Detection of flood extent using high resolution microwave radiometer data and its application for inundation modeling

令和4年度は、高解像度マイクロ波放射計データ(MEaSUREs)による浸水域抽出手法について検討を行った。具体的には、複数の波長帯・偏波(19, 22, 37GHz帯、水平・垂直偏波)のマイクロ波輝度温度から算出される「地表面水指標」に基づく浸水域抽出能力の検証を実施した。なお本検討では、先行研究(Sakti et al., 2020)に倣い、地表面水指標として正規化周波数指数(NDFI)や正規化偏波指数(NDPI)を使用した。まず、各種災害統計などの水害記録をもとに近年の大規模水害(2019年10月,台風19号など)における浸水域実績(浸水被害の発生領域・箇所)のGISレイヤーを作成した。次に、この浸水実績データと衛星観測から得られる地表面水指標を重ね合わせることで、両者の対応関係を確認し、地表面水指標による浸水域の検出能力を検証した。さらに、浸水域付近の降水量・河川水位と地表面水指標の経時変化の対応状況を調査することで、衛星観測による浸水状況の時系列変化(拡大／縮小)抽出の可能性についても検討を行った。その結果、浸水域と地表面水指標値の高い領域の広域的な空間分布パターンは概ね良く対応しており、特に平坦地形の開地(農地など)において両者の間に良好な位置的対応が確認された。一方、2つの地表面水指標(NDFI及びNDPI)の分布パターンには差異が見られる部分も確認され、使用する波長帯・偏波や対象地の地形・地被によって浸水域抽出能力に違いが出ることが示唆された。さらに、現在運用されている４基の衛星による上昇／下降軌道の観測データを活用することで、浸水域の時間的な変化を抽出できる可能性が確認された。

令和4年度は、高解像度マイクロ波放射計データ(MEaSUREs)による浸水域抽出手法について検討を行った。具体的には、複数の波長帯・偏波(19, 22, 37GHz帯、水平・垂直偏波)のマイクロ波輝度温度から算出される「地表面水指標」に基づく浸水域抽出能力の検証を実施した。なお本検討では、先行研究(Sakti et al., 2020)に倣い、地表面水指標として正規化周波数指数(NDFI)や正規化偏波指数(NDPI)を使用した。まず、各種災害統計などの水害記録をもとに近年の大規模水害(2019年10月,台風19号など)における浸水域実績(浸水被害の発生領域・箇所)のGISレイヤーを作成した。次に、この浸水実績データと衛星観測から得られる地表面水指標を重ね合わせることで、両者の対応関係を確認し、地表面水指標による浸水域の検出能力を検証した。さらに、浸水域付近の降水量・河川水位と地表面水指標の経時変化の対応状況を調査することで、衛星観測による浸水状況の時系列変化(拡大／縮小)抽出の可能性についても検討を行った。その結果、浸水域と地表面水指標値の高い領域の広域的な空間分布パターンは概ね良く対応しており、特に平坦地形の開地(農地など)において両者の間に良好な位置的対応が確認された。一方、2つの地表面水指標(NDFI及びNDPI)の分布パターンには差異が見られる部分も確認され、使用する波長帯・偏波や対象地の地形・地被によって浸水域抽出能力に違いが出ることが示唆された。さらに、現在運用されている４基の衛星による上昇／下降軌道の観測データを活用することで、浸水域の時間的な変化を抽出できる可能性が確認された。