SIP-NR2

戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）「国家レジリエンス（防災・減災）の強化」

テーマⅡ

衛星データ等即時共有システムと被災状況解析・予測技術の開発
研究責任者:六川 修一（防災科研／東京大学）
防災科学技術研究所
富士通
宇宙航空研究開発機構
山口大学
BIPROGY (旧 日本ユニシス)
東京大学

建築研究所
日本測量調査技術協会
アジア航測
国際航業
パスコ
中部大学
いであ

パシフィックコンサルタンツ
建設技術研究所
日本気象協会
鹿児島大学
土木研究所
砂防・地すべり技術センター
消防防災科学センター

計20機関

早期・広域被害把握に衛星リモートセンシングが活用できないか?
Sentinel-1

SIP-NR2

Planet Dove🄫 2020 Planet

ALOS-2

🄫 Copernicus Sentinel Data 2019

©JAXA
第２期SIP「国家レジリエンス（防災・減災）の強化」

2

戦略的イノベーション創造プログラム

SIP国家レジリエンス（防災・減災）の強化 (2018～2022年度)

 大規模災害時のSociety 5.0の実現のための，国家レジリエンス向上の研究開発と社会実装
 災害の予測情報を生成・共有する国向けの避難・緊急活動支援統合システム
 国のシステムと連動し地域特性を入れた市町村向けの災害対応統合システム

災対本部立上げの発災2時間後を目途に，衛星データの解析に基づく広域被害の把握

経済早期復旧国市町村

逃げ遅れゼロ
総合システム3

研究開発の推進体制

SIP-NR2 3年次よりサブテーマ数を5から3へ集約。3年次より社会実装責任者を2名体制。
 4年次より技術開発と社会実装の一体的な推進を強化するために副研究責任者1名を新設。さらに、キラーコンテンツである「衛星ワンストップ
システム」の開発体制を集約化
関係省庁:

内閣府防災

内閣府宇宙

総務省

消防庁

文科省

国交省河川

国交省砂防

国交省住宅

…順次拡張

研究開発共同体:
グループ会議

研究機関･関係省庁等で構成。成果の運用・利用方法と、そのための研究方法を初期から具体議論し、実現性を高める。

研究責任機関防災科学技術研究所

コアメンバー会議

研究機関で構成。研究開発の進捗管理、連絡調整等を実施。研究責任者がテーマ内をマネジメント。

・「国家レジリエンス研究推進センター」を設置し、研究開発と社会実装を強く推進
・適切な知財管理のための「知財委員会」を設置

研究責任者1名、副責任者1名、社会実装責任者２名

サブ１.衛星データ即時一元化・共有システム
開発グループ
リーダー:防災科研サブ2.衛星データ解析技術
開発グループ リーダー:測技協

災害前から主要衛星の観測計画を一元把握し、発災域を着実に観測し、初動の被災状況の把握する技術を開発

衛星画像データをAI等の機械学習に基づき、被災状況を自動解析する技術を開発

サブ3.災害別予測・解析技術
開発グループ リーダー:中部大
予測シミュレーションを行い被災状況予測を行う技術を開発
洪水

協力機関群: 官・学・民の各立場から、研究開発・調査・実証実験に協力・助言火山

地震火災「国家レジリエンス（防災・減災）の強化」全体として機能するよう、議論・調整・連接・連動。
Ⅰ.緊急活動Ⅲ.経済復旧Ⅳ.地下水利用

Ⅴ.線状降水帯
Ⅵ.ｽｰﾊﾟｰ台風
Ⅶ.自治体
第2期SIP「国家レジリエンス（防災・減災）の強化」
第２期SIP「国家レジリエンス（防災・減災）の強化」

4

どの程度の早期被害把握を目指すか

SIP-NR2

２時
間

内閣府防災資料

災害対策本部会議の実施

政府のニーズ:
このタイミングで被災状況がわかる
情報が欲しい
第２期SIP「国家レジリエンス（防災・減災）の強化」

5

本テーマが目指していること

SIP-NR2

 ミッション:衛星データの効用と限界を見据えた上で発災後2時間程度で災害対応の指針となる実被害把握に関する広域情報を提供すること
 実務上:発災後、最短かつ最適観測シナリオで機動的な緊急観測を行い、最速発災後2時間から概ね12時間以内でプロダクトを提供すること
 社会実装:利用可能な衛星を最大限活用する実務基盤を作ること
時間

