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2014/05/15
日本リモートセンシング学会
第56回学術講演会

航空写真を用いた2012年つくば市
竜巻による被害自動抽出の試み
Automated Building Damage Extraction from Aerial Photographs
Taken after the 2012 Tsukuba Tornado

千葉大学大学院 工学研究科
松田薫元・鈴木賢太郎・山崎文雄

2研究背景，目的
災害対応をより迅速かつ的確に行うことが重要．

竜巻被害では屋根に被害が表れることが多い．実例が少ない．

早期の被害把握が必要

航空写真で建物被害の把握が可能であると考えられる．

航空写真を用いて2012年つくば市竜巻による建物被害の自動抽出を試みる

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竜巻の概要と対象地域

竜巻による被害範囲と主な被害地点（気象庁作成）

発生日時：2012年5月6日 12:35分頃
被害範囲：茨城県常総市からつくば市
長さ 約17km
幅 約500m

つくば市

最大風速：70～92m/s（推定）(藤田スケール：F3)

常総市

つくば市の被害：
住家被害総数：665棟(うち全壊89棟)人的被害総数：38名(うち死者1名)

つくば市：５月６日に発生した竜巻による被害と復旧状況について
http://www.city.tsukuba.ibaraki.jp/dbps_data/_material_/loc
alhost/kou002/tatsumaki/No231.pdf

つくば市北条地区の被害状況

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竜巻の概要と対象地域

竜巻による被害範囲と主な被害地点（気象庁作成）
つくば市

北条地区

常総市

対象地域の建物棟数：184棟

使用データ
・航空写真
・GIS建物輪郭
2012年5月7日 国土地理院撮影 航空写真eコミマップ
解像度 0.20m/pixel
建物輪郭より作成
バンド数 3バンド(RGB)

・各種解析ソフト
ENVI,e-Cognition

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研究の流れ
航空写真
教師付き分類（オブジェクトベース）

結果考察
さらなる精度向上

教師付き分類（ピクセルベース）

建物被害箇所の自動抽出
目視による建物被害判読結果

自動抽出による建物被害判定の精度検証

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オブジェクトベース
近接している性質の似たピクセル同士を結合させて生成したもの(オブジェクト)を最小単位として扱う方法である．
・ピクセルベースで発生したノイズを抑制できる．
・オブジェクトの有する属性（輝度値の平均値,標準偏差,オブジェクトの形状 等）によって分類することができる.
ピクセルオブジェクト

ピクセルとオブジェクトの概念図

ピクセル単位

オブジェクト単位

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セグメンテーション
オブジェクト生成に際して、5つの指標を選択し，個々のオブジェクトの大きさ，形を決定する．
Scale Parameter
大きさを決めるもっとも重要な指標．値が大きいほどピクセルは結合を繰り返し，ひとつのオブジェクトの大きさは大きくなる．

Scale Parameter = 10
(解像度 0.20m/pixel)

Scale Parameter = 40

Scale Parameter = 100

決定したパラメータ：Scale Parameter = 40
Layer Weight = 1.0，Shape Factor = 0.5
Smooth Weight = 1.0，Compact Weight = 0

オブジェクトベースによる教師付き分類

分類法： 最短距離法
White RoofRed Roof
Gray RoofBlue Roof

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教師の選定
１つの教師につき3～5箇所選定

使用バンド：R,G,B（3バンド） オブジェクトの周長を考慮
Tree
Grass
GroundShadow

Road
River 建物被害
Plastic Sheet
Debris9

オブジェクト分類結果

分類法： 最短距離法

使用バンド：R,G,B（3バンド） オブジェクトの周長を考慮

Plastic SheetRoad
オブジェクトを生成したことでDamageRiver
ノイズが消え，誤分類はいまWhite Roof
Treeだ生じるものの，ある程度のRed Roof
Grass
建物の輪郭をとらえることがGray Roof
GroundBlue Roof
Shadow
できた．

航空写真

オブジェクト分類 ピクセル分類

目視による建物被害判読との比較
自動抽出による被害レベル判定結果

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航空写真からの目視判読結果

建物輪郭内の被害箇所から判定
判定が一致した建物目視判読結果を用いて，建物1棟単位で被害レベルの判定結果を比較する．

鈴木，山崎：「2012年つくば市
竜巻災害を事例とした航空写
真を用いた建物被害判読精度の検討」
2013年地域安全学会論文集

目視による建物被害判読との比較

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比較対象研究の損壊基準(全壊から損壊なしの5段階)を同様に用いて，自動抽出による建物被害レベルをつけ，目視判読結果と比較

被害割合:R=D/A A：屋根面積 D：被害面積(ビニールシート含む)
被害レベルの判定例

被害レベル

全壊

大規模半壊

半壊

一部損壊

損壊割合
R(%)

R≧7070＞R≧5050＞R≧2020＞R＞0

84.3%

51.6%

43.5%

13.9%

目視
判読例
自動抽出例
自動抽出例

R(％)

目視による建物被害判読との比較

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建物被害レベル判定結果

目視判読結果

目視
自動

全壊

全壊
大規模半壊
半壊
一部損壊
損壊なし
Sum

11111410753

大規模
半壊
01
86
1227

半壊

一部損壊 損壊なし

002
111831

全体的に，目視による被害判定に届かない建物が多い．

0101432
47000
101626

Sum
1113245185184

被害レベル
全壊
大規模半壊
半壊
一部損壊
損壊なし

的中数 44/184(棟)実際の建物被害があまり精度よく抽出できていない13

さらなる精度向上を目指して
建物輪郭クリップ

建物輪郭で切り出し

教師の種類
RoadRiver
Plastic Sheet
DebrisWhite RoofRed Roof
Gray RoofBlue Roof

Tree
Grass
GroundShadow
12種類

White RoofRed Roof
Gray RoofBlue Roof

Plastic Sheet
Damage1
Damage2

7種類

建物輪郭内のみを教師付き分類

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さらなる精度向上を目指して被害箇所の教師追加

White RoofRed Roof
Gray RoofBlue Roof
Plastic Sheet
Damage1
Damage2

Damage1

航空写真
Damage2

前回の分類結果

3種類の建物被害箇所としてそれぞれ抽出し，精度向上を図る．

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比較結果

（建物輪郭クリップ後）

建物被害判定結果

目視判読結果大きな被害が集中している地区がある程度推測できる．
目視

全壊

全壊
大規模半壊
半壊
一部損壊
損壊なし
Sum351350053

自動

大規模
半壊
18105327

半壊 一部損壊損壊なし

Sum2212141314026476110184

11142744712615226

被害レベル
全壊
大規模半壊
半壊
一部損壊
損壊なし

的中数 84/184(棟)被害判定の的中棟数は大幅に増加し，全体の7割程度類似レベルの判定ができた．

まとめ，今後の課題

162012年つくば市竜巻について、航空写真を用いて建物被害の自動抽出方法の検討を行った．
航空写真を用いて自動抽出した屋根の被害割合から被害判定を行い，目視判読結果と比較し精度向上を試みた．
・目視で被害判定されたうちの約7割程度を類似レベルの被害判定をすることができた．
・しかし，目視における一部損壊，損壊なしの家屋を細かな誤抽出によって過大評価してしまうなど，目視での建物被害判読結果との合致は難しく，判定基準の見直しや分類項目の再考などをする必要がある．
今後は，この細かな誤抽出部分の除外条件や，建物輪郭外の瓦礫の考慮をし，さらなる精度の向上、また竜巻被害地域全体での建物被害判定を行いたい．