地学雑誌
Journal of Geography
（Chigaku Zasshi）
125
（3）299 324 2016
doi:10.5026/jgeography.125.299
地形学における地上レーザ測量の活用
早
川 裕
弌＊
小
口 高＊
Applications of Terrestrial Laser Scanning in Geomorphology
Yuichi S. HAYAKAWA＊ and Takashi OGUCHI＊
［Received 22 December, 2015; Accepted 1 April, 2016］
Abstract
High-resolution landform data have become widely available in parallel with the technical
revolution in topographic measurements, particularly those related to laser scanning technology.
Aerial laser scanning（ALS）has become popular for taking basic topographic measurements and
has been frequently applied to geoscientific studies in recent decades. Terrestrial laser scanning
（TLS）is applied to geosciences less frequently and is mostly limited to Europe and North America,
although in countries such as Japan it may permit detection of rapid topographic changes under
a humid, tectonically active environment. The purpose of this review article is to summarize the
current situation of TLS applications in geomorphology and related sciences, and to illuminate
the future directions of such applications. First, the principles of TLS methodology, including the
basics of taking field measurements and post-processing TLS data are briefly explained. Then,
some case studies on the use of TLS in geomorphology are reviewed. The examples relate to
collapses of sea cliffs, landslides and debris flows, sedimentation of fluvial deposits, soil erosion,
and tectonic activity of faults. Then, some issues related to the acquisition, processing, and analysis of TLS-derived point cloud data and digital elevation models（DEMs）with a higher resolution
than traditional methods are pointed out. Accuracy and resolution issues are particularly
crucial, because selecting appropriate scales for a target material is often directly related to the
results of analyses, and appropriate scales should be taken into consideration before acquiring
TLS data in the field. This means that a higher resolution is not always better in relation to
the scales of target landforms and measurement accuracy. Time-series assessment, which is
the most typical and fundamental analysis using such high-resolution data, also strictly depends
on measurement accuracy. Robust analyses of TLS-derived high-resolution point clouds and
DEMs are also examined. Various analytical methodologies not only for the morphology of
Earth surfaces such as roughness, but also other elements including the intensities and waveforms of laser returns need to be developed. To expand the use of TLS in geomorphology and
geosciences, systems for sharing well-formatted high-resolution datasets, data processing tools,
and instruments should also be established.
Key words：laser scanning, high-definition topographic data, point cloud, digital elevation model,
data sharing
キーワード：レーザ測量，高精細地形情報，点群，デジタル標高モデル，データ共有
＊
＊
東京大学空間情報科学研究センター
Center for Spatial Information Science, The University of Tokyo, Kashiwa, 277-8568, Japan
299
― ―
が普通となると（Blais, 2004），フィールド調査
I．は じ め に
における低コストで比較的精度のよい地形測量の
地形は，地形学のみならず，フィールド調査を
方法として，ポータブルなレーザ距離計（LRF,
ともなうさまざまな学問分野や，国立公園，ジオ
Laser Range Finder）を用いた手法が提案され，
パーク，世界遺産といった自然環境を対象とする
山岳地や海外での地形調査などに活用されてい
さまざまな社会活動とも関連する基礎的な要素の
る（Mikoš et al., 2005; Hayakawa et al., 2007;
一つである。このため，地形を表す情報は，地形
早川・津村, 2008; Hayakawa and Tsumura, 2009;
図やデジタル標高モデル（DEM, Digital Eleva-
Santangelo et al., 2010; 松田ほか, 2011）。
tion Model）として他の情報に先立って整備され
ところで，レーザ（Laser: Light Amplification
ることが多い。地形図や DEM の質は，一般に時
by Stimulated Emission of Radiation）を用いた
代を追うごとに向上し，高解像度化，高精度化が
表面形状計測の基本原理は，対象物に可視光あ
進んでいる（Oguchi et al., 2013）
。こうした背景
るいは非可視光のレーザ（おもに波長 0.8 ∼ 1.5
には，高解像度衛星画像を用いた衛星リモートセ
μm）を照射し，反射して戻ってきたレーザパル
ンシング（Rees ほか, 2012）や，空中写真等を用
スの到達時間，または波形を解析することで，対
いた写真測量により地形情報を得る手法（中山・
象物までの精密な距離を得るものである。また，
隈 元, 2000; 林・ 小 口, 2002; Brasington et al.,
レーザによる距離計測と同時に，レーザ照射の水
2003）の普及・進化がある。近年ではとくに SfM
平角および鉛直角を同時に計測することにより，
多視点ステレオ写真測量の普及も著しい（Westo-
レーザ照射点を原点とした対象物の 3 次元的な
by et al., 2012; 早川ほか, in press）。
相対座標を得ることもできる。このようなレーザ
一方，地上における測量手法として，歴史的に
を用いた形状計測のことを，一般に Lidar（Light
は，平板測量，水準測量などが伝統的かつ基本的
Detection and Ranging）と呼ぶ。以前はレーザ
な地形情報の取得方法として古くから用いられて
の照射方向が固定された，あるいはレーザ照射方
きた（上浦ほか, 2005）。また，測角の機器とし
向が可動でも相対的に低速なタイプのレーザ測距
てセオドライト（トランシット）がよく使われて
機をレーザプロファイラと称していたが，現在主
きており，これらの手法は，測量の原理を知るた
流となっている照射角度の高速変化が可能な測量
めに有用なため，現在も大学・高専・専門学校等
機器は，一般にレーザスキャナと呼ばれている
（佐藤ほか, 2010）。
での実習で行われることがある。一方，テープ等
による距離計測に代わり，レーザを用いて距離を
Lidar は，環境光に依存する写真測量などの
測定するレーザ測距儀が普及した。そこで，セオ
パッシブセンシングとは異なり，自ら照射した
ドライトの機能にレーザ測距儀を追加し，取得
レーザ光の反射を受光するアクティヴセンシング
データを電子ファイルとして保存できるトータル
であるため，洞窟やトンネル内部といった可視光
ステーション（TS, Total Station）が登場した。
の届かない暗闇においても適用可能である（松田,
距離や角度の測定が高精度化かつ高速化したた
2005; 亀 井 ほ か, 2009; Lerma et al., 2010）。 ま
め，TS の利用が現代の測量では広く普及してい
た，内蔵 CCD または外付型のデジタルカメラな
る（中村・清水, 2000; 岡田ほか, 2014）。とくに
どにより，環境光による色情報（RGB）を各点
自動追尾型のノンプリズム TS を用いた地形測量
に付与することもできる。さらに，反射レーザの
は，数 100 m の範囲内を計測する際に有用であ
受光時点に記録されている反射強度（Intensity）
る（Kvamme et al., 2006; Yakar, 2009）。ただし，
や波形を解析に用いることもある（Franceschi
TS は大型で重量もあり，可搬性はやや低い。一
et al., 2009; 松田・佐々木, 2010）。
方，レーザ測距儀の性能が向上し，以前は必要
現状でもっとも普及している Lidar は，航空
だった反射板を必要としないノンプリズムのもの
機をプラットフォームとする航空レーザ測量
300
― ―
（ALS, Airborne Laser Scanning）である（Carter
et al., 2001; 佐藤ほか, 2010; 田中, 2010; Roering
et al., 2013）。これは，慣性航法装置（IMU, Inertial Momentum Unit）と全球衛星測位システ
ム（GNSS, Global Navigation Satellite Systems）により航空機に搭載したレーザ測距装置
の位置を決定し，そこから地表面までの距離と角
度をレーザ測距装置により計測することで，地表
面の 3 次元座標値をもつ点群データおよび DEM
を得るものである（齋藤, 2007）。地表面の植生
や建築物の上面の反射点（ファーストパルス）を
図 1 各 種 測 量 手 法 に お い て カ バ ー さ れ る 時 間 ス
ケ ー ル と 空 間 ス ケ ー ル の 範 囲（Heritage and
Hetherington, 2007）．
用いた DEM は DSM（Digital Surface Model），
隙間を通過して地表面そのものから反射した点
（ラストパルス）を用いた DEM は DTM（Digital
Fig. 1 Extents of temporal and spatial scales covered by
each measurement methodology（after Heritage
and Hetherington, 2007）.
