短報

SAR フルポラリメトリを用いた津波水害領域の抽出に関する研究
Extraction of Water Hazard Areas Remaining fromTsunami Using Full Polarimetric SAR Data
打田欽也、細井文樹、大政謙次＊
Kinya Uchida, Fumiki Hosoi and Kenji Omasa＊
東京大学大学院農学生命科学研究科〒 113‑8657 東京都文京区弥生 1‑1‑1

The University of Tokyo, Graduate School of Agricultural and Life Sciences,
1‑1‑1 Yayoi, Bunkyo, Tokyo 113‑8657, Japan（2014 年 10 月 10 日受付、2015 年 2 月 10 日受理）

ABSTRACTSAR (Synthetic Aperture Radar) images can show ground features, even when they were taken at night or in cloudy
weather. Therefore, it has been said that SAR images may have a great potential use for disaster remote sensing. In thispaper, we used only full polarimetric SAR data taken after the March 11, 2011 earthquake in eastern Japan to evaluate theinundated areas. First, we derived a coherency matrix for each pixel from the scattering matrix of the SAR data. The image
was then classified into 4 classes (water, vegetation, field, and urban area) based on the elements of the coherency matrix.
After that, the inundated areas were extracted by masking rivers and lakes included in the water area. As a comparison,
AVNIR-2 (Advanced Visible and Near Infrared Radiometer-Ⅱ) image was also classified into the same 4 classes with its
inundated areas extracted. Ground validation data was retrieved from Google Earth images. As a result, the overall accuracy
and kappa coefficient was 74% and 0.65 respectively for the full polarimetric SAR and 95% and 0.93 respectively for
the AVNIR-2. Results indicate that the full polarimetric SAR image after the earthquake was useful enough to estimate
inundated areas.

Key words : ALOS, Full polarimetry, SAR, Tsunami

用であると考えられる。これまでにも衛星により取得

1 . はじめにされた可視近赤外画像を用い、津波被害地域の把握に津波等の大規模な自然災害が発生した際に被害状況を関する研究がおこなわれてきた（Chen et al., 2005, Nakao

迅速に把握することは、更なる被害の防止や救援物資配et al., 2012）。こうした可視近赤外画像による災害リモー分の適正化など様々な面で重要である。被害状況を把握

トセンシングでは比較的安価に広域の範囲を観測できる

するうえで最も精度の高い方法は現地踏査である。しかが、夜間や雨天時には地上の様子を把握できないといし災害が起こった直後の現場への立ち入り調査は困難をう問題点がある。合成開口レーダー（Synthetic Aperture

極める。また被災エリアが広大であればこのような調査

Radar: SAR、以降 SAR と呼ぶ）は全天候型センサーでを行うには多くの時間や労力がかかる。そこで災害被害あり、観測時に雲があっても、または夜間であっても対状況の調査を効率よく行うには、現場に立ち入らずに広象地域のマイクロ波散乱強度に関する情報を取得でき域の空間情報を取得できる衛星リモートセンシングが有る特徴をもつ。緊急時において SAR を用いて天候や太*Corresponding author : Phone: +81-3-5841-5340, Fax: +81-3-5841-8175, E-mail: aomasa@mail.ecc.u-tokyo.ac.jp© The Society of Eco-Engineering（19）43

陽光の有無に左右されずに地上の被害状況を分析する

3. 方手法は大変有用であると考えられる。SAR は単偏波に法よる観測以外に HH, HV, VH, VV（H, V はそれぞれ水平SAR フルポラリメトリ画像の散乱行列 S は以下のよおよび垂直偏波を示す。例えば HH とは、水平偏波を送うに定義される（Yamaguchi et al., 2005; Yamaguchi et al.,

信した際に対象物から返ってきた水平偏波をさす。）と2007）。

いった複数の偏波を同時観測する多偏波モードが存在する。多偏波モードは対象物に関する各偏波の散乱強度や⎡ SHH

SHV ⎤⎣ SVH

SVV ⎦[ S ] =⎜（1）⎜

位相情報を記録しているため、単偏波の場合よりも対象

ここで SHH , SHV , SVH , SV V は HH, HV, VH, VV 偏波モー物に関する情報をより多く取得できる利点を持つ。多偏ドに対する散乱行列要素である。
（1）の散乱行列から平波モードにはフルポラリメトリ機能があり、対象の 4 偏均化 Coherency 行列は以下のように導かれる。

波特性をすべて観測することができる。これまでにも震災前と震災後の二時期の SAR のフルポラリメトリ画像<|SHH+SVV| ><(SHH+SVV)(SHH−SVV)*> 2S*HV(SHH+SVV)><> <|SHH−SVV| > <2S*HV(SHH−SVV)> （2）
*()
2S+SS
< HV HH VV > < 2SHV(SHH−SVV)*>< 4|SHV| >2< >1[T] = ⎜
22(SHH−SVV)(SHH+SVV)*

