权益分类	功能权益	普通用户	{{item.name}}会员
{{category.name}}	{{benefitItem.name}}

ＳＡＲリモートセンシングとＧＩＳ技術を融合した災害マネジメントシステムの構築

构建SAR遥感与GIS技术相结合的灾害管理系统

基本信息

批准号：
16F16380
负责人：
松岡昌志
金额：
$ 1.47万
依托单位：
Tokyo Institute of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2016
资助国家：
日本
起止时间：
2016-11-07 至 2019-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

前年度に開発した位相情報に基づくコヒーレンス解析手法を拡張し，多数の時系列SAR画像に基づくコヒーレンス変動により建物被害域を推定する手法を提案し，2017年に発生したイランーイラク国境の地震を観測した56シーンのSentinel画像に適用して，現地調査データや他機関が調査した結果と比較することで手法の妥当性を確認した。また，建物の3次元モデルデータとの統合により被害建物を可視化すると共に災害瓦礫量を推定した。その結果，EMS-98のG4相当の甚大被害建物からは約95000(m3)，G5相当の倒壊建物からは約36000(m3)の災害瓦礫が発生する見通しを示した。2016年のイタリア中部アマトリーチェ地震については，COSMO-SkyMed衛星の上昇軌道と下降軌道の異なる方向から観測したSAR画像を用いて，強度画像解析とコヒーレンス解析を統合した被害抽出手法を適用した。ひとつの軌道から被害を推定するよりも，異なる複数の軌道からの画像を統合して被害推定するほうが推定精度が向上することを明らかにし，さらに，地形と被害の関係には相関があり，地震動の地盤増幅により被害が増加したことを示唆した。被害が発生する前の構造物の健全性評価の視点にて位相情報の時系列解析が利用できると考え，イランのウルミア湖にかかかる橋を対象に，長期間にわたる人工衛星（Envisat衛星，ALOS-1衛星，TerraSAR-X衛星，Sentinel-1衛星）のSAR画像のInSAR時系列解析を行い，橋が沈下を続けていることを明らかにした。さらに，橋の時系列変動について主成分分析を行い，第1成分の建設からの経年がもっとも影響があること，第2，第3成分はそれぞれ水位，外気温と相関があることを示し，これらを説明変量とした沈下予測のモデルを構築した。

In the past year, the development of phase information and analysis methods have been expanded, and most of the time-series SAR images have been developed. The method of estimating the damage area of the building has been proposed. In 2017, the earthquake detection of the country has been carried out. The method is suitable for field investigation and comparison of the investigation results of other organs. 3-D reconstruction of damaged buildings and estimation of total disaster debris As a result, the EMS-98 and G4 equivalent to a very large number of damaged buildings, about 95000(m3), and the G5 equivalent to a collapsed building, about 36000(m3), have been revealed. In 2016, COSMO-SkyMed satellite's ascending orbit and descending orbit were measured in different directions. SAR image was used. Intensity image analysis and analysis were integrated. The accuracy of the estimation is higher than the accuracy of the estimation. The accuracy of the estimation is higher than the accuracy of the estimation. Time series analysis of phase information from the viewpoint of health assessment of structures before the occurrence of damage is carried out by using the time series analysis of SAR images from artificial satellites (Envisat satellite, ALOS-1 satellite, TerraSAR-X satellite, Sentinel-1 satellite) in the long term, and the time series analysis of bridge sinking is carried out. The principal component analysis of the bridge time series shows that the first component is the construction of the water level, the second component is the construction of the water level, the third component is the construction of the water level, and the third component is the construction of the water level.