ドローンを含むUAV写真測量／UAV LiDAR，地上型レーザースキャナー，ハンディSLAM LiDARを適切に役割分担して用いることで，対象物や現場条件に応じた効率的かつ高精度な三次元データ取得が可能となる．本講演では，それぞれの計測手法の特徴を整理したうえで，取得したデータを相互に補完・統合し，測地的な整合性と再現性を確保するための考え方と実務的な手順について解説する．さらに，統合点群をもとにDEM，オルソ画像，3D Tilesなどの各種成果物を生成し，施工計画の立案，出来形確認，進捗管理，維持管理業務へどのように活用できるかについて，実際の運用を意識しながら紹介する．

ドローンによる空撮画像と機械学習を組み合わせたデータ解析は，作物の生育状況を非破壊かつ広域に把握し，収量予測や栽培管理の高度化を可能にする技術として注目されている。特に，RGBおよびマルチスペクトル画像から得られる草高や各種植生指数は，収量や生産性と密接に関連する重要な指標であり，これらを活用したデータ駆動型農業の実現が期待されている。一方で，多時期データの収集・処理の負担や，どの特徴量が予測に寄与するかといった課題も存在する。本講演では，空撮画像から抽出した統計的特徴量と特徴選択手法を用い，馬鈴薯の塊茎重・塊茎数・平均塊茎重を株単位で予測する手法について紹介する。さらに，精密農業および育種分野への応用可能性と今後の展望について議論する。

本研究では、ドローンを活用した医薬品配送について、中山間地域における医療ラストワンマイルの最適化という観点から実証的に検討した。特に高齢化に伴う多疾患併存状態により、在宅医療および緩和的ケアを含む継続的医療提供の重要性が増しており、従来の地上輸送では対応が困難な地域課題が顕在化している。本研究では長野県諏訪地域の河川沿い約5.7kmを対象に、ドローン空撮および地理情報・通信環境データを統合した航路設計を行い、目視外飛行（BVLOS）による実証を実施した。その結果、障害物を考慮した飛行高度設計および携帯通信網（LTE）を用いた冗長通信構成により、安定した飛行および通信切替動作が確認された。飛行時間は約9.5分であり、陸上輸送と比較して大幅な時間短縮が可能であることが示された。本講演では、これらの実証結果を踏まえ、医療需要の空間分布と時間制約を考慮した配送モデル設計および運用課題を整理する。さらに今後は、中川村、天龍村、飯田市を対象とした天竜川流域への段階的展開により、広域中山間地域における持続可能な医療物流システムの構築可能性を検討する。

ドローンは建設・農業・物流など多様な分野で活用が進む一方、安全性の確保が重要課題となっている。従来は衝突回避や冗長化などの機体機能に依存していたが、事故分析から人為ミスや通信障害、位置情報ロストによる航路逸脱など新たなリスクも明らかとなった。本講演では、コンパニオンコンピューターを活用し、障害検知、通信多重化、人物検知などの安全対策をドローンに実装した取り組みを紹介する。またこれらの対策を施したドローンでの実証実験の様子も紹介し、有効であった部分と共に運用面や制度面での課題についても解説する。