2時間

発災

被害想定

警戒情報

12時間

被害推定

広域把握

衛星
浸水想定

地震

詳細把握

規模の把握

被災人口・建物(レーダ画像・光学画像+人口+建物):重点支援すべき自治体の検討

 罹災証明（内閣府、自治体）

被害建物(レーダ画像+建物):被害認定調査実施に向けたリソース検討

 河川管理（国交省 TEC-FORCE）

航空写真
ドローン
現地情報

機動型観測

地震被害想定災害への警戒災害対応オペレーションへのリレー
 政府対策本部（内閣府）

洪水

防災対策

24時間

災害対応オペレーション

浸水域(レーダ画像+地形+道路):排水ポン
プ車派遣場所・台数検討

 砂防関係（国交省 TEC-FORCE）

河道閉塞、地すべり(レーダ画像・光学画像＋
地形+河川):土砂法による緊急調査。

 災害医療（厚労省 DMAT）

浸水域内人口(レーダ画像+人口+道路):派
遣リソース検討

 災害廃棄物（環境省、自治体）

災害廃棄物量(レーダ画像・光学画像,人口+
建物):外部支援必要性、処理戦略の検討
等
第２期SIP「国家レジリエンス（防災・減災）の強化」

6

早期被害把握を目指すための考え方
レーダ衛星データ処理の流れ

観測
要請

タス
キング

レーダ衛星:雲を透過し天候に寄らず観測が可能

衛星観測

発災

●SIP後の衛星観測（目標）

t

予測
情報

観測
要請

ﾃﾞｰﾀ
受信

20GB

5GB

5MB

再生
処理

補正
処理

解析
処理

電波→画像

大気補正
地形補正 等

AI等
機械学習

プロダクト
提供
Web-GIS

断片的な情報に基づき●従来の衛星観測t

SIP-NR2

発災

Trigger → Select

断片的な情報しかない
時間帯

観測 …
要請

一定の条件下で 最短2時間*
衛星 プロダクト
提供
観測

Process → Deliver → Share

衛星
観測… プロダクト提供 予測情報を最大限活用した上で、災害前*から戦略的に観測要請を行い、初動対応に衛星データを活用する*地震の場合は発災直後の要請
第２期SIP「国家レジリエンス（防災・減災）の強化」

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これまでの主要イベント、実災害対応

SIP-NR2

 海外研究機関との研究交流を実施。 府省庁と連携した実災害対応は通算14回の実績。そのうち2022年度は現時点で計4回対応。
主要イベント2018年度
2019年度

2020年度
2021年度
2022年度グループ会議は年2回程度実施

12月
8月
10月
11月
10月
11月
11月
8月
12月
8月

実災害対応（計14回）
2019年度

2020年度
2021年度

2022年度

海外研究者招聘特別講演会および国際シンポジウム
課題評価WG委員研究拠点視察＠防災科研
集中討論 in 湯河原合宿
テキサス大学オースティン校（Center for Space Research）訪問
ぼうさいこくたい2020 SIPセッション
テキサス大学オースティン校とのオンラインワークショップ
日本リモートセンシング学会・日本写真測量学会とのシンポジウム
有識者によるシステムレビュー
International Peer Review 2021（SIP国際評価）
データ連携実証＠常総市役所
府省庁と連携し、その時点で有する技術を実災害へ適用して有効性や課題を抽出

7/2~5
8/27~9/4
9/9~10/8
10/10~31
7/4~31
9/5~7
2/13~17
7/3~14
8/12~20
3/16～19
7/14～16
8/3～109/15～21
9/25～27

九州南部を中心とした大雨（鹿児島県）
九州北部の前線による大雨（佐賀県）
令和元年房総半島台風（千葉県）*
令和元年東日本台風（主に⾧野県、福島県）*
令和2年7月豪雨（熊本県）
台風第10号 *福島県沖を震源とする地震（福島県、宮城県）
梅雨前線による大雨（静岡県）
秋雨前線による大雨（佐賀県）*
福島県沖を震源とする地震（福島県、宮城県）
7月中旬の大雨（宮城県）
8月3日からの大雨（山形県、新潟県）
台風第14号（九州地方、中国地方）
台風第15号（静岡県）* 国際災害チャーターと連携

湯河原合宿
の様子
(2019年)

