KU-STIVを用いた流量観測の検証山本泰督1・本永良樹1・栗城 1 (一財)河川情報センター 2 (一財)河川情報センター稔2 研究第二部研究員研究第二部部長近年，解析と現地実験に基づいて，画像解析による非接触型の流量観測技術が理論的に確立されている．中でも動画像を解析して流速を求めるSTIV法は，河川の横断線上に任意の検査線を設定することにより同時刻での表面流速を算出することが可能である．解析ソフト「KU-STIV」が市販され従来より流量の算定が容易となったことから，ビデオカメラ画像を用いた流量観測結果の検証を行ったところ，多数の浮子を用いた観測と同程度の精度と実用性が示された．また検証を通して実用に向けた留意点が明らかになった． Key Words :非接触型，STIV法，検査線，KU-STIV，表面流速，ビデオカメラ１．はじめに３．STIV 法の概要流量観測は，河川計画の策定や日々の河川管理を行うための重要な業務であり，今後の河川機能を維持・改善していく上で必要不可欠である．我が国の高水流量観測は，従来より浮子流量観測手法を取り入れており，この手法は当初，沿川に生育している竹を利用し，観測を実施してきているほど歴史がある．一方で近年の流量観測は，観測所の増加や公共事業費の節減，人員の確保の問題等で，実施困難になってきている他，局所的な降雨等により洪水のピーク時の観測に間に合わないといった課題がある．その課題に対し，近年では浮子流量観測手法を代替・捕捉する観測技術が確立されてきている．画像解析技術の原理は河川表面における濁度に起因する濃淡による紋様や流下物などの動きを追いかけて河川表面流速を求めるものであり，数10秒単位の時間平均の流量を求めることが可能である．画像を解析する技術には，さまざまな手法１)が提案されているが，本論文では，時空間輝度勾配法すなわちSTIV（Space Time Image Velocimetry）解析技術を用いることとし，その解析ソフトとして市販の「KU-STIV」を用いる．一般的に画像解析によって流速を求める際には河川水面を真上から見た河川の撮影動画が必要となる．しかし，ビデオ画像を撮影する場合，ビデオカメラは橋上あるいは河川堤防上に設置することとなる．このような場合，撮影された画像は斜め写真となるため，この撮影画像を真上から見た画像に変換すること，つまり幾何補正を最初に実施する必要がある．そのためには幾何補正の基準となる標定点を設置する必要がある．標定点は複数設置し，その物理座標をあらかじめ測量しておく．図-1に示したように，画像撮影の際にはそれらの標定点が画像内に収まるようにカメラを設置する．撮影した画面内に映された標定点の座標(CRT画像)を調べれば，物理座標と座標を連立させる式が得られ，これを用いることで撮影した画像に幾何補正を施すことができる．藤田ら 2)によればビデオカメラは堤防天端上から河川を真横から見下ろし両岸が画像内に収まるアングルで設置すること，また標定点は両岸に異なる標高で分布していることが望ましい．２．画像解析技術の課題画像解析技術のうち STIV 法はビデオにより撮影された河川の画像を処理して検査線上の表面流速を求めるもので，広い範囲での流速分布を求めることが可能である．しかしながら比較的新しい技術であるため，理論的には確立されているが，現場において実際に使用された事例が多くはなく，詳細なノウハウが蓄積されているとは言い難いのが現状である． 8-1 図-1 画像変換イメージ A，B，C はそれぞれ同図中に示す A’，B’，C’に対応する．これにより検査線に沿った一つの点の移動はこの 2 次元図面中の赤斜線に変換される．原理的にはこの赤斜線の傾きは単位が〔長さ／時間〕となり，速度を表す．輝度の異なる点がいくつも検査線上を通過するため，実際には STI は図-5 に示すような画像となる． STIV は図-2 に示すように流れの主流方向に沿うように検査線を設置し，検査線上の輝度の時間変化を表す時空間画像上のパターンの傾きから平均流速を求める手法である．STIV 法以外の画像解析法として PTV 法，PIV 法があるが，川幅が広い実河川において限られた解像度の画像を用いて流速分布を求めるには難点があり STIV 法が開発された．図-2 には標定点も映っているが，各標定点の物理座標，CRT 座標を用いて同図に幾何補正を施し真上から見た画像(正射影)に変換したものが図-3 である．検査線が河川流下軸に沿って平行に空間的に等間隔で配置されているのがわかる．検査線の長さ検査線時間時間(画像の数) 空間標定点図-4 STI概念図3）図-5 STI4）5）図-5 のφは，検査線の長さを表す L と検査線上を対象物が通過するのに要した時間を表す S から求められる．それゆえ，流速 U は次式のように決定される．