平成 18 年度京都大学防災研究所共同研究 ( 研究集会 18K-07) 宇宙測地 リモートセンシング技術による地殻変動研究の発展 2007 年 ( 平成 19 年 ) 1 月 18 日 SAR による地殻変動観測 Crustal Deformation Observation by SAR 国土地理院地理地殻活動研究センター地殻変動研究室長 飛田幹男 Mikio Tobita (Geographical Survey Institute, Japan) E-mail: tobita@gsi.go.jp 引用 : 飛田,SAR による地殻変動観測, 京大防災研研究集会,2007
謝辞 Acknowledgment だいち (ALOS) のデータは, 国土地理院と JAXA の 陸域観測技術衛星データによる地理情報の 把握等に関する共同研究 に基づき,ALOS デー タの校正 検証及び地上システムの調整 検証 のため,JAXA から国土地理院に提供されたも のです 提供データの著作権はMETI, JAXA に あります
地殻変動計測に有効な PALSAR C,X バンドに対する L バンドの優位性 1. 植生のある場所で干渉 Coherent in vegetated area 2.Phase Unwrapping が楽 Easier phase unwrapping 3. 賞味期限が長い Longer temporal baseline 4. 臨界基線が長い ( 軌道制御の要求精度が緩い, 干渉確率が高い ) Longer critical baseline 5. 大きな地殻変動が計測可能 Larger gradient of displacement
干渉 SAR の干渉条件 Conditions for SAR Interferometry decorrelation γ = γ thermal γ temporal γ spatial γ thermal : システム固有の成分 γ temporal : テンポラルベースライン ( 観測期間 ) による成分 : 基線による成分 γ spatial (spatial baseline decorrelation, geometrical decorrelation, phase slope)
correlation: 干渉性の尺度 γ = N N s s 2 1 1 s N * 2 s 2 2 s 1, s 2 : データ 1,2 のシグナル N: ウインドウ内のピクセル数 注意 :Correlation Map は, 軌道縞を除去してから計算 作成
S/N 比 JERS-1 と PALSAR JERS-1 RAW データのレンジスペクトラム PALSAR RAW データのレンジスペクトラム 95 東京 信号強度 db 90 85 80 75 70 7dB 13dB 65 周波数
システム固有のコヒーレンス γ = γ thermal γ temporal γ spatial SNR γ = themal SNR +1 γ thermal ~ 0.83 (JERS-1) ~ 0.95 (PALSAR)
Temporal Decorrelation 阪神大震災の干渉図では 2 年 5 ヶ月でも干渉 データの賞味期間が長い 地殻変動計測に有効な PALSAR C,X バンドに対する L バンドの優位性 1992 年 9 月 -1995 年 2 月 1. 植生のある場所で干渉 coherence in vegetated area 2.Phase Unwrapping が楽 easier phase unwrapping 3. 賞味期限が長い long temporal baseline 4. 臨界基線が長い ( 軌道制御の要求精度が緩い, 干渉確率が高い ) longer critical baseline 5. 大きな地殻変動が計測可能 larger gradient of displacement
ハワイ島 (SIR-C Rosen et al.,1996) C バンドに対する L バンドの優位性 C バンド ( 波長 5.6cm) L バンド ( 波長 24cm) 植生のある地域では C バンドは干渉し難い L バンドは植生を透過して干渉する
γspatial 1.0 干渉画像のコヒーレンス相関係数 (Correlation) Baseline Decorrelation 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 0 臨界基線長 Critical Baseline 臨界基線長は長いほど良い Longer critical baseline gives higher coherence. (Tobita and Rosen, 1996) JERS-1 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000 11000 基線垂直成分 B (m) B B c = ρ λρ 2R tan res i i
