滑走路雪氷状態同定アルゴリズムの開発

Development of algorithm for identifying snow and ice conditions on a runway surface
佐藤 裕司＊ 内方 一平＊ 山本 友誉＊Yuji Sato, Ippei Uchikata, Tomotaka Yamamoto

滑走路雪氷に関する航空機の事故を防止しながら運航効率を向上させるために、国立研究開発法人
宇宙航空研究開発機構（JAXA）は滑走路全体状況をリアルタイムで正確に把握する雪氷モニタリングシステムの開発を進めている。三菱スペース・ソフトウエア株式会社（MSS）は 2015 年度から、雪氷モニタリングシステムの構成技術のひとつである、雪氷状態同定アルゴリズムの開発を支援してきた。
本稿では、これまでに開発してきた雪氷状態同定アルゴリズムの内容について紹介する。
Japan Aerospace Exploration Agency（JAXA）has been developing snow and ice monitoring technology to accurately assess the overall runway conditions in real time in order to prevent aircraft
accidents and improve operational efficiency. Since FY2015, Mitsubishi Space Software（MSS）has
been supporting the development of algorithm for identifying snow and ice conditions on a runway
surface. The algorithm is one of the component technologies of the snow and ice monitoring system.
This paper describes the algorithm that we have developed so far.のニーズに基づいて、JAXA は滑走路上の雪氷状態をリ

1．
まえがき

アルタイムに把握するための雪氷モニタリングシステムの開発を進めている。

滑走路上の雪氷は航空機の冬季運航の最大の問題となっている。滑走路上の雪氷の影響で摩擦係数が小さく

JAXA は 2019 年度までに雪氷モニタリングシステムなって着陸距離が長くなることによる滑走路オーバーラの基本設計と技術検証を完了し、2020 年度からは、国内ンの発生や、オーバーランなどを回避するためのダイの複数の空港に雪氷モニタリングシステムのエンジニア

バート（目的地外着陸。天候等により目的空港ではなくリング・モデルを設置したフィールド実証試験を実施す代替空港へ着陸すること）や欠航が、国内の新千歳空港る準備を進めている。に限ってもダイバートが年間数十便、欠航が年間数百便

MSS は 2015 年から雪氷モニタリングシステムの開発発生している。また日本国内において、オーバーランやに参画し、実験データの分析及び雪氷状態同定アルゴリスタックなどの事故やインシデントが年に１〜２便発生

ズムの開発を支援してきた⑴。本稿では、雪氷モニタリしている。

ングシステムの概要と雪氷状態同定アルゴリズムの技術

現状の空港運航では、積雪時の滑走路の滑りやすさについて紹介する。

を、SFT（Surface Friction Tester）という測定輪にか2．雪氷モニタリングシステム

かる荷重から摩擦係数を計測する車両装置、あるいは2.1

Tapley Meter という減速度計を車両に取り付けて走行させて計測しているが、滑走路を専用車両で走行させる

システム概要雪氷モニタリングシステムの概念図を図１に示す。

ために、計測時には滑走路の閉鎖が必要となり、摩擦係数

雪氷モニタリングシステムの主たる構成要素は、滑走の計測及び除雪や離着陸などの運航判断に時間がかかっ路に複数台埋設されたセンサと、センサデータに基づいているという課題がある。また、発着回数が多い空港でて雪氷の状態を同定するシステムである。センサにはは、ダイバートや欠航により年間数十億規模の経済損失レーザー光源とカメラが内蔵されており、センサ上面にが発生している。

堆積した雪氷の状態を計測する。システムはセンサがこのような欠航やダイバートといったトラブルを低減取得したデータから、滑走路上の雪質及び雪厚の分布をし、冬季の航空機運航を効率化したいというエアラインリアルタイムに同定する。その同定結果を航空機及び＊中部事業所 第一技術部

