ハイパースペクトル画像を用いた土壌の走破性の判定
山内 統広 † 筑紫 彰太 † 田村 雄介 † 山川 博司 † 永谷 圭司 † 藤井 浩光 ‡坂井 郁也 § 千葉 拓史 § 山本 新吾 § 茶山 和博 § 山下 淳 † 淺間 一 †† 東京大学大学院 工学系研究科 精密工学専攻‡ 千葉工業大学 先進工学部 未来ロボティクス学科§ 株式会社フジタ
E-mail: yamauchi@robot.t.u-tokyo.ac.jp
1 序論が使用されることが多い．しかし，ニューラルネットワークの方が，学習データやラベルの定義に左右され現在，日本では土砂災害が多発している．土砂災害

にくく [6]，重要な特徴量を自動で探索できることが知の発生後にさらなる被害の拡大を阻止するためには迅られている [7]．そこで，本研究では, ニューラルネッ

速な復旧工事が必要であり，迅速な復旧工事のためにトワークを利用し，土壌のハイパースペクトル画像をは，建設機械を使用する必要がある．土砂災害の現場分類することとした．本稿では，土壌の走破性を判定

で建設機械を活用するためには，最初に，現場での建する手法を提案すると共に，複数の土壌を用いて実施設機械の走破性を素早く調査する必要がある. 走破性

した走破性判定試験について述べる．の調査については，走破性の指標の 1 つであるコーン指数を測定して行うことが多い [1]．しかし，災害現場

2 提案手法では，二次災害の危険性が存在し，現場に人が立ち入ることは難しいため，無人で走破性を調査することが本章では，土壌の種類の判別と含水比の推定によって，望ましい．無人で走破性を調査する先行研究には，無土壌の走破性を判定する提案手法について説明する．

人地上車両（UGV）にコーン指数を測定する機器を搭

2.1

土壌の走破性判定の流れ載して遠隔操作した研究がある [2] [3]．しかし，この含水比とは，土壌の土粒子の質量に対する，土壌に手法では，走破性の調査に多くの時間が必要となるだ

含まれている水の質量の比である．また，粒度分布とけでなく，さらに，UGV が進入できない場所の調査はは，土粒子の直径とその直径までの土粒子の累積質量不可能である．従って，この手法では適用可能な土砂百分率の関係を表す分布である．そして，建設機械の災害が限定されてしまう可能性が大きい．一方，画像走破性は，その土壌の含水比，粒度分布，鉱物組成にを使用して走破性を判定することが可能となれば，短依存する．従って，粒度分布と鉱物組成が同じである

時間での判定が可能となるだけでなく，さらに UGV や土壌を同じ種類の土壌であると定義すると，土壌の種人の進入が困難な場所の走破性についても，その外側類と含水比が分かれば土壌の走破性を判定することがから撮影した画像さえあれば判定が可能となる．画像可能となる．そこで，土壌の種類の判別と含水比の推を使用して走破性を判定する先行研究には，可視近赤定を画像から行うことで走破性を判定する．本研究で外，短波長赤外，長波長赤外の波長を撮影出来るカメは，分光反射率に注目する．分光反射率とは，光源からラを使用した研究がある [4] [5]．しかし，これらの先行放射された光のエネルギーの内，物質が反射する光の研究では，含水比と走破性の関係にのみ注目しており，エネルギーの割合である．分光反射率は物質により異走破性に影響すると考えられる土壌の種類には，注目なる．また，水は特定の波長の光を吸収するためそのしていない．

波長における分光反射率は水の量に比例する．従って，そこで，本研究では，画像から土壌の種類の判別と含分光反射率を用いて土壌の種類の判別と含水比の推定水比の推定の双方を行うことによって，土壌の走破性の両方が可能である．そこで，本研究では，分光反射率を判定することを目的とする．なお，一般的な RGB 画を取得できるハイパースペクトル画像を使用する．ハ像では土壌の種類の判別ならびに，含水比の推定を同イパースペクトル画像とは, 対象物からの反射光を多く時に行うことが不可能であると考えられるので，ハイの波長に分光させ, それぞれの波長の強度を面で観測しパースペクトル画像を使用することとした．ハイパーた画像である [8]．土壌の分類と含水比の推定手法の詳スペクトル画像の分類には，最尤推定法や多変量解析

