人工衛星SAR画像を活用した発災後変位の河川デジタルツインへの同化手法の開発
いしい石井

まさと

よこた

正人1・横田やすひろ

あそ泰宏2・阿曽かつし

やま のい克司1・山野井かずき

おおいし一輝3・大石

さとる

哲4

1NiX JAPAN（株）本社（〒930-0857 富山県富山市奥田新町1番23号）
2鹿島技術研究所シンガポールオフィス
3京都大学防災研究所附属流域災害研究センター（〒612-8235 京都府京都市伏見区横大路下三栖東ノ口）
4神戸大学都市安全研究センター （〒657-8501 神戸市灘区六甲台町1−1）

SIP第3期では「スマート防災ネットワークの構築」としてデジタルツインの解析モデル構築が検討され，ハザードの重畳を考慮し後続災害の迅速な解析を可能とするため，人工衛星の画像（SAR・光学衛星）を使ったデジタルツインの同化について目指している．本報告では人工衛
星SAR画像を用いた堤防周辺の変位・変状について検出し、デジタルツインへの同化する手法について適用性を検討し、同化手法として開発を行った．
Key Words : SAR，DInSAR解析，PS解析，SBAS解析，デジタルツイン

１．はじめに自然災害の頻発・激甚化などハザードのリスクポテンシャルの増大が顕著な我が国において，従来方法の限界を克服する物理シミュレーション駆動型の都市全体での実行可能な「防災デジタルツイン」構築と，これを活用したハザードマップの高度化が求められている．また，ハザードの重畳（例えば，大規模地震後の線状降水帯による水災害など）もリスクとして認識されており，内閣府総合科学技術・イ
ノベーション会議の「戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）」「スマート防災ネットワークの構築」（JPJ012289：研究推進法人 防災科学技術研究所）では，デジタルツインの解析モデル構築において，先行災害の発災後に後続災害に対して迅速な対応を可能にすることが課題となっている．そのため，人工衛星の画像を活用した迅速なデジタルツインの同化手法の構築を目指しており，この中で実施された成果の一部を報告する．
マルチハザードマップでは，ハザードの重畳として，大規模地震後に復旧が完了するまでに次の災害（スーパー台風や線状降水帯による豪雨）が発災する場合を想定している．当初のハザードマップ作成
条件から地震発生後の対象地域の地盤の沈降・隆起などの地形変化を取得し，建物の被害，河道における河床変化，河道勾配変化，堤防天端高，堤防形状の破壊，堤体の亀裂，滑動による変化等をデジタルツイン上に反映・データ同化し，シミュレーションを実行したマルチハザードマップを作成することが求められる．
従来の河川部の氾濫解析モデルは，定期横断測量データより内挿した平面二次元メッシュのDEMより構成されており、発災後地形変化が生じた条件下での速やかなデータ更新が求められる．
そこで，広域に天候・昼夜に依存せず撮像可能な特性をもつレーダー衛星であるSAR（合成開口レーダー）衛星による画像解析を活用し，地震発災後の地形変化を算出し、デジタルツインに同化するまでの手法開発と精度検証，シミュレーションの再構築を自動化することを本研究では目指している．

２．課題の解決方法(1) デジタルツインへの同化における要求精度を考慮した選定
東北地方太平洋沖地震以降，地震後の河川堤防の被災状況の把握及び復旧工を検討するのにあたり，クラックの発生深度（HWLに達しているか）を考慮した被災形態の分類が行われている1).現地調査・測量にて把握される変状をデジタルツインへ同化するため必要な精度は沈下量として数cm～1ｍ前後，クラック深度として数十cmオーダーの精度が求められ

る．SAR衛星による地表面変位の観測精度はcmオー
ダー であ り ，空 間解 像 度 はSAR衛星 の種 類 や観 測モードにより異なる。通常の観測モードの場合は,高解像度のXバンドのSAR衛星は1m，日本のALOS-2は3m,欧州のSentinelでは10m程度の空間解像度である．
そのため、地震時に必要な空間解像度と変位精度の検証が必要である．
現在,複数のSAR衛星が国際的に運用されており、それぞれ異なる波長帯を使用するセンサーが搭載されている（表-1）．人工衛星を選定するにあたり，①データ取得の容易性（デジタルツインへ同化のための半自動化やコスト），②解像度，③画像取得頻度，を考慮した．
今回の解析では表-1に示す地震前後の観測データの取得容易性を踏まえCバンド衛星である欧州宇宙機関（ESA）のSentinel-1を選定した．Sentinel-1の観測データは無償で公開されている．概ね12日間隔の高頻度で観測され，10m～15m程度の空間解像度の画像が取得できる．一方，日本のJAXAが運用する
ALOS-2は,同一地域の観測頻度が年3-4回であり，一般ユーザには有償のため購入手続が必要である．ただし，大規模災害時において緊急観測が行われている．能登半島地震では発災当日とその後数回にわたり緊急観測が行われ，JAXAの無償公開データを利用することができ，ALOS-2にて能登半島地震による変位などを確認した．

