Detecting Tsunami Affected Area using Satellite SAR Imagery Shunichi KOSHIMURA and Masashi MATSUOKA Using a capability of SAR(Synthetic Aperture Radar

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しじんひろき
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1 Detecting Tsunami Affected Area using Satellite SAR Imagery Shunichi KOSHIMURA and Masashi MATSUOKA Using a capability of SAR(Synthetic Aperture Radar) image analysis, the authors develop a method for mapping tsunami affected area, focusing on the relationship the backscattering features between pre and post-event SAR images. The method was applied to Aonae district in Okushiri island which was the most devastated by the 1993 Hokkaido Nansei-oki earthquake tsunami (Okushiri tsunami) to identify the the severity of structural damage with a fragility curve of pre-post SAR image features and probability of structural destruction. 1. QuickBird, IKONOS, WorldView 2008 SAR SAR SAR SAR 5 SAR SAR2SAR 1 SAR 2. SAR SAR Matsuoka and Nojima 2010 SAR - SAR SAR1 2 SAR SAR

2 1427 合成開口レーダーを利用した津波被害の面的把握図-2 a-d 本研究の対象領域奥尻島青苗 5区と e 測定された津波遡上高首藤 1994 図中の数字は遡上高の想定値 m 表-1 航空写真の目視判読による奥尻島青苗地区の家屋被害被害分類判読基準棟数 a 流失全壊大破浸水域内で流失か屋根の形状に変化が認められる 417 b 流失全壊焼失大破浸水火災域内で流失か屋根の形状に変化が認められる 123 c 焼失全壊大破火災域内で焼失か屋根の形状に変化が認められる 75 d 全壊大破津波浸水域火災域に含まれないが屋根の形状に変化が認められる 11 e 中破以下屋根の形状に変化が認められない 143 合にはその場所に放射されたマイクロ波は表面反射や体積散乱等により反射波として衛星に戻る成分が小さくなるこの変化を捉えることが SAR 画像解析による建 2 物被害抽出の基本的な考え方である Matsuoka and Nojima 2010 は地震前後の SAR 画像を用いた建物被害検出手法を以下のように提案したまずイベント発生前後の 2 時期の観測画像を用意し N は計算するウィンドウ内のピクセル数ここでは両画像のピクセル位置をアフィン変換等により正確に合 Ibi, Iai はそれぞれイベント前後の画像の N=13 13=169 わせるその後 SAR 画像特有のノイズスペックルノ i 番目におけるピクセル値 Îbi, Îai はイベント前後の i 番目イズを低減するためのフィルタ処理を行いて平滑化しのピクセルの周囲の平均値である地震によるイベント前後の画像から後方散乱強度の差分 d と相関係建物被害は dとrを説明変数とした合成変量判別得点 2 により計算する数r を式 1 ZRj 式 3 と 1995 年兵庫県南部地震の建物被害の統計 1 情報を関連づけて検出する 3 以下では判別得点 ZRj と実際の津波被害との関連づけを行う具体的には奥尻島青苗地区の 1993 年北海道南西沖地震被災前後の航空写真を用いて家屋被害の判読

3 1428 図-3 土木学会論文集 B2 海岸工学 Vol. 66 No 航空写真の判読による奥尻島青苗地区の家屋被害の分類図中のラインは Shuto 2007 で報告された津波浸水域と火災域を行いこれを実被害データとして用いる 3. 航空写真による家屋被害判読において屋根が消失流失あるいは焼失または部分的に欠損していた場合には被害有 Destroyed としたすなわち被害有の場合には津波による流失全壊大対象領域は 1993 年 7 月 12 日北海道南西沖地震津波に破および火災による焼失のいずれかに相当することにより壊滅的な被害が報告された奥尻島青苗地区であるなる一方中破以下の軽微な被害状況を航空写真から図-2 ここでは 1990 年 10 月 29 日と 1993 年 7 月 14 日撮は判読することは難しい既往の現地調査結果をみても影の 2 枚の写真を用いて青苗地区 769 棟の家屋被害判悉皆的に家屋被害状況を調査した事例が無いため本研読を実施した具体的な手順を以下に示す究では中破以下 Survived として分類することに 1. 航空写真のオルソ化被災前後の 2 枚の航空写真をしたスキャナでデジタル化した後にオルソ化する航空家屋被害分類の空間分布を図-3 に示す被害棟数の内写真は 1990 年 10 月 29 日三和航測株式会社撮影訳は表-1 に示す通り a 津波による破壊流失 417 件と 1993 年 7 月 14 日国際航業株式会社撮影の 2 枚を利用した 2. 建物インベントリの作成被災前の建物のポイントデータを作成する b 津波および火災による焼失流失 123 件 c 火災による焼失 75 件 d 破壊要因が特定できない家屋 11 件 e 大破以下屋根の形状に変化が認められないは 143 件であったここで重要なのは被害分類 b と c の解 3. 被害判読被災前後の建物の屋根の形状変化と釈である特に b は浸水域と火災域とが重なる領域にあ Shuto 2007 による津波被災地図浸水域火災域るため津波のみによって破壊流失したか津波によを示したものを参考にしながら建物データに被害り部分的に破壊された後に延焼火災により焼失したか属性を付与する津波には耐えたが延焼火災によって焼失したという 3 なお被害判読結果は表-1 に示す様に 5 通りに分類し通りの解釈が成り立つ一方 c の被害火災域で見ら被害の有無は屋根の形状変化に着目して判断したここれた家屋被害は津波の浸水が認められないため火災でいう屋根の形状変化とは被災前後の航空写真の比較によるものであることは明らかである b と c の被害棟数

4 4 a, b 1993SARc Z Rj SAR JERS Japanese Earth Resources Satellite SAR4 a, bjers SAR2 3Z Rj 4 c 3 Z Rj Z Rj P D 1. Z Rj Z Rj 2. 1 a-de 50 P D 3. P D Z Rj Z Rj P D 2000 Z Rj P D 5 SARZ Rj 2 JERS SAR 4 4 µ=-1.53 σ=1.16 R 2 =0.73SAR Z Rj -2.5 Z Rj =1 SARZ Rj SAR 654 SAR

5 5 SARZ Rj SAR SAR Z Rj Z Rj Z Rj SAR SAR 20 ID 08E52010a 6 SAR pp pp pp No pp Matsuoka, M. and N. Nojima (2010) : Building Damage Estimation Using Seismic Intensity and Satellite L-band SAR Imagery, Proc. 7th International Conference on Urban Earthquake Engineering and 5th International Conference on Earthquake Engineering, Center for Urban Earthquake Engineering, Tokyo Institute of Technology, pp Shuto, N. (2007) : Damage and Reconstruction at Okushiri Town Caused by the 1993 Hokkaido Nansei-oki Earthquake Tsunami, Journal of Disaster Research, Vol. 2, No.1, pp

kobe_sar4.p65

kobe_sar4.p65 o.55, pp.53-6, 22. SAR DETECTIO OF BUILDIG DAMAGE AREAS DUE TO EARTHQUAKES USIG SATELLITE SAR ITESITY IMAGES Masashi MATSUOKA and Fumio YAMAZAKI An imaging radar called synthetic aperture radar (SAR) has