概要
Site Scan Managerは現在、VARI（Visible Atmospherically Resistant Index）可視大気抵抗指数のビジュアライゼーションレイヤーを提供しています。VARIは、ほとんどのドローンで利用可能な標準的なRGBカメラでキャプチャされた可視スペクトルバンドのみを使用して、マッピングされたエリア全体の植生を強調するのに役立ちます。処理された各ミッションのVARIレイヤーを表示するには、ユーザー設定 > 機能 > VARIでこの機能を有効にする必要があります。
左下の組織アイコンをクリックし、次にユーザー設定 > 機能でVARIを有効にします。
有効にすると、不透明度を調整してVARIレイヤーとオルソモザイクを比較できます。標準偏差の数設定は外れ値をトリミングするのに役立ちます。この設定については後述します。
Site Scan ManagerでVARIの不透明度を調整しています。
VARIについてさらに掘り下げる前に、植生のスペクトル反射率の基本を理解することが役立ちます。
スペクトル反射率とは何ですか？
スペクトル反射率は電磁放射線が物体からどのように反射されるかを説明します。すべての物体は電磁スペクトル全体で異なる波長の放射線を反射します。一般的に、健康な植生は近赤外線（NIR）範囲の波長を強く反射し、可視スペクトル（青、緑、赤）の波長は弱く反射します。
健康な植生、不健康な植生、および土壌の可視およびNIR波長にわたるスペクトル反射率の比較。
異なる物体のスペクトル反射率を理解することで、リモートセンシングを使用してこれらの物体を検出および分析できます。電磁放射線はセンサーによってキャプチャされ画像が作成されます。センサーは地上から画像をキャプチャすることもでき、ドローン、航空機、または衛星に取り付けることもできます。
異なるセンサーは異なる波長の放射線をキャプチャします。RGBセンサーは最も一般的なドローンマッピングセンサーであり、赤、緑、青の可視スペクトルから反射された波長をキャプチャします。
他のセンサー、例えばサーマルやマルチスペクトルセンサーはNIRなど電磁スペクトル内の他領域から反射された波長をキャプチャします。一部のドローンはサーマルおよびマルチスペクトルセンサーを搭載でき、Site Scan Managerは以下のサーマルおよびマルチスペクトルセンサーによってキャプチャされたデータ（最大5バンド）処理をサポートしています：
- サーマル：DJI Zenmuse XT, DJI Zenmuse XT2（Site Scan Flightアプリでもサポート）
- マルチスペクトル：Parrot Sequoia+, MicaSense RedEdge, MicaSense RedEdge-M, MicaSense Altum, Phantom 4 Multispectral
植生のスペクトル反射率とは何ですか？
緑色葉植物はNIRバンドで非常に強い反射率があり、可視バンドでは低い反射率です。そのため、センサーで植生を測定する最良の方法はNIR画像をキャプチャすることです。しかしながら、植生は相対的な意味で青と赤よりも緑色可視バンドをより強く反射します。前述の画像に戻ると、健康な植生では青と赤と比べて緑色範囲に小さな上昇が見られます。
緑色バンドで健康な植生のスペクトル反射率が小さくピークしている様子。
人間にはNIR波長を見ることができません。我々が見ることができる波長は赤、緑、青という可視バンド内だけです。そのため葉っぱが緑色に見える理由は青や赤よりも緑色波長を強く反射するからですが、それでも全体的な反射率のごく一部しか見ていません。
VARIとは何か？NDVIとはどう違うか？
VARIは可視範囲のみを使用して多バンドラスターとして植生量を推定する植生指数です。以下がVARI式です：
VARI = (Green - Red) / (Green + Red – Blue)
これは緑バンドと赤バンド間で異なる値があるかどうか評価し、それによって葉状植物量のおおよその推定値を提供します。VARIの注目すべき要素は青バンドの減算で、大気影響を指数から減らすよう設計されています。
VARIはNIR（近赤外線）波長を取り入れた他指数、特にNDVI（Normalized Difference Vegetation Index）の完全な代替ではありません。NDVI式はVARIと非常によく似ていますが緑バンドがNIRに置き換えられています。
NDVI = (NIR - Red) / (NIR + Red)
NDVIはNIRによって植物用強い反射値を捉えるためVARIより正確に植生量を示します。しかしながら植物は赤や青よりも可視緑バンド波長をより多く反射するためVARIでも合理的に植生量識別が可能です。
なぜVARIを使うか？
VARIは植生健康状態や頑健性調査に優れたツールです。VARI使用例には以下によく似た評価パターンがあります：
- 農場、森林、鉱山など健康的な植生があるべき場所または全く植生があってはいけない場所（should have healthy vegetation または should not have any vegetation） をマップする。
- 結果を見ることで期待と合わないエリア（健康的であるべきところに不健康な植生エリアがあるなど） を特定する。
- 期待通りでないエリアについて現地確認し問題点（害虫や干ばつなど） を理解する。
- If 問題があると判断した場合、その問題解決に必要なリソース（害虫駆除業者雇用や灌漑再配分など） を投入する。
以下はいくつか業界別にVARIがどのように使われているか簡単な例です。
Agriculture
