自己紹介

2019年5月17日 福井県ニューレスプ協会技術講習会 資料
於 ふくい産業支援センター

UAVを用いた現地調査支援について〜斜⾯崩壊形状，⽔稲の活性度，吹付法⾯のひび割れの把握〜

福井工業高等専門学校 辻野和彦

辻野研究室が所有するUAV(1)
名称
地上解像度

辻野和彦（TSUJINO, Kazuhiko）
福井工業高等専門学校 准教授 環境都市工学科
専門 空間情報工学◎授業では，測量学，応用測量学，空間情報工学に加え，構造⼒学，実験実習（RC梁・トラス・⽔理実験）等を担当◎研究では，衛星画像を用いた斜⾯崩壊に関する画像解析
斜⾯崩壊発生箇所の特徴の分析→予測につなげる
最近は，UAVによる空撮画像の活用
UAVを用いたモルタル吹付法⾯のひび割れ抽出
UAVを用いた⽔稲の活性度調査
空撮画像とLiDARデータを用いたスギ林の材積推定
空撮画像を用いた河床形状の把握

辻野研究室が所有するUAV(2)

情報科学テクノシステム
情報科学テクノシステム社製
テクノシステム社製
GrassHOPPER
HOPPER
Grass名称1.1ｃｍ（高度30ｍ）
3.3ｃｍ（高度100ｍ）
5.5ｃｍ（高度150ｍ）

カメラ

主な計測対象 小範囲向け
質量2.0ｋｇ

サイズ

80cm×80cm×30cm

ペイロード

600ｇ

推奨飛行距離 操縦者から半径200ｍ
飛行高度

航空法に基づき150ｍ以下

離発着条件

GPSが取得可能で1ｍ四方程度の平らなスペース

耐風性

7m/sec

DJI社製
DJI社製
Phantom 3 Professional
Sony EXMOR
４Kビデオ撮影(3840×2160画素)
12メガピクセルの静止画撮影（4000×3000画素）

主な計測対象 小範囲向け

GrassHOPPER○オートパイロット（⾶⾏ルートの指定）○プロポで操縦※Bizworks社より現在は，Hornetとして販売されている機種

サイズ

60cm×60cm×20cm

ライブHDビュー iPadで確認
バッテリー

4480 mAh

Phantom 3
Professional※3台所有

辻野研究室が所有するUAV(4)辻野研究室が所有するUAV(3)
名称

DJI社製
DJI社製
Inspire1 Professional

名称DJI社製
DJI社製
Phantom 4 Professional

カメラ

Zenmuse X5
４０９６×2160画素
16メガピクセルの静止画撮影（4608×3456画素）

カメラ

1″ CMOS
４Kビデオ撮影(4096×2160画素)
20メガピクセルの静止画撮影（5642×3648画素）

飛行時間約18分

最大速度22m/sec（79.2km/h）

主な計測対象 小範囲向け
サイズ

ライブHDビュー iPadで確認
バッテリー

60cm×60cm×20cm

ライブHDビュー iPadで確認

4500 mAh

バッテリー
空気⼒学を考えた変形設計
カメラを載せ替えることも可能

5870 mAh

赤外線センサーでぶつからない機体
カタログ値では，約30分の⾶⾏が可能

福井高専環境都市工学科の測量教育とUAV
本科１年 専門基礎Ⅱ２単位（座学：距離・角・平板・多角）（実習：距離・トランシット、平板）
本科２年 測量学 ２単位（⽔準・⾯積体積・地形・地図編集・写真・基準点）
実験実習Ⅰ２単位（構内の地図作り（多角・⽔準・平板測量））
本科３年 応用測量学１単位（路線・GNSS・測量数学）
実験実習Ⅱ２単位（UAVによる3D点群測量の基礎等）
空間情報工学（学際１単位）衛星リモートセンシング、UAV等専攻科2年環境都市システム工学（2単位） 空撮画像の活用（座学・実習）※本年度より、本科3年次の実験実習において、UAVを用いた空撮を実施。
１週目 30分：UAVの話、フライトシミュレーションの体験
60分：⾶⾏訓練
45分：⾶⾏高度と画素数の関係、オートパイロットによる空撮
2週目 135分：exif toolsによる標高の補正
座学
Photoscanによる3Dモデルの生成
実習

