| 研究課題/領域番号 |
17K07562
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| 研究機関 | 富山大学 |
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研究代表者 |
和田 直也 富山大学, 研究推進機構 極東地域研究センター, 教授 (40272893)
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| 研究分担者 |
楠本 成寿 富山大学, 大学院理工学研究部(都市デザイン学), 教授 (50338761)
杉浦 幸之助 富山大学, 大学院理工学研究部(都市デザイン学), 教授 (80344307)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | 高山植生 / ドローン / モニタリング / 積雪深推定 |
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は、自動車でのアクセスが困難な高標高地の山頂に、背負って運搬が可能なsUAV（小型無人航空機・ドローン）を持込み、数ha規模での空撮を実施し、環境や植生の変化を検出可能な、安価で精度の高い簡便なリモートセンシングの調査手法を確立することである。2年目である2018年度は、報告者らが植生・地温の長期観察を行なっている立山室堂山の北西向き斜面に設定した調査区（8 ha）を対象に、融雪期から植生が季節的に発達して紅葉を迎え落葉するまでの間、合計15回に及ぶ撮影を実施した。空撮には、DJI社製のMavic Pro（重量：734g）とPhantom 4 Pro（1388g）の二機種のドローンを用い、前者にはマルチスペクトルカメラ（Parrot社製Sequoia）を装着し、後者は標準装備されている純正カメラより得られた画像を解析に用いた。
現地での調査は、１）約50地点における対空標識点（GCP）の設定、２）自動飛行によるドローン空撮（GS proを使用、但しシャッターは手動）、３）GCPの座標計測、の流れで実施した。地理座標の計測には、Garmin社製GPSMAP64sとTrimble社製Geo7を用いた。画像解析にはAgisoft社製Photoscanを用いた。
得られた結果は次の通りである。１）積雪期のDSM（デジタル表層モデル）と消雪期のDTM（デジタル地表モデル）より積雪深の空間分布及び融雪に伴う動態を予測することができた。２）積雪深は植物群落タイプを区別する上で重要な環境要因の一つであることを確認できた。３）マルチスペクトルカメラより得られた画像から正規化差植生指数（NDVI）を算出し、その季節動態を明らかにすることができた。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
天候が不安定な高山帯において、面積の広い調査地域を対象に、空撮を安全に実施することができた。但し、大量なデータが得られたため、精度検証及び植生分類とその季節動態についてはまだ課題が残っており、画像解析をさらに進める必要がある。
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| 今後の研究の推進方策 |
得られた3Dモデルやオルソモザイク合成画像の精度検証をさらに進めると共に、植生分類の方法について、さらに解析を進める。それと同時に、今年度計画している植生発達の季節変化を詳細に明らかにする調査計画に改善点を生かし、解像度の高い時系列空間データの解析へ発展させる。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
見積金額よりも実際の支出が安かったため。次年度は消耗品等に使用予定。
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