Remote sensing of environment and disaster laboratory

Institute of Industrial Science, the University of Tokyo, JapanAMSR-­‐EとPALSARデータを用いたグローバルにおける	  洪水イベントの抽出	李 曦１） , 竹内 渉１）	  １） 東京大学 生産技術研究所	
概要： 本研究ではAMSR-Eの洪水イベントの抽出への応用可能性を検討しました。2002年から2011年におけるAMSREより引き出されたLSWCデータベースを構築し、また、LSWCデータベースを分析することによって、異常が抽出されました。検出された異常は基本的に実際の洪水が発生した時期と一致を示しました。最後、PALSARデータ(広観測域モード)を用い、いくつかの洪水イベントを検証したことによって、LSWCデータベースが洪水探知の手段として、その有用性と重要性を示しました。また、PALSARデータ(高分解能モード)を使用し、水被覆をマッピングしたことによって、既知の洪水イベントに基づいて、PALSARが正確な洪水評価における優位であることが分かりました。	
研究の流れ
研究の背景	  	  	  	  	  	  	  	  近年、地球温暖化及び過度の人類活動による大雨の頻度の増加や海面水位の上昇のため、洪水は様々な壊滅的な自然災害の１つになって、地球規模での洪水リスクが高まっているとされています。それは、人命に対する脅威だけでなく、インフラを破壊し、経済活動にも影響を及ぼすと見られます。それで、政府の対策及び企業の事業継続計画（BCP）のために、洪水に関する正確な情報と範囲や程度など把握することが必要となっています。	
また、AMSR-Eはマイクロウェーブ放射計であることによって、発射するマイクロ波信号が雲を貫くことが可能、全天候の情報を提供することができ、さらに、表層水に感度が高いなどの特徴を持つため、AMSR-Eは洪水や湿地のモニタリングに応用できることを示した。それを用いると、大規模の洪水パタンを早く明らかにすることが可能だと考えられます。	
本研究では、2002年から2011年におけるAMSR-Eより引き出されたLSWCデータベースを分析することによって、グローバルスケールで洪水イベントを探知することを目的にします。	

PALSAR
ScanSAR mode
(100m)AMSR-E（10km)The InternationalCharter

PALSAR
Fine mode(6.25m)

LSWC database（2002-2011）

Flood event
Detection

Validation	  Anomaly

Evalua\on	  結果と考察!!!!!!!!!!(a)!

!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!(b)!

!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!(c)!

!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!(d)!

!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!(e)!

!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!(f)!

!!!!!!!!!!!(g)!

!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!(h)!

!!!!!!!!!!!!!!!!!!! !!!!(i)!

!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!(j)!

!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!(k)!

!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!(l)!

!!



表1. 選択されたグローバルにおける洪水イベントの基本情報	
Date of Charter Central location
Country
Location of Event
Activation
Lat.
Lon.
Anhui province
2007-7-19
32.5N
115.8E! China
Vietnam
North and Central provinces
2008-11-5
20.9N
105.8E
Pakistan
North West Pakistan
2010-8-19
28.2N
69.4E
ThailandCentral Thailand
2011-9-30
14.9N
100.3E
SenegalSenegal2007-9-18
16.1N
13.8W
Namibian
Northern Namibia
2011-4-5
18.2S
15.7E
Argentina
Santa Fe and Entre Rios provinces 2007-3-30
31.2S
60.6W
Cochabamba, Santa Cruz
2008-2-9
14.6S
65.1W
! Bolivia
Colombia
Bolivar province
2011-5-23
8.3N
73.9W
MexicoTabasco2007-11-3
18.1N
92.7W
USA
Iowa
2008-6-13
42.5N
93.2W
Australia
Queensland
2011-1-9
27.3S
151.3E!

!

図1: 2007年に中国の安徽省 (32.5N、115.8E) におけるLSWCの月変化。	
より明るいエリアは、そのピクセルで水被覆の高い豊かさを示している	!
Jul.10 ----Aug. 1(DOY=191)(DOY=213)

図2：中国におけるLSWCの日変化（32.5N、115.8E）	

*絶対誤差 : 20

a. AMSR-E LSWC (10km)!
Masking outResizeData	  一致している
75

LSWC	  	  データベース	  	  	  	  (AMSR-­‐E)	  	  50

25

抽出できる
0－22.0

－16.5

－11.0

－5.50.0

洪水イベントdB （PALSAR）

図４： dBとWCの間の散布図 (コロンビラ )	
!