演習

本日の内容
昨年度のはなし
 2009年スマトラ島沖地震による調査
 地上基準点や重複度の違いが3Dモデルに与える影響 2018年台風18号による斜⾯崩壊（越前町⼋⽥の事例）
 河床形状の把握（岐⾩県⻑良川分流（今川）の事例）
 吹き付け法⾯の点検
本年度のはなし（昨年度の卒業研究＋α）
・2018年7月豪雨による斜⾯崩壊の調査
・⽔稲の活性度と⼟壌栄養分との関係
・UAVによる河床形状の把握〜日野川の事例〜
・空撮画像とLiDARデータによるスギ林の材積の推定・吹き付け法⾯の点検（ひび割れ抽出法の検討）

はじめに 近年，i-Constructionの流れを受けて，建設現場におけ2018年7月豪雨による斜⾯崩壊の現地調査と斜⾯安定解析

るUAVの活用が盛んになってきている．
 福井県内の官公庁や建設会社，建設コンサルタントにおいてもUAVの導入が進んでいる．
 平成30年7月豪雨を誘因として発生した斜⾯崩壊箇所について空撮を⾏い，3Dモデルやオルソモザイク画像，数値表層モデル（DSM: Digital Surface Model）を生成した．
 今回はGNSSによる基準点測量は実施していないため，位置精度はXYZ方向ともに誤差が含まれることに注意を要す
る．

使用したUAV

平成30年7月豪雨の概要
2018年7月3日，台風7号が東シナ海を北上し，4日には台風が日本海を北東に進み4日15時には日本海中部において温帯低気圧に変わった。その後，8日にかけて梅雨前線が本州付近に停滞し，南から暖かく湿った空気が流れ込んだため，⼤気の状態が非常に不安定となり前線の活動が活発となった。このため，福井県上空の⼤気の状態も非常に不安定となり⼤雨となった。

2018年7月4日から8日にかけての
福井県の総降⽔量（出典：福井地方気象台）

7月4日から8日までの総降⽔量◎九頭⻯：424.5mm◎三 国：417.0mm◎越 廼：330.0mm
アメダス観測点の三国や越廼などでは， 7月7日0時頃から30mm/hour程度の降雨が6時間継続し，総降⽔量を急激に増加させた。
→平成30年7月豪雨地盤災害調査団のメンバーとして，現地調査を実施

 本調査ではDJI社製Phantom 3 Pro.を使用

 4,000画素×3,000画素の静止画，リアルタイムのHDビデオ(4K)の動画撮影
 機体サイズは，590mm×590mmで機体重量1,280g（⼩型かつ軽量）．バックパッ
クに一式を収納できるため可搬性も優れている．
 今回の調査箇所は林道沿いなどの⼭間部が含まれ，携帯電話の電波が届かない場所が多かった．
→電波が届くエリアに関してはオートパイロット（オーバーラップ80%，サイドラップ60%）で撮影→電波が届かないエリアに関しては，オーバーラップ80%以上およびサイドラップは60%以上を目標として手動で空撮．

本調査で使用したUAV（DJI社製Phantom 3 Pro.）梅浦の切⼟斜⾯崩壊

越前⻄部2号線の盛⼟斜⾯崩壊

・国道365号線沿い（調査当日は通⾏⾞両に注意しながら空撮）
・勾配45度程度の切⼟法⾯
幅約50m，⻑さ約50mにわたって崩壊
経験上，鉛直方向にコースをとって撮影(B) DSM（約2cmメッシュ）120

斜⾯中腹の植生
標高(m)

110
100
90
80
10203040

滑落崖からの距離(m)(C) オルソモザイク画像（約1cmメッシュ）（D） 崩壊の中心線の断⾯図たため，最高品質で3Dモデルを生成(A) 3Dモデル

50

プロファイル画像を確認すると斜⾯の形状は概ね捉えられていることが判る．

越前⻄部3号線の盛⼟斜⾯崩壊と⼟⽯流(B) DSM（約6mmメッシュ）（オルソモザイク画像，DSM共に6mmメッシュ） 滑落崖から傾斜角は約40°でほとんど変わらずに崩落している．

