技術資料

高山帯における積雪分布の計測と再現計算
山田嵩西原照雅村上泰啓

量を同時に行い、積雪分布を計測して、計測手法の優１．はじめに位性を検討し、UAV写真測量による計測結果をシミ
積雪寒冷地において積雪は非常に重要な水資源であュレーションモデルにより再現した。

り、春から夏にかけて長期間安定した水を供給している1)。一方、融雪期の豪雨による融雪出水や土砂災害

２．対象範囲の要因となる場合もある、このため、山間部における積雪の量及びその分布を正確に把握することは、水資源管理及び防災の面で重要である。

対象範囲を図－1に示す。また、図－2には標高分布を示す。計測範囲及び解析範囲は黒枠で示した、旭岳

最近、UAV写真測量や地上レーザ測量が急速に普ロープウェイ姿見駅周辺である。対象領域における主及している。UAV写真測量による地表面の計測は、たる植生は、樹高が1m～2m程度のハイマツ、高山植

コストが低く、機動性が高いことから、高頻度の観測物であり、一部に裸地や露岩している箇所がある。積が可能である。

雪期には、これらの植生等は積雪下に完全に埋没したUAV写真測量での積雪の計測については、内山ら2)状態になる。

が雪崩災害調査に雪崩災害調査に適用した例や、小花和ら3)が山地斜面を対象に計測した例がある。これらによると、UAV写真測量により、高解像度で高精度の積雪分布のデータが高頻度で得られるといったメリットが示されている2)、3)。しかし、以上の事例で使用されたUAVは、航続時間が短いことから観測範囲が狭いこと、強風や降雪等により視界が悪い時に計測が難しいといった課題や、積雪表面からの太陽光の反射により写真のコントラストの低下を防止する必要があることが示されている2)、3)。

国土地理院の電子地形図（タイル）を加工し作成

一方で、地上レーザ測量は機材が高価であり、観測

図－1の際に機器を設置した位置から死角になる範囲の計測対象領域ができないといったデメリットがある。一方で、多少の強風時や降雪時には計測が可能であることから、山間部の高山帯のような、積雪期に晴天日が少ない範囲において定期的に積雪分布を計測することは可能にと考えられる。例えば、Fey et al.4)はオーストリアの山岳地帯において、2014年～2018年にかけて23回の地上レーザ測量により積雪分布を計測している。この中で、積雪調査により計測した積雪深を用いて、地上レーザ測量から求めた積雪深の精度が高いことが検証されている4)。また、地上レーザ測量では広範囲の面的な計測はできなかった5)。
本研究では、北海道の旭岳ロープウェイ姿見駅周辺

図－2

対象領域の標高分布の高山帯において、地上レーザ測量及びUAV写真測寒地土木研究所月報№830

2022年４月85対象範囲周辺における気象データは、姿見駅の屋根えば三角屋根の頂点）の座標を予め計測しておき、この上に図－3に示す複合気象センサー（VAISALA社の中から点群が取得できた点を標定点として使用し、製WXT536）を設置して取得した。取得した気象要素

点群データを平面直角座標系12系に変換した。なお、は、気温、湿度、風向風速、気圧、降雨量である。加屋根上の積雪や壁面への積雪の付着により、予め座標

えて、対象領域からは離れているが、旭岳温泉（旭岳を計測した点が冬期に視認できない可能性があるため観測所）にて、国土交通省が降水量及び積雪深を観測（図－5右）、できるだけ多くの点の座標を取得するよしている。また、観測データの明らかな異常値は除外う留意した。位置合わせ後の点群データに対し、ローし、欠測データと合わせて線形補間した。

プウェイの施設等の地物取り除くフィルタリングを行い、積雪表面から反射したデータを抽出した。2月の計測時には弱い降雪があったが、空中の降雪粒子から３．積雪分布の計測

反射したデータはここで取り除かれている。
３．１

地上レーザ測量

次に、積雪表面から反射した点群データからTIN（不地上レーザ測量及びUAV写真測量による積雪の計整三角網）を作成した。地上レーザ測量により得られ測は、2020年1月～3月にかけて、概ね1ヶ月間隔で3る点群データの特徴として、機器を設置した位置から回実施するよう計画した。実際に計測ができた日は、離れるにしたがい点密度が小さくなる傾向があること

2020年1月7日、2020年2月10日、2020年3月2日であっや、死角による欠損があることが挙げられる。このたた。計測に使用した地上レーザスキャナは、RIEGL社

