解析ノートブック 2021/12/8

地理空間データを使ってまだ見ぬCanSatの投下場所を探せ！！～UNISEC×宙畑コラボ企画　10年越しの課題への挑戦～

大学・高専の学生が開発する模擬人工衛星「CanSat」。開発の過程でCanSatの実験場が少ないことが大きな障害となっています。これをPLATEAUの地理空間データを用いて解決しよう！という検証企画です。

現在、様々な企業や組織が宇宙ビジネスや宇宙開発を広く進めている裏で、大学・高専・高校に在籍する学生も負けじとロケットや衛星などの開発に取り組み、技術を学ばんと切磋琢磨しています。

その中でも衛星開発や資源探査ローバー開発の技術を学ぶために、CanSat（カンサット）と呼ばれる衛星や資源探査ローバーを模した機械があることをご存知でしょうか？

本記事では、大学や高専でのCanSatの開発や競技をとりまとめているNPO法人大学宇宙工学コンソーシアム(UNISEC)の学生代表である佐藤伸成さんからのご相談で、宙畑でライターをしてくださっている今村さんとタッグを組み、CanSatを製作する際のお悩みを地理空間データを使って解決しよう！という試みです。

記事中に解析の流れとサンプルプログラムを載せていますので、興味のある方は参考にしてください。

まずは、佐藤さんにCanSatについて説明いただきます。

▼佐藤　伸成/UNISEC 2021年度CanSatワーキンググループ学生代表/名古屋大学大学院工学研究科修士1年

学部時代にサークル内でのCanSat開発や研究室での衛星(超小型人工衛星「ひろがり」)開発・運用に携わった経験あり。他にも、能代宇宙イベントの学生運営を務め、参加者としても運営側としても活動経験あり。現在は、UNISECの学生代表としてCanSatと衛星開発の経験を活かして、CanSatの成功率向上や開発の促進に務めている。Twitterは@satoufsinsei12

(1) CanSatと実験場の必要性

CanSatとは～目的・名前の由来～

CanSatとは、空き缶の中に基板や電子部品を詰め込み、まるで人工衛星のように機能させた超小型の教育用模擬人工衛星のことを指します。

サークルや研究室に所属する学生はCanSatの製作を通じて、一からミッションを検討し、人工衛星の基礎技術やプロジェクトマネジメントを体験・習得することで、宇宙開発の素養を養うことを目的としています。

名前の由来は空き缶の「Can」と衛星の「Satellite」の造語です。ちなみに、英語の助動詞の「can」の読み方で「キャンサット」呼ばれることもありますが、これはよくある間違いで正確には「カンサット」です。

Cansatの歴史

CanSatの歴史は、NEW SPACEと呼ばれる潮流の中心的存在である超小型衛星の歴史といっても過言ではありません。

1998年、ハワイで開催された”大学宇宙システム会議”University Space System Symposium (USSS) 98において、スタンフォード大学のBob Twiggs名誉教授の

「ジュース缶サイズの人工衛星を作って、宇宙に打ち上げたいのだが．．．」※

という一言を発端に、東京大学中須賀研と東京工業大学松永研の学生らが製作を始めたのが始まりです。このとき、Bob Twiggs名誉教授は学生らに向かって熱く

「人工衛星の基本機能は電源と通信とコンピューター。だから、それらを組み合わせれば、人工衛星を作ることができる。この缶の中にその機能を入れて、宇宙に打ち上げればそれは立派な人工衛星と言っていい。 Try it！You can do it！」※

※川島レイ　(2004).　上がれ！空き缶衛星　新潮社より引用

と語りかけたそうです。その言葉に感銘を受けた一同は、当時の宇宙開発事業団(現JAXA）の支援を受けつつ、１年の開発期間を経て最初のCanSatを完成させました。

出来上がったCanSatを通常の衛星と同じように大型のロケットで宇宙へ打ち上げよう．．．とはいきませんでしたが、Bob Twiggs名誉教授や中須賀教授のご尽力もあり、AEROPACというアメリカのアマチュアロケットの団体が保有するロケットで高度4000mまで打ち上げて実験をする所までに至りました。

その後、CanSat開発の知見をもとに開発を続け、世界初の10cm立方のCubeSatを開発、2003年に宇宙空間へ打ち上げ、軌道上での動作を確認することが出来ました。まさに、CanSatなくして現代の超小型衛星は語れないと言えますね！！

CanSat打ち上げイベント「ARLISS（アーリス）」

ARLISSの打ち上げの様子

撮影：佐藤伸成

このとき企画されたCanSatの打ち上げイベントであるARLISS(A Rocket Launch for International Student Satellites) は2021年現在※もアメリカのネバダ州ブラックロック砂漠にてAEROPACの協力で開催され続け、学生の人工衛星開発の登竜門となっています。