Terrain Model）とも呼ばれる。ALS により得ら
れる DEM の解像度は，フィルタリング前後の点
群密度に依存するが，0.5 5 m であることが多い。
その鉛直精度は一般に数 10 cm 内といわれ，た
は数 m ∼数 km の範囲であり，得られるデータ
とえば ALS に基づく国土地理院の基盤地図情報
の 解 像 度 は 数 mm ∼ 数 m， 精 度 も 数 mm ∼ 数
（数値標高モデル）5 m メッシュ（標高）では，
10 cm と高い（図 1）。この技術は，もともとは
標高点の標準偏差は 0.3 m 以内とされている（国
おもに土木，工学の分野で，建築物や工場プラン
土地理院, 2013）。ALS ではレーザ照射が上空か
ト，採鉱場などの計測を目的に開発，応用された
らの一方的なものとなるため，急勾配な崖面や
ものである（柴崎, 2000）。
オーバーハングするノッチなどを測量することは
TLS は，高解像度で正確な地形データを高速
難しい（原口ほか, 2005; Young et al., 2010）。
かつ面的に取得できるため，高価でありながらも
一方，地上におけるプラットフォームの Lidar
発売直後から，おもに欧米の地形学や環境科学
として，自動車や船，人体など移動体に搭載して
において積極的に活用されてきた（Whitworth
行 う モ バ イ ル レ ー ザ 測 量（MLS, Mobile Laser
et al., 2006; Heritage and Large, 2009）。これに
Scanning または MMS, Mobile Mapping System）
は河川地形（Heritage and Hetherington, 2007;
や（Alho et al., 2009, 2011; 今 西・ 石 井, 2010;
Hohenthal et al., 2011） や 雪 崩（Prokop, 2008;
Vaaja et al., 2011; Brooks et al., 2013），小物体
Sailer et al., 2008）といった対象が含まれる。一
を対象とした卓上レーザ測量（Desktop Laser
方，日本では TLS は地形学以外の分野で使われ
Scanning）なども普及しつつある（Fardin et al.,
た場合が多く，たとえば都市景観の計測やシミュ
2004; Hayakawa and Oguchi, 2005; Rossi and
レーション（柴崎, 2000; 瀬戸島ほか, 2000; 早瀬
Graham, 2010）。なかでも地上設置型のレーザ
ほか, 2009; 國井ほか, 2010），文化財や遺跡の
スキャナを用いた地上レーザ測量 （TLS, Ter-
現 状 把 握 と 修 復 計 画（ 池 内 ほ か, 2002, 2007;
restrial Laser Scanning, もしくは T-Lidar）は，
Ikeuchi and Miyazaki, 2008）
，植生のマッピング
2000 年代後半からとくに頻繁に行われるように
やバイオマスの推定（本多ほか, 2000; 大政ほか,
なってきた（Heritage and Hetherington, 2007;
2002；米ほか, 2003, 林・加藤, 2012）など，土
Heritage and Large, 2009; Schaefer and Inkpen,
木工学や森林科学，文化財保存科学などの分野で
2010）。TLS により計測対象とされるスケール
活用されてきた。しかし，地形学的な適用事例数
301
― ―
は海外のそれと比べると相対的に少ない。しかし
射波における複数のピークを検出可能としている
ながら，湿潤変動帯に位置し，地すべりや斜面崩
（Elseberg et al., 2011）。これによりレーザビー
壊，土石流や洪水による河道変化や海岸侵食など
ムのフットプリント内の手前側に存在する植物の
が頻発し，地形変化が世界的にみても速い日本に
枝葉などのフィルタリングや，計測対象の一次的
おいて TLS を活用すれば，さまざまな地形変化
なオブジェクト区分が可能になる（Elseberg et
を詳しく把握できると考えられる。
al., 2011）。PB 法は単位時間における計測可能
そこで本稿では，日本における TLS の地形学
な点数が多く（たとえば毎秒 100 万点），また
への応用の普及を念頭に，応用の種類と用いられ
ToF 法に比べ高精度であるものの，計測可能距離
る手法をまとめる。次に，各種地形を対象とした
は約 150 m までと短く，屋内における計測によ
TLS の適用事例を紹介する。最後に展望として，
く用いられる（Pfeifer and Briese, 2007）
。この
精度や解像度に関する問題点，および TLS によ
測距法の違いに依存し，TLS 機器の計測可能距
る高解像度地形データの共有と活用方法について
離は異なり，それに基づき機器を短距離型，中距
言及する。
離 型， 長 距 離 型 の 3 つ に 区 分 す る こ と が 多 い
（Hunter et al., 2003; Staiger, 2003）。短距離型
II．TLS による測量手法の概要
はおもに PB 法，中・長距離型はおもに ToF 法
TLS 機器が一般的な測量製品として普及しはじ
によるものとなる。短距離型で計測できる距離は
めたのは 1990 年代後半である（Petrie and Toth,
数 10 ∼ 150 m 程度であり，おもに近距離の建築
1999）。初期の TLS 機器は数 10 m といった短い
物や工場設計，あるいは遺跡における遺構の細密
計測可能距離をもつものであったが，2000 年前
な 計 測 な ど に 利 用 さ れ る。 中 距 離 型 は 150 ∼
後には中距離（300 m 程度）を計測可能な TLS
500 m 程度の計測可能距離をもち，計測速度（毎
機器が相次いで発売され，自然地形を対象とした
秒数万点）や精度（数 mm），機材重量などの点
測量にも実用的となった。近年は軽量化が目覚ま
でもバランスのとれた部類となる。長距離型はお
しく，バッテリを含めても 20 kg を下回る機種が主
よそ 500 m 以上の距離を計測できるものをおも
流となっており，10 kg を切るものもある（Trimble
に指し，現状で最大 6 km の計測可能距離をもつ
Navigation Limited, 2012; FARO, 2013）。 ま た
ものがある（RIEGL, 2013）。一般に，計測可能
一部の機材は徐々に低価格化する一方で，機材の
距離と，計測速度・精度や機器の大きさは相反す
高性能化（計測可能距離の長距離化や受光レーザ
るものであり，距離が遠くなるほど単位時間に得
解析機能等）により高価格化しているケースもあ
られる点の数や精度は低下し，また機器も大型化
る（RIEGL, 2013）。
する。
1）TLS 機器のタイプ
また，レーザの照射可能範囲に基づいて TLS
TLS 機器に採用されるレーザ測距法には，ToF
機器をパノラマ型，ハイブリッド型，カメラ型と
（Time of flight）法と PB（Phase bsed）法とが
区分できる（図 2; Staiger, 2003）。パノラマ型は，
ある。前者はレーザパルスを断続的に照射し，反
器械下部の設置部分を除き上下左右にほぼ 360°