オンライン
ワーショップの様子(2020年)

2020年
台風10号
2019年
佐賀県庁

災害対応の様子

データ連携実証（2022年）

第２期SIP「国家レジリエンス（防災・減災）の強化」

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5年間の主な研究成果

SIP-NR2

サブ1.衛星データ即時一元化・共有システム開発• 「衛星ワンストップシステム」の開発• 省庁の災害対応への適用と貢献• 将来の衛星数増加を見越して、発災直後の観測戦略立案を支援するコア技術の開発

サブ2.衛星データ解析技術開発

サブ3.災害別予測・解析技術開発• 解析処理自動化の技術開発• 府省庁ニーズに基づく社会実装可能
なプロダクト開発• 府省庁ニーズに沿った付加価値プロ
ダクト開発

浸水範囲

火山
降灰厚

建物被害

©JAXA

土砂災害

火災
延焼
予測

洪水氾濫予測

災害未満画像による発災検出機能の汎用化、ワンストップシステム社会実装加速（追加予算）• 衛星ワンストップシステムの海外展開可能性の検討→ マレーシア、インドネシア• 「衛星ワンストップシス
テム」を構成するコア
技術の知財化• 衛星データ解析技術
標準化• 教師データ規格化・共有化• 時系列SARデータによる • 災害前画像および季節変化• 過去の崩壊地・伐採地データを湛水除去（SAR・洪水）を考慮した抽出（光学・洪水）活用した誤抽出軽減（土砂）災害未満時系列
SAR(Sentinel-1)

田植期
（湛水期）
マップ
田植時期（湛水時期）
4月
7月

災害前RGB

災害前近赤外災害後RGB

災害後近赤外より精度の高い
浸水域・浸水深過去の崩壊地・伐採地データ

土砂災害抽出結果

第２期SIP「国家レジリエンス（防災・減災）の強化」

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前提とすべき国内外レーダ衛星の現状と将来見通し ～迅速な機動型観測の観点から～

SIP-NR2

 国内外において民間事業者による小型レーダ衛星コンステレーションの整備が進んでいるなど、活用できる衛星数が増加。
 南海トラフ地震や首都直下地震等の国難災害への備えとして、大規模災害時に総力を結集して、様々な衛星を発災時に迅速かつ的確に活用できるためのシステムを構築することが重要。
【東日本大震災時(2011)】

ALOS-1

ALOS-1【現在~近未来】

ALOS-1

国内基幹レーダ衛星
ALOS-1 → 2011.4.22 運用停止

観測タイミング

国内外小型レーダ衛星コンステレーション
Synspective(日), QPS(日), Capella(米), ICEYE(Fin) 等→ 2020年代後半には100機近くに到達する可能性*イメージ

Synspective、QPS等
ALOS-2
ALOS-4

ALOS-2
ALOS-4

ALOS-2
ALOS-4

6時

12時

18時

国内基幹レーダ衛星 *政府の依頼を優先。観測数時間前まで依頼可能
ALOS-2（観測幅50km） ALOS-4 （観測幅200km）→ 稼働中→ 来年以降打ち上げ予定

その他衛星

Sentinel-1ABC、NISAR、CSK、RADARSAT 等

0時「大規模災害があった際に、夜でも、雨や雪が降っていても、宇宙から被災状況を迅速に把握できるよう、多数の小型衛星が互いに連携する『コンステレーション』を2025年までに構築する。」
第25回 宇宙開発戦略本部, 令和3年12月28日開催, 岸田総理発言

24時

レーダ衛星の機数は着実に増加
特に小型レーダ衛星の増加が顕著→ 2～3時間に1度の確実な観測が実現できる可能性
第２期SIP「国家レジリエンス（防災・減災）の強化」

10

国難災害を見据えた広域・最短衛星観測トリガリングを目指して

SIP-NR2

現在「衛星Aがこの時間に観測できるのでどこを観測するか考える」➡将来「X時に場所Pで災害が発生する可能性が高く、衛星Aの観測を依頼する」⇒ 従来の災害時の衛星活用の発想の転換を行う4つのステップを提案。これらを自動化する技術を開発することが重要である。

