衛星マルチセンサ画像の融合による被害早期把握の高度化

通过卫星多传感器图像融合改进早期损伤评估

• 批准号: 26882009
• 负责人: 劉 ウェン
• 金额: $ 0.92万
• 依托单位: Chiba University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
• 财政年份: 2014
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2014-08-29 至 2015-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-26882009/
• 关键词: 都市モデル; リモートセンシング; 災害

本研究は常時に撮影された衛星マルチセンサ画像と地理空間情報を用いて，自然災害後に緊急撮影された衛星画像と組み合わせた被害把握手法を開発することが目的である。本年度はマルチセンサ画像から都市情報を抽出する手法の開発を行っていた。高解像度のL-bandをもつ航空機Pi-SAR-L2合成開口レーダ(SAR)画像を用いて，水平・垂直偏波情報による土地被覆分類を行った。撮影日に合わせた現地調査の結果と比較することで，市街地，田畑，芝や空港の滑走路などの異なる土地被覆におけるマイクロ波の反射特性を把握できた。それらの反射特性を用いて，オブジェクトベースでの教師付き土地被覆分類を行った。また，2014年5月に打ち上げられたALOS-PALSAR2画像を用いて，Pi-SAR-L2で行った処理を適用し，画像の解像度による精度の影響を検討した。SAR画像における建物の倒れ込み量が入射角と建物高さに比例する特徴を用いて，建物輪郭データと併用して建物高さの推定を行った。1時期のSAR強度画像から反射の強い倒れ込み範囲を抽出し，建物輪郭から作成されたテンプレートで検索することで低層建物の高さを自動的に抽出する手法を開発した。高層建物では側面の素材や立地角によって反射強度が弱いため，強度情報のみで倒れ込み範囲の抽出が困難であった。そのため，2時期のSAR画像を干渉して得られた位相情報から高さの推定を試みた。これらの手法をアメリカ・サンフランシスコと東京中心部を撮影したTerraSAR-X画像に適用し，デジタル地表モデルを用いて精度の検証を行った。

This study は geomagnetic に pinch of shadow さ れ た satellite マ ル チ セ ン サ portrait と geospatial intelligence を with い て, に following natural disasters emergency of shadow さ れ た satellite group portrait と み close わ せ た murdered grasp technique を open 発 す る こ と が purpose で あ る. This year 's ら チセ チセ サ サ portrait を ら urban intelligence を extraction する method を development を line って た た た. High resolution の L - band を も つ aviation machine Pi - SAR - L2 synthetic openings レ ー ダ (SAR) portrait を い て, horizontal, vertical partial wave intelligence に よ る land coating line classification を っ た. Pinch of shadow day に close わ せ の た in situ investigation results と す る こ と で, city street, tian Tian, cheese や airport の slippery な ど の different な る land covering に お け る マ イ ク の ロ wave reflection features を grasp で き た. The それら <s:1> reflective property を is expressed by the それら て, <s:1> ブジェ トベ トベ, スで スで スで スで スで スで スで teacher gives the それら land cover classification を row った. ま た, in May 2014, hitting ち に げ ら れ た ALOS portraits - PALSAR2 を with い て, Pi - SAR - L2 で line っ た 処 を applicable し, portrait の resolution に よ る influence の を beg し 検 た. SAR portrait に お け る building の pour れ 込 み quantity が incidence Angle と building high さ に proportion す る, 徴 を with い て, building round guo デ ー タ と and し て building high さ の presumption を line っ た. 1 period の SAR intensity portrait か ら strong reflection の い pour れ 込 み van 囲 し を spare, building round guo か ら made さ れ た テ ン プ レ ー ト で 検 cable す る こ と で low-rise building high の さ を automatic に spare す る gimmick を open 発 し た. High-rise building で は の material や site side Angle に よ っ て が reflection strength weak い た め, strength intelligence の み で pour れ 込 み van 囲 の spare が difficult で あ っ た. そ の た め, 2 times の SAR portrait を dry involved し て have ら れ た phase intelligence か ら high さ の presumption を try み た. こ れ ら の gimmick を ア メ リ カ · サ ン フ ラ ン シ ス コ と を pinch of shadow to the center of Tokyo し た TerraSAR -x portraits, the applicable し に デ ジ タ ル surface モ デ ル を with い て precision の 検 line card を っ た.

项目成果

Development of building height data in Peru from high-resolution SAR imagery

利用高分辨率 SAR 图像开发秘鲁的建筑物高度数据

• 发表时间: 2014
• 期刊: Journal of Disaster Research
• 影响因子: 0.8
• 作者: W. Liu;F. Yamazaki;B. Adriano;E. Mas;S. Koshimura
• 通讯作者: S. Koshimura

高解像度干渉SAR画像とGISデータを用いた高層建物の高さ抽出

使用高分辨率干涉SAR图像和GIS数据提取高层建筑的高度

• 发表时间: 2014
• 作者: 内井喜美子;土居秀幸;源利文;山中裕樹;高島響子;鈴木賢太郎，リュウ・ウェン，山崎文雄
• 通讯作者: 鈴木賢太郎，リュウ・ウェン，山崎文雄

単独シーンの高解像度SAR画像を用いた低層建物の高さ推定

使用单场景高分辨率 SAR 图像进行低层建筑高度估计

• 发表时间: 2014
• 作者: Wataru Sakuma;Toshio Nakayama;Hitomi Anzai;Shuji Nakamura;Katsuyuki Sado;Konstantin Kutscher;Martin Geier;Manfred Krafczyk;Makoto Ohta;リュウ・ウェン，山崎文雄
• 通讯作者: リュウ・ウェン，山崎文雄

Detection of geodic deformation in the 2010 Baja California earthquake from satellite SAR images

利用卫星 SAR 图像检测 2010 年下加利福尼亚州地震中的大地形变

• 发表时间: 2014
• 作者: W. Liu;M. Matsuoka;F. Yamazaki
• 通讯作者: F. Yamazaki

Pi-SAR-L2他偏波画像による土地被覆に関する基礎的検討

使用 Pi-SAR-L2 和其他偏振图像进行土地覆盖的基础研究

• 发表时间: 2014
• 作者: Wataru Sakuma;Toshio Nakayama;Hitomi Anzai;Shuji Nakamura;Katsuyuki Sado;Konstantin Kutscher;Martin Geier;Manfred Krafczyk;Makoto Ohta;リュウ・ウェン，山崎文雄;DOI Hiedeyuki ; UCHII Kimiko ; TAKAHARA Teruhiko ; MATSUHASHI Saeko ; YAMANAKA Hiroki ; MINAMOTO Toshifumi;佐無田夏希，リュウ・ウェン，山崎文雄
• 通讯作者: 佐無田夏希，リュウ・ウェン，山崎文雄