令和6年度砂防学会研究発表会概要集

R6-13

衛星画像解析による崩壊地自動抽出等を活用した流域モニタリングについて（株）建設技術研究所 ○近藤圭悟，家田泰弘，井内拓馬，日名純也，上杉大輔，吉村真，向井綾子,西尾潤太
国土交通省九州地方整備局 川辺川ダム砂防事務所 中村良一，須田木諭(現 能登復興事務所)，栁原幸希１．はじめに川辺川流域は、急峻な地形と頻繁に発生する土砂移動のため、災害時の監視手法に課題が多くある。
このような背景から、流域の状況を平常時から災害発生時にかけて、必要な精度で効率的に把握することが急務である。本稿では、この課題に対応するため、リモートセンシング技術を活用し、人工知能（AI）による解析を通じて効果的な流域監視手法の確立を目指した。広域モニタリングにより、大規模な土砂移動など、広範囲にわたる災害の早期発見と迅速な対応が可能になることを目標とする。衛星画像を用いた災害時の被害状況を概略的に把握するフローと本稿で自動化を検討する範囲を図 1 に示す。

Ascending
軌道方向：北Right
照射方向Right照射方向

Descending
軌道方向：南図 2 SAR 衛星可視領域の簡易シミュレーション結果

図 1 衛星画像を用いた被害の概略把握フロー

２．衛星画像を活用した流域監視手法の検討
2.1 衛星画像取得特性
光学画像および SAR 画像の取得特性を整理した（表 1）。整理結果から川辺川流域を対象とした災害時の広域監視における衛星の有効性を確認した。また、SAR 衛星の観測特性に起因する可視・不可視領域を簡易シミュレーションにより確認し、2 方向（Ascending：北向き軌道、Descending：南向き軌道）の衛星進行方向のデータを用いることで川辺川流域全域の監視が可能であることを確認した（図 2）。
表 1 衛星画像取得特性 1)
項目
光学衛星画像SAR 画像発災後 ・天候や撮影範囲の ・天候の影響を受けないの入手
影響を受ける性
画像の ・直感的な解釈が容 ・直感的な解釈が困難
易・画像の精度によりノ特徴
・急峻な地形では影 イズが含まれるが発生、小規模崩 ・不可視範囲が生じる壊地の視認性悪い

表 2 光学衛星画像の AI 解析ケース表
ケース
学習画像の概要
学習データ作成方法の概要
枚数
崩壊地データcase1 75 ・川辺川流域崩壊地 崩 壊 地 判 読 デ
case2 150 ・川辺川流域崩壊地 ー タ 等 の 崩 壊
case3 197 ・川辺川流域崩壊地 地 形 状 を ト レース
・紀伊山系崩壊地
case4 788 ・case3 を回転によりデータ拡張（4 倍）
case5 788 ・case3 を回転によ 上 記 デ ー タ をりデータ拡張（4 倍） 補正し、視認できる崩壊地境界をトレース
正解ピクセル
各ケースの解析結果の検出ピクセル
検証は、正検出率・誤検出未検出率の観点で評価した（図 誤検出3）。特定地域（川辺川流域）の崩壊地検出には、他地域正検出（例：紀伊山系）の崩壊地を含む学習データの使用が検出精度を向上させることを明らかにした（図 正検出率＝4）。また、光学画像は視認 誤検出率＝性が明瞭な崩壊地と影に図 3 検出率の定義より不明瞭な崩壊地があることに着目し、視認可能な崩壊地の境界をトレースすることで崩壊地の検出精度を向上させた（図 5）。

紀伊の崩壊斜面を追加学習1.000することで大幅に精度向上

2.2 光学衛星画像による崩壊地自動抽出
光学画像を用いた崩壊地判読を自動化するために、
AI 解析（セグメンテーション）を試行した。川辺川流域および紀伊山系の光学画像を使用し、大規模崩壊斜面を学習することで AI モデルを構築した。モ
デルの構築には、川辺川流域内の崩壊地 75 箇所、紀伊山系の崩壊地 24 箇所を対象に、データ拡張により最大 788 枚の学習データを作成した（表 2）。