γspatial 1.0 Baseline Decorrelation 臨界基線長 Critical Baseline B c = λρ 2R tan res i 相関係数 (Correlation) 0.8 0.6 FBS 34.3 0.4 ERS-1 ENVISAT 0.2 (Tobita and Rosen, 1996) JERS-1 0.0 0 2000 4000 6000 8000 10000 B ρ ALOS 基線長垂直鉛直成分 B (m) 12000 14000 i
Critical Baseline の導出 Derivation Zebker and Villasenor (1992), Gatelli et al. (1994), Hanssen (2001) より簡明 地上 y(m) あたりの干渉位相差は, 4π 2 φ = y sinθ (rad) = y sinθ (cycle) λ λ θ で微分して φ 2 = y cos θ θ λ 図から ρdθ = B なので, 2B dφ = y cosθ λρ B A 1 A 2 ρ ysinθ inc1 レンジ長 ysin θ にかかる時間はdt = 2ysin θ /cなので, 1 秒あたりのフリンジレートは, φ cb df FR = t λρ tanθ dθ P θ inc1 θ inc2 P1 P2 y dθ = θ Q inc2 ysinθ θ inc2 inc1 (< 0)
Spectral Shift df FR φ cb = t λρ tanθ B R Master Slave この後方散乱波周波数スペクトルのシフト周波数がレーダーバンド幅 B R と等しくなるともはや干渉しない よって, このときの垂直基線成分を B c と表すと,Critical Baseline B c が得られる 干渉可 B c = B R λρ tanθ = c λρ tanθ 2Rres θ : Incidence angle Rres =c/(2b R ): Range resolution (m) 干渉不可
Far 側 ( 衛星と反対側 ) 斜面のコヒーレンス ( 干渉性 ) が高いのはなぜか? 最高のコヒーレンスを得たい Central Java Roughly flattened, geocoded PALSAR Interferogram 例 :Mt.: Sendara,, Java 2000m 3000m Topo of Mt. Sendara Why do far slopes have better coherence? PALSAR FBS HH Apr 29, 2006 Jun 14, 2006 Offnadir: 34.3º Incidence θ : 38.7º B = -1,629m Height/cycle=35m( 標高 2,900m で地形縞 83 本 ) # of orbital fringe: 880 本 ALOS
地形がある場合 Critical Baseline with topo (slope) 臨界基線の式, B c = B R λρ tanθ λρ tanθ = c 2Rres θ を θ ζ に置き換えればよいので, θ : 入射角 inc ζ : 傾斜角 slope B c = B R λρ tan( θ ζ ) c = λρ tan( θ ζ ) 2Rres 衛星側 (Near 側 ) 斜面の場合 B c 小 Low coherence 衛星と反対側 (Far 側 ) 斜面の場合 B c 大 High coherence θ ζ >0 ζ <0 θ
Far 側斜面のコヒーレンスは高い 例 :Mt.: Sendara,, Java B = -1,629m 初期干渉画像 ALOS 地形考慮のフリンジレート 地形考慮の臨界基線 φ cb FR = t λρ tan( θ ζ ) B c = λρ tan( θ ζ ) 2Rres Far Flat Near Slope ζ -30º 0º +30º Fringe rate Lower - Higher B c (m) 24,000 15,000 1,400 Coherence High High No θ =38.7º Topo of Mt. Sendara ALOS -30 Slope of Mt. Sendara Flattened, Geocoded +30
Far 側斜面はいつでもフリンジレートが低い Far slopes always have lower fringe rate than near. B の符号によって, 軌道縞と地形縞の符号が同時に変わるので,Far 側斜面はいつでもフリンジレートが低い 利島 Mt. Sendara, Java 初期干渉画像 ALOS ALOS
