Improving the Efficiency of Reinforced Slope Inspection by Remote Sensing used both UAV and Earth Observation Satellite

2022年度は、本研究の2年目として長大法面を対象とした現地調査を実施する予定であったが、2022年の航空法改正にともなう諸手続きの遅延の影響により、ドローンを使用した現地調査は実施できなかった。よって、2022年度は現地調査以外で実施できる内容のみ実施することとした。衛星画像の解析に関しては、合成開口レーダ（SAR）を利用したInSAR解析から判読する長大法面の変位量から、地殻変動量を除き地表面の構造物の変位量のみを抽出するためのモデルを考案し、国際会議にてその成果を発表した。また、ALOS-2/PALSAR-2のSBAS（Small Baseline Subset）解析については、2021年度の観測データを新たに加えて解析をし、研究対象地域における新たな地盤変動量に関する知見を得ることができた。AIによる画像解析に関しては、2021年度の現地調査時に観測したドローンの可視画像を利用し、ひび割れを検出する最適なディープラーニングの手法に関する研究を行った。物体検出の手法である、Faster-R-CNN、YOLO v2およびSSDの比較結果から、SSDが最も良好な結果を示すことを見出し、さらに教師データとして与える画像とひび割れの検出結果との関係性についても定量的に分析することができた。今年度の解析結果は、ディープラーニングによる画像解析に関する重要な知見となった。次年度は物体検出とは異なるディープラーニングの手法であるSemantic Segmentationによる解析ができるように準備を進めている。

2022年度は、本研究の2年目として長大法面を対象とした現地調査を実施する予定であったが、2022年の航空法改正にともなう諸手続きの遅延の影響により、ドローンを使用した現地調査は実施できなかった。よって、2022年度は現地調査以外で実施できる内容のみ実施することとした。衛星画像の解析に関しては、合成開口レーダ（SAR）を利用したInSAR解析から判読する長大法面の変位量から、地殻変動量を除き地表面の構造物の変位量のみを抽出するためのモデルを考案し、国際会議にてその成果を発表した。また、ALOS-2/PALSAR-2のSBAS（Small Baseline Subset）解析については、2021年度の観測データを新たに加えて解析をし、研究対象地域における新たな地盤変動量に関する知見を得ることができた。AIによる画像解析に関しては、2021年度の現地調査時に観測したドローンの可視画像を利用し、ひび割れを検出する最適なディープラーニングの手法に関する研究を行った。物体検出の手法である、Faster-R-CNN、YOLO v2およびSSDの比較結果から、SSDが最も良好な結果を示すことを見出し、さらに教師データとして与える画像とひび割れの検出結果との関係性についても定量的に分析することができた。今年度の解析結果は、ディープラーニングによる画像解析に関する重要な知見となった。次年度は物体検出とは異なるディープラーニングの手法であるSemantic Segmentationによる解析ができるように準備を進めている。