2016 Fiscal Year Annual Research Report
Enhancing Post-disaster Recovery by Fusion of Sensing and Simulation
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25242035
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
越村 俊一 東北大学, 災害科学国際研究所, 教授 (50360847)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
奥村 誠 東北大学, 災害科学国際研究所, 教授 (00194514)
佐藤 翔輔 東北大学, 災害科学国際研究所, 助教 (00614372)
山崎 文雄 千葉大学, 大学院工学研究科, 教授 (50220322)
松岡 昌志 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 准教授 (80242311)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 津波災害 / リモートセンシング / 被害予測 / GIS |
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| Outline of Annual Research Achievements |
津波浸水予測、建物被害予測、空間情報処理という3つの要素技術を統合して，有効な被災地支援策の立案に資するための広域被害把握の研究を実施した．
1) 緊急地震速報から最悪の津波シナリオを即時推定する二段階多数シナリオ解析手法を構築し，想定地震へ適用し，有効性を実証した．使用した計算環境は，XeonE5-2687W(2CPU，6nodes)で，本手法の解析に要した時間は3分程度であり，簡便にリアルタイム多数シナリオ解析が可能であることを明らかにした．60通りの想定地震に本手法を適用して推定精度の検証を行った結果，震源と観測点の距離が大きくなるほど，本手法の津波予測精度が高くなることがわかった．
2)2015年鬼怒川洪水による茨城県常総市を対象とし，ALOS-2/PALSAR-2によって撮影された2時期のSAR画像を用いて，差分処理により浸水域を抽出する手法を開発した．浸水域抽出のための閾値の設定は，平均差分図の画素のヒストグラムの平均値と標準偏差の差を用いて決定した．以上の浸水域を，被災後SAR撮像時点での浸水域とした．現地調査の結果と良好に整合しており，PALSAR-2による浸水域の抽出は津波，洪水を問わず可能であることを実証できた，
3)災害発生後にビッグデータ情報資源として配信される，ウェブニュースの情報を縮約して，状況把握を支援することを目的にして，時間断面ごとに，クラスタリングし，そこから代表的な内容を提示するアルゴリズムを設計し，その評価実験によって同アルゴリズムの精度を明らかにした．
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| Research Progress Status |
28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 |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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