正確な亀裂の抽出にはラベルの付け
図-3 HS-CNN モデルによる判別結果の可視化画像方について検討する必要がある．上記の課題を解決し，

3.2 亀裂判別モデル

これら2つのモデルを組み合わせることで，岩盤分類に活(1) モデル作成結果と評価用できる可能性がある．

未学習データを用いてモデルによる判別を行い，ラベル付けした亀裂に対する抽出率（判別精度）を評価した．

４. まとめと今後の展望

RGB-SegNet モデルの判別精度は，Loc.1：80.1%，Loc.2：

本研究では，HS データ，および RGB 画像から，岩種・85.4%であった．
多視点 RGB-SegNet モデルの判別精度は，風化・亀裂の AI 判別モデルを作成し，目視観察の結果とLoc.1：86.4%，Loc.2：84.7%であった．両モデルとも高同等の評価を行うことができた．今後は，実用化に向けい判別精度が得られた．図-4に，ラベル付けした亀裂箇て，他地点の砂岩層・泥岩層を対象に，本研究のモデル

所と，可視化した RGB-SegNet モデルおよび多視点 RGB-の精度検証やモデル精度の向上が必要である．

SegNet モデルによる判別結果を示す．可視化画像上で，亀裂と判定したピクセルを黄色で表示している．

《引用・参考文献》
1) 青砥澄夫，菊山浩喜（2004）：ボーリングコア観察定【Loc.1】量化への試み-コアの帯磁率測定による地層区分・風化度指標-, 全地連技術フォーラム2004論文集, 論
文 No.121.
2) 宇津木慎司（2018）：マルチスペクトルカメラ,AI を【Loc.2】利活用した施工現場地質状況自動評価システムの構
築, 建設機械施工, Vol.70, No.11, p15-11.
3) 20万分の1地質図福「松山」（第2版）（2016）：国立研
究開発法人
図-4 亀裂判別モデルによる判別結果の可視化画像

ンター.

産業技術総合研究所

地質調査総合セ全地連「技術フォーラム 2024」新潟【9【CO89】

機械学習による関東平野の浅部地盤の平均 S 波速度分布の予測
応用地質株式会社

〇西村

武，松山

尚典，眞鍋

俊平，鈴木

防災科学技術研究所

1. はじめに

先名晴彦
重樹(2) 解析手法と作成したモデル

防災科学技術研究所（以下，防災科研）では，地震調機械学習の手法には TensorFlow4)を用いたニューラル

査研究推進本部による全国地震動予測地図 1)の作成支援

ネットワークを使用した．入力データの割合および入力業務として，地震動予測のための広域地盤構造モデルを

データの種類を変えた機械学習モデルを複数作成し，推2）構築している（先名ほか，2023 など）．このモデルでは，定精度に与える影響について比較・検証を行った．表-1

ボーリングデータ・微動アレイ観測データ・地震観測デに本検討で作成した機械学習モデルを示す．データセッータを用いて作成されている．これらの結果の 1 つであトの中から，表-1に示した割合のデータをランダムにサる深度 30m までの平均 S 波速度（以下，AVS30 という）ンプリングしたものを教師データとして予測モデルを構とそれから算出した地震動増幅率は地震ハザードステー

築した．残りを検証データとして予測モデルの評価を行

1)

ション（J-SHIS ）で公開されている．ここで，地盤デーった．ランダムサンプリングの際に特定の微地形区分に

タの空間補間は，基本的に，250m メッシュの微地形区分

サンプルが偏らないよう，微地形区分ごとにデータを分（若松ほか，20203））を用いたクリギング法で行っている．

割し，サンプリングを変えた100通りの解析を行った．

本検討では，現状の手法の改良を目指し，微動アレイ

重回帰分析は表-1に示す6つの特徴量を用いて微地形

観測データを用いた機械学習により，地域的な地盤特性

区分ごとに解析を行った．松岡ほか（2005）5)を参考に，の変化を考慮したモデル化の可能性を検討した．また，

式-1はそれぞれの特徴量の対数による線形回帰モデルと先名ほか（2023）で示されている関東平野の 250m メッシ

した．ここで a，b，c，d，e，f は偏回帰係数，σは標準

ュの AVS30 分布との比較を行った．

偏差である．

2. 解析手法とモデル，モデルの精度比較方法(1) 解析概要およびデータ整理

log𝐴𝑉𝑆30 = 𝑎 + 𝑏 log 𝐸𝑣 + 𝑐 log 𝑇𝑖𝑙𝑡
+𝑑 log 𝐷𝑚 + 𝑒 log 𝐷𝑟 + 𝑓 log 𝐷𝑐 ± 𝜎 ・・・式-1

入力値を地形情報から作成した各種特徴量，出力値を(3) モデルの予測精度比較方法

AVS30（m/s）とした機械学習および重回帰分析による予各モデルの予測精度は，i 番目の地点における AVS30測モデルを作成した．地形情報は地図上の位置（緯度・の予測値を VSpre（i），測定値を VStrg（i）とした場合，経度など）と地形に関する特徴量の組み合わせで表現さ

式-2で示す二乗和平均平方根(RMSE)で評価した．各解析

れる表形式のデータとして扱った．

ケースで検証データに対する RMSE を計算し，モデルに解析には，防災科研によって実施された13,372点の微動アレイ観測データのうち，
AVS30が得られている12,264
点のデータを用いた．検討に用いた特徴量は，①緯度（Lat），②経度（Lon），③標高（Ev），④傾斜（Tilt），⑤
微地形区分（GEOM ID），⑥山地までの距離（Dm），⑦台地
までの距離（Dp），⑧河川までの距離（Dr），⑨海岸線までの距離（Dc）の9つである．