射波が戻ってくるまでの到達時間の半数に光速
視野角の計測が可能なものである。短距離型の
8
（3×10 m/s）を乗じて距離を得る方法であり，
TLS に多く，天井を含む室内の計測に向いてい
後者は，連続して照射するレーザの反射波の位
る。ハイブリッド型は水平方向には 360°回転す
相変化から距離を算出する方法である（三戸ほか,
るが，上下方向の視野角が限定されているもので
2002; Pfeifer and Briese, 2007）。ToF 法は長距
あり（たとえば上下にそれぞれ 35°など）
，中・
離の計測も可能なものであり，多くの TLS 機器
長距離型の TLS に多く採用されている。カメラ
に採用されている。一部のスキャナは，受光した
型は視野角が水平方向および上下方向ともに限ら
反射波の波形解析機能を備えており，たとえば反
，基本
れているもので（たとえば 40°×40°など）
302
― ―
の距離を最小化するアルゴリズムを用いて点群
ベースのレジストレーションを行うことも可能で
ある（Chen and Medioni, 1992; 趙・柴崎, 2000;
池内ほか, 2002; Rusu and Cousins, 2011; Lague
et al., 2013）。後者の代表的な手法は ICP（iter-
図 2 計 測 視 野 に よ る TLS の 区 分（Staiger, 2003 に
加 筆）．
ative closest point）と呼ばれている（Besl and
McKay, 1992; Bergevin et al., 1996; Pesci et al.,
Fig. 2 Classification of terrestrial laser scanners by field
of view（after Staiger, 2003）.
2007; Teza et al., 2007）
。こうしたアルゴリズム
は，スキャナ本体に付属する一部の点群処理ソフ
トウェアの追加機能になっていることもある（た
的にはある一方向に対し器械を設置し，その視野
とえば, Haas et al., 2012; Heckman et al., 2012）
。
角範囲内の距離を計測する。照射範囲が狭い分，
レジストレーションされた点群を地理座標系上
長距離計測に適している。本体を水平回転させる
に配置する作業をジオリファレンスと呼ぶ。すな
機能は外づけ装置として用意されていることが
わち，公共基準点等の座標既知点（ベンチマーク）
多い。
や，外部装置（GNSS や TS）を用いて取得した
2）点群の基本処理
地理座標を器械点やターゲットに与え，点群全体
2-1）レジストレーションと ジオリファレンス
を地理座標系上に移行する（Gold et al., 2012）。
レーザ照射は一方向であるため，一視点からの
ここで，自動水平調整機（チルトセンサー）によ
計測では，対象物の背後すなわち影となる部分の
り器械の垂直軸が決定しているなど，点群の Z
計測が不可能になる。そのため，広範囲や複雑な
軸が鉛直方向であると確定できる場合は，最低 2
形状をもつ対象を計測する際は，器械点を複数設
点のベンチマークを利用して，後方交会法もしく
置して対象物を異なる角度から計測するのが一般
は器械点 後視点法によるジオリファレンスが可
的である（Gold et al., 2012）
。各器械点から計測
能となる。
された点群は，多くの場合，複数の参照点（ター
2-2）フィルタリング
ゲット）を用いて結合（レジストレーションまた
点群の生データにはさまざまなノイズが含まれ
はマージング）される（Staiger, 2003）
。ターゲッ
ているため，点群のフィルタリング，分類（セグ
トには，その精密な位置情報を得るために，特殊
メンテーション），ラスタ化などにより，目的に
な反射パターンをもったシートや特殊な形状（シ
沿った部分を抽出する必要がある。フィルタリン
リンダー，球体など）のものが利用される。点群
グは，不要点を除去する作業のことであり，たと
のレジストレーション手法の一つであるタイポイ
えば地表面に着目する場合は，地上に存在する植
ント法では，異なる 2 つの器械点からの点群につ
生や人工物などが除去の対象となる。セグメン
いて，最低 3 つのターゲットを用いて点群同士の
テーションは，フィルタリングと似ているが，除
相対的な位置関係を解決し，1 つの点群データセッ
去だけではなく，植生，人工物，地表面といった
トを生成する（トプコン, 2010）
。ただし，計測ミ
それぞれの属性に基づいた点群の切り分け作業で
スの可能性や誤差分散も考慮して，ターゲットは
ある（Schuster, 2004; Brodu and Lague, 2012）。
なるべく多い方がよく，垂直・水平位置を十分に
地形を対象とする場合には，フィルタリングやセ
ずらして設置することが望ましい（Gold et al.,
グメンテーションにより地表面だけを最終的に残
2012）
。一方，ターゲットを使用せず，計測した
すことが望ましい（Hodge et al., 2009b; Hohen-
点群データ内の特徴的な形状や人工物の平面等を
thal et al., 2011; Bremer and Sass, 2012）。さら
基準として，2 つの異なる点群のなかで同一箇所
に，地形解析には DEM が用いられることが多い
を計測した部分における多数の点の，再近隣点と
ため，不規則分布の点群から水平面あるいは垂直
303
― ―
面に沿って正規配列化されたラスタデータへの変
特化した特殊な解析には，もとの点群データを直
換も行われる（Rosser et al., 2005; Milan et al.,
接処理するプログラミングが有効な場合もある
2007; Buckley et al., 2008）。この際には，点群
。
（Kato et al., 2011; Moskal and Zheng, 2012）
の分布密度に基づいて DEM の解像度の最適値を
III．TLS データの解析
設定する必要がある（Buckley et al., 2008; Heritage et al., 2009b; Hayakawa, 2013; Barneveld
1）形状データの解析
et al., 2013）。また，点群からラスタへの変換時
TLS により従来の手法と比べてより高精度・
には，1 セル内に複数存在する点の集約方法や，
高解像度の地形データが取得できるようになった
点が存在しない場合の補間方法が，生成される
が，その解析手法には対象に応じた工夫が必要
DEM の質に大きく影響するため，注意が必要で
である。まず，基本的な解析手法として，点群
ある（Heritage et al., 2009b）。
データから抽出した断面図の分析があげられる
（Collins and Sitar, 2008; Wasklewicz and Hat-
2-3）処理ソフトウェア
TLS 機器で一秒間に得られる点の数は 104 ∼
tanji, 2009; Hayakawa, 2013; Lisenby et al.,
106 点と多量であり，各点のもつおもな情報は 3
2014）。これは一方向の変化を定量化するために
次元位置座標（XYZ），反射強度（I）および色情
有効な方法である。
報（RGB）である。一点ごとの情報量は多くな
一方，前述のようにフィルタリング処理を経て
