広島工業大学紀要研究編
第 44 巻（2010）pp.61-68

論

文

衛星リモートセンシングによる堆積土砂量の推測
島重章 *・橋口翔 **（平成21年10月31日受理）

The Prediction of Collapse Soil by Satellite Remote Sensing
Shigenori SHIMA and Sho HASHIGUCHI(Received Oct. 31 , 2009)

Abstract
Recently, some sediment disasters have been occurring every year in various places. The average occurrence for the past 20 years is 500 times a year. It is thought that the sediment disaster caused by a localized torrential rain especially occurs at a weak part on the ground surface, by which an earth and sand movement phenomenon takes place.
In this research, artificial satellite data were used to explain the earth flow disaster, which
occurred in Miyajima on September 6, 2005. The satellite information data which made use of
pre-disaster data showed the usefulness as the risk prediction for weathering slopes of themountain torrent.
Key Words: remote sensing, collapse soil, earth flow disaster, risk prediction

そこで，地盤情報を広域に捉えるため，衛星リモートセ１．はじめにンシングデータを用いることが有効であると考えられる。

日本列島は、地殻変動帯に位置している。地形，地質は衛星リモートセンシングデータは，地球表面の形状認識に複雑であり，急峻な山地に加えてモンスーン常襲地帯に位関して十分な精度が得られる。また，可視域から赤外域ま置するため，豪雨豪雪型の厳しい気象条件下にあるといえでのデータを用いた特徴抽出が可能であり，地表面を構成る。一般的に発生する自然災害としては，第三紀層におけする地質を分類することが可能である。

る地すべり災害，風化した花崗岩地帯に多発する斜面崩壊，ここでは，広島県西部に位置する宮島の山渓部を対象に，および地下水の変動に伴う地盤沈下等がある。そのために衛星リモートセンシングデータより得られた地盤情報の多くの人的・物的損失を被っている。平成９年までに急傾データベース化を行い，そのデータに数量化分析第Ⅱ類を斜崩壊危険箇所に指定されたのは，全国で約８万７千箇所適用することで，崩壊要因を明らかにし，斜面崩壊の発生におよび，その対策工事箇所は 24％程度にすぎない。こする危険箇所の位置予測を試みた。さらに，降雨により崩れら自然災害を未然に防ぐためには，災害発生場所や規模壊し土石流が発生した白糸川流域の堆積土砂量について崩の予知・予測が必要不可欠である。広域地盤を対象とする

壊規模の予測を試みた。

災害は，斜面崩壊の要因となると考えられる地質・地形・植生など，広範囲の地盤情報が必要である。しかしながら，ごく一般的な地盤調査では広範囲の地盤情報を得るには多調査地域は，Fig.2.1 に示す宮島（北緯 34 度 15 分〜 34くの時間や経費を費やしてしまう。
＊＊＊

広島工業大学工学部都市建設工学科＊＊＊

広島工業大学大学院工学研究科建設工学専攻

２．宮島の地域特性

度 18 分，東経 132 度 16 分〜 132 度 20 分）を範囲とした。

― 61 ―

島

Fig2.1

重章・橋口翔調査対象地域概要図１）地形
島の大部分が険しい起伏山地で占められている。山地部

Fig3.1の谷や尾根は，山地北部では弥山（標高：535m）がドー

台風 14 号の経路ム状にそびえ立つ。その周辺には，標高が 300 〜 400m 付
近に狭い山頂平坦面を形成し，標高が 100 〜 200m 付近にかけては，かなり広い山腹緩斜面が見られる。
島の各地に谷底ないしは扇状地が見られる。起伏山地を背後にもつため，谷の勾配は急であり谷底平野の幅は狭くなっている。
２）地質
広島県の花崗岩は，白亜紀型花崗岩類の風化したもので，正長石を主として石英が多く，粘着力が少なくて透水性は大きいが，表面侵食を受けやすい土質材料である。花崗岩

