第45回地すべりシンポジウム

UAV・SfM技術の地すべり研究への応用

2017．6．9

主 催 (公社）日 本 地 す べ り 学 会 新 潟 支 部
共 催 (公社）地 盤 工 学 会 北 陸 支 部
後 援 新
潟
県
(一社）新 潟 県 地 質 調 査 業 協 会(一社）斜面防災対策技術協会新潟支部
新潟県地すべり防止工事士会

第45回地すべりシンポジウム

UAV・SfM技術の地すべり研究への応用

2017．6．9

主 催 (公社）日 本 地 す べ り 学 会 新 潟 支 部
共 催 (公社）地 盤 工 学 会 北 陸 支 部
後 援 新
潟
県
(一社）新 潟 県 地 質 調 査 業 協 会(一社）斜面防災対策技術協会新潟支部
新潟県地すべり防止工事士会

目

～～～

巻頭言

次

～～～

........................................................................
(公社)日本地すべり学会新潟支部

支部長

1

福岡 浩

＜基調講演＞UAV（ドローン）を用いた災害調査，測量技術
国土地理院.....................................

2

大野 裕幸

＜ 発 表 ＞
UAV・SfM技術を用いた斜面調査・設計事例
アジア航測株式会社

ドローンを用いた災害等調査事例........................................ 6

澤 陽之................................................ 10

国土防災技術株式会社

山村 充

災害調査における無人航空機とSfM多視点ステレオ写真測量の活用
防災科学研究所................... 14

内山 庄一郎複数時期の航空レーザ測量データを用いた
地すべり変動斜面の抽出事例と今後の課題
新潟大学

西井 稜子

.................................... 18

巻

頭

言

（公社）日本地すべり学会・新潟支部長

福岡浩

多くの地すべり現地調査は現地の地形判読から始まります。従来、突発災害発生後の航空機によるステレオペアの空中写真の緊急撮影は必要であるものの高価でした。しかし UAVまたはドローンと呼ばれる小型無人ヘリと多数の写真から地形の三次元デジタルモデルを容易に構築できるソフトウェアが安価に入手できるようになってから状況は一変しつつあります。Google Scholar で UAV についての欧文論文数を調べると既に 20 万件に達しています。UAV と landslide* (*はワイルドカード)で調べると 1991 年～2000 年までの 10 年間でわずか 49 件であったものが 2001～2005 の 5 年間で 64 件、2006～2010 は 321 件、2011～2015 は 1440 件と論文数も 5 年ごとに約 5 倍に急増し続けています。個人的にも 2000
年代後半から空中写真を撮影するだけでなく、３D モデルの構築、微小変位の抽出ができるようになったことで爆発的に応用されるようになった印象を持っています。
今回の新潟支部シンポジウムでは、「UAV・SfM 技術の地すべり研究への応用」をテーマに
近年急速に普及してきた UAV と三次元地形モデリングソフトウェア技術について地すべり学分野への応用や最新動向等について取り上げ、日本地すべり学会および新潟支部における今後の研究・技術開発の可能性や方向性について参加者の皆様と議論していただきます。
今回は基調講演として国土地理院の大野氏にドローンを用いた災害発生時の調査および測量技術についてお話いただきます。話題提供としてアジア航測(株)の澤氏と国土防災技術(株)の山村氏に斜面、地すべりの調査への応用事例について紹介していただきます。地すべり防災への UAV と SfM (Structure from Motion) ソフトウェアの応用における日本国内でのパイオニアである防災科研の内村氏には災害調査における無人航空機と SfM 多視点ステ
レオ写真測量の活用についてご講演いただきます。新潟大学に今年着任された西井氏にはLiDAR（または LP = Laser Profiler）データを用いた地すべり変動域抽出手法の開発、研究成果について紹介していただきます。さらに、総合討論において今後推進すべき諸問題について議論を行います。多くの積極的な議論がなされることを期待します。

−1−

UAV（ドローン）を用いた災害調査，測量技術
Disaster investigation and survey technology using Unmanned Aerial Vehicle
大 野裕 幸（ 国土 地理 院）
Hiroyuki OHNO ( Geospatial Information Authority of Japan )キ ーワ ード ： UAV， ド ロー ン， SfM， 災 害 調査，測 量
Keywords : UAV, Drone, Structure from Motion, Disaster investigation, Survey
1.はじ めに
災害 調査 にお いて ，無人 航空 機（ UAV）は 必
要 不可 欠な 調査 手段 となっ てい る 。UAV 自 体 は ，軍事やホビー用途では数十年前から使用されて おり ，「ラ ジコ ン飛 行機 」など と呼ば れる もの
も UAV の 一 種 であ る。ま た， 我が 国に おい て
「 ドロ ーン 」と いう 用 語は 軍事 用の 無人 標的 機を 指し て使 われ るこ とがあ った 。
近年 では ，「ド ロー ン」と いう 用語 を耳 にす る
機 会が 多い が，その 定義が 明確 でな いこ とか ら，本 稿で は無 人航 空機 （ Unmanned Aerial Vehicle）の 略で ある 「 UAV」 と いう 用語 を使 用す る。
本稿 では ，表 題に 関する 話題 提供 とし て，国土 地理 院 が UAV を 用 いて 実施 した 災害 調査 の事 例を 紹介 する とと もに，測 量や 災害調 査の 際の 撮影 方法 や安 全基 準につ いて ，国土交 通省 や
国土地理院が策定した各種のマニュアル類を基 に述 べる 。

用 いて 2014 年 3 月 22 日に 初め て実 施さ れ，これ まで に同 一の 機体 を用い て合 計 6 回の 観測 を
行 って いる ２ ） ３ ） ４ ）。
西之 島の 観測 は，小笠原 群島 の父 島を 離陸 し，
西 之島 まで の約 130km を 飛行 し（ 図 -1）， 事前に設定した撮影コースに沿って写真撮影を実施 して 父島 に帰 還す るとい う内 容で ，飛 行時 間
は 4 時 間程 度に 及ん だ。UAV の 飛 行 は，基本 的に自動操縦であるが，離着陸は手動で行った。
撮影 した 写真 は，SfM ソ フト の Pix4D Mapper
及 び Smart3DCapture（ 現 在 は Context Capture）に 入力 して 3D モデ ルを構 築し ，海 面上 の体 積や 最高 標高 値な どの 測定を 行う とと もに ，オ ル
ソ モザ イク 画像 を作 成した ２ ）３ ）。この際 の地 上
基 準 点 （ GCP） は ，国 土地 理 院 が 有人 航 空機 くにかぜⅢで撮影した画像からデジタルステレ
オ図化機で読み取った水平位置と標高値を用い たが ，西之島 はジ オイド 高が 不明 であ るた め，

2.UAV によ る災 害調 査事例
2.1.固 定翼 型 UAV に よる西 之島 の観 測
小 笠 原 群 島 か ら 130km ほ ど 西 に あ る 西 之 島
近 海で ，海底火 山活 動によ って 形成 され た新 たな 陸地 が確 認さ れた のは 2013 年 11 月 20 日のこ とで ある 。新 たな 陸地は 成長 を続 け，旧西 之島 と結 合し て一 体化 し，2016 年 7 月 時点で 面積
約 2.75km 2 ， 最 高標 高 約 142ｍの 島とな った １ ）。
UAV に よ る 西 之島の観 測は ，ガソ リンエ ンジ
ン を搭 載し た固 定翼 型の機 体（写 真 -1，表 -1）を

表 -1 西 之島観 測で 用いた 固定 翼型 UAV の諸 元
サ イズ
全 長 2.2ｍ，全 幅 2.8ｍ
エ ンジ ン
86cc ガソ リン エン ジン×1 基
巡 航速 度
約 120km/h
航 続距 離約 500kmカ メラ
Canon EOS5D MarkⅡ図 -1
写 真 -1 西之島 に観 測で使 用し た固 定翼型 UAV−2−