いものの，点群全体のデータ量は数千万点から数
得られた，平面や立面に投影されたラスタデータ
億点といったように，非常に大きくなることがあ
（DEM）を用いて解析を行うことも多い（たとえ
る。こうした大量の点群データを処理するため，
ば, Brasington et al., 2012）。TLS による点群は
最適なアルゴリズムの構築が重要である（趙・
密であるため，変換して得られる DEM も高解像
柴崎, 2000; 池内ほか, 2002）。
度（10−3 ∼ 10−1 m）である。こうした DEM か
点群のレジストレーションやジオリファレン
らは微細な地形をあらわす斜面傾斜，曲率など
ス，また不要点の手動削除，簡単な距離・面積・
さまざまな指標が計算可能である。なかでも，
体積計算，横断面抽出，一般的なデータ形式への
一定の検索範囲内における地表面の凹凸の度合い
エクスポートなどの一次的な基本処理機能は，
を示す表面粗度（roughness: Pfeifer and Bowen,
TLS 機 器 に 付 随 し て 開 発 さ れ る 各 社 の ソ フ ト
1989; 登坂・平澤, 2003）は，高解像度情報を活
ウェアに備わっていることが多い。しかし，基本
かして地形をあらわす指標としてよく使われる
処理に特化したこれらのソフトウェアは，自然物
（McKean and Roering, 2004; Cavalli et al., 2008;
を対象として得た点群の複雑な自動フィルタリン
Kasai et al., 2009; Smith, 2014）。ただし表面粗
グ処理や，TIN，DEM などへの変換に関しては
度の指標にはさまざまなものがあり，対象により
不十分なこともある。このため，点群データの処
適切な指標とスケールを選ぶ必要もある（Can-
理・解析に特化したソフトウェアが開発されてい
dela et al., 2009; Pignatelli et al., 2010; Pollyea
る。その多くは ALS による点群データを主対象
and Fairley, 2011; Mills and Fotopoulos, 2013）。
とした商用ソフトウェアであるが（Viero et al.,
代表的な指標としては，検索範囲内における標高
2010; Varela-Gonzalez et al., 2013）
，近年は大学
のばらつき（標準偏差など）があるが（Cavalli
等の研究機関で開発されるフリーやオープンソー
et al., 2008; Haubrock et al., 2009; Sankey et al.,
ス（FOSS; Free and Open Source Software）の
2011; Haas et al., 2012; Rodríguez-Caballero et
点群処理ソフトウェアも増えている（Girardeau-
al., 2012; Rychkov et al., 2012），このほかにも
Montaut et al., 2005; Isenburg et al., 2006; Kim
フーリエ変換やウェーブレット変換によるパワー
et al., 2006; Evans and Hudak, 2007; Otepka et
スペクトル（Candela et al., 2009），近似曲面
al., 2012; Bunting et al., 2013a, b）。また，目的
からの 3 次元的な距離の標準偏差（Pollyea and
304
― ―
Fairely, 2011），あるいは各セルにおける法線ベ
地形変化速度の推定に基づき，力学的モデリング
クトルのばらつき（McKean and Roering, 2004）
による地形変化プロセスの検討や（Collins and
を用いたものも提案されている（Smith, 2014）。
Sitar, 2008; Young and Ashford, 2008），数値シ
TLS は対象物の形状に関して高密度な 3 次元
ミュレーションとあわせた分析（Hancock et al.,
の点群を得ることができるため，3 次元の点群
2008; Teufelsbauer, 2009）などが広く行われて
データを活用したさまざまな形状・構造分析など
いる。ただし，多時期の反復計測データを比較す
を可能とする（Buckley et al., 2008）。計測対象
る場合，それぞれの点群や DEM の正確な位置あ
物の体積は，DEM への変換など，投影面を設定
わせが重要な課題となる（Olsen et al., 2009）。
することでも得られるが（Rosser et al., 2005;
位置あわせは設置した不変の基準点あるいは点群
Abellán et al., 2010; Staley et al., 2014），TLS
データ内での不変箇所をマッチングすることによ
で得られた 3 次元の点群からメッシュ（近接す
り可能となる（Besl and McKay, 1992）。ただし，
る点どうしを連結させた不整三角網）あるいはボ
TLS によるデータは，まったく同一の位置・方向
クセルモデル（単位長を一辺とする立方体で表さ
で器械点を固定したとしても，対象の形状に依存
れる 3 次元モデル）を発生することで，複雑な
してランダムに分布する点群となるため，対象物
形状であっても計算できる（Teza et al., 2008;
の形状もすべて同一の点が比較されるわけではな
Hosoi et al., 2013; Feagin et al., 2014）。また，
い（Lague et al., 2013）。そのため，検出する変
岩盤表面にあらわれる節理など不連続面の走向・
化量に対して充分に高い分解能（解像度）が求め
傾斜を点群から抽出・計測し，岩盤に内在する面
られる（Pesci et al., 2011）。
を 3 次元的に推定することが可能である（Slob
3）反射強度の解析
et al., 2005; Viero et al., 2010; Sturzenegger et
TLS は，対象物の 3 次元形状計測だけでなく，
al., 2011; Riquelme et al., 2014）。一方，複雑な
その照射レーザの反射強度に着目した対象物表面
3 次元形状の客観的な区分も可能である。たとえ
の状態判別にも使われている（Franceschi et al.,
ば森林科学の分野では，林床から樹冠までの詳細
2009; 瀬戸島, 2010）。これは従来の写真測量等で
な 3 次元データから，ボクセルモデルや反射強
は得られない情報であり，レーザを用いたアク
度等を用いて植物個体や器官の分類が試みられ
ティヴセンシングならではのユニークな情報であ
ている（大政・細井, 2010; Hosoi et al., 2013）。
る。地質学・岩石学の分野では，TLS によるレー
こうした分類は，点群の 3 次元的な空間分布の
ザの反射強度を用いた統計的な岩相区分が試みら
近 傍 領 域 に お け る 統 計 値 を 用 い て お り， 河 床
れている（持田ほか, 2007; 早野, 2010; Campos
礫，水域，植生などの微細な要素にも応用できる
Inocencio et al., 2014）。 ま た， 反 射 レ ー ザ の
（Brodu and Lague, 2012）。
波形解析機能が備わった TLS 機器も普及しつつ
2）時系列解析