245
240

オルソモザイク画像の欠損は，中腹の植生により画像が得られなかった場所．

擁壁

0・Agisoft社製PhotoScanを用いて3D点群データを生成→3Dモデル，DSM，オルソモザイク画像

 写真枚数が少なかっ

標高(m)(A) 3Dモデル

 幅が約10mと⼩規模

235
230
225
051015202530

道路面からの距離(m)（C） オルソモザイク画像（約6mmメッシュ）（D） 崩壊の中心線に関する
プロファイル

越前⻄部3号線の盛⼟斜⾯崩壊と⼟⽯流

画像取得日：2015年4月26日

 Google Earth©において，⼟⽯流発生前（左図）と⼟⽯流発生後（右図）を比較

 現地にて流⽊が確認されたが，⾕筋や林道沿いの若いスギが流されたことが判る．

オルソモザイク画像（約2.8cmメッシュ）DSM（約5.6cmメッシュ）

林道（滑落崖）から約300mの区間，流⽊を伴いながら⼟⽯流が発生

越前⻄部3号線盛⼟斜⾯崩壊の滑落崖

⼟⽯流の動画（堆積域→滑落崖）

220

標高[m]

210200190180170
01020304050

滑落崖からの距離[m]

滑落崖のオルソモザイク画像

滑落崖から⼟砂の流送区域のプロファイル

 DSMは約3.5cmメッシュ．
 滑落崖の傾斜角は約35°

越前市⿊川の盛⼟斜⾯崩壊

3Dモデル

 崩壊には⾄らなかったがアスファルト舗装⾯にテンションクラックが⾒られた．
 携帯電話の電波が届いたため，オートパイロットにて空撮を実施．

越前市⿊川の盛⼟斜⾯崩壊

オルソモザイク画像（約1.2cmメッシュ）

DSM（約2.4cmメッシュ）

赤⾊⽴体地図とDSMとの比較

空撮のまとめ 調査団（グループA ）の一員として，4箇所の斜⾯崩壊箇所を対

185.00

航空レーザー測量成果

空撮によるDSM

標高(m)180.00175.00170.00165.00
0.00

5.00

10.00

15.00

20.00

25.00

30.00

35.00

40.00

道路面からの距離(m)

航空レーザー測量成果UAVによるDSMとの断⾯比較
レーザー測量による成果の道路⾯の標高，およびブロック積擁壁の法尻の座標値を参考にして空撮画像から得られたDSMをオフセットした．航空レーザー測量が1mメッシュであるため単純に比較することはできないが，形状としてはUAVで得たDSMの方が細密であり，三次元形状を精度良く捉えている．

現地調査で採取した試料の⼟質特性

⽴命館⼤学 ⼩林先生の成果

表1 採取した試料の基本的⼟質特性
項目
工学的分類[JGS0051]
粒度特性

礫分：砂分：細粒分 [%]平均粒径D50 [mm]強度特性

林道⻄部2号（上山中）（盛⼟斜⾯）
細粒分質砂 [SF]23：59：18

1：55：44

0.11

0.48

19.0

9.5

自然湿潤密度  [g/cm3]

1.590

1.968

⼟粒⼦密度  [g/cm3]

2.574

2.532

間隙比 e [ - ]

1.089

0.496

含⽔比 w [%]

28.3

16.2

飽和度  [%]

68.3

83.0

最⼤粒径 [mm]⼟質特性

国道365号線（梅浦）（切⼟斜⾯）
細粒分質礫質砂 [SFG]

内部摩擦角  [deg]粘着⼒[kN/m2]16.5 (14.5)

24.6 (27.1)

12.32 (10.18)

15.12 (4.77)※（カッコ）内の数値は，浸⽔供試体のデータ

象としてUAVを用いて空撮を⾏った．
 今回の空撮は，1箇所あたり15分程度で実施した．基本的にはバッテリー1本で斜⾯1箇所を調査することができた．
 安全⾯を考慮すると周囲やUAVを監視する人員も必要であるが，少人数で空撮作業を実施することができた．
 得られた画像から3Dモデル等を計算した．今回は，GNSS測量を⾏わずにUAVのGPSカメラの位置情報のみを用いているため，XYZ方向ともに誤差が含まれることに注意を要するが，どの斜⾯においても3Dモデル，数値表層モデル，オルソモザイク画像などから⼟砂災害の情報を得ることができた．
 今後，他の地理空間情報と重ね合わせが必要な場所に関しては，DSMやオルソモザイク画像の幾何補正を⾏いたい．
 崩壊前の地形が判るレーザー測量の成果は極めて有用．今後の構造物の維持管理にも役⽴てたい．

