WO2008016153A1 - procédé de prise en charge de contre-mesures pour une catastrophe - Google Patents

Description

明 細 書

災害対策支援方法

技術分野

[0001] 本発明は、人工衛星等の飛翔体に搭載され、撮影対象領域である地表面を広範 囲にわたり撮影して地表の状況を検出するレーダ装置を用いた、災害発生以前の平 常時、災害発生後の応急対応時、復旧 ·復興時における系統的な災害対策支援方 法に関する。

背景技術

[0002] 従来、地震や台風、火災などの災害が発生した場合、地方自治体職員等により、 現地調査が行われ、被災状況を確認する手法が採られている。この手法では広域に 被災地の全体像を把握することが困難なほか、救助活動等のため災害が発生した現 地に人が入るため、 2次災害が発生する危険性も高い。この問題を解決するものとし て、被災状況の把握に航空機搭載型センサを用いて行う手法も並行して行われてレ、 災害発生後、地方自治体の職員の他、国'関係機関の専門家の指導の下で、災害 時の応急対応が進められる中、航空機による空中写真撮影や現地調査による被災 状況の把握が行われる。その後、被災状況に基づき必要に応じて他県等からの応援 要請や各種復旧 ·復興工事などが実施される。

[0003] 例えば、 日本国特許庁発行の特開 2005— 284539号公報には、人工衛星ゃ航 空機等から撮影した画像データを用いて、自然災害や人的災害による被害域を自動 抽出する被害域自動抽出システムが提案されている。

[0004] ところで、これまで人工衛星または航空機搭載センサは災害後の撮影のみ行い、 減災に向けた平常時の定期的モニタリング (監視活動）は行われてこなかった。故に 、人工衛星または航空機搭載センサによる撮影によって平常時力 災害の危険性が 高い（脆弱性がある）地域の抽出が行われることはなぐそのため災害発生後に被災 したおそれのある地域を特定するのに時間がかかり、結果として正確な被災地の特 定に時間力 Sかかってしまうという問題があった。 [0005] また、被災状況の撮影に航空機搭載型センサを利用する場合、その性質上、特定 範囲の撮影に留まり広域な状況把握が難しぐ被災地が広範囲になるほど被災状況 の確認に時間力 Sかかってしまうという問題があった。さらに、被災後に定期的に撮影 を行うことが難しいので、復旧 ·復興状況などを正確に把握することが困難であるとい う問題があった。

[0006] また、上記特開 2005— 284539号公報に記載されたものは、被害域の抽出を自 動的に行うのみで、災害発生後の応急対応、とりわけ復旧'復興時の支援活動には 言及していない。

[0007] このように、既往方法では、平常時、災害発生後の応急対応時、復旧 ·復興時にお いて対策立案や活動等を正確かつ迅速に、さらに系統的に行うことができなかった。

[0008] 本発明は斯かる点に鑑みてなされたものであり、災害発生後の応急対応時、復旧 · 復興時における対策立案や活動等を正確かつ迅速に、さらに系統的に行うための災 害対策支援方法を提案することを目的とする。

発明の開示

[0009] 本発明は、所定の軌道回帰日数を持つ人工衛星に搭載したレーダ装置により、災 害発生後の応急対応時、復旧'復興時にわたって撮影対象を撮影し、撮影の結果得 られたレーダ画像データをデータ解析装置が利用して必要な情報を提供する災害 対策支援方法であって、災害発生後、レーダ装置が、撮影対象を撮影可能な人工 衛星の複数の軌道のうち任意の軌道から軌道回帰日数よりも短!、日数で撮影対象を 撮影してレーダ画像データを取得し、データ解析装置がレーダ装置から上記災害発 生後のレーダ画像データを受信する。そして、データ解析装置が、平常時に予め生 成された撮影対象を含む画像データと災害発生後のレーダ画像データの差分から 変化域を抽出し、抽出した変化域から応急対応時の変化抽出図を作成する。さらに 、災害発生後のレーダ画像データの取得後、レーダ装置が、定期的に撮影対象のレ ーダ画像データを取得し、データ解析装置が、災害発生後に定期的に撮影されたレ ーダ画像データをレーダ装置から取得する。そして、データ解析装置が、災害発生 後のレーダ画像データと災害発生後に定期的に撮影されたレーダ画像データとの差 分から変化域を抽出し、抽出した変化域から復旧 ·復興時の変化抽出図を作成する [0010] 上記構成によれば、災害が起こる前の平常時の地表の情報を含む画像データより