2を比較した津波浸水領域と偏波の特徴との関係を示した研究がおこなわれた（Park et al., 2012）。しかし被災

ここで * は複素共役、〈〉は集合平均を示す。ここで前後のデータセットから二時期の差分抽出を行う際に、は SHV = SVH の関係を用いている。本研究で用いる SAR

SAR センサーの飛行方向や偏波の入射角、撮影されたフルポラリメトリ画像について、式（2）を用い隣接するピ時期など様々な要因が影響を及ぼし、誤差につながる可クセルを平均化することで平均化 Coherency 行列を算出能性がある。また観測頻度の関係から、対象地域の震災した。平均化 Coherency 行列の成分に関して |SHH−SVV|2

前 SAR フルポラリメトリ画像データを入手できない可をバンド 1（表示色は赤）、 4|SHV|2 をバンド 2（表示色能性もある。以上を踏まえ本稿では災害後の SAR フルは緑）、 |SHH +SVV |2 をバンド 3（表示色は青）に割り当ポラリメトリ画像のみを用いて津波浸水領域の判別を行てた。こうして割り当てられた 3 バンド画像に対し、J. S.

い、可視近赤外画像との精度を比較しながらその適用可

Lee Sigma フィルター処理を施してスペックルノイズを否について検討を行う。

除去した（J. S. Lee., 1983）。そして緯度経度の情報をも<<<>>>とに投影変換した。以上の処理を行ったあと、水、市街

2 . 計測対象および使用データ

地（建物や人工物の複合体）、森林、田畑の 4 カテゴリー

研究対象地域は石巻市（経度 141.17−141.51 度，緯度で最尤法による教師つき分類を行った。その際に既知で38.37−38.58 度）を含む約 625 km2 の領域である。このある海域についてはマスクをかけ、解析から除外した。

地域は海岸に面した石巻市の都市部とその北に広がる田先に各カテゴリーに相当する領域から教師用のエリアを畑、太平洋に流れる北上川河口域と山々によって形成さ選択し、残った領域を検証用のエリアとして、解析結果れている。石巻市都市部や北上川河口域は東日本大震災の検証を行った。教師エリアの選択には Google Earth かにおける津波の浸水被害が大きかったところである。本らもっとも日付の近かった 2011 年 4 月 6 日の画像を参研究で使用した SAR フルポラリメトリ画像は陸域観測照した。4 カテゴリーによる分類の後、震災前から存在技術衛星（ALOS）に搭載されたフェーズドアレイ式 Lしている川や湖に相当する領域にマスクをかけ、浸水領バンド合成開口レーダー（PALSAR）により取得された域を抽出した。AVNIR-2 画像の解析については可視近もので、偏波モードは HH, HV, VH, VV、処理レベルは 1.1、赤 4 バンドについて最尤法による教師つき分類を行っ

画像取得日は 2011 年 4 月 8 日である。この画像のレンた。教師エリアの選択には 2011 年 3 月 14 日の Google

ジ分解能は 27−29.7 m、アジマス分解能は 5.06 m である。

Earth の画像を参照した。その後、SAR 画像同様に浸水

SAR フルポラリメトリの比較のために ALOS 搭載の光領域を抽出した。このようにして得られた 2 種類の衛星

学センサー AVNIR-2 が取得した衛星画像を使用した。

画像解析結果につき、エラーマトリックスを作成し、比画像は可視 3 バンドおよび近赤外 1 バンドの 4 バンド画較を行った。

像で、画像取得日は 2011 年 3 月 14 日である。この画像の地上分解能は 10 m である。検証には、AVNIR-2 およ4 ．結果と考察

び SAR の撮影日と最も近い地上データとして、Googleまずは対象となる 4 つのカテゴリーすべてに対して述Earth の 2011/3/14 と 2011/4/6 の画像を用いた。

44（20）

べ、SAR ポラリメトリの分類に関する特徴を明らかに

Eco-Engineering

(a)

(c)

(b)

䐟(d)

䐠
(e)

䐟(f)
䐠Urban area, arfacts

Eco-Engineering

Water

Vegetaon, forest

Field, ﬂatland

Masked pixels（21）45

Table 1. An error matrix for classification results in each satellite image. UA: User’s Accuracy, PA: Producer’s Accuracy, OA: Overall Accuracy,
κ: Kappa coefficient. ( )† : PA, UA of inundated area.

urban area, artifacts
field, flatlands
vegetation, forest
waterPASAR
Full Polarimetry
UA