!
c. PALSAR water map (100m)!
!

d. PALSAR LSWC (10km)!

図3: コロンビア(8.3N, 73.9W)における二種類の衛星画像の比較	
Figure 4: Two kinds of remote sensing image in Colombia (8.3N, 73.9W)

PALSAR	  FBS	  	  (高分解能モード,	  	  HH,6.25m)	  	  Masking out

相対誤差 : 100%!

!
a. AMSR-E LSWC (10km)

07/29-09/17(210-260)b. AMSR-E LSWC (10km)!	  	  	  	  4(b)と4(d)	  b. PALSAR water map (6.25m)

water	  coverage（PALSAR）

表 2. 実際の洪水期間とAMSR-Eによる検出した異常の比較	
Country
Date of International
Anomaly extracted by AMSR-E
Charter Activation
China
2007/07/19
07/10-07/17,07/19-08/1
Pakistan
2010/08/19
07/29-09/17
Vietnam
2008/11/5
03/30,07/1,10/26-11/5
Thailand2011/09/30
05/17-06/4,09/17-09/30
Mexico2007/11/3
01/24,10/27-12/6
USA
2008/06/13
06/5-06/13
Australia
2011/01/9
01/6-01/14,03/18-03/21
Namibia
2011/04/5
03/20-05/1
Senegal2007/09/18
08/31-09/23
Bolivia
2008/02/9
02/8-05/3
Argentina
2007/03/30
03/28-03/31
Colombia
2011/05/23
03/29-03/31,04/14-07/5,07/26-07/28!

!

water coverage（AMSR－E）

100

精度よく	  評価できる洪水イベント

08/19(231)
－24

－16

ー8dB（PALSAR	  ）08	
図４と図６を	  比較した

図６：dBとWCの間の散布図（ベトラム）	  検出された異常は基本的に実際の洪水が発生した時期と一致している	!
!
Ø 比較的低い空間分解能	  ことが分かりました。
c. PALSAR water map (100m)!
d. zoom in (100m)!
Ø 植生と地表粗度の影響
参考⽂文献! 図5: ベトナム(20.9N,105.8E)における二種類の衛星画像の比較		  	  	  Temimi	  M,	  R.	  Leconte	  R	  and	  F.	  Brisse5e,	  2007.	  Flood	  and	  soil	  wetness	  monitoring	  over	  the	  Mackenzie	  River	  Basin	  using	  AMSR-­‐E	  37	  GHz	  brightness	  temperature.	  Journal	  of	  Hydrology,	  333(24):	  317-­‐328.
Zheng,	  W,	  Liu,	  C,	  Xin,	  ZB,	  Wang,	  ZX,	  2008.	  Flood	  and	  waterlogging	  monitoring	  over	  Huaihe	  River	  Basin	  by	  AMSR-­‐E	  data	  analysis,	  Chinese	  Geographical	  Science	  18(3):	  262-­‐267.
W.	  Takeuchi	  and	  Louis	  Gonzalez,	  2009,	  Blending	  MODIS	  and	  AMSR-­‐E	  to	  predict	  daily	  land	  surface	  water	  coverage,	  Interna9onal	  Remote	  Sensing	  Symposium.

AMSR-­‐E	  
少し過大に	  評価する傾向

今後の仕事l 閾値を計算することである。目標としては洪水地域を区別できることと災害の限界（標準）を明らかにすることである。 	  
l polariza\on	  ra\o	  index)PRI、(water	  surface	  frac\on)WSFなど他の指標を分析し、洪水をモニタリングすること。
l 植生と地表粗度などの影響によってAMSR-­‐EとPALSARは洪水探知に対する相違点を明らかにすること。

For further details, contact: LI Xi, Ce-506, 6-1, Komaba 4-chome, Meguro, Tokyo 153-8505 JAPAN (URL: http://wtlab.iis.u-tokyo.ac.jp/ E-mail: lixi@iis.u-tokyo.ac.jp)