| 研究課題/領域番号 |
19K22029
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分25:社会システム工学、安全工学、防災工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 山口大学 |
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研究代表者 |
多田村 克己 山口大学, 大学院創成科学研究科, 教授 (30236533)
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| 研究分担者 |
佐村 俊和 山口大学, 大学院創成科学研究科, 准教授 (30566617)
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| 研究期間 (年度) |
2019-06-28 – 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 |
6,110千円 (直接経費: 4,700千円、間接経費: 1,410千円)
2020年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2019年度: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
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| キーワード | リモートセンシング / 衛星SAR / 自然災害発災検知 / テータベース / 機械学習 / 畳み込みニューラルネットワーク / 深層学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
能動型センサの一つである合成開口レーダ(SAR)は，夜間でも観測可能であり，雲や雨の影響を受けにくいという特徴を持つ．その一方，衛星SARはその観測原理により必然的に生じる観測データの信頼性に関わる問題を持つため，衛星SARデータを入力とする災害発生識別器はこれまで十分な性能が得られていない．本研究は，この問題を解決する衛星軌道に対応するSARデータの信頼性情報を生成し，これを自然災害発災の自動検出用識別器の入力データとして適用することの有効性を検証する．
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| 研究成果の概要 |
衛星搭載合成開口レーダー(SAR)から得られる観測データを用いて，自然災害発災を自動的に検知する仕組みを構築するための基盤となる仕組みについて検討し，以下の成果を得た．
(1)レーダーシャドウ領域を数値標高モデルデータから構築した3次元地形を活用して抽出する手法を開発した．(2)機械学習の処理単位として，ハザードマップから得られる自然災害毎の「発災判定小領域」を定義し，その内容についてまとめた．(3)多時期の衛星SARデータを利用することで災害以外の原因による変化を抑える手法と，深層学習技術として畳み込みニューラルネットワークを用いて災害発災に伴う変化のみを抽出する手法を開発した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
レーダーシャドウ領域の明確化により発災判定対象からその領域を除外可能になり，衛星SARデータを利用した発災判定精度の向上が期待できる．また，従来人手により発災の有無を判定していたが，本研究課題推進により機械学習を利用した自動識別器によりある程度の信頼度で自動的に発災判定を行えることを示した．また，自動化の際に要求される処理の高速化の手段として発災判定小領域を単位とする方法を示すことができた．
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