Fig3.2

アメダス降雨量時系列データを構成する結晶は，主として石英，長石および雲母である。
このような結晶は，結晶構造の上から言うと，石英は緻密

50mm 未満の場合、山崩れ・崖崩れが起きやすいと定めてな組織を持ち，化学的風化を受け難い。逆に雲母は化学的いる。宮島の被害状況として，白糸川の流路を Fig3.3 に風化に弱く，粘土化しやすい。長石は両者の中間に位置す示す。

る。宮島には、黒雲母花崗岩が広く分布している。黒雲母
花崗岩でも細粒部は侵食に抗して高い尾根を作り，粗粒部は深層風化を受けて軟らかくなり，急斜面と緩やかな山麓地の組み合わせを構成している場合が多い。

３．土砂災害による被害状況
2005 年８月 29 日マリアナ諸島近海で台風 14 号が発生した。台風は非常にゆっくりとした速度で北東に進み、大型で非常に強い勢力に発達した。９月４日に沖縄の南西諸島に上陸し，５日には九州全体を巻き込んだ。さらに広島にも被害が及び，９月の月間平均降雨量の２倍を超える量
Fig3.3の雨が降り，各地で土砂災害が多発的に発生した。台風
14 号の経路を Fig3.1 に，降雨量データを Fig3.2 に示す。
宮島では６日の午後 10 時頃白糸川で土砂災害が発生し、４．人工衛星データの適用
4.1

多くの人的・物的被害をもたらした。土石流発生の要因と被害状況（被災直後の様子）

衛星リモートセンシングの概要

して、連続雨量 234mm・最大 24 時間雨量 200mm/24h・

衛星リモートセンシングの特徴は，広範囲を瞬時に観測

最大時間雨量 33mm/h と多量の雨が集中的に降ったことすることができること（観測の広域性と瞬時性），繰り返が 考 え ら れ る。 気 象 庁 で は １ 時 間 雨 量 が 30mm 以 上し同じ場所を観測することができること（反復性），直接― 62 ―

衛星リモートセンシングによる堆積土砂量の推測

現地に行かなくても現地の状態を知ることができること（非接触性）があげられる。技術の進歩によって観測精度は年々高まる傾向にある。
地上のすべての物体は，太陽光を受け多様な電磁波を反射し，その反射率は物体の種類・状態などにより異なる。
その物体の反射特性を地球観測衛星に搭載したセンサで収集し，それらの強弱を対象ごとに比較することにより，対象物の識別または状態の認識を行うことができる。
衛星データは、光学センサとマイクロ波センサに大別されるが，ここでは地球表面の物質の分光反射率が異なることを利用した光学センサについて説明する。人工衛星が地球へ送信してくる観測情報は，反射光に対応したデジタルデータを反射波長データとして提供する。光学センサは光を波長として捉え，Fig4.1 に示す地表物質の違いをデータ処理することで画像表示が可能となる。３）４）
なお，ここに使用した衛星データは，地球観測衛星
Quick Bird である。

Fig4.2

解析処理手順画像は Fig4.3 に示す。カラー合成画像には３つの種類があり，それぞれの画像に特徴がある。また，４つのバンドを用いて比演算処理を行い，各地盤分類図を目的変量とする重回帰分析を行い，得られた最良回帰式から回帰処理画像を作成するものである。画像処理は，リモートセンシン
グデータ解析・可視化ソフトウェア「ENVI」，重回帰分
Fig4.14.2

析は統計処理ソフトウェア「SPSS」を使用した。

物質の反射・放射特性使用した衛星データ衛星データ（観測日：2005 年６月６日）は，2001 年 10
月 19 日に米国の商用衛星事業として Digital Globe 社が打ち上げた高分解能地球観測衛星 Quick Bird である。
搭載されているセンサ（パンクロマチック・マルチスペクトル）は，可視域から赤外域まで観測することができる。
Quick Bird の搭載センサの諸元を Table4.1 に示す。
Table4.1① True Color② Natural Color

