2022年5月25日、鹿島建設（以下、鹿島）は、岩手大学、東京農業大学と共同で、のり面緑化工事の品質管理の高度化を目的に、ドローンによる空撮画像を用いて植被率（単位面積あたりに植物が覆っている割合）を定量的に測定し、緑化の成否を評価する技術を開発したことを発表した。同技術をのり面緑化工事（約1万5,000平方メートル）に適用し、その効果を確認している。
大規模なのり面に対しても定量的に植被率分布を評価できるため、発注者と施工者間の緑化成立に関する認識のずれがなくなり、手戻り工事や緑化不成立に伴う不具合等の大幅な低減が可能となる。
のり面緑化の評価は、一般的な基準として植被率70～80％以上の目標数値が示されている。しかし、これまで植被率は検査員による目視で判定されており、定量的な植被率の算出方法は定められていなかった。そのため、植被率は定性的で個人差を含む可能性があり、発注者と施工者の間に認識のずれが生じやすく、手戻り工事が増えたり、生育不良箇所の見逃しにより、のり面表層に雨水浸食等の不具合が発生する可能性があった。また、広範囲の調査には多大な労力を要することも課題であった。
同技術は、ドローンで空撮したマルチスペクトル画像（複数の波長帯の反射率を記録した画像）から植物の活性度を示すNDVI（正規化植生指数、植物の光合成の活性度を表す指数）値を算出し、その分布図からのり面緑化の植被率を定量的に測定し、緑化工の品質管理を行う。
緑化成立状況を定量的に測定・評価することで、客観性を担保した適切な判定が可能となり、一度に広範囲を測定できるため、検査にかかる労力と時間を低減する。現場での作業はドローン撮影とGCP（地上基準点）の設置・測量のみで、のり面の高所や傾斜地での作業が低減するため作業の安全性も向上する。
緑化工事施工後ものり面状態を簡便に把握できるため、緑化成立が遅れている部分を事前に確認し、集中的な養生管理をすることで手直し工事などを低減し、高い品質を確保する。工事完了後の緑化状況モニタリングを通じて、維持管理段階での適用も可能である。
＜のり面緑化状況の評価手順＞
1. 現地計測
マルチスペクトルセンサカメラ（近赤外線を含む4～5つの波長帯の反射率を記録できるカメラ）を搭載したドローンで、対象のり面を撮影しマルチスペクトル画像を取得。
2. 計測データの処理
複数のマルチスペクトル画像を合成し、可視赤光と近赤外域光の反射率から対象のり面のNDVI分布図を作成。このNDVIの1mメッシュあたりの集計値を、同社が独自開発した植被率評価モデルに入力することで、測定対象範囲の植被率を面的かつ定量的に測定・評価する。
3. 評価・検査
植被率評価モデルで算出した植被率の測定結果を可視化し、のり面緑化状況の定量評価・検査（成績判定）を実施。
同技術は2021年度の国土交通省のPRISM事業（建設現場の生産性を飛躍的に向上するための革新的技術の導入・活用に関するプロジェクト）に採択され（鹿島、ジェピコ、岩手大学、東京農業大学で結成したコンソーシアムで実施)、技術の有用性を確認・検証するとともに、測定結果に基づいた緑化検査の遠隔臨場を試行している。
今後、同技術をベースに汎用性や簡便性、精度を向上させ、のり面等の緑化工事における品質管理の高度化と手直し工事のさらなる低減を図り、発注者と施工者が共通認識のもとで判定できるシステムとして標準ツールに発展させていくとしている。