、減災に向けた情報を取得することができる。また、災害発生後にも定期的に撮影を 行うことにより、復旧'復興計画や 2次災害の防止に役立てることができる。

[0011] 本発明によれば、災害発生後の応急対応時、復旧 ·復興時における対策立案ゃ活 動等を正確かつ迅速に、さらに系統的に行うことができる。

図面の簡単な説明

[0012] [図 1]本発明の一実施形態に係る災害対策支援システムの概要を示す図である。

[図 2]本発明の一実施形態に係る平常時、応急対応時、復旧'復興時までの流れを 説明する図である。

[図 3]本発明の一実施形態に係る変化抽出処理を示すフローチャートである。

[図 4]本発明の一実施形態に係る衛星 SARによる撮影計画例を示す図である。

[図 5]本発明の一実施形態に係る複数軌道による撮影の説明図である。

[図 6]本発明の他の実施形態に係る変化抽出処理を示すフローチャートである。 発明を実施するための最良の形態

[0013] 以下、本発明を実施するための最良の形態を、添付図面を参照しながら説明する。

[0014] 図 1は、本発明に係る災害対策支援方法により運用される災害対策支援システム の概要を示す図である。図 1に示した災害対策支援システムは、人工衛星に搭載し たセンサ（レーダ装置）により、撮影対象である地表面の変化を撮影し、撮影データ に基づいて、もしくはその撮影データを加工して災害時の対応（対策立案や実際の 活動等）に役立てることができる。後に詳述するように、この災害対策支援システムで は、人工衛星に搭載したセンサで定期的にレーダ画像データを取得できるという特 徴を活かし、災害前後で 3つの段階に分けて、必要なデータを提供する。

[0015] 本実施形態では、人工衛星にレーダ装置として合成開口レーダ（SAR : Synthetic A perture Radar)を搭載し、地表面を撮影する。合成開口レーダは、人工衛星から照射 した電波（マイクロ波ノ ルス）の地表面での反射を測定する能動型センサであり、マイ クロ波の特性を利用して、昼夜、天候に関係なぐ広域を面的に撮影することができ る。以下、人工衛星に搭載した合成開口レーダを「衛星 SAR」と称する。 [0016] 衛星 SARIは、所定の軌道を周回しながら定期的に、もしくは指示に従って地表を 撮影し、災害等による地表の変化を捉えたレーダ画像データを地上のデータ解析セ ンタ 2へ送信する。

[0017] データ解析センタ 2は、平常時の定期撮影計画、応急対応時の撮影計画、復旧 · 復興時の撮影計画を行!/、、上記撮影計画に基づ!/、た撮影指示の情報を衛星 SAR1 に送信する。また、衛星 SAR1が撮影したレーダ画像データを、アンテナを介して受 信する。これをレーダ解析装置で合成開口処理することにより再生画像を生成し、得 られた画像に対して差分処理等を行い地表面の変化を解析する。そして、解析結果 である被災状況を示す地表面の変化情報を、データ解析センタ 2から例えば国や地 方自治体などの行政機関 3に提供する。

[0018] 上記データ解析装置は、過去に撮影されたレーダ画像データ（撮影データ）が収納 されるレーダ画像データ'データベース（レーダ画像データ記憶部）と、変化抽出処 理時に参照される閾値が収納される閾値データベース（閾値記憶部）と、撮影時期の 異なる 2つのレーダ画像データの画素毎の特性値 (散乱強度の差分，地盤変動量)を 演算する差分演算部と、差分演算部で得られた差分を所定閾値と比較し、条件を満 たす信号成分を有する画素または画素の集合を変化域として抽出する変化抽出部 を備えている。ここで閾値は、閾値設定部により予め定められた固定値、あるいは撮 影ごとに定められる可変値である。

[0019] この場合のレーダ画像データは、異なる時刻にレーダ装置により取得された時系列 画像データである。また、上記データ解析装置の各部は、演算処理装置と動作プロ グラムによって実現される。例えば、記憶媒体に格納された所定の動作プログラムを コンピュータ (演算処理装置）に実行させることにより実現される。

[0020] 行政機関 3では、データ解析センタ 2から送られてきた被災状況を示す地表面の変 化情報と気象情報や地震計など他の情報とのリファレンス (照らし合わせ)を行い、デ ータマネジメントを実施することができる。行政機関 3により実施されるデータマネジメ ントの結果は、防災対策、災害発生後の応急対応、復旧 ·復興時の対策等を立案、 実行するのに有効である。

[0021] 次に、図 2を参照して、平常時、応急対応時及び復旧 ·復興時における、上記災害 対策支援システムによる処理の流れを説明する。図 2において、最上部の四角枠で 囲まれた項目は、地表面を撮影しその変化を元に推定被災状況図を作成する部分 であり、主に測量会社等の民間企業が実施する。下方の星枠で囲まれた項目は防 災街づくり支援や復興支援を行う部分であり、主に行政機関 (地方自治体等)が実施 する。一方、中段の楕円枠で囲まれた項目は地表面の変化から防災街づくり支援や 復興支援を行うための基礎データを作成する部分であり、行政機関が実施すること が前提であるが、請負により民間企業が実施してもよい。

