ラインナップ パラヴァ・レ・フロのOcean's SURFREEFプロジェクト
ビーチの自然な回復力を高めるために統合されたUpBlockモジュールのシミュレーション画像。© Lineup Ocean
波が打ち寄せるパラヴァス・レ・フロの海岸線の眺め。© Lineup Ocean
地中海沿岸は、生態学的にも経済的にも深刻な課題に直面している。15年以上にわたり浸食と洪水のリスクについて調査されてきたリヨン湾は、これらの問題の典型例と言える。ローヌ川をはじめとする河川から湾に流れ込む堆積物の供給量が減少したことで沿岸浸食が激化し、気候変動によってこの問題はさらに深刻化している。
嵐の頻度と強度の増加は、海岸侵食を加速させている。1970年代以降に設置された岩礁突堤や防波堤など、この現象を緩和するために建設された人工構造物は、しばしば限界に達している。これらの構造物は局所的な砂州の安定化には役立っているものの、時間の経過とともに劣化し、海岸の自然な再生を妨げている。
4 つの公式地図で描かれたパラヴァ レ フロの時代 © Geoportail
2010年代には、浚渫船を用いた大規模な海岸砂補充事業が実施された。地元関係者によると、数百万ユーロを費やしたこれらの事業は、数年、あるいは数十年にわたって砂を供給することを目的としていた。しかし、嵐の影響により、これらの予測はすぐに覆され、その有効期間は5年未満にまで短縮された。
SURFREEFプロジェクト
Lineup Oceanチームは、地中海沿岸に影響を与える様々なプロセスを徹底的に研究してきました。SURFREEFプロジェクトでは、沿岸侵食を抑制するために設計された新世代の水中構造物の試験を行っています。マングローブの自然なメカニズムに着想を得たこのエコデザインの革新的な構造物は、破壊的な波のエネルギーを分散させ、砂州の再生を促進することを目的としています。
バイオベース素材（低炭素貝殻モルタル）から3DプリントされたUpBlockモジュールは、フランスが生み出した有望な技術革新である。これらのモジュールは、地域の生物多様性を維持しながら、海岸の自然な回復力を高めるように設計されている。
YellowScanにとって、SURFREEFプロジェクトの技術的な挑戦は、刺激的でやりがいのあるものでした。同チームは、地形測量・水深測量用LiDARシステム「Navigator」を展開することで、Lineup Oceanを支援しました。
基準値の設定
プロジェクトの第一段階では、物理的指標と生物学的指標を統合した包括的なベースラインの作成に重点が置かれました。地形はこの沿岸プロジェクトの主要な要素でした。その一環として、Navigatorシステムを用いて、穏やかな海と澄んだ水の状態下で、防波堤を含む海岸全体をモデル化しました。
ミッション前にDJI M600に搭載されたYellowScan Navigator。© YellowScan
水深測量用LiDARは緑色のレーザーパルスを使用します。これにより、水面から海底までの距離を測定できます。飛行プラットフォームからレーザースキャナが緑色の放射線を発射し、それが水中を通過して海底で反射されます。レーザースキャナは反射された放射線を収集し、発射から受信までの経過時間を計算して、水面と海底までの距離を求めます。Navigatorで測定できる最大水深はセッキ深度2です。
綿密に管理されたミッション
このミッションでは、数多くのパラメータを遵守する必要がありました。ナビゲーターシステムには、4kgのペイロードを搭載できるドローンが必要でした。ドローンの総重量を考慮し、飛行シナリオはS1が選択されました。このミッションでは、水深測量LiDARミッションで実績のあるドローン、DJI M600が使用されました。
都市部という立地と航空路の存在を考慮し、飛行許可を取得し、すべての法的要件を遵守した。空港近くの人気海辺リゾート地であるパラヴァス・レ・フロでは、物流面で課題も生じた。混乱を最小限に抑えるため、マッピングは日の出時に実施され、地域警備のため市警察の協力を得た。
包括的な地図作成基準線を作成するためには、データ密度が極めて重要だった。計画では、8ヘクタールの実験サイトを高度50メートル、速度5メートル/秒で20分以内にカバーすることになっていた。実際には、ドローンと操縦者間の最大許容距離を維持するために、3つの異なる離着陸ゾーンを設けることで、このプロトコルが調整された。
作戦全体を通して、ドローン操縦士、LiDARオペレーター、そしてLineup OceanとYellowScanのチームメンバーが、飛行のスムーズな実施を確保しました。歩行者、アスリート、そして地域住民には、SURFREEFプロジェクトと進行中のミッションについて情報が提供されました。
データ処理
ナビゲーターによって生成された点群データは処理・分類され、その後、基準点（GCP）および地上部分については写真測量データと照合された。プロジェクトの性質とマッピング対象エリアを考慮し、データ処理には半日が割り当てられた。
地形・水深測量用LiDAR点群データは、YellowScan CloudStationソフトウェアを用いて自動的に処理されました。水中における点群密度は、少なくとも20点/m²でした。このソフトウェアは、分類およびフィルタリング処理に使用され、海底をデジタル地形モデル（DTM）として出力しました。
LiDARデータとGNSS基準点（GCP）を用いて取得した地形測量データを比較した結果、センチメートルレベルの精度が実証された。この精度は、砂州の移動や、将来のアップブロック構造物または既存の防波堤のあらゆる変化や変位を検出するために不可欠である。
その後、Terrasolidソフトウェアを使用して処理済みデータを重ね合わせました。Lineup Oceanは2025年4月に写真測量モデリングを実施し、LiDARによるデータ取得は2025年6月に行われました。観測された海岸線の形状の違いは、冬の嵐などの季節的な変化によるものと考えられました。固定構造物と防波堤が基準点として機能し、海岸線の形状が4月から6月の間に変化したことが示されました。LiDARによるデータ取得では、露出した海岸の一部で約20cmのレベル低下が明らかになり、Lineup Oceanチームはこの現象を「夏の形状」の確立によるものとしました。
結論と今後の展望
パラヴァス・レ・フロでの作戦は、開発前の新たな手法とベースライン評価を組み合わせることで、ナビゲーターの運用能力を検証した。このツールは、地形データの連続性をセンチメートル単位の精度で確保しながら、水深データの欠落部分を効果的に補完する。
当局の承認を得た飛行プロトコルは、今後の運用における参考資料となる。次回のデータ取得は、UpBlockモジュールのデモンストレーター部分の設置中、および最初の嵐の後、現場における砂丘の動きを測定するために実施される。YellowScanは、これらの運用に技術パートナーとして参加する。
YellowScanは、Lineup Oceanチームの信頼と新技術への積極的な姿勢、そしてパラヴァス・レ・フロの自治体と民間航空総局の支援に感謝の意を表します。
