衛星とUAVのデータを用いた衛星とUAVのデタを用いたアプリケーションの展開
平成26年6月9日
事業戦略室 森林チ
森林チームリーダー
ムリ ダ
遠藤 貴宏
Ａｌｌ ｒｉｇｈｔｓ ｒｅｓｅｒｖｅｄ ＲＥＳＴＥＣ ２０１４

UAV計測の特徴
UAVとは、Unmanned Aerial Vehiclesの略で無人機と呼ばれる飛行体で、様々なタイプのUAVと計測センサとを組み合わせた装置の利用が、と計測センサとを組み合わせた装置の利用がRSツールとして普及し始めている。
衛星セ サと比較すると
衛星センサと比較すると、回転翼/電池駆動型のUAV

UAV＋センサ
観測の範囲狭い

空間分解能

高い

観測時刻の選択

自由度が高い自由度
高装置のカスタマイズ

容易

構造物側面の計測

可能

計測コスト

安価

人命の安全性向上

既存RSデータの相補的な役割

安心・安全・省コスト
安心
安全 省 ストに応えられる能力

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UAV計測が求められている分野社会インフラ

安心・安全

自然災害

ダム・橋梁・桟橋・電ダ力設備などの点検

汚濁・生物環境の調査

土砂災害・火山災害・山林火災、孤立集落の情報取集

事故調査

UAV

多重交通事故・放射能の調査

人口問題・省コスト
省

森林

気候変動・経済格差

多面的機能の調査

大気
有毒ガスの調査
有毒ガの調査

河川・海海

山地
農業

動物や植物の調査

精密農業での生育の調査
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ユーザと運用業者との関係が大きく変化します（UAVによる計測は、技術と知識の塊）
既存の衛星データの利用開発事業者（JAXA）

ユーザニーズ調査

UAVデータの利用運用業者

衛星とセンサの組み合わせを決定（UAVとセンサの組み合わせを決定）
計測（運用）

ユーザ
UAV/センサの選択

安全な飛行計画の立案

校正（ノイズ除去）
民間業者

データ生成
解析

UAVの計測・校正・解析には専門的知識が必須

情報
ユーザへ

ユーザへ
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UAV計測に必要となる専門性
ユーザニーズ調査（UAVとセンサの組み合わせを決定）
計測（運用）
校正（（ノイズ除去）
イズ除去）
データ生成

UAVの特性および計測場所の気象条件等を考慮した安全なフライトプランの立案および運用できる知識と技術
UAVの特性を理解し、商用ソフトを利用する際にも、低精度の姿勢情報などに由来するデータを校正する技術
大量の画像データや点群データを解析する
技術

解析

必要に応じてユーザの求める情報を理解しUAVとセンサとの最適な組み合わせを提案する能力

情報

衛星データとの相補的解析

衛星とUAVのデータとを相補的に解析する技
術
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RESTECは、ユーザのニーズに合わせて衛星データの販売・解析からUAV計測を通して社会的課題に取り組みます• UAV計測は、「衛星プロジェクトと同じ」であり、最適なデータ取得から解析へて最良な情報を得る
適得解析良 情報 得には、「多くの専門知識と技術が必要」です。

RESTECはRESTECは、技術的問題の解決を伴うUAV関連分野のすべてに関与し、社会的課題の解決に取り組みます。
解6
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RESTECのUAVに関する研究の一例
森林に関する保有知識/技術の一例を紹介します。
RESTECは、
JST-JICA SATREPS
地球規模課題対応国際科学技術協力 環境・エネルギー（気候変動領域）「「アマゾンの森林における炭素動態の広域評価（2014.5月終了）」の正式メンバとゾ
森態 広終バして参加。

国立アマゾン研究所（INPA）
ブラジル国立宇宙研究所（INPE）

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RESTECの役割
項目

H21年度
(３ヶ月)

H22年度

H23年度

H24年度

H25年度

H26年度

１．長期森林インベントリ・システムの構築（森林総研グループ）
・森林インベントリ調査
・炭素量推定式の開発
炭素量推定式の開発
・データベースの構築
２．森林の構造と炭素動態の解明（森林総研グループ）
インベントリによる炭素蓄積と動態把握
・インベントリによる炭素蓄積と動態把握
・原生林の構造と炭素動態
・択伐施業林の構造と炭素動態
森林 炭素動態ッ ング（東大生産研グル プ）
３．森林の炭素動態のマッピング（東大生産研グループ）
・アマゾンの立地環境の解析
・林分構造パラメータの解析＊
・炭素蓄積マップの開発

インベントリーチーム

リモセンチームム

４．UAVによる森林の立地解析（リモート・センシング技術センターグループ）
４
UAVによる森林の立地解析（リモ ト センシング技術センタ グル プ）
・UAV計測システムの構築
・立地環境と林分構造の計測と解析
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Remote Sensing Technology Center of JapanＡｌｌ ｒｉｇｈｔｓ ｒｅｓｅｒｖｅｄ ＲＥＳＴＥＣ ２０１４