よる再現精度を比較した．
機械学習モデルでは100通りの
解析の RMSE の平均値を用いて評価した．
1

2

𝑅𝑀𝑆𝐸 = √ ∑𝑛𝑖=1(𝑙𝑜𝑔 𝑉𝑆𝑝𝑟𝑒 (𝑖) − 𝑙𝑜𝑔 𝑉𝑆𝑡𝑟𝑔 (𝑖)) ・・・式-2𝑛3. 予測値と測定値の比較によるモデル精度の検討
図-1に各モデルの AVS30の測定値（Target）と予測値（Prediction）の関係の一例を示す．
表-2にモデル毎の100
通りの平均 RMSE および予測値の精度（予測値と測定値

表-1 本検討で使用したモデル
Case 名の誤差 RMSE を真数に置き換えた値）を示す．

入力データの入力データ

Case1-1，Case1-2，Case1-3と入力データの割合が減少

種類

の割合

していくとともに RMSE の値が高くなり，入力データの③④⑤⑥⑧⑨80%

割合が高いモデルの方が，微動アレイ観測から求めた入力データの割合の①②③④⑤⑥80%

変更： Case1-1⑦⑧⑨

重回帰分析：
Case0

AVS30との差が小さい（予測精度が良い）傾向にある．入力データの種類を変更した Case1-1，Case2-2を比較すると，Case1-1の RMSE が小さいことから，入力データとし

Case1-2

同上

20%て使用する特徴量を増やすと予測精度が向上することがCase1-3

同上

5%

わかる．Case2-2（機械学習）と Case0（重回帰分析）を③④⑤⑥⑧⑨80%

比較すると，機械学習モデルの RMSE の方が小さく，重回

入力データの種類の変更： Case2-2

帰分析よりも機械学習の予測精度が良いことがわかる．

全地連「技術フォーラム 2024」新潟
機械学習 Case2-2との比較では，平野部の領域の AVS30の予測値は，J-SHIS モデルの値の0.7-1.3倍程度であり，概ね妥当な予測となっている．北部や西部の山側の領域
で，J-SHIS モデルとの違いが大きい青色の領域が離散的に分布しており，機械学習モデルの予測のほうが大きい傾向がある．その原因として，山際は平野部に比べて観測点が少なく，学習データが少ないために予測を困難にさせていると推察される．
重回帰分析 Case0との比較では，利根川・中川流域の後背湿地で，J-SHIS モデルよりも AVS30が大きい傾向にある．一方，東京湾沿岸部の埋立地では，重回帰モデルのほうが著しく小さい傾向がある．
また，下総台地内の谷底低地では，手法に関わらず予
測値のほうが J-SHIS モデルを下回る傾向にある．

５. まとめ図-1 モデル毎の AVS30 の測定値（横軸）と予測値（縦軸）

本検討による成果は，次のとおりである．
⚫

表-2 各モデルのデータ数と RMSE

同一の地形特徴量を用いた場合，入力データの割合が大きいほうが，測定値との違いが小さい．

モデル

入力データ数

RMSE

予測値の

ケース

(データ密度)(対数表示)

精度(倍)

Case0

9,798 (1km2/1 点)

0.122

0.755-1.324

を J-SHIS モデルと比較すると，機械学習モデルの方が，より J-SHIS に近い予測を与える．

2

Case1-1

9,798 (1km /1 点)

0.106

0.783-1.276

Case1-2

2,447 (4km2/1 点)

0.111

0.774-1.291

Case1-3

606 (16km2/1 点)

0.116

0.766-1.306

Case2-2

9,798 (1km2/1 点)

0.110

0.776-1.288⚫

⚫

機械学習および重回帰分析により予測した AVS30

予測モデルによる関東平野の AVS30の分布をみると，機械学習モデルでは，山地を除く平野部で概ね
J-SHIS モデルと類似した傾向となったが，重回帰分析モデルでは特定の微地形区分で大きく乖離す
ることとなった．
今後は各モデルにおける特徴量の寄与度について比較を行い，手法によって予測結果が異なる要因について検討を行う予定である．また，このような解析の基礎となる地形情報についても分解能を上げたデータを作成し，機械学習に適用していくことを計画している．
谷底低地《引用・参考文献》
Case2-2

1) 防 災 科 学 技 術 研 究 所 ： J-SHIS, https://www.jshis.bosai.go.jp/ (最終閲覧日2024.5.28)

後背湿地2) 先名重樹，藤原広行，前田宜浩，森川信之，岩城麻子，河合伸一，谷田貝淳，佐藤将，鈴木晴彦，稲垣賢亮，松山尚典：強震動評価のための浅部・深部統
合地盤構造モデルの構築，防災科学技術研究所研究
資料,第498号, pp.1-259，2023.
3) 若松加寿江，松岡昌志：地形・地盤分類250m メッシ
ュマップの更新，日本地震工学会誌，No.40, pp.24-

埋立地

Case0

図-2 250m メッシュの予測 AVS30（Prediction）と J-SHIS による AVS30（J-SHIS)との比（上図：Case2-2，下図：Case0）

４. AVS30分布の予測と J-SHIS モデルとの比較
予測モデルを用いた関東平野の250m メッシュの AVS30
分布を作成し，先名ほか（2023）の結果に J-SHIS モデルの AVS30との比を求めて両者を比較した（図-2）．

27, 2020.
4) TensorFlow Developers ： TensorFlow (v2.16.0rc0). Zenodo. https://www.tensorflow.org/(最終閲覧日2024.5.28)
5) 松岡昌志，若松加寿江，藤本一雄，翠川三郎:日本全
国地形・地盤分類メッシュマップを利用した地盤の平均 S 波速度分布の推定,土木学会論文集,No.794/I-72,pp.239–251,2005.