33%
82%
98%
74% (75%)†

88%
82%
65%
79% (61%)†

AVNIR
OA74%κPAUA

89%
95%
98%
96% (92%)†

92%
90%
98%
99% (98%)†

0.65

OA

κ

95%0.93したのち、水カテゴリーから川や湖を除いた浸水領域に黒矢印②）が浸水した様子がはっきりわかる。その一方ついて述べる。Fig. 1 に SAR フルポラリメトリおよびで浸水しているのに田畑に誤分類されている場所も存在

AVNIR-2 の画像と、それぞれの画像から分類された結した（Fig. 1（e）白矢印）。また上述した通り、浸水して果を、Table 1 に分類結果に関するエラーマトリックス

いない田畑が浸水領域となっているところもある（Fig. 1を示す。

（c）楕円内）。その結果、浸水領域の PA は 75%、UA はSAR フ ル ポ ラ リ メ ト リ と AVNIR-2 の OA（OverallAccuracy）は、それぞれ 74%、95%、κ係数はそれぞれ0.65、0.93 であった。

61% であった。
AVNIR-2 の分類結果（Fig. 1（d））については、4 カテ
ゴリーのどれも PA, UA とも高い値を示し、高精度で分SAR フルポラリメトリの分類結果（Fig. 1（c））につ類されていることがわかった。Fig. 1（d）では研究エリア

いては以下のような特徴がみられた。まず研究エリアを流れる二本の川がはっきりと判別できる。市街地につを東西に流れる川（Fig. 1（c）黒矢印①）や内海（Fig. 1

いても森林や他のクラスに誤分類されたものは少ない結（c）黒矢印②）などの水域は水のカテゴリーに正しく分果となった。また Fig. 1（f）の浸水領域についても、浸水類されている。その一方で研究エリアを南北に走る河している田畑や中州が正しく抽出されている。浸水領域

川（Fig. 1（a）矢印）については、その一部が田畑のカテの PA, UA はそれぞれ 92%、98% となった。

ゴリーに分類され、川をはっきりと判別することがでFig. 2（a）,（b）に研究エリア北東に位置する北上川河口

きない。また研究エリア北西の田畑の一部（Fig. 1（c）楕部の Google Earth の 2011 年 4 月 6 日の画像と SAR フル円内）など、水のカテゴリーに誤分類されている領域もポラリメトリの画像から分類された結果の拡大画像を存在する。こうした誤分類によって水は PA（Producer’s示す。Fig. 2（c）,（d）には研究エリア南西の石巻市周辺のaccuracy）、UA（User’s accuracy） と も 70% 台 と な り、Google Earth の 2011 年 4 月 6 日の画像と SAR フルポラ

田畑のカテゴリーについては PA、UA とも 82% となった。

リメトリの画像から分類された結果の拡大画像を示す。

つぎに市街地は、その多くが森林カテゴリーに誤分類

北上川河口部（Fig. 2（a））では川沿いの水田が浸水しされる結果となった。本来なら赤く表示されるはずの市ているのがみてとれる（Fig. 2（a）白矢印）。Fig. 2（b）に街地が緑色に表示されている。また山々の稜線が市街地ついては同地域が浸水領域に正しく分類されていることと誤分類された結果、南北に線状の赤の領域がみられるがわかる。また水没していない水田（Fig. 2（a）黒矢印）（Fig. 1（c）矢印）。このような誤分類により市街地の PA、は Fig. 2（b）で田畑のカテゴリーに分類されている。石UA はそれぞれ 33%、88% であった。このことから、市巻市周辺では西側を蛇行する川沿いの田畑が浸水してい街地を市街地のカテゴリーにもれなく分類することはでるのがわかる（Fig. （2 c）白矢印）。Fig. （2 d）については同きていないが、市街地のカテゴリーと分類されたピクセ地域が浸水領域に正しく分類されていることがわかる。

ルの中に含まれる誤分類は少ないことがわかった。

SAR フルポラリメトリについて、市街地が森林カテ

森林については PA が 98% と高く、UA が 65% となっゴリーに誤分類されたのは、該当する人工物の二回反射た。水カテゴリーのうち、河川や湖を除いた浸水領域散乱成分より体積散乱成分を多くかえし、植生と似たよ（Fig. 1（e）青色部分）については以下のような特徴がみうな後方散乱特性を示したためだと考えられる。市街地

られた。まず浸水領域の多くが水のカテゴリーに正しくに偏波が当たった場合、地面と建物の壁面とで 2 回反射分類された。特に研究エリアを東西に流れる川の、川沿がおき、（2）式の 2 回反射成分である |SHH−SVV|2 が他いの田畑（Fig. 1（e）黒矢印①）や河口部の中州（Fig. 1（e）の成分より大きくなる。しかし上空の SAR センサーの46（22）<>Eco-Engineering飛行方向と地上の建物の壁面が平行関係からずれてい<> <難であり、被災後の SAR フルポラリメトリ画像のみを>使用した本稿の手法は大変有用であると考えられる。今より大きくなることが報告されている（Yamaguchi et al.,

