技術紹介

UAV を用いた岩盤斜面点検における変化箇所抽出技術
Change extraction technique in rock slope inspection using UAV(国研)土木研究所寒地土木研究所 総括主任研究員

日外 勝仁（あぐい かつひと）

e-mail: agui-k@ceri.go jp(国研)土木研究所寒地土木研究所 上席研究員

倉橋 稔幸（くらはし としゆき）
キーワード：UAV，斜面点検，背景差分法

1. はじめに比較する 2 画像の色調を補正した後に，画像編集ソ

近年での UAV の進歩と普及を受け，UAV を用いた斜面の空中撮影の事例も増えてきている。そこで，筆者らは，UAV で空中撮影した異時期の岩盤斜面写真を背景差分法により比較することで，撮影期間に生じた崩壊等の変化を漏れなく抽出する方法を開発し，マニュアルを HP 上で公開してきた 1)。本稿では，2 回の撮フトウェアのパノラマ写真作成機能を用いて，変形・移動させて重ね合わせ，2 画像の色の差分を表示させる。
それにより，変化の無かった黒い背景画像の中に，変化箇所が白く浮かび上がり，崩壊や落石の発生箇所といった変化を見逃しなく把握することが可能となる。

2.2 UAV 使用条件毎の背景差分法の適用方法

影で使用する UAV が同一か否か，また，作業の手軽実務において，前回撮影時と同じ UAV やカメラがさか抽出精度を求めるのかなどに応じて，適した背景用いられるとは限らない。そのため，使用 UAV が同差分抽出方法を選択できるフローを提示し，異なる方一か否かに分けて，背景差分法の適用方法を解説する。
まず，機材が同じ場合には，同じ位置・方向で撮影法における現場適用事例を参考として紹介する。

することにより，ほぼ同じ図郭の写真が得られる。

2. 調査方法

UAV には GPS が搭載されており，画像ファイルの Exif

2.1 背景差分法の概要

情報から撮影位置座標を読み取り，UAV にプログラム変化箇所の把握に用いる背景差分法は，従来，防犯入力することで，ある程度同じ位置への航行が可能と分野で固定カメラを対象として開発された技術である。 なる。なお，一般的な UAV の GNSS 測位精度は±2m
そのため，撮影位置や方向が変わるデジタルカメラでであり，座標入力航行後に，以前の写真と見比べて図撮影した写真に背景差分法を適用するためには，比較郭が一致するように撮影の位置と方向を調整する必要する前後 2 回の写真の図郭がある程度一致している必がある。一方，より高精度な RTK 対応の UAV の位置要がある。実際の背景差分抽出の手順を図－1 に示す。

精度は±0.1 m であり，位置調整は不要となるため現地作業は軽減される。以上の作業手順を図－2 に示す。
次に，機材が異なる場合には，撮影される写真は中心投影画像であり，斜面の起伏の影響で構図に歪みが落石箇所
背景差分画像重ね合わせ画像

2 画像の色調を補正後，変形･移動して図郭を重ね合わせる。

正射投影画像であるオルソ画像に変換する必要がある。
オルソ画像作成に当たっては，SfM 解析により複数の変化を比較する画像

異なる時期に，同じカメラで，同じ位置・設定で撮影する。

生じる。
そのため，撮影位置やレンズ特性に因らない，2 画像の差分をとり，無変化箇所を黒く，変化箇所を白っぽく示す。

図－1 背景差分抽出手順

写真から作成した三次元地形モデルが活用される。その際，地形モデルの SfM 解析時に，通常の撮影位置座標だけではなく，比較する 2 写真で共通に設定した標3570 (3), 2022

定点座標を併せて入力することで，2 つの地形モデル致度合いを更に向上させる追加調整も可能である。以の座標のズレが減り，比較するオルソ画像の構図の一上の作業手順を図－3 に示す。

2.3 異なる背景差分抽出方法の選択フロー【同じUAVを使う場合】

図－2 及び図－3 に示した[A]～[D]の4 つの背景差分→ 撮影写真をそのまま比較→ Ａ [一般UAV] or B [RTK対応UAV]①：撮影位置・方向を前回と一致させて撮影②：前後の撮影写真の色調を補正③：撮影写真 から背景差分を抽出
前回
今回

抽出方法を図－4 のフローにまとめ，各方法におけるUAV 撮影を行う現地作業と事後の解析作業の作業量の違いを分かり易く示した。これにより，使用するUAV の同一性や測位性能によって，また，優先するのは抽出精度なのか手軽さなのかによって，適した方法を選ぶことができる。以下に選択時の考え方を示す。

撮影位置･方向を一致
図－2 同じ UAV を用いる場合の背景差分抽出手順【異なるUAVを使う場合】

が 1 m 以下で測位精度が高く，オルソ画像を作成せずに写真からでも背景差分を抽出できる可能性が高い。

→ オルソ画像に変換して比較→ C [無調整] or D [追加調整]で精度向上①：撮影位置は自由，撮影方向は鉛直固定か大凡の水平方向を前回と一致させて撮影②：写真から地形モデルを構築し，鉛直・水平方向のオルソ画像を作成③：前後のオルソ画像の色調を補正④：オルソ画像 から背景差分を抽出
前回