※2020年度および2021年度は新型コロナウイルスの影響で国内で代替大会を行っています。

宇宙資源探査用のローバーを模したCanSat。よく見ると誰かが乗っているような．．．
撮影：佐藤伸成

初めてのARLISS以降も様々な団体が参加していく中で、宇宙資源探査用のローバーを模した種類の機体も登場し、現在では主流なCanSatの一つとして位置づけられています。宇宙兄弟にCanSatが登場したタイプといえば見覚えのある人もいるのではないでしょうか。2輪で自律走行するCanSatが学生団体では良く開発されています。上の写真は東北大の吉田研究室のCanSatです。

現在、能代宇宙イベントや種子島ロケットコンテスト、缶サット甲子園などのCanSatの大会では、以前よりも機体サイズの制約がより大きくなった(内径146mm×高さ240mm以内、重量1050g以下)ので、350ml缶を使用するタイプではなく、ローバータイプのCanSatにより多くの機器を搭載する形が主流になり、その分考えるミッションの幅も増え、多種多様なCanSatが開発されています。

Cansat実験手順と課題

CanSatは上の画像のような実験手順を踏みます。

ロケットで打ち上げられたCanSatは上空で放出され、パラシュートやパラフォイルを開傘、制御を行いながらゴール地点を目指します。走行機能を持っているCanSatの場合、地面に着地した後、ゴール地点を目指します。他にも独自に定めたミッションを実行する機能を持つCanSatの場合は、着地後にゴールに向かわず、ミッションを実施します。

CanSatがミッションを達成するためには、打上げ中のロケット内でロケットの振動に耐えたり、正しくパラシュートを展開したりと様々な工程をクリアする必要があり、実際にロケットを打ち上げる前に様々な試験が行われます。

その中でも重要な試験の一つが「CanSat投下試験」です。

CanSat投下試験

CanSat投下試験は以下の項目を評価するために行われます。

CanSatの強度確認 / パラシュートの機能確認

CanSatがロケットから放出された後、パラシュートが展開する際に大きな衝撃(開傘衝撃)がCanSatに掛かります。そして、その衝撃にCanSatが耐えられるかを確認します。加えて、パラシュートが要求通りに開いて十分な減速が行えることを確認します。

落下分散の評価

落下分散のイメージ：風速が大きくなるごとに落下予測エリアを示す円（黄線）が広がっていく
credit：佐藤伸成

CanSatが着地すると予想される地表面の範囲のことを「落下分散」といいます。落下分散は風速や投下高度により変化するため、落下分散が大きい設計になっていると実験場の外に飛んだり、人にぶつかってしまうなどの危険があります。

そのため、規定された範囲から出ないようにパラシュートを設計し、試験にてその要求が満たされることを確認します。

終端速度の評価

終端速度のイメージ：パノラマ画像から速度を計算したり、
センサーの値から判断したりすることで、終端速度に達したことを確認する
credit：佐藤伸成

CanSat投下試験の様子

撮影：佐藤伸成

CanSatが上空から投下される際、最初は落下速度はどんどん大きくなっていきますが、やがて重力と空気抵抗がつり合い、落下速度が一定となります。これを「終端速度」といいます。

終端速度は速すぎると人や物に衝突する危険があり、遅すぎると滞空時間が長くなるため、実験場外に飛び出てしまい機体の回収に影響が出るなどします。

したがって、適切な終端速度の範囲内(能代宇宙イベントでは5m/sより速くすることが条件)に製作することが重要で、事前試験にて要件が満たされることを確認します。

投下試験では、ドローンや気球、または、建造物など十分な高さから地面に向けて投下する必要があります。

しかし、CanSatサイズ（約1kg）の物体を上空に運べるようなドローンや気球を用意できるのは、お金のある団体ばかりで、ほとんどの団体にはとても用意できる金額ではありません。実際に、UNISECの所属団体にヒアリングをしてみましたが、持っていない団体がほとんどです。

多くの団体は大学構内の比較的高く、周りに被害が出ないように投下先に障害物がない場所を必死に探して何とか試験が出来ている状況です。そのため、十分な評価が行える高度を確保できていない団体は多く存在します。しかも、この状況は少なくとも10年前から変わっていない模様です．．．（宙畑編集部にも10年前UNISECでCanSatを作っていた先輩がいます）

そこで、この状況を打破すべく、宙畑の門を叩きました。そして、有識者の方々と相談して、プログラムを作って頂きました。次章からは、解析プログラムと実際の解析結果をお見せしたいと思います。

