㩷

RADIOACTIVE WASTE MANAGEMENT FUNDING AND RESEARCH CENTER TOPICS

2003.6.NO.65
目 次
1
最近のリモートセンシング技術の動向㩷 −地質環境調査への適用性−............................................................................... ●8
センターのうごき ................................................................................................................................................................ ●最近のリモートセンシング技術の動向㩷
−地質環境調査への適用性−㩷㪈㪅㩷 はじめに㩷ンサは、従来の商用衛星に搭載されたセンサと比べて空間分解能が飛躍的に向上したもので、現在入手可能な衛星画像で最も分解能が高いものはパンクロ
マチックセンサ（モノクロ）で㪇㪅㪍㫄、マルチスペク
トルセンサ（カラー）で㪉㪅㪋㫄である。一方、ハイパースペクトルセンサは、可視〜赤外域の電磁波を数百のバンドで捉える新型センサで、多くのバンドデータが得られるため、従来の画像解析手法とは異なる画像処理により観測対象物の質的な情報が把握できるようになった。これらの衛星センサが実用化されてきたことから、地層処分事業にリモートセンシ
ング技術の地質環境調査への適用も可能となってきた。㩷
㩷㪉㪅㩷 リモートセンシングの現状㩷

リモートセンシング技術は、広域にわたる面的情報を継続的に取得でき、高レベル放射性廃棄物地層処分（以下地層処分）候補地環境調査のための手段の㪈つとして利用が可能である。図-1にリーモトセン
シング技術の概念図を示す。最近、各国の軍事技術の規制緩和に伴い、高空間分解能センサ（以下、高分解能センサと呼ぶ）や高波長分解能センサ（以下、
ハイパースペクトルセンサと呼ぶ）を搭載した次世代の商用衛星が実用化され始めてきた。高分解能セ
㩷

衛星による
広域撮影
衛星画像

㪈㪀㩷 衛星センサの種類と特徴㩷
衛星やセンサには様々な種類があり、それぞれから得られる画像は固有の特徴をもっている。㩷
表-1に、現状及び打ち上げ予定の各センサで、スペックが最も高いものを一覧表として掲げた。
以下に、センサの種類ごとにその特徴を示す。㩷
㪸㪅㩷㩷 パンクロマチックセンサ㩷㩷
パンクロマチックセンサ画像とはいわゆる可視域〜近赤外域の白黒の画像で、現在商用で利用できる画像では㪨㫌㫀㪺㫂㩷 㪙㫀㫉㪻衛星から得られる
約㪇㪅㪍㫄分解能の画像が最も高解像度である。た

の蓄積

必要な㩷
データの抽出㩷

画像解析
必要な画像へ変換
図-1 リモートセンシング技術概念図
㩷
㩷

㩷

1
●

㩷

の高分解能衛星のマルチスペクトルセンサは㪩
（赤）、㪞（緑）、㪙（青）、㪠㪩（近赤外）の計㪋バ
ンド（一部㪪㪮㪠㪩（短波長赤外）を含む）であり、これらの画像からは人間の見た目に近いカラー
画像を作成できることから、目視による物体や状況の判読に利用される。また、近赤外は一般に植物の活性度と強い相関があることが知られていることから、植物情報の取得に利用されており、短波長赤外は主に鉱物資源探査の分野で有効性が確認されている。また、高分解能衛星
は、ポインティング機能を持っている。㩷
㪺㪅㩷㩷 熱赤外センサ㩷
㩷
熱赤外センサは地上からの熱赤外波長の電磁波の放射を捉えるセンサであり、温度測定が可能である。図-3に㪫㪼㫉㫉㪸衛星㪘㪪㪫㪜㪩センサの熱赤外画像を示す。一般には、火山及び火災監視、だし、曇天の場合は本センサは地表面を撮影することが出来ない。図-2に高分解能の㪨㫌㫀㪺㫂㩷㪙㫀㫉㪻
画像を示す。㩷
㩷
また、同一の箇所を別の角度から撮影した㪉
枚のパンクロマチック画像をステレオ解析する
ことにより、空中写真と同様に、高さ情報へ変換が可能である。他にも、高分解能衛星はポイ
ンティング機能（撮影したい場所にセンサを向ける機能）を持っており、数日の回帰で、同一地点の継続的な撮影が可能である。㩷
㪹㪅㩷㩷 マルチスペクトルセンサ㩷㩷
マルチスペクトルセンサとは、可視から赤外域の波長帯の電磁波を一度に複数㩿数〜十数個㪀のバンドで観測するセンサで、現在商用で利用できる画像では㪨㫌㫀㪺㫂㪙㫀㫉㪻衛星から得られる約㪉㪅㪋㫄分解能の画像が最も高分解能である。最近
㩷