一⾯せん断試験の結果

⽴命館⼤学 ⼩林先生の成果○浸⽔によって切⼟斜⾯で約2割，盛⼟斜⾯で約7割の粘着⼒の低減が⾒られた。
○浸⽔によるサクション低下で⾒かけ粘着⼒が⼩さくなっていることを確認。
○両試料は，いずれも砂質⼟に分類される⼟質であるものの，内部摩擦角が一般的な砂質⼟に比べて⼩さく，降雨浸透による粘着⼒低下によって，斜⾯の不安定化が進⾏したことが⽰唆される。

すべり⼟塊の分割

安定解析に用いたすべり面断面図

⽴命館⼤学 ⼩林先生の成果

斜⾯安定解析を⾏い，⼟質⼒学的な観点から崩壊に⾄ったメカニズムを検討
調査によってすべり⾯形状が判明していることを受け，非円弧すべり⾯に適用できる簡易ヤンブ法による解析を⾏った．

=

1 +  −   tan∑  tancos (1 + tan tan ⁄

ここに，c：粘着⼒，φ：内部摩擦角，Wi：スライスの⼟塊重量，Δθi：スライス底⾯の傾斜角，bi：スライス幅，ui：スライス底⾯に作用する⽔圧であり，添字のi はスライスの番号

安全率の計算結果
⽴命館⼤学 ⼩林先生の成果

⽴命館⼤学 ⼩林先生の成果
⼟質パラメータと左図（すべり⾯断⾯図）を用いて安定解析を実施。
○断⾯図は，両斜⾯の崩壊部下端を原点にとり，実線をすべり⾯（UAV写真測量による実測値や対策工検討時の図⾯参照），点線を崩壊前の地表⾯（国⼟地理院発⾏の等高線地図に基づく推測）で表している。

斜⾯安定解析のまとめ

⽴命館⼤学 ⼩林先生の成果○UAVによる写真測量で生成したすべり⾯形状と採取した試料の⼟質試
験結果に基づいて簡易ヤンブ法を用いた安定解析を⾏った．
○浸⽔供試体による一⾯せん断試験 雨⽔の浸透によって粘着⼒が低下○この結果を安定解析に反映させて，降雨前後の斜⾯の安全率の変化を評価した．

国道365号線（梅浦）
切⼟斜⾯

林道⻄部2号（上山中）
盛⼟斜⾯

⾃然湿潤状態（降⾬前）

0.768

1.638

浸⽔状態（降⾬後）

0.650

0.966

降雨前でも安全率が1を切るという不合理な結果となった斜⾯もあったが斜⾯の不安定化に粘着⼒低下が⼤きく影響することが⽰された。
雨⽔浸透による強度定数変化の計測が⾏える試験機が一般化していない中で，その影響をどのように反映していくかがひとつの課題になる．
⼟質の不均質性の高い現場では，原位置で試料を採取したとしても，その現場の特性を代表するものには必ずしもならない
入⼒パラメータをどのようにして得るのか・・・はじめに農業就業人口（農業のみ・兼業（農業が主））
2010年
約260.6260.6万人
260.6