(2) 解析条件・データの整理

はじめに試験場所の要件を定義します。先に述べた「建物の高さ」「開けた場所であること」をより詳しく見ていきます。

建物の高さ

建物の高さを絞り込む上で重要な要素がさきほど説明した「終端速度」です。投下実験により終端速度を確認するためには、ある程度高い場所から投下する必要があります。

先に答えをお伝えすると、実験に必要な高さは約25m以上となります。
以下、詳しい計算式は掲載しておくので興味のある方がいらっしゃればご確認ください。

終端速度

パラシュートは空気抵抗を受けるため抗力Dが発生します。それは次の式で求められます。

次にCanSatの運動方程式を求めます。機体質量ｍ、重力加速度gとすると

となります。この微分方程式を解くとまず速度(重力方向を正とする)の時間変化と終端速度は次のように導出されます。

このとき、「時刻t=0でパラシュートが展開すると考えて初速度v₀=0[m/s]とする理想的な場合」と実際は展開に時間が掛かかるため、「パラシュートが展開する際に初速度を持つ場合」をそれぞれ考えます。

式変形をするのが大変ですが、頑張りましょう。

※微分方程式の途中計算を知りたい方はこちらを参照ください。

パラシュート展開時の初速度v₀を持つときの速度計算式(変形前)
※積分して落下距離を求める際はこちらの形で計算をすると楽です。

抗力係数C_Dは一般に計算で求めるのは難しいため、風洞試験装置を使うか、パラシュートにCanSatの質量と同程度の重りを付けて投下試験を行い、終端速度と合わせて抗力係数C_Dを求めます。

ここで、一例として能代宇宙イベントのレギュレーションで定められている終端速度5[m/s]以上になることを確認しましょう。

CanSatのレギュレーションに即した値として、機体質量m＝1[kg]、そのほかの数値はCanSatにおける一般的な数値を採用して、抗力係数C_D=1.3、大気密度ρ=1.247[kg/m³]、パラシュートの展開時の断面積Ｓ=0.38[m²](直径70㎝)、重力加速度g=9.8065[m/s²]を代入します。

これでレギュレーションを満たす設計が出来ました。次はCanSat投下後の高さ（正確には落下距離）hの時間変化も見てどの位の投下高度が必要になるのか見てみましょう。先ほどの微分方程式により、高さ(落下距離)は、境界条件をt=0でh=0とおいて、次のように求められます。

次にパラシュート展開までに時間がかかり、最初の方は自由落下をして、パラシュート展開に初速度を持った場合の計算もしてみましょう。こちらの方がより現実的に考えられています。

パラシュート展開時の初速度v₀を持つときの高さ(落下距離)計算式(t≥t_f)
t_f：パラシュート展開までに自由落下した時間

そして、先ほど使用した数値を使って同様に高さも求めます。次に示すのは速度と高さの時間変化です。パラシュートが開き切るまでにある程度時間(今回は t_f=1[s]とする)が掛かるため、初速度v₀=10[m/s]とします。

グラフを見ると、落下速度は計算通り初速度の有無にかかわらず終端速度に収束しました。つまり、パラシュートが適切に動作してくれれば、自由落下をしても終端速度に達します。

一方、落下距離はどうでしょうか。この値は投下に必要な建物の高さと同じなので、非常に重要です。現実的な議論をするために、初速度を考慮しましたが、パラシュートの展開までに自由落下した分の影響影響は少なく、ほとんど同じ結果になりました。ただ、パラシュートの展開が遅れると自由落下の影響が強く出始めるので、パラシュートの設計には注意が必要ですね。

以上、これらのグラフから自由落下を経て初速度を持った状態でパラシュートの展開から終端速度に到達する時刻が2.5[s]前後でその時点での高さが13[m]前後となります。この後紹介する落下分散の検討やパノラマ画像や加速度センサーなどによる解析をするためにはもう少し時間の幅を持たせる方がよいので、少し余裕をもってパラシュートの展開から5.0[s]前後で着地すると考えると必要な高さは約25～[m]となります。これで最低限必要な建物の高さが分かりました。

開けた場所であること

CanSatが着地する場所は、ある程度広がりをもって確保しておく必要があります。すなわち、開けた場所である必要があるのです。

どの程度の広さがあれば良いのかを確認するために、CanSatの落下予測範囲である「落下分散」を計算していきます。

落下分散

落下分散の計算式は、次の式から導出します。

投下高度は先ほど求めた値h=25[m]を使いましょう。風速はCanSatはv_wind=5[m/s]以上では投下しませんので、上限のv_wind=5［m/s]を用いましょう。落下速度は安全側に考えて、先ほど求めた終端速度で常に落下したとして計算すると

