2022 Fiscal Year Research-status Report

多チャンネルUAV画像による生サンゴの抽出と底質区分に関する実証的研究

Research Project

Project/Area Number	22K01034
Research Institution	Kokushikan University
Principal Investigator	長谷川均国士舘大学, 文学部, 教授 (80208496)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	中井達郎九州大学, 比較社会文化研究院, 共同研究者 (10550915)
Project Period (FY)	2022-04-01 – 2025-03-31
Keywords	サンゴ礁 / サンゴ被度 / 生サンゴ指標 / モニタリング / UAV / ドローン / マルチカメラ
Outline of Annual Research Achievements	マルチカメラを搭載したUAV でサンゴ礁浅海域を撮影し、接合したより広範囲にわたる画像から生・死サンゴの分布を捉えることを試みた。その結果、可視域の画像では生・死サンゴの判別はできないが、Red Edgeや NIR 画像ではこの判別が可能になることがわかる。これらの画像は、RTK を使用して UAV を飛行させているため、位置の誤差精度は最大で数センチ未満と推定される。また、可視域の画像では生・死サンゴの判別はできないが、Red Edgeの波長域では白色に輝く特徴的な部分が存在した。この部分は生きたコブハマサンゴのマイクロアトールや塊状ハマサンゴ、外側礁原の卓上ミドリイシ類に相当する。撮影と相前後して、GPSローガーを携帯して海中調査を実施し、生サンゴの分布を群体単位で確認した。海中での観察と空撮画像を照合した結果、Red Edge 画像で捉えた白色に輝く部分（円弧、円状のパターン）が生サンゴであることを確認した。Red Edge領域の画像では、浅海底の底質も明確に区分でき、多チャンネル UAV 画像の高い潜在力を確認することができた。さらに、Green 領域（560 ± 16 nm）Red Edge 領域（730 ± 16 nm）の DN 値（デジタルナンバー）を使って正規化したスペクトルインデクスを考案し検証中である。マルチカメラを使用したサンゴ礁域の撮影については、曇天下で撮影すれば日照は均一で、理想的なデータ収集が可能であることがわかった。また、生サンゴ被度の変化に敏感な波長領域がわかり、それが水深や水質の変化にはほとんど影響を受けなければ解析が簡単であることも判明した。次年度以降は、さまざまな条件下での撮影を試み検証を継続したい。
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned. Reason Green 領域（560 ± 16 nm）Red Edge 領域（730 ± 16 nm）の DN 値（デジタルナンバー）を使って正規化したスペクトルインデクスを考案した。この指標は非常に簡易な計算で算出できるので撮影後すぐに確認できる。 Normalized Difference Live Coral Index（生サンゴ指標） NDLCI＝（Re＋G）-（Re-G）/（Re＋G）＋（Re-G） Re: Red Edge（730±16nm），G；Green領域（560±16nm）この式を使って作成した画像から、生サンゴを抽出できる可能性が示された。なお，調査地は沖縄本島，八重山諸島の黒島，奄美群島の沖永良部島である．水深，地形，生サンゴ被覆度など条件の異なるサンゴ礁で撮影と検証を試みる予定である．また，マルチカメラの性格，性能，クセを確認する作業も並行して実施する．本文は，試行中の研究の途中経過を報告したものである．サンゴ礁海域で様々な条件下で撮影を試みているが，天候や海象の関係で撮影機会は多くない．これまでの限られた条件下で得られた結果として，曇天の干潮時に撮影するなど，条件を限定すれば比較的簡単な手法で生サンゴの被覆マップを作成可能であり，サンゴの反射特性を捉え，簡易的な計算式で生サンゴの分布を示せる可能性が高いことが推測された．今後は，さまざまな条件下での撮影実績を重ねることでこれらを実証してゆきたいと考えている．
Strategy for Future Research Activity	本研究では， UAV画像を使い簡便な方法で生きたサンゴの分布を可視化する方法を開発することを目指している．通常のカラー画像では判別できない生きたサンゴの被度を， 750nm前後の波長帯の画像を使って周囲の底質から区分する手法を開発し，「生サンゴ指標」に相当する指数（指標）を見いだすことも目的の一つに挙げ試行している．試行段階であるため，様々な条件下で飛行したデータを取得できていないが今後の展望などをあげると次のようになる．晴天時の飛行・撮影では，太陽光が対象物に到達する際の天頂角によって，反射率が変わる．そのため撮影時刻に応じて，取得したデータのDN値は大きく変動するので正午前後は避けた方が良い．いっぽう，太陽光が直達しない曇天時は太陽からの散乱光がターゲットに届いている状態なので晴天時にくらべ太陽の天頂角の影響は小さくなる．したがって撮影は曇天時に実施することが望ましい．また，干潮時を選んで撮影することで，海水の透過度や水深の影響を軽減でき，面倒なパラメータの設定をしないですむことが予想される．本中間報告で示した方法は，メリットとして ①UAV撮影は事前手配の必要がなく，経費がかからない．ただし，マルチカメラを搭載したUAVは必須である．また，これらのデータを解析するアプリケーションの購入経費も必要である．②飛行計画の立案は，UAVのメーカーあるいはサードパーティが提供するソフトウェアを使用するので比較的容易にできる．③低空を飛ぶUAVは雲で視界が遮られることがなく短い隙間時間で飛行できる．④曇天下で撮影すれば日照は均一で，理想的なデータ収集が可能である．⑤生サンゴ被度の変化に敏感な波長領域が判り，それが水深や水質の変化にはほとんど影響を受けなければ解析が簡単である．ここまで判明したこれらのメリットの汎用性を確認することが今後の研究を推進する上での課題となる．