戦略的イノベーション創造プログラム（SIP2）「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

衛星画像による災害自動判読標準化ガイドライン

令和５年３月

公益財団法人

日本測量調査技術協会

目次

1. 標準化ガイドラインの概要 ......................................... 1
1.1 ガイドライン導入への流れ .......................................... 1
1.1.1 戦略的イノベーション創造プログラム第 2 期（SIP2）の概要 .......... 1
1.1.2「国家レジリエンス（防災・減災）の強化」の概要 .................. 2

1.1.3

テーマⅡ「被災状況解析･共有システム開発」の概要 ................. 6

1.2 サブテーマ 2「衛星データ解析技術開発」の概要 ...................... 8
1.2.1 サブテーマ 2 実施前の状況と目標設定 .............................. 8
1.2.2

開発実施計画の策定 .............................................. 9

1.2.3

サブテーマ 2 の役割 ............................................. 10

1.2.4

社会実装 ....................................................... 12

1.2.5
1.2.6

アウトプット目標の達成状況 ..................................... 13
解析技術の標準化 ............................................... 14

1.3

本ガイドラインの作成実施体制 ..................................... 15

2. 解析プロダクトの標準化 .......................................... 16
2.1 解析結果提供フォーマットの標準化 ................................. 16
2.1.1 対象とする災害現象 ............................................. 16
2.1.2

提供プロダクトのフォーマット ................................... 18

2.1.3

留意事項 ....................................................... 21

2.1.4

解析プロダクト標準項目 ......................................... 23

2.2 個別プロダクト説明資料の作成・共有 ............................... 24
2.2.1 浸水エリア（光学画像） ......................................... 24
2.2.2
2.2.3

浸水エリア（SAR） .............................................. 26
土砂災害 ....................................................... 28

2.3 解析プロダクト提供タイムライン ................................... 30
2.3.1 標準モデル ..................................................... 30
2.3.2

災害対応事例 ................................................... 31

3. 精度検証・評価の標準化 .......................................... 35
3.1 被災地抽出の精度評価方法の具体化 ................................. 35
3.1.1 精度評価の考え方 ............................................... 35
3.1.2

利用する検証用データ ........................................... 37

3.2 評価結果の説明資料の作成・共有 ................................... 42
3.2.1 精度検証結果 ................................................... 42
3.2.2

留意点 ......................................................... 47

4. 災害 AI 学習用教師データの作成 ................................... 48
4.1 教師データ作成方法 ............................................... 48
4.1.1 浸水エリア ..................................................... 48
4.1.2

土砂災害発生エリア ............................................. 53

4.2 教師データ一覧 ................................................... 57
4.2.1 浸水エリア ..................................................... 57
4.2.2

土砂災害発生エリア ............................................. 59

1.

標準化ガイドラインの概要

1.1

ガイドライン導入への流れ

1.1.1 戦略的イノベーション創造プログラム第 2 期（SIP2）の概要
SIP2 は、内閣府総合科学技術・イノベーション会議が司令塔機能を発揮して、府省の枠や旧来の分野を超えたマネジメントにより、科学技術イノベーション実現のために創設した国家プロジェクトである。国民にとって真に重要な社会的課題や、日本経済再生に寄与できるような世界を先導する 12 の課題に取り組んできた。各課題を強力にリードする各プログラムディレクター（PD）を中心に産学官連携を図り、基礎研
究から実用化・事業化、そして出口戦略までを見据えて一気通貫で研究開発を推進してきた。経済成長の原動力であり、社会を飛躍的に変える科学技術イノベーションを強力に推し進めていくものである。
SIP2 の特徴を以下に示す。
○ 社会的に不可欠で、日本の経済・産業競争力にとって重要な課題を総合科学技術・
イノベーション会議が選定○ 府省・分野横断的な取組み○ 基礎研究から実用化・事業化までを見据えて一気通貫で研究開発を推進。規制・制度、特区、政府調達なども活用。国際標準化も意識○ 企業が研究成果を戦略的に活用しやすい知財システム
表 1.1-1 SIP2 の全テーマ

No.