図－4[B]に示す RTK 対応 UAV の場合は，位置ズレ今回

一般の UAV と比べて，撮影時の図郭あわせの現地作業が楽な上に，背景差分抽出の精度も期待できる。
図－4[C][D]に示す比較する 2 回の撮影で UAV が異なる場合は，オルソ画像から背景差分を抽出する必要があり，判読時の視認性を更に上げるためには，方法[D]の座標調整の追加が望ましい。
図－4[A][B]に示す比較する 2 回の撮影で UAV が同カメラ向きを固定して撮影位置は自由水平に移動しながら撮影 撮影方向は大凡一致
地形モデル構築

じ場合は，先ずは写真から背景差分抽出を試み，不可の場合に，改めて方法[C][D]のオルソ画像から背景差分抽出を行う 2 段階方式も作業効率の面で有効である。

特徴点の座標を調整して地形解析
オルソ画像作成

3. 異なる背景差分抽出方法の適用事例
同じPhantom4RTK で岩盤斜面を2 回撮影し，方法[B]図－3 異なる UAV を用いる場合の背景差分抽出手順の撮影写真からの背景差分抽出結果を図－5 に，方法
START
使用UAVは前回と同じか?

高精度
No

Yes

UAVはRTK測位対応か?

手軽さより精度を優先するか?

作業手間

Yes

手軽さより精度を優先するか?

No
Yes

Yes

手軽さより精度を優先するか?

No現地作
業

Yes

No

No

座標入力し自動航行座標入力し自動航行自由な位置から撮影

自由な位置から撮影

撮影位置を調整

図郭が合う様に撮影共通の標定点を設定

図郭が合う様に撮影

背景差分を抽出

撮影位置座標を入力して写真からＳｆＭ技術で地形モデルを解析

背景差分を抽出Ｂ

オルソ画像を作成

Ａ

背景差分を抽出Ｃ

撮影位置座標と標定点座標を入力して写真からＳｆＭ技術で地形モデルを解析オルソ画像を作成

解
析
作
業

背景差分を抽出Ｄ

図－4 UAV 使用条件と作業性･抽出精度に応じた背景差分抽出方法の選択フロー36

70 (3), 2022

(a)水平移動撮影した写真（2020/11/17）(a)撮影写真（2020/11/17）(b)水平移動撮影した写真（2020/11/25）(b)撮影写真（2020/11/25）(c)オルソ画像（2020/11/17）(e)オルソ画像を重ね合わせた背景差分画像(c)撮影写真を重ね合わせた背景差分画像(ｆ)オルソ画像を重ね合わせた背景差分拡大画像(d)撮影写真を重ね合わせた背景差分拡大画像(e)撮影写真拡大画像(d)オルソ画像（2020/11/25）(f)撮影写真拡大画像(g)オルソ拡大画像(h)オルソ拡大画像

図－5 撮影写真に基づく背景差分抽出結果（方法[B]）図－6 オルソ画像に基づく背景差分抽出結果（方法[D]）[D]の精度向上のために座標調整を追加して作成したとからも，分解能の 10 倍程度の大きさの変化箇所は十オルソ画像からの背景差分抽出結果を図－6 に示す。

分に抽出可能と考えられる。

撮影写真とオルソ画像を元にした何れの背景差分抽
出方法においても，元写真では見つけ難い小さな落石

4. おわりに発生箇所を抽出できている。しかしながら，撮影写真

本稿では，異なる時期の岩盤斜面の UAV 撮影写真

よりオルソ画像の方が，白い細かなノイズが減って，に対して背景差分法を適用することで崩壊等の変化箇無変化で本来黒くあるべき背景がより黒く表示され，所を抽出する方法について紹介した。今後は，AI 解析白い変化箇所の判読視認性が高い結果を示している。

を用いて，背景差分画像から変化箇所を自動抽出する

背景差分の抽出精度が低いと，変化箇所判読時の視認性が悪くなり，真の変化箇所なのか，図郭のズレによるものなのかを，背景差分画像と元の 2 画像を見比べることで判断する必要が生じる。そのため，解析作業の手間がかかろうとも，図－4[D]に示す精度の高い手法についても検討していきたい。

参考文献
1) 寒地土木研究所防災地質チーム：写真計測技術を活用した斜面点検マニュアル（案）（令和 3 年 8 月版），57p., 2021.
入手先＜https://chishitsu.ceri.go.jp/soft.html＞（参照 2022.1.1）

背景差分抽出方法を選ぶことが推奨される。
今回用いた撮影写真の分解能は 2 cm 以下であり，今（原稿受理 2021.12.21）

回抽出できた落石は縦/横幅が20～30 cm程度であるこ
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