すなわち、半径22ｍ程度の広さが必要ということになります。

これで、どの程度の範囲に落下するかの予測が立ちました。しかし、これはあくまで理想的な値なので、より安全を取るために落下分散の予測よりも広くとる必要があります。

また、この計算はあくまで目安を測る簡単な計算ですので、その点はご承知おきください。

その他検討が必要な事項

以上、最低限「終端速度」「落下分散」について見てきましたが、他にも実験をする上で検討すべき事項はあります。

１つは、投下実験をする際の安全が確保されること。高所からCanSatを投下するため、人通りの少ない場所や時間帯を選んで、きちんと使用許可を得たのちに実験をする必要があります。

そういった視点で考えると、市街地のど真ん中などの人や交通量の多い場所で落とすことは出来ません。したがって、人通りや学生の開発状況も加味して考えると大学構内などの文教施設に的を絞った方が良いでしょう。

最後に探すエリアについてですが、UNISECの加盟団体は北海道から九州まで全国各地に渡って団体があります。最終的には全国の団体が使用できるようなものに仕上げていきたいですが、今回は試験運用も兼ねてUNISEC代表である筆者（佐藤）の住む名古屋市周辺に絞ることにしました。

ここからは、宙畑でデータ分析の記事を書かれている今村さんにバトンタッチします！

データの整理

佐藤さんが説明してくれた実験場の場所探しに必要な条件をまとめると次のようになります。

①高さ25m以上の建屋
②文教施設関係の建屋
③ある程度の広さの着陸地点があること
④ターゲット候補地としては名古屋市周辺だが、追々全国展開していきたい

このような実験場の必要条件をデータ分析で取得できるように落とし込んでいきます。

まず今回は建屋に関する情報が多いため、Plateauを利用して建屋情報を取得することを考えました。Plateauは国土交通省が主導する3D都市モデルのオープンデータです。2021年10月現在、56都市の3D都市モデルが公開されています。

今回、ターゲットとしている名古屋市のデータも公開されています（条件④）。また、後々の全国展開が想定されていますが、高い建物は都市部に多いと想定されるため今回のプロジェクトはPlateauと非常に相性が良いと言えます。Plateauを利用することにより、建物の高さと建物の用途についての情報が取得可能です。そのため、①と②の解析条件を探索することが可能です。

次に、ある程度の広さの着陸地点が必要という③の解析条件について考えます。
当初、衛星データを利用し、高さ25m以上の建屋を中心とし、その周辺の光学画像からNDSI（Normalized Difference Soil Index：正規化土壌指標）が一定値以上のものを抽出するという作戦を考えました。

NDSIは、地表面における砂やコンクリートなどの分布を示す指標です。砂やコンクリートは可視光域で反射率が小さく、短波長赤外域に行くにしたがって反射率が高くなるため、これらの性質を利用しています（宙畑での解説記事はこちら）。

衛星データ入門 宙畑編集部

課題に応じて変幻自在？衛星データをブレンドして見えるモノ・コト #マンガでわかる衛星データ

しかしながら、名古屋市周辺では衛星データの解像度が低いという問題があります。名古屋市周辺で最も高い解像度を持つのはAVNIR-2ですが、それでも解像度は10mにとどまります。

今回探したい着陸地点は建屋に隣接したものを想定しているため、広さは100平方m程度です。そのため、解像度10mではこのような広さの着陸地点を探すのが難しいという問題があります。

また、AVNIR-2の場合、データが10年前の2011年のものしかないため、建屋の状況が変化している可能性があるという問題もあります。

名古屋市以外の東京近郊などでは高い解像度の衛星データを取得することもできます。そのため、名古屋市以外の地域では上記手法による分析は可能かもしれません。今回は全国都市部に適用可能な手法を検討するため、衛星データを利用しない方法を利用しました。

衛星データを利用せずに着陸地点の有無を検討するため、①、②の条件から抽出された緯度経度情報を利用して、別手法の検討を行いました。

具体的には、得られた緯度経度と、市町村の建ぺい率を利用することを検討しました。得られた緯度経度における建ぺい率を取得し、建ぺい率が低ければ着陸地点となりうる空き地が多いだろうという考え方です。全国の建ぺい率はこちらのサイトにまとめられています。

ここまでの内容を踏まえて、解析方法についてまとめると次のような流れになります。

①Plateauを利用して、高さ25m以上かつ文教施設用途の建屋を名古屋市内で抽出
②①で得られた建屋の緯度経度と、名古屋市内の建ぺい率をGIS上で表示
③一定値以下の建ぺい率と、①の緯度経度が重なったものをリスト化