課題

課題名

01

サイバー空間基盤技術

ビッグデータ・AI を活用したサイバー空間基盤技術

02

フィジカル空間基盤技術

フィジカル空間デジタルデータ処理基盤

03
04

セキュリティ（サイバー・フィ IoT 社会に対応したサイバー・フィジカル・セキュリ
ジカル・セキュリティ）ティ
自動走行
自動運転（システムとサービスの拡張）

05

材料開発基盤統合型材料開発システムによるマテリアル革命06

光・量子技術基盤

光・量子を活用した Society 5.0 実現化技術

07

バイオ・農業

スマートバイオ産業・農業基盤技術

08

エネルギー・環境

脱炭素社会実現のためのエネルギーシステム

09

防災・減災

国家レジリエンス（防災・減災）の強化

10

健康・医療

AI ホスピタルによる高度診断・治療システム

11

物流（陸上・海上）

スマート物流サービス

12

海洋

革新的深海資源調査技術

1

1.1.2 「国家レジリエンス（防災・減災）の強化」の概要（１）研究概要「国家レジリエンス（防災・減災）の強化」では、大規模災害に対し、国民一人ひとりの確実な避難、広域経済活動の早期復旧を目指して、国や市町村の意思決定の支援を行う情報システムを実現する。
近未来に想定される南海トラフ地震や首都直下地震、ゼロメートル地帯の広域・大規模水害等への対応においては、自助、共助、公助による自律的な最善の対応ができる社会（災害時の Society 5.0）を構築する必要がある。大規模災害時の避難支援や緊急対応の情報提供や広域経済活動の復旧支援、気候変動で激化する風水害対策の強化、さらには市町村等行政の対応力の向上のため、国や市町村の意思決定の支援を行う情報システムを構築し、国家レジリエンス（防災・減災）を強化することにより、現在、そして次世代の人々が安心して生きていける社会の実現を目指す。
図 1.1-1 に「国家レジリエンス（防災・減災）の強化」研究開発の全体像を示す。
また、表 1.1-1 に「国家レジリエンス（防災・減災）の強化」の全テーマを示す。

図 1.1-1 「国家レジリエンス（防災・減災）の強化」研究開発の全体像（内閣府 HP）

2

表 1.1-2 「国家レジリエンス（防災・減災）の強化」の全テーマ

No.

支援・対応

開発課題

開発テーマ

Ⅰ

避難・緊急
活動支援
被災状況解析・予測

避難・緊急活動支援統合シス
テム開発
被災状況解析･共有システム
開発

Ⅲ

広域経済早期
復旧支援

広域経済早期復旧支援シス
テム開発（2020 年度で終了）

Ⅳ

水資源の効率的確保

災害時地下水利用システム
開発

Ⅴ

線状降水帯対策

線状降水帯観測・予測システ
ム開発

Ⅵ

スーパー台風
対策
市町村災害対応

スーパー台風被害予測シス
テム開発
市町村災害対応統合システ
ム開発
水素燃料電池バス防災・感染症対策システム開発（2021 年
度で終了）

避難・緊急活動支援統合シス
テムの研究開発
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
産官学協働による広域経済の減災・早期復旧戦略の立案
手法開発
災害時や危機的渇水時における非常時地下水利用シス
テムの開発
線状降水帯の早期発生及び発達予測情報の高度化と利活用に関する研究スーパー台風被害予測シス
テムの開発
避難判断・訓練支援等市町村
災害対応統合システムの開発
水素燃料電池バスを基盤とした防災・感染症対策システ
ムの開発

Ⅱ

Ⅶ
Ⅷ

次世代モビリテ
ィによる防災・
感染症対応

（２）目標
○ 将来の大規模災害に対し、国民の安全・安心と、我が国の国際プレゼンス・産業力の確保に貢献する。
○ 国民一人ひとりが確実に避難できるようになることで、逃げ遅れによる死者ゼロを目指す。
○ 広域経済を早期に復旧することで、被災者がいち早く通常の生活に戻ることができる社会を実現する。
（３）出口戦略○ 確実な社会実装を実現するため研究開発当初から実装先となる関係機関が参画
実装イメージを当初から設定し、研究開発の実装先となる関係機関が当初から参画し、ユーザーサイドのニーズを研究開発段階から反映していくことで確実な社会実装を実現する。
○ 政府の意思決定支援及び国民の適切な避難行動を可能にする避難・緊急活動支援統合システムの実装「避難・緊急活動支援統合システム」は、各省庁等が災害対応の充実を図るため

