2015 Fiscal Year Annual Research Report
高分解能衛星ＳＡＲ画像と地理空間情報の融合による災害把握技術の革新
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24241059
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| Research Institution | Chiba University |
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Principal Investigator |
山崎 文雄 千葉大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (50220322)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
松岡 昌志 東京工業大学, 総合理工学研究科(研究院), 准教授 (80242311)
越村 俊一 東北大学, 災害科学国際研究所, 教授 (50360847)
三浦 弘之 広島大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (30418678)
丸山 喜久 千葉大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (70397024)
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| Project Period (FY) |
2012-04-01 – 2016-03-31
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| Keywords | リモートセンシング / 津波 / 高分解能SAR衛星 / 地殻変動 / 被害把握 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
災害前後の衛星SAR 画像に加えて，事前の光学センサ画像と地理空間データを併用して，被災地域と被災程度を早期に推定する手法を検討した．2015年4月25日に発生したネパールGorkha地震について，地震前後のLandsat-8光学画像とPALSAR-2画像を用いて，斜面崩壊域の抽出を行った．Landsat-8画像を用いた場合は，正規化植生指標の差分による抽出と教師付き分類による抽出を試み，いずれの方法も大きな崩壊域に関しては9割程度を検出することができた．PALSAR-2画像を用いた抽出では，後方散乱係数と斜面方位，傾斜角の関係を調べたところ，これらが後方散乱に大きな影響を与えており，これを決定する重要な要因であることが分かった．
また，カトマンズ市街地を撮影したTerraSAR-X強度画像を用いて，倒壊と非倒壊建物を検出し，その精度評価を行った．被害抽出は倒れ込みを考慮した建物頂部の投影範囲内の後方散乱係数を計算し，それらの地震前後の相関と差分によって定量的に評価した．非倒壊建物では，相関係数が高く，差分値が0付近に集中し，倒壊建物では，この範囲で低い相関を示すことがわかった．しかし，大被害区分でも被害抽出ができなかった建物もあり，市街地状況やマイクロ波照射方向，それに被災部位などによって，把握が困難な場合も想定される．
さらに，災害発生後1時期の高分解能SAR画像とGISデータを併用して，東日本大震災による河川を跨ぐ橋梁の落橋の検出を試みた．橋軸方向に後方散乱係数を抽出し，落橋と残存橋梁との後方散乱の差異を利用して，定量的な分類を行った．分類に際し適切な閾値を設定するため，カッパ係数を最大化し得るものを検討し，定量的かつ半自動的に分類できることを示した．
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| Research Progress Status |
27年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
27年度が最終年度であるため、記入しない。
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