Quick Bird 搭載センサの諸元③ False Color
Fig4.3

カラー合成画像１）True Color 画像（Fig4.3 ①）
この画像は，Band3：赤色，Band2：緑色，Band1：青4.3

使用した画像とその解析処理色を組み合わせて作成している。その特徴は，大気の影響

衛星データの画像解析処理手順を Fig4.2 に示す。バン

を受けやすい反面，水域の現象を把握するのに適した画像

ドを組み合わせることによりカラー合成画像を作成した。

であり，人の目で識別できる色と同じ様に表現される。

― 63 ―

島重章・橋口

２）Natural Color 画像（Fig4.3 ②）

翔重回帰モデルとして作成した地盤主題図は，既存の主題

この画像は，Band3：赤色，Band4：近赤外，Band2：図を更新した地理情報システムとしての利用が可能であ緑色を組み合わせて作成している。その特徴は，植生のある。例えば，縮尺１万分の１の画像として作成した地盤主る森林部が緑となり，陸地と水海域の差がはっきりとわか

題図は，地盤データベース化を行うことにより平面情報をる画像となっている。

提供する各種分野への利用が可能になる。

３）False Color 画像

同地域の重回帰モデルを作成するにあたり，ここでは土

この画像は，Band4：近赤外，Band3：赤色，Band2：

地分類基本調査図をもとに，土地利用区分，表層地質区分，緑色を組み合わせて作成している。その特徴は，植生活力

地形区分，傾斜区分，風化区分，含水量区分の重回帰モデがあるほど赤く見えるところにある。森林などは濃い赤色，ル画像を作成した。この中から，斜面災害の関連データと裸地・浜辺などは白色，低地部分は青色がかってくる。

して傾斜区分と風化区分を取り上げた。なお DN 値とは，衛星が観測した電磁波エネルギーの強さを相対的に 256（＝ 28）段階に置き換えたデジタル情報のことである。

Fig4.4
Table4.2

植生指標図

植生指標図の DN 値および配色

Fig5.1

傾斜区分図

植生指標DN 値

配色

植生なし

0 〜 65

青活性度 小66 〜 160

緑

活性度 中161 〜 210

黄水域0 〜 45

白活性度 大211 〜 255

赤8°未満

46 〜 140

青8 〜 20°未満

141 〜 230

黄緑

20 〜 30°未満

231 〜 245

黄30 〜 40°未満

246 〜 250

橙40°以上251 〜 255

赤Table5.1

傾斜区分図の DN 値および配色

DN 値４）植生指標図
比演算処理画像は，各 Band 間の濃度の比をとることによって，相互関係を強調し，Band の重ね合わせだけでは配色得られないわずかな反射強度差を知ることができる。また，植生活性度を調べるため国際的に認知された指標である，

傾斜区分図の DN 値および配色を Table5.1 に，傾斜区正規化差分植生指標（NDVI）を適用することで、植生の分図の分析結果を Table5.2 に，DN 値の相関性を示したも分布調査が可能である。植生指標図を Fig4.4 に，Table4.2のを Fig5.2 に示す。ついで風化区分についても示す。風に植生指標図の DN 値および配色を示す。

化区分図の DN 値および配色を Table5.3 に，風化区分図の分析結果を Table5.4 に，DN 値の相関性を示したものを５．重回帰分析の結果Fig5.4 に示した。

衛星データを用いて地表面の状況を解明するには，多数

Table5.2 と Table5.4 より，傾斜区分と風化区分の両者個の事象との相関関係を検討することが必要である。ここの重相関係数が 0.96 以上であることから非常に精度が良では，多変量解析の中から空間相関分析として用いられるいと考えられる。一般に，重回帰分析では重相関係数と寄重回帰分析を取り上げ，重回帰モデルの作成を行った。

