2016 Fiscal Year Annual Research Report
Development of building damage estimation model integrated from seismic intensity and optical image analysis
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26750131
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| Research Institution | Hiroshima University |
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Principal Investigator |
三浦 弘之 広島大学, 工学研究院, 准教授 (30418678)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 地震被害 / リモートセンシング / 非線形写像 / テクスチャ解析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，地震被災地における高分解能光学センサ画像に対して非線形写像法を適用し，撮影条件の異なる画像間にも適用可能な建物被害の自動検出手法を開発するとともに，地震動強さ情報との統合処理により，建物被害率を推定するモデルの構築を目指して研究を実施した．非線形写像法において，災害前後の画像の相関が最小となる移動ベクトルを探索し，それらを協調処理することで，精度の高い幾何補正を試みた．この非線形写像法は地震災害前後の画像データだけでなく，数値標高モデル（DEM）の幾何補正にも利用可能であり，2014年広島土砂災害での異なる分解能をもつDEMの幾何補正にも有効であることを示した．
また，画像データ処理として，災害前後の画像に対してヒストグラム平坦化を施すことにより，日照条件などの違いによる画像間の明るさの違いを補正することを試みた．さらに，画像のテクスチャ指標として，同時生起行列に基づく異質度を利用して，倒壊建物を判別する手法を開発した．この手法では災害前後の異質度を正規化した指標および災害後の異質度の値を用いて，両指標が高い値を示す建物を倒壊建物として判別するものである．1995年兵庫県南部地震や2016年熊本地震での建物被害データを基に，倒壊建物を判別するモデルを構築した．さらに，震度の異なる地域での災害前後画像の異質度の特徴を整理することで，震度の大きさによって異質度の判別式を変化させるモデルを構築した．これらのモデルを熊本地震での被災地に適用した結果，実際の倒壊建物の75～80%を正しく判別できることを示した．
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Research Products
(3 results)