約85万人減
85万人減

2019年
約175.3万人

生産者の高齢化
生産者の高齢化
65歳以上 68.5% 平均年齢 66.8歳

水稲の活性度と土壌栄養分との関係

農業
少子化による少子化による担い手不足

スマート農業（ロボット技術やICTの活用）

新規就農者が苦労
新規就農者が苦労
約7割は生計が立てられない研究の目的と概要
研究目的
UAVを用いた水稲の活性度と土壌栄養分との比較

農機の⾃動⾛⾏

UAVによる
圃場情報収集人員不⾜の改善，品質管理などへの活用

概要

UAVを用いた空撮
UAVを用いた空撮

3Dモデル等の生成
3Dモデル等の生成

近赤外画像の解析

稲穂高さの検出

活性度の把握水稲の生長の把握・土壌栄養分の分析結果との比較

オートパイロットによる空撮

オルソモザイク画像とDSMの一例○本研究は，2017年度からスタート○代掻き直後をベースの高さとし，⽥植え後から約2週間に1回空撮を実施

オルソモザイク画像（地上画素寸法：約1.2cm）

調査対象の圃場（福井県越前市）
株式会社いーの越前様の圃場
福井高専の農工連携プロジェクトで利用
米の品種：日本晴（晩生）
6月上旬に⽥植えオートパイロットの設定画⾯の一例
オーバーラップ80％，サイドラップ60％
⾶⾏高度28.6m（地上画素寸法は約1.2cm）
⾶⾏速度3m/sec
DSM（地上画素寸法：約3.6cm）

草丈の実測値と推定値の比較

NIR(近赤外% − RED(可視域赤%NIR(近赤外% + RED(可視域赤%

実測値と比較して平均で約+7.6cm
最⼤で+12.0cmの誤差

NDVI =

空撮実施日の風速は3m/sec以下であったが，風による揺らぎの影響を受けている可能性もある．

赤⇒植物の活性が高い⇒１全ての結果が実測値を上回る→ベースとなるDSMの誤差が影響している？
概ね生⻑（草丈）は把握できる．
栄養生⻑期における草丈の実測値とDSMからの推定値の比較

NDVI（正規化植生指標）について

⻘⇒植物の活性が低い⇒-1

⽔稲の生⻑と共に⾊が2017年8月23日
変化
2017年7月3日⇒⽔稲の2017年7月26日

を捉えている2017年9月8日

⽔⽥内におけるNDVIの分布
⽔⽥⻄側と比較すると活性度が低い⇒⽔⽥内で活性度に違いが生じている（2018年度も同様の傾向）

仮説1：工事による影響？
Google Earthへのインポート
⽔の流出部分隣接する道路の工事の影響で仮設道路として利用

⽔の流入部分

8月23日

⽔の流れや温度による影響？
工事による影響？
その他の影響？

出典:Google Earth

仮説2：⼟壌栄養分との関係？
植物の成⻑に欠かせない三要素として窒素，リン酸，カリウム○窒素：主に植物を⼤きく成⻑させる事に必要不可欠な栄養素．
窒素が不⾜すると作物は生育不良となる。
○リン酸:植物の花や果実の成⻑と収穫量を助け，主に生殖成⻑を促す栄養素. 生育初期の元肥時期に施肥する必要がある.
○カリウム:植物の根や植物全体の組織形成に作用に⼤きな役割を果たす栄養素．リン酸と同様，組織を丈夫にする効果があり，耐病⾍害性，耐寒・耐暑性など，品質の向上にも役⽴つ肥料.
○カルシウム:植物の細胞壁に不可欠な成分であり，植物の体を支える材料とも⾔える.
○マグネシウム:農業の現場では「苦⼟」とも呼ばれる。「苦」の由来はにがりであり，植物にとってのマグネシウムは，とくに光合成作用に⼤きく関係する。
これらのうちP, K, Ca, Mgを分析（物質工学科後反研究室）

仮説2：⼟壌栄養分との関係？

可給態リン酸含有量 [mg/100g]

カリウム（K2O）含有量 [mg/100g]

カルシウム（CaO）含有量 [mg/100g] マグネシウム（MgO）含有量 [mg/100g]
施肥直後の⼟壌栄養分の分布（2017年6月9日に測定）

可給態リン酸の減少量との比較

NDVI（2017年8月23日）
全ての測点において⽔稲が成⻑するにしたがって⼟壌中の可給態リン酸含有量が減少傾向.
これらの中で測点1（⽔の流入⼝付近）が最も減少している
⽔⽥⻄側のNDVIが高い理由の一つとして，⼟壌中の可給態リン酸を吸収することで，⽔稲の活性度が高くなった

⼟壌中の可給態リン酸減少量 [mg/100g]

