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いなかのCIMとGIS

「ドローン・SFM・リモセン技術を用いた植生解析」

 講師:株式会社ドーコン 環境保全部 主任技師 清川 剛志

 以下の資料は、受講者の技術研鑽に役立つことを願い、講師のご厚意により提供いただいたものです。


20160129公開

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司会:それでは続きまして、『SFM・リモセン技術を用いた写真解析』と題しまして株式会社ドーコン交通事業本部交通部主任技師 清川様、宜しくお願いします。

[26:15]
清川:  清川と申します、宜しくお願い致します。私は今日お集まりの皆さんの中では、少しイレギュラーといいますか自然環境を専門としておりまして、その中でも私は植物を専門としております。植生環境等のデータと取り込み、それらをGIS化していくといったことを行ったおります。 ★

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 今回はそういった私の取り組みのなかでリモートセンシングといった、今は植生解析といった場合に行われているもので、あとは画像をどう撮るのか、また、買うだけではなく、自分たちで何かできることはないだろうかといったところで、ドローンを使った活用事例のお話をさせて頂きます。
二つ目は、弊社のCIMとGISの取り組みといったものでありましたが、時間の関係上から割愛致します。
ただし、WEB上に公開される資料では、カットしていませんので、是非ご覧ください。★

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それでは、「ドローン・SFM・リモセン技術・を用いた植生解析」についてお話します。★

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我々、業務ではこの地域がどういった植生になっているのかといった情報を得るには、いくつか方法はあるのですが、あまりピンポイントでいいものが手に入るといった補償はあまりありませんので、一つはリモートセンシングを使って行う場合については、衛星画像を使うんですけれど、時期が限られるといった問題があります、欲しい時期のものがピンポイント得られる保証がないという大きな課題がありまして、もう一つ、価格的に高いことや、広域のデータがかなり高額で手に入るといっただけで、業務規模に使うには広すぎる、でも、狭い範囲では売ってもらえない、あとは、安いものもありますが、その場合には1ピクセル当たり10mとなり通常の業務の解析では対応できないといった問題があります。
ですから、目的にあった時期に、目的に合った解像度で、限られた予算の中で何かできることがないであろうかといったところでドローンだとかSFMといったものを活用しています。 ★

▼PPTノートより
対象地域の植生を解析する手法の1つに、リモートセンシングがあります。 リモートセンシングで解析を行う場合は、通常、衛星画像を使います。 しかし、衛星画像は、希望する時期の画像が手に入る保証はありません。 さらに、衛星画像は解像度が高い、すなわち解析精度が高い画像ほど高価で、 安価な画像は、通常の業務では不向きな場合が多いです。

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そこで、業務目的に合った時期、解像度、予算を満たすことのできる手法として取り組んだ、
ドローン・SFM・リモセンを用いた植生解析事例についてご紹介いたします。 ★

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今回、使用した機材は、ドローンはDJI社ファントム2、現在ファントム3を使っております、SFMについては聞きなれない方もいるとは思いますが動画や静止画からカメラ撮影位置を推定し、三次元モデルを作成する技術であります。
今回はドローンの撮影画像の合成に用いました。 画像撮影時期は、平成24年8月、これは私が業務で対象とした撮影の良い時期、すなわち調査対象植物の最盛期に設定してます。★


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先ずは、合成したSFMの技術なんですけれども、ファントム2の画像は左側で、けっこう丸みを帯びているように見えますがなんですが、広角で撮影することから、ゆがみが大きいですが、補正しまうすと合成しオルソ化すると、右側にありますような平面資料になりますが、ゆがみも補正されています。
また、ファントム自体にはGPSを搭載しており、写真にジオタグを付けることが出来きます。 合成の際には、写真のジオタグ情報も活用し位置を推定することで簡易的な素材が作成できるようになります。 ★


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実際にはこのような画像を作成しまして、実際には約1000m×600mの範囲を200枚程度撮影し、合成しました。 作成した画像が、こちらのGeoTiffにより最終的に出力が可能なので、直ぐにArk-GISソフトに取り込むなど、上にデータを重ねるなどの業務活動に向けての反映・分析可能となるといった利点があります。★

