高分解能SAR画像とシミュレーションに基づく橋梁構造物の早期被害把握の革新
Project/Area Number |
21H01598
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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Allocation Type | Single-year Grants |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 25030:Disaster prevention engineering-related
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Research Institution | Ohsaki Research Institute, Inc. (2023) National Research Institute for Earth Science and Disaster Prevention (2021-2022) |
Principal Investigator |
山崎 文雄 株式会社大崎総合研究所, 研究部, リサーチフェロー (50220322)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
劉 ウェン 千葉大学, 大学院工学研究院, 助教 (60733128)
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Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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Budget Amount *help |
¥17,160,000 (Direct Cost: ¥13,200,000、Indirect Cost: ¥3,960,000)
Fiscal Year 2023: ¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000)
Fiscal Year 2022: ¥4,940,000 (Direct Cost: ¥3,800,000、Indirect Cost: ¥1,140,000)
Fiscal Year 2021: ¥5,200,000 (Direct Cost: ¥4,000,000、Indirect Cost: ¥1,200,000)
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Keywords | 合成開口レーダ / 自然災害 / 橋梁被害 / SARシミュレーション / 橋梁モデル / 球磨川洪水 / 橋梁流出 / 早期被害把握 / 橋梁 |
Outline of Research at the Start |
本研究では,対象を橋梁構造物に限定して,合成開口レーダ(SAR)画像による発災直後の被害把握を困難にしている原因の解消を目指す.まず,2時期画像比較を脱却するために,シミュレーション技術を導入して健全な橋梁のSAR画像モデルを構築し,災害後の観測SAR画像と比較検討する.また,実際の衛星及び航空機SAR画像を用いて,崩落・流出した橋梁および健全な橋梁の判別を機械学習により試みる.SAR画像の解像度,周波数(バンド),偏波,入射角などの撮影条件,および対象橋梁の幾何学的条件,構造形式,材質,被害程度などの条件の組合せに対して,観測SAR画像データに基づく被害の抽出精度を定量的に明らかにする.
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Outline of Annual Research Achievements |
本年度は,1) 橋梁の後方散乱モデルの作成と評価,2) SARシミュレーションによる橋梁モデル構築の2項目を前年度に引き続き実施した.1)に関しては,様々な橋梁を含む高分解能SAR画像の収集を継続し,周波数,偏波,入射角,軌道(飛行)方向などの撮影条件と橋梁の形状寸法,材質,構造形式,水面からの高さなどとの関係を検討した.これまでに収集した首都圏や三陸沿岸域の高分解能SAR (TerraSAR-X, Pi-SAR-X2)画像に加えて,ALOS-2 PALSAR-2による九州の阿蘇地域,球磨川,筑後川,和歌山県の紀の川などの多時期SAR画像を収集し,後方散乱モデルを作成するとともに,SAR画像データベースの作成を進めた. 2)に関しては,Ray Tracing法を用いたオープンソースのSARシミュレータを用いて,衛星SARや航空機SARの実橋梁データの撮影条件でのシミュレーションSAR画像の作成を行った.既に実SAR画像を所有している橋梁のシミュレーションモデルを作成し,観測SAR画像との比較を行い,シミュレーションの有効性やパラメータの設定法を検討した.このほかに,2022年度は洪水などの大きな自然災害は発生しなかったが,2016年熊本地震で崩落した阿蘇大橋の再建現場などの現地調査を行うとともに,再建された橋梁の高分解能SAR画像を収集した.
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
今年度はコロナ禍からようやく元の社会生活に戻る途上であった.前年度まで,オンラインのみであった国内学会や海外での国際会議にも対面で参加することができ,成果を発表し,議論を行うことができた.また,熊本地震前と地震後の複数時期の航空レーザ計測データを入手することができ,今後これらを用いて,崩落した阿蘇大橋や,新設された新阿蘇大橋のSARモデルを作成する予定である.
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Strategy for Future Research Activity |
2023年2月にトルコ中部でマグニチュード7.8の地震が発生し,建物やインフラ施設に甚大な被害が生じた.日本のALOS-2衛星などが多数のSAR画像を撮影しているため,これらを収集し,地殻変動量の推定,道路インフラや市街地被害の把握を今後進める予定である.SARによる橋梁のモデル化に関しては,球磨川,紀ノ川,阿蘇白川などの航空レーザ計測データを入手したので,これらに基づく橋梁のSARモデルの作成を進める予定である.
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Report
(2 results)
Research Products
(10 results)