西之 島と 父島 の位置 関係

標 高値 は ，ステ レオ モデル を一 旦楕 円体 高で 構
築 し， 海岸 線（ ＝標 高値 0ｍの 地点） の高 さ値
を 読み 取っ たう えで ジオイ ド高 を推 定し ，標 高に 補正 して 取得 した ５ ）。
西之 島の 観測 結果 は，有 人機 によ る観 測分 も
含 め ，国 土地理 院の 西之島 付近 の噴 火活 動に よる 関連 ペー ジ ４ ）に記 載され てい るの で参 照さ れた い。
2.2.マ ルチ コプ ター型 UAV によ る災 害調査
国土 地理 院は ，UAV 技 術 者を 育成 する こと を目 的と して 2016 年 3 月 16 日に ， i-Construction
向 けの 測量 に必 要な 指導・助 言や 災害時 に自 らが 現場 の撮 影・測量 を行う「 国土地 理院 ラン ド
バ ード （ GSI-LB）」 と いう 体制 を発 足さ せた 。
GSI-LB と し て 初 め て 災 害 調 査 を 実 施 し た のは ，2016 年の 熊本 地震 への 対応 であ った。2016
年 4 月 14 日 21 時 26 分に 最大 震度 7 の地震 が発 生し たこ とを 受け ， GSI-LB チ ー ムが 翌日 15日に福岡市に進出したところに遭遇した のが，2016 年 4 月 16 日 1 時 25 分に 発生 した ，本震 と言 われ るマ グニ チュ ード 7.3 の 地震で ある 。 16日の夜明けとともに阿蘇地方で大規模な土砂崩壊が発生していることが判明したことから，
急 遽 GSI-LB チ ーム は，阿 蘇市 ，南 阿蘇 村に 向か い， 4 月 16 日～ 4 月 18 日 の 3 日 間に 渡って土砂崩壊現場や地表に出現した断層の撮影を
実 施し た。撮影 に使用 した 機体 は、DJI Phantom3
Professional で あ る。そのう ち，国道 325 号阿 蘇大橋付近の大崩壊及び南阿蘇村河陽周辺におけ る地 表の 亀裂 の撮 影位置 を図 -2 に 示す 。特 に ，
4 月 16 日の 撮影は ，本震の 発生 直後 であ った た
め ，状況 把握を 目的 とした 動画 撮影 が中 心と なっ た。 この とき の UAV で 撮影 した 映像 から 地表に現れた断層や斜面の崩落等による亀裂の状 況の 判読 した 例 ６ ）を図-3 に 示 す。この 他に も

図 -2 南 阿蘇村 の UAV 撮影 地区 の周 辺地 図

図 -3 UAV 動 画から 判読し た地 表の 亀裂 分布 図
（ 二点 鎖線 の範 囲が 断層に よる 亀裂 ） ６ ）
数 か所 の撮 影を 実施 してい る。
3.SfM（ Structure from Motion）
SfM は ，Structure from Motion の 頭 文字 を取 った もの であ るが ，カ メラの 位置・姿 勢推 定と タ
イ ポイ ント の 3 次元 座標 の取 得を 行う もの で，
写 真測 量（ Photogrammetry）に お け る空 中三 角測
量 と同 じ処 理で ある ７ ）。さ らに ， SfM に よ って推 定し たカ メラ の位 置・姿 勢か ら多 視点 ステ レオ（ MVS：Multi-View Stereo）の手 法を用 いて 3
次 元形 状の 復元 を行 い，オ ルソ モザ イク 画像 や
3 次 元点群 ，3 次元 モデル の出 力ま での 機能 を
備 え た ソ フ ト ウ ェ ア が い わ ゆ る SfM ソ フ ト ウ
ェ アと して 市販 され ている 。
SfM ソ フ ト ウェア は，カ メラ の情 報を 画像 のEXIF 情 報 から 自動的 に取 得し たり ，カ メラパ ラ
メータのセルフキャリブレーション機 能を有し たり とい った 形で ，ほと んど の処 理が 自動 的に 実行 可能 とな って いるこ とが 特長 で，極め て
容 易に デー タ処 理を 行うこ とが でき る。
一方 ，SfM は 写真 測量と 同じ 原理 を用 いて 処
理 を行 うこ とか ら，処理結 果の 良否 の大 部分 は入力する写真の撮影状況によって左右される。
そ のた め ，SfM を より 有効 に活 用す るた めに は，ある程度写真測量の知識を有していることが望 まし い 。UAV で 撮 影した 画像 を用 いた SfM は ，
災 害 調 査 で 効 果 が 確 認 さ れ ８ ） ９ ）， 最 近 で は iConstruction の 一 環 と し て 測 量 や 土 木 工 事 へ の
導 入も 進ん でい る。国土地 理院 は，その ため のマ ニ ュ アル １ ０ ） を 作 成 ・公 表 し ，一 定 の 精度 確
保 の た め の SfM に お け る 写 真 撮 影 方 法 な ど を示 して いる 。次 章に てその 内容 を抜 粋し て紹 介
す る。

−3−

4.SfM での 精度 確保 のため の写 真撮 影方 法
SfM ソ フ ト ウ ェアで 作成 す る DSM や オル ソ
画 像の 精度 確保 にあ たって は ，適 切な方 法で 写真 が撮 影さ れて いる ことが 重要 にな る。適切 な写 真の 撮影 方法 を決 めるに は ，撮 影され る画 像の 地上 画素 寸法 を知 ったう えで ，撮影コ ース を
設 計す る必 要が ある 。
地上 画素 寸法 S L は ，使用 する カメ ラの セン サ
サ イズ やレ ンズ の焦 点距離 ，撮影 する対 地高 度が パラ メー タと なっ て変化 する が ，写真 測量 の
原 理か ら次 式ℎൈ
及び ℎ ൌ ൈ ൌの 関係 が成 り立 って いる。 ここ で， h は 対地 高度 ， f は レン ズの 焦点 距離 ， S p は 画素 サイ ズであ る 。画素 サイ ズは ，カメ ラの 仕様 表に ある 画
面サイズを画像のピクセル数で除して求める。
例 えば ，Canon EOS5D MarkⅡ の 場合 ，画 面サ イ
ズ が 36mm×24mm な の で ，ラ ージサ イズ（5616
×3744 ピク セル）の画 像を 撮影 する 場合，画素
サ イズ は約 0.00641mm と なる 。こ のカメ ラで 焦
点 距離 28mm の レ ン ズ を 使い ，対 地高度 100m
から地上を撮影した場合の地上画素寸法は，100,000mm× 0.00641 ÷ 28 ＝ 約 23mm と な る 。
地 上画 素寸 法が 求ま れば， 1 枚の 画像に 写る 範
囲 が計 算で きる 。こ の例で は ，約 129m×86ｍ の
範 囲が 写る こと が分 かる。
逆に ，ある地 上画 素寸法 の写 真を 撮影 した い場 合は ，上式右 側の 関係か ら対 地高 度を 求め る
こ とが でき る。先述 と同じ カメ ラと レン ズで 地
上 画素 寸法 20mm の 写 真 を 撮影 し た い場 合，対地 高度 は，20×28÷0.00641＝約 87ｍ から撮 影す
れ ばよ いこ とが 分か る。こ の場 合の １枚 の画 像に 写る 範囲 は，約 112m×75m と な る。
次に ，計測対 象範 囲を撮 影す るコ ース を設 計
す る 。 国土 地 理 院の マ ニュ ア ル １ ０ ） で は ， 進行
方 向に 80％ ，隣 接するコ ース との 間に 60％の
重 複率 を設 ける とと もに，計 測対 象範囲 の外 側

図 -5に１枚ずつ写真を多く撮影するよう規定してい る（図 -5）。こ の規 定に従 うと ，上 記の 条件 で
地 上画 素寸法 20mm の 写 真撮 影を 行う 場合 ，1
枚 の画 像の 撮影 範囲 から，進 行方 向に向 かっ て
75m×（ 100-80）÷100＝15ｍご とに シャ ッタ ー
を 切 れ ば よ く ， 隣 の コ ー ス と の 距 離 は ， 112×
（ 100-60）÷100＝44.8ｍと なる よう に設 計す れ
ば よい こと が分 かる 。なお 、撮影 方向は 直下（ 鉛
直 下向 き） であ る。
次に，コース内の写真撮影間隔が分かれば，カ メラ の撮 影間 隔か ら UAV の 飛 行 速度 が決 まる 。仮に 2 秒に 1 枚 の写真 撮影 をす る設 定と した 場合 は ，2 秒で 15ｍ飛行 する よう な速 度を 設
定 すれ ばよ いの で，7.5ｍ／ 秒の 速度 で飛 行さ せれ ばよ い。
撮影する地上画素寸法の設定をいくつにする かは ，撮影の 目的 に応じ て決 定す るこ とに なる が，同マ ニュ アル では，水平 方向 X，Y，高 さ
方 向 Z の それぞ れの 位置 精度 が 5cm 以 内 で は
地 上画 素寸法 10mm 以 内 ， 位置 精度 10cm 以 内
で は 20mm 以 内 ，位 置 精度 20cm 以 内 では 30mm
以 内を 標準 とし てい る。た だし ，こ れは 平坦 地に おけ る基 準で ある ため，土 砂崩 壊地な どの 比高 差が 大き い箇 所で は，状 況に 応じ てよ り小 さめ の値 を設 定す るな どの考 慮が 必要 とな る。
同マ ニュ アル には ，他に も標 定点 や検 証点 の設 置方 法，カメ ラに 関する 基準 など ，SfM を 災害調査や測量に活用する際に有用な事項が網羅 され てい るの で，一度参 照さ れる こと をお 勧
め する 。
5.UAV を飛 行さ せる 際の安 全基 準
UAV を 飛 行 さ せる際は ，航空 法や 電波法 等の法 令を 理解・遵 守す ること はも ちろ ん，国土 交
通 省航 空局 が示 して いる UAV の 飛 行 ルー ルや
必 要な 手続 きに 関する Web ペ ージ １ １ ），UAV の
安 全 飛 行の た め のガ イ ドラ イ ン １ ２ ） も 熟 読 して
お くべ きで ある 。国 土地理 院で も，公共 測量 で