地殻変動計測に有効な PALSAR C,X バンドに対する L バンドの優位性 1. 植生のある場所で干渉 Coherent in vegetated area 4.Phase Unwrapping が楽 Easier phase unwrapping 3. 賞味期限が長い Longer temporal baseline 4. 臨界基線が長い ( 軌道制御の要求精度が緩い, 干渉確率が高い ) Longer critical baseline 5. 大きな地殻変動が計測可能 Larger gradient of displacement
パキスタン北部地震 Pakistan EQ 2005 Eurasia plate 2005 年 10 月 8 日 Mw 7.6 死者 86,000 人 インドプレートがユーラシアプレートと約 40mm/ 年の速さで衝突し 世界最高峰を形成している場所で発生した逆断層型 (thrust fault type) の地震 India plate Himalaya
干渉 SAR 画像 ENVISAT(C バンド ) バラコット 近づく ( 隆起 東向 ) -2.8 遠ざかる ( 沈降 西向 ) -1.4 0 1.4 2.8 衛星 - 地表視線方向の変位量 (cm) 2005 年 9 月 17 日 10 月 22 日 ムザファラバード 衛星視線方向 20km
画像マッチング法によるパキスタン北部地 震に伴う三次元地殻変動三次元地殻変動マッピング 変動が大き過ぎると InSAR では計測できない そこで, 新しい変動計測手法 画像マッチング 2 時期の SAR 画像を使用位相ではなく振幅データを使う (not 干渉 SAR) 大きな地殻変動を捉えるツールとして利用可能 干渉 SAR と画像マッチングの間に感度のギャップがある このギャップが PALSAR は小さい Sensitivity gap of PALSAR between InSAR and pixel offset method is smaller than C,X-band SAR.
斜め上から見た図 17 September - 22 October 2005 衛星 SAR の位置関係概念図 (SAR 撮影地表付近を真上から見た図 ) Ascending( 北行 ) Descending( 南行 ) N 19 September - 24 October 2005 03 September - 12 November 2005 Azimuth W E 進行方向 衛星 Range 視線方向 視線方向 Range 衛星 S Azimuth 進行方向 視線方向 視線方向
活断層との比較 ( 詳細 ) 色が上下成分 color: vertical 矢印が水平成分 arrow: Hori. 北側は 1.5km 西? 断層位置 南に約 20km 延長総延長は 90km
鳥瞰図南上空から
三次元アニメーション ( 地殻変動後 DEM の計算は飛田による 三次元表示はフリーソフトウェア : カシミールによる ) SAR 解析による地殻変動値を 25 倍ずつ誇張して表示したもの 下盤が上盤の下に潜り込み 上盤が乗り上げている 1 3 1 2 2 The hanging wall overrides the foot wall, while the foot wall subducts beneath the hanging wall. 3
地殻変動の勾配 (gradient) の臨界値なぜ, 変動の大きい上盤側が干渉しないのか? Why hanging wall is decorrelated? decorrelation 3-D displacement field from pixel offsets (InSARでない)SAR 画像のマッチングで求めた三次元地殻変動場 ENVISAT Descending 2005/09/17-2005/10/24
地殻変動の勾配 (gradient) の臨界値 (Critical Gradient of Displacement) 新しい導出 Tobita, 2006 地殻変動 ρ がレンジ方向に, ρ λ φ = (m/m) ρ 2 ρ の勾配をもっているとき, 後方散乱波の周波数スペクトルのシフト量は, φ c φ df FR = (cycle/s = Hz) t 2 ρ これが, レーダーバンド幅 B R (=c/(2rres)) と等しくなると干渉しない よって, φ ρ c = 2 c 2 c Rres = 1 Rres (cycle/m) B R これは, レンジ分解能距離あたり 1 サイクルの位相回転を超えると干渉しなくなる という 地殻変動の勾配の臨界値 を意味する ρ ρ c = λ 1 2 Rres (m/m)
