Development of mire vegetation survey method using the UAV and VR technology with omnidirectional camera

2018 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 18H03409
• Research Institution: Hokkaido University
• Principal Investigator: 山田 浩之 北海道大学, 農学研究院, 講師 (10374620)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 鈴木 透 酪農学園大学, 農食環境学群, 准教授 (20515861) ; 中村 隆俊 東京農業大学, 生物産業学部, 准教授 (80408658)
• Project Period (FY): 2018-04-01 – 2021-03-31
• Keywords: ドローン / バーチャルリアリティー / 植生モニタリング / 非侵襲的調査 / 省力化

Outline of Annual Research Achievements

UAV・全方位カメラ・VR技術を駆使した新植生調査法を開発することを目標としており、以下の3つの小課題を設けて研究を遂行している。
課題１の植生挿入型全方位カメラ・ジンバルの開発では、安定した飛行や群落内部でのVR用全方位映像の撮影を可能とする植生挿入型全方位カメラの選定とジンバルの開発を行った。カメラの重量に応じて、使用するUAV機体を変更する仕様とし、それぞれのUAVに適したサーボ制御伸縮型・吊り下げ型ジンバルを作成した。それらを用いて飛行試験を実施した。VR用全方位カメラ6機種を用いて、性能試験を実施し画質を評価した。
課題２の適切な飛行・撮影方法の確立では、UAV搭載カメラでの撮影方法や効率的な飛行プランの検討を行った。撮影方法については、機体が不安定で、かつ撮影時間が限られているUAVによる撮影条件下において、精度の高いVR画像が作成可能な画像を取得するための実行可能な方法を検討した。また、飛行プランについては、予め設定した複数の植生の調査地点に安全、効率的にアプローチし、撮影できる飛行ルートを作成し、所有するUAVで実行するアプリの検討や飛行試験を行った。
課題３のVR映像を用いた植生調査法の開発と精度検証では、4つの植生タイプ（単子葉：大型・小型、双子葉：大型・小型）を対象として、従来法による植生調査とVR映像に基づく植生調査を行い、両結果の比較を通じて画像調査の正確性について検証した。種の発見率は、群落高の低い植生タイプで一様に高くなり、大型単子葉が優占する植生タイプで最も低い値となった。また、群落表層直下まで撮影位置を下げることで種の発見率が大きく向上する傾向が得られた。さらに、VR映像のスティッチングプロセスで生じる画像劣化は、調査の正確性に大きく影響しうることが判明した。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

課題１の植生挿入型全方位カメラ・ジンバルの開発では、伸縮型・吊り下げ型の2種類のジンバルを作成した。吊り下げ型ジンバルでは、UAVの安定飛行に成功したが、伸縮型ジンバルでは、飛行が安定せず鮮明な植生の映像が得られないことが判明した。これにより、ジンバルの再設計と全方位カメラとの組合せを再検討することとして、UAVとカメラ・ジンバルを統合して制御するシステムの開発は延期し、R1年度に完了した。VR用全方位カメラ6機種を用いた性能試験により、植生の撮影に適した機種を選定することができた。
課題２の適切な飛行・撮影方法の確立では、カメラの撮影方法と効率的な飛行ルートの検討と試験を行った。使用する予定のUAVを用いた実行可能な撮影方法や飛行プランの作成について検討し、計画通り試験を行うことができた。資材の調達や開発の遅れにより植生モニタリングに関する現地試験をR1年度に延期したが、計画通りに完了した。
課題３のVR映像を用いた植生調査法の開発と精度検証では、地上撮影によるVR用の画像取得を行い、VR視聴による種判別や被度読み取り調査を計画通りに完了した。これらの調査・解析から、種判別法や被度評価法に関するいくつかの知見を得ることができた。しかし、H30年度に調査対象とした群落の出現種数が全体的に少なく、従来法による植生調査と画像調査との比較においてやや信頼性が低下し、十分な解析を進めることができなかった。従って、出現種数の多い群落を対象に追加調査する必要が生じた。この追加調査をR1年度に実施した。
各課題の合同調査を行い、ジンバル・カメラの性能、現地での飛行・撮影方法について確認し、R1年度の各課題の目標が達成できるように計画を修正し、計画通りに完了した。

Strategy for Future Research Activity

課題１の植生挿入型全方位カメラ・ジンバルの開発では、当初の計画通り、植生挿入型全方位カメラ・ジンバルを完成させ、UAVとカメラ・ジンバルを統合して制御するシステムの開発を行う。延期したジンバル開発と飛行試験に対応するため、R1年度初期に課題２と協力して飛行試験とそこで発生したトラブルシューティングに集中する。R1年度後半では、植生高計測や安全な高度設定のためのレーザー距離計の組込み方法を検討する。
課題２の適切な飛行・撮影方法の確立では、R1年度は前半に試作したジンバルを搭載したUAVの飛行試験を実施し、UAVの飛行可能時間や飛行の安定性など飛行プランの設定に必要な情報を取得する。H30年度に検討した撮影方法や飛行プランに関する飛行試験結果を考慮した調整を行い、飛行試験を行った後、現地調査を実施する。後半には現地調査により得られた知見から飛行ルートの自動化方法について検討する。
課題３のVR映像を用いた植生調査法の開発と精度検証では、出現種数の多い群落を対象とした地上撮影による追加調査を行い、種数・被度・群落分類の比較についての再解析を行う。また、それらの解析を通じて、VR映像の記録・変換に関する最適手法の確立や、VR映像内での仮想コドラートの設定法について検討する。さらに、他課題と協力して、R1年度中旬に全方位カメラ搭載ドローンシステムを用いて湿原植生を実際に撮影し、得られた映像データを用いた植生調査法の評価を行う。
H30年度はジンバルの不具合により研究の遂行に遅れが生じたが、カメラ・ジンバル・UAVの組み合わせを2タイプ準備したことにより、トラブルがあっても対応できるようにしている。また、円滑に研究を遂行できるように、調査地の選定と各種調査許可申請を済ませている。