JP6845823B2 - 地盤の水分状態を検出するための方法および検出システム - Google Patents

Description

この開示は、地盤の状態を調べる方法に関し、より特定的には、所定エリアにおける相対的な水分量の分布を調べる方法に関する。

対象物に含まれる水分量を測定する技術に関し、例えば、特開２０００−１４６８３４号公報（特許文献１）は、「波長が異なる２種の単色光を照射用導光体で導いて測定部材の表面に照射し、ある波長の反射吸光度と波長１３５０ｎｍ以下の反射吸光度との２波長間の反射吸光度差（ΔＡλ）あるいは２波長間の反射吸光度比（Ａλ’）を演算し、さらに、予め記憶しておいた反射吸光度差あるいは反射吸光度比と水分率との関係から、測定部材の水分率を算出する水分測定方法」を開示している（「要約」参照）。

特開２０００−１４６８３４号公報

ある局面において、所定エリアの水分分布が必要とされる場合がある。例えば、山間部の土砂災害を予測するにあたり、斜面の水分分布が必要とされる場合がある。

しかしながら、特許文献１に開示される技術は、植物繊維、合成繊維、食品などの材料の水分率を測定することを前提としており（段落［００２１］参照）、所定エリアの水分分布を測定する技術ではない。したがって、所定エリアの水分分布を測定する技術が必要とされている。

本開示は、上記のような問題を解決するためになされたものであって、ある局面における目的は、所定エリアの水分分布を測定する技術を提供することである。

ある実施形態に従うと、地盤の水分状態を検出するための方法が提供される。この方法は、測定対象エリアの地盤に波長の異なる複数の光線を間欠的に照射するステップと、測定対象エリアの地盤によって反射された複数の光線を検出するステップと、複数の光線が照射された地点ごとに、当該複数の光線の反射光強度に基づいて相対的な水分量に関する指標を算出するステップとを備える。

ある実施形態に従う方法は、所定エリアにおける相対的な水分分布を出力できる。そのため、ユーザは、当該水分分布に基づいて、地盤の状態を評価できる。

開示された技術的特徴の上記および他の目的、特徴、局面および利点は、添付の図面と関連して理解されるこの発明に関する次の詳細な説明から明らかとなるであろう。

地盤の状態を調べる方法についての技術思想を説明するための図である。 航空機１００の構成の一例を表すブロック図である。 照射装置２５０の構成の一例を表す図である。 航空機１００の飛行経路４１０を表す図である。 航空機１００によって取得される測定データ５００のデータ構造の一例を表す図である。 コンピュータ６００の構成の一例を表すブロック図である。 測定対象エリアの相対的な水分分布図を作成する処理の一例を表すフローチャートである。 ＣＰＵ６１０により作成される水分分布図８１０の一例である。 ＣＰＵ６１０により出力された合成図８３０の一例である。 土砂崩れの有無の判断手法について説明するための図である。 図１０（Ｂ）に地下構造を付加した図である。 水分分布図と、地形図と、比抵抗分布図とが重畳された合成図１１００である。

以下、この技術的思想の実施形態について図面を参照しながら詳細に説明する。以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。なお、以下で説明される各実施の形態および各変形例は、適宜選択的に組み合わされてもよい。

［技術思想］
図１は、地盤の状態を調べる方法についての技術思想を説明するための図である。図１（Ａ）は、航空機１００が地盤１１０の状態を調べている様子を表す。図１（Ｂ）は、地盤１１０の相対的な水分分布を表す。

航空機１００は、波長の異なる複数の光線を地盤１１０の地点１１１，１１２，１１３，・・・に照射しながら測定対象エリアを飛行する。換言すれば、航空機１００は、複数の光線を間欠的に地盤１１０に照射しながら飛行する。

図１に示される例において、航空機１００は、波長の異なる光線ＬＰと光線ＬＮとを照射する。一例として、光線ＬＰは水の吸収帯の波長（例えば１４５０ｎｍ）に設定され、光線ＬＮは、水の非吸収帯の波長（例えば１０６４ｎｍ）に設定される。好ましくは、光線ＬＰおよび光線ＬＮの波長は、人の目に対する影響が少ない波長（所謂アイセーフ波長）に設定される。