撮影 コー スの 設計−4−

UAV を 飛 行 させ る場合を 対象 とし て， UAV の使 用 に 関す る 安 全基 準 （案 ） １ ３ ） を 公 表 し てい
る 。これ らは必 ずし も災害 発生 時を 対象 とし たも ので はな いが ，災 害の発 生か らあ まり 時間 が
経 過 し て い な い 段 階 で 災 害 調 査 の た め に UAV
を 使用 する 場合 は，仮に法 令で の飛 行が 禁止 され てい ない 地域 であ ったと して も ，事前 に市 町
村 の災 害対 策本 部な ど，関 係機 関に 連絡 し，飛行に関する調整や周知を行うことが望ましい。
災害現場では低空を有人ヘリが飛行することも 稀で はな く， 無秩 序に UAV を 飛 行 させ ること は ，関 係機関 によ る災害 対応 等の 妨げ にな る
場 合や ，二次災 害を 引き起 こす 場合 もあ るこ とか ら， 避け なけ れば ならな い。
また ，国土交 通省 航空局 のウ ェブ サイ トに は，過 去に 報告 のあ った UAV に よ る事 故事 例の 一覧 が公 開さ れて いる １ ４ ）１ ５ ）。こ れ による と ，操作に不慣れな者による操縦で制御不能となった ケー スや ，設 定ミ ス，設 定の 確認 漏れ など が原因の墜落事故が多数に上っていることが分か る 。事前 に十 分な 操縦訓 練を 実施 し，チェ ッ
クシートを用いて設定ミスや確認漏れが無いかどうかを飛行前に確認する方法の確立など，安全管理には万全を期す体制を採ることが重要 であ る。
6.おわ りにUAV は ，す で に災 害調査 には 不可 欠の デバ イ
ス とな って おり ，性 能向上 も目 覚ま しい 。今 後もその活用範囲は拡大していくものと思われる 。一 方で，安全 な飛 行の 実施 や，そ の有 効性を 適切 に発 現さ せら れるか どう かは ，使 う側 のス キル や経 験に 負う ところ も大 きい 。
本講 演が ，皆 さま が災害 調査 で UAV を 活 用
す る際 の一 助に なれ ば幸甚 であ る。
参 考文 献１）国土 地理 院（2016）：西 之島 の計 測結 果を 報
告 しま す，http://www.gsi.go.jp/kanri/kanri4000
6.html （ 参 照日 2017 年 4 月 20 日）
２ ）飛 田幹 男・神 谷 泉・中埜 貴元・岩橋 純子・：無人航空 機に よる 西之 島空
高 桑紀 之（ 2014）
中写真の撮影とその分析，国土地理院時報，
No.125， PP.115-124．
３ ）飛 田幹 男・神 谷 泉・中埜 貴元・岩橋 純子・
大 角光 司・高 桑紀 之（2014）：無人 機に よる 西之島地形計測の高精度化，国土地理院時報，
No.125， PP.145-154．
４ ）国 土地 理院（ 2016）：「 地理 院地 図」に西之島付近の噴火活動関連情報を掲載しています ， http://www.gsi.go.jp/gyoumu/gyoumu41000.html （ 参 照日 2017 年 4 月 20 日）
５）大野 裕幸（ 2014）：西之 島噴 火に 伴う 空中 写
真 撮影 及び 地形 計測 ， http://www.gsi.go.jp/common/000093165.pdf，（参 照日 2017 年 4 月 20日）
６ ）国 土地理 院（ 2016）：平 成 28 年熊 本地 震に関 する 情報 ，http://www.gsi.go.j p/BOUSAI/H27-kumamoto-earthquake-index.html，（ 参 照日 20
17 年 4 月 20 日 ）７ ）織 田和夫（2016）：解説：Structure from Motion（ SfM）第 一 回 SfM の 概 要と バン ドル 調整 ，
写 真測 量と リモ ート センシ ング ，VOL.55，NO.3，PP.206-209．
８ ）内 山庄一 郎・井上 公・鈴 木比南 子（ 2014）：
SfM を 用 い た 三次 元モデル の生 成と 災害 調査
へ の活 用可 能性 に関 する研 究 ，防 災科 学技 術
研 究所 研究 報告 ，第 81 号 ，PP.37-60．
９ ）小 花和宏 之・早川 裕弌・ゴ メス クリ ストフ ァー（ 2014）：UAV 空 撮 と SfM を 用い たア
ク セス 困難 地の 3D モ デリ ング ，地 形，第 35
巻 第 3 号， PP.283-294．
１ ０） 国土 地理 院（ 2017）： UAV を 用 い た公 共
測 量マ ニュ アル （案 ）平成 29 年 3 月改 正，
http://psgsv 2.gsi.go.jp/koukyou/public/uav/doc/
uav_manual_170331.pdf （ 参照 日 2017 年 4 月
20 日）
１ １）国 土交 通省（ 2017）：無 人航 空機（ ドロ ー
ン ，ラジコ ン機 等）の飛行 ルー ル，http://www.
mlit.go.jp/koku/koku_tk10_000003.html （ 参 照
日 2017 年 4 月 20 日 ）１ ２）国 土交 通省（ 2016）：無 人航 空機（ ドロ ー
ン ，ラジ コン機 等 ）の安全 な飛 行の ため のガ
イ ドラ イン ， http://www.mlit.go.jp/common/00
1128047.pdf （ 参照 日 2017 年 4 月 20 日 ）１ ３） 国土 地理 院（ 2016）： 公共 測量に おけ る
UAV の 使 用 に 関する 安全 基準（ 案）第 1.0 版 ，
http://psgsv2.gsi.go.jp/koukyou/public/uav/doc/
anzen_kiju n_160330.pdf （ 参照 日 2017 年 4 月
20 日）
１ ４）国土交 通省（2016）：平 成 27 年 度無 人航
空 機に 係る 事故 等の 一覧，http://www.mlit.go.
jp/common/001125882.pdf （ 参照 日 2017 年 4月 20 日 ）１ ５）国土交 通省（2017）：平 成 28 年 度無 人航
空 機に 係る 事故 等の 一覧，http://www.mlit.go.
jp/common/001180665.pdf （ 参照 日 2017 年 4月 20 日 ）−5−

UAV・SfM 技術を用いた斜面調査・設計事例
澤陽之（アジア航測株式会社）※，高山陶子（アジア航測株式会社）キーワード：UAV，SfM，3 次元データ，斜面調査，設計
ーフレームモデルにテクスチャ画像を生成した 3

1.はじめに近年、地すべりを含む斜面災害の調査および対策

次元モデルを作成した。作成には、Bentley 社製

検討において、小型無人航空機（Unmanned Aerial「Context Capture」を使用した。作成したモデル

Vehicle，UAV）の活用が進んでいる。調査箇所のは、アジア航測製ビューワ「LaVFinder」に搭載し多くは、急峻な地形や脆弱な地質となっており、岩た。

UAV による写真撮影

盤斜面など登攀困難な箇所が多く存在する。UAVを用いることにより、比較的容易に高品質・高解像調整⽤基準点測量

度の空撮写真を撮影することができるようになった。また、三次元形状復元技術（Structure from3 次元モデル作成

Motion，SfM）により、撮影した複数の高解像度の

空中三角測量、モデリング

空中写真から、斜面の 3 次元モデルを作成し、等高

テクスチャ貼付

線図や断面図を作成することも可能であり、対策工

モデル編集の検討にも利用できる。本文では、UAV・SfM 技術を活用した対策工設計への活用事例について紹

データ活⽤

介する。

地形データ、オルソ画像、⽴体画像等

図-1 斜面情報の取得手順

2.対象地区調査・検討は、国土交通省立山砂防事務所管内の工事用道路における岩盤崩落斜面で実施した。

3.UAV による斜面情報の取得
斜面情報の取得手順を図-1 に示す。UAV は中型のマルチコプター（SPIDER）、カメラはミラーレ
スデジタル一眼カメラ（SONY α7R）を使用した。
斜面の複雑な形状をもれなく取得するため、オーバ
図-2 使用した UAV と撮影状況

