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Earthquake
国土地理院

飛田 幹男，水藤 尚

Mikio Tobita, Hisashi Suito, Geographical Survey Institute
１．人工衛星画像による海岸線変化抽出
2004 年スマトラ沖地震前と地震後の人工衛星画像を用いて海岸線変化を抽出し，震源断層沿いの島々について，隆起・沈降域を調査した（第１図）。
14°N

12°N

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Dec. 26, 2004ٞ
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第１図 人工衛星画像解析によって判明した 2004 年（一部 2005 年）スマトラ島沖地震に伴う隆起沈降域
Fig 1 Uplift and submergence caused by 2004 (partially 2005) Sumatra Earthquake derived from satellite images䋭㩷㪌㪏㪇㩷䋭

２．海岸線変化抽出例
合成開口レーダー（SAR）の raw データを国土地理院が解析処理した例を示す。
水色で示した部分は，地震後に反射強度が増加した地域である。
赤色で示した部分は，津波後に反射強度が減少した地域である。
地震の断層運動により生じた地盤の隆起・沈降を示していると考えられる。

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Fig.3 Emergence in the Interview island,Andaman islands. RADARSAT,╙䋲࿑㩷 ዊ䉝䊮䉻䊙䊮ፉ䈱㔌᳓䋨㓉⿠䋩䇯㩷㪩㪘㪛㪘㪩㪪㪘㪫 ⴡᤊ䋨䉦䊅䉻䋩㩷Fig.2 Emergence due to uplift in the Little
Andaman island. RADARSAT,Canada╙䋴࿑㩷 ධ䉶䊮䉼䊈䊦ፉ䈱㔌᳓䋨㓉⿠䋩䇯㩷㪩㪘㪛㪘㪩㪪㪘㪫 ⴡᤊ䋨䉦䊅䉻䋩㩷Fig.4 Emergence due to uplift in the South
Sentinel island. RADARSAT, Canada╙䋵࿑ ᄢ䊆䉮䊋䊦ፉ䈱ᴉ᳓ၞ෸䈶ᵤᵄ㆚਄ၞ䇯
Fig.5 Submergence and inundation in the Great
Nicobar island. ERS1/2, ESA䋭㩷㪌㪏㪈㩷䋭╙䋶࿑㩷 䉲䊛䊦䉣ፉ䈱㔌᳓䇯㓉⿠㊂䈲ᦨᄢ⚂㪈㪅㪌㫄 䇯 㪩㪘㪛㪘㪩㪪㪘㪫ⴡᤊ㩿䉦䊅䉻㪀㩷
Fig.6 Emergence due touplift in theSimeulue island.
RADARSAT,Canada╙䋷࿑㩷 䉴䊙䊃䊤ፉർ⷏ㇱ䈱ᴉ᳓ၞ෸䈶ᵤᵄ㆚਄ၞ䇯㩷㪩㪘㪛㪘㪩㪪㪘㪫 ⴡᤊ䋨䉦䊅䉻䋩䇯⿒⦡ᢙሼ䈏ᵤᵄ䈱㆚਄〒㔌䋬ᯍ⦡ᢙሼ䈏ᴉ᳓〒㔌䉕␜䈜䇯㩷
Fig.7 Submergence and inundation in the NW Sumatra.
RADARSAT, Canada. Red and orange figures denote
inundation and submergence distances.

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３．海岸線変化抽出の原理
海岸線変化抽出に多くの利点を持つ（第５節参照）合成開口レーダー（SAR）画像を用いた海岸線変化抽出の原理を紹介する。
まず，地震前後のレーダー画像を 0.5 pixel 以内の精度で精密位置合わせを行った（干渉 SAR の解析技術を流用）。
次に，光の３原色の加色混合の原理を利用した。通常（第１・２表の元画像），反射強度が強い陸域が白く表現されるが，今回は，白の変わりに赤（Red：地震前の画像），及び，水色（Green+Blue：地震後の画像）を割り当てた（色変換）。色変換後の地震前後の画像の加色混合を行うと，変化のな
い陸域では，赤（R）と水色（G+B）が混ぜ合わさり，白（R+G+B）になる。
地震後に海（あるいは滑らか）に変化した場所は赤く，また，陸に変化した場所は水色に表現され，海岸線変化が抽出可能である。
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Table1 Change detection by additive color process. Submergence case in cape Sudhen, Sumatra.