航空機１００は、光線を照射した地点ごとに、地盤１１０によって反射された光線の反射光強度を検出する。

航空機１００は、複数の光線を照射したタイミングにおける位置情報を取得している。航空機１００は、当該位置情報に関連付けて、光線ＬＰおよび光線ＬＮの反射光強度を記憶装置に保存する。当該保存された情報（以下、「測定データ」とも言う）は、後述するコンピュータ６００に出力される。

コンピュータ６００は、測定データに基づいて、複数の光線ＬＰおよびＬＮが照射された地点ごとに、当該複数の光線の反射光強度に基づいて相対的な水分量に関する指標（以下、「水分指標」とも言う）を算出する。この水分指標の算出方法は後述する。水分指標は、ある地点における水分指標と、他の地点における水分指標とを比べて、いずれの地点の水分量が多いか、といった相対的な水分量の判断に用いられる。つまり、水分指標は、絶対的な水分量（含水率）を表さない。

コンピュータ６００は、上記地点ごとに算出された水分指標と位置情報とに基づいて、測定対象エリアにおける地盤１１０表面の水分分布図を作成する。コンピュータ６００は、作成した水分分布図をディスプレイ６４０に出力する。図１（Ｂ）に示される例において、ハッチングの濃い部分ほど水分量が多く、ハッチングの薄い部分ほど水分量が少ないことを表す。

上記によれば、実施形態に従う方法は、測定対象エリアにおける地盤表面の相対的な水分分布図を出力できる。そのため、例えば、ユーザは、斜面における水分分布を見て、当該斜面において土砂崩れの危険性があるか否かを判断できる。以下、地盤表面の水分分布図を作成するために必要な構成および処理について具体的に説明する。

［航空機１００］
図２は、航空機１００の構成の一例を表すブロック図である。航空機１００は、ＣＰＵ（Central Processor Unit）２１０と、ＲＯＭ（Read Only Memory）２２０と、ＲＡＭ（Random access memory）２３０と、タイマ２４０と、照射装置２５０と、検出器２６０と、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）受信機２７０と、ＩＭＵ（Inertial Measurement Unit）２８０と、を有する。

ＣＰＵ２１０は、ＲＯＭ２２０に格納される制御プログラム（図示しない）を実行することにより、航空機１００の動作を制御する。ＲＡＭ２３０は、ＣＰＵ２１０のワーキングメモリとして機能する。ＲＡＭ２３０は、測定データを保存する。タイマ２４０は、水晶振動子などにより構成され、計時可能に構成される。照射装置２５０は、波長の異なる複数の光線を間欠的に地盤に照射する。検出器２６０は、地盤によって反射された複数の光線を検出し、検出結果をＣＰＵ２１０に出力する。検出器２６０は、光線ＬＰを検出するための検出器と、光線ＬＮを検出するための検出器と（つまり、周波数特性の異なる複数の検出器）、を備えていてもよいし、１つの検出器によって複数の光線の各々を検出してもよい。ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）受信機２７０は、ＧＰＳ衛星から発せられるＧＰＳ信号を受信し、受信結果をＣＰＵ２１０に出力する。ＩＭＵ２８０は、航空機１００の姿勢を検出し、検出結果をＣＰＵ２１０に出力する。

また、図１に示される例において航空機１００は、ヘリコプターであるが、航空機１００はヘリコプターに限られない。例えば、航空機１００は、飛行機やヘリコプターなどのエンジンを有するもの、気球などのエンジンを有さないもの、飛翔体、その他の空中を移動するもの全般を含み得る。飛翔体は、例えば、ロケット、ドローン（無人航空機）、ラジコンにより操作される飛行物体などを含み得る。

