スロバキアの軍用森林が自律型ドローンを使って山火事の検知をどのように改善しているか

スロバキアの軍事森林局（VLM）は、軍事訓練区域内の広大な森林および農地を管理する国営企業であり、4つの地域支局にまたがる63,000ヘクタールもの広大な土地を保有しています。国防省傘下の組織として、VLMは厳格なセキュリティプロトコルを遵守しながら森林資源を管理するという特有の課題に直面しています。VLMは、1950年以来主要な軍事訓練区域として機能してきたザホリエ軍事地区の監視とセキュリティを強化するために、自律型ドローン技術を統合するという先進的なアプローチを採用しました。NestGen '25のセッションの一つで、スロバキアのブラチスラバに拠点を置くドローン技術の大手プロバイダーであるUAVONICのCEO、ミハル・セヴェラ氏にお話を伺いました。UAVONICは航空技術を専門とし、ドローン統合、自動化、データ収集の専門知識を活かし、建設、エネルギー、産業用途向けのドローンベースのソリューションを提供しています。山火事検知のための自動ドローンソリューションの導入について、UAVONICは次のように述べています👇

「燃えやすい松林に乾燥した気候条件と強風が重なる要因を理解することは、効果的な予防策と対応策を策定する上で不可欠である。「 - Michal Severa、UAVONIC CEO

スロバキア西部のザホリエ地方は、以下の理由により深刻な山火事リスクを抱えています。

• 非常に燃えやすい地形：この地域は広大な松林に覆われており、特に乾燥した状態や強風が重なると、非常に燃えやすくなります。
• 過去の山火事による被害：過去の火災では甚大な被害が発生しており、1994年の山火事では1,171ヘクタール、2007年の火災では3ヘクタール、2012年の火災では200ヘクタールの松林が焼失した。
• 検知の限界：従来の山火事検知方法には重大な欠点がある。衛星技術は広範囲の追跡を可能にするが、早期警報能力は限られている。監視塔は監視できる範囲に制約があり、市民からの通報は役立つものの、通報者が既に危険にさらされている段階で届くことが多く、手遅れになることが多い。
• 対応時間の重要性：山火事の急速な延焼は、効果的な消防活動のために即時かつ正確な情報を必要とし、より迅速な火災検知および評価能力が緊急に求められている。

この地域の砂地の地形はこうした課題をさらに複雑にし、火災が初期段階を超えて拡大すると、消火活動が特に困難になる。そのため、大規模な被害を防ぐために、山火事を初期段階で検知できる早期発見システムが不可欠となる。

UAVONIC社は、DJIドック技術とFlytBaseソフトウェアを統合した自律型ドローンシステムをVLM向けに導入しました。このドローン一体型ソリューションにより、ザホリエ軍事地区の27,000ヘクタールに及ぶ森林を継続的に自動監視することが可能になります。

ソリューションの構成要素は以下のとおりです。

• ハードウェア: DJI製ドックステーションと、可視カメラとサーマルカメラの両方を搭載したMavic 3Tドローン
• ソフトウェア： FlytBase、安全な自律運用を実現するオンプレミスソリューションです。
• 統合： VLMの森林管理システムとのカスタムマッピング統合
• コミュニケーション： データ伝送のためのStarlink接続

このシステムは高度な熱画像技術を活用して熱異常を検知し、従来の検知方法に比べて大幅な改善を実現しています。ドローンは自律的に動作するため、あらかじめ設定された飛行経路に沿って定期的に巡回することができ、山火事の早期発見の可能性を大幅に高めます。

DJIドックステーションはドローンを収納し、充電およびデータ転送ステーションとしても機能します。

• このシステムは、ドックから半径2～3キロメートルの範囲を定期的に自動で巡回する。
• このドローンは飛行中に可視画像（4K）と熱画像（640×512ピクセル）の両方を撮影します。
• データは、運用範囲内でDJIの伝送システムを使用してドックに送信されます。
• ドックは、Starlink経由で取得したデータをFlytBaseサーバーにアップロードして処理します。
• 火災の可能性が検出されると、システムはオペレーターに警告を発し、オペレーターは脅威を確認し、消防隊と連携することができます。
• 今後の実装では、AIベースの検出により、熱異常の識別がさらに自動化される予定です。

このシステムは厳格な空域および技術的制約の下で運用され、地上120メートルの最大飛行高度を維持しながら効果的な監視範囲を確保します。熱画像機能により、有効な監視範囲は最大5キロメートルまで拡張され、山火事の精密な検知と状況把握が可能になります。

