(57)【要約】【課題】衛星画像の解析結果とＤＥＭの解析結果を合わせることにより、硬質堆積岩地域における災害発生危険箇所の抽出を行うことができる硬質堆積岩地域の災害発生危険度評価方法を提供する。【解決手段】硬質堆積岩地域の災害発生危険度評価方法において、高分解能衛星画像からの、衛星画像の解析を行う際に植生の活性度を示す指標としてよく用いられるＮＤＶＩについて植生の活性度が低くなるほど値が高くなるように変更したｒＮＤＶＩを計算し、数値標高モデル（ＤＥＭ）より高度分散量を計算し、前記ｒＮＤＶＩと前記高度分散量を乗算し、硬質堆積岩地域の災害発生危険箇所の抽出を行う。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
（ａ）光学系センサを搭載した衛星から得られる高分解能衛星画像からの、衛星画像の解析を行う際に植生の活性度を示す指標としてよく用いられる正規化植生指数（ＮＤＶＩ）について植生の活性度が低くなるほど値が高くなるように変更したｒＮＤＶＩを計算し、
（ｂ）数値標高モデルより高度分散量を計算し、
（ｃ）前記ｒＮＤＶＩと前記高度分散量を乗算し、
（ｄ）硬質堆積岩地域の災害発生危険斜面の抽出を行うことを特徴とする硬質堆積岩地域の災害発生危険度評価方法。
【請求項２】
請求項１記載の硬質堆積岩地域の災害発生危険度評価方法において、前記ｒＮＤＶＩは（赤の波長帯の反射強度−近赤外線の波長帯の反射強度）／（近赤外線の波長帯の反射強度＋赤の波長帯の反射強度）であり、前記正規化植生指数（ＮＤＶＩ）〔（近赤外線の波長帯の反射強度−赤の波長帯の反射強度）／（近赤外線の波長帯の反射強度＋赤の波長帯の反射強度）〕について、植生の活性度が低くなるほど値が高くなるように変更したものであることを特徴とする硬質堆積岩地域の災害発生危険度評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、硬質堆積岩地域の災害発生危険度評価方法に係り、特に、硬質堆積岩地域において、災害が発生する危険度の高い斜面や流域の抽出を行う硬質堆積岩地域の災害発生危険度評価方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
日本では毎年、集中豪雨や地震などにより落石、斜面崩壊、地すべり、土石流など、多くの自然災害が発生している。これらの自然災害は、人々の生活だけでなく、鉄道の安全・安定輸送にも多大な影響をおよぼす。このため自然斜面について調査・点検を行い、地形・地質条件、湧水の有無、植生状況、斜面の変状や人工改変の有無などの自然災害の発生に関与する要因を評価し、防災計画を立てることは、自然災害を防止するために極めて重要である。従来、自然災害の発生危険度を評価するための調査としては、空中写真判読による広域的な地形・地質などの調査と、現地踏査による局所的な地質や地下水湧出の状況に関する調査および斜面の変状等の調査が行われてきた。
【非特許文献１】太田  岳洋，木谷  日出夫「数値標高モデルを利用した災害地形評価」，ＲＴＲＩ  ＲＥＰＯＲＴ  Ｖｏｌ．１７，Ｎｏ．８，２００３．８
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
斜面崩壊、地すべり、落石などの斜面災害発生の危険度を評価するためには、地形・地質、地下水、植生などの諸条件を勘案する必要がある。これらを総合的に評価する手法として、従来から空中写真判読が用いられてきたが、空中写真判読から得られる結果は定性的なものであり、判読を行う技術者によって判読結果に差異が生じる可能性があるなど、場合によっては客観性に欠けるという問題点がある。一方で、近年利用が盛んになりつつある数値標高モデル（ＤＥＭ：Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｅｌｅｖａｔｉｏｎ  Ｍｏｄｅｌ）や衛星画像を用いて、定量的に斜面の危険度を評価する手法が試みられている（上記非特許文献１参照）が、ＤＥＭを用いた斜面の評価では地形情報のみから災害の危険性を判断することとなり、また衛星画像を用いた斜面の評価では植生情報のみから災害の危険性を判断することとなるため、正確な危険度評価を行うことは難しい。
【０００４】
そこで、本発明では、硬質堆積岩地域で斜面の災害危険度に関する地形・地質条件と植生条件を定量的かつ客観的に評価するために、地形や土地被覆条件に関する数値標高モデル（ＤＥＭ）や衛星画像といった数値情報を用いた斜面の災害危険度評価手法について検討を行った。
