| 研究課題/領域番号 |
20K05054
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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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 | 広島工業大学 |
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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) |
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 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2021年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2020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 / 畳み込みニューラルネットワーク / 土砂崩壊 / 深層学習 / ディープラーニング / U-Net / SAR / COSMO-SkyMed / ALOS-2/PALSAR-2 / SPOT-7 / リモートセンシング |
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| 研究開始時の研究の概要 |
近年、豪雨や地震に伴う土砂災害が数多く発生している。早期の被災状況把握に向けて、天候や昼夜によらず地表面の状態を観測可能な人工衛星搭載合成開口レーダ(SAR)の活用が期待されている。本研究では、画像認識で成果を上げている深層学習を用いて災害前後のSARデータから土砂崩壊地を抽出することを目的とする。さらに、波長や観測方向および観測モードの異なるSARデータを用いることで土砂崩壊地抽出に適した手法を確立する。
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| 研究成果の概要 |
災害発生時の被災状況の早期把握のため、人工衛星搭載の合成開口レーダ(SAR)データに全層畳み込みニューラルネットワークを用いて土砂崩壊地の抽出を行った。また、光学センサデータによる土砂崩壊地の抽出も実施し抽出精度の比較を行った。北海道胆振東部地震前後のXバンドおよびLバンドSARデータから作成したテストデータを用いて土砂崩壊地抽出におけるパラメータの最適値をF値により評価し、その有効性を示した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
広域災害等において被災状況を早期把握するためには全天候型センサであるSARの活用が有効であるが、幾何学的な歪などにより目視による土砂崩壊地の抽出は容易ではない。本研究では画像認識で成果を上げている深層学習を用いて災害前後のXバンドおよびLバンドSARデータから土砂崩壊地抽出を行い、検証用データとの比較から土砂崩壊地抽出の精度を示した。これにより災害発生時におけるSARデータの利用可能性を示すことができた。
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