1

MSS 技報・Vol.31

2709
モニタリングデータ

除雪判断

雪氷状態同定雪厚 : 20 mm 雪質︓新雪
図１

離着陸判断

雪氷モニタリングシステムの概念図

空港管理者に提供し、離着陸や除雪の判断を支援する。

される波長が採用されている。受光装置としても各波長

雪 氷 モ ニ タ リ ングシステムの開発には、これ ま でに対応したカメラが複数台搭載されており、各波長に対応したカメラで撮影する仕組みとなっている。

JAXA、北見工業大学、株式会社センテンシア、MSS が関わってきた。JAXA は主に観測原理検討、全体システ

GLASS は 2017 年に１世代（GLASS １）が開発され、ム検討、及び全体管理を、北見工業大学は主に雪氷及びその後継続的に改善が続けられている。2019 年度までに光学機器の知見提供、実験設備提供、及び雪氷光散乱第４世代（GLASS ４）まで開発されており、2020 年現在シミュレーションを、センテンシアはセンサの設計及びはフィールド実証試験用に第５世代（GLASS ５）を開発開発を、MSS は雪氷状態同定アルゴリズムの検討及び中である。

開発を担当してきた。
2.3

なお、雪氷モニタリングシステムの中長期的目標とし滑走路の雪氷状態て、ある時刻の雪氷状態の同定のみでなく、降雪予測に空港運用における雪氷情報として特に重要なのが、滑走基づいた積雪予測、及び雪氷状態から摩擦係数を高精度路のブレーキングアクションである。航空局では、航空に推測する技術の開発も研究テーマとなっている⑵。

保安業務処理規定において、ブレーキングアクションと摩 擦 係 数 の 対 応 関 係 を 定 義 し て い る ⑷。 一 方 ICAO

2.2

雪氷モニタリングセンサ（GLASS）（International Civil Aviation Organization ／国際民間航空

雪 氷 モ ニ タ リ ン グ セ ン サ GLASS（Ground LAser機関）では、表１に示す滑走路面状況を評価するマトリ

Sensor for Snow monitoring）の概念図を図２に示す。

クス Runway Condition Assessment Matrix（RCAM）と、

GLASS の観測原理を簡単に説明する。GLASS には複滑走路面の滑りやすさの指標となる RWYCC（Runway

数種類のレーザー光源が内蔵されており、GLASS 上面のCondition Code）を定義している。将来的には日本の空ガラス面に堆積した雪氷に向けてレーザー光を照射し、港運用にも ICAO の基準が導入されると予想される。

雪氷を伝播して GLASS 内部へ散乱して再入射した光をRCAM では、滑走路の状態とそれに対応する RWYCC受光部で受光する。その受光データに基づいて、GLASSが直接対応付けられている⑸。そのため、雪氷モニタリ上面の雪氷の状態を検出する。複数種類あるレーザーングシステムが RCAM に定義された滑走路の状態を識別

光源の波長は、雪質及び雪厚の同定に有効であると予想
表１
RWYCC
６５４３２１

図2０

GLASS の概念図⑶2Runway Condition Assessment Matrix（RCAM）
滑走路の状態（代表例）

ブレーキングアクション－DRY
WET，SLUSH，DRY SNOW，WET SNOW（≦３mm）

GOOD

COMPACTED SNOW（–15 ℃以上）

GOOD TOMEDIUMDRY SNOW，WET SNOW，MEDIUMCOMPACTED SNOW（–15 ℃未満）
MEDIUM TO
WATER，SLUSH（≧３mm）
POOR
ICE
POOR
LESS THANWET ICEPOOR

MSS 技報・Vol.31

できれば、それに対応する RWYCC が求まり、航空機の設定すると、散乱光とは言えレーザー光源から照射した離着陸判断などに必要な情報を提供できる。したがっ光を観測しているために、中心部分がカメラのダイナて、雪氷モニタリングシステムは、RCAM に定義されたミックレンジの範囲を超えて飽和してしまう。
しかし、散乱光分布の中心部分の情報も、雪氷状態に滑走路の状態をリアルタイムに出力することがひとつの関する有用な情報を含んでいると考えられるため、いわ目標となる。
RCAM で定義された滑走路の状態としては、水及び氷