【０００５】
本発明は、上記状況に鑑みて、衛星画像の解析結果と数値標高モデルの解析結果を合わせることにより、硬質堆積岩地域において災害発生危険箇所の抽出を行うことができる硬質堆積岩地域の災害発生危険度評価方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、上記目的を達成するために、
〔１〕硬質堆積岩地域の災害発生危険度評価方法において、光学系センサを搭載した衛星から得られる高分解能衛星画像からの、衛星画像の解析を行う際に植生の活性度を示す指標としてよく用いられる正規化植生指数（ＮＤＶＩ）について植生の活性度が低くなるほど値が高くなるように変更したｒＮＤＶＩを計算し、数値標高モデル（ＤＥＭ）より高度分散量を計算し、前記ｒＮＤＶＩと前記高度分散量を乗算し、硬質堆積岩地域の災害発生危険箇所の抽出を行うことを特徴とする。
【０００７】
〔２〕上記〔１〕記載の硬質堆積岩地域の災害発生危険度評価方法において、前記ｒＮＤＶＩは（赤の波長帯の反射強度−近赤外線の波長帯の反射強度）／（近赤外線の波長帯の反射強度＋赤の波長帯の反射強度）であり、前記正規化植生指数（ＮＤＶＩ）〔（近赤外線の波長帯の反射強度−赤の波長帯の反射強度）／（近赤外線の波長帯の反射強度＋赤の波長帯の反射強度）〕について、植生の活性度が低くなるほど値が高くなるように変更したものであることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、衛星画像および数値標高モデルを用いることで、硬質堆積岩地域における斜面の災害発生危険度を広範囲に、定量的かつ客観的に評価することが可能となる。そのため、本発明の災害発生危険度評価方法を硬質堆積岩地域において一次スクリーニングとして用いることで重点的に災害発生危険斜面として現地調査等を行う箇所を容易に絞り込むことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
本発明の硬質堆積岩地域の災害発生危険度評価方法は、光学系センサを搭載した衛星から得られる高分解能衛星画像からの、衛星画像の解析を行う際に植生の活性度を示す指標としてよく用いられる正規化植生指数（ＮＤＶＩ）について植生の活性度が低くなるほど値が高くなるように変更したｒＮＤＶＩを計算し、数値標高モデルより高度分散量を計算し、前記ｒＮＤＶＩと前記高度分散量を乗算し、硬質堆積岩地域の災害発生危険斜面の抽出を行う。よって、硬質堆積岩地域における斜面の災害発生危険度を広範囲に、定量的かつ客観的に評価することができる。
【実施例】
【００１０】
以下、本発明の実施の形態について詳細に説明する。
【００１１】
自然斜面の崩壊、地すべり、落石、土石流などの自然災害の発生は、地形・地質条件だけではなく地下水条件や土地被覆条件（植生や人工改変）などが関与すると考えられている。本発明では地形条件の解析に数値標高モデル（ＤＥＭ）を用い、土地被覆条件の解析に高分解能衛星画像を用いて自然斜面の災害発生危険度に関する評価を行った。現地の地質、地下水条件、微地形および植生の詳細については、現地踏査を行い、ＤＥＭと衛星画像の解析結果を補足した。
【００１２】
図１は本発明の実施例を示す硬質堆積岩地域の災害発生危険度評価を行うシステムの構成図である。
【００１３】
この図において、１は硬質堆積岩地域の災害発生危険度評価を行うための情報処理装置、２は高分解能衛星画像の入力部、３はその高分解能衛星画像に基づいて、衛星画像の解析を行う際に植生の活性度を示す指標としてよく用いられる正規化植生指数（ＮＤＶＩ）について植生の活性度が低くなるほど値が高くなるように変更したｒＮＤＶＩの演算部、４は数値標高モデル（ＤＥＭ）の入力部、５はその数値標高モデル（ＤＥＭ）より高度分散量を演算する高度分散量の演算部、６は前記ｒＮＤＶＩの演算部３からの演算結果と前記高度分散量の演算部５からの演算結果とを乗算する乗算部、７は乗算部６の結果から災害発生危険度の評価結果を表示する出力部である。
【００１４】
検討対象地域は、図２に示すように、岩手県宮古市の西方約１５ｋｍに位置する新里村茂市周辺（以下茂市地区と称する）である。対象地域は表１に示すように、中生代の頁岩、砂岩など硬質の堆積岩からなる。
【００１５】
【表１】