表-1 データ入手可能な衛星（代表的なもの）センサ分解能
衛星名㩷
打ち上げ国㩷 空間分解能㩷 波長域／周波数㩷㪨㫌㫀㪺㫂㩷㪙㫀㫉㪻㪄㪉㩷
アメリカ㩷
㪇㪅㪍㫄㩷
㪇㪅㪋㪌〜㪇㪅㪐㪇µ㫄㩷
パンクロマチック㩷 㪠㪢㪦㪥㪦㪪㩷
アメリカ㩷
㪈㪅㪇㫄㩷
㪇㪅㪋㪌〜㪇㪅㪐㪇µ㫄㩷㪨㫌㫀㪺㫂㩷㪙㫀㫉㪻㪄㪉㩷
アメリカ㩷
㪉㪅㪋㫄㩷
㪩㪃㩷㪞㪃㩷㪙㪃㩷㪠㪩㩷㪠㪢㪦㪥㪦㪪㩷
アメリカ㩷㪋㪅㪇㫄㩷㪩㪃㩷㪞㪃㩷㪙㪃㩷㪠㪩㩷
マルチスペクトル㩷㪩㪸㫅㪻㫊㪸㫋㪎㩷
アメリカ㩷
㪍㪇㫄㩷
㪈㪇㪅㪋㪇〜㪈㪉㪅㪍㪇µ㫄㩷
熱赤外㩷㪫㪼㫉㫉㪸㩷㩿㪘㪪㪫㪜㪩㪀㩷 ※㪈㩷 アメリカ㩷㪐㪇㫄㩷
熱赤外域㪌バンド㩷㪜㪦㪄㪇㪈㩷
アメリカ㩷㪊㪇㫄㩷
㪇㪅㪋〜㪉㪅㪌µ㫄に㪉㪉㪇バンド㩷
ハイパースペクトル㩷㪩㪸㪻㪸㫉㫊㪸㫋㪄㪈㩷
カナダ㩷
㪈㪇㫄㩷
㪌㪅㪊㪞㪟㫑㪆㪟㪟偏波㩷
合成開口レーダ㩷㪩㪸㪻㪸㫉㫊㪸㫋㪄㪉※㪉㩷カナダ㩷
㪊㫄㩷㪌㪅㪋㪌㪞㪟㫑㪆㪟㪟偏波㪃㩷㪟㪭偏波㪃㩷 Ｗ偏波㩷マイクロ波放射計㩷 㪜㪛㪜㪦㪪㪄Ⅱ㩷
日本㩷㪎〜㪌㪇㫂㫄㩷
㪍㪅㪐〜㪏㪐㪅㪇㪞㪟㫑㩷㪏バンド㩷
マイクロ波散乱計㩷 㪜㪛㪜㪦㪪㪄Ⅱ㩷
日本㩷
㪌㪇㫂㫄㩷
㪈㪊㪅㪋㪞㪟㫑㩷
※㪈 センサーは日本開発※㪉 㪉㪇㪇㪊年打ち上げ予定㩷

センサ種類㩷㩷㩷㩷㪚㫆㫇㫐㫉㫀㪾㪿㫋㩷©㩷㪉㪇㪇㪉㪛㫀㪾㫀㫋㪸㫃㪞㫃㫆㪹㪼
日立ソフトウェアエンジニアリング
㪈㪇㪇㫄㩷
図-2

㪈㪇㫂䌭㩷

㩷

高分解能パンクロマチックセンサ画像の例（Quick Bird）

図-3 熱赤外センサ画像の例（ASTER：熱画像に変換）

㩷

㩷
2
●

㩷

火力発電所の温排水の把握、地熱の上昇、夜間の陸域観測、海面温度による漁場推定、湧水地
点把握による地下水流動の評価、都市域ヒート
アイランド現象の監視などの利用が期待されている。しかし、現状の衛星センサでは分解能が㪍㪇㫄と低く、利用範囲は限定される。また、航空機搭載センサもあり、撮影範囲が狭くなるが、数㫄の空間分解能で撮影可能である。㩷
㪻㪅㩷㩷 ハイパースペクトルセンサ㩷㩷
ハイパースペクトルセンサは可視〜赤外域の電磁波を数百のバンドで捉えるものである。ハイパースペクトルセンサ画像は、㪈㪐㪏㪇年代から
欧米、中国、豪州を中心に資源探査等の分野を対象に利用されてきた画像である（ただし航空機搭載センサで取得）。非常に多くのスペクトル
データを観測するため、観測対象物の分光スペクトルを解析することができ、対象物の質的な性質の把握が可能となったことから、詳細な植生種類や岩石種類、土質種類等の識別利用が期待できる。㩷
㪼㪅㩷㩷 合成開口レーダ㩿㪪㪘㪩㪀㩷㩷
合成開口レーダは、センサから照射したマイクロ波の反射波の強さや位相を観測するもので、現在取得可能な衛星画像は中分解能（十数㫄）であるが、近い将来、数㫄の分解能を持つセンサを搭載した衛星の打ち上げが予定されている。㩷
㩷
このセンサはマイクロ波を用いるため曇天や夜間の撮影も可能であることが大きな特徴である。特に、植生透過により、地形状況の把握には有効と期待されている。また、照射する周波数帯（波長帯）や偏波の種類によって地表面での透過状況や反射状況が異なることから、植生の観測や、植生下の地表面状態の把握、土壌水分量の把握、水面の波の状況把握など、様々な分野での利用が期待されている。さらに、インタフェロメトリ情報（位相差情報）を用いて、高精度な高さ情報（高さ方向の誤差：数㪺㫄）を収集することや、ポラリメトリ情報（偏波情報）を用いて多チャンネル画像を作成し地形情報抽出することも可能である。㩷
㪽㪅㩷 㩷 その他のセンサ㩷
㩷
空間分解能が㪈㪇㪄㪈㪇㪇㫂㫄で、広域情報の収集を目的としているセンサとして、「マイクロ波放射計」「マイクロ波反射計」がある。マイクロ波放射計は、地球の表面および大気を構成する物質
から熱放射により放射されるマイクロ波を観測するもので、主に海洋気象を中心とするグロー
バルな地球観測に利用されている。複数の異なる周波数や偏波の観測により、水蒸気量、降水量、海面温度、海洋塩分濃度、大気成分（オゾン、エアロゾル、㪥㪦㫏）などの情報を取得でき
3
●

