2015 Fiscal Year Annual Research Report
屋根積雪ハザードマップ構築へのリモートセンシングを用いた監視情報システムの開発
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15H00377
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| Research Institution | Yamagata University |
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Principal Investigator |
中島 孝則 山形大学, 工学部, 技術員
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| Project Period (FY) |
2015
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| Keywords | 積雪災害 / リモートセンシング / 積雪深ハザードマップ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
積雪地域では冬季間の屋根の雪下ろしは必要不可欠な重労働作業である. 特に, 昨今は高齢化が進み屋根の雪下ろしが困難になっている家庭が増えているのが現状である.
そこで, 積雪による家屋倒壊への警告や, 種々の雪害対策への対応を迅速に行い被害を最小限に留める手立てが必要となる.
現在, 積雪深は, Amedasデータとして市町村内の1～数箇所で観測しているだけである. 従って, 観測地域全体での積雪量の目安にはなるが, 各家屋毎の屋根の積雪状態は情報として得る手段が無いのが現状である.
そこで, 詳細な積雪状態データを地域の行政期間等に提供出来れば, 積雪深ハザードマップとして有用な情報になると考えられる.
本研究では積雪害危険箇所の情報を得るために, 一般家屋の屋根の積雪深を高空間分解能で無雪時期と積雪時期の計測を行い積雪深を算出する方法を試みた.
実際には, 2つの方法で計測実験を行った. 方法1では限定した計測対象領域からランダムドットパターンを用いてリモートセンシングデータとして計測を行った. 方法2ではUAV(Unmanned Aerial Vehicle)の一手段のドローンを用いて計測対象領域の上空から数百枚の画像データを撮影して, SfM(Structure from Motion)技術で3次元情報としての積雪深を求めた.
両方共, 無雪時期にも同様の方法で計測対象領域の3次元情報を計測しておき, 積雪時に計測した結果との差分を取ることで積雪深データを算出する方法である. しかしながら, 今年の冬は積雪が極端に少なく, 方法1では昨年計測したデータを用いて積雪深を求めるアルゴリズム等の改良を進めることが出来たが, 方法2は新たに導入した方法であるため, 無雪時期の画像データを用いた3次元情報を得るに留まった.
積雪時期も基本的には無雪時期と同様の方法で3次元情報を得ることができるため, 計測可能な積雪が有れば積雪深3次元情報の取得は期待できる.
今後も, 積雪深ハザードマップ構築を目指して危険回避のために有用な情報提供ができるように研究を進めて行きたい.
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Research Products
(1 results)