以下では、①の方法で利用したコードと、②、③のGISの結果についてご紹介します。

(3) 解析方法（コード）

ここではPlateauを利用して、高さ25m以上かつ文教施設用途の建屋の緯度経度を抽出します。

おおまかな方針としては、Plateauの建物データをパースし、上記条件の建屋を抽出し、その緯度経度をDataFrameにまとめるという形です。こちらのページのCityGMLがPlateauの建物データとなります。

以下、実際に利用したコードです。こちらからダウンロード可能です。

まず最初にライブラリを読み込みます。

import os
import numpy as np
import pandas as pd
import xml.etree.ElementTree as ET
import argparse
import glob
import pickle

今回は他エリアでも実行可能にするためにPythonスクリプト形式とし、引数で入力となるCityGMLを選択できるようにしました。

if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser(description='')
    parser.add_argument('arg1', help='入力ファイル名')
    parser.add_argument('arg2', help='出力ファイル名')

    # 引数を解析
    args = parser.parse_args()
    print('arg1=' + args.arg1)
    print('arg2=' + args.arg2)

    main(args.arg1, args.arg2)

今回のデータの場合、次のような形で実行します。最初の引数が建物データのフォルダになります。23100opが名古屋市のCityGMLデータで、その中のudx/bldgが建物データです。2つ目の引数が出力先となるcsvファイルの名前です。

$ python main.py 23100op/udx/bldg/ matched.csv

これらの引数を利用してbldgフォルダにあるCityGMLのリストを作成します。これ以降、CityGMLに対してforループにより建屋の緯度経度をまとめていきます。そのため、事前にヘッダーのみを指定した空のDataFrameを用意しておきます。

def main(bldg_dir, arg2):
   bldg_dir = os.path.join(bldg_dir, '')
   gml_list = sorted(glob.glob(bldg_dir + "*.gml"))

   df_matched = pd.DataFrame(data=None, columns=["lat", "lon", "measuredHeight"], dtype=np.float64)

次にCityGMLに対して建屋の情報を取得します。繰り返しますが、建屋の情報としては高さが25m以上のもの、かつ、利用用途が文教更生施設であるものを抽出します。利用用途については23100op/codelists/Building_usage.xmlにまとめられています。文教更生施設の場合、422が該当するIDになるので、このIDをCityGMLから検索します。

ループのなかでは、CityGMLをXMLファイルとしてパース処理をしていきます。CityGMLの仕様に合わせながら必要なところだけを読み込んでいきます。CityGMLは最初にcore:cityModelがあり、その後、cityObjectMemberが続くという構造になっています。このcityObjectMemberに建物情報が含まれます。建屋の情報を取得したら、後述するget_building_infoという関数を利用して、建物高さ、緯度、経度、利用用途を取得します。ここで取得した建物高さと利用用途が条件に一致していればdf_matchedに建物情報を追加します。ループを抜けた後、df_matchedをcsvファイルに保存します。

  # 全てのgmlファイルに対して検索
    for gmlfile in gml_list:
        tree = ET.parse(gmlfile)
        root = tree.getroot()

        # 最初のchildはbuildingではないので、2つ目以降を処理
        for child in root:
            if not "cityObjectMember" in child.tag:
                continue

            if "consistsOfBuildingPart" in child[0][0].tag:
                for bldg_part in range(len(child[0])):
                    target_bldg = child[0][bldg_part][0]

                    # buildingの情報を取得
                    measuredHeight, lon, lat, usage = get_building_info(target_bldg)

                    # 高さが25m以上のもののlon, latをリストに追加
                    if (measuredHeight >= 25.0) and (usage == 422):
                        df_matched = df_matched.append({"measuredHeight":measuredHeight, "lon":lon, "lat":lat}, ignore_index=True)
                        print("measuredHeight:", measuredHeight)
                        print("lon, lat:", lon, lat)
                        print("usage:", usage)

            else:

                # target buildingを取得
                target_bldg = child[0]

                # buildingの情報を取得
                measuredHeight, lon, lat, usage = get_building_info(target_bldg)

                # 高さが25m以上のもののlon, latをリストに追加
                if (measuredHeight >= 25.0) and (usage == 422):
                    df_matched = df_matched.append({"measuredHeight": measuredHeight, "lon": lon, "lat": lat},
                                                   ignore_index=True)
                    print("measuredHeight:", measuredHeight)
                    print("lon, lat:", lon, lat)
                    print("usage:", usage)

   df_matched.to_csv(arg2, index=False)