照射装置２５０から照射された光は地盤のみならず、地盤上に設けられた樹木などによっても反射する。そのため、ある実施形態において、検出器２６０は、地盤によって反射された光線（ラストパルス）を検出可能に構成される。ＣＰＵ２１０は、照射装置２５０が光線を照射してから、当該光線に対応するラストパルスを検出するまでの時間（以下、「ＴＯＦ（Time Of Flight）」とも言う）をタイマ２４０によって計測する。

図３は、照射装置２５０の構成の一例を表す図である。照射装置２５０は、レーザ３１０とレーザ３２０と、ビームスプリッター３３０とを有する。ある局面において、レーザ３１０およびレーザ３２０は、ファイバーレーザーであり得る。また、ある局面において、ビームスプリッター３３０は、ハーフミラーであり得る。なお、照射装置２５０は、他の光学素子（例えば、レンズ）をさらに有し得る。

計測機器として赤外線カメラやマルチスペクトラムセンサを用いることも可能であるが、当該計測機器では、地盤上の樹木を計測する可能性もある。一方で、レーザは、光線の径を小さくすることにより樹木等をすり抜けて地盤まで到達させることが可能性である。

そのため、航空機１００は、レーザを採用することにより、正確な水分分布を算出し得る。

レーザ３１０は、光線ＬＰを間欠的に照射する。レーザ３２０は、光線ＬＮを間欠的に照射する。ビームスプリッター３３０は、光線ＬＰの入射角が４５度になるように配置され、かつ、光線ＬＮの入射角が１３５度になるように配置される。また、ビームスプリッター３３０は、光線ＬＰおよび光線ＬＮの入射点が同じになるように、配置される。その結果、ビームスプリッター３３０を介した光線ＬＰおよび光線ＬＮは、同軸で地盤に照射される。また、ＣＰＵ２１０は、レーザ３１０および３２０の照射タイミングを同期させる。

仮に光線ＬＰおよび光線ＬＮが異なる軸から発射された場合、飛行中の航空機１００の揺れ、凸凹な地盤表面に起因して、これらの光線が同じ地点に照射されなくなる。係る場合、後述する水分指標の算出精度が低くなってしまう。一方、ある実施形態に従う照射装置２５０は、同軸で、かつ、同期して光線ＬＰおよび光線ＬＮを照射する。そのため、照射装置２５０は、航空機１００の揺れ、および地盤表面形状によらず、これらの光線を同じ地点に照射できる。そのため、ある実施形態に従う方法は、水分指標の算出精度を高め得る。なお、他の実施形態において、照射装置２５０は、光線ＬＰおよび光線ＬＮを、異なる軸で、または、同期せずに照射してもよい。

なお、照射装置２５０の構造は、図３に示される例に限られない。例えば、ビームスプリッター３３０に替えてプリズムを利用することにより、同軸で光線ＬＰおよび光線ＬＮを照射してもよい。

他の例として、照射装置２５０は、２つの異なる波長の光線を合波器により同軸で照射してもよい。さらに他の例として、照射装置２５０は、１つのレーザを有し、当該レーザから照射された光線をスプリッターによって２つに分割し、一方の光線の波長をフィルタ等により変換し、他方の光線を遅延させることによって一方の光線と同軸かつ同期して照射してもよい。

さらに他の例として、照射装置２５０は、１つのレーザを有し、当該レーザから照射された光線のうち外周部の光線の波長をフィルタ等により変換することによって、波長の異なる２つの光線を同軸かつ同期して照射してもよい。

さらに他の例として、照射装置２５０は、１チップ複数波長の発振レーザを採用することによって、波長の異なる複数の光線を同軸かつ同期して照射してもよい。

［測定データ］
次に、航空機１００が取得するデータについて説明する。

図４は、航空機１００の飛行経路４１０を表す図である。図５は、航空機１００によって取得される測定データ５００のデータ構造の一例を表す図である。

図４に示される例において、航空機１００は山間部を飛行経路４１０に沿って飛行する。このとき、航空機１００は、照射装置２５０から光線ＬＰと光線ＬＮとを間欠的に照射しながら測定対象エリアを飛行する。一例として、ＣＰＵ２１０は、互いに隣り合う照射地点の水平面における間隔が予め定められた距離（例えば５０ｃｍ）になるように、照射装置２５０の照射タイミングを制御する。図５に示される例において、ＣＰＵ２１０は、飛行経路４１０上の地点Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，・・・に対して、光線ＬＰと光線ＬＮとを照射する。

