第35回日本情報地質学会講演会 講演要旨集 047-048頁 2024年

Sentinel-1A 干渉 SAR を用いて生成された数値表層モデルの精度評価
藤原 義友・根本 達也・ベンカテッシュ ラガワン

Accuracy Assessment of DSM Generated using Sentinel-1A InSAR
Yoshitomo FUJIHARA, Tatsuya NEMOTO and Venkatesh RAGHAVAN
大阪公立大学大学院理学研究科 Graduate School of Science, Osaka Metropolitan University,
3-3-138 Sugimoto, Sumiyoshi-ku, Osaka 558-8585, Japan. E-mail: sg24155c@st.omu.ac.jp

キーワード：InSAR，SAR，数値表層モデル，Sentinel-1A
Key words : InSAR, SAR, Digital Surface Model, Sentinel-1A

１．はじめに

３．手法

Sentinel-1A は合成開口レーダー（SAR）搭載の地球観測衛星である．SAR を用いた解析手法に位相差から地表面の特徴を抽出する InSAR（Interferometric SAR）がある．
InSAR を用いて干渉画像から標高データを生成する際に，干渉画像の生成条件が明確でないことや標高データの精度検証が十分にされていない（Braun，2021）．本研究では数値表層モデル（Digital Surface Model：DSM）の生成条件を複数設定し，標高の精度を評価した．また，土地被覆ごとに精度の違いを検証した．

選定した 5 組のデータから 5 枚の干渉画像を生成する．
干渉画像から DSM 生成までの流れを第１図，DSM を生成した範囲を第２図に示す．生成した DSM の標高値と基盤地図情報の基準点および標高点の差から二乗平均平方根誤差（以下，RSME）を計算することで Bperp と参照データの違いによる標高の精度を評価する．また，JAXA の高解像度土地利用土地被覆図（10 m メッシュ）に基づき，DSM を分類し，利用形態ごとの誤差の特徴を明らかにする．
π２．使用データ
Sentinel-1 のレベル 1.0 プロダクトを用いて干渉解析を行う場合，各データが取得された日の間隔（以下，Btemp），衛星の垂直基線長 B⊥（以下，Bperp）が結果に影響を及ぼす．Braun（2021）によると，Sentinel-1 による DSM の生成において，Bperp は 150～300 m，Btemp は短いほど標高の誤差が少ないとされている．
本研究では Sentinel-1A の観測モード IWS によって観測されたデータレベル 1.0 プロダクトの各データを Bperp 115ｍから 25～30ｍごとに変化させ，計 5 組のデータを選定した．使用データの詳細を第１表に示す．5 つの干渉画像から生成された DSM の標高値を参照するデータとして， 国土地理院の基盤地図情報より
数値標高モデル 10 m メッシュ（以下，10 m メッシュ），
NASA Earthdata の SRTM 1 Arc-Second（以下，SRTM），
JAXA の AW3D30 m メッシュ（以下，AW3D30）の 3 つを使用した．

①②③④⑤Reference
2022/09/20
2022/10/19
2022/10/26
2022/11/12
2022/12/30

200

第１図 DSM 生成の流れ．
35°43′23″N 138°24′19″E

Bperp (m)
258
115
145
222
178

35°43′23″N 138°40′38″E

甲府市
韮崎市

SAR データの詳細．
IWS
5（azimuth）×13（range）
VV
Descending

Secondary
2022/10/02
2022/10/31
2022/11/07
2022/11/24
2023/01/11-π1000

南アルプス市

第１表
観測モード
分解能（m）
偏波軌道(m)Btemp (day)

笛吹市

DSM の範囲

1205 km

35°33′38″N 138°24′19″E

基準点 223 点
35°33′38″N 138°40′38″E

第２図 DSM 生成範囲と精度評価の基準点．

48

第２表 基準点及び標高点上の土地被覆．
（a）土地被覆区分，（b）利用形態による分類

(m)

