ハイパースペクトルカメラを用いた凍土中のアイスレンズと不凍水分布の観察
Observation of ice lenses and unfrozen water distribution in frozen soil using a HSC
土壌圏システム学研究分野 522M220 鈴木健大
主査 渡辺晋生
1.はじめに 土中が冷却され，温度が氷点下

3．試料と方法 試料は凍上性の高い藤森青となると土中水が凍結し，凍土が形成する．凍粘土，岩手黒ボク土，稲荷山黄土，凍上性が土は高い強度と難透水性を持ち，これらの性ない豊浦砂の 4 種類の 2 mm 篩通過分を用

質は地盤凍結工法などに利用される．しかし，いた．試料を水分飽和し，体積 20×60×2.4

凍結時に未凍土から凍結面への水分移動がmm³のガラス製試料セルに任意の乾燥密度で生じ，移動した水分が凍結面近傍で凍結する充填した（Fig. 1-a）．セルの側面と低温側端面ことで，アイスレンズ（以下 IL）と呼ばれる氷層は防水した．高温側端面は開放系とし，0.67 gが飛び飛びに析出する．IL 析出に伴う地表面程度の蒸留水を追加した．セルを銅製の容器の隆起（凍上現象）は建物の基礎や道路法面で囲い，容器の上下をペルチェ素子，低温恒など構造物に損傷を与える．対策には IL 析

温水槽と接続した水冷式ブロックで挟むことで出量の正確な把握が求められる．また，凍土両端の温度を制御した（Fig. 1-b）．

中の土粒子表面近傍や間隙の水は 0℃以下でも凍らない不凍水として存在し，IL 析出や(a)凍土の諸性質に影響を与える．不凍水は凍土中に不均一に分布するため，凍上対策や凍土の有効利用をする上で空間分布の測定が求められる．しかし，不凍水量を非接触かつ面的に捉える方法はなく，視覚的判別の他に IL 量(b)や位置を定量化する方法はない．そこで，表面の反射スペクトルを非接触かつ面的に測定可能なハイパースペクトルカメラ（以下 HSC）を用いて凍土の観察を行い，凍土中の IL 析出量と不凍水分布を求めることを目的とした．
2.原理 分子または原子は一定の周波数で振動しており，等しい周波数（波長）の光を吸収する．吸収量とその逆の反射量は物質や量，状態によって変化する．そのため，土と氷の判別が可能である．また，土壌水分量の減少は土の反射スペクトルを上昇させることから，温度低下に伴う不凍水量の減少が反射スペクトルの上昇として現れると考えた．

Fig. 1 a:試料セルの概略図
b:実験装置の概略図
Schematics of (a) sample cell and (b) apparatus.

装置の周囲はスタイロフォームで断熱した．
ここで低温側を-5℃，高温側を 2.5℃として任意の時間冷却した．実験中，試料の温度変化をセル内に設置した 4 点の熱電対を用いて 1分間隔で測定した（Fig. 1-a の▲）．実験終了
後，速やかに試料を 5 mm 間隔で切り分けて炉乾し含水比を測定した．試料表面の反射スペクトルは HSC を用いて任意の時間に測定した．HSC の測定可能波長は 350～1100 nm，波長分解能は 5 nm である．撮影されたハイパ

Fig. 2 1440 分凍結時の青粘土の様子ースペクトル画像（以下 HS 画像）の解像度はFujinomori silt cooled after 1440 min.
25480×640 画素で画素毎にスペクトルデータを持つ．縮尺は 1 画素が 0.04 mm 四方に相当

21る．凍結への温度の影響を抑えるためにコールドライトで光（ハロゲン光）を照射した．
4.アイスレンズ析出量の測定 Fig. 2 に 24
時間凍結時の青粘土の様子を示す．試料にReflectance [%]する．1 回の撮影に要する時間は 48 秒であUnfrozen soil (C5〜8)

17C3

砂以外では凍結面近傍に IL が析出し，最も高温側の IL が凍結の進行に伴い厚く成長しFrozen soil
Ice lenses

9C

5400500600700800
Wavelength, λ [nm]9001000

Fig. 3 各解析領域の反射スペクトルた．ここで図中の四角で囲まれた解析領域かSpectral graphら領域内平均反射スペクトルを取得した（Fig.
3）．凍土と未凍土に比べて IL の反射スペクト

BA13

温度勾配を与えると，凍結面は初期に急激にその後は緩やかに高温側へと進行した．豊浦

C4(a)

(b)

ルは著しく低く，これは IL が析出した他の 2試料でも同様であった．IL によってできた亀裂内で光が吸収されたためと考えられる．ここで，画像中の IL 量を測定するために，解析領域から取得した凍土と未凍土，IL それぞれの反射スペクトルを教師データとして画像中の画素を分類した．分類には SAM 解析を用いた．
cos 𝜃𝑑 ∙𝑑|𝑑 | ∙ |𝑑 |eq. 1

Fig. 4 a:教師スペクトルで判別した場合
b:RGB 画像から 2 値化し判別した場合
IL area (a) determined using training data from𝑑 ，𝑑 は教師，各画素のスペクトルデータを要HS image

素とするベクトルである．cos 𝜃はスペクトル角(b) manually determined from RGB image.