全地連「技術フォーラム 2024」新潟【9【CO91】

微地形表現図の作成における簡易なフィルタリング方法の提案
西部技術コンサルタント株式会社

1. はじめに

〇梶原

彩花，田邉

信男

(1) グラウンドデータについて

近年、
レーザ測量で取得した3次元点群データを地形解
1)

グラウンドデータは一般的に点群処理ソフトによるフ析や防災点検等で活用する機会が増えている。 3次元点ィルタリングを自動で行い、その後専門技術者の目視判群データから地形解析を行うにはデータを加工する必要

読によって地表遮蔽物とみられる点群を手動で削除すがある。測量によって取得したばかりのオリジナルデー

る。図-2はオリジナルデータとグラウンドデータを重ね

タは建物や植生等地表遮蔽物も座標として含まれている合わせた断面図である。この図は UAV レーザ測量によりため、それらを除いた地表面を表すデータ（以下グラウ

取得したデータであり、地表面付近に多数のオリジナル

ンドデータと記す）を生成する。そして、グラウンドデ

データが集中していることがわかる。

ータを内挿補間して格子状のデータ（以下グリッドデー

オリジナルデータ
グラウンドデータタと記す）を算定する。グリッドデータに加工すること
によってはじめて勾配や斜面の凹凸などの微地形量、標高差分値を算出することができる。しかし、オリジナル
データからグラウンドデータを生成する過程に専門技術者の手動によるフィルタリングが含まれるが、高度な技術力を必要とするため正確なグラウンドデータの生成は難しい。このような現状を踏まえ、本稿ではオリジナル
データからグリッドデータの生成過程において、誰でも簡易にかつ精度を落とすことなくグリッドデータを生成する方法を提案する。

鉛
直
方
向

10m
水平方向

図-2 オリジナルデータとグラウンドデータの比較

2. 検討対象地域(2) 内挿補間方法

本研究では、岡山県総社市の落石崩壊斜面を対象とし一般的な点群処理ソフトでオリジナルデータから自動た。斜面上に小さな崖と落石露頭が分布しており、針葉フィルタリングを行った点群データ（以下地表近傍デー

樹と広葉樹がおよそ1：1の割合で生育している。

タと記す）とグラウンドデータの比較を行った。
（図-3）
地表近傍データはデータ数も多く、詳細な地形を読み取

3. 解析工程れる反面、地表遮蔽物も反映している。これより、点群本研究で提案する解析工程を一般的な解析工程に重ねて以下に示す。
（図-1）

処理ソフトでフィルタリングしたデータをそのままグリッドデータに反映することで、より詳細な地形を表現できる可能性がある。そこで、点群処理ソフトで得られた

現地計測

地表近傍データから内挿補間を行った。本研究ではクリ基準点による
標高調整

ギング法を内挿補間として使用した。クリギング法は空間データの内挿推定の一手法であり、確率論的に最良なオリジナルデータ
フィルタリング（点群処理ソフトによる自動抽出）

値を推定する方法である。2)● 地表近傍データ

地表近傍データ
フィルタリング（専門技術者による手動調整）
グラウンドデータ
TIN の生成（点群処理ソフトによる自動抽出）● グラウンドデータ

1,819,101 点

72,862 点【提案手法】
クリギング法による内挿補間（点群処理ソフトによる自動算定）
鉛直方
向

グリッドデータ
一般的な解析工程

図-1 提案する解析工程

提案する解析工程

1m
水平方向

図-3 地表近傍データとグラウンドデータの比較

全地連「技術フォーラム 2024」新潟
近傍データから生成したグリッドデータの方が標高が高(3) グリッドデータの比較
地表近傍データを用いたグリッドデータ（提案方法）とグラウンドデータを用いたグリッドデータ（一般的なく、崖の下部ではグラウンドデータから生成したグリッドデータの方が標高が高くなる。

方法）を比較した。クリギング法によって 10cm のグリッ

以上の結果から、斜面上の平坦面では本研究で生成しドデータを生成し、グリッドごとに差分を算出した。
（図たグリッドデータも一般的な方法で生成されたグリッド-4(b)(c)）赤い部分は一般的な方法で作成したグリッド

データもほぼ同等であることが確認できた。しかし、地データの方が標高が高く、青い部分は提案方法で作成し形の特異点では本研究で生成したグリッドデータの方がたグリッドデータの方が標高が高いということを示して

現地の地形をより正確に反映している。この地形の特異いる。図-4 の(b)(c)より青色のグリッドは、等高線が密点は、調査技術者が現地調査する際に重要なポイントでで標高の高い部分に集中し、赤色のグリッドは、標高のあるため、この分布を調査前に知ることは、現地調査の低い部分に集中していることが読み取れる。図-4 の(a)効率化や安全性確保に寄与する。

における黄色の点は、
グリッドデータの標高差が 50cm をグラウンドデータから生成したグリッドデータ
地表近傍データから生成したグリッドデータ

超えた座標である。凸状の岩石露頭や小崖と重なっており、
周辺地形と比較して突出した形状を示す地形である。

(A)

また、図-4(a)の赤い点の座標を(b)(c)に表示させると、青いグリッドの直下に位置している。以上の結果より、
地表近傍データを用いたグリッドデータは、
図-4(a)の岩
石露頭の形状を適切に表現できている。
差分値（ｍ）

青【一般的傾向】

(2)

(1)

0.3

(A)
水平方向

図-5 の断面線

0.5

鉛
直
方
向

0.1

(B)

赤
－地盤線

1m
(B)

-0.1

●地表近傍データ-0.3

図-5 断面上の2つのグリッドデータ分布と一般的傾向●グラウンドデータ

-0.5

47

(a) 地上型レーザによる点群データ

4. まとめと課題
本研究では、オリジナルデータからグリッドデータの

48
48

46

生成工程において、誰でも簡易に、精度良く生成することが可能となった。従来の手法と比較すると、作業効率

45
47
46

(b) (1)周辺の差分図(c) (2)周辺の差分図

図-4 地上型レーザによる点群データと差分図が上がり、専門技術者の労力を削減することができる。
また、本研究のグリッドデータは一般的な方法で生成したグリッドデータよりも岩石露頭や小崖の凹凸をより詳細に抽出することができた。

