Pa-81
SAR 画像を用いた被害状況調査から土砂災害規模を推定する手法の検討
北海道大学農学研究院 〇林真一郎・桂真也・笠井美青・小山内信智・丸谷知己
国土技術政策総合研究所土砂災害研究室 野呂智之・神山嬢子
１．はじめに災害初動時の調査技術のうち，悪天候時・夜間においても広域を調査可能である人工衛星 SAR 画像（合成開口レーダー画像）を用いた調査が，紀伊半島大水害等の実際の災害調査で行われてきている。
現状，人工衛星 SAR 画像を用いた調査は，河道閉塞箇所・大規模な崩壊の発見が主な調査目的であるが，調査結果から迅速に最大被害の推定が行うことができれば，調査時間の短縮に繋がる可能性がある。
本研究では，既往の人工衛星 SAR 画像を用いた崩壊地抽出結果と土砂移動量・比高から最大被害を推定する手法を組み合わせ，人工衛星 SAR 画像を用いた被害状況調査から土砂災害規模を推定する手法の検討及びその適用性の評価を行った。
２．手法①既往の人工衛星 SAR 画像を用いた崩壊地抽出結果として，平成 20 年岩手宮城内陸地震（以下，岩手宮城内陸地震），平成 21 年防府市での土石流災害（以下，山口災害）に対し相関係数差分解析，NDPI解析を用いた林ら（2012），及び，紀伊半島大水害に対する高分解能 SAR 画像の判読による林ら（2013）の調査結果を用いる。②土砂移動量・比高から最大被害を推定する手法としては，Hayashi et al. (2015)
による土砂移動量・比高に関する指標から土砂災害規模を 5 段階で評価する土砂災害スケールによる手法を用いる。
①と②を組み合わせ，人工衛星 SAR 画像を用いた被害状況調査から土砂災害規模を推定する手法（以下，提案手法）のフローを図－1 に示す。人工衛星 SAR 画像を用いた崩壊地抽出結果から崩壊地位置・崩壊地面積に関する情報を得た後，崩壊地位置から土砂移動の比高差の計測，崩壊地面積から土砂移動量の算出を行う。本研究では，比高差は，岩手宮城内陸地震・山口災害では，簡便のため 100m とした。
また，紀伊半島大水害では，国土地理院 25,000 分の 1 地形図から等高線の読み取りを行った。崩壊地面積は，岩手宮城内陸地震・山口災害では，約 80%の的中率で抽出可能とされた衛星画像 20×20 メッシ
ュ相当（40,000m2 以上，表－1）を崩壊地 1 箇所あたりの面積とし，紀伊半島大水害では，判読により崩壊地の形状を概ね推定可能であるため実際の崩壊地面積を用いた。土砂移動量は，崩壊地面積から土砂移動量の関係式であるグゼッティの式（式(1)，Guzzetti, et al., 2009）を用いて，土砂移動量を算出した。
(1)
V = 0.074A0.175
ここで，V：土砂移動量（m3），A：崩壊地面積（m2）
土砂移動量・比高から最大被害を推定する手法については，土砂移動マグニチュード（以下，SMM，式(2)，内田ら，2005）を算出し，Hayashi et al. (2015)の 5 段階の土砂災害スケール（図－2）により評価した。
4.0

相関係数差分解析，NDPI解析，
高分解能SAR画像の判読 等

崩壊地位置からの土砂移動の比高差（H）の計測

崩壊地面積からの土砂移動量（V）の算出

図上計測 等

Guzzettiの式等により算出 等

被害レベル（Ｄ）
Damage Level（ＤL）

3.5

人工衛星により撮影されたSAR画像による調査
・崩壊地位置・崩壊地面積（A）の算出

最大被害を推定

図－1 被害状況調査から土砂災害規模を推定する手法のフロー

Leyte Is. Guinsaugon (Feb.17, 2006)

熊野Single deep‐seatedslow landslide

Harihara (Jul. 10, 1997)
3.0

北股

Slope failure
in Japan (1972‐1997)
韓国 ソウル 2011年土石流災害

Atsumari (Jul. 20, 2003)

平昌 2006年7月
Kii Peninsula (Sep. 2-4, 2011)
麟蹄 2006年7月

Seoul (Jul. 27, 2011)
2.5

Mt. Jizukiがけ崩れ(Jul. 26, 1985)
H17台風14号 (Mar. 26, 2004)
Mt. Bawakaraeng
Hofu (Jul.バワカラエン
21, 2009)
Miyazaki レイテ島
Typhoon 14
地附山(Sep. 5-6, 2005)
針原川
Iwate-Miyagi inland earthquake (Jun. 14, 2008)
宝川内集
Miyagawa(Sep. 29, 2004)
大用知
Niihama (Aug. 17-19, 2004)
小田井沢川
Iya
志平沢川
Oyouchi(Aug.
1, 2005)
的場川
Izumozaki
H21防府市(Jul.
13, 2004)
H16宮川
土砂移動マグニチュード（Ｍ）
AkadaniCategory IV
Odaisawa (Jul. 19, 2006)

2.0

Inje (Jul. 11-15, 2006)
1.5

1.0

Category III

Pyeongchang(Jul. 11-15, 2006)

Category II

Shibirasawa
Category I(Jul. 19, 2006)
Matobasawa 0.5-2.00.0(Jul. 19, 2006)