ゆる HDR 合成に準ずる方法を用いて、露光時間のみをなども含まれている。水、氷、あるいは雪のうちどれか変化させた複数枚の画像を取得して合成し、カメラのダを識別する研究は、JAXA によって別途研究されており、イナミックレンジなどの特性に制限されない、真の散乱MSS が開発している雪氷状態同定アルゴリズムは、雪で光分布を推定することとした。複数枚の画像を合成してあることが識別されたという前提で、その雪の状態を散乱光分布を推定する概念図を図３に示す。
なお、一般的に HDR 合成と言う場合、カメラの持つ更に細かく分類する。
RCAM における雪の種類は、DRY SNOW（乾き雪）、ダイナミックレンジの範囲で元データを表現できるようCOMPACTED SNOW（圧雪）、WET SNOW（濡れ雪）にコントラストを調整する技法を指すが、ここで実施の３種類なので、これらを分類できれば運用上は必要している処理はそれとは異なり、カメラのダイナミック十分とも考えられるが、研究でもあるため、現在開発をレンジに収まっていない情報を複数枚の画像から推定し進めている雪氷状態同定アルゴリズムは、この雪の分類ているという違いがあることに注意されたい。
飽和している中心部分の真の輝度を推定するにあたり、を更にもう一段細かくした雪の種類を同定する構成と物理的には露光時間の変化に対してイメージセンサへなっている。

入射する光量が線型に変化するので、各画素の輝度値も雪氷状態同定アルゴリズムが識別する雪の種類（雪質）は、「新雪」、「こしまり雪」、「しまり雪」、「ざらめ雪」、「こしもざらめ雪」、「しもざらめ雪」、「圧雪」の７種類である。濡れ雪については、まだ体系的な実験データが得られていないため含まれていないが、今後対応予定である。なお、この雪質の分類は、日本雪氷学会の分類に基づいている⑹。
また、雪質に加えて雪厚も同定する必要がある。空港
運用においては、滑走路の雪厚が 50 mm を越えると、滑走路を閉鎖して除雪するよう運用されているため、雪氷状態同定アルゴリズムが同定対象とする雪厚の範囲は50 mm 以下としている。
3．
GLASS データの特徴
3.1

撮影シーケンス

本章では、GLASS で取得されるデータの特徴について述べる。
GLASS は、波長と露光時間の組み合わせを変化させた複数枚の撮影データを１回の撮影で取得する。波長を変化させる理由は、前章で述べたように雪質と雪厚の情報を得るのに適した波長がそれぞれ異なるためである。
露光時間を変化させる理由は、次項に説明する散乱光分布の推定のためである。
3.2

散乱光分布の推定

雪氷状態を同定するためには、散乱光分布をカメラ受光部でより大きく受光したい。そのためにカメラのゲインや露光時間を調整して散乱光分布を大きく受光するよう

図33

HDR 合成による散乱光分布の推定

MSS 技報・Vol.31

線型に変化することが期待されるが、実際にはイメージ一方、雪厚は等しいが雪質が異なる場合の散乱光分布センサの特性があらわれるために線型には変化しない。の変化を、図５及び図６に示す。それぞれ可視光レーそのため複数枚の画像を合成するにあたり、イメージセザー及び近赤外レーザーによる散乱光である。雪質のンサの特性が影響しないよう工夫をしている。

違いが、散乱光の分布形状や、中心及び周辺領域の散乱光量にあらわれていることがわかる。

また、上記の合成処理を実施する前に、散乱光以外にこのように、GLASS で観測した散乱光分布が、雪質センサに入り込む太陽光などの環境光成分やノイズ成分及び雪厚の特徴を捉えていることは分かったが、散乱光を除去する処理も実施している。の面積や分布形状を表す特定の特徴量だけで雪質や雪厚3.3散乱光分布と雪氷状態の関係を精度よく同定することは難しい。そのため、上記以外にも、雪質や雪厚に関する特徴量を多数計算して同定に前項の方法で推定した散乱光分布と、雪氷状態の定性用いている。特徴量の選定においては、北見工業大学に的な関係を幾つか述べる。

