ドローン写真測量における赤外波長を用いた地形の推定法

要約

ドローンとSfM-MVSを組み合わせた写真測量を行う際に、赤外波長の画像を同時に撮影し、これを合わせて解析することにより、植生の影響を取り除いて、地面の標高を生成できる手法である。植生がある農地や法面などの地形をより正確かつ効率的に推定できる。

  • キーワード : ドローン、SfM-MVS、赤外波長、地形測量、補正
  • 担当 : 西日本農業研究センター・中山間営農研究領域・地域営農グループ
  • 代表連絡先 :
  • 分類 : 研究成果情報

背景・ねらい

近年の無人航空機の技術革新と低価格化により手軽に空撮画像を入手できるようになった。さらに、画像処理技術(SfM-MVS; Structure from Motion-Multi View Stereo)の進展も相まって、ドローンを用いた農地などのセンシングや画像解析を含む写真測量などは従来よりも比較的容易に実施できるようになった。一方で、写真測量は写真を用いて測量するという特性から、得られた測量結果は地面の標高である地盤高ではなく、植生等の地面の上の物体の高さを含む表面高となるという技術的限界がある。航空レーザ測量ではレーザ光の反射特性を利用した地盤高の計測技術が開発されているが、レーザ測距センサ(LiDAR)は高価である。そこで、本研究では写真測量技術を用いて地盤高を計測するための、赤外波長を用いた補正方法を開発する。

成果の内容・特徴

  • 本手法は、ドローンとSfM-MVS技術を組み合わせて地形を測量する際に、可視光波長の写真と同時に赤外波長の画像を撮影し、可視光波長の写真測量で得られる表面高に含まれる植生の影響を補正することで、植生の下に隠れた地盤高を推定する。
  • 具体的には、同時に撮影した赤外波長画像に対して正規化差植生指数(NDVI)等を算出することで画像に含まれる植生を判定し(図1A～C)、表面高(デジタル表層モデル)から植生高を除去することで地盤高を推定する(図1D～F)。
  • 本手法により推定された地盤高(図1E)は、補正をしない通常のSfM-MVS処理で出力される表面高(図1F)と比較して、植生による誤差が縮小される(図2)。
  • レーザ測距センサと比較して、近赤外画像を取得できるマルチスペクトルカメラは普及価格帯にあることから経済性において優位である。

成果の活用面・留意点

  • 写真測量法により植生のある圃場や畦畔法面などの地形や傾斜等を写真測量法により計測する目的に用いることができる。
  • 果樹等の既存植生がある園地の改植や造成を検討する際に、伐採等をせずとも地形を把握することができる。
  • 補正前の表面高値から補正後の地盤高値を差し引くことで、草高を推定することができる。
  • 露出した地面を捉えることができる空間解像度となるようなカメラ性能と撮影高度で撮影することが必要である。図1に示した例は、Sentera社Double4Kカメラを使用したもので、高度70m程度から撮影した空間解像度は1.5cm/ピクセル程度であった。この場合、露出した地面が1.5cm以下となる場所は適切に捉えることは困難であるため、撮影高度を低くする必要がある。
  • 植生の隙間に露出する地面をリファレンスとして使用するため、空間解像度以下の隙間しかない密な植生の場所あるいは完全に植生に覆い尽くされた場所への適用は困難である。また、植物の活性を利用するため、植生以外の構造物がある場所や植生が枯死した場所を対象とした適用も困難である。

具体的データ

図1 植生のある傾斜地を対象とした本手法による解析例,図2 本手法の適用前後の地盤高からの偏差の比較

その他

  • 予算区分 : 交付金、文部科学省(研究成果展開事業)
  • 研究期間 : 2022～2023年度
  • 研究担当者 : 清水裕太
  • 発表論文等 :
    • 清水、特願(2022年7月20日)
    • 清水、特願(2024年1月17日)