3

それぞれのシステムを運用するとともに、政府としての応急活動等に必要なものについて、関係機関と連携しつつ、内閣府が運用する。
○ 災害対応の最前線に立つ市町村の意思決定を支援する市町村災害対応統合システ
ムの実装「市町村災害対応統合システム」は、既存システムの更新時期に併せて導入を促進する。
（４）達成に向けた研究開発内容○ 避難・緊急活動支援統合システムの開発
・ ビッグデータを活用した災害時の社会動態把握や、衛星等を活用した被害状況の観測・分析・解析を、政府の防災活動に資するよう発災後 2 時間以内に迅速に行える技術・ スーパー台風、線状降水帯について、広域応急対応や避難行動等に活用できるよう、必要なリードタイムや確からしさを確保して予測する技術○ 市町村災害対応統合システムの開発
・ 短時間でビッグデータを解析し、避難対象エリアの指定や避難勧告・指示を行うタイミングの判断に必要な情報を自動抽出する情報処理技術（５）実施体制
プログラムディレクター（PD）は研究開発計画の策定や推進を担う。PD を議長、内閣府が事務局を務め、関係府省庁、専門家が参加する推進委員会において研究開発の実施等に必要な調整等を行う。サブ・プログラムディレクター（SPD）は研究
開発計画の策定や推進にあたり PD を補佐する。分野横断的な知見を有するイノベーション戦略コーディネーター（戦略 C）が、各研究開発のテーマにおいて実用化に向けた支援を行う。管理法人は、国立研究開発法人防災科学技術研究所が務め、公募・委託、資金管理、課題の進捗管理、広報・成果発信等を行う。
図 1.1-2 に「国家レジリエンス（防災・減災）の強化」実施体制の組織図を示す。
（６）関係府省
内閣官房、内閣府、警察庁、総務省、消防庁、文科省、厚労省、農水省、経産省、国交省、気象庁、海上保安庁、環境省

4

図 1.1-2 「国家レジリエンス（防災・減災）の強化」実施体制の組織図（内閣府 HP）

5

1.1.3 テーマⅡ「被災状況解析･共有システム開発」の概要（１）研究概要
自然災害の発生エリアを観測・予測データから推定し、その情報から衛星等による観測を行い、広域被災状況把握及びシミュレーション結果と共に災害対応機関へ迅速に提供する技術を開発する。被災状況を把握する技術、洪水氾濫・火山降灰・
火災延焼シミュレーションにより広域被災予測を行う技術を開発する。これらの技術により、災害発生直後から広域な被災状況把握及び予測を可能とする統合システ
ムを実現する（図 1.1-3）。
（２）研究開発の目的「第 5 期科学技術基本計画」（平成 28 年１月 22 日閣議決定）において、国及び国民の安全・安心の確保と豊かで質の高い生活の実現のために、災害を予測・察知
してその正体を知る技術、発災時に被害を最小限に抑えるために、早期に被害状況を把握し、国民の安全な避難行動に資する技術や迅速な復旧を可能とする技術等の研究開発を推進することが取り上げられている。大規模災害発災時には、社会イン
フラの分断・損壊等により、被災状況が把握できない「状況不明エリア」が広域に渡って生じるおそれがあるが、このような状況下においても広域避難・緊急活動を政府として確実に実施するためには、広域かつ迅速に災害状況を把握する必要がある。近年、多くの SAR 衛星、光学衛星が運用されるようになり、こうした衛星を活用した即時的な被災状況解析・予測技術の実現を目指す。

 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構築すること
時間

被害想定

2時間

発災
警戒情報

12時間

を活用して流通

被害推定

広域把握

衛星

詳細把握
航空写真
ドローン
現地情報

浸水想定

機動型観測

地震被害想定規模の把握

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）

地震

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

図 1.1-3 テーマⅡ「被災状況解析･共有システム開発」の目指すもの（防災科研資料）

6

（３）研究開発の最終目標（アウトカム）
関係機関と連携しつつ、国が被災状況解析・共有システムを運用し、衛星データの情報を一元化・共有することで、発災直後の被災状況を把握する。さらには、災害対応主体が被災状況に基づきリアルタイムの広域の被災予測を行うことで、政府の大規模災害等に対する緊急対応の充実を図るとともに、確実な避難を実現する。
（４）技術的課題と目標（アウトプット）
迅速かつ確実な判断とこれに基づく災害対応を阻む最大の要因は、被害の全貌把
握に時間を要していることである。このため、衛星データ等を用いて、一定の条件下において、昼夜、天候を問わず、数百 km 四方の範囲の被害状況を政府の防災活動に資するよう発災後 2 時間以内に観測・分析・解析する技術を開発する。
（５）コア技術
災害発生前の予測情報を活用し災害発生を事前にあるいは直後に把握し、観測すべきエリアを特定するトリガリング情報生成技術と国内外 200 機の衛星と連携・協調し短期間の観測及び迅速なデータを提供するリモートセンシング観測を最適化する衛星コンステレーションを活用した技術を開発する。
（６）研究開発の内容
迅速かつ確実な判断とこれに基づく災害対応の確実な実施のため、衛星データや、
ビッグデータを、AI 等を活用して解析することで被災状況を把握するとともに、ニーズに応じて被災状況を共有する、被災状況解析・共有システムを開発する。本
システムは、データに基づく被災状況解析を補完することで、リアルタイムで広域の被災状況を予測する機能を備える。また、本システムは、テーマⅠで開発する「避難・緊急活動支援統合システム」と有機的・統合的にシステム化することを前提として開発する。
（７）サブテーマ
テーマⅡはさらに開発対象ごとに、以下のサブテーマ 3 件で構成されている。