次に、グリッドデータの断面を図-5 に示す。(A)点で一方で課題もある。本提案では、手動調整のフィルタ

は、オリジナルデータとして存在していた点群がなくな

リング作業を削除しているため、グラウンドデータが必り、グラウンドデータから生成したグリッドデータは地要な場合には対応していない。また、汎用的な点群処理

表近傍データから生成したグリッドデータに比べて下方

ソフトを用いて検討しているため専門的なソフトに比べに位置している。ところが実際は、この場所に岩石露頭てデータ数の上限やフィルタリング条件等機能的に劣っが存在している。
（図-4）岩石露頭や崖などの微地形は、ていると推測される。地形や産状に応じて点群処理ソフ

斜面上において特異な形状であることからグラウンドデトの最適な生成条件の検討は必要となる。

ータ生成の手動調整時に不要な点群として削除された、あるいは TIN の生成時に代表点から外されたと考えられ《引用・参考文献》

る。(B)点は、崖下のデータであるが、地表近傍データよ

1）﨑田晃基， 菊地輝行，西山哲：地形量図を用いたサりグラウンドデータの方が上に位置しており、凹地の特ポートベクトルマシンによる落石発生源の検出，地盤性を詳細に反映していない。このように、代表点がまば工学ジャーナル，17巻，2号，pp.147-157，2022.

らに抽出されると凹凸のある地盤線を直線近似すること

2）阪田義隆：クリギング入門 －空間データ推定の確率となり、図-5 の左下図で示した通り、崖の上部では地表論的アプローチ－， p240 ，コロナ社，2021.

全地連「技術フォーラム 2024」新潟【9【CO92】

斜面点検調査における MR 技術の利用
株式会社アサノ大成基礎エンジニアリング

〇伏木

秀斉，三浦

理司

1. はじめに
斜面点検調査は，防災対策事業や日常の道路維持管理の一環として，災害の発生をできる限り未然に防止し被害を最小限に抑えることを目的として実施される（1）．転石や落石，崩壊跡地といった危険事象を現地で直接発見できる業務であり，迅速かつ正確な観察記録が必要とされる（写真-1）．しかし当社の現状の点検調査は地形図からの判読を用いて情報を用紙に記録し、点検後に清書する方法を取っており、点検結果の完成に時間がかかるといった課題が発生している．これらを解決するために当社では Mixed Reality 技術（以下 MR）技術を利用し、点検調査の高精度化，効率化を図っている．
本論では MR 技術の利用による斜面防災への効果と，テスト使用を通じて挙げられた課題を報告する．

写真-2 MR 技術を利用して見られる空間のイメージ
さらに現実世界に映し出した仮想のデジタル情報に直接アクセスし、機能的に操作することで点検調査における以下の利点が考えられる．

（1）事象情報の評価の統一化
斜面の危険性は，起きている危険事象とその規模による採点方式で判断される．現在の調査では事象の記録結果に対しての評価が，調査者の習得度によりやや左右されてしまう恐れがある．
MR 空間中のカルテへの記入は事象とその規模毎に選択式にし，選択結果毎の評点を設定することで事象情報の評価基準を統一化することができる．

（2）点検結果カルテ作成の効率化
写真-1 調査中に確認された斜面上の転石

2. MR 技術について

現在の調査では現地で記録した事象情報を，カルテ用
紙上で清書することでカルテを作成しているが，現地作

MR 技術とは拡張現実（AR）と仮想現実（VR）を組み合わせた技術であり（表-1），現実世界と仮想世界を重ね合わせてそれらの情報を同時に表示できる（2）（写真-2）．

業とカルテ作成作業を別で行うことで，成果物を完成させるまでに多くの時間を要する．
MR 技術を利用して現地空間に電子カルテを映し出す
ことで調査中に確認された事象およびその特徴を即座に表-1 各デジタル技術の特徴

入力できる（写真-3）．現地で得られた情報をカルテに直接入力作成し，点検結果の完成までにかかる時間を大

技術名

特 徴

幅に削減される．また，一度確認した事象を，位置情報を含めてデータ内に保存することで定期的な点検を行う

拡張現実
（AR）

現実世界に仮想現実を投影する技術

仮想現実
（VR）

現実世界を無視して仮想現実を構築する技術

複合現実
（MR）

現実世界と仮想現実影響し合う空間を構築する技術

際に経年による事象の変状を瞬時に照らし合わせ，正確に判断できる．

(3)現場の安全性の向上
現在の点検では紙を用いての記録を行っており，記録中には周囲確認が不足して怪我や事故に繋がる恐れがあったが，空間にカルテを映すことで記録中にも周囲状況を見ながら行えるため，従来よりも周囲の安全を確保できる．

全地連「技術フォーラム 2024」新潟

写真-4 モルタル工の経年劣化による剥離およびひび割れ
写真-3 MR 空間でのカルテ作成画面

3. MR 技術利用の課題

また，開発が進む毎に行うテスト使用は MR 技術の操作スキルを習得する機会としても活用できる．当社ではテスト段階として MR 技術を野外で使用した結果，実斜面防災点検としての MR 技術の操作経験がある人員が践的な利用にあたり新たな利点と課題が浮上した．現地

少なく，実践使用を見据えた操作スキルを習得している

使用者の視点から挙げられる課題は以下の通りである．

人材が限られていることが現状である．今後のテスト使(1)点検評価項目の不足

用の機会に複数の人員が係ることで，開発段階の課題を登録しているカルテのデータは，テスト段階ではあるより早期にかつ多く発見できるとともに MR 技術の実践が現状では点検結果の選択項目が危険度評価に対して十使用に到達するまでに操作技術の習得者を多く育成でき分に細分化できていない．たとえば，同じ評点となってることが期待される．