おいて研究されている雪氷内の光散乱シミュレーション

同じ雪質（新雪）で雪厚が５mm から 50 mm まで５結果からの知見も反映して決定している⑺。

mm 間隔で増加した場合の、可視光レーザーの散乱光分布の変化を図４に示す。雪厚が深くなるほど、散乱光の4．雪氷状態同定アルゴリズム

面積が大きくなる傾向にあることが見てとれる。

図７に雪氷状態同定アルゴリズムの概要を示す。
雪氷状態同定アルゴリズムは機械学習モデルを活用したアルゴリズムとなっている。前章で示した散乱光分布の推定結果に基づいて計算した特徴量を、機械学習モデ
５mm

10 mm

15 mm

20 mm

ルを活用して構築した推論モデルに入力し、雪氷状態を25 mm出力する。

画像取得

30 mm

35 mm
図４40 mm

45 mm

50 mm

複数の波長、複数のシャッタースピード

波長ごとにグループ分け

雪厚による散乱光分布の変化

シャッタースピードのみ変化

ノイズ除去

ノイズ除去

+'5合成

+'5合成

ノイズ除去

…

+'5合成

+'5合成
データ

新雪
図５

しもざらめ雪雪質による散乱光分布の変化（可視光）

特徴量抽出

特徴量抽出

特徴量抽出

各グループの特徴量を連結
特徴量選択

推論モデル

同定結果

新雪
図６

雪質

新雪雪厚

PP

しもざらめ雪雪質による散乱光分布の変化（近赤外）

図７4

雪氷状態同定アルゴリズム概要

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推論モデルに入力する特徴量は、各波長に対して計算GLASS の進化に合わせて、雪氷状態同定アルゴリズした特徴量から、特徴量選択の手法を適用してフィルタムを繰り返し改善し続けてきた。GLASS の進化に伴うアリングしたものを用いている。特徴量候補は現時点でルゴリズム概要の推移を表２に、それによる同定精度の560 種類ほどあるが、その中から学習時に絞り込んだ特推移を表３に示す。
本研究における同定精度の参考目標値は、雪質正解率徴量のみを推論時に適用している。
推論モデルは、開発初期は単独の学習器を用いていた

80 % 以上、雪厚平均絶対誤差 10 mm 以下としている。

が、単独の学習器で目標とする精度を達成することが難GLASS ３までにその参考目標値は達成している。雪質

しいため、検討を重ねた結果、現在は複数の学習器を組正解率が低い結果が、2018 年と 2020 年にあるが、2018み合わせたアンサンブル学習による推論モデルとなって年については雪質種類が６種類に増えて分類問題としている。

難しくなったこと、2020 年については推論モデルの構築

雪質の種類や雪厚の値に応じて、それらを同定する方法を前年度から微調整したが、その時の想定と実デーために有効な特徴量は異なる。そのため、事前のデータタの傾向が異なっていたためである。それぞれ、その後解析に基づく知見から、雪質及び雪厚からなる二次元のの検討で改善策を検討してアルゴリズムに反映し、同定解空間を幾つかの領域に分けて、各領域における推論モ精度の改善を確認した。

デルを作成し、それらを複合して最終的な推論モデルを5．
今後の展開構築している。複合方法は、事前解析における試行錯誤5.1から決定している。

雪氷状態同定アルゴリズムの課題

学習器の種類は、Boosting 法のアルゴリズムの中から雪氷状態同定アルゴリズムを空港における運用に耐え実際に学習させて性能が良かったものを採用している。

得る程度に成熟させるためにはまだ多くの課題があり、データ量がそれほど多くはないこと、散乱光の大きさが今後も検討を深めていく必要がある。ここでは、代表的重要なファクターであること、シミュレーションなどにな課題を三点述べる。