め、点を取得できなかった範囲が内挿されることを製のVZ-1000である（図－4）。最長測定距離が1400m

防ぐため、作成されたTINのうち、最大辺長が2mをのモードで水平方向（360°）及び鉛直方向（100°）を超えるTINを除外してから積雪表面のDEM (Digital0.03°ピッチで計測した。1回の計測に要する時間は約Elevation Model)を作成した。積雪深は積雪表面の24分である。雪面上に三脚を設置する際、脚を深く雪DEMと地表面のDEMの標高差とする。国土交通省か中に入れて固定し、計測中に機器の姿勢が変化しないようにすること、気温と機器の温度差により、レーザ照射面が曇らないようにすることに留意した。また、機器を設置した位置から死角になる範囲は計測できな
いため、図－2に示した4箇所から計測を行い、データの欠損が少なくなるようにした。
計測により得られた点群データは、日ごとに1つのデータに合体した。合体した点群データの位置合わせには、旭岳ロープウェイ姿見駅及び旭岳石室の屋根及び壁面を使用した（図－5左）。具体的には、2018年9月4日に、屋根や壁面上の位置を特定しやすい点（例

図－4

図－386

複合気象センサー

地上レーザスキャナ

図－5 位置合わせのために計測した点の例（実際に位置合わせに使用した点ではない）
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2022年４月

ら提供を受けた地表面のDEMの水平解像度が1mであったことから、これに合わせて積雪表面のDEMの水平解像度は1mとした。尚、積雪表面のDEMと地表面のDEMの標高差がマイナスとなったメッシュはデータから除外した。
３．２

UAV写真測量

UAV写真測量は地上レーザ測量と同時に実施した。

図－6

DJI社製INSPIRE2

UAVにはDJI社のINSPIRE2を用いており、カメラには同じくDJI社のZENMUSE X4S（有効画素数2000万度、風速・風向、長短波放射量が必要である。このう画素）を用いた。INSPIRE2は図－6に示す。UAVにち、気温、湿度、長短波放射量は同時観測している必は後処理方式高精度測位GNSSを搭載しており、隣接要がある。他の入力データとして、土地の植生情報及空中写真との重複度がオーバーラップ80%以上、サイび標高が必要である。

ドラップ60%以上になるように撮影を行った．また、

４．２．１

気象データ

撮影する空中写真の地上画素寸法は0.02m以内を目安

気象データについては、基本的には姿見駅にて観測とした。飛行高度は68m～132mである。積雪表面のしているデータを用いており、不足するデータは降水

形状は降雪及び強風により変化するため、各回、標定量及び長短波放射量である。

点及び検証点を設置及び観測し、UAVによる空中撮

これらの内、降水量は旭岳温泉の観測データ（標高：影後に撤去した。また、低温環境下であることから、1077m）を、短波放射量は忠別ダム管理所の観測デー

バッテリーの温度低下防止のために、電子カイロ等をタを用いており、長波放射量は太田11)の手法を用いて用いた。

推定した。データの時間解像度はいずれも1時間であ撮影した空中写真及び標定点を用いて、計測日ごとる。また、降水量は雨雪判別を行い、降雪となった場に1つのデータに合成した。撮影した写真の位置情報合には補足損失補正処理を行っている。

は仮想電子基準点を用いた後処理キネマティック方式

４．２．２

土地の植生情報及び標高データで処理している。このデータを0.5mメッシュにフィ

土地の植生情報には環境省の自然環境保全基礎調査

ルタリングし、地物等を除去した後、点群データを抽の結果を基に10分類した植生分布を用いた。また、標出し、積雪表面のDEMを作成した。座標系は平面直高データには先述の国土交通省より提供を受けた、地角座標12系であり、水平解像度は1mである。積雪深

表面のDEMを用いた。ただし、標高値は整数値であは地上レーザ測量と同様に、国土交通省から提供を受る必要があるため、小数点以下を切り捨てて整数値とけた地表面のDEMとの差分を取ることで作成した。

している。

４．積雪分布の再現計算

４．３

計算条件

計算期間は2019年11月1日1時から2020年4月30日24４．１時までである。計算範囲はUAV写真測量の範囲が収モデル概要

積雪分布の再現計算には、スイス連邦雪・雪崩研究まる範囲として設定した。また、Alpine3Dでの解像所により開発されたAlpine3D を用いた。積雪変質モ度は計算負荷を考慮して5mメッシュとした。後述すデルであるSNOWPACK を3次元拡張したモデルでるがUAV写真測量の方が計測範囲が広かったため、あり、山岳地形上の大気、雪及び土の間で起こる物理再現計算の検証にはUAV写真測量の結果を用いた。