なお、本例においては、説明を簡易にするために地点毎に間欠的に光線ＬＰ，ＬＮを照射して計測する場合について説明するが、特にこの方式に限られない。光線ＬＰ，ＬＮを所定のエリア（面）に対して照射して、当該照射されたエリアから反射した反射光を計測するようにしても良い。また、光線ＬＰ，ＬＮを間欠的に照射する必要もなく連続的に照射することも可能である。

ＣＰＵ２１０は、検出器２６０の出力に基づいて、地盤によって反射された光線ＬＰおよび光線ＬＮの反射光強度をそれぞれ検出する。

ＣＰＵ２１０はさらに、ＧＮＳＳ受信器２７０およびＩＭＵ２８０の出力に基づいて、光線を照射した各地点の地理座標系における位置を算出する。地理座標系は、地球上の地点を表すための座標系として機能し、一例として経度と緯度とによって表される。

ＣＰＵ２１０はさらに、各地点における光線ＬＮのラストパルスを検出するまでのＴＯＦをタイマ２４０によって計測する。

ある実施形態において、ＣＰＵ２１０は、各地点Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，・・・ごとに、地理座標（Ｅ，Ｎ）と、反射光強度（ＬＰ，ＬＮ）と、ＴＯＦ（Ｔ）とを互いに関連付けて、測定データ５００としてＲＡＭ２３０に保存する。

コンピュータ６００は、測定データ５００を有線または無線通信によって航空機１００から取得する。コンピュータ６００は、測定データ５００に基づいて、飛行経路４１０に対応する測定対象エリアの相対的な水分分布図を作成する。

［コンピュータ６００］
図６は、コンピュータ６００の構成の一例を表すブロック図である。コンピュータ６００は、ＣＰＵ６１０と、ＲＯＭ６２０と、ＲＡＭ６３０と、ディスプレイ６４０とを有する。

ＣＰＵ６１０は、コンピュータ６００の動作を制御する。ＲＡＭ６３０は、ＣＰＵ６１０のワーキングメモリとして機能する。ＲＡＭ６３０は、測定データ５００を格納している。コンピュータ６００は、その他、ユーザからの入力を受け付けるための入力デバイス（例えばキーボード、マウス）や外部装置（航空機１００）と通信可能な通信機器等を有していてもよい。

［水分分布図の作成］
図７は、測定対象エリアの相対的な水分分布図を作成する処理の一例を表すフローチャートである。図７に示される各処理は、ＣＰＵ６１０がＲＯＭ６２０に格納される制御プログラム（図示しない）を実行することにより実現され得る。

ステップＳ７１０にて、ＣＰＵ６１０は、航空機１００から通信機器を介して直接的に、または間接的（例えば、サーバ経由）に測定データ５００を取得する。なお、取得の方式については種々の方式があり、その方式は限定されない。

ステップＳ７２０にて、ＣＰＵ６１０は、光線が照射された地点Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３・・・ごとに、光線ＬＰおよび光線ＬＮのそれぞれの反射光強度に基づいて、当該地点における水分指標を算出する。