いる事象でもその規模の違いによって危険度と判定され

5. おわりにる重要度が異なることが想定される．今後は防災カルテ

本論では斜面防災点検調査における MR 技術の利点，の安定度調査表における採点基準を参考に項目を細分化

使用における現状の課題及び展望を確認した．MR 技術

し，評価基準をより高精度に統一化することが求められの有効利用の可能性は多岐にわたり，将来的には多方向る．

の点検，調査への導入が期待される．導入を実現させる（2）MR 機材の持続時間ために自身が取り組めることとして，MR 技術の知識を当社では MR 技術を用いるヘッドマウントディスプレ

より深め，斜面防災点検以外の調査においても MR 技術

イとして，Hololens2を使用している．この機材のバッテを活かせる機会の創出ができる立場になっていきたいと

リー駆動時間は2～3時間と短く，複数のディスプレイを考えている．また操作スキルをより高め，MR 技術を扱持ち歩く必要が生じる．したがって，ディスプレイのバ

う人材をより多く育成できる様な指導に携われる立場にッテリーの長寿命化に対する工夫（たとえば，使用時間

なっていきたいと考えている．今後も社会実装に向けての短縮化，使用対象の選別等）が求められる．

MR 開発者と現場調査者の間でより多くのコミュニケー

4.MR 技術利用の展望ションを取り合い，浮かび上がった課題を解決して開発

MR 技術について斜面点検に対する利用を中心としたを進める所存である．

開発及び課題克服が進められているが，現在取り組んでいる開発を基に，今後は対策工が完了したインフラの点《引用・参考文献》

検調査にも活用可能である．

（1）財団法人道路保全技術センター：防災カルテ作成・

近年は社会インフラの高齢化が懸念され，インフラを更新する際に生じる多額の費用及び長期間の工事が問題となっている．これらへの対策として劣化や損傷が進行

運用要領，1996.12（2）Microsoft Build：Mixed Reality に関するドキュメ
ントする前に補修，修繕対策を行う予防保全維持管理という(https://learn.microsoft.com/ja-jp/windows/mixed-

考え方が導入されている．当社の点検調査においても斜reality/)

面対策工の損傷や経年劣化が多く確認されており（写真-4），保全事業においても MR 技術を利用することで迅速な作業及び保全箇所の対策対象決定を可能にし，施設効
果の効果的な維持修繕につなげられることが期待される．

全地連「技術フォーラム 2024」新潟【9【CO93】

ドローンおよびフォトグラメトリを活用した落石調査の事例
株式会社キタック〇田中

1. はじめに

悦司，遠藤

雄治,池田

真彦,戸貝

直樹,田中

文男

3. ドローンによる空撮、フォトグラメトリ

本調査地は,一般国道 402 号に面する最大斜度約 80 度,

フォトグラメトリとは,様々な角度から撮影した対象

最大高さ約 50m の崖で,既往の道路安定度調査において,物の写真を合成し,3D モデルを作成する技術である.本

要対策と判定されていた斜面である.落石対策工検討に調査の対象は高さ 50m におよぶ斜面で,様々な角度から必要となる設計対象落石径や安定度を決定するために落写真を撮るには空撮する必要があったため,撮影にはド石調査を実施した.

ロ ー ン を 用 い た . 撮 影 に 用 い た 機 体 は DJI 社 製 のPhantom4 で,一般的に普及している機体である.空撮で調査対象斜面は,2 秒毎に 1 枚自動で撮影するモードを用い,合計 1300
枚の写真を撮影した.撮影時間は 1 時間弱であった.
フォトグラメトリにより作成した 3D モデルを図-1 に示す.フォトグラメトリでは,Bentley Systems 社製のContext Capture というソフトウェアを用いた.1300 枚の写真を合成するため処理時間は 3 日程かかったが,シ

写真-1 調査対象斜面

ステム操作は 15 分程度である.

これまでの急崖における落石調査では,ロープアクセ
スにより斜面を近接目視し,落石の分布,サイズ,安定度を把握していたが,急崖においては見通しが効かず,実際に近接するまで落石が分布するか等不明なことが多かった.そのため,落石の有無に関わらず隅々までロープアクセスにより近接する必要があり,作業の効率化を図ることが課題であった.
近年,各分野においてドローンによる空撮が多く用いられるようになった.また,写真から 3D モデルを作成するフォトグラメトリという技術も確立された.そのため,落石調査の効率化を目的として,ドローンおよびフォト
グラメトリを活用し,落石調査を提案・実施した.

2. 調査地の地質
調査地周辺には新第三期中新世の安山岩溶岩・火成岩が広く分布している.また,調査地の露岩表面部は破砕され,径 5cm～20cm の礫を含有する礫岩状を示す（写真-2）.
本層は海水中において火山活動の際に流れた溶岩が水と接触,急冷され破砕・角礫化した岩石（ハイアロクラスタイト）である.

図-1 生成された3D モデル

4. 3D モデルの活用と効果
図-1 に示した 3D モデルを用い,調査対象斜面を任意の視点で観察することができるようになったことで,現地調査前に,近接して調査すべきポイントと近接する必要のないポイントが事前に把握可能となった.結果として
近接目視のための適切なロープアクセスの位置を選定でき,現地調査の効率化につながった.
また,調査対象斜面を真正面から捉えた 3D モデルのキャプチャ画像を作成し,現地調査の野帳として用いた（図-2）.従来であれば平面図を用い,現地の地形と図面上の位置を見比べながら落石の位置を特定し図面に描き込んでいく.しかし,自らの位置を平面図から読み取るためには読図力が必要となり,位置特定にも時間を要する.3D
化した画像を野帳に用いることで,現地での位置特定が容易となり,作業効率化につながった.

