技術資料

UAV 撮影画像から河床材料の表面粒径分布を推定するための基礎調査
柿沼孝治

鈴木朋子

野上毅

１．はじめに国土交通省ではインフラ分野のDX（デジタル・トランスフォーメーション）を推進しており1）、水管理・国土保全局ではスマート・リバー・プロジェクト2）として、①河川情報の統合管理・解析、②河川巡視、③除草、④施設操作、⑤許認可、⑥点検の6つの主要分野を定めて取り組んでいる。そのうち①河川情報の統合管理・解析では、調査計画から設計、施工、維持管理までデジタルデータを活用して効率化・高度化を図

写真－1

豊平川（令和3年5月撮影）ることを目標としており、3次元地形データ上で樹木繁茂や土砂堆積状況、巡視・点検結果、河道基盤情報原田ら5）は木曽川のセグメント１区間においてUAV等の各種河川データを一元的に確認できることを目指によるデジタルカメラ映像を画像処理して得られた粒している。

度分布と現地河床材料調査（面格子法）を比較し、高3）

他方、土木研究所の第5期中長期計画 （令和4年度度50mでは40mmが計測限界であることを示した。使～9年度）においては、スマートで持続可能な社会資用したデジカメの解像度は約1,600万画素であり、高本の管理への貢献を目標とする研究開発プログラムの度50mだと分解能は約130mm/pixelとなることから、一つとして、「気候変動下における継続的な流域及び１粒子あたり最低3pixelが必要であるとすると、得ら河道の監視・管理技術の開発」が進められている。水れた結果は妥当であると報告している。

環境保全チームでは、同プログラムの一環として「積平生ら6）は阿賀川においてUAVによるデジタルカメ

雪寒冷地の持続的な河道監視・管理技術に関する研ラ映像を画像処理して得られた粒度分布について、究」を担っており、この中でUAV等を活用して効率CAD上で目視・手作業から求めた粒度分布を真値と的に広域な河川空間を監視する手法を開発していると仮定し比較した結果、粒径10mm以下が少ない砂礫やころである。今回、水管理・国土保全局が推進する各アーマーコート化した河床においては実務レベルで必

種河川データの効率化・高度化に関して河床材料調査要とされる精度が得られることを示した。このとき、に着目し、ドローンによる画像解析によって効率的にUAVは高度10m、20m、50m、デジカメの解像度は河床材料を把握するための基礎的な調査を行ったので1400万画素、2000万画素で実験を行い、高度50mと解報告する。

像度1400万画素の組合せで精度が悪化するケースがあ次に、ドローンを活用した河床材料調査に関する既往研究事例について概観する。

ったと報告している。
山本・鈴木7）はハンディ3Dスキャナ（分解能1mm）

寺田ら4）は揖保川のKP24.6地点にある平均粒径200により取得した河床材料（礫主体）の3次元形状デーmm程度の砂州上の同一地点で、UAVを高度5mから75タから粒度分布を推定できること、及びUAV-SfM測mまで変化させてデジタルカメラで撮影し、画像処理量（飛行高度2m、解像度0.06mm）で取得した3次元により粒度分布の推定を行った。UAV高度が低いと形状データからも3Dスキャナと同程度の精度で粒度高い解像度が得られる一方で、高度の増大とともに大分布が推定できることを示した。ただし、どちらの手粒径の石礫が検出されたことから、より正確な粒度分法もおおよそ20mm以下の細粒径砂礫の測定には課題布を得るために各高度で得られた解析結果を合成するが残ることも指摘している。
本研究で対象とする豊平川（写真－1）は札幌市を手法を提案している。
寒地土木研究所月報№857

2024年５月 25

貫流する急流河川であり、サケやサクラマスが産卵す

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る豊かな自然環境を有しているが、近年、河床低下や樹林化が課題となっている。このため、数値計算や実験によって各種対策工が検討されており、河床変動の予測のための河床材料分布の面的な把握が課題となっている。また、サケ等の産卵環境には湧水・伏流水箇所の河床材料が重要な要素となる。しかし、現状のスポット的な河床材料調査では面的な把握が難しく、UAV等により効率的及び面的に河床材料分布を把握することが求められている。本研究では、本格的な研究に入る前の基礎的な調査として、既往研究の手法をᡭࡤ࠿ࡾࡢィ ⤖ᯝㄪᰝᆅⅬỈ✑኱ᶫ