ーラップ 80%、サイドラップ 60%以上となるよう、
目視および FPV(First Person View)で確認を行いながらマニュアル操縦でインターバル撮影を実施した（図-2）。撮影に際し、3 次元モデル作成の位置を合わせるための基準点（Ground Control Point,
GCP）を計 6 点選定し、対空標識を設置して、ス
タティック法により座標を取得した。
撮影した写真画像をもとに、ステレオマッチング

図-3 対空標識と設定位置手法により特徴点の標高情報を自動取得し、ワイヤ−6−

部分の点群を手動で除去した上で、5cm 間隔のグリ

4.3 次元地形解析
3 次元モデルを作成した箇所は、工事用道路沿い

ッドデータ（Digital Surface Model, DSM）を作成にオーバーハングした岩盤斜面が存在しており（図した。5cmDSM より作成した 50cm 等高線図を図-4）、破砕工による落石発生源の除去工事が実施済-7 に、赤色立体地図を図-8 に示す。参考として、みであったが、表面の亀裂の緩みによる剥離落石が同位置の航空レーザ計測データ（1mDEM）より作懸念されることから、落石防護工の検討を行った。

成した赤色立体地図を図-9 に示す。航空レーザ計測

破砕箇所周辺を 3 次元モデルで拡大表示したもの

では把握しきれない岩盤の詳細な形状をとらえてを図-5 に示す。ビューワにより任意視点からの表示いることがわかる。任意位置で断面図を作成するこや拡大縮小が可能であるため、現地における目視でとも可能であり（図-10）、これらのデータを対策工は困難な亀裂等の状況が詳細に確認できる。岩盤に設計に活用した。

は雁行状の亀裂が発達し、径 0.5m 程度の落石の可能性があることが明らかとなった。

図-6 オルソ画像

図-4 作成した 3 次元モデルのビューワ表示例

0.5m

図-7 50 ㎝等高線図

図-5 岩盤亀裂の確認（拡大表示）
テクスチャ（写真画像）付きの 3 次元モデルを上面から投影すると、簡易オルソが作成できる。2cm
解像度で作成したものを図-6 に示す。3 次元モデル
図-8 赤色立体地図（5 ㎝ DSM）を構成する特徴点は XYZ の座標を保持している。
この点群データから、樹木の枝が岩盤斜面に被さる

−7−

横断面図

S=1:200

測線A

スゴ谷
工事名
横断面図

図面名

平成 28 年 3 月

作成年月日

DL=850.00

縮尺

S=1:200

会社名
事業者名

図-11 3 次元モデルより作成した断面図

図-9 赤色立体地図（1mDSM）

図-12 落石対策工設計

図-10 点群断面の例
3 次元モデルの精度検証のため、検証点（現地対空標識設置点）においてモデル上の位置情報（x, y ,z座標）を取得し、実測値との比較を行った。この結果から、残差の平均値が水平、垂直ともに最大で8.58cm と 12cm 以内におさまっており、国土交通
省公共測量作業規程に定められた地図レベル 250（相当縮尺 1/250）の基準を満たす結果が得られた。
5.対策工設計への活用
3 次元モデルより断面図を作成し、落石対策工の検討を行った。対策施設の施工状況を図-13 に示す。
図-13 落石対策工施工状況

−8−

図面番号

2

/

アジア航測株式会社
北陸地方整備局

立山砂防事務所

4

あることが明らかとなった。一方で、撮影画像から

6.まとめと今後の課題
検討の結果、UAV を地上から目視困難な地点の3 次元データを取得するため、樹木の影響は排除で補足点検に活用することで、効果的・効率的な調査

きず、撮影時期の検討やレーザ計測の実施などの検が可能であり、UAV 撮影画像より 3 次元モデルを討が必要である。取得したデータは、調査・設計だ

作成すれば、高精度の地形データが簡便に取得可能

けでなく、一般向けの事業説明資料としても活用がであり、災害等緊急時の応急対策検討などに有効で可能である。

図-14 UAV による計測事例（白岩砂防堰堤）−9−

ドローンを用 いた災 害 等 調 査 事 例
山 村 充 (国 土 防 災 技 術 株 式 会 社 )キーワード： ドローン，オルソ画 像 ，DSM，差 分 抽 出
1. はじめに
近 年 ， 小 型 UAV(small Unmanned Aerial
Vehicle; 通 称 ド ロ ー ン ) 及 び デ ジ タ ル カ メ ラの進歩により，低コストで簡便な空撮や高解像度画像の取得が可能となった。上空からの地形情報は従来，既存の航空写真等，撮影時期が限定されているものに頼らざるを得なかった。しかし，局所的ではあるものの，例えば災害発生直後の現地状況等の把握をドロー
ン空撮によって迅速に実施することが可能となった。
また複数枚の画像を元とした三次元形状復元，撮影位置推定及び高密度点群生成等，高度な画像処理技術が組み込まれたソフトウェ
ア の 普 及 に 伴 い ， 市 販 PC で も 自 然 地 盤 等 の数 値 地 表 面 モ デ ル （ DSM; Digital Surface
Model) を 構 築 す る こ と が 可 能 と な っ た 。こ の
技術は公共測量手法の一つとして検討されており，斜面防災分野において初動段階での調査対象域の状況及び微地形の把握に有用なツールとして期待される。ドローン空撮画像から 構 築 さ れ た DSM は ， 既 存 数 値 標 高 モ デ ル（ DEM; Digital Elevation Model） 等 と の 差 分抽出に用いることも可能なことがあり，斜面
災害時の土砂動態の把握に繋がるものと期待される。
本稿では，ドローン空撮から得られた情報を用い，災害直後の迅速対応，もしくは差分の抽出による土砂動態把握に繋がる成果が得られた 3 事例について紹介する．

図 -1

撮 影 位 置 と 5cm/px オ ル ソ 画 像

図 -2

15cmDSM と 1m 間 隔 等 高 線

回 の フ ラ イ ト で 撮 影 し ， 計 543 枚 の 画 像 を 取得した．本事例では，対空標識の設置及び測2. 災 害 調 査 事 例 1
量 が 困 難 だ っ た た め ，機 体 の GPS 情 報 か ら 割
本事例は，災害発生直後の初動調査時におり出された撮影位置情報を画像処理の際に用ける現場状況の把握と対策工策定をより迅速い た ． 画 像 処 理 は Mac Book Pro（ Apple 社 ）に遂行するため，ドローン空撮と対象地の三上 で Photoscan Professional（ Agisoft 社 ） を 用
次元地形モデルの復元を適用したものである． いて行われ，画像処理開始から約 6 時間後に
福島県某所で融雪期において，地すべりをは 地 上 解 像 度 5cm/px の オ ル ソ 画 像（ 図 -1）と起因とした雪泥流が発生した．流出土塊は大15cm メ ッ シ ュ の DSM（ 図 -2） を 取 得 す る こ
量の水と雪を含んでおり，雪塊や石礫等は発と が で き た ．そ の 後 ，Arc GIS 10.2（ ESRI 社 ）生 源 か ら 約 1.6 km 下 流 に 位 置 す る 町 道 及 び 県を 用 い ， こ れ ら の 画 像 デ ー タ か ら 1m 等 高 線
道まで達し，両道が通行止めとなる事態となを 生 成 し た （ 図 -2）．
り，早急な監視体制の構築及び対策工立案が取 得 し た オ ル ソ 画 像 及 び DSM の 精 度 は ，国求められた．
土 地 理 院 地 図 と の 比 較 か ら ， 概 ね 2m 前 後 で災害発生から 4 日後，災害地を対象としたあると判断された．比較的大きな誤差を有す
ドローン空撮が行われた．空撮にはデジタル
るものの，初動調査及び計画案策定段階では
カ メ ラ GR（ リ コ ー 社 ）を 搭 載 し た F450（ DJI
十分な精度であるものと考えられた．これら社 ）を 用 い ，約 30ha の 範 囲 を 約 半 日 か け て 4
画像データから調査対象地の平面図及び縦横− 10 −