写真-2 調査地の露岩状況

全地連「技術フォーラム 2024」新潟
ただし,3D モデル上のオブジェクトを平面図に貼り付けるためには,3D モデルから点群データおよび等高線を作成し（Context Capture）,その等高線に3D モデル上で描画したオブジェクトを貼り付け（Civil3D）,その図面から測量平面図に再度オブジェクトを貼り付ける（汎用CAD）,という手順を踏む必要があり,少々時間を要した.

5. まとめと課題
ドローンによる空撮写真およびフォトグラメトリにより生成された3D モデルを用いる事により,現地調査前に斜面全体の状況および落石の分布を把握することがで
図-2 野帳として用いたキャプチャ画像（抜粋）

き,①現地での的確なロープアクセス実施が可能となった.また,キャプチャ画像を野帳として用いることで②現調査結果の取りまとめでは,現地で確認した落石の位

地での位置把握が容易となり,精度共に作業時間の短縮

置を3D モデル上に描画した（図-3）.これにより平面図に繋がった.3D モデル上に結果を描画することで,③発上での説明よりも,視覚的に危険性や現地状況を伝える

注者への報告が分かりやすくなり,④平面図上での落石事が可能となった.

位置の精度も向上した.
―凡例―
1

岩塊

1.

写真番号

今後の課題としては以下4つが考えられる.1つ目は,3D
モデル上での落石サイズの計測である.3D モデル上ではサイズ計測が可能となっており,実寸のサイズと3D モデ
ル上でのサイズに誤差が生じるのかを検証する必要があ
る.2つ目に面積に応じた撮影枚数の把握である.今回撮
影した枚数が1300枚であり,データの容量が大きく,ストレージの圧迫につながるため,面積に応じた撮影枚数を把握する必要がある.3つ目に,3D モデル上で示した結果
を平面図へ貼り付ける方法の簡略化である.先述の通り,
浮石等を3D モデル上から平面図に投影するには手間と図-3 3D モデル上に描画した落石位置（抜粋）

時間を要する.よって簡略化する方法を見つけることで作業効率化に繋がると考えられる.4つ目に樹木で覆われ設計を行う上で平面図に落石位置を投影する必要があた斜面の撮影方法を確立することである.3D モデルは写るが,3D モデル上に描画したオブジェクトは,平面図に貼真をもとに作成されるため,樹木などの影響で対象斜面

り付けることができ,落石の位置を従来に比べ高精度でが隠れてしまう事がある.

表すことが可能となった（図-4）.

以上4点の課題を解決することで,落石調査のさらなる精度向上と効率化が可能となる.
ドローンによる空撮技術,フォトグラメトリ技術,3D
CAD の技術は,日々目まぐるしく進歩している.今後も最新の情報を入手し,活用できそうな技術は実践していき,
効率化および生産性の向上に努めていきたい.

図-4 3D モデル上に描画した落石位置（抜粋）全地連「技術フォーラム 2024」新潟【9【CO94】UAV LiDAR による横ずれ断層の横ずれ量解析事例
中央開発株式会社

1. はじめに〇後藤慧，細矢卓志，斎藤 勝た現地測量を行う場合も，草木の繁茂による視界確保の

地形解析のための詳細地形データを取得する手段とし難しさや，人工改変地を考慮する必要があるなど複数のて，LiDAR 機器搭載 UAV を使用したレーザ測量の活用

課題があった．そのため，UAV レーザ測量を実施し詳細が期待されている．本手法は，上空から照射したレーザ地形モデルを作成・評価し，測量範囲内の地形を包括的が植生をすり抜けることで地表面の点群データを取得でに捉えて解析を行った．

き，高密度の地形モデルを構築できるという利点を持つ．
活断層の調査では，近年，植生がある場所の地形判読

3. UAV レーザ測量手法にレーザープロファイラ（以下 LP ）データが活用され本調査で使用した UAV は Matrice 300 RTK であり，搭るようになってきている．一方，UAV を用いたレーザ測載した LiDAR モジュールは Zenmuse L1（いずれも DJI 社

量は，LP データより低高度で撮影するため，より細かな製）である．LiDAR モジュールの仕様を表-1 に示す．測地形を判読できる可能性がある．本論では，横ずれ断層

量では解析用の地表点群データおよび現地状況確認用の地形の詳細地形データの取得と変位量解析を目的として，

オルソ画像（SfM 画像）を取得・作成することとした．

UAV レーザ測量を実施した事例を報告する．

飛行ミッションはジンバルの照射角度を変えたレーザ測量飛行 2 回と，LiDAR モジュール搭載 RGB カメラを使

2. 調査概要

用した写真撮影飛行 1 回の計 3 回を行った．飛行計測の調査対象の活断層は，中部地方に分布する北北西-南南
東方向に連続する断層で，平均変位速度や活動間隔，最諸元を表-2 に示す．3 回のミッションを行うのにかかった飛行時間は合計で約 30 分であった．

新活動時期等が不明であった．この活断層の活動性評価

点群データの処理には DJI 社製の DJI Terra およびのために，地表に断続的に分布する断層地形を手がかり

Blue Marble Geographics 社製の Global Mapper Pro を使用

として，地形地質踏査やオールコアボーリング，地形測し，植生の点群除去およびグラウンド点群データ作成を量等を用いた総合的な地質調査を行った（文部科学省研

行 っ た ． オ ル ソ 画 像 の 作 成 に は Agisoft 社 製 の究開発局・国立研究開発法人産業技術総合研究所，2024）

Metashape Professional を使用した．

1)．
地形測量の対象地は，浸食量がやや大きい一級河川本

表-1 LiDAR モジュール（Zenmuse L1）の仕様

流の右岸側に発達した河成段丘と，その段丘面を支流河測定距離450 m @反射率 80 %, 0 klx
190 m @反射率 10 %, 100 klx

川が開析して生じた複数の谷が分布する地域である．これらの谷と周辺の尾根には，断層の横ずれ運動により形

計測点数

最大 480,000 点／秒

成されたと思われる系統的な屈曲地形が存在する（図-システム精度

水平：10 cm /50 m

1）．対象地内の谷は空中写真や既存の公開 DEM データ

垂直：5 cm/50 m

では地形の判読が難しく，既往調査・研究における判読

最大リターン

3

結果の検証・再解釈のために詳細な地形測量を実施する

写真サイズ

5472×3648（3:2）

予定であった．しかし，トータルステーション等を用い

カメラ焦点距離

8.8 mm / 24 mm (35mm 換算)