後さらなる精度の向上のためには、標高データなど他の2010）。このような現象により、体積散乱成分が多く観情報の導入が有効であると考えられる。

るときに、体積散乱成分である 4|SHV|2 が |SHH−SVV|2測されたものと考えられる。
浸水領域について、浸水していない田畑が水のカテゴ

引用文献

リーに誤分類された原因として以下の可能性があげられ

Chen, P., Liew, S. C., and Kwoh, L. K., 2005: Tsunami damage

る。ひとつは該当する田畑の表面粗度が送信波長に対しassessment using high resolution satellite imagery: A case studyて小さく、水面と同じように入射エネルギーのほとんど

of Aceh, Indonasia. Geoscience and Remote Sensing Symposium,が前方へ反射したためであると考えられる（Iisaka et al.,2005. IGARSS '05. Proceedings. 2005 IEEE International, 2,1998）。もうひとつは土壌中の水分量が分類に影響を及

1405-1408.

ぼした可能性が考えられる。これまでに表層土壌の水

Iisaka, J., 1998: Synthetic Aperture Radar Imagery Handbook.

分量が L バンドの後方散乱強度に影響を及ぼすことがAsakura, Tokyo, 86-88（飯坂譲二、合成開口レーダ画像ハン報告されている（Nakaegawa et al., 1993; Shi et al., 1997）。

ドブック．朝倉書店，東京，86-88）．

該当する誤分類は、一度浸水し水がひいたあとの水田や水路の近傍に多く見られる傾向にある。これらの土壌中

Lee, J. S., 1983: Digital smoothing and the Sigma Filter. Computer
vision, graphics, and image processing, 24, 255-269.の水分が各偏波の後方散乱強度に影響を及ぼし、浸水し

Nakaegawa, T., Fuchigami, G. and Koike, M., Oki, T., and Musaike,ていない水田を水カテゴリーに誤分類させた可能性があK., 1993; Extraction of soil moisture information from SARる。これらの要因を検証するためには今後現場においてsatellite data. Geoscience and Remote Sensing Symposium,

土壌水分量や表面粗度の計測を行い、SAR データの分

1993. IGARSS '93. Better Understanding of Earth Environment.,

類結果と比較していく必要がある。

International, 4, 1797-1799.

AVNIR-2 の OA が高かったのは、4 つのクラスの分光

Nakao, Y. and Sawada, H., 2012: Tsunami-Inundated Area Estimation

反射特性が明確に異なっていたため、AVNIR-2 の RGB

Using High Resolution Satellite Data. Monthly journal of theと可視近赤外の 4 バンドの画像にその違いが反映された

Institute of Industrial Science, University of Tokyo, 64, 455-459.

ためと考えられる。これら 4 つのクラスの分類精度が高Park, S. E., Yamaguchi, Y. and Kim, D., 2012: Polarimetric SAR

かったため、浸水領域についても高い精度の分類ができ

remote sensing of the 2011 Tohoku earthquake using ALOS/たものと考えられる。

PALSAR. Remote Sensing of Environment, 132, 212-220.
Shi, J., Wang, J., Hsu, A. Y. and O’Neill, P. E., 1997: Estimation of

5 ．おわりに

bare surface soil moisture and surface roughness parameter using

本研究では災害後の SAR フルポラリメトリ画像のみ

L-band SAR image data, IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., 35,

を用いて対象地域の土地被覆分類を行った後に津波浸水

1254-1266.

領域の抽出を行い、可視近赤外画像との精度を比較しな

Yamaguchi, Y., Moriyama, T., Ishido, M. and Yamada, H., 2005:

がらその適用可否について検討した。SAR は全天候型

Four-component scattering model for polarimetric SAR imageのセンサーであり、災害発生時に即座に地上の様子をセdecomposition. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., 43, 1699-1706.

ンシングできる利点を持つ。さらにフルポラリメトリ

Yamaguchi, Y., 2007: Basics and application of radar polarimetry.

モードでは、対象の情報を単偏波モードよりも多く保持

IEICE, Tokyo, 182（山口芳雄、レーダポラリメトリの基礎としており、より正確に震災状況を把握できる可能性があ

応用．電子情報通信学会，東京，182）．

る。SAR フルポラリメトリ画像の浸水領域の分類精度

Yamaguchi, Y., Sato, A., Sato, R. and Yamada, H., 2010: A new four-については、AVNIR-2 ほどの精度ではないが被害の概component scattering power decomposition applied to ALOS-

要を把握するには十分な精度を有することが示された。

PALSAR PLR data sets. Proceedings of synthetic aperture radar

被災前後で季節や撮影条件が同じ画像を用意するのは困(EUSAR), 1-4.

Eco-Engineering（23）47