- 311 -

正検出率0.800

明瞭な範囲を学習データとすることで精度向上
case5

case3

case40.6000.400

case1

case2

正検出率
誤検出率0.2000.0000

図4200400600
学習データ数800

学習枚数と検出率の関係

1000

表 5 SAR 画像の AI 検出結果の例
強度差分 SAR 画像
正解データ
解析結果

図5

川辺川流域全体に対する AI 解析を適用した（図 6）。
SAR 画像固有のノイズにより、比較的小規模な領域が多数検出される傾向が見られた。そこで検出結果をポリゴン化し、面積の閾値を設定して検出結果をフィルタリングすることにより、広範囲にわたる反射強度変化が見られる箇所を効果的に抽出できた。
さらに、発災前の光学画像を参照し、人工改変地等の検出対象外領域を除外することで、新たに崩壊した箇所のみを抽出することができた。

崩壊地の学習データ作成条件

1 時期の光学画像を用いた崩壊地検出では、過去の崩壊箇所と新規崩壊箇所を区別することが困難であった。そこで 2 時期の光学画像に AI 解析を適用し、その検出結果の差分を取ることにより、新規崩壊箇所のみを特定する手法を採用した（表 3）。
崩壊後画像による検出箇所と崩壊前画像による検出箇所の差分により、新規崩壊箇所を概ね検出可能であることが分かった。また、流域全体をカバーするために複数の撮影シーンを組み合わせて画像を準備する際、撮影条件（日照条件、大気条件等）の違いにより画像の色調に差が生じることがあるが、この色調の差が検出結果に大きな影響を与えることはないという結果が得られた。

検出対象外

表 3 発災前後の光学画像に対する検出結果の比較
崩壊発生前
崩壊発生後
検出結果
崩壊後画像による検出箇所

Ascending

差分：
新規崩壊箇所

Descending

崩壊前画像による検出箇所

2.3 強度差分 SAR 画像による崩壊地自動抽出
SAR 画像は直感的な解釈が困難であるため、判読結果は判読者により異なる場合がある。運用者のスキルレベルに関わらず、一貫した判断基準での監視を可能にするために、SAR 画像解析専門技術者（以下、SAR 技術者）の知見を基にした自動判別手法を採用した。SAR 技術者による強度差分 SAR 画像の判読結果を学習データとして AI モデルを構築した（表4）。モデルの構築には、Ascending および Descendingの撮影軌道により得られた川辺川流域の強度差分
SAR 画像から最大 400 枚の学習データを作成した。
表 4 SAR 画像の AI 学習データの作成例
強度差分
SAR 技術者によ
学習データ
SAR 画像る判読結果

反射強度が増加

Ascending

反射強度が低下

学習データとしてトレースした箇所

検出結果の例を表 5 に示す。SAR 技術者による判読箇所を概ね検出することができた。反射強度変化の大きい領域を学習することで、強度差分 SAR 画像
上における崩壊地の特徴 2)である赤とシアンが集中する領域を一括して検出することができた。

図6

SAR 画像の AI 解析結果（面積 4 万㎡以上）と検出対象外領域の重ね合わせ

３．まとめ・流域監視モニタリング体制の構築
衛星画像の AI 解析による崩壊地抽出では、従来の手動判読と同等の精度で自動抽出できる可能性が得られた。人工改変地（伐採地等）に誤検出が見られたことから、検出対象外領域として事前に識別しておくことで、これらの領域を検出結果から除外することが可能となり、結果としてより迅速かつ正確な判読が実現できると考えられる。以上のような広域を対象とした面情報によるモニタリングに加えて、監視カメラ等による点情報を活用することで流域全体のモニタリング体制 3)を構築する必要がある。
参考文献 1) 国総研資料第 1110 号，合成開口レーダ（SAR）画像による土砂災害判読の手引き， 2020．2) 国総研資料第 1159 号，災害時における合成開口レーダ（SAR）の散乱変化事例解説集， 2021．3)井内・家田ら，川辺川流域におけるモニタリング技術の高度化への取り組みについて，令和 5 年度砂防学会研究発表会概要集，p.669-670，
2023．

- 312 -