表-2 飛行計測諸元
飛行区分

図-1 調査位置図 2)

ジンバル

高度

角度

地上

計測面積

点群密度

（m2）

(点/m2)

解像度

（m）

（°）

(cm/pixel)

LiDAR

80

-90

12745

574

1.64

LiDAR

80

-60

12745

574

1.64

連続写真

100

-90

12745

―

2.18

全地連「技術フォーラム 2024」新潟
4. 測量結果(2) 谷の屈曲形状に関する検討

レーザ測量によって取得した点群データから0.1m メ

今回の UAV レーザ測量で得た地形モデルでは，A 谷・ッシュの高精度数値標高モデル（DEM）を作成し，陰影B 谷の屈曲量が異なり，B 谷より A 谷の屈曲量が少なく段彩図や等高線図等の適切な地形表現図を作成して解析判読される．しかし A 谷は馬蹄形をなす上端部や，北壁に使用した（図-2）．地形モデルからは，2つの谷が左横面側に階段状地形の不連続が見られることなどから，崩ずれ的に折れ曲がった形状を成し ，図中の B 谷の前面

壊地形である可能性が高いと判断した（図-4）．北壁面のに尾根が張り出して『閉塞丘』が形成されている様子が張り出しは崩壊土砂によるものと考えられることから，確認できた．また B 谷内および植生に覆われていた山地

A 谷は断層運動による変位量の判読には適切でないと判

斜面の広範囲に，連続した階段状の地形が認められた．

断した．
一方で B 谷は流水の存在する浸食谷であり，閉塞丘の張り出しによって河道が流向を変えていることから，B

谷の屈曲

谷の屈曲

谷の屈曲形状は断層運動による横ずれ変位量の判読に適していると判断した． B 谷の北壁面側は宅地や農地としての改変が見られるが，閉塞丘の発達する南側壁面は上流から下流にかけて谷壁の追跡が可能である．歩道を境

閉塞丘
標高

A
階段状の地形

界に南側壁面の伸長方向をそれぞれ直線化すると，谷壁の左横ずれ変位量は約 35m であると解釈できる（図-4）．
以上のことから、詳細地形モデルを作成することにより，谷の屈曲量や，断層運動の方向について明らかにすBることができた．

図-2 DEM を加工した地形表現図の例（陰影段彩図）
壁面の崩壊

5. 解析検討結果(1) 土地利用状況
作成した地形モデルを基に，現地調査の結果とオルソ
画像から判読される現地状況を踏まえ，土地利用図を作崩壊地

A成した（図-3）．山地斜面を含む広範囲に認められる階段状の地形は放棄地を含む農地で，特に B 谷内の地形は面が水平に近いこと・谷に流水があり水はけの悪い土壌が馬蹄形の滑落崖B

堆積していたことなどから水田跡であると考えられる．
B 谷内の水田は谷底のほぼ全域を占めており，谷底の低図-4 谷の屈曲形状と変位量の解釈

地をくまなく利用するように複雑に区分されて分布している．A 谷・B 谷を隔てる丘陵地部（尾根部）は畑地として整備されており，尾根のずれ量の正確な値を判読することは困難であった．

6. まとめLiDAR 搭載 UAV を使用したレーザ測量により，植生があり地形が複雑で判読が難しかった山間部の断層変位地形を捉え，地形の解釈や活動性の評価に役立てることができた．UAV レーザ測量は，調査地に山林を含む場合にも詳細な地形を把握することができ，活断層調査のほか，斜面調査や災害調査などで今後も様々な応用が期待される．
《引用・参考文献》

A1) 文部科学省研究開発局・国立研究開発法人産業技術総合研究所（2024）活断層評価の高度化・効率化のた

B

めの調査手法の検証 令和5年度 成果報告書
2) 国土地理院地図（陰影起伏図）に加筆，
図-3 土地利用図

https://maps.gsi.go.jp/（最終閲覧日2024/5/20）.

全地連「技術フォーラム 2024」新潟【9【CO95】

災害対応時における空間情報データの活用事例
株式会社村尾技建

〇草野

亙，松永

京子，田中

倫久，江村

剛，長谷川

和弘

1. はじめに
地理空間情報活用推進基本計画が策定されて以降，航地層境界

空 LP データをはじめとした空間情報データの公開が進

崖錐堆積物

A

められている.地質調査においても激甚化・頻発化する自花崗岩

然災害への迅速な対応として空間情報データの活用が進

ENE-WSW方向の亀裂

められている.空間情報データを適切に用いることで迅
速な対応や情報共有が可能になるなどの利点があるが，N-S方向の節理手法については模索段階である.
本報告では，災害対応時において空間情報データを活用した地質調査事例を紹介する．

2. 令和6年能登半島地震により発生した岩盤崩壊斜A´N面の地質調査0(1) 概要1530(m)図-1 SfM による地形判読結果

令和6年能登半島地震の発生により，震央から離れた急地形解析の結果，崩壊は A-A´断面において長さ約峻な海岸部を通る道路上斜面で崩壊が発生した.その後，17m，厚さ約5m の規模であり，崩壊の形態が岩盤崩壊で隣接斜面にて岩盤崩壊が発生した. 調査地は，急峻で地あったことが判明した（図-2）.