Trigger

SelectProcess

国内外の衛星観測リソースの一元把握に基づく災害時の最適衛星観測案の自動推奨

予測シミュレーションを活用した発災予測情報（トリガリング情報）の生成

t

被害範囲推定 プロダクト

Deliver ＆ Share
災害対応への活用

観
測
要
請

t

→
衛
星
観
測

被害量推計 プロダクト

いつ・どこが危険か

いつ・どこを観測するべきか

どこがどうなっているのか

観測すべきエリアおよび時刻の発災前(風水害)または早期(地震・津波)特定

衛星観測計画の一元把握に基づき、最適な衛星を選択し、発災エリアの緊急観測を要請

ユーザのニーズに応じた広域被害把握に資する情報プロ
ダクツの生成・提供

プロダクトによる実被害把握に資する広域被災情報の提供と災害対応への活用
第２期SIP「国家レジリエンス（防災・減災）の強化」

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衛星データ即時一元化・共有システム「衛星ワンストップシステム」の開発

SIP-NR2

 発災時に観測すべきエリアが自動的に示され、最適な衛星観測が自動で推奨され、観測の要請を行うことができ、衛星データを活用した情報プロ
ダクツを参照でき、発災直後の災害対応へ活用可能な統合システムを開発① 基幹衛星 ALOS-2 *ALOS-3,4打上予定

衛星ワンストップシステム
SIP4D-TSA（Triggering system for Satellite data Acquisition）●国際災害チャータ●センチネルアジア●2国間（バイ）協定③ 民間商用衛星④ 定常観測衛星

政府からの観測要求を受けて国内外の宇宙機関へ観測要求JAXA② 国際枠組み・協定

災害対応者
政府対策本部
府省庁

防
災
イ
ン
タ
フ
ェ
ー
ス

現地災対本部

① 気象情報や予測シミュレーション等から災害が「いつ」「どこ」で発生するかを予測・推定② 「いつ」「どこ」をどの衛星が観測するべきか推奨し、速やかに衛星観測を依頼③ 各衛星からデータを受領し、解析処理を速やかに実行④ 情報プロダクツとして災害対応者に速やかに提供

ISUT
都道府県
市町村

１つの端末で完結 → 災害時衛星活用のDX
第２期SIP「国家レジリエンス（防災・減災）の強化」

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トリガリング情報生成技術の開発

SIP-NR2

 観測・予測情報に基づき、災害が「いつ」「どこ」で発生するか、災害種別ごとに推定するトリガリング情報を生成する技術を開発。特許出願中。
 トリガリングシステムとして構築の上で常時稼働を行い、「いつ」「どこ」でどの衛星で観測するべきかを推奨する推奨観測計算機能にデータ提供● システム内のデータのフロー
入力データ

テーマⅥ洪水予測

地震・津波

洪水

暴風

データ受信量:
約200GB/日(約6TB/月)

土砂

高潮

火山

観測・予測情報（リアルタイム）

ワ
ン
ス
ト
ッ
プ
シ
ス
テ
ム

トリガリングシステム（国内特許出願中）

ポリゴン

処
理
フ
ロ
ー

各種データを単一の地理空間
データベースに統合
任意の対象時間範囲で実行

常時稼働

トリガリング
情報生成

アルゴリズムアルゴリズム評価後反映

トリガリング情報
地震・津波 洪水

トリガリング
情報試験生成アルゴリズム（生成ルール）（生成ルール）（危険度ランク
生成ルール）

暴風

土砂

高潮

火山

トリガリング情報

セレクターマネジメントシステム

評価対象
アルゴリズム

試験機能
データ送信量:
約25GB/日(約750GB/月)