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私は、どうしても植物が専門ということで、解像度が必要となりますので、今回使用したファントムの画像でいいますと今回の画像は、高度80mで地上分解のは数cmと細かく、植物の技術者であれば、どこで撮ったものなのかであるとか、といった情報を基に、ここにはイネ科の植物があるだとか、浮葉植物がるだとかといった、ある程度見た目で分析できます。こいいった細かい画像は衛星画像ではなかなか手に入ることはないと思われます。 ★

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こういった画像を合成したものを基に、オレンジで塗った部分が、今回、業務で対象とした箇所になりますが、画像を繋げただけでは、面白さがないことから、分析を行いました。 通常写真でみても、緑色が植物で、色の濃いところが水とはわかりますが、このまま、分析と言う訳にはいきませんのでそれらをリモートセンシングのソフトを用いてピクセル解析を行い、植物の部分だけを抽出したものが右側になります。 こちらは最終的にTiffで出力が可能になりますが、このようなものを使い、オレンジの範囲の中で、どれくらいの植物に被われているのか、そういったものを植被率として表す場合があるのですが、だいたい36.5%を算出されました。 ★

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今回は撮影し、分析するといったところが、自分らが都合の良い時期に行えるところが良いところです。 しかしながら、良いことばかりでもなく、今回、このヘリコプター技術を用いて感想ですが、一つ目は良かったことで、狙った時期、これは生物の分類上はかなり重要となりますので、かつ高解像度のオルソ画像が、従来の手法、例えば有人飛行の撮影などより楽に作れると感じました。実際に撮影が半日、ソフトによる画像解析が1日程度で完成しました。 ですから、実際には2日程度で顧客のところに、このような感じですとお話ができるといったところです。 あとは、ラジコンヘリはドローンなので、バッテリーの容量が限られますので、撮影面積が狭いほど、この手法の方が適していると感じました。 解像度については、更に低空で撮影することで、より高精度な調査結果が得られる可能性があります。 今回用いたファントムは、操作は楽でしたが、飛行時間(バッテリー容量)に難があり、5本のバッテリーで1時間程度が限界です。 また、リモセンと言う言葉を使っておりましたが、通常の人間の可視光(RGBバンド)レッド、グリーン、ブルー以外の近赤外といいまして、人間の目では捉えきれない、可視光以外のバンドを用いて行う解析を行うメーカーなので、単純なRGBバンドでは、実は細かい解析はできませんでした、先ほどお話しました、植被率をもとめる場合には植物の有る無しで良かったのですが、通常のリモートセンシングを行う場合には、ここの部分は何の群生かといった解析が必要となりますので、そういった場合には、ファントムのRGBバンドでは厳しいのかなといったところで、今後の課題になるものと思っています。★

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最後にSFMについてですが、聞きなれない方も多いと思いますが、本来は3次元モデルを作成するソウトなんですが、下のの画像のような凹凸のある画像を作るもので、これを基に表面積ですとか体積を出すとといったことができます。★

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今回は簡単に画像を合成することに用いています、こような3次元モデルをつくりつつ、その上にテクスチャーといった写真の画像を張るといったことができる応用技術となっています。今後はこういった部分を活用しながら、生き物から見たときに工事現場が見えるだとか、シーア解析技術などへの応用解析が可能になればなと思っています。

以上、ご清聴ありがとうございました。★

[36:15] (一同拍手)

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(当日発表していませんが、ご参考までに提供します。) ★

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(当日発表していませんが、ご参考までに提供します。)★

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(当日発表していませんが、ご参考までに提供します。)★

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(当日発表していませんが、ご参考までに提供します。)★

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(当日発表していませんが、ご参考までに提供します。)★

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(当日発表していませんが、ご参考までに提供します。)★

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(当日発表していませんが、ご参考までに提供します。)★

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(当日発表していませんが、ご参考までに提供します。)★


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