| 研究課題/領域番号 |
17H02066
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
自然災害科学・防災学
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| 研究機関 | 国立研究開発法人防災科学技術研究所 (2019-2020)
千葉大学 (2017-2018) |
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研究代表者 |
山崎 文雄 国立研究開発法人防災科学技術研究所, 災害過程研究部門, 主幹研究員 (50220322)
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| 研究分担者 |
劉 ウェン 千葉大学, 大学院工学研究院, 助教 (60733128)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
17,680千円 (直接経費: 13,600千円、間接経費: 4,080千円)
2020年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2019年度: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2018年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2017年度: 5,850千円 (直接経費: 4,500千円、間接経費: 1,350千円)
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| キーワード | リモートセンシング / 合成開口レーダ / 地震被害 / 風水害 / 地盤災害 / 被害把握 / 構造物被害 / 高分解能SAR衛星 / 水害 / 合成開口レーダー / 建物 / 2016年熊本地震 |
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| 研究成果の概要 |
合成開口レーダ（SAR)は，マイクロ波を能動的に放射してその反射波を観測する仕組みのリモートセンシングであり，気象条件や昼夜の時間帯の影響を受けない特徴がある．本研究では，災害発生直後に得られたSAR画像と事前の光学衛星画像や地理空間情報を用いて，自然災害による建物や橋梁などの構造物被害，浸水域の把握などの研究を行った．2016年熊本地震による建物被害，2018年西日本豪雨や2019年東日本台風による浸水域，2018年北海道胆振東部地震による斜面崩壊などの抽出において，SAR画像が極めて有効であることを示した．しかし，事前のSAR画像や土地被覆などの情報も必要であることも示された．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
衛星や航空機に搭載された高分解能の合成開口レーダ（SAR)画像を用いて，自然災害による構造物被害，浸水範囲，土砂災害などを早期に検出する手法を試みた．災害前後のSAR画像の変化抽出による方法に加えて，同じ条件で撮影した事前SAR画像が存在しない場合は，事前の土地被覆分類や地理空間情報を組み合わせによる災害検知の可能性を明らかにした．成果は，我が国や世界において，広域災害発生時の情報収集に寄与することが期待される．
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