“みちびき”を含むGNSS衛星電波の物体反射を利用した土砂災害発生検知システム

利用包括“Michibiki”在内的 GNSS 卫星无线电波的物体反射来检测滑坡发生的系统

• 批准号: 20K21065
• 负责人: 山下 晃司
• 金额: $ 2.91万
• 依托单位: Toba National College of Maritime Technology
• 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
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K21065/
• 关键词: 土砂災害; 検知システム; GNSS; みちびき; 壁面反射; 電波; 遠隔監視

本災害検知システムは、“みちびき”を含むGNSS衛星から放射される電波の監視対象エリアでの反射を受信し、その受信強度時系列を利用する。常に天頂方向に位置する“みちびき”衛星による放射電波の対物反射から土石流や急傾斜地の崩落をリアルタイムに検知し、移動し続ける多数のGNSS衛星の放射電波の対物反射時系列からレーダーのように土砂災害発生領域の広さや起伏粗さを推定する。同システムを構築するためには、①1.5GHz帯左遷円偏波用の高指向性アンテナの開発、②３衛星以下で受信CN比を出力するGNSSモジュールファームウェアの実装、③機械学習を利用した土砂災害検知用ソフトウェアの開発、④土砂災害検知システムの荒天時での検知精度の検証が必要となる。 2020年度は、①のアンテナの開発を行った。50m離れた位置から半径15mのエリアの壁面からのGNSS電波の反射波だけを受信できる高指向性エンドファイヤ・ヘリカルアンテナが実現できた。②は外部企業に委託しているが、新型コロナによる半導体素子の入手困難と同社事業スケジュール遅れのため、現段階では完了していない。③のソフトウェアについては、2021年度には計算機シミュレーションによって土砂災害検知ソフトウェアの開発を試みた。土砂災害の発生前後の状況を想定して反射波の受信強度を計算し、その時系列の平均強度と周波数スペクトルに機械学習を適用した結果、土砂災害の発生とその状況を一定程度検出できることが示唆された。また、2022年度は、製作したアンテナと汎用GNSS受信機を用い、採石場で露出した壁面と草木で覆われた壁面とでの反射波受信強度時系列を測定し、データを蓄積した。現在は実測データに対して機械学習を利用した土砂災害検知アルゴリズムを適用し、その改良を行っている。④については、荒天時にも使用できるように提案の災害検知システムの改良を行っている。

This disaster warning system includes GNSS satellite radiation monitoring, signal reception, and signal intensity time series. The reflection time series of radiated waves from most GNSS satellites in the zenith direction, such as debris flow, steep slope landslide, etc., are estimated. In order to construct the same system,(1) development of high directivity receiver for 1.5 GHz band left-shift polarization,(2) GNSS receiver for 3 satellites and below,(3) development of software for sand disaster detection by mechanical learning, and (4) necessity of accurate detection of sand disaster detection. In 2020, the company started to develop new products. 50m away from the location of the 15m radius from the wall of the GNSS wave reflected wave component received by the high directivity of the 15m radius from the wall of the 15m radius from the 15 m from the 15 m radius from the 15 m from the 15 m radius from the 15 m (2) It is difficult to start a new type of semiconductor element when it is entrusted to an external enterprise. It is difficult to complete the current stage of the enterprise.③ The software will be developed in 2021. In 2021, we will try to develop a software for soil and sand disaster detection in the computer system. The conditions before and after the occurrence of soil and sand disasters are considered, the reception intensity of reflected waves is calculated, the average intensity of time series and the number of cycles are selected, and mechanical learning is applied. The conditions before and after the occurrence of soil and sand disasters are determined to a certain extent. In 2022, the production of GNSS signal receiver in general use, gravel field exposed wall surface, vegetation covered wall surface, reflected wave reception intensity series measurement, data accumulation Now it is time to apply and improve the soil and sand disaster detection all-in-one system that makes use of machine learning in actual measurement data. (4) To improve the disaster detection system in case of emergency.