地殻変動の勾配 (gradient) の臨界値 (Critical Gradient of Displacement) 新しい式 Tobita, 2006 ρ ρ c = λ 1 2 Rres (m/m) 地殻変動勾配臨界値 (mm/m) ERS-1 Envisat Radarsat JERS-1 ALOS FBD ALOS FBS 2.9 3.0 5.7 11.7 11.0 22.1 一般に, 震源の浅い地震に伴う地殻変動は大きな地殻変動勾配を持つ また, 大きな地殻変動は大きな地殻変動勾配を持つ これらは, 被害の大きな地震である PALSAR FBS は, これら被害の大きな地震に伴う地殻変動のほぼ全体をとらえることができる FBD では, この利点が半減してしまうため, 観測計画には工夫が必要である この議論には, 基線長は関係ない 基線長が短くても関係ない
なぜ, 変動の大きい上盤側が干渉しないのか? パキスタン地震の断層モデルと地殻変動 3 成分 LOS Gradient 1 Profile of the LOS Gradient 上盤側の地殻変動勾配は 0.1~5 mm/m footwall hanging wall ENVISAT Descending 2005/09/17-2005/10/24
なぜ, 変動の大きい上盤側が干渉しないのか? Gradient of displacement at Pakistan LOS Gradient (mm/m) 1 上盤側の地殻変動勾配は 0.1~5 mm/m ENVISAT footwall ALOS Fault line hanging wall 経度 longitude ENVISAT Descending 2005/09/17-2005/10/24
なぜ, 変動の大きい上盤側が干渉しないのか? Displacement gradient B =+300m (~B c/4) Decorrelation due to topo Decorrelation due to land slides PALSAR can give coherence on hanging wall. L-band is more robust to measure large displacements by InSAR. ENVISAT Descending 2005/09/17-2005/10/24
なぜ, 変動の大きい上盤側が干渉しないのか? Displacement gradient B =+300m (~B c/4) Decorrelation due to topo Decorrelation due to land slides PALSAR can give coherence on hanging wall. L-band is more robust to measure large displacements by InSAR. ENVISAT Descending 2005/09/17-2005/10/24
干渉条件のまとめ B が大きくなり地表を見る角度差が大きくなると, フリンジレートの差が大きくなり, これが, レーダーバンド幅と等しくなると, 後方散乱波の周波数スペクトルが重ならなくなり, 干渉がなくなる 臨界基線 B c は 軌道縞間隔がレンジ解像度長と等しい という条件と等価 Far 側斜面はコヒーレンスが高い 地殻変動の勾配臨界値は,PALSAR FBS は ERS の 7 倍 大きな地殻変動までカバーできる PALSAR は InSAR と画像マッチング法のギャップが小さい FBS(28MHz) は FBD(14MHz) と比べて, レーダーバンド幅 2 倍, レンジ解像度が 1/2,B c が 2 倍で有利 地殻変動観測でも 2 倍有利
地殻変動を抽出する 3 つの SAR 画像分析法 分析法計測可能な成分計測精度適用例 SAR 干渉法 InSAR 視線方向成分 2 組から二次元成分 数 mm~ ~ 数 cm 1995 年兵庫県南部地震 画像マッチング法 Pixel offset 視線方向と衛星飛行方向 2 組から三次元成分 1m 2005 年パキスタン地震 加色混合法 Amplitude comparison 上下成分 隆起 沈降のセンスのみ 2004 年スマトラ沖地震
人工衛星画像解析によって判明した 2004 年 ( 一部 2005 年 ) スマトラ島沖地震に伴う隆起沈降域 14 12 10 プレパリス島ココ島ランドフォール島アンダマン諸島北センチネル島南センチネル島小アンダマン島 8 ニコバル諸島 スンダ海溝 大ニコバル島 6 4 2 0 隆起隆起の可能性沈降沈降の可能性変化が見られない km 0 100 200 90 92 94 2004/12/26 震央 2005 年の地震に伴う変動調査域 スマトラ シムルエ島 2005/03/28 震央 96 98 ニアス島