与率が 0.8 以上で非常に精度が高いとされている。
― 64 ―

衛星リモートセンシングによる堆積土砂量の推測
Table5.2

Table5.4

重回帰分析結果（傾斜区分）

重回り分析結果（風化区分）

説明変量（X）

比演算処理によって得られた DN 値

説明変量（X）比演算処理によって得られた DN 値

目的変量（Y）

傾斜区分図から得られた指標

目的変量（Y）

風化区分図から得られた指標

重相関係数（R）

寄与率（R2）

調整済み寄与率

重相関係数（R）

寄与率（R2）

調整済み寄与率

0.984

0.968

0.964

0.968

0.937

0.929

指標

3：水域，6：弱風化
12：強風化 γ

α，9：中風化β，指標

3： 水 域，6：8 度 未 満，9：8 〜 20 度
未 満，12：20 度 〜 30 度 未 満，15：30
度〜 40 度未満，18：40 度以上㢴໩༇ฦ㻖㻓㻓ലᩫ༇ฦ㻕㻘㻓㻖㻓㻓㻧㻱ೋ㼜㻃㻠㻃㻔㻖㻑㻓㻙㻚㼛㻃㻎㻃㻔㻜㻑㻔㻖㻖㻵 㻕 㻃㻠㻃㻓㻑㻜㻙㻛㻕㻕㻘㻓㻧㻱ೋ㻕㻓㻓㼜㻃㻠㻃㻕㻖㻑㻙㼛㻃㻐㻃㻗㻔㻵㻕 㻃㻠㻃㻓㻑㻜㻖㻖㻕㻕㻓㻓㻔㻘㻓㻔㻘㻓㻔㻓㻓㻔㻓㻓㻘㻓㻘㻓㻓㻓㻓㻓㻖㻙㻜㻔㻕㻔㻘㻔㻛ᣞᵾFig5.2㻖㻙ᣞᵾ㻜㻔㻕㻔㻘㻕㻔Fig5.4

風化区分と DN 値の相関性

傾斜区分と DN 値の相関性

Fig5.1 は，宮島における傾斜区分を示した画像である。

風化花崗岩土のうち風化残積土および崩壊土の両方を対象

解析地域のほとんどが傾斜 20 度以上の急勾配になっておとして，一般にまさ土と称されている。その谷部から平地り，災害時の危険度が非常に高いと考えられる。

部は，深層までの風化の影響を受けたまさ土によって覆わ

Fig5.3 は，宮島における風化区分を示した画像である。

れている。

解析地域は広島花崗岩を母岩とする表層地質に覆われ，山風化区分を示した，まさ土の風化度指標は，α＜ 3m が地部は急傾斜を成している。なお，ここで述べる風化土は，表層風化を表して岩盤の露出を示し，β＜ 10m が中風化を表して風化した表土を示し，γ＞ 10m が強風化を表して深層風化と呼ばれる。これらのまさ土は，山頂付近の環急線に残積土として存在し，未固結堆積部には風化崩積土として厚い層を成して存在する。

６．宮島山渓の危険度予測6.1

斜面崩壊の危険度の予測

土砂災害を予測する方法としては，各機関で多くの案が出されている。その予測項目としては，「時刻」，「規模」，「場所」の３項目の情報を得ることができれば，今後の対策に有効であると考えられている。６）７）
ここでは，①崩壊の位置および②崩壊の規模の２項目について，衛星データを用いて検討を試みた。前項で述べた
Fig5.3
Table5.3

