2020 Fiscal Year Annual Research Report
構造物やインフラ施設の非線形挙動を計測する新しいPS-InSAR手法の開発と応用
| Project/Area Number |
20H02411
|
|---|
| 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)
劉 ウェン 千葉大学, 大学院工学研究院, 助教 (60733128)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
|
| Keywords | PS-InSAR / レーダグラメトリ / 時系列コヒーレンス / 非線形変位 / 被害検知 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
非線形変動の検出が可能なPS-InSAR手法の提案にあたり，差分SARトモグラフィを参考にした定式化に基づき，手法のコード化を行った。とくに，時系列コヒーレンスで代替した後方散乱マップからの散乱体の高さの決定方法および変動速度の位相と時系列コヒーレンスの積算に必要な年平均速度の定義域の決定方法に際して，SARセンサの仕様と観測条件から得られる理論的な高さの範囲のアンビギュイティと変動速度の範囲のアンビギュイティの値を用いることが適していることをシミュレーションから明らかにした。レーダグラメトリ手法によるDSM生成については，関連する既往研究や調査報告について収集し，高精度DSMの生成には画像マッチングが重要であることを明らかにした。また，複数のオフナディア角から対象地域を観測した画像の有無について，アーカイブを調査した。散乱係数マップ（時系列コヒーレンスのマップ）の変化から異常を検知する手法の開発に向けて，この仮説の実証に必要な時系列SAR画像と地震被害の現地調査データを収集した。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
解析に必要な衛星データについて，JAXAのWGの枠組みを利用して，一部のデータは無償で提供を受けたこと，シミュレーションのためのデータ整備のために，所有するSAR画像処理ソフトウェアを有効に活用できたことが大きな理由である。また，取得した衛星データを用いて，国内外の地域に対して地盤変状や地震等の建物被害を検出する手法の適用性について複数の論文を発表した。上下方向の変位を人為的に模擬できる可動型のコーナーリフレクタを発注，納品したので，次年度以降ではSentinel-1衛星や商用衛星が飛来する日時に合わせて大学キャンパ内に設置することで，現地観測データを取得できる見通しができた。
|
| Strategy for Future Research Activity |
昨年度に提案したPS-InSARを改良した手法（NN-PSI法）について，非線形挙動を有する様々な地盤変位を想定したシミュレーションを行うことで，計測精度を検証すると共に手法の適用限界を明らかにする。また，国内および国外を対象に，地下構造物の工事を実施している地盤や大規模構造物を観測したSAR画像に適用して手法の検証を行う。検証の際，GPS計測などの現地計測データがない場合には，他の時系列InSAR解析手法（SBAS）の結果や構造物の変形に対しては外気温データ等の外的要因データとの比較を行う。異なる観測条件で得られる高分解能SAR画像ペアに対して，最適な画像マッチング手法について，深層学習を応用することを検討する。時系列InSAR解析にて得られる地盤変位について，地下埋設ライフランの維持管理データおよび地震による被害データとの比較を行う。具体的には，地震前の定常的な地盤変位と維持管理データとの間の関係について分析し，地震後に観測されたSAR画像を加えた時系列InSAR解析においては，時系列コヒーレンスの値および得られる地盤変位とライフライン被害との関係を分析する。
|
Research Products
(8 results)
