2013 Fiscal Year Annual Research Report
リモートセンシングと光乱数パターンを併用した屋根積雪害予測情報システムの開発
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25919013
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| Research Institution | Yamagata University |
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Principal Investigator |
中島 孝則 山形大学, 工学部, 技術員
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2014-03-31
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| Keywords | 積雪害 / リモートセンシング / 積雪深ハザードマップ |
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| Research Abstract |
日本海側の積雪地域では, 屋根の雪下ろしは避けられない作業となっている. 特に, 昨今は高齢化が進み屋根の雪下ろしが困難になっている家庭が増えているのが現状である.
そこで, 積雪による家屋倒壊への警告や, 種々の雪害対策への対応を迅速に行い被害を最小限に留める手立てが必要となる.
現在, 積雪地域の積雪深は, Amedasデータとして市町村内の1～数箇所で観測しているだけである. 従って, 観測地域全体での積雪量の目安にはなるが, 各家屋毎の屋根の積雪状態は情報として得る手段が無いのが現状である.
そこで, 行政側や関係機関への詳細な積雪状況データを提供することは, 計測対象領域の危険度を把握する積雪深ハザードマップとして有効な情報と考えられる. 以上のような背景に基づいて研究を進めてきた.
本研究では米沢市内の屋根の積雪を対象に, 積雪深の計測を行い積雪害危険箇所の抽出を試みた. 実際の計測対象領域は, 一般家屋の屋根の積雪深を高空間分解能で降雪日と同期させて, 約2ケ月間に数十回の計測を行った.
実際には, 2つの方法で計測実験を行った. 1の方法は限定した計測対象領域からランダムドットパターンを用いてリモートセンシングデータとして計測を行った. 2の方法は, ステレオ画像からパターンマッチングを基本に対応点を見つけ3次元情報としての積雪深を求めた. 両方共, 無雪時期にも同様の方法で計測対象領域の積雪深を計測しておき, 積雪時に計測した結果との差分を取ることで積雪深データを求めた. その際レーザー距離計で測定したデータを用いて積雪深の検証を行い, ハザードマップ構築への有効性を確かめた.
今回の積雪深計測データの一部には, 積雪表面の状態により欠測部分が存在し, さらなる方法等の検討が必要となった. また, 良好な結果を得た積雪面については, さらに対象面積を拡大して検討を進めて, 有用な積雪深ハザードマップとして関係機関に提供できるように今後も研究を進めて行きたい.
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Research Products
(1 results)