過程をシミュレーションできる。海外にて複数の適用

本研究では再現計算に実測積雪分布を用いて、高精5)6)があり、日本でも栃木県の那須岳を対象にした度なシミュレーションが可能な手法12)を用いた。この適用した検討事例9)、北海道を対象にした検討事例10)

手法（以後、ALS_SCALINGという）ではリモートセンがある。

シングデータを用いて、降水量の入力処理を行えば、風事例7)、8)や雪崩による雪の再分配等の複雑なプロセスを置換可４．２能としている。本研究ではリモートセンシングデータ

入力データ

入力データには気象データとして降水量、気温、湿
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2022年４月に2020年2月10日のUAV写真測量の結果を用いている。
87

積雪分布を見ると、全体的に1月から3月に向かって５．結果積雪深が増加していく傾向が見られる。特に、北西部
５．１や谷に沿った範囲（図中赤枠）に局所的に積雪深が大気象観測結果図－7に旭岳温泉の実際の積雪深を示す。これを見きい箇所が見られる。一方で、平坦な地形の範囲（図ると積雪深は11月頃から増加し始めて、UAV写真測中紫枠）では、積雪深に大きな変化は見られない。こ量を行った1月から3月は、概ね1.5mから2.5mの範囲の結果は昨年の計測結果13)と概ね一致している。また、で推移している。また、積雪深の最大値は2.6mである。

2月10日の計測結果において、欠測範囲が多いのは気2009年から2019年の積雪深の平均値は3.2mであり、最象条件の影響と考えられる。計測開始時点では晴天で小値は2.8mであることから、今シーズンは非常に少雪あったものの、途中から雲がかかり、降雪もあったたであったといえる。図－8には姿見駅の風配図を示す。

めレーザが十分に届いていなかった。

主に北西方向の風が卓越しており、「西高東低」の冬型の気圧配置の影響と考えられる。

５．３

UAV写真測量

図－10にUAV写真測量による積雪分布を示す。図５．２

地上レーザ測量－9と同様に陰影図を背景に用いている。地上レーザ

3回の計測により得られた積雪分布を図－9に示す。

測量の計測結果と比較して、計測面積が大きくなって対象範囲をできるだけカバーできるように、4箇所かいることがわかる。一部では欠測となっているが、計ら計測したが、計測地点から離れた範囲（計測範囲の測範囲を概ねカバーできており、地上レーザ測量と比東側）に欠損が多く見られる。これは、観測地点から較しても、堆積傾向は概ね一致している。特に、地上死角になる範囲を計測できないことが要因である。ま

レーザ測量では、東側がほとんど計測できなかった

た、積雪により死角となる範囲が毎回異なるため、欠2020年2月10日においても、計測範囲を概ね計測でき損となった範囲は毎回異なる。特に2月10日の計測でている。また、今回の計測においては、地上レーザ測は東側が大きく欠測となっている。

量よりも短時間で計測ができていた。
表－1には地上レーザ測量とUAV写真測量の絶対差

積雪深 (m)及びUAV写真測量と積雪分布の再現計算の絶対差を3.0示す。ただし、この地上レーザ測量とUAV写真測量

2.5の絶対差は、積雪深ではなく標高値より計算した値2.0である。本来ならば、無雪期に地上レーザ測量及び1.5

UAV写真測量を実施し、それぞれの差分値から積雪1.0深を計算する。しかしながら、今回は無雪期の測量を0.5実施していないため、積雪を含んだ標高値で計算して0.0
5/1

4/1

3/1

2/10
2/1

1/7

12/1

11/1

図－7

旭岳温泉の積雪深（2019年-2020年）

いる。
地上レーザ測量及びUAV写真測量の絶対差は最大で0.61mであった。この値は国土地理院が提供する、基盤地図情報（数値標高モデル）の5mメッシュデー

25%
北⻄

タの精度（標準偏差）0.3m～2.0m（計測手法、条件

北20%により異なる）14)と比較して、さほど大きな値ではな

北東

15%

く、双方の計測結果に大きな差はないと考えられる。

10%
5%
⻄

東

0%

５．４

計測手法の比較本研究では、地上レーザ測量及びUAV写真測量から求めた積雪深分布には、大きな差は見られなかった。

南⻄

南東
南

図－888

姿見駅の風配図（2019年-2020年）

一方で、UAV写真測量の方が地上レーザ測量に比べ広範囲を計測できていた。
作業量においては、地上レーザ測量では調査地点へ機材を運搬し、設置・計測・撤去をする必要がある。
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2020 年 1 月 7 日