水域

重回帰モデル図をもとに，災害の予測のための要因を設定

風化区分図し，それぞれについて述べていく。

風化区分図の DN 値および配色

１）崩壊場所の予測

DN 値

配色

重回帰モデルによる地盤主題図から得られた地図情報を0 〜 45

青データベース化し，そのデータを用いて崩壊場所の予測を

弱風化

α46 〜 150

黄試み，危険度評価図の作成を検討した。なお，Fig6.1 に危中風化

β151 〜 250

緑険度評価図作成の流れを示す。

強風化

γ251 〜 255

赤ここに用いた地盤主題図は，観測日（2005 年６月６日）― 65 ―

島重章・橋口翔

た。またスコア範囲 0.72 〜 2.53 の範囲では，強風化（γ）

地盤主題図のみしか分布していないことから，危険度大とみなした。

地盤データベースᩐ㔖໩ฦᯊ➠䊘㢦㻋አⓏᇱ‵䠌㢴໩༇ฦ㻌ᑚ୯ኬ㻖㻓㻓㻓㻓㻓

数量化分析第Ⅱ類

Ềᇡ㢴໩ᗐ㻋䃇㻌㢴໩ᗐ㻋䃈㻌㢴໩ᗐ㻋䃉㻌㻕㻘㻓㻓㻓㻓㻕㻓㻓㻓㻓㻓༇⏤ᩐ

スコア分布図危険度評価図㻔㻘㻓㻓㻓㻓
㻔㻓㻓㻓㻓㻓

Fig6.1８）

危険度評価図作成の流れ㻘㻓㻓㻓㻓㻓の地形要因データであり，地盤データベースとして利用し㻐㻗㻐㻖た。これらのデータを用いて，2005 年９月６日に宮島で㻐㻕㻐㻔

Fig6.2発生した土砂災害の危険箇所の予測を行った。斜面崩壊の発生度の高い危険箇所の予測にあたっては，データベース㻓䜽䜷䜦⠂ᅑ

㻔㻕㻖

スコア分布図なお，Fig6.3 に示した画像は，判別画像に地形図を重ね化した地盤情報に，多変量解析の中から判別分類を行うこ合わせたものであり，これを危険度評価図と称する。とを目的とする数量化分析第Ⅱ類を適用した。
まず，数量化分析第Ⅱ類で解析を進めていくにあたり，Table6.1 に示すアイテム／カテゴリーの中から外的基準を設定する。危険度を評価する基準として，土地利用区分・傾斜区分・風化区分などが考えられるが，宮島の白糸川の土石流災害の場合は，堆積土砂量が深く関係すると考え，危険度評価図の基準となる外的基準を風化区分とすることで，現地との相関性が得られると考えた。
Table6.1

アイテム／カテゴリー

Fig6.3
Table6.2

危険度評価図
スコア範囲と配色

危険度スコア値

配色小− 3.02 〜− 1.09

青中− 1.09 〜 0.72

黄緑

大0.72 〜 2.53

赤その結果，Fig6.2 に示すスコア分布図を得た。そして，

Fig6.3 および Table6.2 より危険度小は主に水域が関係

Fig6.2 に示すように危険度を大・中・小と３区分した判別しているため，海に多く存在している。危険度中に至って区分の設定をした。まず，スコア範囲－ 3.02 〜－ 1.09 のは弱風化（α）と中風化（β）で構成され，そのほとんど範囲では，弱風化（α）と水域が共に分布していることかが中風化（β）であることから，島全体が風化の進行したら，この範囲を危険度小とした。次に，スコア範囲－ 1.09状態にあると言える。危険度大は，各渓流に沿うようにし〜 0.72 の範囲では，弱風化（α）と中風化（β），さらにて表れている点と各渓流の最上流部付近に存在している点は強風化（γ）が混在しているが，中でも中風化（β）がの２項目から，特に対策が行き届いていない渓流付近ではより多く分布していることから，この範囲を危険度中とし非常に危険度が高いと言える。
― 66 ―

衛星リモートセンシングによる堆積土砂量の推測

2005 年の９月６日の台風 14 号の影響により，宮島にあⓉ⣊ᕖ⦢᩷㟻ᅒ

る渓流のうち，市街地から南方向にのびる白糸川では上流

㻗㻘㻓

部で土石流が発生した。Fig6.4 に崩壊現場写真を示す。

㻖㻘㻓ᵾ㧏㻋㼐㻌㻗㻓㻓㻖㻓㻓㻕ྒሑላ㻪㻫㻠㻘㻓㼐㻕㻘㻓㻕㻓㻓㻔ྒሑላ㻪㻫㻠㻖㻘㻓㼐㻔㻘㻓ᑑᮮ゛⏤㻪㻫㻠㻕㻓㻓㼐㻔㻓㻓㻘㻓㻓㻓㻕㻓㻓㻗㻓㻓㻙㻓㻓㻛㻓㻓㻔㻓㻓㻓㻔㻕㻓㻓㻔㻗㻓㻓㻔㻙㻓㻓㻔㻛㻓㻓㊝㞫㻋㼐㻌
Fig6.6Fig6.4

