ラインナップ・オーシャンがパラヴァ＝レ＝フロでSURFREEFプロジェクト – 最初の一歩

Feb 05, 2026

地中海沿岸は、生態学的にも経済的にも大きな課題に直面している。侵食と洪水のリスクについて15年以上にわたって調査されてきたライオン湾は、こうした問題の典型である。湾に流れ込むローヌ川を含む河川からの土砂供給が減少したことで、海岸浸食が激化し、この問題は気候変動によってさらに悪化している。

暴風雨の強さと海岸浸食

嵐の頻度と強度が増すにつれ、海岸浸食は加速している。1970年代以降に設置された岩礁堤防や防波堤など、この現象を緩和するために造られた人工構造物は、しばしば限界に達している。これらの構造物は、局所的には砂州の安定に役立っているが、時間とともに劣化し、砂浜の自然再生を妨げている。

4つの公式地図で見るパラヴァ＝レ＝フロの時代 ©Geoportail.

ビーチ再生への取り組み

2010年代には、浚渫船を使った大規模な砂浜再生プロジェクトが実施された。地元の関係者によれば、数百万ユーロを投じたこれらのプロジェクトは、数年から数十年にわたり砂を供給する予定だった。しかし、暴風雨の影響により、これらの計画はすぐに台無しになり、その効果は5年未満に減少した。

1960年から2024年までのパラヴァ＝レ＝フロ海岸線の変遷、2つの航空写真で見る時代 ©Geoportail – IGN.

専門家の洞察

モンペリエ大学の教授であり、モンペリエのGéosciences研究所で海岸浸食を専門に研究しているフレデリック・ブシェット氏がHérault Tribunのインタビューに応じた。全体として、ライオン湾は侵食傾向にあります。ほとんどの場所で予想される砂ストックの寿命は約10年です”。

波が打ち寄せるパラヴァ＝レ＝フロの海岸線 ©Lineup Ocean.

革新的なソリューションSURFREEFプロジェクト

ラインナップ・オーシャンのチームは、地中海沿岸に影響を与えるプロセスを幅広く研究してきた。SURFREEFプロジェクトでは、海岸浸食を抑えるために設計された新世代の水中構造物をテストしている。マングローブの自然のメカニズムに着想を得たこのエコデザイン・イノベーションは、破壊的な波のエネルギーを消散させ、砂州の再生を促進することを目的としている。

バイオベースの素材（低炭素シェルモルタル）から3DプリントされたUpBlock©モジュールは、フランスの有望な進歩である。このモジュールは、地域の生物多様性をサポートしながら、ビーチの自然回復力を高めるように設計されている。

ビーチの自然回復力を高めるために統合されたUpBlock®モジュールのシミュレーション図 ©Lineup Ocean

バイオベース素材から3Dプリントされたアップブロック®モジュール

YellowScanにとって、SURFREEFプロジェクトの技術的課題は刺激的でやりがいのあるものです。チームは熱意を持ってLineup Oceanを支援し、地形測深用LiDARシステム「Navigator」を展開しました。

ベースラインの確立

プロジェクトの第一段階は、物理的指標と生物学的指標を統合し、包括的なベースラインを作成することに重点を置いた。地形はこの沿岸プロジェクトの主要な要素であった。

スケーラビリティを考慮したパイロット・プロジェクト

SURFREEFは、ラインナップ・オーシャンに、アップブロック©構造物の有効性を実環境でテストする機会を提供する。これらの構造物は、気候変動の中で浸食を緩和し、海岸線の後退を制限するために設計されている。

ミッション前にDJI M600に取り付けられたYellowScan Navigator

YellowScan Navigator LiDARシステムの導入

ベースライン評価の一環として、Navigatorシステムを使って、穏やかな海と澄んだ水の条件下で、防波堤を含む海岸全体をモデル化した。

慎重に管理された使命

このミッションでは、数多くのパラメーターを守る必要があった。ナビゲーター・システムには、4kgのペイロードを搭載できるドローンが必要だった。飛行シナリオは、ドローンの総重量からS1が選ばれた。このミッションでは、水深測定LiDARミッションで実績のあるDJI M600を使用した。

都市環境と航空回廊の存在を考慮し、飛行認可を取得し、すべての法的要件に従った。パラヴァ＝レ＝フロは、空港に近い人気のある海辺のリゾート地であり、ロジスティクス上の課題もあった。混乱を最小限に抑えるため、マッピングは日の出とともに実施され、市警察の支援を得て地域の安全を確保した。

データセットにフライトストリップを重ねたYellowScan CloudStationの図

フライト取得パラメータ

都市環境と空路による飛行制約のため、短時間で正確な飛行計画が必要だった。包括的な地図ベースラインを作成するには、データ密度が重要だった。計画では、高度50m、速度5m/sで、8ヘクタールの実験場を20分以内にカバーすることになっていた。実際には、ドローンとパイロットの間の最大許容距離を維持するために、3つの離着陸ゾーンが設定された。

作業中、ドローンパイロット、LiDARオペレーター、Lineup OceanとYellowScanチームのメンバーは、飛行のスムーズな実行を保証した。歩行者、アスリート、住民にSURFREEFプロジェクトと進行中のミッションについて情報を提供した。

Lineup OceanとYellowScanのメンバーが現地でこのミッションを遂行した。

データ処理

NAVIGATORによって生成された点群は処理および分類され、その後、地上基準点（GCP）と照合され、地上部分については写真測量データとも照合された。プロジェクトの革新性と対象地域の特性から、データ処理に半日を割り当てた。

地形・水深LiDAR点群データは、YellowScan CloudStationソフトウェアを用いて自動処理された。水中における点密度は少なくとも20点/m²であった。このソフトウェアは分類とフィルタリングに使用され、海底をデジタル地形モデル（DTM）として出力した。

CloudStationのこのビューは、RGB内蔵カメラでカラー化された地形計測データセットを示しています。

LiDARデータの精度

地上基準点とLiDARデータを1つのデータセットに統合

写真測量データとLiDARデータの統合

このステップでは、Terrasolidソフトウェアを使用して処理されたデータを重ね合わせた。Lineup Oceanは2025年4月に写真測量モデリングを行い、LiDARの取得は2025年6月に行われた。観測されたビーチプロファイルの違いは、冬の嵐のような季節的な変化に起因している。固定構造物や防波堤が基準点となり、4月から6月にかけてビーチのプロフィールが変化したことが示された。LiDARの取得により、出現したビーチの一部で20cm近い水位低下が確認されたが、これはLineup Oceanチームによる「夏のプロファイル」の確立に起因する現象であった。