写真:阿蘇市大観峰付近にて

×
ＳＡＲデータ活用

×
掛け合わせて活用したい“使える道”=避難路

×

避難所キャパシティ
避難する人

行政,ボランティア（物資・人員）行政（復興・防災計画）

発災直後

復興・防災計画

 避難者

 復興計画 行政（物資・人員）

 地域防災計画

 ボランティアなど・・・

発災直後

復興・防災計画

避難者 避難所状況確認

 被災状況の把握

行政 使える道の確認

 避難状況の把握（＝被災状況） 避難状況の予測

ボランティア 利用可能な道路

ターゲットとタイミングにあわせて見せるデータをカスタマイズ：一般の人と行政関係者で参照できるデータを変更

被害状況の幅広い把握
土砂崩れ、浸水、家屋倒壊など
即時的な分析＆ブラッシュアップによる継続活用

さまざまな原因による道路遮断の抽出＝“使える道”の抽出

ベースマップの作成
データ収集・加工

基盤地図
避難所etc・・・
土砂崩れ抽出避難所キャパシティ検証
避難経路抽出避難路検証

＜主な作成データ（ベクトル）について＞○避難所等（ポイント）

防災マップと国土数値情報から作成
属性：指定避難所かどうかの区分、避難所名称、階数、延床面積、住所、想定収容人数○50mメッシュ（ポリゴン）

50mメッシュデータから人口統計メッシュと建物ポリゴンが重なるメッシュを抽出
属性：メッシュ内の人口、想定避難先区分、避難所到達の可否○道路poly（ポリゴン）

基盤地図情報の道路縁データから作成
属性：種別（基盤地図情報の真幅道路か庭園路）○道路_Center（ライン）道路polyデータから一部自動発生で作成
属性：国道、都道府県道などの管理区分、緊急輸送道路かどうかの区分○建築物（ポリゴン）

基盤地図情報より人が住める建物データを抽出 避難所ポイント：国土数値情報、南阿蘇村の避難所リスト、南阿蘇村ハザードマップ

 建物位置の特定：基盤地図情報

 面積概算：基盤地図建築Shpで面積を把握➡Googlemapで階数を把握

プログラムは、SAR分析チャレンジ_オンライン学習①～④・ハンズオンの資料ベース
1）工夫点：◆複数パターンの避難状況を考慮
SARデータの範囲を3km （阿蘇大橋付近）➡6km（南阿蘇村の西部）へ拡大◆元のSARデータ位置ずれがあったため、GISソフトでGeoReferenceを実施。
◆土砂崩れと重ね合わせて避難経路を抽出するため、独自の道路データを用意した。
２）閾値,平均化：◆複数パターンの閾値、平均化を検証◆土砂崩れ箇所が熊本地震による土砂移動分布図に最も一致しているものを採用
閾値：大津の二値化(自動)平均化：5X5
出典：熊本地震による土砂移動分布図（国土地理院） http://www.bosai.go.jp/mizu/dosha.html

災害前の
SARデー
タ(RGB)

災害後のSARデー
タ(RGB)
差分画像作成

平均化

閾値決定

ピクセル値
＞＝閾値
（RGB）
Yes:値=255
二値化
画像

ポリゴン作成避難経路
マップの作成No:値=0単偏波合成画像（災害前）

単偏波合成画像（災害後）単偏波合成画像（災害前）
元プログラム：create_comp_image.py
ソースの修正箇所
create_comp_image(r"/mnt/nfsdir/input/sar/Obs15_00-04.mgp_HHm",r"/mnt/nfsdir/input/sar/Obs15_00-04.mgp_HVm",r"/mnt/nfsdir/input/sar/Obs15_00-04.mgp_VVm",r"/mnt/nfsdir/input/sar/Obs15_00-04.mgp_HHm_info",r"output/test0",
10,10 )

単偏波合成画像（災害後）元プログラム：create_comp_image.py
ソースの修正箇所
create_comp_image(r"/mnt/nfsdir/input/sar/Obs09_00-04.mgp_HHm",r"/mnt/nfsdir/input/sar/Obs09_00-04.mgp_HVm",r"/mnt/nfsdir/input/sar/Obs09_00-04.mgp_VVm",r"/mnt/nfsdir/input/sar/Obs09_0004.mgp_HHm_info",r"output/test0",
10,10 )