まとめ① 約2週間に1度の頻度でUAVを用いた空撮を実施し，DSMから⽔稲の生⻑を観察した．⽥植え前のDSMの誤差や風による⽔稲の揺れなどの影響も考えられるが，⽔稲の生⻑は空撮画像から概ね捉えられる。
② NDVIと⽔稲の草丈を比較した結果，栄養生⻑期に草丈が⼤きくなるにしたがって，NDVIも高くなることが確認できた．
③ 2017年度と2018年度のNDVIは，⻄側（⽔の流入⼝側）の方が高く，東側（⽔の流出⼝側）が低い傾向が⾒られた．また，⼟壌栄養分の化学分析結果より，⼟壌中の可給態リン酸の減少量は⽔⽥の⻄側で⼤きいことが判った．この減少量を⽔稲の吸収量と仮定す
ると⼟壌中の可給態リン酸を吸収することで⽔稲の活性度が高くなった一つの要因と考えることができる．
→展望として⽔⽥⼟壌中の窒素や酸素量，⽔温の影響を確認したい．

研究の背景
背景：

現在，モルタル吹付法⾯において⽼朽化が進⾏しているが，人材・予算・時間が不⾜していることから充分な点検が⾏われていない．法⾯の損傷を把握するために地上から写真撮影を⾏い，ひび割れ損傷図が作成される．

吹付け法面の点検について

モルタル吹付法⾯の施工事例

法⾯保護工の施工実績の推移（構造物の維持管理技術に関する研究報告書）

ひび割れ調査の課題

昨年度の成果（モルタル吹付法⾯のひび割れ抽出）1：⻑⼤法⾯では，ロープアクセス調査に頼られ調査員の安全性向上が課題
2：高所作業⾞の場合は，作業⾞の確保，交通規制による地元住⺠の負担が課題
3：データ処理では，写真の加工や，ひび割れのトレースなどの工程が必要
UAVを用いると・・・・ロープアクセスをしなくてもひび割れの確認を⾏うことができる．
・短時間の道路規制で点検が可能．

Verification data

Original data
ロープアクセスの様⼦（構造物の維持管理技術に関する研究報告書）

研究の目的

構造物の維持管理技術に関する
産学官共同研究事業の斜⾯グ
ループに参画
研究対象：既存吹付モルタル背⾯の空隙充填において，設計数量の誤差をなるべく少なくしたい．
 現地調査を⾏う際に，UAVを活用 損傷状況調査の効率化＋変状範囲の把握が可能か？

Result

使用したUAV目的：

ひび割れ抽出の精度向上
最終的に1ｍｍのひび割れを抽出すること．

昨年度の研究を踏まえて・・・

DJI社製 Phantom 3 Pro.

今年度の課題：正⾯図

・他の斜⾯によるひび割れ抽出（事例を増やすこと）・熱画像による内部欠陥の推定ができるか？

鉛直方向にコース取り，オーバーラップ80%程度，サイドラップ60%程度を確保しながら手動⾶⾏．

DJI社製 Inspire 1 Pro.
→熱赤外カメラを搭載

調査の概要

斜⾯Bの⼩段のひび割れの確認

対象斜⾯：福井県内の斜⾯A
調査日時：平成30年7月11日（曇）・幅：約75m，高さ：約19.5m
・画素：4mm/pix

斜⾯Aにおけるひび割れ調査
対象斜⾯：福井県内の斜⾯B
調査日時：平成30年9月3日（快晴）・幅：約55m，高さ：約32m
・画素：7mm/pix

斜⾯Bにおけるひび割れ調査

熱画像カメラによる調査

ひび割れの抽出方法◎考慮すべきことなるべく簡易な手法が良い・・・
抽出精度を高めたい（ノイズ除去）・・・①平滑化→ Laplacian→2値化②Laplacian→平滑化→2値化

地上より熱画像カメラで遠方から撮影

Inspire1に取り付けた熱画像カメラで近接で撮影※内部欠陥を把握するために、熱画像を地上およびUAVから撮影
・９月3日15時～16時頃（気温：32度）
・夕刻のため、内部欠陥箇所は温度が高く健全な場所は温度が下がってくると予想→地上からの画像でも温度差を確認できるが、近接で撮影した方が明瞭③Laplacian→2値化→平滑化→2値化④MM（Erosion-原画像）→平滑化→2値化⑤2値化→ MM（Opening（Erosion→Dilation））※MM：Mathematical Morphology