推奨観測領域計算（定期実行）
緊急観測の判断および依頼対応フォーマット数 7

データセット数

35

リアルタイムに受信した
災害情報および予測情報

受信ファイル
気象庁XML, GRIB2, GeoTiff,
NetCDF, CSV, GeoJSON, Shape等

時空間ジオデータベース

XML

メッシュ

ト
リ
ガ
リ
ン
グ
情
報
（
矩
形
タ
イ
プ
）

洪水

２リ
５
０
ｍタ
メイ
ッム
シ受
ュ信
化
処ー
理タ

250mメッシュ

250mメッシュ正規化
受信データ及び静的データ

ト
リ
ガ２
リ５
ン０
グｍ
情メ
報ッ
生シ
成ュ
処
理
アルゴリズム（危険度ランク
生成ルール）

土砂 土砂

矩
形
型
生ト
成リ
処ガ
理リ
ン
グ
情
報

危険度ランク

トリガリング情報（250mメッシュタイプ）危険度ランク

トリガリング情報（矩形タイプ）

地震・津波

危険度

火山

暴風

高潮

生
成
例
第２期SIP「国家レジリエンス（防災・減災）の強化」

13

推奨観測領域計算技術の評価:小型衛星増加による効果

SIP-NR2

 小型衛星数増加による効果（網羅性、発災直後の観測）について、平成27年9月関東・東北豪雨をケースにシミュレーションを実施して評価
 小型衛星の追加により観測可能面積が増加し、より発災危険度が高まる時刻に近い時刻での観測が可能なことを確認
9/10午後2時のトリガリング情報に基づく計算結果（9/10 午後7:00 ~ 9/11 午前1:00 の6時間分 高危険度面積 4,869km2）

大型衛星＋小型衛星の推奨観測案

大型衛星のみの推奨観測案
ALOS-2

ALOS-2

発災予測時刻09-10 18:00

打ち上っている小型衛星8機

発災予測時刻09-10 18:00

発災予測時刻09-10 18:00
ALOS2 観測時刻
09-10 23:41

5.6時間後観測

観測不可
高危険度エリア カバー率
50.6%（2462km2）

発災予測時刻09-10 18:00
Strix-Alpha観測時刻
09-10 22:02

4時間後に観測
観測遅れを1.6時間短縮
ALOS2 観測時刻
09-10 23:41

発災が予測されるエリアをカバーしきれない
観測時刻の大幅な遅延あるいは観測不可領域の発生

Capella3 観測時刻
09-10 20:30

観測可能面積 増加
高危険度エリア カバー率

82.2%（4003km2）

発災が予測されるエリアの観測面積が増加
より災害危険度が高まる時刻に近い時刻で観測
第２期SIP「国家レジリエンス（防災・減災）の強化」

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衛星データによる提供プロダクトの考え方

SIP-NR2

 提供プロダクトとして、人間が被害発生箇所を視認できる0次プロダクト、機械学習による速度重視の1次プロダクト、さらに専門家の判読が加えられた確実性重視の2次プロダクト、付加価値を付けた災害対応に活用できる3次プロダクトと明確化。
 0次～2次プロダクトについては、災害対応を行う府省庁とのコミュニケーションをとり、フィードバックを得ながら、評価3要素に基づき、提供プロダ
クトの定義およびプロダクトレベルを明確化。災害対応等を通じた評価・検証を経て、ガイドラインを作成し、社会実装プロダクトとして確立する。
サブ1

ｔ(時間)

緊急観測 検討

0

緊急観測 実施

１)精度(主題精度) ２)迅速性またはタイミング ３)データ形式または表現形式
 ユーザーとコミュニケーションをとりながら、3要素を定量的または定性的に目安や基準を設定しながらプロダクトを定義し、提供レベル（0,1,2次）を明確化。
 評価3要素に基づくプロダクト定義 → 評価・検証 → ガイドライン化を経て、社会実装可能なプロダクトとして確立する

1.5

0次プロダクト 提供

発災エリアを含む広域警戒エリアを特定するプロダクト

3

1次プロダクト 提供

機械学習導入による速度重視のプロダクト

4

2次プロダクト 提供

専門家判読による確実性重視のプロダクト

3次プロダクト 提供

災害対応者に資する付加価値が付いたプロダクト-4

緊急観測 要請
災害発生

サブ2

サブ3

社会実装プロダクト確立に向けた評価3要素

第２期SIP「国家レジリエンス（防災・減災）の強化」

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衛星ワンストップシステムを活用した実災害対応:令和4年台風第14号、15号

SIP-NR2

 衛星ワンストップシステムを活用し、国土交通省や内閣府防災と連携した実災害対応を実施
 国内外の衛星連携実績 レーダ:ALOS-2, Strix, ICEYE, Capella, Sentinel-1 光学:SPOT, GRUS, Planet Dove, Sentinel-2

 台風第14号（九州地方、中国地方）

浸水推定域内建物・人口等推計結果（市町村単位）

 浸水範囲、土砂災害発生箇所の推定結果を速やかに国交省や内閣府防災へ提供
ALOS-2浸水域抽出

ALOS-2土砂災害抽出(9/18夜観測)(9/19昼観測)