45

スペクトルの類似度に基づき画像の色分けを40行った（Fig. 4-a）． RGB 画像から画像解析ソ35

フト ImageJ で閾値を手動で調整し 2 値化した画像を比較対象とした（Fig. 4-b）．SAM 解析
では低温側の細かい IL を判別できたのに対し，RGB 画像では影など IL 以外の部分を含Ice lens area [mm²]で教師データと画素データの類似度を表す．

Fujinomori silt
Manually fromRGB image

302520Using training datafrom HS image

1510んだ．教師データ，2 値化の閾値を複数パタ5ーン用意し，両者の比較を行った．Fig. 5 に青00

粘土における IL 析出量測定値の時間変化を示す．いずれの試料においても RGB 画像か360

Ice lens area.
25

IL の閾値が近いため，分離できなかったためと考えられる．一方で SAM 解析後の画像でReflectance [%]る．このことから HS 画像で近赤外線反射スペClass3 (Frozen soil)
0 min(27.8℃)
30 min(1.45℃)

21は誤差範囲が比較的小さく，精度が向上しるため，影による誤差を軽減できたと考えられ

1440

Fig. 5 アイスレンズ析出量の測定値

ら求めたものは誤差範囲が大きかった．影とた．可視光以外の反射率を含めて判別してい

720
1080
Elapsed time, t [min]クトルを用いた IL 定量化は可視光のみを用い

1790 min(0.32℃)
13360 min(-0.36℃)
1440 min(-1.6℃)

9た場合に比べて有効であることが示された．さ60 min(0.58℃)

らに視覚的な判別が困難な IL も判別できたこ

5400とから，教師データに基づく客観的な判別は

500

600
700
800
Wavelength, λ [nm]9001000

Fig. 6 凍土（青粘土）の反射スペクトルの変化が期待される．

Changes in reflection spectrum of frozen soil.

5.不凍水量分布の推定 ここで，Fig. 2 に示し0.6た Class3 の反射スペクトルを示す（Fig. 6）．砂以外の試料では凍土の反射スペクトルは温度が低下すると急激に低下した．その後，反射スペクトルは少しずつ上昇した．砂では急激な低下は見られず，上昇のみを示した．IL が析出した土としない土で変化が異なった．温度低下によって凍土中の不凍水量が減少し光の吸収が抑制されたことが原因と考えられる．全ての試料で未凍土側では温度変化に伴うスペクトルの系統的な変化は見られなかった．ここで水-氷界面の相平衡を表す状態方程式である

Unfrozen water content, θuf [cm³/cm³]

人による主観的な判別よりも高精度な定量化

Fujinomori silt

0.5

Toyoura sandIwate andosol

0.4

Inariyama soil

0.3
0.2
0.1
0-10-8-6-4
Temperature, T [℃]-2

Fig. 7 試料の不凍水量曲線
Unfrozen water content curve for samples.

0クラジウス-クラペイロン式（eq. 2）が 0℃以下の線（ℎ-𝜃関係）を不凍水量曲線（𝑇-𝜃 関係）に変換した（Fig. 7）．反射スペクトルを取得した
領域の温度から各時間における各領域の不凍水量を計算した．
ℎ𝐿𝑔log𝑇𝑇𝑇eq. 2ℎは土中水圧力（m），𝐿 は水の融解潜熱（334000 kJ），𝑔は重力加速度（9.81 m/s²），𝑇

Unfrozen water content, θuf [cm³/cm³]

土中で成り立つと仮定し，試料の水分保持曲

0.4

Fujinomori silt

0.350.30.25
0.20.15y = -0.0407x + 1.0111
R² = 0.2093
R=-0.4575

0.10.05
01718192021
Average reflectance [%]は融点（273.15 K），𝑇は温度（℃）である．求めFig. 8 平均反射率と不凍水量の関係

た不凍水量と任意の 2 波長間の平均反射率とRelationship between reflectance andの関係を調べた． 950 nm 以上を除き，概ねどunfrozen water content.の波長を用いても同程度の相関が見られたため 750-950 nm 間の平均反射率を用いた．平
均反射率と不凍水量の間の相関係数は青粘土で-0.45，黒ボク土で-0.48，黄土で-0.82 と強い負の相関が見られた．砂では相関が見られなかった．青粘土などは粒径が小さく，保持できる不凍水量が多いため，温度低下に伴う不凍水量の変化を捉えられたと考えられる．一方で，砂は不凍水量をほとんど持たないため，相関が見られなかったといえる．ここで反射率と不凍水量を用いて回帰式を作成した（Fig.8）．
Fig. 9-b に試料の反射率分布を示す．反射率の変化が不凍水量の減少が原因と仮定すると，回帰式より反射率を不凍水量に変換することで反射率分布を不凍水量の分布と考えることができる．凍土中の青い部分は不凍水量が多く，逆に赤に近いほど少ないといえる．凍結初期では低温側の凍土は青いのに対し，凍結が進むと不凍水量が減少し，反射率が上昇した
ことが視覚的に確認できた．これは砂以外の試料で同様であった．このことから，反射スペクトルに基づき凍土中の不凍水量の分布を推定し視覚化できる可能性が示された．

Fig. 9 a:RGB 画像，b:反射率分布(a) RGB image, (b)Reflectance distribution.

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