図 -43cm/px オ ル ソ 画 像

図 -3 対 策 工 計 画 案 平 面 図
断 図 を 作 成 し ，災 害 発 生 か ら 約 10 日 後 に は 土
石流警報システムの配置案及び対策工計画案（ 図 -3） を 策 定 す る こ と が で き た ．
本事例では，調査時の天候が良く，災害発
生から 4 日後には調査対象地のオルソ画像及び DSM を 取 得 す る こ と が で き ，撮 影 当 日 中 に現地状況を撮影画像及びオルソ画像で確認することができた．調査時の気象条件や調査対象となる面積に依存するものの，撮影当日におけるオルソ画像による現地状況の確認が可能であるものと言える．ドローン空撮及び画像処理技術は，災害等調査に対する迅速対応に十分適用可能であるものと考えられる．
3. 災 害 対 応 事 例 2
ド ロ ー ン 空 撮 に よ っ て 取 得 さ れ る DSM は ，
撮影画像に写った地物の高さを反映したものである．つまり，対象地に樹木あるいは密な下層植生等が繁茂している場合，その高さは立木樹高あるいは下層植生の高さを反映したものとなる．一方，斜面災害地では，土砂流出が発生することにより，調査対象地が裸地となる場合が多く，このような現場では空撮
画像から地表面の標高を復元することが可能となる．さらに災害前の標高データを既存の基 盤 地 図 情 報 （ DEM ） 等 か ら 取 得 で き れ ば ，
流出した土砂量の推定が可能となる．
本 項 で は 698 枚 の 画 像 か ら ，3cm/px オ ル ソ
画 像 （ 図 -4） と 5cm メ ッ シ ュ DSM（ 図 -5） を構築した現場について紹介する．この現場では，対象地に設置した 6 箇所の標定点を用いて三次元地形モデルに座標値を与えた．画像処理では，三次元モデル上で計算された標定
点位置座標と標定点座標の実測値とのズレ，
つまり三次元モデル上における標定点位置座
標の誤差が算出される．本事例におけるこの

図 -5
表 -1
ID

5cm メ ッ シ ュ DSM

標定点における座標値誤差
点群最適化処理後の誤差（cm）

X

Y

Z

3D

GCP1

-0.89

0.11

0.32

0.95

GCP2

0.32

0.00

-1.36

1.40

GCP3

1.19

-0.35

0.22

1.26

GCP4

0.62

-0.20

0.27

0.70

GCP5

-0.61

0.53

0.25

0.85

GCP6

-0.64

-0.10

0.39

0.75

平均誤差

0.76

0.28

0.62

1.02

誤 差 は 平 均 で 1.02 cm と な っ た （ 表 -1）．
図 -4 上 の オ ル ソ 画 像 に 示 し た A-A’及 び B-B’
側 線 上 の 標 高 値 を そ れ ぞ れ ， 図 -6 上 段 及 び 下段に示す．グラフ中の実線はドローン空撮画
像 か ら 復 元 し た DSM 標 高 値 ，破 線 は 災 害 発 生
前 の 国 土 地 理 院 5m DEM か ら 取 得 し た DEM
標高値である．
崩 壊 地 中 央 部 に 沿 っ た A-A’ 側 線 上 のDSM・DEM 標 高 を 比 較 す る と ，斜 面 上 部 で は ，
災 害 発 生 前 後 に お い て 約 20m の 標 高 差 が 生 じていることが確認された．冠頭部及び末端部
で は DSM 標 高 値 の 方 が 高 く ，流 出 し た 土 砂 あ
るいは樹木の影響を受けているものと考えられ た ．一 方 ，地 す べ り 地 を 横 断 す る B-B’側 線
上では，左端・右端共に樹高の影響による高まりが認められるものの崩壊地内はオルソか
らも概ね裸地であると判断され，左右側壁側− 11 −

ており，今回標高値の差分から推定した土砂量が概ね妥当であると判断された．
本 現 場 の よ う に ，崩 壊 地 が 概 ね 裸 地 で あ り ，発生前の地形情報の取得が可能な現場では，
災 害 前 の DEM 標 高 値 と 災 害 発 生 時 の DSM 標
高値の差分から流出土砂量を推定することが可能であるものと考えられる．

図 -6

国 土 地 理 院 5mDEM と の 比 較

4. 災 害 対 応 事 例 3
対象地が森林域である場合，ドローン空撮
画像から復元できる地表面の高さは，立木樹
高 を 反 映 し た も の で あ り ， 既 存 Lidar デ ー タ等と直接比較できない．しかし，このような場合であっても，オルソ画像から水平方向の差分を抽出することで土塊の移動量あるいは移動方向について情報を抽出できることがある．
本 項 で は 1331 枚 の 画 像 か ら ， 3cm/px オ ル
ソ画像を構築した現場について紹介する．対象 地 に 設 置 し た 10 箇 所 の 標 定 点 か ら 三 次 元
地形モデルに座標値を与えた．本事例における 三 次 元 的 な 平 均 誤 差 は 2.01 cm で あ っ た（ 表
-2）．
表 -2
ID

標定点における座標値誤差
点群最適化後の誤差 (cm)

X

Y

Z

3D

GCP01
GCP02
GCP03
GCP04
GCP05
GCP06
GCP07
GCP08
GCP09
GCP10

0.78
0.05
-0.31
-0.86
-0.99
0.25
-0.48
-0.58
0.65
1.49

-1.24
2.97
-1.15
1.48
-1.39
-0.70
1.03
-0.95
-1.32
1.26

0.05
-0.44
0.64
0.62
2.16
-2.53
-0.17
-0.09
-0.76
0.52

1.47
3.01
1.35
1.82
2.75
2.63
1.15
1.12
1.66
2.02

平均誤差

0.75

1.47

1.14

2.01

図 -8 上 段 は 災 害 前 ， 下 段 は 災 害 後 の オ ル ソ
画像であり，上下段の画像四隅の緯度経度は共に同一となる．画像中で樹木の配置が特徴的である箇所を楕円及び矩形で囲って示した．
の土砂流出及び，災害前に存在した中央の沢
図 -8 下 段 の 白 点 線 矢 印 は ， 災 害 前 後 の 画 像 か
地形部への土砂の堆積状況が確認された．
ら，それぞれ樹木の特徴点を目視にて抽出しここで，崩壊土砂量を試算するにあたり，て線で結んだものであり，災害前後における下部の標高値が高い値となる範囲では，流出土砂の堆積と樹木の影響が複合しているため， 地表面の水平移動量及び方向を反映したものとなる．この画像では，抽出した樹木特徴点
上部の災害前に比べ標高が低くなったエリア
は 災 害 前 後 で 10～ 14m 水 平 移 動 し た も の と 算に 着 目 し て 算 出 す る こ と と し た ． ま ず ， GIS出された．
上 で DEM 標 高 値 と DSM 標 高 値 の 差 分 を 抽 出同様に調査対象域全域で樹木特徴点の災害
し た ．標 高 値 が 負 を 示 す 範 囲（ 図 -7 白 点 線 域 ）
前後における水平移動量を算出したところ，の 面 積 は ， 約 8,600 m 2 と な り ， 平 均 標 高 変 化
地すべり移動体の移動方向及び移動量につい
幅 は ，約 -11.3 m と 算 定 さ れ ，流 出 し た 土 砂 量て 推 察 す る こ と が で き た（ 図 -9）．本 調 査 地 では 約 97,000 m 3 と 推 定 さ れ た ．本 調 査 地 で は 実
は ， 樹 冠 移 動 量 の 全 計 測 値 の 平 均 値 が 14.5m
測 量 か ら 流 出 土 砂 量 が 約 10 万 m 3 と 推 定 さ れ
図 -7

国 土 地 理 院 DEM と の 差 分− 12 −

となり，北部の移動量が大きい傾向が認められた．
土塊移動時には，樹木の倒れ込みが生じる
ため実際の土塊移動量と比較して誤差が生じると考えられるものの，本手法のように複数の特徴点を抽出し，その移動量を見積もることによって，森林域のように撮影画像から地表面情報を直接取得できない場合であっても，大局的な土塊移動量及び移動方向について提示できる可能性がある．
5. まとめ
本稿では，ドローン利活用事例として 3 例について示した．事例 1 では，ドローン空撮の迅速性及び写真測量技術を，緊急的な対応策等の検討に用いた地形情報を基に警報シス
テムや対策工計画案策定に適用できる可能性について紹介した．事例 2 では，土砂崩壊等に よ り 地 表 面 が 露 出 し て い る 場 合 ，DSM 標 高
値 と 既 存 の 災 害 前 DEM 標 高 値 か ら 土 砂 流 出量を推定することができる可能性について示し た ．ま た ，事 例 3 で は 森 林 域 等 ，DSM 標 高値に立木樹高が大きく影響するため標高差分が抽出できない場合でも，オルソ画像上から特徴点を抽出することにより，土塊の移動量
及び移動方向の情報を抽出できる可能性について示した．
図 -8

災害前後における樹冠特徴点の比較

図 -9 樹 冠 特 徴 点 移 動 量− 13 −ć  Ŵ â ǞǆǌǯĊ  œ ĵ ï ǜ SfM t ţ Ĉ ȅȎȣǺ3 Ĥ Ă ƙ ǟû ė
Utilization of unmanned aerial vehicles and SfM multi -view stereo photogrammetry in natural
disaster survey
1    ƕ ȩd Ķ ī Ĵ ƞ ĝ ù  Ƣ ć į | º Ŝ ī Ĵ ¸ ȪShoichiro Uchiyama (National Research Institute for Earth Science and Disaster Resilience )ǼȨȥȨȑȫ Ċ  œ ĵ ï ƼSfM t ţ Ĉ ȅȎȣǺ3 Ĥ Ă ƙ ƼƸ ŧ ,  ȏȨȉ
K e y w o r d s : U u n m a n n e d a e r i a l v e h i c l e s , S f M m u l t i - v i e w s t e r e o p h o t o g r a m m e t r y, H i g h - d e f i n i t i o n
data