現地調査との比較 Caltech Tectonics Observatory の Kerry Sieh 教授によるシムルエ島の調査 驚くほど一致している 131cm 155cm 150cm 130cm
人工衛星画像解析によって判明した 2005 年スマトラ地震に伴う隆起沈降域 隆起と沈降の境界が図の 橙色の線であると推定される ピボットライン
人工衛星画像解析によって判明した 2004 2005 年スマトラ沖地震に関する知見 14 12 10 プレパリス島ココ島ランドフォール島アンダマン諸島北センチネル島南センチネル島小アンダマン島 RADARSAT,ENVISAT データ 60 以上のシーンを解析 (1) 破壊域の北端は Coco 島付近まで (2) 破壊領域の長さは 1,670km (3) 全体的傾向として スンダ海溝から東側の約 145km の線を境にして 西側の島々では隆起 東側の島々では沈降が見られた 8 6 4 2 隆起 隆起の可能性 沈降 スンダ海溝 沈降の可能性 変化が見られない km 0 100 200 145 km 0 90 92 94 ニコバル諸島 大ニコバル島 2004/12/26 震央 2005 年の地震に伴う変動調査域 スマトラ シムルエ島 2005/03/28 震央 96 98 ニアス島
プレート沈み込み境界における地震時の隆起と沈降 バンカル ニアス トゥアング アンダマン シムルエ ニコバル スマトラ 沈み込むプレートに引きずられて下向きに変形した上側のプレート先端部が跳ね上がって地震を発生させる このとき 図のように隆起と沈降が生じる 断層の上端部付近の島では隆起 下端部付近の島では沈降となる SAR 画像分析結果は 断層モデルのうち 断層の位置を拘束する
衛星レーダー画像に基づく 2004 年 12 月 26 日スマトラ沖地震の断層モデルから計算した上下変動 津波の数値シミュレーションで使用されている断層モデルの中から 海洋研究開発機構 (JAMSTEC) ( http://www.jamstec.go.jp/jamstec-j/sumatra/3_2/fig1.html ) の断層モデルを参考にして 5 枚の断層面を想定した 続いて SAR 画像から得られた隆起沈降の分布に整合するように 断層の位置 走向 すべり角 断層の長さ 幅を調整した 深さおよび傾斜角は山中氏の結果を用いている すべり量は断層面 1,2 によるすべりの合計がモーメントマグニチュード Mw=8.8 となるように調整して 次に全断層のすべりの合計が Mw=9.0 となるように残りの断層面のすべり量を調整した モデル作成 : 水藤尚
まとめ 干渉条件に関する理論的考察から, だいち PALSAR は, 被害地震に伴う大きな地殻変動にも有効であることがわかった コヒーレンス, 位置精度, 軌道制御精度, 軌道情報精度等, 多くのすぐれた点を持つ PALSAR は, 予想どおり, または, 予想以上の性能を持っていることが確認されつつある 注意点従来ではあきらめていた長い垂直基線でもコヒーレンスが得られるようになって, 従来無視できた DEM の誤差, ジオイド高や樹高が干渉結果に影響するケースがあるので, 注意が必要である
GPS+InSAR 融合の研究 (~2004) 目的 : 干渉 SAR データと GPS データから 高分解能の三次元変動場を推定する 目標 : 干渉 SARデータとGPSデータとの統合手法を構築する 干渉 SAR データ 高空間分解能 1 方向 従来は別々に扱われることが多かった GPS データ 三次元ベクトル 空間離散的 統合 高空間分解能三次元変動場
Realize Fusion between SAR and GPS ALOS Courtesy of JAXA GEONET Continuous GPS network consisting of 1224 stations GPS Earth Observation Network System of GSI fusion precise measurement by InSAR frequent observation high resolution (inter)national position reference 3D vectors of crustal deformation continuous monitoring (1/30s int) infrastructure for geoscience and disaster prevention
干渉画像中のカラーバーが同じである理由 同じカラーバーを採用しているソフトウェア ROIPAC GAMMA Vexel GSISAR C. Werner が開発した画像表示プログラム ( dismph 等 ) は InSAR 処理とは直接に関係ないということで 申し出のあった人等に好意で使用が許可されている Thank you!