る。㩷
㩷
マイクロ波散乱計は、レーダの一種であり、マイクロ波を照射して、反射する散乱波の強さや位相差を観測するもので、主に海洋気象を中心とするグローバルな地球観測に関する情報を取得する。㩷
㩷
複数の偏波や位相差の観測により、
降水強度、
土壌水分、海洋波浪、海上風の風向き㪆風速、海
氷分布、積雪分布などの情報を取得できる。㩷
㩷㪉㪀㩷 衛星画像の最近の活用事例㩷
高分解能、高波長分解能を有する衛星が実用化され、リモートセンシング技術は、多方面で活用されるようになってきている。㩷
衛星センサで取得したデータは、多くの情報を含むデジタルデータなので、コンピュータを利用した画像処理により各種業務における有用な情報へ変換できる。画像処理の技術は、㩿㪈㪀画像空間情報を解析処理により他の画像空間に変換することで見やすい画像や他の単位の画像を作成する射影的処理技術、㩿㪉㪀画像空間から目的とする情報を解析処理により区分認識して抽出する分類的処理技
術、に分けられる。現実的には、これらの処理技
術は、複合的に使われ、より視覚的な情報へと加工され、利用される。㩷
ここでは、処理技術の複合利用例として、以下の㪊例を示す。㩷
㩷・事例① 熱赤外の温度観測を利用した事例㩷
地下伏流水湧水地点周辺の温度変化を熱赤外
衛星画像で解析した事例である。㩷
㪸㪅㩷㩷 温度情報への変換㩷㩷㪣㪘㪥㪛㪪㪘㪫㪎衛星搭載の熱赤外センサにより、目標地域を観測した撮影画像に対して放射量補正および大気補正により熱赤外線情報を、表面温度情報へ変換する。㩷
㪹㪅㩷㩷 温度変化の小さい領域の抽出㩷
㩷
夏期、冬期の表面温度分布情報図を元に温度差を算出した温度差分布図を作成すると、湧水起源の河川付近の温度分布は夏に低温、冬に高温度となる特徴的な傾向があることから、年間の温度差は小さい傾向を示す。一方、一般的に人工建築物は夏期に高温、冬期に低温となる傾向があることから、年間の温度差が大きいなど
材質の熱特性を示す（図-4）。このように、衛星
写真による温度情報は、広範囲の情報を迅速に処理でき、精度も高く、調査対象地域周辺の熱的特徴を、面的に、迅速に、継続的に把握することができる。しかし現状では、最も高分解能を有するもので、空間分解能は㪍㪇㫄である。㩷

㩷

㩷

㩷

湧水群
温度変化が小さい領域

㩷

㪌㪇㪇䌭㩷
大

温度変化

小

図-5

㩷
図-4 湧水地点周辺の熱赤外画像（夏と冬の温度差画像と高分解能画像を合成）

高分解能3次元画像による崩壊危険斜面の抽出㩷
成し、土地被覆分類図の裸地に区分された個所と傾斜分布図で一定傾斜角以上の個所を同一に満たす個所を抽出し、急傾斜崩壊危険図を作成した（図-5）。㪊次元地形図は、任意の方向からの視線で確認できるほか、視点を移動しながらの動画（バーチャル画像）も可能である。㩷
・事例③㩷 ハイパースペクトルセンサを利用した
植生調査㩷
航空機搭載のハイパースペクトルセンサ画像を利用した多バンドスペクトル解析により植生
種類単位の植生図作成を行った例である。㩷
調査対象域の地表被覆物をスペクトル分光解
析により同定分類する技術は、その環境状況を継続的に把握できることから、文献調査の段階から、処分場建設後まで、有効な技術と考えられる。㩷
㪸㪅㩷㩷 地上観測スペクトルデータの収集㩷㩷
観測地域において、地上観測用途のスペクト
ルメータセンサを用いて調査対象の植物種類に関する分光スペクトルデータを収集し、植生種ごとに、太陽入射光に関する分光スペクトルデータを収集する。㩷
㪹㪅㩷㩷 ハイパースペクトル解析㩷
㩷
航空機搭載型ハイパースペクトルセンサを用いて、可視〜熱赤外域に関する連続分光スペク
トルを撮影し、大気補正、幾何補正、ノイズ削減の各種補正処理を行い、ハイパースペクトル
反射率画像を作成した。ハイパースペクトル画
像と各画素に記録された分光スペクトルと地上観測分光スペクトルを用いて波形照合解析を行い、優勢植生解析を行った（図-6）。解析後の精度検証では、優勢種類の植生を約㪎㪌％の精度で識別できた。㩷

・事例②㩷 高分解能衛星㪊次元画像による仮想地形地質調査㩷
この事例は、高空間分解能衛星画像と、デジ
タル標高データをもとに、コンピュータ上に㪊
次元地形を再現し、仮想空間上で地形・地質調査を行った事例である。㩷
㪸㪅㩷㩷 現地の再現㩷㩷㪠㪢㪦㪥㪦㪪衛星により撮影されたマルチスペク
トル画像をもとに、同衛星から同時期に撮影された㪈㫄解像度のパンクロ画像を利用して、高空間分解能化処理により、㪈㫄解像度のトゥルーカ
ラー画像を作成した。また、㪜㪩㪦㪪衛星により撮影されたステレオ画像を使用して、標高データ
㩿㪛㪜㪤㪀を作成した。この両者を利用して調査地
区の㪊次元画像化を行った。この高解像度㪊次元
画像では、任意の方向から地形状況確認することが可能であり、実際の現地調査では、確認困難と考えられる視点からの地形情報が確認できる。㩷
㪹㪅㩷㩷 地形構造の強調㩷㩷㪩㪘㪛㪘㪩㪪㪘㪫㪄㪈衛星により撮影された合成開口レーダ画像に関して、マルチスペクトル画像を利用して画像カラー合成処理を加えることにより、㪊㪇㫄解像度の合成カラーレーダ画像を作成した。作成した画像では、レーダ画像であることから地形的特長が強調されており、光学衛星では把握しにくい微妙な地形情報の抽出に利用できる。㩷
㪺㪅㩷㩷 急傾斜崩壊危険地区の把握㩷㩷
マルチスペクトル画像に対して、スペクトル
分析およびパターンマッチング分析で土地被覆分類処理を行い、土地被覆図を作成した。一方、
標高データを傾斜解析して地表傾斜分布図を作