豊平川に適用して粒径分布推定の精度検証を行った。
なお、精度検証は、撮影高度、画像処理ソフトのパラメータ、及び植生の影響に着目した。
２．調査概要Q୍᮲኱ᶫ

豊平川中下流部の2020年に砂州切り下げを実施した
区間において、4地点を選定し調査を実施した（写真1m1m

写真－2

調査地点及び計測範囲（n02地点）－2）。砂州上に方形枠（5m×5m＝25m 2 ）を設定し、各地点において高度9m、20m、30mからUAV搭計又は手ばかり」という）を行った。この2地点にお載カメラで河床材料を撮影した。このうち2地点ではいて、各高度の撮影画像からBASEGRAIN8）による画高度9mの撮影画像から手作業で粒径計測（以下「手像解析を用いて推定粒径分布を算出し、手計で算出した粒径分布を正と仮定し、高度別の精度検証を行っ表－1㡯ࠉ┠⌧ᆅㄪᰝた。また、最も高解像度である高度9mの撮影画像を調査概要ᴫࠉせ用いて、BASEGRAINのパラメータ調整によって精ഛࠉ⪃度向上を図った。

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さらに、2地点では除草前後の撮影を行った。除草୓⏬⣲ ⦪SL[ᶓSL[前後の推定粒径分布を比較することで、植生の有無が

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画像解析に与える影響を検討した。調査概要と調査地

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点を表－1及び表－2に示す。なお、実際には試行的に

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を用いて検討を行ったものである。

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３．調査結果8$9࣓࢝ࣛ

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8地点で調査を行ったが、今回はそのうち4地点の結果
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表－2
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調査地点

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条大橋～水穂大橋のn02地点、JR橋～北13条大橋のn06地点である。なお、使用したUAV画像は撮影高度9mとし、手計の対象範囲1m×1mの方形区内の粒径              

調査地点のうち、土砂や泥等の細粒分が少なく、礫径判読に個人差が生じづらい2地点を抽出し、手計による粒径分布計測を実施した。抽出した2地点は、一              

高度別の精度検証㝖ⲡ๓ᚋ࡛᧜ᙳ

を楕円に近似させて計測した。例として写真－2にn02地点の位置及び高度9mからの撮影画像と対象範囲
寒地土木研究所月報№857

2024年５月を示す。

表－4

手計では、写真から得られた粒径（長径、短径）か9）

ら次式により平均粒径を算出した 。

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Q

平均粒径

検証条件（n02地点）

ここで、a：長径、b：中径、c：短径

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中径れることから、次項に撮影高度9mの写真を対象としBASEGRAINによる粒径分布の推定は撮影高度9m、てBASEGRAINの解析パラメータ調整を行った。

20m、30mの3ケースで行った。なお、BASEGRAINの解析パラメータはデフォルト値を採用した。

３．２

BASEGRAINのパラメータ調整による精度向上

n02地点における平均礫径及び粒径分布について、前項で検討したデフォルト値を用いたBASEGRAIN

手計による算定値とBASEGRAINによる推定値を表－解析では、約10mm以下の粒径が認識できていない結3及び図－1に示す。なお、n06地点も同様な結果であ果であったため、解析パラメータを調整し解析精度のったがここでは割愛する。手計による計測の方が細粒向上を図った。BASEGRAINでは、様々な解析パラとなり、BASEGRAIN解析結果は、撮影高度が高いほメータが用意されており、そのうち解析に重要なパラど、礫径（粒径）が粗くなることがわかる。これは、メータ箇所が着色され示されている。ここでは、間隙撮影高度が高いほど河床材料の輪郭が不鮮明となり、（礫）を検出するパラメータのうち、ユーザーガイド細かな粒径が判読できなくなるためと考えられる。に重要と記された以下のパラメータを調整し解析を行BASEGRAINによる解析結果は、最も手作業に近いうこととした。