あり，これに基づく対象物の状態変化の測定も
対象を反復して計測して得られる多時期の TLS
可能となりつつある（Mallet and Bretar, 2009;
データを用いて，地形の時系列変化を高解像度
Elseberg et al., 2011）。ただし，反射強度は対象
で定量化できる。複数時期の地形データ（とくに
物までの距離やレーザの照射角度にも依存するた
DEM）から差分をとる方法は一般的に行われて
め，統一的な基準で状態把握を行うためには，反
おり（Lane et al., 2003; Wheaton et al., 2009），
射強度の正確なキャリブレーションが必要である
（Höfle and Pfeifer, 2007; Nolet et al., 2014）。
TLS の点群データからも，平面または立面に投
影した DEM の差分から地形変化を抽出できる
IV．地形を対象とした TLS の応用事例
（Rosser et al., 2005; Milan et al., 2007; Abellán
et al., 2010; O'Neal and Pizzuto, 2011; Schürch
図 3 には，地球科学系の論文データベース GeoRef
et al., 2011a, b）。こうした精密な地形変化量や
か ら キ ー ワ ー ド ［terrestrial AND laser AND
305
― ―
した TLS の活用について代表的な事例を紹介す
る。
1）海岸
海食崖は変化速度が大きく，崖の侵食と基部の
堆積の双方が観察でき，直立に近いために上空か
らよりも地上から照射されるレーザの方が計測に
適することなどから，TLS の活用対象とされて
図 3 TLS に 関 す る 査 読 つ き 論 文 数 の 経 年 変 化． 地
球 科 学 系 の 論 文 デ ー タ ベ ー ス で あ る GeoRef
に お い て， キ ー ワ ー ド［terrestrial AND laser
AND geomorphology］で 検 索 し た 結 果 に 基 づ く
（内 容 が TLS に 関 わ ら な い も の は 除 外）．
きた。海食崖のような垂直に近い地形では，得ら
れた点群データを参照面に投影し，立面 DEM と
して処理することが多い（たとえば, Lim et al.,
2005, 2010; Kuhn and Prüfer, 2014）。先駆的な
Fig. 3 Temporal changes in the number of published
peer-reviewed papers on terrestrial laser scanning. Data retrieved from GeoRef, a bibliography
database in geosciences using the keywords“terrestrial AND laser AND geomorphology.”
事例である Rosser et al.（2005）は，イギリス
東部の堆積岩の互層で構成される海食崖の侵食に
ついて，年数回の計測により，1 年強の期間にお
ける崖面の落石・崩壊地点を抽出した（図 4）。
使用した中距離型の TLS は，計測速度が毎秒
geomorphology］で抽出した TLS と地形学に関
250 点という比較的遅いものであったが，崖面に
わる査読論文の件数の経年変化を示す。地形学
おいて平均 3 cm 間隔の点群が取得された。ここ
的応用によく用いられる中距離型 TLS の発売が
から抽出された崩落箇所の体積や空間分布と崖の
1998 年頃にはじまったため，その成果が 2000
地質構造との対応を議論し，さらに空中写真や
年代半ばから出版されはじめるのは妥当な傾向で
古地図から推定される崖全体の長期的な後退速
あろう。なお 2005 年より前には，土木工学，考
度を比較し，崖面の侵食と後退速度は空間的に
古学などの分野における応用事例がいくつか報告
大きくばらついていることを示した。Young and
されている（Bornaz et al., 2003 など）
。また上
Ashford（2008）は，カリフォルニア州南部の海
記検索キーワードでは検出されなかった 2000 年
岸において，下部にノッチの形成された海食崖で
代前半の地球科学的な応用事例には，地すべりの
TLS 計測を行って崩落発生前後の変化を検出し，
表面形状の計測（Rowlands et al., 2003），砂丘
片持ち梁の安定解析からその崩落メカニズムを論
の形状計測（Nagihara et al., 2004），変動の検
じた。こうしたノッチを含む形状は ALS では計
出を目指した火山体の斜面の計測（Aoki et al.,
測が困難であった。Collins and Sitar（2008）は，
1997; Hunter et al., 2003）などがあるが，いず
カリフォルニア州中部の砂層からなる海食崖にお
れも新機材を用いた計測の事例報告であり，詳細
いて，やはり多時期にわたる計測から複数の崩落
な地形解析とはいえない。一方，2009 年頃に出
地点における地形縦断面を取得し，砂層の固着度
版論文数が急増しているが，発売時期からおよそ
に依存した崩落メカニズムを論じた。
10 年を経て，機器の改良とともに TLS の活用事
岩盤や礫に比べ，砂は波や風により移動しや
例が蓄積され，その成果が活発に発表されはじめ
すいため，砂浜などの侵食に関しては高頻度の
たことを示唆している。逆に，2014 年には総数
TLS 計測が行われている（Friess et al., 2014）。
が減少しており，タイトルやアブストラクトに
たとえば，アメリカ合衆国東部の砂浜海岸では，
TLS という用語を用いないケースが増加してい
毎月の計測から DEM を生成して砂質堆積物の
る可能性がある。これは，TLS が特段にキーワー
変化量を計算したり（Pietro et al., 2008），5 日
ドとしてとりあげられないほど広く普及したこと
間のビーチカスプの発達過程をモニタリングした
を示す可能性がある。以下に，各種地形を対象と
りしている（van Gaalen et al., 2011）。さらに 2
306
― ―
図 4 TLS に よ る 海 食 崖 の 計 測 と 変 化 の 抽 出（Rosser et al., 2005, Fig. 5）．上 段 が 対 象 と し た 約 300 m × 60 m 範 囲
の 崖 の 立 面 陰 影 図，中 段 と 下 段 は そ れ ぞ れ 16 か 月 間 の 変 化 箇 所 の 抽 出 結 果 と そ の 等 高 線（25 cm 間 隔）．
Fig. 4 Measuring of a coastal cliff and detecting changes using TLS（Rosser et al., 2005, Fig. 5）. Above is an image of
a hillshade on a vertical plane of the target cliff face（ca. 300 m × 60 m）. The middle and lower images show
extracted locations with changes and topographic contour lines over 16 months.