(4) 解析手法
デジタルツインへ変状の量的･定性的情報を同化させるため，地震前後のデータについて，複数の解析手法を適用し検証した．
Sentinel-1は多時期のSAR画像が取得されていることから，時系列干渉解析としてレーダー波の後方散乱の安定している箇所を変位推定し,空間解像度が高いポイントターゲットのPS解析（Persistent
Scatterer Interferometry SAR）と広域の解析に有利な分散ターゲットのSBAS解析（Small BAselineSubset；以下SBAS解析）を行った2)．さらにALOS-2を用いた能登半島地震では地震前後の2時期を対象とした差分干渉SAR解析：DInSAR解析（Differential Interferometry SAR）を適用した．これらの変位量による解析に加え，堤防の変状の有無を判定するため，干渉特性を示すコヒーレンスによる評価も行った．コヒーレンス解析は能登半島地震のALOS-2撮像データで解析した．本報告ではこのうち，比較的良好な結果が得られたSBAS解析とDInSAR解析の一部の結果を報告する．
表-3 使用データと解析手法
データと解析手法
対象地震

人工衛星

大阪北部地震Sentinel-1

熊本地震

Sentinel-1

能登半島地震ALOS-2

北行データ

南行データ

SBAS解析, PS解析，

無DInSAR解析
SBAS解析, PS解析， SBAS解析, PS解析，
DInSAR解析
DInSAR解析

DInSAR解析
対象としなかったCombined
2.5次元解析
南行が無いため困難
PS解析
対象としなかった

表-1 SAR衛星の種類
バンド

Xバンド

Cバンド

Lバンド

代表的な衛星QPS，Inspective

Sentinel-1

ALOS-2電磁波の波長

3cm

6cm

24cm

範囲／分解能狭域／高中程度／中

広域／低

データ取得性

植生有りは困難

植生有りはやや困難 植生有りでも可

データ観測周期 非定期観測

12日毎

14日毎

コスト

無料

有料（安価）

有料（高額）(5) マスク処理解析にあたっては堤防周辺の境界領域を明確にし，河川堤防の変状を迅速・明瞭に取得するため堤防天端，堤防をポリゴンで抽出しマスキング処理を行った．堤防管理用通路，堤防法尻ラインのGISデータは存在していないこと及び自動抽出を視野に入れ，オープンデータのオープンストリートマップから抽出を試みた．堤防道路中心線をベクトルデータとして抽出し，天端管理用通路幅は4m,堤防幅は大阪北部地震で両端各50m，熊本地震で両端各30mとしバッファーを発生させ作成した（図-6）．

(3) 対象地震
近年に発災した地震のうち，SAR衛星による観測データが取得され，かつ現地における被災状況が公表されている地震として，平成28年熊本地震（2016年4月16日: M7.3; 最大震度7），平成30年大阪北部地震（2018年6月18日: M6.1; 最大震度6弱）を対象とした．さらに本年発災した令和6年能登半島地震（2024年1月1日: M7.6; 最大震度7）も対象とした．
能登半島地震においては，現地踏査を行い，発災後の現地状況を確認した．Sentinel-1は地震前後を含む10時期以上の多時期の観測データを，ALOS-2にお図-1 堤防マスク対象
いては地震前後の2時期のデータを使用した．SAR衛３．適用結果星は衛星の進行方向と地球の自転により北行撮影と(1) マスク処理南行撮影の2方向があるため，撮影方向毎に解析をSAR衛星のデータは堤防とは無関係に得られる．
行った．
SAR解析結果をGIS上でプロットすると堤防上で変状
表-2 使用衛星画像が見られているのではなく，堤防を含む周辺領域で衛星進 電波照 観測
対象地震
衛星観測日入射角
行方向 射方向 モード変状がみられていた．よってマスク処理によって堤2017/10/8〜2018/11/20
大阪北部地震Sentinel-1
多数のため省略
防の変状箇所だけを検出することが有効である．の期間中の31回
堤防のGISデータがオープンデータで提供されて多数のため省略
熊本地震
Sentinel-1
能登半島地震ALOS-22022/9/26、2024/1/1