テーマⅡ・サブテーマ 1・サブテーマ 2・サブテーマ 3

衛星データ等即時一元化・共有システム開発
衛星データ解析技術開発
災害別予測・解析技術開発

7

1.2

サブテーマ 2「衛星データ解析技術開発」の概要
本タイトル「衛星画像による災害自動判読 標準化ガイドライン」は、以下に示すような背景から実施されたサブテーマ 2 の研究開発項目の一つとして作成されたものである。

1.2.1 サブテーマ 2 実施前の状況と目標設定（１）開発前の状況
今まで災害発生直後は、被災状況を把握する情報は断片的であり、網羅的な情報が乏しい状況であった。そのため、災害の全体像の把握に時間を要し、今後の状況を予測することが困難なため、特に大規模災害時に的確な災害対応が実施できない
恐れがあった。
（２）課題
災害発生直後の被災状況を広域かつ網羅的に把握するためには、地球観測衛星の活用が必須である。しかし、衛星データの取得方法、衛星データを迅速に解析するための技術、これら技術を組み合わせた早期の情報提供（例えば、政府の災害対策本部会議が開催される発災 2 時間後）を行うための技術が確立していなかった。
（３）開発目標の設定
そこで、これらの課題を解決するために、以下の開発目標を設定した。
① 技術開発発災直後の国内外の最適な衛星観測データが解析グループに迅速に提供され、それらの衛星データを AI 等によって自動的に迅速に解析した成果（1 次プロダクト）、
及び引き続き専門家によって詳細に解析した成果（2 次プロダクト）を配信し情報共有する技術及びシステムを開発する。
② 解析技術高度化と社会実装
解析技術及び共有システムを活用した関係省庁と連携した実証実験や実災害対応を通じて、解析技術及び共有システムの評価検証や改善を実施すると共に、実運用に向けての課題点を抽出し高度化を目指す。あわせて解析システム・情報配信システム全体の社会実装に向けての構築を実施する。
③ 解析技術の標準化
本研究開発によって習得した技術を系統的にまとめることにより、データ収集から解析、成果提供までの手続き、データやプロダクト情報、解析精度評価等に関する標準マニュアル的なガイドラインを作成する。これらは、情報配信先として可能性のある国・地方自治体・指定公共機関等へ提供することを想定したものである。

8

1.2.2 開発実施計画の策定（１）１年次（2018 年） 解析システム概略設計○ 衛星データを利用した土砂災害及び浸水災害を対象に被災状況抽出のための手法開発を検討する。
○ 発災後 2 時間程度の短時間で成果を提供することを念頭にしたシステムの概略設計を行う。
（２）２年次（2019 年）

解析システム開発○ SAR 及び光学衛星データから AI 等による被災状況の自動抽出を目的として、学習モデル構築のための教師データの整備を行う。
○ 浸水災害については、浸水域・浸水深等、土砂災害については、がけ崩れ、土石流、地すべり等に関する現況把握を対象にリアルタイム判読技術を開発する。
（３）３年次（2020 年）

プロトタイプ構築○ 衛星データから、AI 等の機械学習の技術を用いて被災状況を迅速に抽出すること
で、短時間で情報提供する手法を開発する。
○ 衛星データの取得及び解析結果をワンストップシステム上と連携させるシステムを開発する。
○ 以上を包括したプロトタイプシステムを構築する。
（４）４年次（2021 年） 解析技術高度化と実災害対応○ プロトタイプシステムを実災害へ適用し、被災状況抽出に関するプロダクト提供
までのタイムライン確立と解析精度検証を行う。またワンストップシステムへの情報配信を実施する。
○ 災害未満衛星データの併用、アルゴリズム改良等により、解析アルゴリズムの高度化を行う。
○ 解析手順や精度検証方法等の標準化の取り組みにより、将来的な国内規格化を目指した検討を実施する。
○ 関係省庁や民間を含めた外部機関への情報提供を目指した社会実装の取組みを開始する。
（５）５年次（2022 年）

