河川マッピングのための地形・水深LiDAR：補完的ソリューション
河道および氾濫原のモデリング
主要河川および支流の河床マッピング、特に河川流路変動解析を目的とする場合には、複数の地図作成・測量手法の併用が不可欠である。
地形LiDARは植生下の地形を高精度で再現できるため、河岸モデリングに非常に有効である。
一方で、水中部分の河床を取得することは困難であり、データを補完するためには別の観測手法が必要となる。
地形測量と水深測量の組み合わせ
場の条件によっては、アクセスの容易さに応じて定期的に横断測線を設け、河床におけるさまざまな流況を把握することが可能である。
このような従来の測量手法は、多くの場面で高い信頼性と有効性を示し、センチメートルレベルの精度を実現する。
しかし、森林地帯や起伏の多い河川環境、深部域、または流れの速い箇所では、測量作業の遂行が困難となる場合がある。
そのような場合には、流れが比較的緩やかで障害物の少ない水域において、ボートやエコーサウンダーを搭載した水上ドローンを用いる方法が有効である。
ただし、この方法を適用するためには、機材を現場まで運搬できる十分なアクセス性が求められる。
手法の相補性
ポールやサウンダーを使用する水深測定手法は、地形LiDARと組み合わせることで、高精度かつ正確度の高い地図データベースを構築できる。しかし、地形データと水深データの統合には時間を要し、陸上データと水中データの間にギャップや非連続性が生じる可能性がある。
新たな包括的手法：トポ・バシメトリックLiDAR
トポバシメトリックLiDARの大きな利点は、ドローンでの取得によって、河床、水層、水没域、堤防を一度の作業でモデル化できる点にある。
これにより、水中データと陸上データの間に途切れのない連続性を持つ統一的なDigital Terrain Model（DTM）が同時に生成される。
水中部の点群密度は、おおよそ20〜50ポイント/㎡に達する。
トポバシメトリックLiDARの植生透過能力により、水面と樹木が茂る河岸との間でデータの連続性が確保され、河岸植生も地形データとして統合される。
例えば、両岸にそれぞれ50メートルの堤防をもつ全長300メートルの河川区間であれば、約10分でマッピングが可能であり、データ処理も2時間以内に完了する。
レーザー技術の限界
主な制約は、光が水を透過し、河床で反射する能力にある。エコーサウンダーとは異なり、レーザーは微細な堆積物を透過しない。そのため、生成される点群は、シルトや泥などの堆積物の厚みを考慮せずに、水深を示すものである。
性能限界は、水の濁度を示すセッキ深度で表される。YellowScan Navigatorは、およそ2セッキ深度までの水深データを取得することが可能である。例えば、ある河川においてセッキ深度が3メートルの場合、6メートルまでのデータをマッピングすることができる。また、光線の反射特性は河床基質の色調に影響されるため、この技術を運用しデータを処理する際には、その点を十分に考慮する必要がある。
植生が川を覆っている断面の例。水深2m以上の水中でもデータは連続している。
沖積林を考慮しながら河川をマッピングすることは、最も効果的な方法で環境問題に取り組むための有用な基礎となる。LiDARデータ解析ツールを使用して、ポイントの性質を分類し、特に植生を他のデータから分離することができます。これにより、河岸の起伏を区別し、浸食の兆候を検出し、密生した植生に隠れた二次河床を特定することができます。
沖積林が密生する水路の例
植生のある立面図。
データ分類ビュー。
地上＋ウォータービュー。
ポイントのカラーリングと基板の性質 ：
LiDARデータを写真と組み合わせると、カラー点群データを生成することができます。これはカメラ内蔵のYellowScan Navigator LiDARが提供する機能です。
水と底の透明度によって、川底の自然の色を見分けることができる。
水深データには、水生植物が「ノイズ」として現れることがある。海藻の「パッチ」の識別は、ポイントのカラーリングと連動して行うことができる。
左側はタイプ別に分類されたデータ。右側はカラー化されたデータ。
2つのビューを組み合わせることで、水生植物の表面積と体積を推定し、詳細なデータ分析を改善することができる。
分水路と水理構造物を含む水路のマッピング
植生を含む立面図
歩いて地図を作るには、コンテクストが複雑なこともある。例えば、分水路と元の河床の間の特性の変化。ドローンLiDARは物件に立ち入ることなく物件をスキャンする。
その形状や大きさに応じて、構造物がデジタル地形モデルに表示される。ただし、水門や地下水路がある場合は、より正確な寸法を得るために地形を測量する必要がある。
侵食モニタリング
ドローンを使ったマッピングの再現性は、洪水後の浸食跡を追跡するための資産である。河川の流動性調査では、地形水深測定LiDARは、問題のある場所を特定して測定し、堤防浸食による土砂量を評価するための正確なデータを提供する。
川の浸食の様子。
左は、浸食された地域の上流にある急勾配の植生した堤防を示す断面。右は、浸食が激しい急勾配の堤防を示す断面。
深さ3.16mの竪穴の急勾配で植生した土手の可視化。
植生した土手の高さは簡単に測ることができる。ここでは11m以上の高低差がある。LiDARデータの分類
CloudStationでデータの性質に応じて分類されたデータを可視化。この自動化された機能は、フィールドデータを活用するための第一歩である。この自動分類を改良して、対応するデータクラスにポイントを割り当てることも可能です。
地形レリーフと植生を、”水 “レイヤーを使用せず、複数のコンポーネント（植生、気泡、浮遊粒子など）にリンクする可能性のある水中に浮遊するポイントを使用せずに視覚化。
地形レリーフの視覚化。これは主に鉱物の下地や岩の露頭と関連している。
結論
地形・水深測定LiDAR技術は、測量士や科学者が使用する従来の堅牢な手法を補完するものです。河川マッピングのための航空装置は新しいものではありませんが、生成されるデータの性質は進化しています。
河川の地図作成に航空機を使用することは目新しいことではないが、変わったのは作成されるデータの性質である。
レーザーが水面下に浸透する能力に関する限界は、この技術が澄んだ水の状態で、できれば減水期に使用されなければならないことを意味する。地形・水深測定LiDARを搭載できるドローンを配備するには、現行の規制に従ってミッションを計画できる有資格のパイロットが必要である。空域によっては保護されている場合がある。この場合、許可を得る必要がある。
ミッションや作成するデータにもよりますが、地形・水深測定LiDARにはいくつかの利点があります：
- 起伏の多い場所や森林地帯など、さまざまな地形に容易に展開できる。
- 迅速なデータ収集と処理。
- 陸上データと水中データを統合した単一のデジタル地形モデル。
- フライトプランの再利用により、高精度なマッピング作業の再現性を実現。
トポ・バイトメトリックLiDARは、すべての河川マッピングやモニタリング・プロトコルに取って代わることはできないが、大規模なマッピングには非常に価値がある。