農業では農家や農学者が作物健康状態評価が必要です。それよりも 農地を列ごとに移動しながら、VARIは農場全体の作物の状態のスナップショットを示します。これにより、現地調査を優先すべきエリアを特定し、問題のさらなる調査と軽減に役立てることができます。これらの観察は、害虫、干ばつ、肥料の過不足、その他作物収量に影響を与える要因の発見につながる可能性があります。<\/SPAN> <\/SPAN><\/P>林業<\/SPAN><\/STRONG>
<\/SPAN>農業と同様に、林業においても植生の健康状態を評価することが重要です。森林は樹皮甲虫などの害虫に脆弱であり、それが大規模な環境および生物多様性の損失、さらには経済的損失を引き起こす可能性があります。被害地域を早期に特定することは、害虫の拡散を抑制しこれらの損失を回避するために重要です。森林内のすべての木を現地調査することは非現実的であるため、VARIはさらなる評価と最終的な軽減措置のために資源を投入すべきエリアの優先順位付けに役立ちます。<\/SPAN> <\/SPAN><\/P>山火事<\/SPAN><\/STRONG>
<\/SPAN>山火事の予防と評価には、VARIが不健康または乾燥した植生のエリアを識別し、それらが山火事に対してより感受性が高い可能性があることを示すことができます。この評価により、高リスク火災地域を特定できます。火災後は、植生がほとんどまたは全くない焼け跡として焼け跡を明らかにします。一部の気候では焼け跡の植生が迅速に回復し、この回復過程は時間経過で焼け跡上のVARIを見ることで監視できます。<\/SPAN> <\/SPAN><\/P>石油および天然ガス<\/SPAN><\/STRONG>
<\/SPAN>石油および天然ガス産業では、パイプラインのメンテナンスが資源を顧客施設へ確実に届けるために極めて重要です。パイプラインへの植生侵入は体系的に管理されなければなりません。ドローンはコリドースキャンを使用してパイプラインを調査できます。VARIの結果はパイプラインに近すぎる植生を示し、その植生除去のために資源を投入できます。<\/SPAN> <\/SPAN><\/P>鉱業<\/SPAN><\/STRONG>
<\/SPAN>鉱業では、鉱山操業による環境への悪影響を軽減するために土地再生が義務付けられています。土地の最終用途によっては、再植生が一般的な再生要件です。VARIは再生プロジェクトが順調であることを示したり、不十分な再植生と思われる特定エリアを強調表示して調査の必要性を示したりできます。<\/SPAN> <\/SPAN><\/P>最終的に、VARIは意思決定支援に役立ちます。マルチスペクトル／NIRセンサーを必要としないため、多くのマッピングドローンで標準搭載されているRGBセンサー（Site Scan Flightアプリでサポートされているものも含む）で使用できます。<\/SPAN> <\/SPAN> <\/SPAN><\/P> <\/P>VARI標準偏差設定とは？<\/STRONG> <\/H3>Site Scan Managerでは、VARIレイヤーの「標準偏差数」を調整するオプションがあります。この設定はレイヤーに標準偏差ストレッチ関数を適用します。この関数は画像の平均ピクセル値からn <\/SPAN>標準偏差外にある値をトリムします。<\/SPAN> <\/SPAN><\/P>ストレッチ関数の標準偏差数を増やすことで、非植生特徴への視覚的強調が減少し、異なる植生レベル間でより明確な視覚的区別が可能になります。<\/SPAN> <\/SPAN><\/P>
標準偏差ストレッチ関数は外れ値への影響を減らします。<\/span><\/span><\/P> <\/P> <\/P>例えば、ストレッチ関数を適用しない場合、画像内のすべての植生（健康・不健康両方）が同じ緑色の濃淡に見えるかもしれません。これは非植生オブジェクトがカラースケールを歪めるためです。ストレッチ関数適用によって外れ値が除外され、ヒストグラムがより効果的に広がり緑色濃淡が分布されます。その結果、健康な植生は濃い緑、不健康な植生は薄い緑として表示される画像になります。<\/SPAN> <\/SPAN><\/P>ストレッチ関数について詳しくはこちらをご覧ください <\/SPAN>here<\/SPAN>. <\/SPAN> <\/SPAN><\/P> <\/P>その他考慮事項<\/STRONG> <\/H3>VARI結果やその歪みに影響する他の要因もあります。影はVARI使用時に問題となることがあります。影は植生と似た結果になる場合があるためです。影をできるだけ減らすためには正午頃に飛行することが望ましいです。<\/SPAN> <\/SPAN><\/P>VARIは可視光スペクトルのみ使用するため、同じ種類の物体でも色によって異なる結果になることがあります。例えば赤い車と緑色の車では異なる結果になります。しかし、このVARI特性は不健康または枯死した植生と健康な植生との区別方法として有用です。<\/SPAN> <\/SPAN><\/P>VARIは主に初期評価用として設計されています。それによってさらなる調査が必要なサイト内エリアを明らかにできます。プロジェクトでより詳細な植生分析が必要な場合は、多波長センサーでNIR波長帯域も取得し、ArcGIS Proで多波長画像解析を行うべきです。前述したようにSite Scan ManagerはParrot Sequoia+、MicaSense RedEdge、MicaSense RedEdge-M、MicaSense Altum、DJI P4 Multispectralなど複数の多波長センサーから取得した画像処理もサポートしています。<\/SPAN> <\/SPAN><\/P>オルソモザイク画像はダウンロード後アップロードするか公開してArcGIS Proへ持ち込むことも可能です。この方法で可視化以上の解析—個々ピクセル値へのクエリや画像分類など—も行えます。 ArcGIS Pro内でVARI計算について詳しくはこちらをご覧ください。
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