[0022] 前述のように、従来、平常時には災害に備えた航空機による空中写真撮影は行わ ず、災害発生後に航空機搭載型センサを用いた空中写真等によって地表面の画像 を取得していた。しかし、雲 (火山の場合は噴煙）などによって地表面が撮影できない (光学センサの場合）、撮影範囲が狭い、悪天候では航空機の運行そのものを行うこ とができないなどの問題があった。また、通常、復旧 ·復興時の航空機による空中写 真等の撮影は行わなレ、か、あるレヽは行政機関 3が航空機を所有する航測会社等に 別途依頼する、もしくは事前の撮影協定が必要であった。

[0023] 一方、本実施形態の災害対策支援システムでは、衛星 SAR1を用いて地表を撮影 するので、撮影範囲が広域、かつ天候に影響されることがなく確実に地表を撮影する ことが可能である。

[0024] まず、平常時には、所定軌道上を周回する衛星 SAR1から定期的に地表面の撮影 を行う。例えば、 3ヶ月〜6ヶ月に 1回程度の定期撮影を行い、得られたレーダ画像デ ータから変化抽出（土地利用 ·土地被覆変化)や地盤の変動量算出を面的に行う。ま た、地形モデル（デジタル表層モデル（DSM : Digital Surface Model) )の作成を行う。 そして、地形モデル 11、地盤変動量 12、変化抽出図 13の全データ、あるいはその 中からいくつかのデータを減災に向けたプロダクト（情報）として提供し、被害想定及 び基盤地図の整備を通して行政機関 3が行う災害に強!/、街づくりの支援に活用する

[0025] 行政機関 3またはデータ解析センタ 2は、地形モデル 11及び/又は地盤変動量 1 2を使用して被害想定図（ノヽザードマップ）を作成する。また、地盤変動量 12及び/ 又は変化抽出図 13を用いて、撮影対象地域の基盤地図の整備を行う。これら被害 想定図の作成及び/又は基盤地図の整備を通じて、行政機関 3の行う災害に強い 街づくりを側面から支援する。

[0026] 地形モデル 11は、想定される災害のシミュレーション (例えば浸水シミュレーション） を行う際の地形情報として利用される。これにより、ハザードマップ等を作成し、平常 時から災害に対する住民の意識向上等のいわゆるソフト対策及び堤防の建設等の いわゆるハード対策を検討するための基礎資料に資する。これにより、平常時におけ る減災対策が可能となる。この地形モデル 11、すなわち地表面の高度や変動につい ての情報は、例えば同じ撮影対象について撮影した 2つのレーダ画像データ（合成 開口レーダで撮影したデータ）を干渉させることにより得られる位相差から得ることが できる。

[0027] 地盤変動量 12は、 2つの時期のレーダ画像データを比較して、地盤が変動（沈下） した地域の特定とともにその量を表したものである。この地盤変動量 12は、上記地形 モデル 11と同様に、浸水時の被害想定、ハザードマップの作成に利用できる。これ により、災害脆弱箇所のモニタリング (監視）、平常時における減災対策が可能となる 。また基盤地図の整備にも利用できる。

[0028] 変化抽出図 13は、宅地の造成等による土地利用変化の他、比較的軽微な災害に も着目し、災害の起こりやすい (脆弱性の高い)地域を抽出し、変化の情報を地図と 重ね合わせて提供することで、大規模な災害が発生する前に必要な対策を施すなど の行動に結びつけられるため、大規模災害時の被害軽減に役立つ。これは基盤地 図の整備にも利用できる。

[0029] さらに、このように定期的に撮影を行いデータベースとして蓄積しておくことにより、 その地域における最新の状態が常に把握できる。そして、いざ災害が発生したときに 衛星 SAR1を用いて撮影を行って得られた画像と比較し、災害前後の変化箇所を被 災箇所と仮定することで迅速に被災地域の推定を行うことができる。

[0030] なお、平常時にはできるだけ異なる条件 (衛星の軌道、季節、時刻、解像度、偏波 等）で撮影を実施し、災害時の即時対応性を担保しておくことが望ましい。

[0031] 災害発生後の応急対応時には、できるだけ早期に被災の疑われる地域の撮影を 行う。この場合、平常時に災害脆弱性の高い地域を優先的に撮影しておくことも考え られる。または、人口の密集している都市部 (都道府県であれば都道府県庁所在地 等）を優先し、撮影対象を限定することで、災害に対する即時対応性を向上させるこ とも可能になる。撮影した画像は直ちに災害前の最新データあるいは撮影条件の類 似するデータと比較することにより、迅速に推定被災状況図の提供を行うことができる 。この際、提供までの時間及び広域の情報を提供することを優先し、精度 (誤抽出の 修正等）については応急対応の次の段階である復旧'復興時から重視することとして あよい。

