[S-TT48] 合成開口レーダー

[STT48-P13] 航空機搭載ポラリメトリック合成開口レーダを用いた地滑り領域の判別と検証

*登梛 憲太郎¹、島田 政信¹ (1.東京電機大学)

キーワード：Pi-SAR-L2、地すべり、ポラリメトリック画像

近年、地滑りは世界各地で様々な要因から発生しており、建造物の倒壊、地滑りによる山岳部集落の孤立などの被害をもたらしている。日本国内でも、ゲリラ豪雨などによる洪水や大規模地震の発生に伴い引き起こされる地滑りにより、十津川村、広島市、阿蘇地方などで死者を出している。このような二次災害の防止に努めることは極めて重要であり、現地防災センターへ安全かつ迅速に、そして被災地情報（地滑り領域の位置など）を提供することが重要と考える。そこで本研究では、悪天候下でも観測が行える全天候性合成開口レーダ（SAR）を用いることが適切と考え、SARの機能を用いて、地滑り領域最も効率的に見出すパラメータの最適化を行うことを目的とした。


今回、航空機搭載合成開口レーダPi-SAR-L2で観測されたデータを使用した。2016年8月4日に阿蘇地方を観測したL205608と2017年9月に阿蘇地方を観測したL206001～L206005をSigma-SAR１)で画像化処理を行い、得られた画像の最適な組み合わせを選定するために、ポラリメトリデータで得られるHH, HV, VVの最適な組み合わせを調べた。その方法として、目視判読できる地滑り領域や非地滑り領域を教師（対象）として、これらのヒストグラム計測を行い、両方の分離度を計測した。

次に得られた組み合わせの上位に対して、2つヒストグラムの交点から地滑り領域と非地滑り領域を分類する閾値を設定し、それを元に地滑り領域を算出し画像の二値化を行った。なお、このアルゴリズムには、ノイズを取り除くメディアンフィルターと地表面の斜度から水平地を取り除く傾斜補正も実行される。その結果、HH-VV-Coherenceは可能な組み合わせの中で最も効率的に地滑り領域を検出できることがわかった。
これからの精度向上のためには、まず傾斜補正処理は、現状斜度の小さい被災領域が平地と同じように非被災領域地域と判別され黒で表示されてしまう。今回は1時期の画像で異なる2つの領域の比較であったが、これを2時期の同じ領域を比較することでより良いパラメータを抽出し、精度向上につながると考える。