(a)
土地被覆

基準点および標高点上のセル数

人工構造物

177

水田

6畑

7草地

15落葉広葉樹13落葉針葉樹

1裸地

1湿地

1

農業用温室

2

利用形態

基準点および標高点上のセル数

建物・その他用地

178

田・その他農用地

31

森林

14

建物・その他用地

農地・その他農用地

森林

プロット：誤差の平均値，エラーバー：RMSE
第４図 誤差と土地被覆の関係（10 m メッシュの例）．

(b)

第３表 森林を除外した場合の誤差．
参照 DEM

(m)

115

145

222
178
Bperp (m)

誤差の平均値（ｍ）
223 地点258

プロット：誤差の平均値，エラーバー：RMSE
第３図 DSM の誤差と Bperp の関係．
赤色：10 m メッシュ，青色：SRTM，緑色：AW3D30．

高解像度土地利用土地被覆図の区分，利用形態による分類を第 2 表に示す．利用形態の分類は建物・その他用地（人工構造物，裸地），田・その他農用地（水田，畑，草地，湿地，農業用温室），森林（落葉広葉樹，落葉針葉樹）とした．

４．結果・考察
Bperp を変えた 5 つの干渉画像から 3 つの標高データ（10m メッシュ，SRTM，AW3D30）を参照し，15 枚の DSMを生成した．その後，各 DSM において，基準点および標高点 223 点の標高値と生成した DSM の差（誤差）を算出した．参照した標高データごとの Bperp と誤差の関係を第３図に示す．各データの Btemp を 12 日に固定し，Bperp を115ｍから 25～30ｍごとに変化させたところ，参照した標
高データに関係なく，誤差の平均値，RMSE が最小のものは 178 m であった．本研究と Btemp，Bperp が似通っているギリシャのレスボス島，ミコノス島の事例では RMSE は5～22 m であった（Nikolakopoulos and Kyriou，2015）．
本研究でも RMSE は 14.3～16.7 m であり，先行研究と類似した結果が得られた．また，10 m メッシュと AW3D30 のRMSE が 0.2 m の違いであったため，参照する標高データのメッシュサイズの違いによって誤差の値に大きな差は見られなかった．

209 地点RMSE（ｍ）
223 地点

209 地点

10 m メッシュ

7.3

6.0

14.5

7.6

SRTM

8.3

6.6

16.7

8.2

AW3D30

8.2

7.0

14.3

8.4

以上のことから，5 組のデータから生成した DSM の精度を議論する上で，最も適している Bperp は 178 m と判断した．Bperp が 178 m の DSM のうち，誤差の平均値が最も小さい 10 m メッシュを参照した DSM を例に誤差と利用形態の区分との関係を第４図に示す．建物・その他用地，田・その他農用地の誤差の平均値，RMSE の値がともに，近い値をとるのに対し，森林はほかの分類よりも大きい値を示した．これは Sentinel-1A の用いる波長の特性として，木々が生い茂る地点では散乱過程において立体構造内であらゆる方向に散乱し，位相が変化したためだと考えられる．森林における値は全体の誤差の平均値と RMSE の結果にも影響していると考えられるため，森林領域を除外した地点（209点）の結果と全ての基準点および標高点（223 点）の結果を比較した（第 3 表）
．森林領域を除外した場合，RMSE の値が半分程度となり，誤差の平均値の値も低下した．他の 2 つのデータでも同様の傾向が見られた．以上のことから，森林領域の影響が大きく，誤差の値がそれ以外の領域よりも大きいことが分かった．

５．おわりに
本研究では，DSM の生成条件を複数設定し，その精度の検証を行った．土地被覆を利用することで誤差の特徴を捉えることができたが，本研究は土地被覆区分が公開されている場所でしか実施できない．結果に植生が大きく関係していると考えられるため，正規化植生指数を用いて森林領域を判断することも有効であると考えられる．

文献

Braun, A. (2021) Retrieval of digital elevation models
from Sentinel-1 radar data – open applications,techniques, and limitations. Open Geosciences, vol.13,
no.1, pp.532-569.
Nikolakopoulos, K. and Kyriou, A.（2015）Preliminary
results of using Sentinel-1 SAR data for DSM
generation. European Journal of Geography, vol.6, no.3,
pp.52-68.