ある実施形態において、ＣＰＵ６１０は、光線ＬＮの反射光強度から光線ＬＰの反射光強度を差し引いた値を水分指標として算出する。

他の実施形態において、ＣＰＵ６１０は、光線ＬＮの反射光強度を光線ＬＰの反射光強度で除した値（つまり、両者の比）を水分指標として算出する。

ステップＳ７３０にて、ＣＰＵ６１０は、地点ごとに算出された水分指標に基づいて、測定対象エリアにおける地盤表面の水分分布図を作成する。

図８は、ＣＰＵ６１０により作成される水分分布図８１０の一例である。この水分分布図８１０は、色の濃い部分の含水率が、色の薄い部分の含水率よりも高いことを表す。

なお、当該水分分布図は、測定対象エリアのある一部の領域を拡大したものである。
ユーザは、水分分布図を見ることによって、相対的な含水率を把握することが可能である。

ステップＳ７４０にて、ＣＰＵ６１０は、測定データ５００に含まれるＴＯＦに基づいて、地点ごとの標高（地盤の高さ）を算出する。

ステップＳ７５０にて、ＣＰＵ６１０は、算出された標高に基づいて数値標高モデル（ＤＥＭ： Digital Elevation Model）を作成する。たとえば、図４に示されるようなＤＥＭに基づく地形図を作成することが可能である。

ステップＳ７６０にて、ＣＰＵ６１０は、作成した水分分布図と地形図とを重ね合わせた合成図８３０をディスプレイ６４０に出力する。

図９は、ＣＰＵ６１０により出力された合成図８３０の一例である。
一例として、ＣＰＵ６１０は、水分分布図と、地形図とを重ね合わせた図９に示される合成図８３０をディスプレイ６４０に出力する。

このとき、ＣＰＵ６１０は、水分分布図の色を、地形図の色と異なる色に設定しても良い。これにより、ユーザは、水分分布図と地形図とを容易に区別することができる。なお、他の実施形態において、ＣＰＵ６１０は、合成図８３０をディスプレイ６４０ではなく、紙などの媒体に出力してもよい。

なお、他の局面において、ＣＰＵ６１０は、測定対象エリアのオルソ画像と、水分分布図８１０とを重ね合わせてディスプレイ６４０に出力するように構成されてもよい。係る場合、航空機１００は、測定対象エリアを撮影するためのカメラ（図示しない）をさらに有し得る。

このように、実施形態に従う方法は、測定対象エリアにおける相対的な水分分布図を出力できる。ユーザは、水分分布図を見ることによって、各種考察を行ない得る。一例として、ユーザは、水分分布図を参考にして、測定対象エリアにおいて土砂崩れが起こる恐れがある場所を特定し得る。

図１０は、土砂崩れの有無の判断手法について説明するための図である。図１０（Ａ）は、土砂崩れが生じる可能性が低い斜面を表す。図１０（Ｂ）は土砂崩れが生じる可能性が高い斜面を表す。

図１０において、ハッチングの密度が高い部分の含水率は、密度が低い部分の含水率よりも高いことを表す。図１０（Ａ）に示される例において、斜面表面の含水率は、標高が下がるにつれて均一に高くなっている。このような水分分布は、例えば、雨が降って数日後に表れる。

一方、図１０（Ｂ）に示される例において、斜面表面の含水率は、標高が下がるにつれて均一に高くなっていない。具体的には、領域９１０の含水率は、領域９１０よりも標高が低い領域９２０の含水率よりも高い。この現象は、領域９１０の地下において亀裂が生じ、その亀裂を通じて湧水が生じていることを表し得る。係る場合、領域９１０および領域９１０の上側の領域９３０は、崩れ易い状態になっている。

ユーザは、図１０（Ｂ）に示されるような不均一な水分分布を見つけることによって、測定対象エリアにおいて土砂崩れが生じやすい場所を特定し得る。

他の例として、ユーザは、水分分布図に基づいて、河川の堤防から水が漏出している箇所、つまり、堤防の劣化箇所を特定し得る。さらに他の例として、ユーザは、水分分布図に基づいて、地下水が湧いている部分を特定し得る。

上記の例では、コンピュータ６００がディスプレイ６４０に水分分布図を表示し、ユーザが水分分布図を見ながら何らかの判断を下す。他の実施形態において、コンピュータ６００が、水分分布図に基づいて、測定対象エリアのうち予め定められた条件を満たす領域を特定するように構成されてもよい。