次にget_building_infoについて説明します。この関数はcityObjectMemberから、建物高さ、緯度、経度、利用用途を取得します。cityObjectMemberには全ての情報が記載されているわけではなく、ものによってはデータが欠損している場合もあります。そのため、これらの情報をまずNaNで埋めておき、データがあればそれを変数に保存していくという流れになっています。ループではcityObjectMember以下のタグをサーチし、measuredHeight, lod0FootPrint, usageと一致するものを探していきます。

def get_building_info(bldg):

    measuredHeight = np.nan
    lod0FootPrint = np.nan
    usage = np.nan
    for i in range(len(bldg)):
        if "measuredHeight" in bldg[i].tag:
            measuredHeight = np.float64(bldg[i].text)
        elif "lod0FootPrint" in bldg[i].tag:
            lod0FootPrint = bldg[i]
        elif "usage" in bldg[i].tag:
            usage = np.int32(bldg[i].text)

    # lod0FootPrintからlon/latを取得
    footprint = lod0FootPrint[0][0][0][0][0][0].text
    lat = footprint.split(" ")[0]
    lon = footprint.split(" ")[1]

    return measuredHeight, lon, lat, usage

(4) 解析結果

本コードを用いて名古屋市内で解析したところ、625点の候補となる建屋が見つかりました。625点という数は現地調査をするには少し多すぎるので、さらに建ぺい率情報を利用して条件を絞っていきます。

今回は名古屋市内の建ぺい率を利用するので、こちらのサイトから愛知県のデータを取得しました。ダウンロードしたデータを解凍し、shpファイルをQGISで開きます。

このデータと625点の候補地を一緒に表示したものが下図になります。赤色の点が今回の解析結果で見つかった建屋、青色のタイルが建ぺい率がカバーしている範囲となります。背景にはOpenStreetMapで地図情報を付与しています。

今回の解析結果（高さ25m以上の建物&文教施設）で見つかった建屋（赤点）、
建ぺい率がカバーしている領域（青色タイル）
© OpenStreetMap contributors

次に建ぺい率が50%以下となるものを黄色のタイルで抽出します。

今回の解析結果（高さ25m以上の建物&文教施設）で見つかった建屋（赤点）、
建ぺい率がカバーしている領域（青色タイル）、
建ぺい率が50%以下の領域（黄色タイル）
© OpenStreetMap contributors

こうして抽出した建ぺい率が50%以下の建屋が18箇所抽出できました。

今回の解析結果（高さ25m以上の建物&文教施設）で見つかった建屋で、
建ぺい率が50%以下のものをピンク色で表示
© OpenStreetMap contributors

これらの建屋について、次章以降で実際に佐藤さんに現地を調査してきていただきました！

(5) 検証結果（実際に場所に行ってみた）

ということで、今村さんに解析していただいた結果を元に、佐藤が実際に名古屋市近郊で解析で導き出された場所を調査しました。

今回現地訪問した場所は次の通りです。

・緑色のアイコン：建ぺい率が60%以上の建屋
・オレンジ色のアイコン：建ぺい率が50%以下の場所
・青色のアイコンはついでに寄ってみたデータには表れなかった箇所

※建ぺい率は30/40/50/60/80%で区分しています。

全てを紹介すると大変なので、特徴的な場所をピックアップして結果を紹介したいと思います。今回評価する項目は主に次の3つ。

・投下に適した高度を満たしているか
・試験を行う人が安全に投下可能か
・投下先にぶつかってしまうとまずいもの(障害物)がないか

さぁ、どんどん見ていきましょう！！

注意事項
本記事は、地理空間データ解析結果をもとにフィールドワークの検証結果をまとめたもので、実際に今回挙げた候補地でCanSatの投下試験を行ってよいことを示す物ではありません。

本記事を参考に、実際に実験を行う場合には、関係施設に連絡と許可を取り、先方の指示に従うようお願い致します。その際に、発生した損害等については、宙畑では負いかねますので、ご了承ください。

建ぺい率50%以下の地点

まずは、中学・高校・大学から見ていきましょう。

名古屋市立名東高等学校

最初に訪れた場所から、比較的投下に向いている場所が見つかりました。これは幸先よいですね！

建物が4階建て、最上階の窓から安全に投下可能、投下先に動かせないような障害物がないため、早朝など人のいない時間を利用すれば、試験が出来そうです。

ただ欲を言えば、もう少し高さが欲しいところです。データ上では25.1mとなっていましたが、データと比べると小さく見えます。屋上のオブジェクトの高さも拾っているようで、実際に使える高度は検索結果よりも低く出ることがあるようです。

愛知中学校・愛知高等学校

次に訪れたのは、愛知中学校・愛知高等学校です。

こちらも高さについては申し分ないですが、少し入り組んでおり、降下中にCanSatが木に引っ掛かり予期せぬ破損に繋がりそうです。惜しいですが、実験には難しいかもしれないです。

