衛星データを利用した大規模氾濫地域の抽出
Detection of the large-scale flood area using satellite data
○伊東明彦（宇宙技術開発） ・米勢嘉智・藤原直樹・荒木千博・矢神卓也（建設技術研究所）

１:背景・目的

災害時に利用が期待されるSARセンサ

［背景］

衛星名

TerraSAR-X

COSMO-skymed（1-4号機）RADARSAT-2

ALOS-2

運用国

ドイツ

イタリア

カナダ

日本

運用機関

Infoterra社

ASI（イタリア宇宙庁）

MDA社

JAXA

打ち上げ日

2007年

2007、2007、2008、2010年

2007年

2013年度予定

周波数

Xバンド（9.6GHz帯）

Cバンド（5.405GHz帯）

Lバンド（1.2GHz帯）

解像度/観測幅

Xバンド（9.6GHz帯）
1.1、2.2、3.4m：5、10km
3.3/6.6m：50km
18.5m：150km

1m：10km
3/5m：40km
16/30m：100/200km

1/3/8m：8/20/50km
8/25m：50/100/150km
60/100：300/500km

1-3m：25km
3/610m：50/50/70km
100/60m：350/490km

偏波（※）

Sigle、Dual

Sigle、Dual

Sigle、Dual、Full

Sigle、Dual、Full

回帰日数11日

16日

24日

14日

撮影頻度

2回/日
（6時頃、18時頃）

2回/日（6時頃、18時頃）

2回/日（6時頃、18時頃）

1～2回/日（12時頃）

災害時のデータ提供の枠
組み

国際災害チャータJAXA-ASI協定

国際災害チャータ

－近年、台風の大型化により浸水被害が多発
都市域における浸水被害の影響は、都市機能を麻痺させ、甚大なる被害が発生（2011年のタイ国における洪水被害では、航空機搭載合成開口レーダ（Pi-SAR-L）がデータを取得し、浸水エリアの把握に利用されたことで、SARセンサの有効性を認識）［目的］
 運用中の衛星SARデータに着目し、都市域を対象とした浸水エリアの早期把握に寄与するための浸水エリア抽出方法を開発する。
 衛星SARデータは、観測頻度が少ないことから、補完手段として気象衛星データの可視データを利用した浸水エリア抽出の可能性を検討する。

備考

国内に受信局あり

SCANSARモードで1日に日本国土を約8回撮影可能
SPOTLIGHTモードで1日に3～6回撮影可能

２:研究内容［SARデータを利用した検討］

緊急プログラミングあり
災害時のデータ取得を想（Tasking の4～12時間前 定し、予めベースマップをまでに撮影内容を決定）作成する計画あり
データの出荷が、カナダ局受信後、4時間以内に可能

3:対象地域と使用データ

浸水状態を観測したSARデータを利用し、都市域における浸水エリア抽出方法を開発するとともに課題を整理する。また、周波数の違いが抽出結果・精度に与える影響を整理する。これらの課題をもとに、浸水前後のデータを利用する等、精度向上策を検討する。
衛星名［気象衛星データを利用した検討］
気象衛星データを利用した浸水エリ
ア抽出方法を開発すると共に課題を整理する。また、将来センサ（ひまわり8号・9号）を想定した検討を実施する

MTSAT-2（ひまわり7号）
気象衛星センター

運用機関
打ち上げ日
波長

2006年
可視（VIS）：0.55～0.90μm
赤外1（IR1）：10.3～11.3μm
赤外2（IR2）：11.5～12.5μm
水蒸気（WV）：6.5～7.0μm
3.8μm帯（SW）：3.5～4.0μm
VIS ：1.0km
IR、WV、SW ：4.0km

分解能

観測頻度

30分ごと
（全球観測は1時間）［研究地域］［使用データ］

本研究が都市域の浸水域把握を目的としていることと、周波数の違いが抽出結果に与える影響を確認するためXバンド、Cバンド、およびLバンドのデータがほぼ同時期に撮影したデータが整備されていることを考慮し、東日本大震災により広域に浸水したことが確認されている宮城県沿岸域とした。