一例として、コンピュータ６００は、土砂崩れが生じる前後の複数の合成図（地形図と水分分布図とが重畳された図）に基づいて機械学習された学習モデルを有する。ＣＰＵ２１０は、当該学習モデルに基づいて、生成された合成図において土砂災害が生じる可能性が高い領域を判断する。ＣＰＵ６１０は、当該領域と、他の領域との表示態様を異ならせる。例えば、ＣＰＵ６１０は、土砂災害が生じる可能性を３段階に分類し、それぞれ異なる色でディスプレイ６４０に表示する。当該構成によれば、ユーザは、合成図を一目見て、土砂崩れが生じ得る場所を特定し得る。

［他の構成］
（表示方法）
ところで、土砂崩れが生じる恐れがあるか否かは、地盤表面の水分分布によってではなく、他のパラメータによっても判断され得る。

図１１は、図１０（Ｂ）に地下構造を付加した図である。上述のように、図１０（Ｂ）に示される領域９１０および９３０は、水分分布の観点から土砂崩れが生じる恐れがある。しかしながら、湧水以外の要因によって領域９１０の含水率が一時的に高くなっている（つまり、土砂崩れが生じる恐れはない）、という場合もあり得る。

そこで、ある実施形態に従うコンピュータ６００は、測定対象エリアにおける、土砂崩れに影響を与える他のパラメータの結果を併せてディスプレイ６４０に表示する。これにより、ユーザは、土砂崩れの予測確度を高め得る。

図１１に示される例において、領域９１０および９３０の地下には、空洞１０１０が存在する。このように、地下に空隙を多く含む領域９１０および９３０は、崩れ易い。

地盤は、その構成物および含水状況などによって比抵抗が変化することが知られている。例えば、空隙の多い領域や、空洞が存在する領域の比抵抗は高い。換言すれば、地下の比抵抗分布を調査することによって、地盤構造を推定することが可能である。そこで、ある実施形態に従う航空機１００は、測定対象エリアにおける水分指標および比抵抗を測定する。

一例として、航空機１００は、いわゆる空中電磁探査法を採用して比抵抗を測定する。より具体的には、航空機１００は、送信コイルと受信コイルとを収納したバード（図示しない）を吊り下げながら飛行する。航空機１００は、一定速度かつ一定高度で空中を飛行して、予め設定された時間間隔で電磁波を送信し、当該電磁波と同一周波数の電磁波を受信コイルで観測することにより各地点の探査を行う。航空機１００は、地理座標系における位置と比抵抗とを互いに関連付けてＲＡＭ２３０に保存する。航空機１００は、電磁波の周波数を操作することによって、比抵抗の探査深度をコントロールし得る。

コンピュータ６００は、測定対象エリアにおける比抵抗の測定データを航空機１００から直接的または間接的に取得する。ある実施形態において、コンピュータ６００は、上述の測定対象エリアの水分分布図と、測定対象エリアの比抵抗分布図とを重ね合わせて出力する。

図１２は、水分分布図と、地形図と、比抵抗分布図とが重畳された合成図１１００を表す。図１２に示される例において、測定対象エリアにおける比抵抗が等しい箇所を結んだ比抵抗等深線（比抵抗分布図）が重畳されて表示されている。

ユーザは、合成図１１００の地形図と水分分布図とを見て、斜面において不均一な水分分布を見つけることによって、測定対象エリアにおいて土砂崩れが生じやすい場所の候補を特定できる。ユーザはさらに、土砂崩れが生じやすい場所の候補のうち、比抵抗が高い場所を、土砂崩れが生じる可能性が高い場所であると判断できる。このように、ある実施形態に従う表示方法によれば、ユーザは、土砂崩れの予測確度を高め得る。

なお、他の局面において、航空機１００は、複数の周波数の電磁波により、異なる深度（例えば、表層崩壊の危険性のある１ｍ２０ｃｍ程度と、深層崩壊の危険性のある１０ｍ程度）における比抵抗を取得してもよい。係る場合、コンピュータ６００は、ユーザの入力に基づいて、ディスプレイ６４０に表示される比抵抗分布図の探査深度を変更し得る。

