2012 Fiscal Year Annual Research Report
レーダポーラリメトリによる地震被災住宅の高精度識別手法の開発およびその活用
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22510188
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| Research Institution | Niigata University |
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Principal Investigator |
佐藤 亮一 新潟大学, 人文社会・教育科学系, 准教授 (00293184)
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| Project Period (FY) |
2010-04-01 – 2013-03-31
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| Keywords | 地震 / 被災地観測 / 地球観測 / リモートセンシング / レーダポーラリメトリ / 合成開口レーダ / 偏波散乱解析 / FDTD解析 |
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| Research Abstract |
PolSAR画像を用いた地震被災住宅の高精度識別手法の開発を行うため、主に、前年度に実施した「粗面上に置かれた住宅モデルに対する偏波散乱解析」のデータを詳細に分析した。
はじめに、高精度な体積散乱モデルを用いたANNEDを被災住宅識別に適用し、その有効性を確認した。従来モデルで問題となっていた体積散乱成分を適切に評価できるようになったため、その他の分解成分を用いた住宅識別が容易になった。しかし、ANNEDでは画像の１ピクセル毎に最適なパラメータを決定するための繰り返し計算処理が必要となり、計算効率が良くない（リアルタイム処理に向いていない）。そこで今年度は、この繰り返し処理部分をGPGPUで並列計算させることで、大幅に解析時間を短縮することに成功した。
次に、上記と全く異なる偏波指標「円偏波相関係数」を用いた地震被災住宅の識別アルゴリズムを検討した。ここでは、一様な植生領域で観測されるReflection Symmetry特性を利用した「正規化円偏波相関係数」と、従来の「円偏波相関係数」を巧みに組み合わせることで、レーダ照射方向と斜めに配置された人工物識別が容易になり、かつANNEDを用いた手法と比べて大幅に解析時間が短縮できることを示した。
最後に、積雪があった場合の被災住宅識別に役立てるために、積雪時の住宅モデルに対するFDTD偏波散乱解析も行った。ここで、雪の誘電率は、誘電体プローブを用いて測定した実測値を用いてシミュレーションを行った。この解析データを用いて上記２つの被災住宅検出手法を適用してみた結果、積雪の有無が識別精度に大きく影響する場合があることがわかった。
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| Current Status of Research Progress |
Reason
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
24年度が最終年度であるため、記入しない。
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