北行

左（西）高分解能 32.4°

いないことから，河川管理用通路，堤防法尻の属性を持 つGISデー タ が構 築 され てい る と解 析 までのリードタイムがより短縮されることになる．

2010

2016/4/16 地震後-10-20-30(2) 各地震・手法毎の解析結果
a)大阪北部地震
大阪北部地震では国土交通省より被災箇所に応じて応急復旧やその後の復旧対策を実施した箇所が公表されており3)，被災箇所とSARデータ解析により変状が想定された箇所との対応関係を確認した．
SBAS解析により変位が確認された箇所と被災箇所との明確な対応関係はみられなかった．一方，地震後に大きな沈下がみられた範囲では堤防を含み照射方向に15～20mm程度の沈下が生じていた（図-2，図-3）．大阪北部地震の規模での沈下量は鉛直方向に変換しても10mm程度となり，氾濫解析における堤防天端高の変化に伴う解析結果には大きな影響をおよぼさないものと考えられるが，堤防堤体の変状の可能性がある箇所のデジタルツインへの同化は可能となる．

地震前

mm
0/yr

図-4中の赤枠内の6点を抽出-40-50

図-5 SBAS解析による白川付近変位箇所の推移c)能登半島地震
富山県氷見市における二級河川上庄川周辺では
ALOS-2の発災後に複数回実施された緊急観測のうち，R6年1月1日撮影画像と通常観測のR4年9月26日撮影
画像の2時期によりDInSAR解析を実施し,位相の差分（干渉縞）,コヒーレンス,および変位量を確認した．
DInSAR解析のうち干渉画像を取得した（図-9）．
この画像の変位量はコヒーレンスによる干渉が低い箇所も含まれた画像である．この画像からは100m～200mの変位斑が流域で見られた．現地調査による被災箇所と照合すると，干渉縞がみられた箇所付近に被災箇所が含まれることが多かった．

図-6 DInSAR解析による氷見市上庄川付近の干渉画像
図-2 SBAS解析による淀川付近の主な変位箇所の抽出（右図は左図赤枠範囲の拡大）．青くなるほど沈下量が大．
5

地震前 2018/6/18 地震後

0-5-10-15-20

図-2 右図中の赤枠内の-8mm/yr以上の5点を抽出-25

地表の変状や変位をより正確に検出するためコヒーレンス解析を実施した．コヒーレンスは2枚のSAR画像の干渉性を表す指標であり，2時期間で後方散乱に大きな変化が生じた場合，干渉性が低くなりコヒーレンス値が低下する．被災箇所付近ではコヒーレンスが低い箇所が多くなった（図-7）．

図-3 SBAS解析による淀川付近における変位量の推移b)熊本地震
熊本地震では国土交通省より緑川・白川堤防調査委員会より地震による河川管理施設の被害，堤防変状，要因，復旧工法等の詳細が公表 4) されているため，被災箇所とSARデータ解析により変状が想定さ
図-7 コヒーレンス解析による変状有無の抽出れた箇所との対応関係を確認した．SBAS解析では，堤防上において地震前後で照射方向に30mm～50mm程
この理由は，堤防が土堤であることに加え河川管度の沈下範囲を抽出できた（図-4，図-5）．ただし，理用通路は未舗装であり，地震により堤防の土砂崩
堤防の被災箇所には一致せず，堤防被災箇所においれや水田における噴砂等の変状や植生変化によりコてSBAS解析での変位量は明瞭ではなかった．
ヒーレンスが低下したものと考えられる．植生変化
は河道内のツルヨシや堤防・畦畔の高茎草本の変化や，水田の稲刈りの影響を受けている可能性が考えられた．
2時期の干渉SAR画像より，変位量の信頼性を考慮し，コヒーレンスが0.2以上となる箇所の変位量を抽出した（図-8）．ここで変位量はセンサーの照査
図-4 SBAS解析による白川付近変位箇所の抽出

方向の隆起・沈降方向である．現地で確認した被災箇所との照合の結果，被災箇所は概ね変位がみられた区間と一致した．一方，被災の変状がみられていないものの，DInSAR解析では変位が検出された範囲もみられた．変位量はわずか10cm未満の範囲がほとんどであり，拡大図（図-9）の箇所では左岸側が概ね4cm程度 沈降 し てい た ．こ の箇 所 では 堤 防のクラックや護岸の滑動が生じており，DInSAR解析の結果と対応するものであった．一方，現地の目視でクラックや滑動がみられない状況であっても変位量が検出されている箇所も存在した．こうした箇所は，100m～200m程度の中規模な地表面上には表出しない地盤沈下等の変状であることが想定され，堤防の安定性を低下させる可能性も考えられた．

