| 研究課題/領域番号 |
20H02417
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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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| 審査区分 |
小区分25030:防災工学関連
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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)
福士 将 山口大学, 大学院創成科学研究科, 教授 (50345659)
間普 真吾 山口大学, 大学院創成科学研究科, 教授 (70434321)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
17,810千円 (直接経費: 13,700千円、間接経費: 4,110千円)
2023年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
2022年度: 3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2021年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
2020年度: 7,540千円 (直接経費: 5,800千円、間接経費: 1,740千円)
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| キーワード | 防災・減災システム / リモートセンシング / 衛星SAR / 自然災害発災検知 / 深層学習 / テータベース / 自動化システム / 機械学習 / 防災・減災情報システム / 自動化 / 畳み込みニューラルネットワーク / 敵対的生成ネットワーク |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，宇宙航空研究開発機構(JAXA)が運用する合成開口レーダー(SAR)搭載衛星ALOS-2から得られるデータを利用して，高速・高信頼に自然災害の発災を検知するとともに，それを関係各所に自動発報する世界初のシステム―山口モデル―を構築することを目的とする．
本研究の特徴は，(1)ALOS-2の観測位置に対応する観測データの信頼性情報を創出し，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して信頼性の高い自然災害発災判定を実現，(2)最新の観測データ以外は事前にデータベース化することで，最新データを入手してから自然災害発災の結果出力までの所要時間を最小化，の２点にある．
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| 研究成果の概要 |
JAXAが運用する合成開口レーダ搭載衛星ALOS-2/PALSAR-2観測データを活用して，自然災害発生を自動的に検知して発報するシステムを開発した．具体的には，自然災害発生直後のALOS-2/PALSAR-2観測データ準備完了通知を受信後，当該データのダウンロードから発災判定を含む解析を行いその結果を地方自治体の防災担当部署に通知するまでの一連の流れをすべてオンライン化して，観測データ受信後迅速に自然災害の発災を識別可能とするための要素技術を明らかにし，山口県への適用を前提として要素技術を統合した「山口モデル」のプロトタイプを開発した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
現在，衛星搭載合成開口レーダー(衛星SAR)データを利用した自然災害発生の解析は人手により行われており，解析担当者は深夜に長時間作業する必要があるため一連の処理の自動化が強く望まれている．本研究課題により，自然災害発生後で最も近い時刻に観測された観測データの格納場所の情報を与えられると，その範囲に含まれる災害発生ポテンシャルの高い地点に対して自動的に発災の有無を判定して，その結果を地方自治体の防災担当部署に通知するシステムに必要な要素技術を明確にした点，および実際に山口県への適用を想定して構築したプロトタイプにより発災判定の自動化が可能であることを示した点に社会的な大きな意義があると考える．
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