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

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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。