㩷
4
●

㩷

㩷
㪊㪅㩷 地層処分事業におけるリモートセンシングの利用㩷㪈㪇㪇㪇䌭㩷

㪈㪀㩷 海外の地層処分事業（サイト選定時）におけるリモートセンシング利用の概要㩷
処分事業に関して、日本より先行している国がある。平成㪈㪊年度にフィンランド、スウェーデン、
イギリス、スイス、米国及びカナダの㪍カ国を対象にリモートセンシング活用状況を、以下の項目に対して事例調査を行った。㩷
①㩷㩷 各国の㪟㪣㪮処分事業におけるリモートセン
シング技術の適用目的（反映先）、適用範囲適用した衛星画像（例えば㪪㪧㪦㪫、㪣㪘㪥㪛㪪㪘㪫、㪫㪤など）や空中写真、実施した空中探査の種類㩷
③㩷㩷 リモートセンシング技術の適用結果㩷
④㩷㩷 次世代衛星（例えば、高精度分解能画像、合成開口レーダなど関連技術）の適用の有無㩷
これらについて整理したものを表-2に示す。㩷
㪈㪐㪎㪇〜㪈㪐㪏㪇年代に、各国で利用されたリモート㩷

図-6 ハイパースペクトル
画像解析により作成した植生分布図
㩷表-2
㩷

海外におけるリモートセンシングの利用

フィンランド㩷
画像・データ㩷
の種類㩷

適用目的及び適用範囲㩷

スウェーデン㩷
画像・データ㩷
の種類㩷

衛星画像㩷

㪈㪐㪎㪎年撮影の㪣㪘㪥㪛㪪㪘㪫㩷㪫㪤㩷データ㩷

・基盤岩のブロック構造の特定㩷
・リニアメント分布図の作成㩷
・地球物理学的データの異常と 㪣㪘㪥㪛㪪㪘㪫Ⅲ㩷
リニアメントの方向性との 衛星画像㩷
解析に活用㩷
縮尺㪈㪆㪈㪃㪇㪇㪇㪃㪇㪇㪇㩷・高解像度衛星の利用情報はな
い㩷

空中写真㩷

空中写真㩷
縮尺㪈㪆㪍㪇㪃㪇㪇㪇㩷・破砕帯分布と岩盤のブロック 利用：㩷 㩷
構造に関する検討㩷
詳細情報なし㩷

空中物理㩷
探査㩷

広域重力図㩷
広域空中磁気図㩷・地質的に複雑な地域を除外し、均質な地質が分布する地 広域空中磁気図㩷
域を把握㩷

数値地形㩷
モデル㩷

㩷

衛星画像㩷

空中写真㩷

空中物理㩷
探査㩷
数値地形㩷
モデル㩷

㪦㫃㫂㫀㫃㫌㫆㫋㫆及び㪭㪼㫀㫋㫊㪼㫍㪸㪸㫉㪸で研究㩷
・コンピュータによるリニアメ
ント判読手法の開発㩿リニア 数値地形モデル㩷
−㩷
メント判読の主観的／個人差の影響低減㪀㩷スイス㩷
画像・データ㩷
画像・データ㩷
適用目的及び適用範囲㩷
の種類㩷
の種類㩷

適用目的及び適用範囲㩷

イギリス㩷
画像・データ㩷
の種類㩷

適用目的及び適用範囲㩷

・㪛㫆㫌㫅㫉㪼㪸㫐と㪪㪼㫃㫃㪸㪽㫀㪼㫃㪻における・リニアメント判読の補助情リニアメント判読及び氷河報㩷㪣㪘㪥㪛㪪㪘㪫㩷 㪫㪤 、 地形判読㩷
・海域に連続するリニアメン
㪪㪧㪦㪫、㪪㪼㪸㫊㪸㫋㩷㪪㪘㪩 ・様々な縮尺の地質図への入
トの検討㩷
力㩷
衛星画像㩷
・高解像度衛星画像の利用情・高解像度衛星画像の利用情報はない。㩷
報はない。㩷
・リニアメント判読㩷（様々な縮尺で詳細な割れ目分布図作成）㩷
白黒及びカラー空・詳細情報なし㩷
・地震被害調査図、㪉次元及び中写真㩷
㪊次元地質図及び㪊次元亀裂
ネットワークモデルへの入力㩷
・リニアメント判読の補助情報㩷
広域空中磁気図㩷
・詳細な情報は不明㩷
・海域に連続するリニアメン 広域重力図㩷
トの検討㩷
・㫺㫊㫇㫆㩷㪟㪩㪣建設に伴う調査の㪪㪼㫃㫃㪸㪽㫀㪼㫃㪻 の 詳 細 数
一部として㪣㪘㪥㪛㪪㪘㪫㩷 㪫㪤㩷
値地形モデル㩷
衛星画像とともに利用㩷
カナダ㩷
適用目的及び適用範囲㩷

