ＳＡＲリモートセンシングとＧＩＳ技術を融合した災害マネジメントシステムの構築

构建SAR遥感与GIS技术相结合的灾害管理系统

基本信息

批准号：
16F16380
负责人：
松岡昌志
金额：
$ 1.47万
依托单位：
Tokyo Institute of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2016
资助国家：
日本
起止时间：
2016-11-07 至 2019-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

前年度に開発した位相情報に基づくコヒーレンス解析手法を拡張し，多数の時系列SAR画像に基づくコヒーレンス変動により建物被害域を推定する手法を提案し，2017年に発生したイランーイラク国境の地震を観測した56シーンのSentinel画像に適用して，現地調査データや他機関が調査した結果と比較することで手法の妥当性を確認した。また，建物の3次元モデルデータとの統合により被害建物を可視化すると共に災害瓦礫量を推定した。その結果，EMS-98のG4相当の甚大被害建物からは約95000(m3)，G5相当の倒壊建物からは約36000(m3)の災害瓦礫が発生する見通しを示した。2016年のイタリア中部アマトリーチェ地震については，COSMO-SkyMed衛星の上昇軌道と下降軌道の異なる方向から観測したSAR画像を用いて，強度画像解析とコヒーレンス解析を統合した被害抽出手法を適用した。ひとつの軌道から被害を推定するよりも，異なる複数の軌道からの画像を統合して被害推定するほうが推定精度が向上することを明らかにし，さらに，地形と被害の関係には相関があり，地震動の地盤増幅により被害が増加したことを示唆した。被害が発生する前の構造物の健全性評価の視点にて位相情報の時系列解析が利用できると考え，イランのウルミア湖にかかかる橋を対象に，長期間にわたる人工衛星（Envisat衛星，ALOS-1衛星，TerraSAR-X衛星，Sentinel-1衛星）のSAR画像のInSAR時系列解析を行い，橋が沈下を続けていることを明らかにした。さらに，橋の時系列変動について主成分分析を行い，第1成分の建設からの経年がもっとも影響があること，第2，第3成分はそれぞれ水位，外気温と相関があることを示し，これらを説明変量とした沈下予測のモデルを構築した。

基于上一个财政年度开发的相位信息扩展相干分析方法，提出了一种根据许多时间序列SAR图像的波动估算建筑物损害的方法，观察伊朗边境的地震 - 2017年发生的地震该方法的有效性通过将其应用于56个场景的前哨图像，将其与调查数据的结果和其他机构调查的结果进行了比较。此外，通过将建筑物与建筑物的三维模型数据集成，可视化损坏的建筑物，并通过将建筑物的整合估算了灾难瓦砾的数量。结果，G4的大约95,000（M3）相当于EMS-98 G4，大约36,000（M3）倒塌的建筑物相当于G5的建筑物。关于2016年中央amatryiche地震，使用从Cosmo-Skymed卫星和向下轨道的不同方向观察到的SAR图像，使用了一种整合强度图像分析和相干分析的损伤提取方法。与其估算一个轨道的损害，不如说是整合来自不同轨道图像的图像并估算损坏，并在地形和损坏之间有相关性，并提出地震运动增加了。由于地面放大。我们认为，相位信息的时间序列分析可以从损害发生之前的结构的声音评估的角度以及伊朗乌尔米亚湖上的桥梁，长期人工卫星（Alosat卫星，ALOS）使用。进行了-1颗卫星，Terrasar-X卫星，Sentinel-1卫星的SAR图像的内部时间序列分析），表明该桥梁仍在继续。此外，主要的成分分析是在桥梁的波动上进行的，表明第一组件的老化具有最大的效果，并且第二和第三个成分分别与水位和外部温度相关。被描述为描述的沉积物预测。