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Change detection by additive color process. Emergence case in N. Sentinel island, Andaman
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Change detection by additive color process. Emergence case in N. Sentinel island, Andaman islands.
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４．概要（１）小縮尺地図の海岸線を更新する必要が生じるほどの大きな海岸線変化が見られる。
（２）アンダマン諸島では，多くの場所で隆起が見られる。特に，西側が数ｍ隆起し，島全体が東向きに傾斜するような変動が見られる。
（３）ニコバル諸島は，全体的に沈降が見られる。
（４）スマトラ島北部西岸は，沈降が見られる。
（５）シムルエ島は，北西側半分で隆起が見られる。
５．レーダー（SAR）画像の特徴
一般的に光学画像はカラーで，分解能が高く，目で見たままなので，理解しやすく利便性が高いが，専門家にとっては，レーダー画像には多くの長所があり，光学画像とレーダー画像の両方の特徴をうまく併用することで，実用的な海岸線変化抽出が可能である。
レーダー画像の長所は，以下のとおりである。
１）雲に影響されず，確実に画像が取得できるため，災害前の有効な画像が存在する可能性が高い。
２）１シーンの観測面積が大きいため，災害の全体像を把握するのに適している。
３）同一衛星位置から撮影した画像が多く，災害前後の画像比較が容易である。
４）散乱強度（反射強度）画像を適切に利用すれば，災害前後の変化抽出が容易である。
６．詳細情報の公開
衛星データ諸元及び潮位等，詳細については，次の URL １），学会講演会 ２），談話会 ４）を参照していただきたい。本衛星画像解析に基づく断層モデルは，３）で発表される予定である。
１）URL: http://cais.gsi.go.jp/Research/topics/topic041226/index.html
２）学会講演会：飛田他（2005/5/23 講演予定）：衛星レーダー画像によるスマトラ島北部の海岸線変化・津波遡上域の把握，地球惑星科学関連学会 2005 年合同大会講演要旨，J113-009．
３）学会講演会：水藤他（2005/5/23 講演予定）：衛星画像に基づく 2004 年スマトラ沖地震の断層モデ
ル，地球惑星科学関連学会 2005 年合同大会講演要旨，J113-010．
４）国土地理院談話会：飛田幹男（2005/6/3 講演予定）：衛星レーダー画像による 2004,2005 年スマトラ沖地震に伴う隆起沈降域の把握 −アンダマン諸島，ニコバル諸島，シムルエ島，ニアス島，ス
マトラ島−
７．断層モデル
津波の数値シミュレーションで使用されている断層モデルの中から，海洋研究開発機構（JAMSTEC）（ http://www.jamstec.go.jp/jamstec-j/sumatra/3_2/Fig1.html ）の断層モデルを参考にして，５枚の断層面を想定した。続いて SAR 画像から得られた隆起沈降の分布（第１図）に整合するように，断層の位置，走向，すべり角，断層の長さ，幅を調整した。深さおよび傾斜角は山中氏の結果を用いている。すべり量は断層面１，２によるすべりの合計がモーメントマグニチュード Mw=8.8 となるように調整して，次に全断層のすべりの合計が Mw=9.0 となるように残りの断層面のすべり量を調整した。( 第８図 )䋭㩷㪌㪏㪋㩷䋭╙䋸࿑䇭㪪㪘㪩 ↹௝Ყセ䈎䉌ᓧ䈢㓉⿠ᴉ㒠ၞ䉕෻ᤋ䈚䈢ᢿጀ䊝䊂䊦䈮䉋䉎਄ਅᄌേFig.8 Vertical displacement of a dislocation model based on the radar images.

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