撮影高度9mの解析結果においても約10mm以下の粒径＜重要なパラメータ＞は認識されない結果となった。同様に撮影高度30mの・medfiltsiz10（ノイズ処理のためのパラメータ）

解析結果においては約40mm以下の粒径は認識されな⇒ 撮影高度9mの写真は高解像度であり、また現地の礫はまだら模様が無いことからノイズ処理をい結果となった。

行わない［medfiltsiz10＝1］を採用

以上の結果より手計を真値とした場合、BASEGRAINの解析結果において10mm以下の粒径に差異が確認さ・blocSizG（下記「facgraythr1」を決定するブロックサイズの設定パラメータ）

表－3
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Q

⇒ ユーザーガイドの最適値の範囲を踏まえ、平均礫径の比較（n02地点）［blocSizG＝4及び32］の2ケースを採用ᖹᆒ♟ᚄ㸦PP㸧

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・facgraythr1（間隙と礫とを区分する閾値を設定する

᭱ᑠパラメータ）⇒ ユーザーガイドの最適値の範囲を踏まえ、［facgraythr1＝0.5及び0.9］の2ケースを採用
また、重要なパラメータにはなっていないが、前項において手計の結果と比較してBASEGRAINの解析

㪈㪇㪇

結果が粗粒となっていたことから、解析対象の最小粒㪐㪇

径のパラメータもデフォルト値から変更し解析を行う㪏㪇ㅢㆊ⊖ಽ₸㩿㩼㪀

㪎㪇こととした。

㪍㪇＜パラメータ＞

㪌㪇㪋㪇

・smallestArea（解析対象の最小粒径調整のパラメー

㪊㪇タ）

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⇒ 極力、細粒分が認識されるよう

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図－1
寒地土木研究所月報

9m

20m

30m

高度別粒径分布（n02地点）№857

2024年５月 ［smallestArea＝1］を採用した。
前述したパラメータを調整したBASEGRAINの解析結果を以下に示す。なお、両地点とも同様な傾向で27あったため、ここではn02地点の結果のみ図－2に示㫅㪇㪏す。デフォルト値で解析した結果より細粒分が認識さ㪈㪇㪇れる結果となり、手計に近づくことがわかる。最大粒㪏㪇

以下の粒径において、同一粒径が多数計測される特異㪎㪇ㅢㆊ⊖ಽ₸㩿㩼㪀

径、最小粒径も概ね一致する結果であった。約8mm

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㪊㪇

な結果が得られたが、ソフトウェアの特性によるもの

㪉㪇㪈㪇と考えられる。

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n082_s03

n082_s04

図－3㪐㪇

粒径分布（除草前後の比較）

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図－2

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n021_hs01

n021_hs02

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n021_hs04

n021_hs00

n021_ᚻ⸘㪇㪈㪈㪇パラメータ調整後の粒径分布（n02地点）

n021_ᚻ⸘10

図－4３．３㪈㪇㪇㪈㪇㪇㪇☸ᓘ㩿㫄㫄㪀
9m

20m30m

高度別粒径分布の比較（粒径40mm以上）

植生の有無による影響

n03（一条大橋～水穂大橋）とn08（JR橋～北13条

おいても実用的な使用が可能と考えられる。

大橋）の2地点において、除草前後の撮影を用いてBASEGRAIN解析（パラメータ調整あり）を実施し４．２

BASEGRAINのパラメータについてた。結果は図－3に示すとおりである（両地点とも同手計の計測結果との有意性を確認するため、通過百様な傾向であったためn08地点のみ結果を示す）。な分率（10～90％の10％刻み）を対象にカイ二乗検定をお、両地点の被度は1～2％程度であった。図－3より実施した（表－5、6）。n02地点ではデフォルト値以

