| Project/Area Number |
23K05466
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 41040:Agricultural environmental engineering and agricultural information engineering-related
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| Research Institution | Mie University |
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Principal Investigator |
岡島 賢治 三重大学, 生物資源学研究科, 教授 (90466805)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
伊藤 良栄 三重大学, 生物資源学研究科, 助教 (30232490)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
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| Keywords | 粗度係数 / 水面検出 / 光計測 / セマンティックセグメンテーション / 渓流流量 / タンクモデル / 溢水リスク / 画像認識 / 水位計測 / 山腹水路 / 洪水緩和機能 / スマート管理 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では、スマート技術を導入した中山間地域の農業水利施設から得られるデータを活用することで、中山間地の農業水利施設の持つ多面的機能の1つである洪水緩和機能を定量的に把握できる技術を開発することを目的とする。また、気象庁の短時間降水予測値をもとに流入渓流水と上流から流れてくる用水を合わせた水位予測を行い、予測水位データをもとにゲート操作など積極的な洪水緩和機能が発揮できるシステムの構築を目指す。
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| Outline of Annual Research Achievements |
2024年度は、水理解析プログラムの精度向上のために必要な現地の粗度係数を計測するために必要な粗さ計測手法の高度化に取り組んだ。粗度係数の計測は算術平均粗さという指標から予測式によって推定することができ，これまでいくつかの算術平均粗さ計測技術が開発されている。本研究では、水理解析プログラムの精度を向上させることができるために，現場水路においてより広範囲に精度よく計測することを目的として，平行光を用いた水路表面の粗さ計測手法の開発を試みた。暗室内で行った実験結果より，平行光を粗いコンクリート面に照射したときにできる陰影から算術平均粗さを推定できることが明らかとなった。そのとき，白黒の2値化において，256諧調グレースケールの18程度の値を用いることで精度よく算術平均粗さを推定できることが分かった。また，照明下での平行光照射による粗さ計測実験も行ったが，照明下では算術平均粗さの推定精度が低下することが明らかとなった。
分担者は，深層学習を用いて画像から水深を計測する技術を深化させ，セマンティックセグメンテーション手法により，水と壁面を分離することで水面の検出精度を向上させることができることを明らかにした。これにより，先行研究の水面検出率を上回り，検出率の平均は89％となった．検出精度が最も低く，67％となった地点では，他の地点と比べて枝葉が多いことが要因で，誤検出数が多くなったと考えられる。水位計測における数値誤差は，平均30mm程度となり，農業用水路の水位管理においては実務上有効な数値誤差に収まった。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
2023年，2024年は調査地に大きな豪雨災害がなく，洪水緩和機能の発揮を十分にとらえることができていない。そのため、2024年は水理解析プログラムの解析精度を向上させる研究を中心に行った。2024年度までに概ね解析できる準備は整ったため，2025年度は水位観測を継続するとともに，比較的大きな降雨イベント時に山腹水路の有する洪水緩和機能を観測・解析面から明らかにする。
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| Strategy for Future Research Activity |
2025年度は，これまでの研究成果を統合し，水面画像から水深を計測できる技術を応用して，水深を計測しながら水位計を使用しない流量観測を試みる。観測された流量をもとに水位ー流量曲線を作成し，渓流からの流入量タンクモデルとの結合を行い，流量モデルを作成する。作成された流量モデルとゲート開度、予測降雨データより洪水時の水位計算を試みる。
以上より，2024年度までの研究分担者との研究成果を融合させ，山腹水路の洪水緩和機能の解明を行う。
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