・㪪㪼㫃㫃㪸㪽㫀㪼㫃㪻の調査プログラム
は、数値地形モデルが実用化される前で、サイト選定
時には利用されていない。㩷
アメリカ㩷

画像・データ㩷
の種類㩷

適用目的及び適用範囲㩷

・推定断層・破砕帯分布図の・リニアメント判読㩷
作成の際に、㩷 㪣㪘㪥㪛㪪㪘㪫㪌㩷㪣㪘㪥㪛㪪㪘㪫㩷㪌㩷とセマティックマッパシス㪈㪐㪎㪍年㪋月㪈㪎日撮 ・㪊種類の判読基準に依存し、㪤㪪㪪㩷㪣㪘㪥㪛㪪㪘㪫㩷㪌㩷 㪫㪤画 ・数値標高モデルの作成㩷
影の㪣㪘㪥㪛㪪㪘㪫衛 非常に異なるリニアメント
テムの組合せで利用㩷
像及び㪪㪧㪦㪫 衛星 ・高解像度衛星画像の利用情㪣㪘㪥㪛㪪㪘㪫㩷㪫㪤㩷星画像㩷
分布図が製作された㩷
・㪪㪘㪩画像をリニアメントの確のパンクロ画像㩷報はない。㩷
㪣㪘㪥㪛㪪㪘㪫㩷㪎㩷
縮尺㪈㪆㪉㪌㪃㪇㪇㪇㩷・高解像度衛星の利用情報はな
認に利用㩷
㪪㪘㪩（㪜㪩㪪㪘㪈）㩷
い㩷・高解像度衛星画像の利用情
報はない㩷
・湿地帯の含水状況の領域区
・土地利用分類の手段として、分、植生のタイプを識別す㪣㪘㪥㪛㪪㪘㪫衛星画像と㪬㪄㪉画る際に利用㩷
・㪱㫌㫉㪺㪿㪼㫉㩷 㪮㪼㫀㫅㫃㪸㫅㪻における㪊次
像が利用された。㩷
高高度撮影㩷
カラー・白黒空中 ・パンクロフィルムを一般的㪈㪐㪐㪌年㪉月撮影㩷
元地震探査計画立案時の基㪬㪉 写 真 㪊㪇㪇 枚 ・空中写真は、第四紀堆積物
撮影高度：㪊㪃㪋㪇㪇㫄㩷
写真／赤外線写真㩷 に使用㩷
本図として利用㩷㩿㪟㪸㫅㪽㫆㫉㪻サイト㪀㩷
や地質構造のマッピング、・野外調査の基図㩷（数値地形
リニアメント解析などに利モデル作成、リニアメント
用㩷解析㩷 ）として適用㩷
・空中磁気探査は処分場候補・被覆堆積物の帯磁率と結晶質
空中磁気探査㩷
空中物理探査㩷
・試験的研究地域のリニアメ
地ブロック中の断層調査を
基盤岩の帯磁率の違いの検㪌種類の空中熱赤空中磁気探査㩷
目的として実施。㩷
㩿総磁場、ガンマ線 ント解析の補助手段として出を試みたが、地磁気異常と外線探査㩷
スペクトル㪀㩷
利用された㩷
・熱赤外は土壌ガス噴出域のして検出されていない。㩷
㩿㪰㫌㪺㪺㪸㪤㫆㫌㫅㫋㪸㫀㫅㪀㩷
微小熱調査のため実施㩷
・既存地形図をデータソース−㩷
情報なし㩷
数値標高モデル㩷とした数値標高モデル図の 数値標高モデル㩷 詳細情報なし。㩷
利用。㩷

㩷
㩷
5
●

㩷

層活動の影響評価、火山・火成活動、隆起・沈降・浸食のそれぞれに関する評価に着目している。高空間分解能の衛星写真による地表の地形
地質の諸情報、熱赤外衛星写真による熱分布の情報、ハイパースペクトル写真からの地表部の諸分類情報は、これらの判断材料として寄与できるものと考えられる。一方、地質環境特性は、
地下深部に隔離された高レベル放射性廃棄物に含まれる放射性物質が地下水に溶け出し地表に運ばれるというシナリオに関わる深部地下水の流れなどについての情報が重要であることから
地中の情報が主な判断材料となる。従って現在のリモートセンシング技術では、広域での地下水の湧水に関する情報提供が可能である。以下に、直接的なデータ提供が可能な長期地質安定性に着目した利用についてまとめた。㩷
㩿㪉㪀㩷 長期地質安定性に着目した利用㩷
長期地質安定性評価で着目する地震・断層活動の影響評価、火山・火成活動、隆起・沈降・浸食の評価に対して、リモートセンシング技術
から提供できる主な情報は「リニアメント」「地、表変位」、「地表被覆」、「地形面区分」、「地表温度」に関するものである。これらの情報は、衛星画像から、直接評価できるものや、複合解析
によって、提供されるものまで、様々である。
表-3に長期地質安定性評価に活用できるリモー
トセンシング技術を掲げた。表に掲げた技術のうち、合成開口レーダセンサによるインタフェ
ロメトリ画像処理を使用したセンチメートル台
精度の地表変位情報や熱赤外センサを使用した
㪈℃以下の温度分解能の地表温度情報に関しては、面的で広範囲な情報を迅速に継続的に得られるという意味では、衛星リモートセンシング
技術は、他の調査手法では取得できない情報を提供できるといえる。㩷

センシング技術は、当時利用可能であった㪣㪘㪥㪛㪪㪘㪫衛星画像の解析、白黒の空中写真判読、
空中物理探査（空中磁気探査、重力探査など）などが主体であった。これらのデータを基にリニア
メント分布図、磁気図、重力図等が作成されている。多くの海外機関が実施した初期調査の頃は、まだ高分解能、多バンド衛星画像データが整備されていなかった事ため、リモートセンシング技術の利用が低く、地形や基本図等の概略調査にとどまっている。㩷
㩷㪉㪀㩷 地質環境調査へのリモートセンシング技術の適用性検討㩷
地層処分事業での最終処分施設建設地の選定は「文献調査」「概要調査」「精密調査」を経て行われる。リモートセンシング技術は、広域にわたる面的情報を継続的に取得できる技術であり、近年になり、空間分解能、周波数分解能ともに高度化してきたことで、地層処分事業での地質環境調査に適用できる技術なってきたと考えられる。実際、高解像度衛星写真は、日本のほぼ全域をカバーして撮影されており、希望する地域の撮影要請にも応じている。このような状況を踏まえて、地層処分事業での地質環境調査における、リモートセン
シング技術利用の可能性について、検討した。㩷
㩿㪈㪀㩷 リモートセンシング技術の地質環境調査への適用性㩷
衛星リモートセンシングがもたらす情報は、
地球表面の情報であり、地中の情報に関しては、それから推定される情報である。㩷
そこで、リモートセンシング技術の利用について、我が国の地層処分に関わる安全性の観点
㪉）から天然現象に起因する接近シナリオとして地質環境長期安定性および地下水移行シナリオの観点から地質環境特性に分類して検討した。㩷
長期地質安定性評価は、主として、地震・断
㩷