細な説明については，それぞれ 2.2 節，2.3 節で行う．

土壌

2.3

土壌の種類ごとに分類
粘性土

含水比の推定水は 1450nm 周辺の波長の光を吸収する．よって，礫，砂質土

1450nm における分光反射率のスペクトルの勾配の度合いを示す一次微分値から水の量が推定可能である．

含水比𝑤

コーン指数𝑞𝑐 と含水比の関連性を示す図

また，1440nm と 1460nm の分光反射率の差を 2 つの波長の差である 20nm で割ることによって，1450nm における分光反射率のスペクトルの一次微分値を近似的に走破性の判定計算することが出来る．従って，1440nm と 1460nm のスペクトル強度の差を 2 つの波長の差である 20nm で走破不可能

走破可能
1

図 1: 走破性判定のフローチャート割った値を近似式に代入することで含水比を推定することとした．

2.4

走破性判定のためのコーン指数算出

コーン指数と含水比の関連性は，含水比を変えていっ
また，土壌を大まかに礫，砂質土，粘性土の 3 つのグた場合のコーン指数の値を記録することで得ることがループに分類した場合，礫と砂質土は，含水比に関わ出来る．また，コーン指数と含水比の関連性は，土壌のらず建設機械が走破可能であることが知られている [9]．

種類ごとに一意に決まっている．従って，任意の種類の

そこで，まず土壌の種類を判別し，そのあとに判別した土壌に対してコーン指数を算出するためには，まず土土壌の種類が礫と砂質土に分類される場合は，走破可壌の種類ごとに，含水比を変えていった場合の，含水能であると判定し，粘性土に分類される場合のみ含水比とコーン指数の値の組み合わせを事前に調査した後，比の推定も行って走破性を判定することとする．この推定された含水比が事前に記録された含水比の内，ど場合，土壌の種類が判明すれば，コーン指数と含水比のの 2 つの値の間に位置するかを確認する．最後に，そ関連性が一意に定まるため，その関連性と推定した含の事前に記録された 2 つの含水比に対応するコーン指水比から，おおよそのコーン指数が算出出来る．最終数から，内分を用いてコーン指数を算出する．

的にこのコーン指数を用いて，粘性土に分類された土壌の走破性を判定する．上述の走破性の判定のフロー
チャートを図 1 に示す．

2.2

3 実験
本章では，具体的な実験方法と実験結果について説

土壌の種類の判別

本研究では，ハイパースペクトル画像をニューラルネットワークを用いて分類することによって土壌の種類を判別する．本研究で使用するニューラルネットワー明する．

3.1
3.1.1

実験方法
ハイパースペクトル画像とその撮影方法

クの概要を，図 2 に示す．一般的な RGB 画像が R，G，本研究で使用したハイパースペクトル画像の撮影にB の 3 波長なのに対して，ハイパースペクトル画像は使用したハイパースペクトルカメラは, 株式会社エバ・多くの波長を取得出来るため，1 ピクセルごとに物体のジャパンが製造している NH-7 である. NH-7 が取得で分光反射率のスペクトルを取得することが可能となる．

きるスペクトルの範囲は, 350nm から 1100nm である.

本研究では，土壌の分光反射率に注目しているので，1ピクセルごとにニューラルネットワークに学習させる

ただし, センサの感度の低い 350nm から 450nm，また950nm から 1100nm の部分は使用しなかった. また，撮こととする．また，照度が激しく変動した場合, 土壌の影時の照明としてハロゲンランプを使用した. ハロゲ

分光反射率に大きく影響するため, 照度変化のない条件

ンランプを使用したのは, NH-7 を使用してハイパースでハイパースペクトル画像の撮影を行うこととする．

ペクトル画像を撮影するのに十分な照度を確保し, ハイ𝐶𝑟

パースペクトル画像で取得する波長全ての光を発生さ

mn class

y軸nx軸
波長方向

𝐶𝑟 =101m=65n =10せることが出来るからである. 本実験で使用したハイパースペクトル画像は, 全国の異なる 10 カ所で採取された土壌の画像である.
本研究では, これらの土壌を土壌 A, B, C, D, E, F,G, H, I, J と呼称する. これらのハイパースペクトル画像の撮影時には, 照度変化のない条件を達成するため

図 2: ニューラルネットワークに，土壌の試料を入れたケースを屋内の暗室に設置して撮影した. ターゲットである土壌の試料はケースの中に入れ, そのケースを 3 方向からハロゲンランプで照反射光強度らして十分な明るさを確保し撮影を行った. 実験の構成図を図 3 に示す.