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今回の検討では、１９９９年に米国のＳｐａｃｅ  Ｉｍａｇｉｎｇ社が打ち上げた衛星ＩＫＯＮＯＳから取得される地上分解能１ｍの高分解能衛星画像（以降ＩＫＯＮＯＳ画像という）を使用した。ＩＫＯＮＯＳ画像は４つの波長帯（近赤外線、赤、緑、青）の反射強度画像で構成される。使用したＩＫＯＮＯＳ画像の撮影範囲と撮影日、ならびに対象地域の地形、地質、災害形態の特徴を表１に示す。
【００１６】
また、茂市地区において、航空機レーザープロファイル計測により作成した格子点間隔５ｍのＤＥＭを用い、地形計測を行った。ＤＥＭの諸元を表２に示す。
【００１７】
【表２】
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まず、ＩＫＯＮＯＳ画像を用いた判読及び解析結果について説明する。
【００１８】
ＩＫＯＮＯＳ画像のうち赤、緑、青の画像を組み合わせると、トゥルーカラー画像というカラーフィルムで撮影されたものと同じ発色を示す画像が得られる。また近赤外線、赤、緑の画像を組み合わせると、フォールスカラー画像という植生が赤色で表示される画像が得られる。この両方の画像を用いることで土地被覆条件のうち人工構造物、河川および森林などは容易に判別することができる。しかし落葉時期の植生に関しては、落葉樹林と、伐採地および伐採後の若齢二次林がいずれも同じような色で表現されるため、厳密に区別することが困難である。
【００１９】
一方で、植物に当った太陽光は、近赤外線の波長帯が反射され、赤の波長帯が吸収される。この特性を利用して、近赤外線と赤の波長帯の画像から、植生の有無や特徴（樹木と草の区別など）を把握できるとされている。そこで、近赤外線と赤の波長帯の反射強度を用い、演算を行った。演算の一例として、植生区分を行う際によく用いられる正規化植生指数（Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ  Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ  Ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ  Ｉｎｄｅｘ：ＮＤＶＩ）を計算した。なおＮＤＶＩは以下の式で算出される。
ＮＤＶＩ＝（ｎｉｒ−ｒｅｄ）／（ｎｉｒ＋ｒｅｄ）…（１）
ここで、ｎｉｒ：近赤外線の波長帯の反射強度
ｒｅｄ：赤の波長帯の反射強度
上記（１）式で求められるＮＤＶＩ値は、樹木や草が繁茂しているところなど植生の活性度の高い部分で大きくなり、川、道路、伐採地や崩壊地などの植生がない部分では小さくなる。
【００２０】
図３に茂市地区のＮＤＶＩ画像を示す。図中で黒色部分はＮＤＶＩ値が小さい部分であり、崩壊地などの裸地や伐採地、林道を示している。また、灰色から白で表される部分はＮＤＶＩ値が大きく、植生のある部分を示しており、白色になるに従い活発な植生であることを示している。植生はその群落ごとに異なるＮＤＶＩ値を示すため、ＮＤＶＩ画像を用いることでトゥルーカラー画像やフォールスカラー画像では困難であった落葉時期における落葉樹林、伐採地および伐採後の若齢二次林の区別が可能となる。また、崩壊地などの裸地も植生のある部分と明瞭に区別することができる。このＮＤＶＩ画像による植生の区分については、現地踏査によりその結果が妥当なものであることを確認した。
【００２１】
以上から、高分解能衛星画像は植生を区分するために有効なものであると判断できる。
【００２２】
次に、ＤＥＭを用いた地形計測結果について説明する。
【００２３】
茂市地区についてＤＥＭを用いた地形計測を行った。図４に地形計測結果の一例および空中写真判読と現地踏査で確認された茂市地区の最近の災害地形の分布（崩壊地や渓床堆積物の増加など）、表３に図４に示す流域Ａ，Ｂ，ＣについてＤＥＭから算出した流域地形量を示す。
【００２４】
【表３】
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図４において、流域ＡおよびＢでは渓床堆積物の著しい増加や、新しい崩壊の発生が認められる。一方、流域Ｃでは顕著な災害地形は認められない。また流域ごとの地形の特徴と災害の関係についてみると（表３）、流域Ａは他の２流域に比べて、全ての地形量の値が大きく、地形的に険しい特徴がある。このため、流域Ａにおける災害地形の発達は、地形条件によると考えられる。また、流域Ａと比較すると流域ＢとＣはほぼ同様の地形条件であると考えられるが、流域Ｂでは災害地形が多く分布し、流域Ｃでは災害地形がほとんど認められない。このことは、災害の発生は地形条件以外の要因も関係している可能性があることを示している。現地踏査の結果から、流域ごとの地質や地下水条件に顕著な違いは認められないことが確認された。このことから、地形条件以外の要因として植生が災害の発生に関与している可能性が考えられる。