なお、測定対象エリアにおける比抵抗の測定データが既に存在する場合もある。係る場合、コンピュータ６００は、航空機１００によって取得された比抵抗の測定データ（比抵抗等深線）ではなく、既に存在する測定データに基づいて比抵抗分布図を作成してもよい。

（光線の数）
上記の実施形態では、照射装置２５０は、測定地点において、水の吸収帯の波長に設定される光線ＬＰと、水の非吸収帯の波長に設定される光線ＬＮとを１つずつ照射するように構成されているが、照射する光線の数は２つに限られない。例えば、ある実施形態において、照射装置２５０は、１つの光線ＬＰと、波長の異なる２つの光線ＬＮとを照射してもよい。係る場合、ＣＰＵ６１０は、２つの光線ＬＮの反射光強度の平均値または合計値を水分指標の算出に用い得る。当該構成によれば、水分指標の算出精度が向上し得る。

［構成］
以上に開示された技術的特徴は、以下のように要約され得る。

（構成１） ある実施形態に従うと、地盤の水分状態を検出するための方法が提供される。この方法は、測定対象エリアの地盤に波長の異なる複数の光線（例えば、光線ＬＰおよび光線ＬＮ）を間欠的に照射するステップと、地盤によって反射された複数の光線を検出するステップと、複数の光線が照射された地点ごとに、当該複数の光線の反射光強度に基づいて水分指標（相対的な水分量に関する指標）を算出するステップ（Ｓ７２０）とを備える。

（構成２） 複数の光線を照射することは、複数の光線を同軸で照射することを含む。
（構成３） 複数の光線を照射することは、複数の光線を同時に照射することを含む。

（構成４） 複数の光線は、水の吸収帯の波長の光線ＬＰと、水の非吸収帯の波長の光線ＬＮとを含む。方法は、光線ＬＮを照射してから当該光線ＬＮの反射光を検出するまでの時間（ＴＯＦ）を検出するステップと、当該ＴＯＦに基づいてＤＥＭを生成するステップ（Ｓ７５０）とをさらに備える。

（構成５） 方法は、所定エリアの比抵抗を測定するステップをさらに備える。
（構成６） 方法は、地点ごとに算出された指標に基づいて、所定エリアにおける相対的な水分量分布図を出力するステップ（Ｓ７６０）をさらに備える。

（構成７） 水分量分布図を出力するステップは、当該水分量分布図と、所定エリアにおける地盤の高さ情報（ＤＥＭ）とを重ね合わせて出力することを含む。

（構成８） 水分量分布図を出力するステップは、当該水分量分布図と、所定エリアの比抵抗図とを重ね合わせて出力することを含む。

（構成９） 水分量分布図を出力するステップは、所定エリアの指標の分布に基づいて、所定エリアのうち、予め定められた条件を満たす領域を特定することと、条件を満たす領域の表示態様と、条件を満たさない領域の表示態様とを異ならせることとを含む。

（構成１０） ある実施形態において、測定対象エリアの地盤の水分状態を検出するための検出システムが提供される。この検出システムは、測定対象エリアの地盤に波長の異なる複数の光線を間欠的に照射するための照射部（例えば照射装置２５０）と、地盤によって反射された複数の光線を検出するための検出部（例えば検出器２６０）と、複数の光線が照射された地点ごとに、当該複数の光線の反射光強度に基づいて相対的な水分量に関する指標を算出するための算出部（例えば、ＣＰＵ２１０またはＣＰＵ６１０）とを備える。

上記説明した各種処理は、ＣＰＵによって実現されるものとしてあるが、これに限られない。これらの各種機能は、少なくとも１つのプロセッサのような半導体集積回路、少なくとも１つの特定用途向け集積回路ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、少なくとも１つのＤＳＰ（Digital Signal Processor）、少なくとも１つのＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、および／またはその他の演算機能を有する回路によって実装され得る。

これらの回路は、有形の読取可能な少なくとも１つの媒体から、１以上の命令を読み出すことにより上記の各種処理を実行しうる。

このような媒体は、磁気媒体（たとえば、ハードディスク）、光学媒体（例えば、コンパクトディスク（ＣＤ）、ＤＶＤ）、揮発性メモリ、不揮発性メモリの任意のタイプのメモリなどの形態をとるが、これらの形態に限定されるものではない。

