研究課題/領域番号 |
16K01337
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
研究分野 |
自然災害科学・防災学
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研究機関 | 広島工業大学 |
研究代表者 |
小西 智久 広島工業大学, 環境学部, 准教授 (40559960)
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研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2018年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2017年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2016年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
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キーワード | 合成開口レーダ / 地球観測衛星 / 土砂災害 / 機械学習 / SAR / 土砂崩壊地抽出 / コヒーレンス / 広島豪雨災害 / リモートセンシング / COSMO-SkyMed / PALSAR-2 / 相関係数 / 人工衛星 |
研究成果の概要 |
本研究は、高分解能衛星データを用いた土砂災害分析手法と土砂災害被災情報の提供手法の開発を目指した。SARデータを用いた土石流の解析では、正規化後方散乱係数は災害前後の変化が大きいため被災地検出に有効であることを明らかにした。SARデータを用いた大規模深層崩壊の解析では、局所領域内の相関係数に対して閾値処理を行い、土砂崩壊地を検出することができた。 衛星データによる土砂災害被災情報の提供手法の開発では、大学内にサーバを設置し、国土地理院の地理院地図を背景データとして、災害前後の地球観測衛星データと防災に関連するGIS情報を統合化して提供する仕組みを試行することができた。
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研究成果の学術的意義や社会的意義 |
SARデータを用いた土石流の解析では、SAR特有の幾何学的歪みによりその抽出が難しく研究事例が少ない。しかし、正規化後方散乱係数は災害前後で変化を示しており、土石流検出の可能性を示すことができた。SARデータを用いた深層崩壊の解析では、崩壊地検出における最適な局所領域のサイズと閾値を求めることができた。これにより、新たに発生した深層崩壊の迅速な検出が期待できる。さらに、フル偏波データでは災害前後のα角を用いることが崩壊地検出に有効であることを示した。 近年、地震や極端な気象現象が観測されており、土砂災害被災情報の早期把握とその情報提供が求められており、本研究の成果はそれに寄与するものである。
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