Mapping of coastal boulders and wave source estimation for tsunami risk assessment in the South China Sea

南海海啸风险评估的沿海巨石测绘和波源估计

基本信息

批准号：
20K20733
负责人：
石村大輔
金额：
$ 4.08万
依托单位：
Tokyo Metropolitan University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-07-30 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

2022年度は、石垣島の海岸巨礫の機械学習による礫のマッピングの成果取りまとめとフィリピンにおける海岸巨礫のマッピングのための現地調査を行った。前者については、成果公表に向けて、機械学習の精度向上を目指し、学習データのチューニングなどを実施した。加えて、現地での巨礫の実測データとの比較も行い、ドローン画像から作成された数値表層モデル（DSM：digital surface model）から精度良く体積を求められていることを確認した。したがって、成果公表可能な段階に達したため、現在論文執筆を行っている段階である。後者については、9日間のフィリピン調査により約3 km x 0.5 kmと約3 km x 0.2 kmの範囲の海岸地形のドローン撮影、GCP（ground control point）作成のための測量調査、海岸巨礫の観察、を行った。ドローン撮影により、調査範囲のcm解像度のDSMとオルソ画像を作成することが可能となった。このオルソ画像を機械学習に、DSMを巨礫の堆積計算に使用する。加えて、現地では、海岸巨礫の3軸、礫の種類、方位を計測し、ドローン画像から求められる位置形状と体積の検証に使用する情報を得ることができた。今後、石垣島での機械学習をフィリピンに転用することで、巨礫のマッピングを行う予定である。また、津波の数値計算については、海域の地形と陸域の地形情報を整理し、波源候補を選定し、津波数値計算を行っている。今後、海岸巨礫の位置・重量の情報を加えることで、津波による巨礫の移動を検証する予定である。

在2022年，我们编制了Ishigaki岛上沿海巨石的机器学习图的结果，并进行了野外调查，以在菲律宾地图上绘制沿海巨石。关于前者，为了披露结果，我们调整了学习数据和其他努力以提高机器学习的准确性。此外，我们将其与现场巨石的实际测量数据进行了比较，并确认体积是由从无人机图像创建的数值表面模型（DSM）准确确定的。因此，由于我们已经到达可以发布结果的阶段，因此我们目前正在撰写论文。对于后者，进行了为期九天的菲律宾调查，以拍摄沿海地形的无人机，范围为约3 km x 0.5 km和3 km x 0.2 km，调查为创建GCP（地面控制点）和沿海巨石的观察结果。现在，无人机摄影使在调查区域内使用CM分辨率创建DSM和Ortho图像成为可能。此矫正图像用于机器学习，DSM用于巨石沉积计算。此外，在现场，我们能够测量沿海巨石的三个轴，即砾石的类型和方向，并获取用于验证从无人机图像确定的位置形状和体积的信息。将来，我们计划通过将伊希加基岛上的机器学习重新绘制巨石来绘制巨石。此外，对于海啸的数值计算，海啸是通过组织海面区域的地形和土地面积的地形信息，选择候选波源并进行海啸的数字计算来计算的。将来，我们计划通过添加有关巨石的位置和重量的信息来验证由海啸引起的巨石的运动。