9-=7
ő Č ć  ǟŴ â ǞǆǃǚƼĊ  œ ĵ ï ǟû ė ǈyǦǘǚǃǯƽĔÐĈǛƼLǞĊœĵïǳƶśǎǓ
ǯǖǌǛÖ ė ǝť Ă Ń á ǈª ǭǰǯǬǄǝÔ Ƹ Ǟ%
9ǝȍȨȢǞǠǝǘǚǃǝǃƽǏǇǏƼǝǋǜǪhǇǭǛǠøǏǚªǭǰǝǃţĈǛőĘǞƸŧ,ǝ
3ĤǳÃ§ǑǯȍȨȢǜǏǚǠƼƬǞÖėǛǂǯƽ
ĊœĵïǳǀĵƶǣȏȄǻȝǁǜǏǚŎǅǰǡƼǔǟ
ĠğǞĐEǏǕïǈÑRǏǚǉǚǆǮƼ$åǪ~$ǛƼƶś°Őǫïæğ&Ƴ°ǪĥǞƸǦǘǚǉǚ

ǃǯƽĵǇǭșǴǛ3ĤǳÃ§ǑǯǍǜǈǛǉǰǡƼ
ţǈUŐǛǂǯƽȀȨȅǳƊŅǏǚÃ§ǑǯǍǜǈǛǉǰǡƼ3ĤĂƙǪUŐǜǝǯƽƇƼSfM tţĈȅȎȣǺ3ĤĂƙǜ^ǡǰǯƼļÏǝ3ĤĂƙºŜǈȔȌǿȨȄEǎǰǕŽȈȖȐǶǷǴǜǏǚ/¹UŐǜǝǘǕƽĊœĵïǛƊŅÃ§ǏǕƸŧ,
3Ĥǳ9ėǏǚƼȒȨȐ PC ǛǪśUŐǝ SfM tţĈȅȎȣǺ3ĤĂƙǳśǑǯǍǜǞǬǮƼ¸ğǝǈǭƬ  ǞƸ ŧ ,  ǝǺȢȈȞȂǵǽě , ǫƼh ŝƭíƸȞȏȢǳ ·ǑǯǍǜǈǛǉǯǬǄǞǝǘǕƽÙ{ Þ¢~yä8~¤¿{
Y[I[±èò|}`æÁ  ó7?B  '@C0¡j8ï72%3 kDÔÄ,0!k9  Ãn8År7?13ª=0!Ñ¸7d:B6³¬5 /8 È' c]87z;C3%B*5'Ü<wCB!

− 14 −

Ĳ ǛǠƼǍǰǦǛǞƼĊ  œ ĵ ï ǳė ǃǚÆ G  àǟ3ĤǳÃ§ȧŧÞǳśǝǘǚǉǕłƷǳŇ¼ǏƼġ
Ƈ ǟ " ǜǜǪǞƼ © ǟŴ â ǞÖ ė ǝĨ Ţ ǳŁ Ǒǯƽ
ß5.B´8¤Õ2017  3 Õ 27 ÌH<ƼãØģǟßǞǆǃǚƪ
ǈĝĖǏƼğŞǈĝĖǏǕƽǍǟƪǞǙǃǚƼĊ  œ ĵ ï ǞǬǯj ġ 3 Ĥ ǟÃ § Ƽh  l ă Ĉ ǟ
GNSS ĂƙǳËǏǕƽ~Z~à8¤ÕƓưĆŌǠƼÝFÌÙ¢ǟĆȖȤȦȐǞŋǏǚǃǯƽćĔoǇǭFŠǞ 1.3km ǟŋǞǂǯíƸ 1915m ǟŖŒǳ ǜǏƼKF 25km Ǟǂǯ 6ǙǟĆǇǭë·ǎǰǯȩżpȧƼ2014ȪƽŖŒǞĥĠǑǯǜƼÔƇ 1 1Ǟ¥·ǎǰǕĆĬǞĄ  2 Ư  ǈƘ ǝǯŖ Œ  ƼǆǬǢƼŖ Œ  ǇǭíƸ 1300m ƇǦǛKÝÊZǤ Ǣǯ 3 ǙǟĄü Ǜ ë · ǎ ǰ ǚ ǃ ǯ ƽ Ą  ü Ǡ Ɯ ǎ ľ 1000m Ƽ 
500~700mƼOǎľ 100m ǛǂǮƼOǋĩǃȩżpȧƼ
2014Ȫƽc 1 ǞƼŖŒ]ƅǟh¥êĜcǳĮǏǕƽ
ćĝĖkȩƀ MȪǟ]ƅhkǟi+ÈǠ 30Ȯ
45 ǟ¯ǛǂǯƽŖŒĄüǟ-ķƖǠƼǃǒ
ǰǪYìǟh¥ğĐ«ǈťǎǰǯƽ¨ß¸«ÙǟKýǞǂǯKõfǟƈƍǞǬǮƼƓ
ư]ƅǛǠ 3/26 sÊǇǭƣƪǈŅǃǕƽ3/27 ǟH<
8 ÐǞǠĳƪþ 31cm ǳūƛǏƼ12 ÐƟİǛvƙǟƣƪǈťĂǎǰǚǃǯƽ}ƗhÊõźVǞǬǮƼ
3/26 H< 10 ÐIǑǊƼƓưĚǳ źǜǏǕvƪƼƪ
Ƽĥƪǟú³nǈĝǎǰǚǃǕƽÊƼ3/25 ǞǠÔƸõā 6.9ƻǈťĂǎǰƼõāÿēǳŎµǑǯǜƼƪĝĖǸȡǴǛǠ 2.1ƻİǦǛõāǈÍǏǚǃǕǍǜǞǝǯƽc 2 ǞƼǴȝȊȅťĂĈǀƓưƸPǁǟ
3/24Ȯ4/3 ǦǛǟť Ă ' ǳǾȠȖǞǏǕǪǟǳĮ Ǒƽ
3/27 ǠƪĝĖÌǛǂǮƼ4/2 ǠĊœĵïǞǬǯh
¥Ã§ǟËÌǛǂǯƽÜȧȩ2017ȪǟŴâƉn
ǞǬǰǡƼ3/25 ǟõāÍǞǬǘǚƪǟĝĖǏǫ
Ǒǃ£ǈ¥·ǎǰƼ3/27 H< 8 ÐǦǛǟĩÐƟǛǟ ǃǕŻƪǈĳ ǪǯǍǜǞǬǮƼƪ  ǈĝ ĖǏǫǑǃđ´ǞǝǘǚǃǕǜűÎǎǰǚǃǯƽ

{ EUMJ×±µ"çîñu#8×±iòõ ôëÀ½ ¶aÒÇ¦ ó]ôê©è ¨° ^ô·é Æë®×±µ9¼8¡ Ë  7$A ÙÏ¥ñ9
4$B!¨°¯»   8x ¥ñ  bå8¨°9×±i?A>Ë  f%!ëÀ½GWE8ÛÌÆëíVPX8g
2017  4 Õ 2 ÌƼƪĝĖǸȡǴǟůŀĳƪƭȞȏȢǳªǯǕǩǞƼĊœĵïǞǬǯjġ3ĤǟĵÃ ƼǆǬǢh  l ă Ĉ Ă ƙ ǳ Ë ǏǕƽY Ð ǞƼƪǟǑǥǮƭǆǬǢȏȗȡȩƪmĳďȪǟŴâǟǕ
ǩƼƒƩŏǈĝŢǎǰǕhĈ]ƅǞǆǃǚĳƪÉƭ
ťĂŴâǳśǘǚǃǯȩĪȧƼ2017Ȫƽ!ėǏǕĊ œ ĵ ï Ǡ DJI INSPIRE 2 Ƽ ǻ ȝ Ƞ Ǡ DJI X5S
ȩ20MpxƼċĈƁƨ 15mmƼțǵǽȤȖǹȨȁȨȆȇȦ
ȁȨȪǛǂǯƽĔhǞǠƼ1m ŦǟȉȨȚȡȦȃȨȐǞM
:ǏǕhlăĈǳ 4 Ǉ¸ŬŋǏƼĵǇǭÎħǞ
8ŲUŐǝƎƃǟĞňĺǳXǲǓǚƼ9 Ǉ¸ǟhlăĈǳŬǌǕƽGNSS ïÛǞǠ VRS-RTK Ê¡ǟTrimble Geo7X ǳėǃǚŰ 10cm ĽǛhlăĈǟíťĂǳśǘǕƽťĂĻbǠƼÝŠ 900mƼK
F 550mƼíƸǠ 320ȭƼ3ĤǺȨȓȨȠȌȘǠƋ
śÊZƼȀȨȅƟǜǪǞ 80%Ƽ hƸǠ 150mƼhŧ,Ǡľ 3.3cm/px Ǜǂǯƽ− 15 −

{ ¶aÒÇ¦7?B5ÛÌÆëíVPX8g
_t9ëÀ½µbå5+CB¹ò (6ìó 9~]²µ&?:£Úµ8Ø±eÏDÄ.!¶aÒÇ¦4,0oÂ9  ÖµJOYHoÂ±èòó
7?A\§ms, HXK¾l&?:iÔíVPXD0!

