2021 Fiscal Year Annual Research Report
衛星SARデータ利用による自然災害発災自動検知・発報システム－山口モデル－の構築
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20H02417
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| Research Institution | Yamaguchi University |
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Principal Investigator |
多田村 克己 山口大学, 大学院創成科学研究科, 教授 (30236533)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
佐村 俊和 山口大学, 大学院創成科学研究科, 准教授 (30566617)
福士 将 山口大学, 大学院創成科学研究科, 准教授 (50345659)
間普 真吾 山口大学, 大学院創成科学研究科, 教授 (70434321)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | リモートセンシング / 衛星SAR / 自然災害発災検知 / 機械学習 / 深層学習 / 畳み込みニューラルネットワーク / 敵対的生成ネットワーク / テータベース |
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| Outline of Annual Research Achievements |
サブテーマごとに説明する．
(1)差分データ生成手法開発とデータベース化については，発災判定のための付加情報として，これまでのレーダーシャドウ領域抽出手法開発に加えてレイオーバー領域の抽出手法とDEMデータから尾根谷線を自動抽出する手法の開発に着手した．
(2)緊急観測データの高速な加工手法と発災判定結果の高速生成・収集方法の開発については，様々な高速化手法を試してみたが十分な差がなかった．開発の過程で，(3)の識別器に渡すデータをすべて切り出すためには，どのような手法を採用しても相当な処理時間を要することが確認された．発災の有無を判定する小領域の優先順位をあらかじめ決めておき，その優先順に従い観測データの切り出しとそれを用いた発災判定を行うことで実用性を向上できると考え，発災判定優先順を付与する手法の開発に着手した．
(3)自然災害発災識別器開発については，特に画像のピクセル単位で災害領域の有無を判定する識別器を想定し，その場合のラベル誤りへ対応する損失関数の考案に着手した．
(4)GANを利用した学習用データの生成手法開発については，正常と異常の特徴の違いを捉えたデータ生成を行うため，Conditional GANを ベースとした疑似SAR画像生成モデルを構築し，生成された疑似データを学習に 使用する識別器を作成した．一方，災害領域識別器の構築に十分で多様な学習用異常データを収集することが 困難である場合を想定し，正常データのみを用いて訓練を行うGANベースの異常検知モデルの研究に着手した．
(5)統合オンライン処理システム構築については，JAXA-山口大間のデータ送信に関する仕組みの大幅変更に伴い，当初の予定を見直した．また，緊急観測データを切り出したのち，それを自然災害発災識別器に渡す手順について，プログラム間の同期を取るためのインタフェースとデータフローをまとめた．
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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
全体的にはおおむね当初の計画通りに進捗している．詳細については，サブテーマごとに説明する．
(1)差分データ生成手法開発とデータベース化については，観測された衛星SARデータの信頼性の尺度となる付加データとして，これまでのレーダーシャドウ領域に加えてレイオーバー領域と尾根谷線情報を追加すべく，それぞれの抽出手法を考案した．特にDEMデータから尾根谷線を抽出する手法に関しては，開発した手法をまとめて国内学会と国際会議で発表し，国際会議ではbest paper awardを受賞した．
(2)緊急観測データの高速な加工手法と発災判定結果の高速生成・収集方法の開発については，当初予定していた範囲の開発は完了した．(5)のシステムとしてまとめる際に，発災判定の優先度を決める必要性に気が付き，そのためのユーザインタフェース構築に着手した．
(3)自然災害発災識別器開発については，基本設計とそれに基づくプロトタイプ開発は終了し，(5)のシステムとして統合する準備は整えられた．
(4) GANを利用した学習用データの生成手法開発については，新しい疑似SAR画像生成モデルの開発とその実装を行い，それを用いた評価まで終了した．
(5)統合オンライン処理システム構築については，当初の予定ではJAXAからのデータ受信側から順に一つのシステムとして統合していく予定であったが，山口大学での受信方法変更のため，下流側から統合を進めることとし，受信した緊急観測データを発災判定小領域に切り出し，対応する差分用データと合わせて発災判定識別器に渡す手順の構築まで完了した．
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| Strategy for Future Research Activity |
基本的には，昨年度に引き続きサブテーマ間の連携を取りながら推進する．詳細については，サブテーマ毎に説明する．
(1)差分データ生成手法開発とデータベース化：前年度に引き続きこれまでに考案した発災判定小領域を単位とする平常時用データベースの構築方法に基づく実装を推進し，データベースからの効率の良いデータ取り出し方法および(2)で得られた知見を反映したSAR画像切り出し処理の効率化を検討する．
(2)緊急観測データの高速な加工手法と発災判定結果の高速生成・収集方法の開発: 引き続きこれまでに考案した受信データに含まれる発災判定小領域特定手法の実装を推進するとともにその性能評価を行う．
(3)自然災害発災識別器開発： 昨年度に引き続き，これまで開発してきた識別器の改良，および発災判定小領域単位での識別を可能とするための変更点を検討する．
(4)GANを利用した学習用データの生成手法開発： 昨年度に引き続き，これまで開発してきたGANを利用した学習用データの生成手法をこのテーマ用に改修する．
(5)統合オンライン処理システム構築： JAXA-山口大間のデータ送信に関する仕組みが大幅に変更されたため，新しいシステムのインタフェース確認と得られたデータを(2)の処理に引き渡す手順を検討を進めて実装の検討を開始する．
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