集計表

浸水建物数
ALOS-2浸水域抽出(9/19昼観測)
©JAXA

国際航業

©JAXA

国際航業

パスコ

民間小型レーダ衛星
浸水域抽出

防災科研

SPOT土砂災害抽出

浸水建物割合(9/20午前観測)

被災人口 台風第15号（静岡県）
ALOS-2土砂災害抽出 (9/25夜観測)

パスコ

パスコ
©Airbus DS, Spot-Image 2022

浸水農地面積

浸水推定域内建物・人口等推計結果（市町村単位）

民間小型レーダ衛星 浸水域抽出

防災科研

国として浸水域に対するニーズがなかった一方で、静岡県庁では浸水域のニーズがあったことを確認
第２期SIP「国家レジリエンス（防災・減災）の強化」

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衛星ワンストップシステムを活用した実災害対応:8月3日からの大雨

SIP-NR2

 前線による大雨となり、山形県→新潟県→石川県の順に、時間差で災害が発生。
 衛星ワンストップシステムを活用することで、状況変化に臨機応変に対応しながら、衛星活用・連携が実施できることを実証した。
青枠:Sentinel-1観測予定エリア

ALOS-2
観測可能エリア

ALOS-2
観測可能
エリア

エリア外
小型衛星
観測可能エリア8月3日19時15分 山形県 大雨特別警報→定常観測レーダ衛星Sentinel-1が8月4日早朝観測予定であることを把握

8月4日4時10分 最上川 氾濫発生情報

8月4日午後 梯川 氾濫発生情報→レーダ衛星ALOS-2
8月4日夜は観測エリア外

石川県付近→小型レーダ衛星Capella
8月4日夜緊急依頼観測

土砂災害キキクル

ALOS-2による解析

8月4日1時56分→新潟県に大雨特別警報が拡大

Sentinel-1
による解析

新潟県村上市付近はレーダ衛星
ALOS-2の国交省による緊急観測要請（8月4日昼観測）• 村上市の浸水はALOS-2による解析• 最上川の氾濫はSentinel-1
による解析→解析エリアを2つの衛星で分担

トリガリング情報

新潟県村上市付近
光学SPOT(8/5)
小型光学GRUS(8/6) 観測依頼
→光学衛星による土砂災害把握
第２期SIP「国家レジリエンス（防災・減災）の強化」

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【洪水】技術開発成果と社会実装成果

SIP-NR2

社会実装の成果

リアルタイム氾濫シミュレーション 技術開発の成果
 シミュレーション手順

 STEP1. 衛星データと事前解析DBのマッチング解析→計算条件推定
 STEP2. 衛星解析によるFB解析を含むリアルタイム氾濫解析計算
 STEP3. 衛星観測後の被害リスク時間発展のリアルタイム推定

 千曲川と阿武隈川下流域についてモデル構築
 衛星データ取得後1時間でリスク情報提供のリアルタイム解析

 2023年度以降、SIPで研究開発した千曲川と阿武隈川下流域のモデルについて、実装運用の方向
 2023年度の実装・運用のコストについて、実装主体である国
交省、実務を請け負う民間企業（建設コンサルタンツ協会企業）と詳細協議中
 他河川への展開について、実装運用の実績を周知しながら今後進めていく計画
検討中のシステム概略図

第２期SIP「国家レジリエンス（防災・減災）の強化」

18

【火山】技術開発成果と社会実装成果【火山】主な技術面の

SIP-NR2■社会実装の成果■技術開発の成果
衛星観測・解析技術■ 5年間の達成状況• Web上で表示可能な火砕流・溶岩流の衛星観測・シミュレーションシス
テムを開発• 土石流発生リスク評価システムの国土交通省への実装を念頭に置き、GUIを実装したシミュレーションシステムを開発• 解析・シミュレーション結果をSIP4D等の他のプラットフォームに対応した形式で出力可能**R4年度開発完了予定

広域降灰厚分布推定技術

機動的気象レーダーによる噴煙立体観測技術

衛星観測結果に基づくシミュレーション
衛星観測・解析によるデータ等を使用

溶岩流・火砕流のリアルタイムシミュレーション

土石流氾濫シミュレーション■SIP後を見据えた社会実装について• 土石流発生リスク評価システムは国土交通省への実装・運用に向け調整（国交省が令和5年度予算概算要求において関連予算を要求）• 気象レーダによるリアルタイム降灰量推定は、事業者内サーバで計算・作画処理等を行い、WEB・サイネージでの表示やデータ配信等を実施