ひまわり8号
ひまわり9号
気象衛星センター（衛星の運用：PFI事業者）
2014年、2016年（予定）
可視・近赤外：6チャンネル
熱赤外：10チャンネル

可視 ：0.5km
近赤外：1.0km
赤外 ：2.0km
2.5分±10秒（全球観測は10分）

観測モード
観測日時
（UTC)
分解能
撮影方向
入射角度
偏波
観測モード
観測日時
（UTC)
分解能
撮影方向
入射角度
偏波

浸水

非浸水

COSMORADARSAT-2
SkymedSTRIPMAP
FINE
HIMAGE
2011/3/12 8:28
2011/3/12
20:38
3m
5m
右観測
右観測
51.12度
37.96度
HH
HH
FINE
-

2011/5/23
20:38
5m
右観測
37.96度HH

ALOS/
PALSAR
高分解能
モード
2011/3/13
13:127m
右観測
53.7度
HH
高分解能
モード
2008/6/21
13:147m
右観測
55.2度
HH

［気象衛星データを利用した浸水エリアの抽出］

４.解析結果

気象観測データ（MTSAT）を利用した検討［SARデータを利用した浸水域の抽出（1時期）］
センサ共通の課題
 建造物が多く立地する地域は浸水エリアの抽出が難しい。
 起伏がある山間部では、レーダーシ
ャドウを誤抽出する

災害前：3月10日9:32（UTC 00:32）
RADARSAT-2（2011/3/12 20:38）

COSMO-Skymed（2011/3/12 8:28）

災害後：3月12日14:32（UTC 05:32）

 2時期の輝度の変化量と2時期目の輝度の値に閾値を設定し、抽出。

ALOS/PALSAR（2011/3/13 13:12）※観測日時はUTCセンサの比較
 COSMO-Skymedはスペックルノイズが多く、ノイズの除去が必要。
 PALSARは、平坦な農地等を誤抽出する
検出率
COSMO-Skymed34.61%

誤抽出

次期センサ（ひまわり8号と9号）を対象とした検討

19.99%

RADARSAT-2

41.04%

19.85%

ALOS/PALSAR

31.71%

17.71%

検出率：航空写真判読による浸水エリアの中で、SARデータが浸水域として抽出した画素の割合
誤抽出：浸水エリア以外において、SARデータが浸水エリアとして、誤抽出した画素の割合※精度評価に利用した氾濫域（赤色の線）は、東京大学の東日本大震災初動対応プロジェクトの航空写真判読結果を利用。

災害前：3月11日9:45（UTC 00:45）
浸水域の抽出範囲（青色）

災害後：3月13日12::55（UTC 03:55）

誤抽出
（緑色）



ひまわり8等と9号は可視の分解能が大きく向上することから、分解能が同じMODISのデータを利用して、検討を行う。

［浸水域抽出手法の精度向上（2時期データ・地理情報を利用）］
解決策
 浸水時・非浸水時の2時期データの利用 平滑化処理の改良によるノイズ除去
 土地利用情報と標高データの利用

RADARSAT-2（非浸水： 2011/5/23 20:38）（浸水：2011/3/12 20:38）
2時期のカラー
合成画像

ALOS/PALSAR（非浸水： 2008/6/21 13:14）（浸水：2011/3/13 13:12）



気象観測データ、次期センサともに、浸水域が抽出できることを確認。

2時期のカラー合成画像

４.まとめ
精度面における課題

2時期（平常時、洪水時）のSARデータを使用することで、浸水エリア抽出精度が向上。
SARセンサの周波数によって、抽出精度や抽出できる変化事象が異なる。 水田・市街地の浸水域を抽出
RADARSAT-2では水田、ALOS/PALSARでは森林域の検出が比較的良好。
SARセンサを利用した抽出は、大規模な浸水や氾濫現象を対象とした浸水範囲の特定に有効。
RADARSAT-2
ALOS/PALSAR

誤抽出（緑色）SARセンサによる水域抽出は、センサの周波数によって抽出精度や抽出できる事象が異なる。センサの周波数の特性及び対象エリアの土地利用等を把握した上で利用することが必要。
大規模な浸水や氾濫現象を対象とした浸水エリアの把握には、SARセンサによる水域抽出手法は有効。
都市域の内水域や局所的な浸水などの詳細な浸水エリアを抽出するためには、現状の精度では十分といえずより一層の精度向上が求められる。
運用面における課題

検出率
44.68%
39.47%

誤抽出
3.64%
3.69%

SARデータの撮影から配信までのタイムラグは4～5時間程度と推測され、洪水や氾濫の時間スケールが短い事象に適応することは難しい。現状では数日程度の現象に対して用いるのが現実的。
精度向上を行うためには、予めアーカイブ画像や地理情報等の整備が必要。