[0032] 広域でかつ面的な、さらに均一な基準に基づいた被災箇所の評価 (撮影）を定期 的かつ連続的に行うことで、災害発生時には被災状況の把握に対する迅速かつ適 切な支援が行える。また、上記定期的'連続的撮影は、その後の復旧'復興作業、計 画にぉレヽても有効な情報となりうる。

[0033] 応急対応後の復旧'復興時にも衛星 SAR1により定期的な撮影を行う。災害の種 類'状況等にもよるが、例えば大規模な地震の場合、ある期間のうちに比較的大きな 余震が発生することもあるため、その期間中はできるだけ短い周期で再撮影を数回 行い、推定被災状況図を作成して、余震等で被害が拡大した箇所等の情報を提供 する。

[0034] また、道路閉塞、落橋等の交通障害が起きている箇所の情報を提供し、行政機関 3 が行う被災状況の詳細な現地調査などを行う際に、迂回道路などの判断が適切に行 われるよう支援する、あるいは河道閉塞や堤防決壊が発生している箇所などについ ても定期的に撮影を行レ \被害の進行状況を把握 (あるいは新たな被害の監視)す ることにより、 2次的な災害の予防に役立てる等、被害の最小化に有効である。

[0035] さらに時間が経過して復旧 ·復興時から平常時へ移行する期間、つまり災害による 直接的な被害が発生する危険性が低くなつた後も定期的な撮影を継続する。例えば 、災害発生後の推定被災状況図と復興 '復旧時の推定被災状況図を比較し、復旧 計画に沿った社会インフラ等の復旧状況 (工事進渉状況)をモニタリングし、その情報 を地方自治体に提供することで、行政機関 3は復興計画を随時見直すなどし、早期 の復興を行うことができる。

[0036] ここで、変化抽出図 13 (推定被災状況図 14, 15)を作成するための変化抽出処理 を、図 3のフローチャートを参照して説明する。

[0037] 図 3において、データ解析装置が異なる時刻に取得された後方散乱強度ゃコヒー レンス等の相関指標や高さ情報である同一撮影対象の複数のレーダ画像データか ら再生画像を求め、レーダ画像データ記憶部に記憶する（ステップ Sl)。なお、高さ 情報は、同一の撮影仕様である複数の人工衛星に搭載された合成開口レーダを用 いたインターフエロメトリ処理により、精度良く取得することができる。この場合には、後 方散乱強度や相関指標を用いた場合のように画像として再構成されたデータ（再生 画像）である必要はなぐ所定座標における高さ情報であるデジタル表層モデル (DS M)をそのまま格納してもよい。位置合わせ処理では、上記複数のレーダ画像データ をレーダ画像データ記憶部から読み出し、各レーダ画像データを位置合わせする（ ステップ S 2)。

[0038] 位置合わせ後のレーダ画像データは、フィルタリング処理 (ステップ S3)によりノイズ 除去された後、リサンプリング処理 (ステップ S4)により適当な画素サイズに変更され る。次に撮影対象である地表の状態を表す複数の特性値 (散乱強度、地盤変化量等 )の差分を算出する。この特性値差分の算出は、例えば差分演算部が、上述したマイ クロ波の後方散乱強度の差分を算出することにより行う（ステップ S5)。この例では、 変化抽出処理の一例として、散乱強度の差分について説明した力 その他にコヒー レンス等の相関指標、デジタル表層モデル (DSM)における差分を算出することにより 行う方法などがある。

[0039] 閾値データベースには、過去の変化抽出結果、撮影対象の地域特性や撮影条件 等と、閾値との関係を基に作成された閾値ライブラリが保存されている。閾値設定部 は、閾値ライブラリを参照して変化抽出のための適切な閾値を設定する（ステップ S6 )。変化抽出部は、閾値設定部により設定された閾値と、差分演算部で得られた差分 を比較し、撮影対象の変化域を抽出し、変化域の情報と地図情報を重ね合わせて変 化抽出図を作成する（ステップ S 7)。

[0040] なお、作成した変化抽出図と実際の被災状況や復旧'復興進渉状況などの情報を 閾値ライブラリにフィードバックすることで、閾値設定部が状況に応じてより適切な閾 値を設定できるようになる。以下、種々の情報を閾値等のパラメータに反映する例を 説明する。

[0041] 被災状況の把握という点から考えると、撮影に力、かるまでの時間を短くするという方 法が考えられる。例えば、撮影対象が撮影可能な人工衛星の複数の軌道のうち任意 の軌道を利用することにより軌道回帰日数 (例えば 11日）よりも少ない日数 (例えば 3 日）の経過で再撮影を行うようにする。これによつて、災害発生からレーダ画像データ 取得に力、かる時間を短縮することができるため、より早期に被災状況を把握すること ができる。

[0042] あるいは、画素サイズを閾値の一種として考え、抽出したい地表面の変化に応じて 画像処理に用いる画素サイズを選択するという方法も考えられる。画素サイズが小さ いと細かい変化が検出できる力 大局を見ていない為に誤抽出等があり、一方、画素 サイズを大きくすると、大局を見て判断できるが、細かい変化を見逃す可能性がある というトレードオフの関係がある。したがって、適切な画素サイズの選定は、適正な被 災状況の把握に貢献することができる。