閾値:大津の二値化(自動)平均化:5X5※Kumamoto_20190513200405cb.tif閾値:大津の二値化(自動)平均化:5X5※Kumamoto_20190513200405cb.tif

元プログラム：
extract_land_slide_area.py
ソースの修正箇所修
正 extract_land_slide_area(r"output/test0/Kumamoto_1_before.tif",r"output/test0/Kumamoto_2_after.tif",r"output/landslide")閾値:大津の二値化(自動)平均化:5X5

修正 def extract_land_slide_area (in_file1, in_file2, ot_dir,
threshold = 0, filter_size_az = 5,filter_size_gr = 5):土砂移動分布図

被災抽出＋道路図

出典：熊本地震による土砂移動分布図（2016.6.27更新） http://www.bosai.go.jp/mizu/dosha.html

元プログラム：trans_vector.py
ソースの修正箇所
trans_vector(r"input/tif1.tif",r"output/landslide","0",r"/mnt/nfsdir/input/gis/dem/kumamoto_dem.shp",False )※tif1.tif

位置がずれた土砂崩れ画像 Kumamoto_20190513200405cb.tif
をGISソフトでGeoReferenceし、tif1.tifとして保存

元プログラム：clip_shape.py
ソースの修正箇所
clip_shape(r"output/landslide/tif1_20190514132619cbp.shp",r"input/road2_poly.shp",r"output/landslide/road",True)今回の検証では「指定緊急避難所」のみを採用

濃ピンク：道路被災箇所緑色 ：避難所到達可能メッシュ
濃グレー：避難所到達不可メッシュ※薄グレーの中のメッシュについては到達可否を変更せず
⾧陽中央公民館のすぐそばに南阿蘇中学校体育館（収容人数850人）あり「灰」は集計から外したメッシュ

避難所名称

収容人数
（想定_3）

赤 ⾧陽中央公民館
272（14.9%）
黄 下野公民館
75（11.8%）
青 （旧）立野小学校 419（48.6%）
灰-

総人数
1829
633
863
530

到達可能人数
441
368
795
378

到達不可能人数
1388
265
68152

濃ピンク：道路被災箇所
緑色 ：避難所到達可能メッシュ
濃グレー ：避難所到達不可メッシュ

道路途絶状況を踏まえ、指定避難所への住民の移動状況や人口動態を自動化してGISデータ(KML及びシェープ)で示す。
①SARデータ、道路データ、人口データ、避難所等のシェープファイルをKML化②SARデータと道路データから、有効な道路（通れる道路）を判別③人口データ（50mメッシュ）の各メッシュにおいて、GoogleMapsAPIのDirectionServiceを用いて指定避難所までルート検索。
②の判別データと突き合わせて、有効な道路（通れる道路）を指定する。
④避難後の人口データ、及び避難所の収容人数をKMLにて出力◆道路は緯度経度のメッシュ群の塊➡各道路に対してSARデータをプログラムで突合★通れる道路や通れない道路を自動判別できるように 迂回ルート検索についてはロジックがかなり複雑に➡道路ネットワーク等を入れた本格的な検索が必要

 元データさえあれば予測可能➡行政での活用
 条件の変更でさまざまな検討ができる可能性

例：災害種類、観光客の影響、仮想シナリオetc.

 SARデータと道路データがあれば避難路抽出は可能
 被災による孤立データ抽出➡浸水でも活用可能？
 年齢構成から避難要支援者の割合を出す
 アプリなどでリアルタイム配信ができそう（SARデータの自動配信）

自動化

＜あれば使いたい（使えるかも）データ＞○使いやすい道路データ
道路区域（面データ）と中心線がきちんとペアとなっている
道路区域が現状とほぼ同等（幅、延⾧など）
国・都道府県・市町村などの管理者区分情報
緊急輸送道路などの特殊区分情報○公共の水場
水道（蛇口）、トイレなど○要配慮者情報
在宅介護者情報、病院、介護施設の場所、人数○主要観光地情報
観光客が滞留する箇所、平均滞留人数など○建物（住所）に紐づけできる住民基本台帳データ○輸送拠点