土砂移動マグニチュード（SMM）の算出
土砂移動マグニチュードから土砂災害スケールのカテゴリーを評価

紀伊半島全体Multiple disaster栗平
Single deep‐seatedcatastrophic
赤谷Landslide長殿
and debris flow

Category VKitamata
Nagatono

H16新居浜

2.0

4.0

6.0

8.0

10.0

12.0

KuridairaH16出雲崎Sediment Movement Magnitude (SMM)
SDS Phrase
Category I : Small disasters occur every year
Category II : Disasters occur every year in Japan
Category III : Disasters occur every two or three years in Japan
Category IV : Disasters occur every five years in Japan
Category V : Disasters occur every several decades in Japan

図－2 土砂災害スケールによる評価方法（Hayashi et al., 2015 に加筆）

- 548 -∑(2)
ここで，SMM：土砂移動マグニチュード，V：土砂移動量（m3），H：比高差（m）
岩手宮城内陸地震については，既往資料（地盤工学会，2010；宮城県，2011）から，荒砥沢地すべりと 15 箇所の河道閉塞箇所について SMM=10.37，死者・行方不明者 15 名から被害レベル（小嶋ら，2009，以下，DL）DL=1.72 と算出され，土砂災害スケールではカテゴリーⅤ（図－2）に分類された。
３．結果
岩手宮城内陸地震・山口災害に対し相関係数差分解析，NDPI 解析を用いた林ら（2012）の調査結果から提案手法により SMM を求めた結果を表－1 に示す。また，紀伊半島大水害に対する高分解能 SAR
画像の判読による林ら（2013）の調査結果から提案手法により SMM を求めた結果を表－2 に示す。

表－1 相関係数差分解析・NDPI 解析の結果（林ら，2012）から求められる SMM
災害名
岩手宮城内陸地震

山口災害

面積（ha）

仮の比高差（m）

抽出数

SMM

相関係数差分解析

40,000348,513100

138.66

NDPI解析

62,500665,668

100

98.78

相関係数差分解析

40,000348,513100

268.96

NDPI解析

40,000348,513100

248.92表－2 高分解能 SAR 画像の判読結果（林ら，2013）から求められる SMM
箇所名

崩壊地1箇所
土砂移動量（m3）

崩壊地1箇所あたり面積（m2）

解析手法

3

土砂移動量（m ）比高差（m）

SMM

表－3 災害実績と提案手法の SMM・カテゴリーの比較
災害名
岩手宮城内陸地震

坪内①

2.0

127,563

1807.36

山口災害

坪内②

11.8

1,672,864

1808.48

紀伊半島大水害

坪内③5.2509,843

200

8.01

宇井8.7

1,075,312

230

8.39

長殿19.5

3,465,628440

9.18

解析手法
相関係数差分解析
NDPI解析
相関係数差分解析
NDPI解析
判読

災害実績
SMM

カテゴリー

10.37

Ⅴ

8.48

Ⅳ

10.46

Ⅴ

提案手法
SMM

カテゴリー

8.66
8.78
8.96
8.92

ⅣⅣⅣⅣ

9.91

Ⅳ

４．考察
Hayashi et al. (2015) において評価された災害実績と提赤谷
28.2
5,916,882
570
9.53
栗平
33.7
7,661,170
330
9.40
案手法によりそれぞれ算出された SMM・カテゴリーの比三越
6.3
673,404180
8.08
較を表－3 に示す。岩手宮城内陸地震については，災害実全箇所
9.91
績の算出結果は移動土砂量が 7000 万 m3 の荒砥沢地すべりが SMM の上昇に大きく寄与しており，提案手法の評価結果は低くなっている。山口災害については災害実績と提案手法の SMM・カテゴリーに概ね一致が見られる。紀伊半島大水害については，カテゴリーが異なる結果となったが，判読範囲に熊野の深層崩壊（和歌山県田辺市，土砂移動量 410 万 m3，比高差 223m）等が含まれていないことを考慮すれば，概ねSMM・カテゴリーを適切に予測できると言える。
５．おわりに既往の研究成果の解析・判読の範囲においても，崩壊地の形状や面積が小さい等により抽出が困難な崩壊地がある等，人工衛星 SAR 画像を用いた崩壊地抽出は開発途上であり，限られた既往の研究成果に基づくものであるが，本研究により人工衛星 SAR 画像を用いた被害状況調査から土砂災害規模を推定する手法の実現可能性を示せたものと考えている。岩手宮城内陸地震における荒砥沢地すべりのような大規模崩壊の発生により，提案手法の評価結果が過小となることが課題として明らかとなった。
参考文献
Guzzetti, et al. (2009): Earth planet. Sci. Lett. Vol. 279, p. 222-229
林ら（2012）：砂防学会誌 Vol.65，No.4，p.3-14，林ら（2013）：砂防学会誌 Vol.66, No.3, p.32-39
Hayashi et al. (2015): International Journal of Erosion Control Engineering Vol. 8, No. 1, p.1-10
地盤工学会（2010）：平成 20 年（2008 年）岩手・宮城内陸地震災害調査報告書
小嶋ら（2009）：砂防学会誌 Vol.62, No.3, p.47-54
宮城県（2008）：平成 20 年岩手・宮城内陸地震に係る土砂災害技術検討委員会検討結果- 549 -