よる物理的知見を特徴量やモデルの構造として組み込み

一点目は、センサ特性への依存である。散乱光分布推たいという理由により、画像分類タスクで広く使われて定などのデータ前処理や特徴量計算にあらわれるパラいる CNN は採用していない。

メータは、GLASS に内蔵されているカメラの特性に依存

表2
FY2017
アルゴリズムアルゴリズム概要

FY2018
アルゴリズム

データ前処理FY2019アルゴリズム①

ノイズ除去 + HDR 合成

特徴量の数336560

特徴量選択

相互情報量によるフィルタリング

学習器の種類

AdaBoost

AdaBoost + XGBoost

AdaBoost + XGBoost

学習器の数

１

６５

ハイパーパラメータ
最適化

グリッドサーチ

学習条件

同定精度装置波長
実験場所
データセット同定アルゴリズム
学習データ数
評価データ数
雪厚範囲
雪質種類
雪厚平均絶対誤差［mm］
雪質正解率［%］XGBoost10
ベイズ最適化+ 全体最適グリッドサーチ + 個別最適

表3
実施年度
実験条件

FY2019アルゴリズム②

同定精度の推移

FY2017GLASS1FY2018GLASS2FY2019GLASS3

３

GLASS3（カメラ設定最適化）

４
北見工大
2019 年２月
2020 年２月
FY2018FY2019FY2019アルゴリズムアルゴリズム①アルゴリズム②827
827
1040
1040
200200200200
5–50
5–50
5–50
5–50
５５５５4.5
4.5
7.8
7.884895790

2017 年２月
2018 年２月
FY2017
アルゴリズム60
310
1127
10–100
5–50
３６
15.6
7.3
8237

5

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している。そのため、GLASS 自体のアップデートはもと応用可能と考えられるため、空港運用以外の他分野へのより、GLASS の撮影条件を調整すると雪氷状態同定アルスピンオフも期待できる技術となっている。

ゴリズムの調整及び再学習が必要となってしまう。

6．
むすび

さらには、世代や撮影条件が異なる GLASS データを混ぜて学習できないという制限がある。転移学習などの本稿では、MSS が開発を支援している雪氷状態同定ア手法を用いて異なるデータセットの学習結果を再利用すルゴリズムの内容を紹介した。なお、本アルゴリズムのる手法も検討しているが、本格的な検討は未着手であ

内容は JAXA と MSS の共同特許として国内特許出願済

る。転移学習の適用検討を更に進めていくか、あるいはみであり、PCT ルートによる国際出願も検討中である⑻。

センサ特性への依存を下げる工夫が必要と考えている。

雪氷モニタリングシステムは今後も研究開発が継続さ

二点目は同定対象の拡大である。現在の雪氷状態同定れる。MSS も継続してその研究開発及び社会実装を支援

アルゴリズムが識別できるのは、RCAM の定義におけるし、世界の航空技術の発展に貢献していきたいと考えて

DRY SNOW と COMPACTED SNOW のみであるが、空港いる。

運用のためには、WET SNOW、WATER、ICE なども最後に、この雪氷状態同定アルゴリズムには、これま識別する必要がある。今年度実証試験を実施する福井空

で多数の方々と議論させていただいた内容やアドバイス

港では、WET SNOW の体系的な観測データが得られるが、データ処理方法、特徴量、学習器の選択などに具体見込みであるため、そのデータの分析結果を反映して的な形で反映されています。JAXA、北見工業大学、WET SNOW に対しても性能が出るようアルゴリズムを株式会社センテンシア、東京大学、京都大学の関係者の改善するとともに、別途 JAXA で実施されている水や氷方々に、改めて深く感謝いたします。

を雪と識別する研究成果も踏まえ、水、氷、及び濡れ雪

参考文献も含めて同定可能なよう今後拡張していく必要がある。
三点目はデータ数である。機械学習を活用しているア(1) Hoshino，S.，Hashimoto，K.，Tateyama，K.，Harada，