[0043] なお、平常時の撮影は、差分処理の基準画像の更新 (植物の季節による変化の除 去等のため）を目的の 1つとしており、例えば、 3ヶ月〜6ヶ月に 1回程度の撮影を行う 。差分処理は、なるべく同一時期の画像を用いて行うことが望ましい。これは植生、樹 木のような季節により変化する地物の変化を誤って検出するのを避けるためである。 平常時から応急対応時への移行は、例えば地方自治体等による災害発生指示を契 機としている。

[0044] なお、平常時に取得した画像間で差分処理を行い、災害の発生を検知し、応急対 応時に移行することも可能である。この場合撮影枚数が増えるためコストが掛かる力 特定の季節に災害に弱い地域や、重点的に監視したい地域 (火山や都市機能中枢 部等）に対象を限定することにより、低いコストでより正確な被災地域の把握もしくは 被災状況の把握が可能になる。またこの時、前記平常時のデータ解析に使用される 前記閾値を、前記復旧 ·復興時における復旧 ·復興の進渉状況に関する情報に応じ て設定することも可能である。例えば撮影対象が復旧'復興に時間を要する場合に は、復興後（平常時）における災害の発生を早期に検知すべく閾値を変化させること ができる。 [0045] 次に、平常時の定期撮影により把握した閾値に関する情報を応急対応時のパラメ ータに反映する例を説明する。

例えば、建物が倒壊した際の特性値の変化量を建物倒壊が検知可能な閾値として 閾値データベースに登録しておく。すなわち、過去のレーダ画像データから、予め特 定の建物が倒壊した際の特性値の変化量を検出し、その変化量を建物の付随情報 と関連づけて閾値として閾値データベースに登録する。なお、建物が倒壊した際の 特性値の変化量と画素サイズを対応づけて登録することにより、上述と同様、特性値 の変化量の閾値の選択以外に、処理画素サイズを選択することも可能である。このよ うにすることにより、応急対応時に目的（建物倒壊のみを検出したい等）に応じて最適 な閾値を選択することで、 目的とする被災状況の早期検出が可能となる。

[0046] あるいは、応急対応時のパラメータに、平常時の定期撮影で把握した対象領域に 関する情報を反映することも可能である。例えば、撮影対象地域内に土砂災害が発 生しにくい特定の土地利用がある場合、土砂災害検出の閾値を変化させるようにす る。この場合、地表の形態に応じてパラメータを設定することができ、正確な被災状況 の把握につながる。

[0047] 次に、平常時の定期撮影により把握した対象領域に関する情報を復旧'復興時の ノ ラメータに反映する例を説明する。

例えば、裸地が住宅等の建造物になった際の特性値の変化量等の知見を、閾値 データベースに登録しておくという方法である。すなわち、過去のレーダ画像データ から、裸地に住宅が建てられた際の特性値の変化量を検出し、その変化量を住宅の 付随情報と関連づけて閾値として閾値データベースに登録する。なお、住宅が建て られた際の特性値の変化量と画素サイズを対応づけて登録することにより、上述と同 様、変化量の閾値の選択以外に、処理画素サイズを選択することも可能である。この ようにすることにより、復旧'復興時に目的（裸地が住宅に変更した部分を検出したい 等）に応じて最適な閾値を選択することで、 目的とする復興計画の進渉状況の確認 が可能となる。

[0048] さらに、復興計画の進渉状況の確認以外に、 2次災害の軽減にも利用可能である。

例えば、レーダ画像データの画像に特定の地形的特徴があり、さらにそこが特定の 土地被覆である等の情報を基に、地すベり ·土砂災害対策を施すなどの対応が可能 になる。

[0049] 本実施形態の災害対策支援システムにおいて、災害発生後の衛星 SARによる撮 影計画の具体例を、図 4を参照して説明する。

[0050] 前述のように、従来手法の一例としては、災害発生後、地方自治体の職員の他、国 •関係機関の専門家の指導の下、災害時の応急対応が進められる中、ヘリコプター や航空機による空中写真撮影、現地調査による危険箇所調査等、被災状況の把握 が行われている。その後、例えば 1週間後に災害状況図が発表され、その後、あるい は並行して応急復旧業務や各種復旧 ·復興工事などが実施される。

[0051] 本実施形態の災害対策支援システムでは、災害発生後、できるだけ早期に衛星 S ARによる初回撮影を実施する。例えば、人工衛星の軌道回帰日数を待たずに、撮 影対象が撮影可能な人工衛星の複数の軌道のうち任意の軌道から撮影することで 撮影までの日数を回帰日数より短縮できる。この場合、異なる軌道間での差分処理 等で得られる被災箇所推定の精度が落ちる可能性があるが、それよりも、早急に被 害状況の全体像を把握することを優先している。その後の第 2回、第 3回、第 4回の撮 影は、要求に応じて適当な軌道を通るときに行うことができる。

