YellowScan Navigator LiDARによるノルウェーの海草生態系のマッピング

Knowledge 20251007

チャレンジ

ノルウェー水研究所(NIVA)は、沿岸域におけるドローンによる調査、マッピング、モニタリングのためのノルウェーのインフラであるSeaBeeの主要パートナーである。このイニシアチブの一環として、NIVAは大量のCO₂を捕捉・貯蔵する海草生態系の研究を目指した。その目的は、どれだけの炭素が貯蔵されているかを調査し、これらの重要な水中沿岸生息地に対する気候や人間の影響の影響をよりよく理解することであった。

従来のモニタリング手法では、浅くダイナミックな沿岸水域に必要な解像度が不足していた。この問題を解決するため、NIVAは、海草生息地の体積を定量化し、地上バイオマス(葉)に蓄積された炭素を推定するために、トポ・バイトメトリLiDARを用いて水中海草藻場の3次元モデルを作成することに着手した。

研究機関であるNIVAは、LiDARの専門的な訓練を受けた科学者や技術者でなくても操作できる堅牢なハードウェアとソフトウェアを提供する、アクセスしやすく使いやすいソリューションも必要としていた。

Photos from field deployment of Navigator, provided by Robert Nøddebo Poulsen.

ロバート・ノッデボ・ポウルセン氏提供のナビゲーター現地配備時の写真。

ソリューション

これを実現するため、NIVAはUAV搭載の地形・水深測定LiDARシステムであるYellowScan Navigatorを、耐久ローターアームを装備したHexadrone Tundra 2ドローンと組み合わせた。NavigatorはCloudStation ColorizationとTerrain Classificationモジュールで補完され、直感的なデータ処理と植生と海底の正確な分離を可能にした。

YellowScanのサポートは、キャンペーン中に装置の設定やトラブルシューティングについてタイムリーなフィードバックを提供しました。

Screen captures of the point cloud at the study area.

調査地域の点群の画面キャプチャ。

ミッションパラメーター

調査サイズ:0.09km²~1,264万点(標高50m)、0.05km²~1,265万点(標高25m)

  • フライト合計2便
  • 飛行時間:24分(50m)|22分(25m)
  • 飛行高度と速度:25mと50m|5m/s
  • 設備
Screen captures of the point clouds at the study area.

調査地域の点群のスクリーンキャプチャ。

Screen captures of the point cloud at the study area

調査地域の点群のスクリーンキャプチャ。

結果

YellowScan Navigatorのポイント密度は50 m AGLで70 pts/m²、25 m AGLで125 pts/m²で、水平・垂直精度は飛行高さにより0.01~0.015 mでした。

YellowScan CloudStationソフトウェアの地形分類機能を使い、生の点群を陸地、水面、水柱ノイズ、海底に分離した。手作業によるクリーニングの後、海底点のみが保持され、点強度が最も重要な変数であるランダムフォレストモデルでさらに精緻化され、植生と真の海底(砂と岩)を区別した。

このワークフローにより、植生キャノピーの高解像度デジタルサーフェスモデル(DSM)と海底のデジタル地形モデル(DTM)を、ともに10cmの解像度で作成することができた。DSMからDTMを差し引くことで、このレベルの詳細さで初めて水中海草の樹冠高モデルが作成され、NIVAは生息地の体積を定量化し、地上部バイオマスの炭素捕獲量を推定できるようになった。

科学的には、Navigatorは空中LiDAR調査よりも一桁高い点群密度を提供し、水中植生の前例のない3Dモデリングを可能にしました。このシステムは正確で再現性が高く、費用対効果が高く、直感的に操作できることが証明され、CloudStationの分類と強度補正ツールは処理を大幅に迅速化した。ドローン搭載のNavigatorは、航空機搭載のLiDARと比較して、より安価で安全に調査を実施できるだけでなく、将来の浅海域生息域モニタリング・キャンペーンにおいて、より簡単に再現できるようになりました。

YellowScan Navigator LiDARシステムは、高品質な点群データを直感的かつ迅速にデータ処理できるため、研究者や自然資源管理者にとって理想的なシステムです。このシステムは、浅海域の生息地マッピングの次のステップとなるもので、従来の測量方法に比べ、費用対効果が高く、再現可能で、高解像度の結果を得ることができます。

Charles P.Lavin, PhD, researcher at the Norwegian Institute for Water Research (NIVA) & SeaBee
チャールズ・P・ラヴィン 博士号、研究員-ノルウェー水研究所(NIVA)&SeaBee
Canopy height model imposed over an RGB drone image of the study site, including the surveyed eelgrass bed.

アマモ場を含む調査地点のRGBドローン画像に適用された樹冠高モデル。

水深測定におけるお客様の実際のケーススタディについてお読みください。

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