次元のレーザスキャナを用いて秒間隔での砂浜断
データとあわせて津波の流速などの推定を試み
面の変化を追跡した例（Almeida et al., 2015）も
た。三陸海岸に面した河谷においては，津波によ
ある。また，イギリス中西部の砂浜では，風で跳
る谷壁斜面下部の岩盤侵食や表層崩壊の詳細な
動している砂粒子の高さを TLS の点群データか
計測が TLS を用いて行われ，過去に複数再来し
ら検出し，砂の可動性や地表面の粗度と含水比
た津波による地形変化が指摘された（早川ほか,
との関係を議論した例がある（Nield and Wiggs,
2015; Hayakawa et al., 2015）。
2011; Nield et al., 2011）。
2）河川・湖沼
津波に関する研究でも TLS が使われている。
河川地形に対する初期の TLS の活用と研究事
Pignatelli et al.（2010）は，TLS データから得
例については Heritage and Hetherington（2007）
た表面粗度を用いて，海岸に津波が浸入した際の
が詳しくまとめている。河川地形のなかでも，と
マニング係数を算出した。東北地方太平洋沖地震
くに河床変動が大きく，かつスキャンの実施しや
にともなう津波に関して，Fritz et al.（2012）は，
すい礫床河川における事例が多く報告されている
TLS により建物の形状計測を行い，ビデオ映像
（Baewert and Morche, 2014; Baewert et al.,
307
― ―
図 5 TLS 計 測 に よ る 河 床 堆 積 物 の 数 か 月 か ら 十 数 か 月 間 の 変 化 抽 出 の 例（Baewert and Morche, 2014, Fig. 6）．
Fig. 5 Examples of surface changes on fluvial sediments over several months from TLS measurements（Baewert and
Morche, 2014, Fig. 6）.
2014; 図 5）。先行的な事例としては，スイス南
Pizzuto, 2011; Lotsari et al., 2014）など，侵食
西部のアウトウォッシュプレーンにおける礫床堆
や堆積の量を精度よく実測する目的で活用されて
積 物 の 形 状 と 侵 食・ 堆 積 量 の 経 時 変 化 の 分 析
いる。また，乾燥地における地表流の微細な水深
（Milan et al., 2007）や，イギリスの礫床河川に
の推定に，mm スケールの細密な TLS データを
おける河床堆積物の表面粗度を TLS の近接測量
用いた例もある（Smith et al., 2011）。
データから算出し，実際の粒径分布と対応させた
TLS のレーザ波長は赤外領域を使用するもの
ものがある（Heritage and Milan, 2009; Hodge
が多く，その場合には水中は計測不可能なため，
et al., 2009a, b; Brasington et al., 2012; Rychkov
河床堆積物を対象とした事例では離水中の砂礫
et al., 2012）
。他の事例でも，TLS による測量デー
堆などを対象とすることが多い。しかし，浅い
タ は， 河 床 変 動（Turitto et al., 2010; Baewert
（20 cm 以浅）河床を対象にレーザ波長の短い
and Morche, 2014） や 河 岸 侵 食（O'Neal and
（532 nm）機材を用い，さらに反射・屈折による
308
― ―
影響を除外して水面下の河床の計測を行った例
データによる標高や反射強度の値から土壌・植
もある（Smith et al., 2012; Smith and Vericat,
生・水の区分を試みた。都市河川の河口付近の潮
2014）。さらに，従来の水底調査法による水深
間帯における微地形を TLS を用いて測量し，そ
データとあわせて TLS のデータを補完すること
の標高と傾斜を潮位と比較して冠水率を算出した
で，網状流河川などの河床変動量を見積もること
例もある（戸田ほか, 2007）。
もできる（Williams et al., 2011, 2014）。
3）山地斜面
より急傾斜な河川のプロセスに関しては，河床
山岳地における崖面を中心とした急勾配斜面で
の riffle-pool の詳細な分布と動植物との関係や
も TLS による計測が頻繁に行われている（小野,
（Heritage et al., 2009a），step-pool を含む山地
2002; 桑野・佐々木, 2003; 坂田ほか, 2007; Op-
渓流における河床の流れ抵抗を調査した例もある
pikofer et al., 2008, 2009; Aryal et al., 2012）。
（David et al., 2010）
。また，Hancock et al.（2008）
Abellán et al.（2010）は，スペイン北東部の 1881
は，オーストラリア東部の炭坑の人工掘削斜面で
年に生じた地すべりの滑落崖において，10 か月
生じたリル侵食の特徴を TLS 計測で把握し，地
間に 4 回の TLS 計測を実施し，幅数∼ 10 数 m，
形発達モデル SIBERIA（Willgoose et al., 1991）
体積 10−3 ∼ 102 m3 のトップリングによる崩落を
を用いたリルの発達シミュレーションの結果と
抽出し，さらに崩落発生の予兆現象を検討した。
整合的であることを示した。このように，数値
Sturzenegger et al.（2011）はカナダのロッキー
モデルや室内実験の比較的小さなスケールでの
山脈において，崖面における節理の密度や長さ，
議論を，数 10 ∼数 100 m スケールの実際の地形
またそれらに区切られる崩落ブロックの大きさ
で検証することが，TLS の計測により可能となる
を，3 次元的な面構造の解析から取得する手法を
開発した。Haas et al.（2012）は，イタリアン・
（Sass et al., 2012）。
土石流による河床変動に関する TLS の適用事
アルプスの崖面上部から崩落した 618 個の転石
例もいくつか報告されている。土石流発生前後の
（＞ 0.5 m）を TLS による点群データから抽出し，
詳細な渓床変化や土石流堆積物の変動を TLS に
そのサイズや流走距離と堆積場としての崖錐の表
より明らかにした事例が多く，さらに流量や土砂
面粗度を考慮し，崩落のプロセスを数値モデリン
生産の観測データとあわせて，土石流の流走メカ
グにより再現した。崖面の時系列的な変化量の抽
ニズムやそれにともなう地形変化プロセスなど
出は，周氷河作用に影響される高山の寒冷地でも
が 議 論 さ れ て い る（Wasklewicz and Hattanji,
行 わ れ て い る（Kenner et al., 2011; Zimmer et
2009; McCoy et al., 2010; Schürch et al., 2011a,
al., 2012; Heckmann et al., 2012; Müller et al.,
b; Hattanji et al., 2012; Staley et al., 2014; Haya-
2014）。
kawa et al., 2016）。また TLS に基づく DEM と，
重力変形している岩体を TLS により計測し，
過去の ALS による DEM との比較も行われてい
安定解析を適用してトップリングと滑動の発生
る。たとえばオーストリア・アルプスで生じた土
可能性を論じた例もある（Armesto et al., 2009;
石流による河床変動については，ALS データの
Alejano et al., 2010）。Viero et al.（2010） は，
誤差が堆積域で比較的大きいものの，5 m 程度の
イタリア北部の大規模地すべり体の上部に立つ巨
変動が検出できることが示された（Bremer and
大トア（Cinque Torri）の安定性を，TLS によ
Sass, 2012）。
る点群データを用いた形状分析と不連続面の抽
より平坦な湖沼・湿地においても面的な侵食・
出・傾斜解析から評価し，重力変形による崩落の
堆積変動量の TLS による詳細な評価が行われ，
可能性を示唆した（図 6）。Konic et al.（2009）
生物学的・農学的にも重要な基礎データが得られ
はスロベニア南部において，崖とそこから剥離し
ている（Grayson et al., 2012）。Guarnieri et al.