[0052] 図 5に複数の軌道による撮影例を示す。この例では、撮影対象 4を撮影することの できる複数の軌道（軌道 Aから軌道 X)にお!/、て撮影対象 4を撮影する様子を表して いる。入射角が可変の衛星 SARである地域を撮影する場合、その地域を撮影するこ とが可能な軌道が複数存在する場合がある。そのため、ある軌道 Aにおいて特定の 地域を撮影した後、再回帰するまでの期間に通過する別の軌道 Xにおいても同じ地 域を撮影することが可能である。この場合、異なる軌道から撮影して得られたレーダ 画像データとの間で差分を取ることもできる。

[0053] そして、平常時において蓄積してきたデータとの比較により、迅速に推定被災状況 図を作成し、地方自治体など関係機関に提供する。これにより、被害甚大な箇所の 特定が可能となり、空中写真等でより詳細に調査が必要な箇所が明らかになることか ら、現地調査による危険箇所調査等を含め効率的な調査が実施できる。平常時の定 期モニタリングで災害前の状況を把握しているため、災害後の画像と比較して、被災 箇所を迅速に把握することができる。

[0054] その後、例えば 1週間後に、地方自治体等が、上記推定被災状況図に現地調査及 び空中写真撮影等により得られた被害状況の詳細な情報を反映した災害状況図を 作成、発表する。この災害状況図は、推定被災状況図を元に効率的な調査を行って 作成しているので、適切な応急復旧業務を行うことができるとともに、適正な人員配置 の下、復旧'復興業務の質的な向上が期待できる。また、道路の分断等により、孤立 している集落等の推定が可能になるため、食料などの供給やヘリコプターによる避難 を実施するなどして人的被害を減少させることが期待される。

[0055] さらに、例えば被災から 1ヶ月、 2ヶ月経過後の復旧 ·復興時においても、既に災害 の全体像が把握されていることから、緊急に対応しなければいけない箇所など、優先 的に対応すべき箇所から効率的に復旧 ·復興作業が実施される。

[0056] この間も、衛星 SARで定期的に撮影を行うことができる。このように、復旧'復興時 においても定期的に撮影を行うことにより、復旧の状況及び 2次災害発生の危険箇 所がモニタリングされるため、 2次災害の予防効果が期待される。また、定期的な撮 影を行うことで、復旧'復興に向けて行われている各種対策作業や工事等の計画の 進渉状況に合わせた見直しが可能になる。

[0057] 以上説明した実施形態によれば、合成開口レーダ（SAR)を搭載した人工衛星を 用いて、災害が起こる前の平常時に地表を撮影しておくことにより、減災に向けた情 幸を取得すること力できる。

[0058] また、災害発生後にも定期的に撮影を続けることにより、地表面における変化を継 続的に把握することが可能となるため、復旧'復興計画や 2次災害の防止に役立てる こと力 Sでさる。

[0059] ところで、上述した実施形態においては、災害が発生する前に、レーダ装置として 人工衛星に搭載した合成開口レーダにより対象地域全域の撮影を行うようにしている 。これは、対象地域内でどこが災害発生時に被害を受けるか予測できないため、予 め広域を撮影する必要があるためである。しかし、毎年複数回の撮影を実施すると、 撮影費用（コスト） ·工数が掛かるとともに、使用されない画像が多くなつてしまう。

[0060] そこで、各自治体や民間企業等が持つ、三次元地理情報システム（3DGIS： 3D Geo graphical Information System)による三次元地理情報データ（例えば地形モデル（D SM)や家屋ポリゴンデータ等）または地物ごとの誘電率パラメータなどを利用し、合 成開口レーダにより撮影して得られる画像（SAR画像）を擬似的に作成し、これを参 照画像として利用することにより災害対策支援に活用する方法を提案する。

[0061] 以下、図 6,図 7を参照して、擬似的に作成した SAR画像（以下、「シミュレーション 画像」という）を災害対策支援に活用する場合の実施の形態について説明する。なお 、三次元地理情報データ等を利用し、擬似的な SAR画像を生成する技術と、擬似的 な SAR画像及び撮影により取得した SAR画像を比較する技術は周知であるから、 以降の説明では簡単に行う。