3.1.2

ニューラルネットワークの学習・評価方法（b）生画像のスペクトル（a）生画像本研究で使用するハイパースペクトル画像には, 影が映りこんでいた. 影が映りこんだハイパースペクトル

波長[nm]

図 4: （a）影が映ったハイパースペクトルの生画像（b）影と土壌の部分の生画像のスペクトルの生画像を図 4(a) に, 影の部分と土壌の部分のスペクトルの違いを図 4(b) に示す. 図 4(a) において, 黄色と確率

混同行列

青の枠で囲まれた部分がそれぞれ影，土壌の部分を示しており，それぞれの部分内のスペクトルの平均を図ピクセルを除外した.

3.2
3.2.1

0.8

実際の分類結果

4(b) 内の黄色と青のスペクトルに示した．影の部分の実験結果
土壌の種類の判別結果

0.6
0.40.20

ニューラルネットワークによる土のハイパースペク
予測結果

トル画像の分類結果である混同行列を図 5 に示す. 図 5の混同行列は, 横軸が予測結果を示し, 縦軸が実際の分

図 5: 判別結果を示した混同行列類を示す. 実際の分類と予測結果が高い精度で一致したため, 左上から右下にかけての対角線上にデータが集まりそこだけ青色になった. 分類の精度は, 学習データとなるため，ハイパースペクトル画像から含水比の推の精度が 79.65%, テストデータの精度が 81.57%となっ定が可能であることが分かった．

た．この結果から，ニューラルネットワークによって，

土壌A50

y = -9.4879x + 44.556
R² = 0.7538

含水比の推定結果

20y = 58.126e-0.482x
R² = 0.8789

1010 種類の土壌の内，粘性土である土壌 A，B，D，F，0012体的な手順としてまず，分光反射率のスペクトルから34050の実線で示した．この結果から，近似線を引くが可能

0y = -7.9331x + 39.72
R² = 0.9872

3y = -16.61x + 43.271
R² = 0.9043

40

y = 43.009e-0.373x
R² = 0.9856

30
20y = 52.394e-0.808x
R² = 0.9684

1000123450

一次微分

NH-7一次微分

23y = -17.186x + 43.045
R² = 0.8784

40

含水比 [%]

1土壌G50ハロゲンランプ2土壌F

20実線，それの線形近似線を黒の点線，指数近似線を赤

1

一次微分

30

10y = 51.414e-0.702x
R² = 0.9477

1050

40

含水比 [%]

6 に示す．実際の一次微分の値と含水比の関連性を黒の20

土壌D50

近似的に計算した一次微分の値と含水比の関連性に対

y = -14.127x + 42.501
R² = 0.8476

30

一次微分

G の 5 種類において，含水比の推定試験を行った．具して線形近似線，指数近似線を引いた．その結果を図4030

含水比 [%]

3.2.2

含水比 [%]40

土壌B50

含水比 [%]

10 種類の土壌の分類に成功したことが分かった．

30真値
粘性土

20線形近似線(粘性土)

y 10= 48.738e-0.777x
R² = 0.8138

指数 近似線(粘性土)

0-101一次微分

23123

ターゲット

ハロゲンランプ

ハロゲンランプ

図 6: 粘性土 A，B，D，F，G の吸光波長帯（1450nm）の一次微分値と含水比の関係及び近似線

図 3: 実験の構成図

3.2.3走破性の判定コーン指数と含水比の関連性は，土壌の種類ごとに一意に決まる．また，3.2.1 項と 3.2.2 項において，ハイパースペクトル画像からそれぞれ土壌の種類の判別と含水比の推定が可能であることが分かった．従って，
図 1 で示した走破性の判定のフローチャートを用いることによって，まず粘性土と礫・砂質土を分け，その後，粘性土のコーン指数を算出することによって，土壌の走破性を判定することが理論的には出来る．