白糸川縦断面図

崩壊現場写真Ⓣ⣊ᕖ䚭ᶋ᩷㟻ᅒ䚭㻱㼒㻑㻔㻜䚭㻪㻫㻠㻕㻗㻓㼐２）崩壊規模の推測ᵾ 㧏 㻋㼐 㻌

崩壊規模の算出方法として，降雨量と移動可能土砂量から土石流の規模を推定する方法があるが，ここでは渓流斜面における堆積土砂量を衛星データ（風化区分図・危険度評価図）から計測・推定し，災害の規模を推測するものである。

㻖㻗㻓㻖㻕㻓㻖㻓㻓㻕㻛㻓㻕㻙㻓㻕㻗㻓㻕㻕㻓㻕㻓㻓㻔㻛㻓㻐㻖㻓㻓ᶋ㊝㞫ᇼ✒ᅰ▹㔖㻐㻕㻓㻓㢴໩ᒒཉ㻐㻔㻓㻓㻓㻔㻓㻓㻕㻓㻓㻖㻓㻓Ὦ㊨୯ᚨ䛑䜏䛴㊝㞫㻋㼐㻌

本研究で用いた衛星データが災害発生２ヶ月前のものでFig6.7あることから，災害発生前の堆積土砂量と砂防堰堤施工時の不安定土砂量との値で比較検討することとした。

堆積土砂標準断面図

㻕㻘㻓

災害の規模を推測するためのデータとして，Fig6.5 に土㻕㻓㻓㻧㻱ೋ㻔㻘㻓

砂災害の発生した地域を拡大図示し，Fig6.6 に白糸川の縦㼜㻃㻠㻃㻕㻙㻑㻗㼛㻃㻐㻃㻘㻘㻑㻓㻛㻖㻵㻕㻃㻠㻃㻓㻑㻜㻔㻖㻙㻔㻓㻓

断面図を示し，堆積土砂標準断面図を Fig6.7 に示す。白㻘㻓㻓

糸 川 の 流 路 長 は 1090m だ が， 崩 壊 経 路 も 含 め る と 約㻓

㻕㻗㻙

㻋䃇㻌

1630m になる。ここでは，崩壊経路の延長も白糸川の一部として考えて流路長にする。

Fig6.8㻛㻋䃈㻌㢴໩῕ᗐ㻋㼐㻌㻔㻓㻔㻕

㻔㻗

㻋䃉㻌

風化区分と DN 値の相関性計測し，最上流端（No.1）から中流端（No.42）までの集崩壊現場付近計を求めた。ここに示す崩壊土砂量は，平均断面法による堆積土砂量である。その集計量は，堆積土砂量計算結果として Table6.3 に示した。
Table6.3

Fig6.5

崩壊現場付近（拡大図示）

この流路において土石流が発生し，流下した土砂が下流

計算結果

堆積土砂量（㎥）254381.2

不安定土砂量（㎥）16210.0

７．衛星データによる災害状況の予測結果

域の居住地区において多大な損害を与えた。このことからも渓流斜面に堆積している土砂量を事前に測定できれば，被害を最小限に抑えることができると考えられる。

人工衛星データから得られたデータのうち，作成した風化区分図や危険度評価図などの地盤主題図から，災害発生

ここでは，衛星データの中から風化区分図を用いて流水の可能性を絞り込むための場所および規模の予測を検討し路の DN 値を判読し，風化の深さを示す風化度指標をもとた。に堆積土砂量へ換算するものである。その手法は，風化区砂防堰堤を設計する際の土砂量と衛星データとの相関を分画像が示す風化深度と DN 値との関係を Fig6.8 に示し図るため，広島県土木建築部河川砂防総室砂防室が提出した。白糸川における DN 値と風化深度の比較から堆積土砂た不安定土砂量（＝ 16210.0 ㎥）と比較すると衛星データ量を算出した。