[0062] 上述した実施形態においては、飛翔体として人工衛星に搭載される合成開口レー ダを使用し、人工衛星の飛翔方向（軌道）等に依存して変形する地物を含む災害後 の 2次元レーダ画像（SAR画像）の特徴が、平常時に予め取得しておいた擬似的な SAR画像の特徴と合致するか否か識別（判定)する。この識別方法としては、例えば 、災害発生後に取得した SAR画像の反射強度とシミュレーション画像の反射強度が 一致しているかを判断する。あるいは、合成開口レーダのレーダ電波を撮影対象地 域に向けて照射する方向において、上記レーダ電波の反射強度分布を投影してヒス トグラムを作成し、投影後の反射強度分布が、平常時に様々なレーダ照射方向を仮 定して作成した SAR画像の特徴と合致する力、を判断してもよい。このときに、本実施 形態では、三次元地理情報データ等からシミュレーション画像 (参照画像)を作成す るとともに、災害後に撮影した SAR画像上の特徴が、該シミュレーション画像の特徴 と合致するか否か識別するようにする。なお、本実施形態では、シミュレーション画像 の基となる三次元地理情報データ等として、地形モデル (DSM)を利用した場合の 例としてある力 S、この例に限られるものではない。

[0063] まず、自治体等で管理して!/、る既存の地形モデルから、平常時にシミュレーション 画像を作成する処理について説明する。既存地形モデル (DSM)を用意し、合成開 口レーダによるレーダ照射方向ごと（例えば、 10度刻みごと）の反射パターンをデー タ解析装置により生成し、レーダ画像データ'データベース等の記憶手段に格納して おく。なお、航空機 SARに対して、衛星 SARではその軌道上での撮影タイミングによ りレーダ照射方向を限定することができる。そして、実際にレーダを照射することによ り取得した（2次元） SAR画像とデータベース画像（シミュレーション画像）をパターン マッチングする。必要に応じて、 SAR画像から比較対象部分を切り出し、その切り出 した画像とシミュレーション画像をパターンマッチングにかけるようにしてもよ!/、。なお 、必ずしも事前にシミュレーション画像を作成しデータベース化しておく必要はなぐ 災害後の撮影により実際に得られた SAR画像 (比較画像）のレーダ照射方向に対応 する地形モデルからシミュレーション画像 (参照画像）を作成してもよレ、。

[0064] 次に、図 6のフローチャートを参照して、シミュレーション画像と撮影により得られた S AR画像との差分処理を説明する。まず、撮影により実際に得られた SAR画像のレー ダ照射方向を元に、地形モデルのレーダ反射点パターン (シミュレーション画像）を 計算により合成する。なお、撮影により実際に得られた SAR画像のレーダ照射方向 を基に、撮影により実際に得られた SAR画像のレーダ照射方向に最も近いレーダ照 射方向にて作成されたシミュレーション画像を選択する (ステップ S 11)。なお、作成 に際して用いたレーダ照射方向が実際に得られた SAR画像のレーダ照射方向と等 しレ、シミュレーション画像が存在しな!/、場合には、レーダ照射方向が近!/、前後の何 れか一方のシミュレーション画像を用いてもよい。あるいは、撮影により実際に得られ た SAR画像のレーダ照射方向の前後のレーダ照射方向にて作成されたシミュレ一 シヨン画像から内揷により参照すべきシミュレーション画像を生成し、これと比較しても よい。次に、差分演算部により SAR画像とシミュレーション画像の反射強度差分を求 める（ステップ S 12)。

[0065] ステップ S12の差分演算部による演算の結果、例えば反射強度差分の値が所定の 閾値以下であれば、その SAR画像（対象地域）は当該シミュレーション画像と一致す るものと判断し、災害の発生がなかったものと判定する。一方、反射強度差分の値が 所定の閾値より大きい場合、その SAR画像内の対象地域については、災害の発生 があったと判定する（ステップ S13)。この災害発生の有無の判定は、変化抽出部に より実行してもよいし、図示しない CPU (Central Processing Unit)等の制御部が実行 してもよい。

[0066] このように、特徴量計算を不要とし、平常時と被災後の画像において変更のある画 像、すなわち災害が発生した地域を高速に識別することができる。つまり、三次元地 理情報データ（地形モデル等）等を基にしたシミュレーション画像（疑似 SAR画像）を 参照画像（リファレンス画像）として、災害後に取得した SAR画像との解析処理によつ て、被災箇所を抽出することができる。

[0067] この場合、既存の三次元地理情報データ（地形モデル等）等を利用することから参 照画像を定期的に撮影する必要がなぐ合成開口レーダ (SAR)を搭載した人工衛 星による撮影は、災害発生後のみとなるため費用負担が小さくなり、市町村や民間企 業等の負担を削減することができる。また、シミュレーション画像により、様々な条件 下でのシミュレーションが可能となるため、災害後の撮影に近い条件でのシミュレ一 シヨン画像が作成でき、解析処理における被災箇所抽出精度の向上が期待できる。 また、地方自治体の保有する三次元地理情報データ等の有効活用及び集約効果が 期待できる上、シミュレーション画像作成時の素材を用いてハザードマップ作成のた めの基礎データ等、派生プロダクト（付随データ）を作成することができる。