[2] S. Chhaniyara,

C. Brunskill,

B. Yeomans,

M. C. Matthews, C. Saaj, S. Ransom andL.

Richter,”TerrainTraﬃcabilityAnaly-

sis and Soil Mechanical Property Identification for Planetary Rovers: A Survey”, Journal of Terramechanics, vol. 49, pp. 115–128, Feb.
2012.
[3] K. Zacny, J. Wilson, J. Craft, V. Asnani,
H. Oravec, C. Creager, J. Johnson and T. Fong,”Robotic Lunar Geotechnical Tool”, Proceed-

4 結論

ing of the 2010 ASCE Earth and Space, Honolulu,考察[4] R. Fernández, H. Montes and C. Salinas, ”VIS-

4.1

HI, Mar. 2010.

ハイパースペクトル画像から土壌の種類の判定と含NIR, SWIR and LWIR Imagery for Estima-

水比の推定が可能であることが分かった．従って，本研tion of Ground Bearing Capacity”, Sensors,究で示したフローチャートに従い，土壌の種類が判明すpp. 13994–14015, Jun. 2015.

れば走破性の判定が理論上可能であると言える．また，[5] A. L. Rankin, and L. H. Matthies, ”Passive Sen-

3.2.1 項において高い精度で分類できた理由と，3.2.2 項

sor Evaluation for Unmanned Ground Vehi-

において近似線を引くことが出来た理由として考えら

cle Mud Detection”, Journal of Field Robotics,

れる点は，屋内で撮影されたハイパースペクトル画像を使用した点である．屋内で撮影したため，土壌の種

vol. 27, no. 4, pp. 473–490, Mar. 2010.
[6] Justin D. Paola and Robert A. Schowengerdt,類と含水比の違い以外の条件を同じにすることが出来”Aた．一方，屋外で撮影したハイパースペクトル画像は，gation

大気や照度の条件が画像ごとに変化するために，うまLikelihood Classifiers for Urban Land Use Clas-

く分光反射率を取り出すことが出来ないと予想される．

sification”,

これにより，屋内で撮影した画像を用いて学習した分

science and Remote Sensing, vol. 33, no. 4,

類器や作成した含水比推定のための近似式では，屋外の画像には対応できないと考えられる．

4.2

今後の予定

本研究の最終的な目的は，土砂災害の発生現場における走破性の判定である．従って，本研究で考案したフローチャートが屋外で撮影したハイパースペクトル画像でも走破性を判定できるかどうか確認する必要がある．そこで，今後の予定として，まずは屋外において粘性土のハイパースペクトル画像の撮影と撮影地点のコーン指数，含水比の測定を行う．次に，その画像を用いて分類器と含水比推定の近似式を作成し，算出したコーン指数と実際のコーン指数を比較することによって，フローチャートの評価を行う．

Detailed

ComparisonofBackpropa-NetworkandMaximum-NeuralIEEETransactions

onGeo-pp. 981–996, Jul. 1995.
[7] Wei Hu, Yangyu Huang, Li Wei, Fan Zhang andHengchao Li, “Deep Convolutional Neural Networks for Hyperspectral Image Classification”,
Journal of Sensors, vol. 2015, pp. 1–12, Jan. 2015.
[8] Naoto Yokoya and Akira Iwasaki, ”Hyperspectral Image Processing for Advanced Earth Observation (⟨ Special Issue ⟩ AI Technology Advancing into Space)”, The Japan Society for Artificial Intelligence, vol. 29, no. 4, pp. 357–365,Jul. 2014.
[9] M. P. Meyer and S. J. Knight,ficability of Soil

Traf-

Soils classification ,U.S. Army Engineer Waterways Experiment Sta-

謝辞tion Corps of Engineers, Vicksburg, Mississippi,
Technical Memorandum no. 3-240, sixteenth sup-

本研究の一部は，JSPS 科研費 JP18K13810 の支援を受けた．

参考文献[1] St. Joseph, ”Soil Cone Penetrometer”, Michigan,
ASAE S313.3, Feb. 1999.

plement. pp. 1–182, Aug. 1961.