ルゴリズムでもあるためデータ数が多いことが望ましい

Y.，Sato，Y.，Ikeda，Y.，Uchikata，I.，Ohmae，が、ラベル付きの GLASS 観測データを収集するのは、人間

H.，Miyake，T.，Kanda，A.：“Snow and iceにより雪厚と雪質をコントロールした実験が必要であり

monitoring technique for the contaminated

コストが大きい。そのため、半教師あり学習やアクティ

runway，AIAA Scitech2020（2020）

ブラーニングの適用により、少数のラベル付きデータで(2) WEATHER–Eye コ ン ソ ー シ ア ム：WEATHER–

高い精度を達成するアルゴリズムも検討していきたい。

Eye ビジョン［第３版］（2019）(3) 次世代航空イノベーションハブ 気象影響防御技術

5.2

空港実証及び事業化

チ ー ム： 特 殊 気 象 か ら 航 空 機 運 航 を 守 る 技 術

JAXA は、2020 年 10 月から 2023 年６月にかけて、“WEATHER–Eye”

雪氷モニタリングシステムを空港に実際に設置及び埋設

https://www.aero.jaxa.jp/news/event/pdf/

させたフィールド実証試験を実施する。2020 年度は、福sympo181003/poster08.pdf

井空港に５世代目となる GLASS ５を設置して自然積雪(4) 井川 寛隆，神田 淳：航空機の雪氷滑走路摩擦係数のリアルタイム計測技術の基礎実証を実施し、2021 年度

研究の方向性について，宇宙航空研究開発機構研究

以降は GLASS ５を実際に誘導路などに埋設させるとと開発資料，JAXA–RM–06–001（2006）

もに、実証試験の対象空港を北海道の空港にも拡大する(5) ICAO：Assessment，Measurement and Reporting計画である。その空港実証のためのシステム開発を今年of Runway Surface Conditions（Circular 355）
（2019）

度から開始しており、MSS も開発に関わっている。

(6) 公益社団法人日本雪氷学会北海道支部：積雪分類のJAXA は、空港における実証試験完了後に、雪氷モニタ用語集

リング技術の民間企業への技術移転と事業化を目指して

https://www.seppyo.org/~hokkaido/nomen/

いる。事業化が実現されれば、国内あるいは国外の空港

nomen-a.htmlの冬季運航において雪氷モニタリング技術が活用され(7) 宇宙航空研究開発機構，北見工業大学，三菱スペーて、空港利用者としてメリットを享受する日が来るかも

ス・ソフトウエア株式会社：安全で効率的な航空機しれない。の冬季運航を目指した滑走路雪氷モニタリングシス

また、雪氷モニタリング技術は、空港の滑走路や誘導テム技術の開発，2019 年度交通運輸技術開発推進制路に限ったものではなく、鉄道や自動車道路の管理にも度研究成果報告書（2020）

6

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(8)宇宙航空研究開発機構，三菱スペース・ソフトウエア

内方 一平

株式会社：情報処理システム、情報処理装置、情報2017 年入社。中部事業所所属。関西事業部に駐在して処理方法、及びプログラム，特願 2019–215755（2019）

防衛分野のソフトウェア開発業務を経て、現在は中部事業所において航空及び海洋分野における運動制御解析・執筆者紹介

ソフトウェア開発業務に従事。

佐藤 裕司
2005 年入社。中部事業所所属。つくば事業部において山本 友誉

宇宙輸送機及び飛行安全関連業務を経て、2013 年から中2015 年入社。中部事業所所属。つくば事業部に駐在し部事業所において主に航空分野の解析・シミュレーショて宇宙輸送機の航法誘導搭載ソフトウェア開発業務を経ン・ソフトウェア開発業務に従事。て、現在は中部事業所において航空及び業務系分野のソフトウェア開発業務に従事。

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