図-2 標定点および検査線の例3）  S ， L S  tan   n U f L L nS (3a) ここに， nL， nS は STI 領域における L と S のピクセル数を表している．両軸の次元が異なっているため，実際の流速 U は次のように定義される． U S x  nL S x  tan  St  nS St (3b) ここに，Sx [m/pixel]：空間の単位スケール，St [sec/pixel]：時間の単位スケール，である．図-5 において，検査線を通過しているのは波紋と思われる．波紋のようなものが何もなければ，STI は真っ白になり，流速が決定できない．一方，流木あるいは浮子が検査線上を通過する場合，非常に明瞭な線が形成される．STIV により得られる流速は時間平均値である．平均時間は対象物が検査線上を通過するのに要した時間または解析者の意図した STI の長さと勾配に依存する．傾きをもった１本の線が人の判断で決定されるが，これはヒューマンエラーを含む可能性がある．このエラーを除去するために，輝度勾配テンソル法で解析し勾配を算出している．図-6 に示すように STI を任意の小領域に分割し，各領域ごとに方向ベクトルを求める．その後，勾配をヒストグラム化し，代表的な流速として表面流速が算出される．上述した STIV 解析は現在では解析用ソフト 6)が市販されており，実施が容易になった．図-3 幾何補正を施した図-2の画像3） STIV では検査線の本数，方向，位置は解析者が任意に設定することができる．そして，各検査線上の濃淡を時間ごとに追跡する．そのイメージを図-4 に示す．図4 の上部の赤線は河川流下軸に平行に設置した検査線の一本を表している．今ここに，この検査線上を“何か” が流れるとする．それは波紋でもいいし，流木等の流下物でもいい．それにより検査線上で輝度の異なる点が移動する．この輝度の異なる点を図-4 上では○で示している．例えば T=n 秒時に A 点にあったものが，検査線に沿って T=n+1 秒時には B 点へ，T=n+2 秒時には C 点へ移動したとする．この時，各時間 T における検査線を縦方向に並べていけば縦軸が時間，横軸が検査線上の位置を示す 2 次元の画像ができる．この 2 次元画像を STI （Space Time Image）と呼ぶ．この 2 次元画像上では， 8-2 表-2 観測機器及び観測時間項目観測時間機種動画有効画素数フレームレート設定及び使用 16:00～16:10 HDR-CX535 229万画素 25fps 備考左記のうち30秒写真-1 標定点及びビデオカメラ図-6 STI小領域上の角度ベクトル4）5）４．検証に用いる観測データ検証に用いた画像データは，平成26年4月25日に実施された土木学会流量観測高度化研究小委員会の合同観測会において著者が独自に撮影したものである．写真-2 ビデオ動画（静止画）標高 (1) 流量観測高度化研究小委員会信濃川水系魚野川堀之内地先での合同観測会では浮子流量観測，ADCP等の接触型観測手法や，電波流速計，画像解析(カメラ動画)等の非接触型観測手法が用いられた．なお，現場状況は表-1，図-7に示すとおりである． ) m ( P . T 表-1 現地状況項目現地状況水系名河川名信濃川水系魚野川水面幅観測場所観測対象約140m 根小屋橋下流融雪出水備考本川合流点より 10.2㎞横断方向(m) 図-8 ADCP観測結果から求めた河道断面表-3 標定点の座標設定値項目右岸１(標定点) 右岸２(標定点) 右岸３(標定点) 右岸４(標定点) 左岸１(標定点) 左岸２(標定点) ビデオカメラ観測範囲ビデオカメラ位置経度 (10進数×1000) 138407.005 138386.142 138373.528 138358.111 138257.361 138253.275 138235.157 緯度 (10進数×1000) 37987.507 37992.345 38014.331 38018.915 37896.882 37905.629 37885.288 標高 (m) 82.634 80.185 80.825 80.412 82.395 81.921 88.827 STIVで算出した表面流速を用いてADCPの算定流量との比較を行うことから図-8に示すADCP観測結果より求めた横断図を使用した.なお，対象観測時間でのADCP の観測結果は，281.74m3/sで簡易水位計における水位は T.P79.35mであった．図-7 位置図 (2) 観測データ画像解析に必要な資料は，観測機器による動画，標定点およびビデオカメラ設置位置の測量データ，観測場所の水位である．観測機器と観測時間帯を表-2に，また標定点，ビデオカメラの座標測量結果を表-3に示す． (3) 解析流量の算出条件「KU-STIV」による表面流速の算出にあたっては，表 -4の条件をデフォルト値としている．