6
●

㩷

㩷

㩷
表-3

長期地質安定性評価に活用できるリーモトセンシグ技術利用するデータ種類㩷
現状のセンサ㩷
長期地質㩷
中項目㩷
小項目㩷
リモートセンシング リモートセンシング㩷
考えられる㩷
安定性㩷
利用方法㩷
−仕様（種類、撮影時期など）㩷
最高性能㩷
提供情報㩷
データ取得時期㩷
（分解能等）㩷
大項目㩷
地震・断層 断層・リニア 断層の位置・長 断層・リニアメント ・ステレオ画像解析によ ・マルチスペクトル画像㩿およびパンク ・光学センサ：㩷 ・文献調査開始時の既存デるリニアメント抽出㩷
活 動 の 影 メント等の活 さ・連続性・幅㩷 等の分布㩿平面的な
ロ画像㪀㩷
解像度㪇㪅㪍㫄㩷
ータ㩷
響評価㩷
動性の確認㩷
位置・長さ・変位地−最高解像度のステレオ画像㩷
・概要調査開始時㩷
形等㪀㩷
・周辺に地形的影響を与え
㩿断層地形が残る古い撮影と解像度とのトレードオフ要㪀㩷
る事象時㩿近傍を震源と・㪣バンドレーダセ する地震、火山噴火等㪀㩷
・マイクロ波レーダによ ・合成開口レーダー画像㩷
る植生透過と微地形−調査時に得られる最も波長が長い
ンサ：解像度㪈㪇㫄㩷
強調によるリニアメ
レーダ画像㩿長波長レーダは植生を透
ント抽出㩷
過する㪀㩷
・㪛㪜㪤データ：㩷
・㪛㪜㪤データ傾斜解析に ・㪛㪜㪤データ㩷
よるリニアメントを−調査時に得られる最高解像度デー
解像度約㪌㫄、高抽出㩷
タから作成㩷
さ精度＜約㪌ｍ㩷
・ステレオ画像解析によ・マルチスペクトル画像㩷 㩿およびパンク ・光学センサ：㩷
地質境界の区分㩷
岩盤の破断、 㪉次元㩷る地形区分㩷
ロ画像㪀㩷
断層変位等の 地質構造㩷
解像度㪇㪅㪍㫄㩷
−最高解像度のステレオ画像㩷
影響確認㩷
㩿断層地形が残る古い撮影と解像度とのトレードオフ要㪀㩷
断層の変位量・ 変位地形の変位量㩷 ・画像変化解析による変・マルチスペクトル画像㩷 㩿およびパンク ・光学センサ：㩷 同上㩷
画像撮影期間での変 位量算出㩷
ロ画像㪀㩷
変位方向㩷
解像度㪇㪅㪍㫄㩷
位量㩷
−最高解像度のステレオ画像㩷
㩿断層地形が残る古い撮影と解像度とのトレードオフ要㪀㩷
・レーダセンサ：㩷 ・文献調査開始時の既存デ・インターフェロメトリ ・合成開口レーダー画像㩷
解析による微小変位−インタフェロメトリ処理のための解像度㪌㫄：変位 ータ㩷
量算出㩷
同一軌道により撮影された画像㩷
精度＜㪈㪇㪺㫄㩷
・概要調査開始後㩿㪈回／
年：変位は主として地震時に発生、㪘級活断層の最大で㪈㪺㫄㪆年㪀㩷
火山地形解析情報㩷 ・ステレオ画像解析によ・マルチスペクトル画像㩷 㩿およびパンク ・光学センサ：㩷 ・文献調査開始時の既存デ火山・火成 火山分布の㩷 火山の分布㩷
確認㩷
噴出物の分布範囲㩷
る地形区分㩷
活動㩷
ータ㩷
ロ画像㪀㩷
解像度㪇㪅㪍㫄㩷
・概要調査開始時㩷
−最高解像度のステレオ画像㩷
・周辺に地形的影響を与え
㩿断層地形が残る古い撮影と解像度とる事象時㩿近傍を震源とのトレードオフ要㪀㩷
する地震、火山噴火等㪀㩷
・㪛㪜㪤データの㪊次元解 ・㪛㪜㪤データ−調査時に得られる最高 ・㪛㪜㪤データ：㩷
解像度約㪌㫄、高析による地形区分㩿噴
解像度データから作成㩷
出物分布範囲抽出㪀㩷
さ精度＜約㪌ｍ㩷
地表面地温分布㩷・地表面温度分布解析㩷 ・熱赤外線画像㩷
・熱センサ：㩷
同上㩷
火成活動の㩷 地温勾配㩷
確認㩷
解像度㪍㪇ｍ、温度
㪄最も高解像度の画像㩿昼夜の組み合わせ。冬季の画像が有効㪀㩷
分解能＜㪈℃㩷
隆起・沈 隆起・沈降㩷 隆起・沈降の規 地形面分析情報㩷
・ステレオ画像解析によ ・マルチスペクトル画像㩿およびパンク ・光学センサ：㩷 同上㩷
る地形区分㩷
ロ画像㪀㩷
降・侵食㩷 特性の把握㩷 模㩷解像度㪇㪅㪍㫄㩷
−最高解像度のステレオ画像㩿断層地
形が残る古い撮影と解像度とのトレードオフ要㪀㩷
・㪛㪜㪤データ：㩷
・㪛㪜㪤データの３次元解 ・㪛㪜㪤データ㩷
析による地形区分㩷
−調査時に得られる最高解像度デー
解像度約㪌㫄、高タから作成㩷
さ精度＜約㪌ｍ㩷
隆起・沈降の速 地形面の比高差㩷
・インターフェロメトリ ・合成開口レーダー画像㩷
・レーダセンサ：㩷 ・文献調査開始時の既存デ−インタフェロメトリ処理のための解像度㪌㫄、変位 ータ㩷
度および量㩷
画像撮影期間での変 解析による鉛直方向
同一軌道により撮影された画像㩿入手 精度＜㪈㪇㪺㫄㩷の微小変位量算出㩷
位量㩷
・概要調査開始後㩿㪈回／可能な時期から、約㪈年間隔の画像㪀㩷
年：隆起沈降速度は最大で㪈㪺㫄㪆年㪀㩷
・㪛㪜㪤データによる地形 ・㪛㪜㪤データ㩷
・㪛㪜㪤データ：㩷
面比高の測定㩷−調査時に得られる最高解像度デー
解像度約㪌㫄、高 ・周辺に地形的影響を与える事象時㩿近傍を震源とタ㩿入手可能な時期から、約㪈年間隔の さ精度＜約㪌ｍ㩷
する地震、火山噴火等㪀㩷
画像㪀㩷
侵食特性の㩷 侵食の様式㩷
地形区分情報㩷・ステレオ画像解析によ ・マルチスペクトル画像㩿およびパンク ・光学センサ：㩷 ・文献調査調査開始時の既把握㩷
地表面被覆状況分布㩷 る地形区分㩷
ロ画像㪀㩷
解像度㪇㪅㪍㫄㩷
存データ㩷
・概要調査開始時㩷
・スペクトル解析とステ −最高解像度のステレオ画像㩿断層地
・周辺に地形的影響を与え
レオ解析により、地表 形が残る古い撮影と解像度とのトレる事象時㩿近傍を震源と面被覆情報の分析、崩 ードオフ要㪀㩷
する地震、火山噴火等㪀㩷
壊地の検出㩷
侵食の量㩷
地形面の比高差㩷
・インターフェロメトリ ・合成開口レーダー画像㩷
・レーダセンサ：㩷 ・文献調査開始時の既存デおよび速度㩷
画像撮影期間での変 解析による鉛直方向−インタフェロメトリ処理のための解像度㪌㫄、変位 ータ㩷
位量㩷
の微小変位量算出㩷
同一軌道により撮影された画像㩿入手 精度＜㪈㪇㪺㫄㩷・概要調査開始後㩿㪈回／可能な時期から、約㩷 㪈年間隔の画像㪀㩷
年：隆起沈降速度は最大で㪈㪺㫄㪆年㪀㩷
・㪛㪜㪤データ：㩷
・㪛㪜㪤データによる地形 ・㪛㪜㪤データ㩷
面比高の測定㩷−調査時に得られる最高解像度デー
解像度約㪌㫄、高 ・周辺に地形的影響を与える事象時㩿近傍を震源とタ㩿入手可能な時期から、約㩷 㪈年間隔 さ精度＜約㪌ｍ㩷
する地震、火山噴火等㪀㩷
の画像㪀㩷