本プロジェクトがアマゾナス州議会から表彰されました（2014.6.2）

9Remote Sensing Technology Center of JapanＡｌｌ ｒｉｇｈｔｓ ｒｅｓｅｒｖｅｄ ＲＥＳＴＥＣ ２０１４

リモートセンシングの役割
例：森林バイオマス推定（衛星＋UAV）

ユーザの求めに応じてバイオマス推定手法の高度化

蓄積炭素量推定手法の、高精度化、低コスト化が必須

課題

解決策の立案

衛星観測
多様な衛星センサを用いた広域観測

バイオマス推定に関する知見の取得

狭域の情報（UAV利用）広域の情報（衛星利用）
解析

解析

観測データ、統計情報を利用した解析

地上データとUAVデータとを利用した解析

UAVによる詳細な観測
地上観測と同期したUAVによる観測

詳細な計測が必要な場所の同定
環境区分図（立地環境図）の作成
バイオマス推定図の作成
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衛星観測から解析->環境区分図

TerrainAnalysis• Elevation• Plateau ratio

Elevation(SRTM)
地形情報

Forest Map(from INPE,250m)

自己組織化マップ（SOM）処理8-dayscomposite
MODIS data

環境区分図浸水林情報
Water coverage map

クラスタリング処理

環境区分図ごとに、地上調査とUAV計測を実施

気温情報
Cloud-freedatasets

Daytime &Nighttime
temperature

降雨などの統計情報（INPA試験林で実施）

現）澤田義人@NIES作成
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UAV計測を実施したアマゾン森林（INPA試験林）

INPA試験林（ZF-2）
緯度： -2.639441°
経度： -60.156250°

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Remote Sensing Technology Center of JapanＡｌｌ ｒｉｇｈｔｓ ｒｅｓｅｒｖｅｄ ＲＥＳＴＥＣ ２０１４開発したUAV Camera/LiDARシステム

開発したレーザユニット

UAV＋カメラ13
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日本では経験できない知識と技術を取得
観測開始地点・離陸・着陸地点が狭い
・時刻によって位置精度が低下する
・ダウンリンク電波到達距離が短い

安全に飛行（着陸）させるために低緯度帯＋気象の影響・樹冠でサングリントが発生する・ホワイトバランスの設定に経験が必要
・時刻によって上昇気流の影響がある

良いデータを計測するために
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CameraモードによるDSM

300 x 600 m plot (Quadradon)
空間分解能2
空間分解能2cm(使用画像1 200枚)(使用画像1,200枚)

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CameraモードによるDSM

EW transect

点群密度：約20点/m2700m

16Remote Sensing Technology Center of JapanＡｌｌ ｒｉｇｈｔｓ ｒｅｓｅｒｖｅｄ ＲＥＳＴＥＣ ２０１４

結果の一例：ノイズ除去後に作成したDSMとDEM
DSMとDEMの差が、樹高ユ ザニ ズ調査
ユーザニーズ調査
UAV/カメラ・レーザ開発

DSM

計測（運用）
校正（ノイズ除去）

DEM

データ生成

解析
情報
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結果の一例：立地環境による林分構造の違い
単位面積当たりの平均樹高は、バイオマスとの相関は低い。
形状に関するパラメータを形状に関するパラメタを考慮する必要
台地(m),台地(m)低地 (m),(m)AREA=3,594 m2 AREA=7,938 m2

700m

平均樹高

21 82
21.82

21 31
21.31

最大樹高35.05

33.46

樹冠形状の分散

35 83
35.83

27 97
27.97

体積

78,028 (m3)
[21.82 m3/m2]

169259.3 (m3)
[21.31 m3/m2]
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プロジェクトでの課題の解決
ユーザニーズ調査（UAVとセンサの組み合わせを決定）計測（運用）
校正（（ノイズ除去）
イズ除去）

UAV Camera/LiDARシステムが有用。ただし、高温防水および自動飛行機能が必
須 さらに電波法や航空法をクリアする装須、さらに電波法や航空法をクリアする装置を開発した。
墜落した場合回収が困難なため、安全性を重視 た運 条件を確立 た
重視した運用条件を確立した。

データ生成

単独測位のGPSでは高さ精度が悪いので、気圧計で補正をする処理やUAVの姿勢情報とセンサデータとを統合処理するプログラムを開発した。

解析

大量の画像データや点群データを解析した。

情報

既存のバイオマス推定手法を向上させるた
既存のバイオス推定手法を向上させるために必要とされると新しいパラメータ（樹冠の形状）を発見した。
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RESTECの強み
ユーザニーズ調査（UAVとセンサの組み合わせを決定）
計測（運用）
校正（（ノイズ除去）
イズ除去）
データ生成
解析

ユーザと相談し、最良なデータを取得するためのハードウェア設計に関する知識
めのハ
ドウェア設計に関する知識
最良なデータを取得するための運用方法および墜落しないための条件に関する知識

UAV特有のノイズ処理およびセンサ同期技術に関する知識大規模データの解析技術に関する知識

情報
衛星データとの相補的解析

衛星データの情報の品質を維持・向上させるための知識
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まとめ
• 計測場の気象条件およびユーザのニーズに対応したUAVシステムを立案し開発した さらにしたUAVシステムを立案し開発した。さらに、計測・校正・解析までのすべてを行った。
• 日本では取得できないUAVに関する知識と技術を得た。

衛星とUAVに関する専門知識と技術とを利用し 国内外の社会的課題に対しを利用し、国内外の社会的課題に対して協業も視野にいれ取り組みます。
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