【００２５】
次に、硬質堆積岩地域における災害発生危険度の評価について説明する。
【００２６】
上記したように、地形条件以外に植生が災害の発生に関与している可能性が考えられるため、衛星画像およびＤＥＭの解析結果を用いて災害発生危険斜面の抽出を試みた。また、図５は同地区のｒＮＤＶＩ値とＤＥＭの解析結果で得られた高度分散量（対象地域における高度の不偏偏差：起伏に関する指標）との乗算値を表した画像である。図３からわかるように、流域Ｂでは近年大規模な伐採が行われているが、流域Ｃでは伐採など植生の大規模な改変は行われていない。前述のように、この二つの流域の地形条件がほぼ同様であることを考慮すると、流域Ｂにおける大規模な伐採が新たな崩壊の発生や土砂供給量の増加に関する要因の一つとなった可能性が高い。また、流域Ａは過去の伐採により現在の植生は若齢二次林となっている。伐採という植生の大きな変化があったという点では流域Ｂと同様であるが、流域Ａは流域Ｂと比べ災害地形の発達が顕著である。これは以前に大規模な伐採が行われたこと以外に、流域Ａは流域Ｂ、Ｃと比較して表面積比や高度分散量が大きく（表３参照）、全体的に起伏に富んだ地形であることが災害地形の発達に寄与していると考えられる。
【００２７】
図５では、ｒＮＤＶＩ値と高度分散量の乗算値が流域Ａで最も大きく、次に流域Ｂ、そして流域Ｃでは極端に小さいことが示されている。これは、図４に示した災害地形の発達状況と一致しており、このことから、ｒＮＤＶＩ値と高度分散量の乗算値が災害発生危険度を表していることが明らかとなった。
【００２８】
本発明では、茂市地区について数値標高モデルと衛星画像という数値情報を用いた硬質堆積岩地域における災害発生危険度の評価を試みた。その結果は以下のようにまとめられる。
【００２９】
（１）高分解能衛星画像を解析することで植生を区分することが可能である。
【００３０】
（２）数値標高モデルを用いた地形計測により、その地域の地形条件を定量的に評価することができる。
【００３１】
（３）対象とする硬質堆積岩からなる地域において地質条件や地下水条件に顕著な違いがない場合、高分解能衛星画像による植生区分と数値標高モデルによる地形計測結果を統合することにより、地形条件および植生の両面から自然斜面における災害発生の危険度に関する評価を定量的に行うことが可能である。
【００３２】
なお、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、本発明の趣旨に基づき種々の変形が可能であり、これらを本発明の範囲から排除するものではない。
【産業上の利用可能性】
【００３３】
本発明の硬質堆積岩地域の災害発生危険度評価方法は、硬質堆積岩地域における斜面の災害発生危険度を広範囲に、定量的かつ客観的に評価する災害発生危険箇所の抽出に利用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】本発明の実施例を示す硬質堆積岩地域の災害発生危険度評価を行うシステムの構成図である。
【図２】検討対象地域の位置を示す図である。
【図３】茂市地区のＮＤＶＩ画像を示す図（図の一辺は約４ｋｍ）である。
【図４】茂市地区の最近の災害地形の分布を示す図（図の一辺は約４ｋｍ）である。
【図５】茂市地区における衛星画像から求めたｒＮＤＶＩ値とＤＥＭから算出した高度分散量の乗算値を示す図（図の一辺は約４ｋｍ）である。
【符号の説明】
【００３５】
１    硬質堆積岩地域の災害発生危険度評価を行うための情報処理装置
２    高分解能衛星画像の入力部
３    ｒＮＤＶＩの演算部
４    数値標高モデル（ＤＥＭ）の入力部
５    高度分散量の演算部
６    乗算部  
７    災害発生危険度の評価結果を表示する出力部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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