たようにみえる巨岩について，双方の接合面の点
（2009）は，イタリアのデルタにおいて，TLS
群データをマッチングして形状の差分を算出し，
309
― ―
図 6 TLS の 点 群 デー タ か ら 得 ら れ た ト ア の 傾 き 角 の 分 布（Viero et al., 2010, Figs. 5 and 11）．
Fig. 6 Distribution of tilt angles of tors measured from TLS point cloud（after Viero et al., 2010, Figs. 5 and 11）.
それらの形状がほぼ一致し，巨岩が崖から剥離し
面勾配との関係を精査し，崖の形状が断層の傾斜
たと結論づけた。
と岩質，および形成後の土砂移動プロセスによる
斜面の崩壊や地すべりを対象とした研究では，
従順化におもに依存することを示した。Gold et
TLS で得られた複数時期の DEM の差分に基づ
al.（2013）は，2010 年 4 月のメキシコ合衆国バ
く変動量の推定や，斜面変化・土砂生産プロセ
ハカリフォルニア地震にともない変動した断層崖
スの推定などが試みられている（Baldo et al.,
の詳細な測量を地震発生直後に行い，誤差を考慮
2009; Whitworth et al., 2011; 今 泉 ほ か, 2012;
しても地形的特徴から数 m スケールの断層変位
Imaizumi et al., 2015）。また，イタリア北東部
量を推定できることを示した（図 7）。このよう
のアルプス山脈では，DEM による上下変動量の
な地震で変位した断層については，従来の現地踏
推定だけではなく，点群どうしの再近隣点のマッ
査では困難であった変位の継続性や変位量の確認
チングから地すべりの水平方向の移動量やひずみ
が TLS で可能となり，ALS と比較して詳細，低
場の推定を行った事例も報告されている（Teza
コスト，高機動性といった優位性も示されている
et al., 2007, 2008）。ブータン南東部の高速道
（ 岡 谷・ 小 荒 井, 2011; 丸 山 ほ か, 2012）。 一 方，
路沿いの崩壊地では，TLS による点群データか
断層面における表面粗度の定量化も TLS による
ら得た不連続面の走向・傾斜の統計分析から崩
微小形状や反射強度の計測から可能であり（Can-
壊プロセスが議論されている（Dunning et al.,
dela et al., 2009; Wiatr et al., 2015），断層の変
2009）
。また，Conner and Olsen（2014）は，特
位量が小さいほど表面粗度が大きいことが報告さ
徴点が少なく多時期のマッチングが困難である平
れている（Sagy et al., 2007）。
滑な斜面において，斜面上の樹木の位置を TLS
V．課題と展望
の点群データから識別し，その移動量から斜面全
体の変動パターンを推定した。
1）TLS データの誤差
4）断層
ALS や写真測量を含む従来の手法に比べ，TLS
活断層などの変動地形の調査にも TLS が活用
で得られるデータは解像度と精度が高い（Pesci
されている。Baran et al.（2010）は，アメリカ
et al., 2011; 柴田ほか, 2011）。しかし地形解析を
合衆国ネバダ州において地震断層の崖の比高と斜
行うにあたり，データの誤差の評価は TLS を用
310
― ―
図 7 TLS に よ る 地 形 デー タ と 横 ず れ 断 層 の オ フ セッ ト 変 位 量 の 分 布（Gold et al., 2013, Fig. 5）
Fig. 7 Topographic data obtained with TLS and distribution of offset displacements along a strike
slip fault（Gold et al., 2013, Fig. 5）.
いた場合でも基礎的で重要な課題である（原口
の距離からの計測では数 mm の変動を検知でき
ほ か, 2005; 松 田, 2005; Guarnieri et al., 2009;
ること（小野ほか, 2011）などが報告されている。
Hodge, 2010; Passalacqua et al., 2015）。 既 存
TLS データにおいて生じる誤差の要因には，ス
研究では，多時期の TLS データを用いた地形変
キャンデータに内在する誤差（スキャンエラー）
化量の推定について，地すべり移動体の 15 ∼
のほかに，レジストレーション，ジオリファレ
20 cm の変動量を誤差が 7 cm 以下で抽出できる
ンス，フィルタリングの際に生じる誤差がある
ことや（淺野ほか, 2001），対象から 20 ∼ 30 m
（Heritage et al., 2009b）。スキャンエラーについ
311
― ―
ては，低角なレーザ照射や対象物の乱反射等によ
置あわせが可能であるが，充分な基準点を確保で
り mm 単位での誤差が生じうる（Hodge, 2010;
きない場合も多い。そのような場合は，不変箇所
Lichti, 2010; Soudarissanane et al., 2011）。 加
をもとにした点群どうしの ICP 等による位置あ
えて，対象の物質表面におけるレーザの反射特性
わせや（Pesci et al., 2007; Teza et al,. 2007），樹
（反射の強弱など）に依存する誤差も数 mm とな
木などの特徴的な形状を抽出した上での比較
ることもある（Pfeifer et al., 2007; Pesci and Teza,
（Conner and Olsen, 2014）等により，誤差を軽
2008）。こうしたスキャンエラーによるノイズ
減できる。
は，近傍点の座標値を平均化（スムージング）す
2）TLS データの解像度
ることで軽減されることもある（Abéllan et al.,
TLS は高解像度の地形データを取得できるこ
2009）。
とが大きなメリットであるが，高い解像度がデー
一方，レーザスキャナ本体に依存する誤差は，
タ量を増加させデータ処理に負荷を与える可能性
たとえば中長距離型では 100 ∼ 150 m 先でも数
もある（Tarolli, 2014; Passalaqua et al., 2014）。
mm である（トプコン, 2010; RIEGL, 2013）の
また，野外調査の際に TLS 機器の最大解像度で
に対し，それ以外の要因による誤差はオーダーで
データ取得を行うことは，時間がかかりすぎて現
大きくなることがあるため注意を要する。測量時
実的でないことも多い。また，高解像度で点群を
にターゲットをレーザスキャナの視界に適切に設
取得しても，結局，後処理において点群を間引く
置し，レジストレーションに成功した場合には誤
こともある（Feagin et al., 2014）。さらに，レー
差のオーダーは mm 単位に抑えられるが，ター
ザのフットプリントの大きさ（たとえば数 10 m
ゲットの取得に失敗したり，ターゲットの反射
先で数 mm など）を考慮してレーザの発射頻度
強度が飽和したような場合には，cm 単位の誤差
および点密度を決定する必要もある（Pesci et al.,
が生じることもある（Pfeifer et al., 2007; Pesci
2011）。これらを考慮し，最適な解像度でデータ
and Teza, 2008）。ジオリファレンスに関しては，
の取得と解析処理を実施すべきである（Hengl,
既知の基準点が利用可能であれば TS も併用して
2006; Tarolli and Tarboton, 2006）。 た と え ば
精度よく実施できるが，山岳地などでは既知の基
Morris et al.（2008）は，航空機合成開口レーダ