㩷㪋㪅㩷 おわりに㩷
衛星リモートセンシングセンサは、前述のように
近年、高分解能化、高周波数帯化してきている。㩷
しかし、熱赤外センサ、ハイパースペクトルセン
サは、現状でそれぞれ㪍㪇㫄㪃㪊㪇㫄の空間分解能であり、この分野の高分解能センサ開発が課題となっている。㩷
我が国でこれから実施される見込みの処分地選定
調査は、今まで述べた最新のリモートセンシング技
術を活用できる可能性がある。リモートセンシング
技術は、地球環境保全・防災など㪉㪈世紀における人類の大きな課題に対応してセンシング技術および解析技術の高度化が益々進展するものと思われる。こ7●のような先端技術分野に地層処分のニーズを踏まえた開発を促進していくとともに、我が国の地層処分
計画の信頼性や効率性をはかる上で国内外における最新情報を整備していく必要があろう。㩷
㩷
㪌㪅㩷 参考文献㩷㪈㪀㩷㩷 日本リモートセンシング研究会㩿㪉㪇㪇㪇㪀：リモートセンシング通論：日本リモートセンシング研究会㩷㪉㪀㩷㩷 原子力安全委員会㩿㪉㪇㪇㪇㪀：高レベル放射性廃棄物の処分に係る安全規制の基本的考え方について（第㪈次報告）㩷
（林 俊夫、吉村公孝）㩷