また，求めた表面 8-3 本においては，ADCP解析流量を真値とした場合，１割の誤差内となりISO技術基準で示されている浮子の観測精度と同等であるといえる．流速から解析流量に算出する方法は，流速断面積法で求めており，補正係数0.857)を表面流速に乗じて水深方向の平均流速とした．表-4 KU-STIVデフォルト設定値項目輝度勾配テンソル法テンプレート設定角度ヒストグラム (2) 検査線長さの検証表面流速を解析する際は，技術者の操作により検査線を画面上で設定する必要がある．座標測定範囲内において，検査線の長さと検査線の観測位置を変更し，複数検査線の長さや観測位置において解析流量がどの程度ばらつきを示すか検証した. なお，検証に用いた検査線の本数は15本，画像時間は30秒とした．設定値 MX：30 LX：10 MT：30 LT：10 CT：0％範囲：70％５.検証内容 KU-STIV7)は，STIV法における解析を実施する上で幾何補正から表面流速の算定までをきわめて容易に実施できるソフトである．しかし，表面流速の算定において，検査線数，検査線の長さ，動画の撮影時間等に技術者の判断が求められる． (1) 検査線数の検証 KU-STIVによって解析した表面流速を用いて流量を算出するため，魚野川に対応した検査線数の設定検証を行った．検査線の本数設定については，現地調査結果から得られた水面幅より，河川砂防技術基準に定められる浮子流速測線の目標数15本7)を上限とし最小浮子流速測線数5本 7) を含む6案を設定した．STIVの特徴として，任意に検査線が設定できることから測線数が5本以下のものについては，河道断面の形状を鑑み，適当と思われる位置に検査線を設定して表面流速及び解析流量を算定した．その後STIV解析流量とADCP観測流量との比較による検証を行った．なお，検証に用いた平均検査線の長さは 15.96m，画像時間は30秒とした．写真-3 平均検査線長さ2.10m 写真-4 平均検査線長さ8.92m ADCP 算出流量＋1 割流量（写真-5 平均検査線長さ15.96m ） m3/s ADCP 算出流量-1 割カメラ設置反対側検査線数（本）図-9 解析流量と検査線数図-9のとおり流量検証の結果，検査線数が1～15本までの間においてADCPによる観測結果に近い値が得られた．この結果から，堀之内地点では，比較的一定の水深となっていることから，少数の検査線を平均流速としてとらえても大きな差が出なかったと考えられる．8～15 カメラ設置側写真-6 平均検査線長さ21.51m 8-4 (3) 画像時間を短くした検証今後の画像解析の活用としてリアルタイムの流量を把握することや洪水時の動画の必要時間を確認するため， 30秒間で観測した結果に基づく解析流量と観測時間を少なくした結果に基づく解析流量を比較した．動画時間の設定は，1,3,5,7,10,15,20,30秒とした．なお，検証に用いた検査線の本数は15本，検査線の長さは15.96mとした．カメラ設置反対側解析流量（） m3/s 最大カメラ設置側写真-7 平均検査線長さ21.51mの幾何補正画像動画時間（秒）幾何補正画像より，検査線の長さが最大になるのは，写真-6，7に示すカメラ設置側の画像範囲である．写真のようにカメラ設置側の検査線の長さによって検査線の長さの最大値が決定してしまうため，ビデオ動画の撮影場所には注意が必要である．なお，水面幅が大きくなるにつれカメラ設置側の幾何補正後の可視範囲は，狭くなってしまう．画像のピクセル精度とカメラの設置位置との関係は反比例しており，観測場所各々の特徴をふまえた上で設定する必要がある．ばらつきが大きい図-11 動画時間と解析流量の関係図-11のように時間を短縮することにより，1秒の場合は，最大約900m3/sの解析流量となりADCP観測流量の3 倍程度と明らかに誤差が発生している．また，10秒程度となるとばらつきが少なく，精度の高い解析流量が得られることがわかった．これは，解析を行うSTIのT軸方向の長さに起因しており，時間が短い場合は輝度勾配テンソル法により算出される勾配のサンプル数が少なく，その少ない勾配の中からヒストグラムを用いた代表流速を算出しているためであると考えられる．ばらつきが小さい 1sec 写真-8 STI(中央部 T=1秒，平均検査線長さ15.96m) 写真-9 STI(中央部 T=5秒，平均検査線長さ15.96m) 5sec 図-10 平均検査線長さとADCP解析流量の関係図-10のように検査線の長さと位置を上下流に移動させた場合のKU-STIVによる解析流量は，平均検査線が長くなるにつれて，ADCP観測流量と同程度となる．さらに，検査線の設定位置により，解析流量にばらつきが生じている． 