準点が利用できない場合も多く，補正をともなう
による TOPSAR DEM（解像度 10 m）
，ALS によ
GNSS 測位による座標値取得が必要となる。そ
る DEM（解像度 1 m），および TLS による DEM
の場合，GNSS 測位の誤差がジオリファレンス
（解像度 2 ∼ 3 cm）のそれぞれについて，標高の
の誤差に直結するため，たとえば短縮スタティッ
2 次元平均二乗偏差による表面粗度を比較し，デー
ク測量では水平，鉛直方向それぞれに cm 単位で
タの解像度と解析のスケールを決める必要を述べて
の誤差が生じうる（土屋・辻, 2012）。
いる（図 8）
。
同地点における多時期の TLS データが利用可
3）TLS データのアーカイヴと利用促進
能な場合や，過去の状況が ALS データ等で得ら
アメリカ合衆国では，非営利組織である UNAVCO
れる場合には，それぞれの時期における点群また
が，TLS のデータの提供のみならず，フィール
は DEM どうしの位置あわせが大きな課題となる
ド調査における機材・人材提供も行い，高解像度
（Olsen et al., 2009; 今 泉 ほ か, 2012；Nissen et
地形情報を用いた地球科学的研究を支援している
al., 2012）。とくに ALS データとあわせて使う場
（UNAVCO, 2013）
。UNAVCO は 4 台以上の TLS
合には，ALS の位置精度が TLS のそれに劣る場
機器を保有し，利用希望者が提案した研究プロ
合が多く，ALS の方を微修正する必要が生じる
ジェクトについて，TLS データの取得や解析を
こともある（Bremer and Sass, 2012）。比較す
サポートしている。UNAVCO によるデータ・機
る複数のデータ内に一定の精度で利用可能な同一
材提供には，TLS だけでなく，GNSS 受信機や
の基準点が複数含まれていれば，比較的容易に位
ボーリングコア掘削機器等も含まれており，NSF
312
― ―
図 8 TLS（図 中 で は T-LIDAR），ALS（図 中 で は LIDAR）お よ び TOPSAR に よ る DEM の 表 面 粗 度 と 計 測 ス テッ
プ サ イ ズ と の 関 係（Morris et al., 2008, Fig. 10）．
Fig. 8 Relationships between calculating step size and roughness（RMS Deviation）of DEMs obtained with TLS
（T-LIDAR）, ALS（LIDAR）, and TOPSAR（Morris et al., 2008, Fig. 10）.
（アメリカ国立科学財団）や NASA（アメリカ航
握している限りでは，東京大学空間情報科学研究
空宇宙局）による支援もあり，総合的な地球科
センターが研究用空間データ基盤の一部として，
学研究のサポート体制になっている。また，カ
共同研究を目的に提供しているのがほぼ唯一であ
リフォルニア州立大学サンディエゴ校とアリゾ
る（東京大学空間情報科学研究センター, 2013）。
ナ州立大学により組織される OpenTopography
同センターでは，「地形鮮明化プロジェクト」と
は，ALS データと TLS データを含む高解像度地
して TLS を中心とした高解像度地形データの利
形データの共有システムを構築している（Krish-
活用を目指したプロジェクトを立ち上げ（早川,
nan et al., 2011; OpenTopogrphy, 2013）。 こ の
2013），TLS データを研究者作成データの一つと
システムでは，メタデータの整備された点群デー
して共有している（小口ほか, 2015）。
タ，DEM，Google Earth により表示可能なイメー
TLS データを点群データとして共有，提供す
ジファイルといったさまざまなデータを，用途に
る際には，適切なメタデータの整備が重要である
あわせてオンデマンドで配信している。加えて，
（Nandigam et al., 2010）。点群の品質はその処
データの処理や解析のためのソフトウェアの開発
理方法，すなわちソフトウェアや実施者の熟練度
や配布も行っている。
にも依存する。このため，メタデータには使用機
一方，日本の広域については，国土地理院が
材，測定地点の数と位置情報，レジストレーショ
ALS による地形データを基盤地図情報として無
ンに用いたソフトウェア，点群のノイズフィルタ
償提供しており（佐藤ほか, 2010），また航測会
リングに用いたアルゴリズムなど，測量手順の詳
社による有償のデータも含めて，全国的な整備と
細も含めた総括的な情報を含めることが好まし
利用が促進されている。ところが，測量業務とし
い。ALS のデータについても同様の指摘があり
てオンデマンドで TLS を用いた点群や 3D モデ
（田中, 2010），情報を適切に保存・共有すること
ルを取得するケースを除くと，TLS による地形
で，将来的な利活用の幅が大きく広がると考えら
データを提供している日本国内の機関・組織は無
れる。
償・有償にかかわらず限定的である。著者らが把
一方で，データの取得手法やフォーマットの標
313
― ―
J.（2010）: Detection and spatial prediction of rockfalls by means of terrestrial laser scanner monitoring. Geomorphology, 119, 162-171.
Alejano, L.R., Ordóñez, C., Armesto, J. and Rivas, T.
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ル形式である LAS フォーマットは，ALS と TLS
のいずれにも適用可能で，広く普及している。た
だし，各点のクラス分け（ファーストリターン，
セカンドリターンなど）は TLS では機器レベル
で取得できないことが多く，その後のソフトウェ
ア処理によるフィルタリングやセグメンテーショ
ンが必要となる。こうしたデータ処理技術の発展
や標準化・マニュアル化が TLS 測量の普及につ
ながると考えられる。また，TLS は高精細なデー
タ取得を可能とする一方で，取得範囲は必然的
に ALS 等と比べて狭くなるため，広範囲の基盤
データには不向きな面もある。しかし，自動車等
の移動体による MLS のように，TLS による測量
データもその標準化を進めることで，公共測量に
も適用可能となりつつある（今西・石井, 2010;
長谷川, 2013）。
VI．お わ り に
TLS の出現から 10 余年が経過し，その地形学
的な応用は本稿で概観したように欧米を中心に進
められてきた。日本における TLS の適用事例は
相対的に少数であるが，今後，機材の低価格化や
軽量化が進めば，より多くの研究者に利用される
ようになる可能性が高い。TLS がより一般的な
ツールとして普及した状況に備えて，TLS を用
いた測量手法のノウハウ，3 次元の点群データの
処理方法，および高精細地形情報を用いた地形解
析などに関する開発や情報共有を早急に進める必
要があるだろう。
謝 辞
本研究に際して，JSPS 科研費（24240114，23501237，
23701028，25702014），JST 国際緊急共同研究・調査
支援プログラム（J-RAPID）の助成を受けた。
文
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LDアレイを用いた計算機ゴーストイメージング

暗号化方式「TLS」の設定の確認、変更方法

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