建ぺい率が低いと言えど、中学・高校だと生徒数などの関係で、建物が4階程度にとどまり、十分に高さがある建物は少なく、CanSat投下実験の場所としては適切とは言い難いことがわかりました。

金城学院大学

次は、大学を見てみましょう。

大学は学生数も多く、研究機関という性質上色々な設備や部屋が必要になるため、さきほどの中・高等学校と比較すると建物一つ一つがとても大きくなりました。そして、広場のような開けた場所も多く見られるため、中学・高校の校舎よりも期待できそうです。

建物の高度も投下先に障害物がないという点でも申し分ないのですが、よくよく見てみると、建物の方に課題がありそうなことが分かりました。

上記のように建物に窓が無いように見えます。この場合、屋上から投下することになりますが、安全柵などがなく、安全に投下するのは難しそうです。
非常に惜しかった地点でした。

加えて、建物全体がガラス張りであるという点があります。

近年、ガラスの強度が上がり建築物に利用されるようになったため、今回見て回った大学でも多くの建物がガラス張りでした。

CanSatの投下実験を考えた場合、風向き次第ではCanSatが建物側に戻って衝突する可能性があり、最悪の場合ガラスを割ってしまいます。実験は安全第一のため、このようなリスクは避けなければなりません。したがって、惜しくもガラス張りやガラス面積の大きい建物は見送らざるを得ません．．．

ただ、建物の高度や開けた土地という条件については、大学施設は良い条件を満たすということが分かりました。

名古屋市消防学校

ここまで、中学、高校、大学と見てきましたが、続いて向かうのは消防学校です。

こちらも、高所で訓練をすることを想定した設備があるのでは。という考えの元、調査してきました。

道路から撮影した感じ、これは一番期待できそう。高さもあり、高さの選択肢も広そう。後は、投下先に障害物がなく、開けていることが揃えば完璧です。

そして、実際に建物を見てみると．．．

１００点満点！！！

これは素晴らしいです！見つけた瞬間、喜びの声を上げてしまいました！！！

建物の高さ・安全に投下可能な建物の構造・周囲に障害物がないこと、この三拍子が揃った場所が見つかりました。逆光のおかげか神々しくすら見えます（号泣）。

建ぺい率が低いところに着目してデータ解析を実施したところを現地調査すると、大学の施設と消防学校で、CanSatの投下実験に適した場所を見つけることが出来ました！これは、非常に大きな成果といえますね！

次に、敢えて建ぺい率60%以上の地点を探して、建ぺい率による違いも検証していきます。

建ぺい率60%以上の地点

建ぺい率が高くなるほど、建物の高さも比例して上がってきました。建物の分布も都心部に近づいてきたので、交通量も考慮するとなかなか場所を探すのが大変そうです。

先ほどと同様に中学・高校・大学の順に見ていきましょう。

名古屋市立中央高等学校

建ぺい率が高くなると、開けた場所が少ないのではないかという予想を立てていましたが、その予感は的中しました。

一般的な高校の敷地の広さではグラウンドを除き、広い場所は見当たらず、CanSatを投下するのは難しそうと考えられます。。

グラウンドの方に向けて、投下できないか探してみましたが、建物の高さが足りなかったり、屋根が傾斜しており、CanSatの投下には適さないということが分かりました。
このほかにも、東海中学校・高等学校も見て回りましたが、結果は同様でした。

印象的だったのは、建物とグラウンドの間に球除けネットがあること・最も高度のある建物の屋根が丸かったり傾斜していたりと実験には不向きであったことです。

よくよく考えれば、当たり前ですがCanSatの投下実験に対してこういった障壁があるとは、現地調査に行くまで想像も付きませんでした。

愛知学院大学名城公園キャンパス

こちらも高さは十分で障害物も比較的少ないのですが、さきほどもあったガラス張りに建物であることが懸念点です。ただ、非常に優れた場所もあるということで、建ぺい率が60%以上でも良い場所が見つかる可能性があるということが収穫でした。

名古屋大学東山キャンパス

次は私佐藤の在籍する名古屋大学の敷地の結果を紹介したいと思います。

大きな大学であるため、色々な設備があるということで、高い建物が沢山あります。

ですが、建ぺい率が高いということもあり、通行量が多く、投下先に障害物が多かったり狭かったりと安全に出来る場所はそう多くはありません。

建ぺい率と同様、裏道や少し外れた場所に行くと、適した場所の発見率が高まります。その考えのもと探していくと、、建物の破損の可能性が低そうな場所も見つかりました。写真での紹介は出来ませんが、窓もなく、高さはほどほど、投下先には車がありますが、早朝に実験をすることでリスクを避けることも可能というような場所でした。ですが、この建物は高さとしては先ほどの中学・高校の建物と同じくらいだったので、最適とは言えなさそうです。