ノイズ除去エッジ抽出の考え方
・Laplacian（画像の二次微分）・Mathmatical Morphology（数理形態学）＜4つの基本演算＞
Dilation：膨張
Erosion：収縮

原画像

Opening：収縮→膨張

方法① Laplacian

Closing：膨張→収縮

昨年度の研究成果の一例

ノイズ：本来，ひび割れではない箇所がひび割れとして抽出された画素
微細な表⾯の凹凸など
原画像

MM(Erosion処理)
original

原画像

処理結果

MM(Opening処理)

erosion

収縮処理

処理結果

（原画像-収縮処理）によるエッジ抽出の概念

原画像

Erosion処理

Dilation処理

Opening処理（収縮処理→膨張処理）によるノイズ除去の概念

・ひび割れの抽出方法①平滑化→ Laplacian→2値化

検証データ＊斜面Aにおけるもの②Laplacian→平滑化→2値化③Laplacian→2値化→平滑化→2値化④Mathematical Morphology①→平滑化→平滑化→2値化⑤2値化→値化→ Mathematical Morphology②・平滑化
19

1 1 1
1 1 1
1 1 1

原画像

検証データ

＊斜面Bにおけるもの

・2値化
しきい値を設定して境界をはっきりさせる．

原画像

抽出精度の考え方

検証データ

斜⾯Aにおける抽出結果と抽出精度の一例

抽出したひび割れの画素数
抽出率=
検証データの画素数
検証データの画素数
適合率=
ひび割れとして推定した画素数

原画像

検証データ

しきい値10

しきい値15

しきい値20

抽出率

59.8%

42.7%

36.3%

適合率

32.8%

43.1%

48.6%

方法4 MM(Erosion)→平滑化→2値化

方法4の最適なしきい値

斜⾯Aにおける抽出結果（方法4）

しきい値21による抽出結果

21.
21.2

方法4

検証データ

考察
⼤まかなひび割れの形状は捉えている．
ひび割れが消えている箇所も⾒られる．
細かなノイズを拾っている．

2値化のしきい値の違いによる抽出率と適合率の推移

斜⾯Aにおける抽出結果と抽出精度の一例

原画像

方法5の最適なしきい値

検証データ

74.
74.5

方法5

2値化→ ＭＭ（Opening処理）

方法5

2値化のしきい値の違いによる抽出率と適合率の推移

斜⾯Aにおける抽出結果（方法5）

しきい値75による抽出結果

検証データ

考察
方法4よりも精度は高いが，ひび割れの抽出形状は途切れている．
細かなノイズは消えている．
収縮処理で消えなかったノイズは，膨張処理により目⽴つかたちになっている．

福井高専公開講座の紹介

まとめ
・UAVによる法⾯の点検では，道路⾯からは確認できない⼩段のひび割れなどを現地で確認することができた．
・ひび割れを抽出する場合，Laplacianフィルタを用いるよりもMathematical Morphologyを用いた方が，抽出精度が高い．
・Mathematical Morphologyを利用してひび割れを抽出する場合，細かいひび割れを抽出する目的であれば，原画像からerosion処理した画像を引く方法の方が優れ，太いひび割れを抽出する場合には原画像を二値化しOpening処理を施す方が良い結果が得られた．

2019年5月17日 福井県ニューレスプ協会技術講習会 資料
於 ふくい産業支援センター

 UAVを用いた三次元地形モデル構築講座
 日時：令和元年9月4日（水)13時～17時
 会場：福井高専

Thank you for your attention.

 募集定員：8名（約6,000円/人）
 内容

写真測量の概念やUAVを用いた現地調査支援の事
例紹介を講義形式で行います．また，UAVの飛行訓
練と空撮，数値表面モデルやオルソモザイク画像，鳥瞰図の生成に関する演習を行います．

UAVを用いた現地調査支援について〜斜⾯崩壊形状，⽔稲の活性度，吹付法⾯のひび割れの把握〜

福井工業高等専門学校 環境都市工学科 辻野和彦
tsujino@fukui-nct.ac.jp