{ ëÀ½GWEyä8Æë®{ÓÊ9Æë®'®) ÓÊ9­%*5DÄ.!ph49 8Æë®D 5,3¾,3%
B' *8Éz49Æë®'SFQJ8~µ9¶%!Í8_t9¹ áÓ8Î9 PRWÞ¢N[T8ÅrãâDÄ.!

− 16 −

雪崩発生前地形データの取得ÌÙĂƙŴâºŜJǈÀ#ǑǯǀœĵȣȨȂŨ
ĂȏȨȉȚȨȉȢȁǵȐǁǞǚƼ¤ŮhkǟœĵȣȨ
ȂȨĂƙȏȨȉǟÖĊǳŴâǏƼ2 ȕȌȐǏǕƽǍǟ
ǄǗƼH20 ĀŔąükRǢƹ®ükœĵȣȨȂ
ŨĂéCȩID: A89546C5D569DA66ȪǞǙǃǚƼde
hĕƤǞ Ǐ9ėęŵǳśǃƼ/¹ǑǯǍǜǈǛǉǕƽ
ǍǟȏȨȉǠƼd e  ƈ Ģ Ơ Ý h Ê Ç )  ǞǬǮƼ2009  06 Õ 02 ÌȮ2010  03 Õ 20 ÌǞǇǌǚŨ
ĂǎǰǕƼŨĂ 1m ǟȏȨȉǛǂǯƽ¤ŮhkǈŨ Ă ǎǰǕÐ × Ǡ Î ǖǈƼŻ ƪ Ð ǞŨ Ă ǑǯǍǜǠŎǅǭǰǝǃǕǩƼȣȨȂȨŨĂǜYÐǞÃ§ǎǰǕļÏǺȢȈě,ǟòƪǟìzǇǭƼ2009  6 ÕǍǱǞŨĂǈËǎǰǕǪǟǜ¿ĂǏǚǃǯƽ
積雪深の推定ƪĝĖ<h¥ȏȨȉǟŧ,ȩ1mDEMȪǞXǲ
ǓǚƼĳƪŝƭȞȏȢȩ0.033mDEMȪǳ 1m ȝȌȃȟǞ
ȡȁȦȘȡȦǾǏǕǄǅǛƼĳƪŝƭȞȏȢǇǭh¥ȏȨȉǟ6ǳSǯǍǜǞǬǮƼĳƪþǳ¿ǏǕƽ
課題¿ĳƪþǳŢǯǜƼwĒǟġƇǟ¯ǞǆǃǚƼ Ɩ Ƽĳ ƪ þ ǈŘ ǋǝǘǚǃǯƱ k ǈǂǯƽĳ ƪ É ƭ ǞǠƼƪ  ǞǬǘǚ ǉƆ ǦǰǕç Ė ǫƼƪǞǬǘǚ;=ǎǰÇXǜǝǘǕĳƪÉƭǈť
ĂǎǰǚǃǯƽǦǕƼ3/27 ǟÅ?ûBǞǬǘǚ½;ǎ
ǰǕ ĉ ğ ǝ½ ; Ƃ ǈǧǭǰȩ Ī ȧ Ƽ2017ȪƼĔhŴâǟŃáǜńXǏǚèũǑǯ¬šǈǂǯƽ
ųƴǠƼĳƪŝƭȞȏȢ0ǟĽèŭǆǬǢƼ
ƸíƸǸȡǴȩƪĝĖǸȡǴȪǟĳƪŝƭȞȏȢǟ
ĽZǛǂǯƽ4/2 ÐĈǛǠòƪǈtǋƪĝĖǟNƥǈǂǮƼwĒƇǤ¾ƇǑǯǍǜǠǛǉǝǇǘ
ǕƽŚƪ©ǞƼwĒƇǞǂǯƼ4/2 ÐĈǛ8ŲǛǉǯƫǞǙǃǚ GNSS ťĂǳËǏƼƸíƸƖǟ
ĳƪŝƭȞȏȢǟĽZǳśǄ¬šǈǂǯƽ
ðǟųƴǠƼƪĝĖ<h¥ȏȨȉǞ[ǦǰǯƼçĖȩȁȁĺȪǟ§ƮǟèũǛǂǯƽœĵȣȨȂȨĂ
ƙǛǠçĖǳžƈǏǚh¥ȏȨȉǈªǭǰǯoXǈ
ǂǯǈƼ Ė ǏǕç Ė ǟo X ƼȣȨȂȨ. ǈh ¥ ǞƏǏǝǃUŐ°ǈǂǯƽÙhkǠƸǎ 1Ȯ2m ǟȋȃțȂȁƼȋțǼȂȁǈŊŕǑǯǸȡǴǛǂǮƼǍǰǭǈ
h¥ȞȏȢǟíƸ'Ǟ§ƮǏǚǃǯUŐ°ǈ¶­ǎǰǯƽまとめƺ 2017 ǞĝĖǏǕãØģǟƪćǞǙǃǚƼY
 4/2 ǞĊœĵïǞǬǯjġ3ĤǟÃ§ƼhlăĈĂƙƼSfM tţĈȅȎȣǺ3ĤĂƙƼĔhŴâƼ
ƍ Q ǟh ¥ ȏȨȉǟS ª ǳ Ë ǏǕƽǔǟŃ á ƼÓğǝ¿ĳƪþǳªǕƽƺ ĊœĵïǳėǃǯǍǜǞǬǮƼǍǰǦǛǠĈǛǏǇ
ªǭǰǝǇǘǕťĂ²nǳƼƭğǞSªǏǕȏȨȉǜ
ôǎǓǝǈǭŸŶǳśǄǍǜǈǛǉǯǬǄǞǝǘǕƽǎ
ǭǞƼƸƲǟȏȨȉSªǳUŐǞǏƼh¥rEǳǬǮŀǇǃȉǵȜȅǿȨȢǛťĂǑǯǍǜǳUŐǞǏǕƽƺ ºŜƭǛǠƼĽǟƸǃȏȨȉǳSªǑǯǞǠƼǔ
ǰǞŢXǘǕş)_ǜă)ǈ¬šǞǝǯƽǙǦǮƼȇ
ȦȋȝȨȐȢĿǟĽǳªǕǃǟǛǂǰǡƼhlăĈ ǳǔǟĽ  ǛŨ Ă ǛǉǯĂ ƙ ï Û ǈ¬ š ǞǝǯƽǦǕƼG 6 ǝÆ ǟh  l ă Ĉ ǟŬ ŋ ǈ¬ š Ǟǝǯƽǔǟă)ǟA>ǫïÛǤǟ»ſǠǎǋǝǃƽ
ƺ ~0ƭǛǠƼĔÐĈǛǀ~0ǝĊœĵïǁǠ{gǏǝǃƽqŗǎǓǰǡßĆćǟĝĖǫĹŏǤǟ*ǳǪǕǭǑȡȅǽǈǂǯƽ9ėŏǠƝĨŷǳ[Ǩ|ǆǬǢºǟ|ōǳƈǏǕƼÉǟ~0ƌœ
ǟ@>ǈöǩǭǰǯƽƺ ĊœĵïǞȣȨȂȨĂƙïǳÂƄǏǕǮƼWıȇ
ȦȁȨǳÂƄǏǕǮƼǔǟûėǟuǠǈǯÊǛǂǯƽǔǏǚY Ð ǞƼï Û ǈƸ  E ǑǯǜƼǔǟǺșȣ
ȨȉǞöǩǭǰǯŐ>ǪƸEǑǯƽ©ƼÄ ǈļLǞǝǘǚǪǺșȣȨȉǟ ǠļLǞǠǝǭǝǃǖ
ǱǄƽĔgǪ©ǪƼĊœĵïǟǺșȣȨȉǞö
ǩǭǰǯÔ©ǟ ǠƼ~0ïŐǈxǲǰǕïǞǑǯņ¯ ´ǤǟƑ7ǝ 4ǳƈǏǕƼĹŏǤǟNƢñȩǆǬǢƸƵǝïÛǟÁ*ǟƢñȪǛǂǯƽ
ǍǰǞǠƸǝĨŷǜƼĦǛğĭǝ8ÉǳǑǕǩǟŪŉǈöǩǭǰǯƽǙǦǮǠƼǔǟƩÏǠÖœĵïǜYǐÊZ°ǞǝǯǪǟǜ¿ĂǏǚǃǯƽǔǰ
ǛǪǝǆƼĊœĵïǠ$'ǟǂǯȍȨȢǛǂǱǄƽ
参考文献
żp čƼƐř Ɣ¦ƼƚØ ó¦Ƽ÷  Ƽ ÒƧȩ2014ȪÌÙǟh¥ƾ4ƿƠÝȧŹĸPȩĹ`ĎȪƼÝv|5ĎƼp.49-53p.
deƈĢƠÝhÊÇ)ȩ2009ȪȬ20 ĀŔąükRǢƹ®ükœĵȣȨȂŨĂéC
(ID: A89546C5D569DA66) Ü  î Ƽ Ú (  Ƽä Ù ¨ î ȩ2017ȪƓ ư ĚƪćŴâȩƉnȧůŀĎȪȩ2017.3.28 Ë)ƼƢćį|ºŜīĴ¸ǽȠǵȃȅȣȅȚȦȅ Web
ȁǵȐƼ2017  4 Õ 14 ÌơŤƼURL:
http://ecom-plat.jp/nied-cr/index.php?gid=10231
ĪDƼT±ƼäÙ¨îƼřī\ƼřƦƼ1ƕȩ2017ȪƓưĚƪćĹ 2 aŴâȩƉnȪȩ2017.4.2 ËȪƼƢćį|ºŜīĴ¸ǽȠǵȃȅȣȅȚȦȅ Web ȁǵȐƼ2017  4
Õ
14
Ì
ơ
Ť
Ƽ
URL:
http://ecom-plat.jp/nied-cr/index.php?gid=10231− 17 −

