土砂災害対策に関する研究

(国研)土木研究所様、日本工営(株)様と土石流・斜面崩壊の監視・観測技術に関する共同研究を行っています。

研究テーマ

画像解析による山地渓流における水位・濁水計測
動体追跡技術の土砂移動検知への適用

画像解析による山地渓流における水位・濁水計測

画像解析による山地渓流における水位・濁水計測

背景

山地渓流における流量・濁度は土砂災害の重要な予兆現象です
危険な箇所での観測となるため無人の自動計測が望まれます

提案手法
流量の推定

流量が少なく穏やかな流れの場合は、水面の時間的輝度変化は緩やかになります
流れが激しい場合、輝度の時間変化が大きくなるため、その変化を検知することで流れの状態を推定します

濁度の推定

画像処理による色推定は、照明や撮影条件の影響が強く簡単な技術ではありません
本研究では原理的に照明変化に対してロバストなHSV色空間を採用し、流水の色変化を検出します

これまでの研究成果
タイムラスプカメラ画像からの自動濁流検知

山地渓流に設置されたタイムラプスカメラの映像から、濁流の自動検知を行うアルゴリズムを開発
これまで人の目で確認してきた作業を大幅に軽減することに成功しています

濁流自動検知ソフトウェアの動作イメージ
濁流自動検知ソフトウェアの動作イメージ

動体追跡技術の土砂移動検知への適用


背景

天候予測などにより土砂災害発生確率が高い箇所では24時間体制の監視が必要です
被害を最小限に抑えるには迅速な監視・発報・伝送のシステムが必須となります

提案手法

土砂崩れなどを地表面の移動と捉えることで、「物体追跡」と呼ばれる画像処理技術が適用可能となります
粒子画像流速測定法(PIV)と呼ばれる既存技術が存在しますが、計算コストが高く、リアルタイム監視には適用できません
動体追跡はリアルタイム処理を前提とするため、計算コスト低減を目的とした多種の手法が存在します
弊社では、Dense Gaussian Kernel法と呼ばれる特殊なカーネル関数を利用した動体追跡技術の適用を提案します

これまでの研究成果

Dense Gaussian Kernelによる土砂移動検知の実現
主に森林地帯で画像上の特徴抽出が困難な映像から実際の土砂移動(土砂崩れ)を検出することに成功しました 
風による樹木の枝葉の変化などへのロバスト性が確認されました

土砂移動検知ソフトウェアの動作イメージ
 (画像出典:DVD「土砂動態」 (社)全国治水砂防協会)
構成図