センターのうごき㩷「㪠㪫㪚㩷 最終処分国際研修センター」の設立について㩷平成㪈㪌年㪋月㪋日（金）、放射性廃棄物の最終処分にかかる国際的な教育と訓練のための施設である「㪠㪫㪚廃棄物の地下最終処分国際研修センター」（㪠㪫㪚㩷㪪㪺㪿㫆㫆㫃㩷㫆㪽㩷㪬㫅㪻㪼㫉㪾㫉㫆㫌㫅㪻㩷㪮㪸㫊㫋㪼㩷㪪㫋㫆㫉㪸㪾㪼㩷㪸㫅㪻㩷㪛㫀㫊㫇㫆㫊㪸㫃）がスイス連邦共和国ベルン州インナートキルヘンに設立されました。㩷
㩿財㪀原子力環境整備促進・資金管理センターは、ベルン大学㩿スイス㪀、カタロニア工科大学㩿㪧㪬㪚、スペイン㪀、
スイス連邦原子力施設安全本部㩿㪟㪪㪢、スイス㪀及びスイス放射性廃棄物管理協同組合㩿㪥㪘㪞㪩㪘、スイス㪀とともに、㪠㪫㪚の設立メンバーとして参加しています。㪠㪫㪚は、放射性廃棄物などの有害廃棄物の最終処分に携わる
次世代の科学者、技術者、意思決定者に、最終処分に求められる幅広い知識と技術を伝承することを目指しています。㩷
詳しくは㪠㪫㪚ホームページ（㪿㫋㫋㫇㪑㪆㪆㫎㫎㫎㪅㫀㫋㪺㪄㫊㪺㪿㫆㫆㫃㪅㫆㫉㪾）をご覧ください。㩷
㩷

講演会の開催㩷
当センターでは今年度から賛助会員制度を抜本的に拡充し、様々な活動を行っています。その一環として、賛助会員及び関係機関等を対象とした講演会を下記により開催致しました。㩷
㩷開㩷 催㩷 日㩷
講演題目㩷
講
師㩷
（場所）㩷
㪋 月 㪉 㪌 日 㩿 金 㪀㩷 㪠㪘㪜㪘における放射性廃棄物安 㪠㪘㪜㪘㩷㪛㪼㫇㫋㪅㩷㫆㪽㩷㪥㫌㪺㫃㪼㪸㫉㩷㪪㪸㪽㪼㫋㫐㩷㪸㫅㪻㩷㪪㪼㪺㫌㫉㫀㫋㫐㪃㩷㪮㪸㫊㫋㪼㩷㪪㪸㪽㪼㫋㫐㩷㩿日本消防会館㪀㩷 全基準文書（㪩㪘㪛㪮㪘㪪㪪）の策定 㪪㪼㪺㫋㫀㫆㫅㪃㩷㪮㪸㫊㫋㪼㩷㪪㪸㪽㪼㫋㫐㩷㪪㫋㪸㫅㪻㪸㫉㪻㫊㩷㪚㫆㫄㫄㫀㫋㫋㪼㪼㪚㫆㫆㫉㪻㫀㫅㪸㫋㫆㫉㩷
状況等ついて㩷
日置一雅氏㩷
㪌 月 㪈 㪋 日 㩿 水 㪀㩷 フランスにおける放射性廃棄物 フランス放射性廃棄物管理機関㩿㪘㪥㪛㪩㪘㪀国際部㩷㩿原環センター㪀㩷 管理の状況について㩷
ビジネスマネジャー㩷 ティゾン氏㩷
㩷

第㪈㪊回評議員会開催㩷
平成㪈㪌年㪊月㪎日（金）開催の第㪈㪊回評議員会において、「平成㪈㪌年度一般会計に関する事業計画及び収支予算」及び「平成㪈㪌年度資金管理業務に関する事業計画及び収支予算」について付議し、提案のとおり承認されるとともに、賛助会員制度の拡充について報告しました。㩷
㩷

第㪌㪏回通常理事会開催㩷
平成㪈㪌年㪊月㪈㪉日（水）開催の第㪌㪏回通常理事会において、「平成㪈㪌年度一般会計に関する事業計画及び収支予算」及び「平成㪈㪌年度資金管理業務に関する事業計画及び収支予算」について付議し、提案のとおり承認されるとともに、賛助会員制度の拡充について報告しました。㩷
㩷

平成㪈㪌年度資金管理業務に関する事業計画書及び収支予算書の認可㩷
「特定放射性廃棄物の最終処分に関する法律」第㪎㪎条第㪈項の規定に基づき、経済産業大臣に認可の申請（㪈㪌㪅㪊㪅㪈㪉付）をし、平成㪈㪌年㪊月㪈㪎日付をもって認可を受けました。㩷
㩷

特定公益増進法人であることの証明の更新㩷
平成㪈㪊年㪊月㪊㪇日付で受領した特定公益増進法人の認定期間が経過するので、新たにその証明を受けるべく
経済産業大臣に申請（㪈㪌㪅㪊㪅㪊㪈付）し、平成㪈㪌年㪋月㪈㪏日付で証明を受けました。㩷
㩷

平成㪈㪌年度㩷 調査研究契約状況㩷㩷平成㪈㪌年㪊月㪈日以降、平成㪈㪌年㪌月末までの間で、次の請負契約が行われました。㩷
請

負

先㩷

日本原燃株式会社㩷

調 査 研 究 課 題㩷・㩷「余裕深度処分施設における処分空洞基本設計（その㪈）」のうち地質・地下水に関する評価（その㪈）㩷

㩷
編集発行㩷

財団法人㩷 原子力環境整備促進・資金管理センター㩷㩷〒㪈㪇㪌㪄㪇㪇㪇㪈㩷 東京都港区虎ノ門２丁目８番㪈㪇号㩷 第㪈㪌森ビル㩷㩷㪫㪜㪣㩷㪇㪊㪄㪊㪌㪇㪋㪄㪈㪇㪏㪈（代表）㩷 㩷 㩷 㪝㪘㪯㩷㪇㪊㪄㪊㪌㪇㪋㪄㪈㪉㪐㪎㩷㩷

ホームページ㩷 㪿㫋㫋㫇㪑㪆㪆㫎㫎㫎㪅㫉㫎㫄㪺㪅㫆㫉㪅㩷㫁㫇㪆㩷8●

契約年月日㩷
㪈㪌．㩷 㪋．㩷 㪊㩷