[0068] なお、本発明は、上述した各実施の形態例に限定されるものではなぐ本発明の要 旨を逸脱しない範囲において、種々の変形、変更が可能であることは勿論である。

[0069] また、本明細書にお!/、て、記録媒体に記録されるプログラムに記述されたステップ は、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理は勿論、必ずしも時系列的に 処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。

引用符号の説明

[0070] ；！…衛星 八 2· · ·データ解析センタ、 3· · '行政機関、 4· · ·地表面（撮影対象）、 11 …地形モデル、 12· · ·地盤変動量、 13· · ·変化抽出図、 14, 15· · ·推定被災状況図

Claims

請求の範囲

[1] 所定の軌道回帰日数を持つ人工衛星に搭載したレーダ装置により、災害発生後の 応急対応時、復旧'復興時にわたって撮影対象を撮影し、撮影の結果得られたレー ダ画像データをデータ解析装置が利用して必要な情報を提供する災害対策支援方 法であって、

災害発生後、前記レーダ装置が、前記撮影対象を撮影可能な人工衛星の複数の 軌道のうち任意の軌道から前記軌道回帰日数よりも短!、日数で前記撮影対象を撮 影してレーダ画像データを取得するステップと、

前記データ解析装置が前記レーダ装置から前記災害発生後のレーダ画像データ を受信するステップと、

前記データ解析装置が、前記平常時に予め生成された撮影対象を含む画像デー タと前記災害発生後のレーダ画像データの差分力 変化域を抽出し、抽出した変化 域から応急対応時の変化抽出図を作成するステップと、

前記災害発生後の前記レーダ画像データの取得後、前記レーダ装置が、定期的 に前記撮影対象のレーダ画像データを取得するステップと、

前記データ解析装置が、前記災害発生後に定期的に撮影されたレーダ画像デー タを前記レーダ装置から取得するステップと、

前記データ解析装置が、前記災害発生後のレーダ画像データと前記災害発生後 に定期的に撮影されたレーダ画像データとの差分から変化域を抽出し、抽出した変 化域から復旧'復興時の変化抽出図を作成するステップと

を有することを特徴とする災害対策支援方法。

[2] 前記人工衛星に搭載したレーダ装置により、前記災害発生後の応急対応時、前記 復旧 ·復興時に加え、災害発生以前の平常時に前記撮影対象を撮影し、

平常時に、前記レーダ装置が、前記撮影対象のレーダ画像データを定期的に取得 前記データ解析装置が前記レーダ装置から前記平常時のレーダ画像データを受 前記データ解析装置が、前記平常時のレーダ画像データと前記災害発生後のレ ーダ画像データの差分力 変化域を抽出し、抽出した変化域力 応急対応時の変

を有することを特徴とする請求項 1に記載の災害対策支援方法。

[3] 平常時に、前記データ解析装置は、前記平常時に予め生成された前記撮影対象 を含む複数の画像データから地形モデル、地盤変動量、変化抽出図のいずれか 1 つ以上のデータを作成する

ことを特徴とする請求項 2に記載の災害対策支援方法。

[4] 前記応急対応時の変化抽出図を作成するステップにおいて、前記データ解析装置 は、前記 2つのレーダ画像データの差分が所定閾値を満足する画素または画素の集 合を変化域として抽出し、抽出した変化域から変化抽出図を作成する

ことを特徴とする請求項 1に記載の災害対策支援方法。

[5] 前記復旧'復興時の変化抽出図を作成するステップにおいて、前記データ解析装 置は、前記 2つのレーダ画像データの差分が所定閾値を満足する画素または画素の 集合を変化域として抽出し、抽出した変化域から変化抽出図を作成する

ことを特徴とする請求項 1に記載の災害対策支援方法。

[6] 前記平常時の変化抽出図を作成するステップにおいて、前記データ解析装置は、 前記平常時に予め生成された前記撮影対象を含む 2つの画像データの差分が所定 閾値を満足する画素または画素の集合を変化域として抽出し、抽出した変化域から 変化抽出図を作成する

ことを特徴とする請求項 3に記載の災害対策支援方法。

[7] 前記応急対応時のデータ解析に使用される前記閾値を、前記平常時に取得した 画像データを分析して得られる前記撮影対象に関する情報に応じて設定する ことを特徴とする請求項 4に記載の災害対策支援方法。

[8] 前記復旧 ·復興時のデータ解析に使用される前記閾値を、前記平常時に取得した 画像データを分析して得られる前記撮影対象に関する情報に応じて設定する ことを特徴とする請求項 5に記載の災害対策支援方法。

[9] 前記平常時のデータ解析に使用される前記閾値を、前記復旧 ·復興時における復 旧'復興の進渉状況に関する情報に応じて設定する ことを特徴とする請求項 6に記載の災害対策支援方法。

[10] 前記レーダ装置は合成開口レーダであることを特徴とする請求項 2乃至請求項 9に 記載の災害対策支援方法。