Development of Pseudo-Visible Color Conversion Technique for Satellite Thermal Infrared Images to Enhance Nighttime Disaster Monitoring

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本研究は、夜間災害における被害状況の早期把握に資するため、夜間の衛星熱赤外画像を疑似可視カラー変換して解釈性を向上する技術の開発を目的としている。2022年度は、敵対的生成ネットワーク（GAN）の一種で、2021年度の解析で良好な結果を示したpix2pixに基づく疑似可視カラー変換法について、実際の自然災害の解釈性向上にどの程度の効果があるのかを評価するため、2018年北海道胆振東部地震において発生した大規模な土砂崩れを対象とする解析を行った。使用した画像は地震前及び後の夏季の昼間に観測されたLandsat-8号の可視・熱赤外画像であり、土砂崩れ域周辺の雲が少ない計8画像を選定した。そしてこれらに対して切り出しやデータ拡張の処理を行って計300セットの訓練データを生成した。また、これらとは別に土砂崩れ域を含む検証データを8セット生成し、うち地震後の1つをテストデータとした。そしてこれらを使って疑似可視カラー変換モデルの訓練とテストを行った結果、生成された疑似可視カラー変換画像は土砂崩れ域と植生部の色分けが適切に成されたことを確認した。また、地震前及び後から各1画像を選び、可視画像（正解画像）、熱赤外画像（入力画像）、疑似可視カラー変換画像（生成画像）の鳥瞰図を各々作成して評価したところ、熱赤外画像では地震によって土地被覆に何らかの変化が生じた可能性は示されたものの、それ以上の解釈が困難であったのに対して、疑似可視カラー変換画像では可視画像と同等の解釈性により、土砂崩れの状況を概ね判読できた。これより、昼間画像による評価では、熱赤外画像の疑似可視カラー変換画像は地滑りの被害判読に有用であることを確認した。2022年度は上記に加え、夜間熱赤外画像の疑似可視カラー変換法の開発に向けたデータセットの整備も行った。2023年度はこれらのデータを使用した手法開発を進める計画である。