気象レーダによる降灰量推定および噴煙の立体像をリアルタイムに表示

令和５年度 国土交通省
水管理・国土保全局関係予算概算要求概要
第２期SIP「国家レジリエンス（防災・減災）の強化」

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【地震火災】技術開発成果と社会実装成果

SIP-NR2

火災画像解析システム
 地震発生時には、自動的に火災被害範囲を予測して対象地域の衛星データを自動取得・火災検出・結果を共有。
 平常時には、火災画像解析
を継続的に実施し、火災検
出精度の検証及び高精度化のためのデータ(誤検出DB)蓄積。
 SIP第2期終了後も、建築研究所が継続して運用を予定。
地
震
発
生

SIP4D
（地震
情報）

地震情報
監視・
自動取得
火災被害
範囲予測

（平常時）
範囲・期間を指定した
地震時以外の観測システム概要

震度や人口
分布に基づ
いて優先解
析対象地域
を設定

地理院タイルに解析対象地域
及び衛星軌道情報を記載

火山
大規模建築物コンビ
ナート

 火災の覚知から3日後までの風向・風速を用いた、全国どの地域でも火災延焼シミュレーションを実行可能なサーバを構築。365日
24時間、自動的に火点情報を取得し、火災延焼シミュレーションが実行可能。
 時々刻々入力される火点情報を基に、シミュレーションを追加実行し、補正をかけ予測精度を向上。

 SIP第2期終了後、総務省消防庁消防研究センターで、延焼シミュレーションの研究開発を継続する方向で協議中。
Jsonファイル取得
火点情報
サーバ

火災検出モジュール
衛
星
デ
ー
タ
取
得

広域火災延焼シミュレーション

MODIS解析モジュール（Terra , Aqua）
VIIRS解析モジュール（Suomi-NPP , NOAA-20）
GCOM-C解析モジュール（しきさい）
Himawari解析結果

解
析
結
果
DB
検
証
用
DB

検出結果の評価・分析
解析モジュールの改良・高精度化

SIP4D
解
析
結
果
共
有

リアル
タイム
シミュ
レー
ション
ワンス
トップ
システ
ム

気象情報
配信サーバ

風向風速データ
取得

システム概要１．火点ポイント
３．延焼等
時線ライン

４．火点毎の風
向・風速情報72時間の延焼シミュレーション
実行と延焼コンターの作成
延焼シミュレー
ションサーバ
結果のダウンロード及び延焼コンターの表示
GISサーバ
２．延焼等時線ポリゴン

延焼シミュレーション
端末
衛星ワンストップ
システム/SIP4D用
サーバ

シミュレー
ション結
５．延焼阻止線 果の閲覧

ビューワ

第２期SIP「国家レジリエンス（防災・減災）の強化」

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対外的な研究成果等の発信状況（令和4年度）

SIP-NR2

 マスメディア、学術分野、ウェブサイト等を通じて積極的に対外発信を実施 → 5/11 読売新聞に記事が掲載
 府省庁・政党・民間の委員会等の会議体を通じての研究成果の積極的な発信も併せて実施 → 月刊経団連10月号に研究成果を発信 サブ1の研究成果として読売新聞に
衛星ワンストップシステムが紹介（2022/5/11）

 経団連からサブ1の研究成果を寄稿
 月刊経団連 2022年10月号- 特集 宇宙産業の発展に向けて

 防災科研国家レジリエンス研究推進センターHPにて随時発信
https://www.bosai.go.jp/nr/

 林春男・田口仁「衛星を利用し災害対応力を高める 」

 防災学術連携体における発表 田口 仁 「衛星リモートセンシングによる早期・広域被災状況把握技術の研究開発」（22/6/30）

 学協会出版物に研究成果が掲載
 堀宗朗，田口仁 「戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）」リモートセンシン
グ学会事典（年内出版予定）
 田口仁「令和元年東日本台風」日本写真測量学会60周年記念号（今秋出版予定）
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【これから】衛星データ利活用パイプライン構築の必要性

SIP-NR2

 ユーザの目的に応じて必要な衛星を選択することができ、必要なプロダクツ・サービスを選択して利用することが可能な「パイプライン」を構築し、災害時には総力を結集して対応可能な体制を官民で構築するべき。
 成⾧著しい小型衛星等へ対応する「助走期間」を前倒しで設定することにより、社会実装の加速化を行い、可能性を高めるべき。