４.今後の課題と展望

図-8 DInSAR解析による氷見市上庄川付近の変位量(1)プロセスの自動化とSARデータ同化の高度化「河川デジタルツイン自動実行システム」に，当該SAR解析のプロセスを組み込むことには、発災後迅速に堤防変状を取得しデジタルツインに同化する
上記の作業プロセスの自動化の構築を目指す必要がある．現状SAR解析における解析ルーチンは商用アプリケーションに依存するため，その中での半自動化スクリプトでの対応が必要となる．SAR解析の実行および解析後のデータから求まる変位量，堤防破堤確率のデータ同化を行うため「データ作成管理レシピ」内に組み込み，マルチハザードへの解析を発展させることとなる．
橋梁等の構造物によるSARの散乱特性の検証が進んでいるが，堤防等土構造物への展開は今後の研究課題であり，コヒーレンスと変位量との解析により堤防表面上の変化と物性値（透水係数）の変化等を堤防の破堤確率に考慮するなどの高度化も期待できる．なお，周辺地盤や河床部の変位を考慮していないため、全域が沈下していた場合に、堤防部分だけデジタルツイン上で更新すると、堤防部の越水・溢水の過大評価になる可能性に留意が必要である．

図-9上庄川対象区間上流地域の変状箇所と現地状況(2)だいち4号（ALOS-4）への対応
先進レーダー衛星だいち4号（ALOS-4）が令和6年7月1日に打ち上げ成功し，ALOS-2の4倍の観測エリアかつ高頻度での観測が可能になる．そのため植生の被覆にも有利なLバンドを用いた時系列解析が可能となり発災直後の緊急観測データを加えたデジタ
ルツインへの同化のアドバンテージを無償提供のSentinelと比較し，今後検証する必要がある．

(3)解析手法の検証まとめ
時系列干渉解析のSBAS解析は広域に沈下・隆起傾向が生じた範囲を明瞭に検出することが可能で，堤防の変状把握として有力な手法と考えられた．差分干渉SAR解析ではコヒーレンスが高い箇所では変位量を求めることが可能であり，さらに2.5次元解析により鉛直方向の変位量を算出することが可能となる．一方，局所的にコヒーレンスが低下している箇所では大きなクラックや滑動が生じた可能性があり，堤防の変位量は検出できないまでも被災箇所の検出や，地表面変状が無い堤防機能低下箇所として検出できる可能性が示唆された．
発災後のマルチハザードを想定したデジタルツイン構築に対し，日常の監視でSentinel-1により時系列解析を実施している場合はSBAS解析で，ALOS-2による場合はDInSAR解析で変位量を抽出し，加えて定性的な変状有無も抽出しデータ同化を構築する．
表-4 SAR解析の検証まとめ
対象自身

人工衛星

解析手法

大阪北部地震 Sentinel-1

SBAS解析

熊本地震

SBAS解析

Sentinel-1

能登半島地震 ALOS-2

DInSAR解析

検証まとめ
・面的な傾向で明瞭に沈下・隆起傾向を把握可能
・面的な傾向で明瞭に沈下・隆起傾向を把握可能
・上下流域全体での沈下・隆起傾向を把握可能
・コヒーレンスが高い箇所では沈下量の変位を検出．
・コヒーレンスが低い箇所では堤防・堤内地の変状を検出．

謝辞：本研究は，戦略的イノベーション創造プログ
ラム（SIP）」「スマート防災ネットワークの構築」（JPJ012289）の補助を受けて実施されました．また，本研究の遂行にあたり富山県氷見土木事務所より現地踏査におけるデータ使用の許諾をいただきました．本論文にて使用したデータは、宇宙航空研究開発機構より提供を受けました。ご指導・ご支援を賜りました皆様に心より感謝申し上げます．
参考文献・資料：
1) 国土交通省東北地方整備局河川部: 河川堤防における震後対応の手引き（案）【改訂版】,
2015.
2) 大串文誉: SAR観測データによる時系列干渉解析の 解 説 , リ モ ー ト セ ン シ ン グ 学 会 誌 Vol.42
No.3，pp.217-223，2022.
3) 国土交通省近畿地方整備局河川部: 平成30年6月
18日大阪府北部を震源とする地震による河川被害と対応<第8報6月30日17時現在>, 2017.
4) 国土交通省九州地方整備局: 緑川・白川堤防調査委員会 報告書, 2017.