推定粒径に関して除草前後で大きな違いがないことが外のすべてのケースで非有意（有意な差はない）、n06わかる。

地点では1ケースのみ非有意となり、それぞれの地点で最も有意性の高いパラメータが異なる結果であった。

４．考察

以上に示すとおり、n02地点とn06地点で有意性の４．１

撮影高度別の推定精度について高いパラメータが異なる結果となった。このことは、先に述べたように、手計による粒径分布と解析パラ現地条件に合わせたパラメータ調整が必要であること

メータをデフォルト値とした条件では高度が高くなるを示唆しており、今後様々な条件で同様な試行を行いほど粗い粒径となる傾向にあり、高度30mでは約40データを蓄積することが重要と考える。

mm以下の粒径が認識されない結果であった。そこ
で、手計及びBASEGRAIN解析とも粒径40mm以下の４．３

植生の影響についてデータを削除し粒径分布を作成した（図－4）。撮影

判読結果を詳細にみると、写真－3に示すとおり草

高度が高くなるほど手計の粒径との差が大きくなる傾本も石として誤判読する、あるいは一つの石を複数の向にあるが、高度が高くても概ね傾向は捉えているも石として誤判読するという結果が確認された。今回ののと考えられる。以上のことから、比較的大きい粒径調査では被度が1～2％と小さいため、推定結果に大きを把握するための調査であれば、撮影高度20～30mにな差異は出なかったが、被度が大きい場合、除草やゴ

28

寒地土木研究所月報№857

2024年５月

表－5

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カイ二乗検定結果（n02地点）

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表－6

ᢛℂ㪥㫆.

␕୘ᢙ㫅㪇㪍㪈㪶㪿㫊㪇㪇㫅㪇㪍㪈㪶㪿㫊㪇㪈㫅㪇㪍㪈㪶㪿㫊㪇㪉㫅㪇㪍㪈㪶㪿㫊㪇㪊㫅㪇㪍㪈㪶㪿㫊㪇㪋㫅㪇㪍㪈㪶ᚻ⸘㪍㪎㪏㪈㪈㪎㪍㪈㪇㪊㪏㪈㪊㪇㪋㪈㪌㪈㪎㪈㪍㪋㪎

カイ二乗検定結果（n06地点）

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５．まとめ
本研究では、UAVによる撮影画像から河床材料の粒径分布を推定するための撮影条件、解析ソフトウェア（BASEGRAIN）の設定条件について現地調査を行い検討した。分かったことは次の通りである。
・撮影高度を9m、20m、30mとしたところ、推定精度は低高度ほど高かったが、礫径（粒径）が10mm以下の把握は難しい
・BASEGRAINのパラメータ設定により精度向上を図ることができた・粒径40mm以上の粗い河床材料であれば、デフォルトのパラメータ設定かつ撮影高度30mでも一定精度が得られた
・被度2%程度の植生であれば、粒径分布の推定精度に影響はなかった
冒頭に記述したとおり、インフラ分野でもDXの活用が取り組まれており、河川管理も例外ではない。効写真－3

植生の影響による誤読の例

率的に広範囲の河道状態を把握することで、河川計画立案や次期出水に備えたリスク評価等が可能となる。
特に数値計算を用いたシミュレーションでは、河床材ミの撤去等を行わないと推定精度が落ちる可能性を示料の設定が重要であり、目的別にどの程度の精度が必唆していると考える。

要であり、そのためにどのような手法で河床材料調査を実施すべきかを示していく必要がある。

寒地土木研究所月報№857

2024年５月 29本研究では今後に向けた準備として基礎的調査を行ったが、今後は実用を想定して様々な条件での調査検討が必要と考えている。

I_919-I_924、2015.
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9） 村上正人：河床材料調査、砂防学会誌、Vol.71、No.6、pp.59-63、2019.

布の計測、土木学会論文集B1（水工学）、Vol.71、

柿沼 孝治
KAKINUMA Takaharu
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
上席研究員
博士（工学）30

鈴木 朋子
SUZUKI Tomoko

野上 毅
NOGAMI Takeshi

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
技術士
（建設）

寒地土木研究所
寒地水圏研究グループ
寒地河川チーム
総括主任研究員
博士（工学）

寒地土木研究所月報№857

2024年５月