 防災科研は、衛星ワンストップシステムを活用した研究開発を継続し、官民が連携した社会実装に向けての取り組みを継続する。

観測リソース集約
国内基幹大型衛星

衛星データ利活用 パイプライン

国際枠組み

平時／災害時における協調領域／競争領域の設定(JAXA)

国内商用小型衛星

衛星データ
基本処理
協調領域

海外商用衛星

衛星データ
付加価値
処理

府省庁

情報プロダクツ
提供

自治体

競争領域

民間企業

…

（Synspective,
QPS, Axelspace)

衛星データ
集約化

平時、災害時…

(国際災害チャータ、センチネルア
ジア等）

ユーザへの提供

基幹大型衛星や小型衛星コンステレーションの総力を結集

衛星データ Cal/Val 構築…

(国内代理店経由)

様々な組織が各自の強みを生かしてパイプラインに参加

観測リソース集約に必要な情報

衛星運用会社、IT企業 → システム運用、衛星データ基本処理①観測カレンダー(観測可能な日時、場所)②緊急観測要請プロコトル③衛星プロダクト仕様

大学、研究機関、気象会社 等 → 衛星観測エリアの検討に資する予測等災害情報の提供
航空測量会社、建設コンサルタント会社 等→ 専門性を活かした付加価値がある情報プロダクツの提供
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テーマⅡ 5年間の自己点検

SIP-NR2

 アウトプット目標（技術開発目標）およびアウトカム目標（社会実装目標）は共に達成。衛星ワンストップシステムは目標を上回る成果を創出。

項目

自己点検結果【状況】 発災直後は情報が断片的であるため、災害の全体像の把握に時間を要する、今後の被災状況の予測が困難である。その結果、災害時に効果的な災害対応をとれない恐れがある。
① SIP第2期開始時の状況と課題 【課題】 地球観測衛星を活用し、発災時に早期に衛星観測を要請する技術、衛星データを高速に解析する技
術、これら技術に基づく早期の情報提供（例えば、政府の災害対策本部が開催される発災2時間後 等）及び被災状況予測を行う技術が課題② アウトプット目標（技術開発）の達成状況

今後の小型衛星等の増加を見越して、衛星の観測計画を一元的に把握し、発災直後の被災状況把握を可能とする衛星コンステレーション対応の「衛星ワンストップシステム」を開発し、災害時の実践稼働を実現① 予測情報等を活用した災害時の衛星観測トリガリング情報生成技術、最適衛星観測計画の自動立案・推奨技術を開発→ 衛星コンステレーションに対応できる技術を開発、調査した範囲では世界初② 解析時間の短縮化を図るAI等を用いた速報性重視の自動解析技術、信頼性重視の手動解析技術を開発③ 洪水浸水、火山降灰、地震火災を対象に衛星データとシミュレーション技術を融合した被災状況予測技術を開発③ アウトカム目標（社会実装）の達成状況

関係省庁等と連携した実災害対応による実践稼働を通じて、開発技術及びシステムの有効性を実証。衛星ワ
ンストップシステムのTRL（技術成熟度）とBRL（ビジネス成熟度）は共に7に到達した。
世界的にも小型衛星開発が想像以上に進展しており、社会実装に向けての実施事項やロードマップを具体化するとともに、実装を加速化する助走期間の設定を提言した。
個別解析技術および予測技術に対して、関係省庁や研究機関等による高度化や社会実装に向けての道筋をつけた。
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今後の展望、研究課題

SIP-NR2

 今後の展望 各種災害対応における基本情報の1つとして、的確に被災地を観測し、被害状況を早期・広域に把握可能な推定情報を生成し、提供する体制を構築し、防災デジタルプラット
フォームにおける必要不可欠な基本情報として位置づけていきたい。

 今後の研究課題

リアルタイム
被害状況把握 成⾧著しい小型レーダ衛星コンステ
レーションとの高度連携技術開発
 衛星を含む各種防災IoTによるセン
シングデータを統合的に利活用した（マルチモードセンシング）、観測
データの収集・集約技術、多種多様なデータ統合に基づくリアルタイム
リスク情報の生成技術開発など

内閣府(防災担当) 「防災・減災、国土強靱化新時代の実現のための提言」, 2021.5（一部加筆）
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