複数時期の航空レーザ測量データを用いた
地すべり変動斜面の抽出事例と今後の課題
Detection of an unstable slope using Airborne LiDAR scanning data in multiple periods and future tasks，石井靖雄（土木研究所）
西井稜子*（新潟大学，元土木研究所）
Ryoko NISHII (Niigata University, PWRI), Yasuo ISHII (PWRI)
キーワード：航空レーザ測量，空中写真，オルソ画像，GIS
Keywords: Airborne LiDAR scanning, Aerial photograph, Orthophoto, GIS
1. はじめに
航空レーザ（LP）測量は、高分解能・高精度の地形データを提供する。そのため、広域において地す
べり変動斜面を抽出する場合、複数時期の LP データを用いた地形変化解析（以下、LP 解析という）が有力な抽出方法の一つといえる。しかし、LP 計測には多額の費用が必要なため、計測間隔は短くても年１回程度である。そのため、地すべり変動斜面の詳細な変動特性を把握するには、計測間隔がより短い計測法の併用も必要と考えられる。UAV・SfM 技術は、
LP 計測に比べ、相対的にコストパフォーマンスがよく、数値表層モデル(DSM)を取得できる。したがって、
今後、広域における LP 解析によって検出された地す
べり変動斜面群の詳細な動態把握の方法として、
UAV・SfM 技術の導入が期待される。
本発表では、上述の UAV・SfM 技術導入の前段階である LP 測量データを用いた変動斜面の抽出事例について紹介する。具体的には、姫川水系金山沢を対象に、5 時期の LP データを用いて再活動型地すべりを抽出した事例について報告する。また、広域における LP 解析の課題点についても言及する。
2.地すべり変動斜面の抽出事例
2.1 調査地概要と調査方法
姫川水系浦川支流の金山沢では、1911 年 8 月に稗
田山崩れが発生し、約 1.5 億 m3 の土砂が生産された
1)。金山沢流域には、当時の崩壊堆積物やその後の崩壊土砂に加えて、地すべり移動体も分布しており、近年においても土石流や融雪型地すべりの発生が報告されている。本研究では、金山沢源頭部に位置す
る地すべり斜面の変動有無を把握するため、表-1に示した５時期の LP データを用いて、計測期間毎の標高差分値と 3 次元変位ベクトルを算出した。また、LP 測量が実施される 2009 年以前の状況も把握するため、Agisoft PhotoScan1.1 を用いて、1968～2009年までの空中写真からオルソ画像を作成した。そして、それらのデータと LP データを GIS 上で重ね合わせ、各時期における地すべり地形の変化を検討した。
2.2 調査結果
対象とした地すべり移動体の規模は、1968 年時点
では、幅約 350 m、長さ約 500 m、滑落崖の最大比高は約 100 m に達する（図-1）。空中写真のオルソ画像の比較から 1979 年から 1999 年の間に、地すべり移
動体の側方斜面の侵食が急激に進行したことが確認された 2)。また、LP 解析の結果から、2009～2011 年
において、地すべり移動体が下方へ向って移動し、地すべり頭部の沈下と末端部の隆起が明らかになった（図-2、3）。地すべりの再活動に伴い、地すべり
移動体が細分化される様子も確認された。2011 年～
2013 年においては、主に谷沿いにおいて、標高差分
値の増減が生じる傾向が認められた。
稗田山崩れから約 100 年経過したが、流域内には、依然、再活動中の地すべりが存在することが明らかになった。しかし、その詳細な変動特性は不明であり，今後，UAV・SfM 技術の導入も視野に入れ検討する必要があると考えられる。導入する際には、現場の大部分は森林に覆われており、人工構造物が少な
1979

対象地すべり 2013

表-1 使用した空中写真と LP データ
LPデータ
空中写真
撮影年 グリッドサイズ 撮影年
縮尺
2009
2010

1m
1m

1968
1979

1/20000
1/16000

2011
2012
2013

1m
1m
1m

1994
1999
2009

1/16000
1/20000
1/16000

図-1 解析対象地すべりの鳥瞰図
2 本の横破線は地すべり頭部と末端の位置に相当− 18 −

2012-2009

2013-2011

1964年時の滑落崖、地すべり移動体の輪郭0

図-2 2010～2011 年の標高差分解析結果

10km

標高差分値（m）

0

-3

-1

1

10km

3

図-4 安倍川流域における差分解析結果の事例
黒四角は、図-5 の範囲．

図-3

測線 A-A’における 2010～2011 年の地形断面

2009

2011

2012

2013

測線の位置は図-2 に図示

いため、地上基準点（GCP）の取得の工夫が必要と考えられる。
3.広域における LP 解析の課題
広域（102 km2 以上）を対象とした場合においても、金山沢の事例のように効率的かつ精度よく地すべり
変動斜面の抽出が可能かを評価するため、安倍川流域（約 200 km2）を対象に LP 標高差分解析を実施し、変動斜面の抽出状況を調査した。使用した 5 時期
（2005、2009、2011、2012、2013 年）の LP データ
は、全て 1 mDEM である。解析結果から、時期によって、対象流域の標高差分値は大きく異なることが示された（図-4）。地すべり変動斜面を抽出できた箇所も存在したが、例えば、「2012-2009」差分セットでは、多くのパッチ状の標高差分値群が認められた（図-4）。場所によっては、尾根部での標高上昇も示され、真の地形変化ではない可能性が示唆された。そこで、解析に用いた LP データが差分解析に適していたかを把握するため、各計測時期の LP データを基に地形モデル（陰影図）を作成した（図-5）。2009 年のデータは、他の時期に比べて、相対的に微地形が表現されていない。この結果から、パッチ状の標高変化

0

200m

図-5 安倍川流域における 4 時期の陰影図
範囲は、図-4 に図示．

は、差分解析に必要な分解能を有していないデータを用いたことによって生じた可能性が高いと考えられた。標高差分解析によって、効率的かつ精度よく変動斜面を抽出するには、解析前に、まず使用する
データが標高差分解析に適した分解能を有しているかを判別することが重要であり、その判別方法の確立が必要と考えられる。
謝辞:本発表で扱った LP データは、国土交通省北陸地方整備局松本砂防事務所および国土交通省国土地
理院から提供いただいたものです。ここに感謝の意を表します。
引用文献：1) 町田洋（1964）：姫川流域の一渓流の荒廃とその下流部に与える影響、地理学評論、37、477-487．2)西井ほか（2015）：
過去 45 年間における金山沢源頭部の地すべり斜面の地形変化、
第 54 回日本地すべり学会研究発表会講演集、185.

− 19 −

第45回地すべりシンポジウム
UAV・SfM技術の地すべり研究への応用
2017. 6

編集・発行

公益社団法人日本地すべり学会新潟支部

印

株式会社

刷

文

久

堂

（公社）日本地すべり学会新潟支部のホームページ
http://www.landslide-niigata.org