ここまでの現地調査を終えて、CanSat投下実験に適した場所を探す有力な候補として「大学」というのが見えてきました。

その他の地点

愛知学院大学日進キャンパス　12号館

データにある地点を探すと同時に、他にも高い建物がないかどうか見て回った結果、１か所だけ先ほどの消防学校に匹敵する良いポイントを見つけることができました。それは、愛知学院大学日進キャンパスの12号館でした。

高度は25m程度と十分、投下先は開けた場所であり、投下も比較的安全に行えます。これは棚からぼたもちです。大学に焦点を絞って探すことで、解析結果にない場所でも良い場所を見つけることができました。

おまけ

余談ですが、単に名古屋市近郊の高いだけの文教施設の建物を現地調査してみると、面白い結果が出てきました。

最も高い文教施設は「名古屋モード学園」の169.1mでした。もし投下可能だとしたら、CanSatの国内大会に匹敵する投下高度を得ることが出来ます。

もちろん、建物の立地場所などを考えると非常にリスクが高いので、不採用です。

※CanSatの大会では、ロケットによる打ち上げ以外にも気球やドローンによる投下形式もあります。その際は30~150ｍ前後の高度から投下することが多いです。

これまた、意外や意外。城も文教施設に入ります。名古屋城は67.8m。本丸の天守閣から投下することになりますが、忍者でもないと出来ませんね（笑）

ちなみに、名古屋市科学館も解析結果に挙がっており、探してみると惜しい場所は見つけられました。しかし、ちょうど真下に南極観測隊の展示があり、さすがに動かしてもらうことは出来ないので、こちらも残念！

(6) まとめと今後

今回の記事では、これまで数多くの大学生・高専生が苦労してきたCanSat投下実験の場所について、複数の地理空間データを組み合わせて解析を行い、解析結果をもとに現地調査を行いました。

現地調査の結果、名古屋市消防学校・名古屋大学・愛知学院大学(名城公園キャンパス・日進キャンパス)で、空間としてはCanSatの投下実験に適した場所を見つけることが出来ました。

現地調査を通じて得られた知見をまとめると次の通りです。

【解析結果との照合について】
1.建ぺい率が低い所(郊外に多い)を探すと見つかりやすい．25-30m程度(5,6階程度)であれば、大学に多く特に探しやすい。
2.文教施設に絞って解析を行ったが、小中高の校舎は４階以下の建物が多く、不適切であることが多い
3.解析結果であがったものの不適切となる建物の理由のほどんどが，「投下先に障害物がある」「投下方向次第でガラス張りを壊してしまう懸念」「安全に投下できない建物の形状」

【場所をさらに絞り込む際に必要な条件】
4.投下先はグランドのような開けた場所より、庭や芝生のような小規模なスペースを探す方が見つけやすい(グラウンドと建物の間に球よけネットがある場合があり、実験をしづらい)
5.ガラス張りの建造物は投下において器物破損のリスクを伴うため、不採用になる。
6.高さを満たしても安全柵の無い屋上から落とすなど、安全対策を取れない場所は不適切

【現地調査に行く前にやるとよいこと】
7.事前にGoogle Mapで建物の様子を確認することで、さらに候補を絞ることができる

実際に現地で建物を見てみると、解析結果だけでは分からないことも多く、机上の解析だけで適切なCanSat投下実験場所を見つけることは難しいと考えられます。

しかし一方で、今回の知見を活かし解析結果を更に絞り込むことで、より精度の高い候補地を洗い出すことができ、現地調査も楽になると考えられます。

簡単なものとしては、「大学」などのキーワードでさらに候補地を絞ることで、適切な建物を見つけやすくなると考えられます。

また、論文を探すと、衛星画像（SAR画像）ではガラス張りの建物で電波が特有の反射をすることが示されており、こうした特性を利用してガラス張りの建物を除くということも考えられます。

このように、さらなる発展性を秘めつつ、「建物の高度」と「建ぺい率」の2つの指標でCanSatの投下実験に適した場所を見つけることが出来た本解析手法。全国のCanSatを作る学生たちの大きな支えになる事を信じて本記事を執筆しました。

2021年11月現在、PLATEAUで公開されている都市データは56都市のデータになっており、一部地域のデータはありませんが、更新頻度が早いので、データのない地域の方はデータの公表を適宜チェックするか、本記事の調査結果を参考にフィールドワークで探してもらえればと思います。

10年前から悩まされ続けた課題をデータによって解決する糸口を今回見つけることが出来ました。これがきっかけでミッションの成功率や試験のレベルが大きく上がることを期待しています！

それでは！！