揮発性メモリはＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）およびＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）を含み得る。不揮発性メモリは、ＲＯＭ、ＮＶＲＡＭを含み得る。

今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

１００ 航空機、１１０ 地盤、２２０，６２０ ＲＯＭ、２３０，６３０ ＲＡＭ、２４０ タイマ、２５０ 照射装置、２６０ 検出器、２７０ ＧＮＳＳ受信機、３１０，３２０ レーザ、３３０ ビームスプリッター、４１０ 飛行経路、５００ 測定データ、６００ コンピュータ、６４０ ディスプレイ、８１０ 水分分布図、８３０，１１００ 合成図、９１０，９２０，９３０ 領域、１０１０ 空洞、ＬＮ，ＬＰ 光線。

Claims (10)

1. 地盤の水分状態を検出するための方法であって、
   測定対象エリアの地盤に対して第１波長の第１光線と、前記第１波長よりも水に対する吸収率が低い第２波長の第２光線とを含む複数の光線を間欠的に照射するステップと、
   前記地盤によって反射された前記複数の光線を検出するステップと、
   前記複数の光線が照射された地点ごとに、当該複数の光線の反射光強度に基づいて相対的な水分量に関する指標を算出するステップと、
   前記地点ごとに算出された指標に基づいて、前記測定対象エリアにおける相対的な水分量分布図を作成するステップと、
   前記第２光線を照射してから当該第２光線の反射光を検出するまでの時間を検出するステップと、
   検出した時間に基づいて地形図を作成するステップと、
   前記地形図と前記水分分布図とを重ね合わせた合成図を出力するステップとを備える、方法。
2. 前記複数の光線を照射することは、前記複数の光線を同軸で照射することを含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記複数の光線を照射することは、前記複数の光線を前記地盤に同時に照射することを含む、請求項１または２に記載の方法。
4. 前記合成図を出力するステップは、前記地形図と前記水分分布図との表示態様を異ならせることを含む、請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
5. 土砂崩れが生じる前後の複数の合成図に基づいて機械学習された学習モデルを用いて土砂災害の可能性を判断するステップをさらに備える、請求項１に記載の方法。
6. 前記土砂災害の可能性を複数段階に分類するステップと、
   分類結果に基づいて表示態様を異ならせて出力するステップをさらに備える、請求項５記載の方法。
7. 前記方法は、前記測定対象エリアの比抵抗を測定するステップをさらに備える、請求項１〜６のいずれか１項に記載の方法。
8. 前記合成図を出力するステップは、前記地形図と、前記水分分布図と、前記測定対象エリアの比抵抗図とを重ね合わせて出力することを含む、請求項７に記載の方法。
9. 前記合成図を出力するステップは、
   前記測定対象エリアの前記指標の分布に基づいて、前記測定対象エリアのうち、予め定められた条件を満たす領域を特定することと、
   前記条件を満たす領域の表示態様と、前記条件を満たさない領域の表示態様とを異ならせることとを含む、請求項１〜８のいずれか１項に記載の方法。
10. 測定対象エリアの地盤に対して第１波長の第１光線と、前記第１波長よりも水に対する吸収率が低い第２波長の第２光線とを含む複数の光線を間欠的に照射するための照射部と、
    前記地盤によって反射された前記複数の光線を検出するための検出部と、
    前記複数の光線が照射された地点ごとに、当該複数の光線の反射光強度に基づいて相対的な水分量に関する指標を算出するための算出部と、
    前記地点ごとに算出された指標に基づいて、前記測定対象エリアにおける相対的な水分量分布図を作成する水分量分布図作成部と、
    前記第２光線を照射してから当該第２光線の反射光を検出するまでの時間を検出する時間検出部と、
    検出した時間に基づいて地形図を作成する地形図作成部と、
    前記地形図と前記水分分布図とを重ね合わせた合成図を出力する出力部とを備える、検出システム。

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