新しい時系列InSAR手法による道路等のインフラ施設のモニタリング手法の開発

• Project/Area Number: 23K26348
• Project/Area Number (Other): 23H01654 (2023)
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund (2024); Single-year Grants (2023)
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 25030:Disaster prevention engineering-related
• Research Institution: Tokyo Institute of Technology
• Principal Investigator: 松岡 昌志 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 教授 (80242311)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 三浦 弘之 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 准教授 (30418678) ; 押尾 晴樹 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 助教 (50749520) ; 劉 ウェン 千葉大学, 大学院工学研究院, 准教授 (60733128)
• Project Period (FY): 2023-04-01 – 2026-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥18,720,000 (Direct Cost: ¥14,400,000、Indirect Cost: ¥4,320,000); Fiscal Year 2025: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000); Fiscal Year 2024: ¥5,720,000 (Direct Cost: ¥4,400,000、Indirect Cost: ¥1,320,000); Fiscal Year 2023: ¥8,840,000 (Direct Cost: ¥6,800,000、Indirect Cost: ¥2,040,000)
• Keywords: コヒーレンス / 車両 / 道路ラフネス / 数値シミュレーション / 人工衛星 / NN-PSI / ラフネス

Outline of Research at the Start

都市の道路などインフラ施設には老朽化しているものが多く，維持に関わるコストの効率化が求められている。研究代表者らはこれまでに人工衛星SAR画像の時系列InSAR解析手法（NN-PSI）を開発してきたが，本手法を道路の健全性評価に応用するには，車両の影響を考慮する必要がある。本研究は，車両の有無を想定したNN-PSIの数値シミュレーションに基づき道路の路面の変位を推定する手法を開発し，道路のIRI（国際ラフネス指数）実測値によるデータとの比較による精度検証と有用性の確認を行う。さらに，NN-PSIを都市の老朽化したインフラ施設の事故事例に適用して，異常検知技術として実用化できることを提案する。