表踏査は困難であり，再度の崩壊も考えられた.このため，UAV による SfM（多視点ステレオ写真測量）を実施
し，作成された立体モデルを用いて，発生源の特定や今後の危険個所の抽出を行った.
(2) 課題と問題点
課題は再崩壊した斜面や隣接斜面において，今後同様な崩壊が発生する可能性を推測し，必要な地質調査計画を立案することである.問題点は①災害発生地は海岸に面した急崖斜面であり，地表踏査による現状把握や岩盤崩壊の発生源の目視確認が困難であること.②加えて当該道路は幹線道路であり災害対応として迅速な対応が求められたことである.
(3) SfM による地形判読と2時期の地形解析
上記の対応策として以下の二つの手法により現地状況の把握を試みた.
①UAV による SfM と地形判読
SfM により作成された立体モデルによる地形判読か
ら，地表の地形・地質状況の確認と，岩盤の特徴につい図-2 SfM による地形判読結果(4) 危険個所の抽出てとりまとめた（図-1）.当地の地質は基岩の花崗岩の上崩壊の発生形態より，今後想定される災害箇所の抽出に崖錐堆積物が堆積していることが判明した.また，花崗を行った.想定される崩壊発生形態別に図-3のとおり4ブ岩には節理等の亀裂が発達していることが判読できた.

ロックを抽出した.

②2時期の点群データによる地形解析(5) 結果

被災地では地震後とその後の隣接斜面の崩壊後の2回

当該現場では人が立ち入れない急崖斜面において UAVの SfM データを取得することができた，そこから得られを用いた SfM による地形解析や ICP 手法を用いた2時期

た2時期の DSM（Digital Surface Model：数値表層モデの地形解析を行い，現地状況や崩壊発生形態を把握する

ル）を比較することにより，発生した崩壊規模の推定をことができた.空間情報データを用いて迅速な対応がで行った. なお，2時期データの位置合わせとして，ICP

きたことによりその後の詳細調査計画の立案までスムー（Iterative Closest Point）手法を用いた.

ズに業務を遂行できた.

全地連「技術フォーラム 2024」新潟
させ点群の構成する面と面の距離を最小化することも考慮した CCICP(Classification and Combined ICP）手法
1)2)を適用した.

②解析結果
3次元的な移動方向と移動量を表現した解析図を図-5に示す.今回滑動した地すべりブロックは概ね南北方向に移動しているが，中段から下部にかけては左右に開く
方向にも変位が発生している.特に右側部では，沢地形に向かって表層部が崩壊している様子が読み取れる.

特許第 6817721 号
地形変化解析方法

凡例
二次元ベクトルにて移動方向、

地すべり滑動方向 矢印の色で三成分の移動量

図-3 今後想定される災害箇所の抽出を示している。
XYZNorm（m)0.00～0.40m

3.

地すべりにおける点群データを用いた解析事例

0.41～0.60m
0.61～0.80m(1) 概要0.81～1.00m

主測線

新潟県東部の阿賀町（旧津川町）において令和5年春期に急激な融雪に伴う幅48m，長さ75m の地すべりが滑動した.早急に地すべり対策を進める上で，地すべりブロッ

1.01～1.20m
1.21～1.50m
1.51m～

250クの範囲と移動方向を推定し，調査・観測地点を適切に配置する必要があった.このため，2時期の点群データを

音無川

50(m)

図-5 変動ベクトル解析結果(4) 結果用いた標高差分解析と変動ベクトル解析を行い，地すべ

標高差分解析と変動ベクトル解析により地すべりブロ

りの範囲や移動方向の推定を行った.

ックの範囲と移動方向を推定し，ボーリング調査地点を(2) 標高差分解析選定した.また，
現地調査結果と動態観測結果等と合わせ2時期の点群データを比較して取得し，標高差分の大きて，地すべり発生機構の検討に活用できた.

さを色調の濃淡で表現した解析図を図-4に示す.
音無川左岸部では，崩壊の前後で顕著に標高が上昇している.これは，地すべり土塊が押し出されたためで，すべり面は河床付近まで連続していると判断された.

2m

おわりに
今回紹介した事例では，SfM や点群データをはじめとした空間情報データやそれを利用した解析手法により，地すべりブロックの頭部では 1～2m 程度の標高低下が認められる．
地すべり活動に伴い地盤が引き延ばされ，相対的に標高が下がった（沈下した）状態であると考えられ
る．

凡例
(標高差)
3m

4.

災害時において重要な即効性を確保することができた.
一方で，様々な解析手法の地質調査への活用について
は課題や改善点もあるため，これらを踏まえた上で今後も空間情報データを地質調査へ活用していきたい.
《引用・参考文献》
1) S.Takai, H.Date, S.Kanai, Y.Niina, K.Oda, andT.

1m

地すべりブロッ ク の 末
端部では最大 3m 程度の標高の上昇が認められる.
崩壊前は流路で あ っ た
部分に地すべり土塊が押し出し，相対的に標高が上昇した状態と考えられる．

0m
-1m
-2m

音無川

registration

of

MMS

pointclouds of urban areas using trajectory,
ISPRS Ann.Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf.
Sci.,II-5/W2, pp.277-282.
2) K.Oda, S.Hattori, T.Takayama (2016)：Detection

0-3m

Ikeda(2013) ： Accurate

25

50(m)

図-4 2時期の赤色立体地図からの標高差分解析(3) 変動ベクトル解析

of Slope Movement by Comparing Point Clouds
Created by SFM Software, The International
Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing

①解析手法

and

解析は ICP（Iterative Closest Point）をさらに発展

pp.553-556.

SpatialInformation

Sciences,

XLI-B5,