10sec 以上より，KU－STIVの検査線を設定する場合には，検査線の長さをより長くすることにより精度を保つことができると考えられる．またこの検証により，魚野川の写真-10 STI(中央部 T=10秒，平均検査線長さ15.96m) 場合では，検査線の位置を上流または下流に変更した場合でも検査線の長さを15m以上とすれば，その精度は安定したものになると考えられる． 8-5 謝辞：本報告の検証のために，ご教授いただいた神戸大学藤田教授および比較対象のADCP観測や水位測定の観測データを提供いただいた土木学会流量観測高度化研究小委員会に対し，ここに記して謝意を表する．６.おわりに本検証では，魚野川の融雪出水に関する「KU-STIV」の有効性を確認したものであり，広く一般河川に適用するための考察はまだ十分ではない.今後，他河川又は規模や特徴の異なる様々な洪水流ビデオ画像について検討を行い，下記1)～3)における設定をノウハウの一つとしデータを蓄積していく必要がある. １） KU-STIVを用いることで，検査線を均等にひき同一時間で計測することが可能となる上，洪水後の断面変化に対しても検査線を変更することにより，より高い精度の流量観測値を解析することができる．２）検査線が短い場合，長さが同じものでもその設定位置がずれることによって，解析流量にばらつきが発生することが認められた．魚野川の例では，検査線が約15m程度となった場合に精度の高い解析流量が算出できた．３）洪水時及びリアルタイムの活用にむけた動画時間の設定については，魚野川の場合，概ね10秒前後撮影できていればばらつきが少なく精度の確保が可能であると考える．参考文献 1) 藤田一郎・河村三郎：ビデオ画像解析による河川表面流計測の試み，水工学論文集，第38巻，pp.733-738，1994. 2) 藤田一郎・北田真規・霜野充・橘田隆史・萬矢敦啓・本永良樹：複数アングルの画像計測とラジコンボート搭載型ADCP による融雪洪水流の空間計測，土木学会論文集B1（水工学），Vol.70， No.4， pp.613-618，2014. 3) 岩見洋一・萬矢敦啓・本永良樹・藤田一郎：非接触型流速計による河川の流量観測，河川流量観測の新時代，第4巻， pp.29-38，2014. 4) 藤田一郎・安藤敬済・堤志帆・岡部健士：STIVによる劣悪な撮影条件での河川洪水流計測，水工学論文集，第53巻， pp.1003-1008，2009. 5) 原浩気・藤田一郎：次空間画像を用いた河川表面流解析における二次元高速フーリエ変換の適用，水工学論文集，第 54巻，pp.1105-1110，2010. 6) KU-STIV ver1.1.0 画像解析技術により，既設CCTVの動画等を用いることで局所的な豪雨による出水や人員の確保が困難な観測地点での流量観測値を算出することができる．また，流量観測が行われなかった場合でも水位データと動画があれば，その後の出水記録による検証結果に基づき，過去の流量の再現が可能である. 株式会社ビィーシステム 7) 河川砂防技術基準調査編平成26年4月 VERIFICATION OF DISCHARGE MEASUREMENT USING KU-STIV Taisuke YAMAMOTO，Yoshiki MOTONAGA，Minoru KURIKI Non-contact discharge measurement methods using image analysis technology have been theoretically established through analytic studies and field experiments. Among them, the STIV (Space Time Image Velocimetry) method can calculate the surface velocity of arbitrary parts of a river at a simultaneous time by setting inspection lines on the traverse of the river. As the recently released software “KU-STIV” has made the application of the method easier than before, we verified the accuracy and practicality of the method at the similar level as the conventional one of using multiple floats. Some consideration points were noted in applying the method. 8-6