2018 Fiscal Year Annual Research Report
Establishment of the information providing method for landslide disaster using high-resolution satellite data
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16K01337
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| Research Institution | Hiroshima Institute of Technology |
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Principal Investigator |
小西 智久 広島工業大学, 環境学部, 准教授 (40559960)
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2016-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | SAR / 土砂崩壊地抽出 / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
高分解能衛星データに対して画像分類処理による土砂災害の被災領域抽出と衛星データによる土砂災害被災情報の提供手法の開発を実施した。
土砂災害の被災領域抽出では、複数時期の衛星データに対してランダムフォレストおよび畳み込みニューラルネットワークの機械学習アルゴリズムを用いた画像分類を行った。2016年の熊本地震に伴う土砂崩壊地の解析では、合成開口レーダであるALOS-2/PALSAR-2のフル偏波データを用いてエントロピー、α角、アニソトロピーの三成分の固有値解析、四成分散乱モデル電力分解、偏波間コヒーレンス解析を行った。これらの解析から土砂崩壊地の抽出に有効なパラメータを求めた。そして、そのパラメータに対してランダムフォレストを用いた画像分類を行った。学習に使用していないテストデータでの検証の結果、災害前後のα角が土砂崩壊地の抽出に有効であることを示した。北海道胆振東部地震に伴う土砂崩壊地の解析では、光学センサであるSentinel-2/MSIデータから算出した正規化差植生指数（NDVI）と傾斜角データに対して8層の畳み込みニューラルネットワークを用いた画像分類を行った。テストデータでの検証の結果、災害前後のNDVIが土砂崩壊地の抽出に有効であることを確認した。
衛星データによる土砂災害被災情報の提供手法の開発では、Webを通じて被災情報を提供するためオープンソースライブラリであるLeafletを用いてJavascriptにより試作を行った。そして、大学内にWebサーバを設置し、国土地理院の地理院地図を背景データとして、災害前後の地球観測衛星データと防災に関連するGIS情報を統合化して提供する仕組みを試行することができた。
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