研究課題
基盤研究(C)
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。
リモートセンシング
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。