９）の方が約 16 倍も多く算出していることがわかる。
した

流路縦断図に沿った DN 値の判読を単距離 30m ごとにがって，今回の土砂災害で流れ出た土砂以外にも，風化を― 67 ―

島重章・橋口伴う不安定土砂の貯留が大きいものと考えた。

翔が可能である。

このように，衛星データの解析によって危険箇所を絞り６）重回帰モデルとして作成した風化区分図は，DN 値が込み，更にその箇所についての堆積土砂量を算出すること示す数値の判読から，堆積土砂量の推定が可能である。

で，効率よく危険斜面を特定することが可能であると考え謝る。10）

辞本研究に使用した Quick Bird データは，Digital Globe

８．おわりに社および日立ソフトウェアエンジニアリング㈱から使用許諾を受けたデータである。

宮島の土砂災害発生の危険箇所を予測するために，地球観測衛星 Quick Bird のデータを用い，地形要因データを参重回帰モデル画像として作成した。そのデータをもとに，

考

文

献

数量化分析第Ⅱ類を適用し危険箇所の予測を行った。更に，

１）国土調査：「土地分類基本調査（厳島）」，1979.

実際に土石流が発生した白糸川の堆積土砂量を衛星データ

２）島重章：「岩国・宮島の被災について（速報）」，土木より推定し，比較検討することで危険度の比較を行った。

学会誌，第 90 巻，第 11 号，pp48 〜 50，2005.

ここに得られた結果を以下に要約する。

３）日本リモートセンシング研究会：「図解リモートセン

１）空間情報データとして得られた人工衛星データは，広シング」，日本測量協会，pp２〜 28，2001.

域性，周期性，継続性などの特性を有すると共に，観４）財団法人リモートセンシング技術センタ（RESTEC）：

測時の地被地覆情報との相関性を示すデジタルデータ「宇宙から地球を守るリモートセンシング」，朝倉書店，を提供する。

pp４〜５，1998.

２）重回帰モデルは，説明変量として用いた比演算処理

５）石原慎一郎，島重章，吉國洋：「リモートセンシングデータとして，地被地覆データのうち反射特性およびによる土砂崩壊の予測」，広島工業大学紀要，研究編，放射特性を特徴抽出データとする相関性を示した。そ第 36 号，pp91 〜 98，2001.

れらのデータから地盤表層データの抽出が可能であ

６）島重章，後藤恵之輔：「衛星リモートセンシングを適る。

用した広島豪雨災害の予測と評価」，日本地すべり学

３）作成した危険度評価図と既存の地形図を比較した結会誌，第 40 巻，第５号，pp55 〜 57，2004.

果，崩壊の危険度が大きいと示された箇所は，各渓流

７）㈳地盤工学会編；ジオテクノート「土は襲う」，pp81の最上流部付近と渓流に沿うように存在した。その反〜 88，1995.

面、島全体が危険度中であり，全体的危険であるとい

８）胡隆之，島重章：「山地斜面の崩壊原因と安定解析にう結果となった。したがって，豪雨による斜面崩壊の関する研究」，広島工業大学紀要，研究編，第 42 巻，可能性があると言える。

pp91 〜 98，2007.

４）衛星データより得られた地盤情報は，数量化分析第Ⅱ９）広島県土木建築部河川砂防総室砂防室：「砂防技術指類を適用することで，斜面崩壊の可能性をランク付け針」，2001.

した位置情報として，危険度ランクの表示が可能であ10）胡隆之，島重章：「衛星データによる山地渓流の堆積る。

土砂量の予測」，地盤工学会誌，第 55 巻，第 11 号，

５）危険度ランクは，対象地域の平面情報として広域情報

pp20 〜 22，2007.

を提供する。それにより，斜面崩壊予測箇所の絞込み― 68 ―