軍が管理する空域でドローン・イン・ア・ボックス・ソリューションを導入するには、多くの課題がありました。UAVONICは8月に数日間にわたり初期テストを実施し、実際の無線信号範囲を評価するとともに、最適な飛行パラメータを検証するためのビデオ映像や写真映像を収集しました。実環境（35℃以上の気温）でのテストは、技術仕様と運用パラメータを検証するために不可欠でした。

導入プロセスでは、いくつかの重要な課題を克服する必要があった。

• ITセキュリティ統合： 国防省傘下の国営企業であるVLMは、ITセキュリティに関して厳格な軍事基準を遵守しています。VLMのセキュリティ要件とFlytBaseの運用ニーズの両方を満たすネットワークアーキテクチャを構築することは大きな課題であり、VLMのITチームとFlytBase開発者間の綿密な連携が必要でした。
• 空域調整： 制限空域（LZR 314）での運用には、マラツキー航空管制との継続的な通信手順を確立し、同じ高度帯で運用されているズザナ射撃場での軍事訓練活動との調整を行う必要があった。
• 技術的な制約: システムの理論上の最大通信距離は15キロメートル（欧州CE規格では8キロメートル）ですが、地上設置であることや樹木による信号遮断のため、実際の運用範囲は半径2～2.5キロメートルに制限されます。そのため、信頼性の高い運用を確保しつつ、通信範囲を最適化するには、ドックステーションを戦略的に配置する必要がありました。

自律型ドローンシステムの導入は、VLMの山火事管理能力に大きなメリットをもたらした。

監視範囲の強化‍

このシステムは、桟橋から半径2～3キロメートル以内の森林地帯を定期的に空中監視し、熱探知機能により有効範囲を最大5キロメートルまで拡張します。

早期発見の改善‍

定期的な自律飛行は、山火事を最も対処しやすい初期段階で発見できる可能性を高める。

24時間365日対応

‍ドローンを箱に収納したシステムは、火災の危険性が検知された際に即座に展開できる常時稼働状態を確保し、対応時間を短縮します。

人員要件の削減‍

システムの自律性により、人間のオペレーターの必要性が最小限に抑えられ、VLMは人員を他の重要な業務に割り当てることができる。

状況認識能力の向上

このシステムは、火災の規模、方向、激しさを対応者が把握するのに役立つリアルタイムの航空写真を提供し、戦術的な意思決定を向上させる。

「技術仕様書に記載されている内容は、実際のテストに基づいてのみ検証できます。VLM社からこれらのテストを依頼されたことを嬉しく思い、DJIドックとFlytBaseが実際の運用に導入するのに最適なソリューションであることを示すためにテストを実施しました。」 言った ミハル・セベラ、UAVONIC CEO。

UAVONICとVLMは、システムの機能をさらに向上させるために、いくつかの改良に取り組んでいます。

• AI統合：機械学習を導入して火災や煙の自動検知を行うことで、人間の監視への依存度を減らし、検知をより迅速かつ効率的にします。
• マルチドック展開：VLMの4つの運用エリア全体にドックステーションを追加設置することでシステムを拡張し、包括的な監視ネットワークを構築する計画。
• 集中制御室：VLMが事業を展開するスロバキア全土のすべてのドローン基地を管理する中央運用センターを開発する。
• 規制枠組み：引き続き各国当局と協力し、目視外飛行（BVLOS）のための効果的な空域規制を確立する。
• DJI RTKの実装：DJI RTK技術を中継局として活用し、システムの動作範囲を拡大する方法を探る。

今後のシステム開発では、軍事用途に求められる高いセキュリティ基準を維持しながら、自動化の強化と適用範囲の拡大に重点を置く予定です。

山火事検知のための自律型ドローンシステムの導入は、VLMの森林管理能力における大きな進歩を意味します。ドローン・イン・ア・ボックス技術とサーマルイメージング、そして安全な自律運用を活用することで、VLMは山火事の重要な初期段階での検知と対応能力を強化しました。

「DJIドックとM3Tドローンの組み合わせは、継続的なエリア監視において非常に有効であることが証明されています。私たちはまだ効果的な空域規制の枠組みを模索している段階ですが、このプロジェクトにおける自動化とAIの統合には大きな可能性を感じています。」 言った ミハル・セベラ、UAVONIC CEO。