2020 年 1 月 7 日

2020 年 2 月 10 日

2020 年 2 月 10 日

2020 年 3 月 2 日

2020 年 3 月 2 日

図－9 地上レーザ測量による積雪深分布
図－9 地上レーザ測量による積雪深分布（背景には陰影起伏図を用いている）（背景には陰影起伏図を用いている）

図－10 UAV 写真測量による積雪深分布
図－10 UAV写真測量による積雪深分布（図中の赤紫色線はUAV の飛行コースであり、（図中の赤紫色線はUAVの飛行コースであり、背景には陰影起伏図を用いている）
背景には陰影起伏図を用いている）

これを調査点数分行う必要がある。一方で、UAV写
真測量では、一度対空標識を設置すれば、UAVを目視可能な地点から操縦するだけで良い。

５．５

積雪分布の再現計算

図－11に積雪分布の再現計算の結果を示す。概ね堆積傾向は再現できている。特に、枠線の範囲を再現でそのため、本研究では現地計測が短時間かつ低労力きている。また表－1に示す、絶対差においては0.5mで広範囲のデータが取得できるUAV写真測量が、積未満の値となった。この誤差要因としては降水量の誤雪分布の計測に適していると考えられる。ただし、気差や地表面粗度の誤差等が考えられる。特に、降水象条件や低温環境への注意が必要である。

量に関しては姿見駅ではなく、旭岳温泉地点のデータを用いている事に限界がある可能性がある。また、
ALS_SCALINGではリモートセンシングデータは1つ

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89だけで十分である。そのため、積雪期間中に一度でも高精度な積雪分布データを得ることができれば、期間を通して高精度な積雪分布シミュレーションできる可能性がある。ただし、本研究での対象領域は旭岳の一部であり、今回適用した範囲以外での適用性については未知数である。
６．まとめ
本研究では、北海道の旭岳ロープウェイ姿見駅周辺

2020 年 1 月 7 日の高山帯において、同時に地上レーザ測量及びUAV写真測量を行い、積雪深分布を計測した。その結果、精度に大きな差は見られず、UAV写真測量の方が地上レーザ測量に比べて、短時間かつ低労力で広範囲を計測できた。そのため、気象条件への注意が必要ではあるが、地上レーザ測量に比べてUAV写真測量が、積雪分布の計測に適していると考えられる。
また、UAV写真測量による計測結果を真値とし、積雪分布シミュレーションにより再現した。今回は2月の計測結果を活用することで、1月及び3月の計測結2020 年 2 月 10 日

果も再現できた。そのため、積雪期間中に一度でも高精度な積雪分布データを得ることができれば、他時期でも実用上十分な精度で積雪分布シミュレーションが可能となると考えられる。
謝辞：地上レーザ測量及びUAV写真測量を行うに当たり、ワカサリゾート㈱旭岳事業部（旭岳ロープウェイ）に協力して頂いた。また、1mメッシュのDEM、気象データの一部は国土交通省から提供を受けた。ここに記して謝意を表す。

2020 年 3 月 2 日
図－11 積雪分布の再現計算結果
図－11 積雪分布の再現計算結果（背景には陰影起伏図を用いている）（背景には陰影起伏図を用いている）

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絶対差の一覧表

雪崩災害調査へのUAV-SfMの適用：2017年那須

絶対差 (m)
地上レーザ測量

UAV 写真測量と UAV 写真測量と再現計算

2020 年 1 月 7 日

0.610.45

2020 年 2 月 10 日

0.350.16

2020 年 3 月 2 日

0.440.38

日付

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90

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Sonnblick, A-ustria, with the Alpine3D model,

山田 嵩
YAMADATakashi

西原 照雅
NISHIHARA Terumasa

村上 泰啓
MURAKAMI Yasuhiro

寒地土木研究所
寒地水圏研究グループ
水環境保全チーム
研究員

寒地土木研究所
寒地水圏研究グループ
水環境保全チーム
主任研究員（現 国土交通省北海道局
水政課開発専門官)

前

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寒地土木研究所
寒地水圏研究グループ
水環境保全チーム
主任研究員
博士（工学）

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