解析技術確立と社会実装展開○ 災害未満衛星データの併用、アルゴリズム改良等により、自動判読の誤抽出低減
や被災状況抽出精度向上を行う。
○ 実災害対応継続により、実運用レベルへのシステム高度化を行う。
○ 国、地方自治体等の指定公共機関への提供へ向けた標準化ガイドラインの作成を行う。
○ 関係省庁や民間を含めた外部機関への社会実装体制構築を継続する。

9

1.2.3

サブテーマ 2 の役割

サブテーマ 2「衛星データ解析技術開発」は、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」全体の目標を達成するために、以下の役割を担う。
○ サブテーマ１で開発する「衛星データ等即時一元化・共有システム」、通称「衛星ワンストップシステム」上で提供（アップロード）された災害時あるいは定常時の衛星データを確保する。
○ サブテーマ 2 で開発する「衛星データ自動処理・提供システム」、通称「衛星デー
タ解析システム」上で上記衛星データを取り込み（ダウンロード）データ解析を行う。衛星データは AI 等の機械学習に基づいた自動解析が行われ、被災エリアを自動抽出する。
○ 緊急災害時においては、以下の 2 種類の成果を出力する。
・ 自動処理による迅速性重視の 1 次プロダクト
・ さらに目視判断を加えた専門家による精度重視の 2 次プロダクト○ 上記プロダクトは、「衛星ワンストップシステム」を通じて、国・地方自治体・指定公共機関へ、必要に応じて、サブテーマ３で開発される「災害別予測シミュレ
ーションシステム」へ配信する。
サブテーマ 2 における「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」全体に対する位置づけを図 1.2-1 に示す。また、システム全体の構成とデータの流れを図 1.2-2 に示す。

衛星ワンストップシステム＋

発災前の観測要請

緊急観測
衛星
データ
レーダ・光学

民間衛星会社との連携

サブテーマ3

災害別予測・解析技術

サブテーマ2

火山

衛星データ解析技術

衛星データをAI等の機械学習に基づき自動解析を行い、被災エリアを自動抽出する技術

標準化

1. 解析プロダクトの標準化・共有
1.1 解析結果提供フォーマットの標準化
1.2 個別プロダクト説明資料の作成・共有
1.3 解析プロダクトの提供タイムライン
2. 精度検証、評価の標準化・結果の共有
2.1 被災抽出の精度評価方法の具体化
2.2 評価結果の説明資料の作成・共有
3. 災害AI学習用教師データの標準化・共有
3.1 教師データのフォーマット標準化
3.2 標準化データの加工・作成・共有

洪
水

地
震

高度化

＋

光学およびレーダ衛星データ解析による
1. 土砂災害解析技術の高度化
2. 浸水域解析技術の高度化
3. 浸水深解析技術の高度化
4. 地震による建物被害解析技術の高度化

社会
実装
国・自治体
指定公共機関等

定常観測
衛星
データ

サブテーマ1

社会実装の実現

社会実装機関の設立

従来は「衛星観測」、「衛星データ解析」、「災害予測」は縦割り状態だった→ 衛星ワンストップシステムが横串を通し、end-to-endでプロダクト提供を実現するシステムを社会実装

図 1.2-1 サブテーマ 2 のテーマⅡ全体に対する位置づけ10 衛星データの解析を支援するシステムを構築し、衛星ワンストップシステムへの組み込みを実現。災害時に稼働させてプロダクト生成を実践。
リモートセンシングデータ
提供プラットフォーム
衛星データ（0次プロダクト）

衛星データ自動処理・提供システム
光学衛星
SAR衛星
データ

AI解析モデル

前処理

AI解析モデル

処理済みデータ

データ変換・切出

AI解析モデル

DEM
属性データ等

自動処理

教師データ（画像判読結果）

基盤地図情報 等

浸水深推定

森林伐採地
除去

浸水深分布

土砂崩れ
分布

深層学習
浸水範囲
AI学習
モデル

速報情報（1次プロダクト）配信（ワンストップシステム自動表示）
目視判読等による品質向上

詳細情報（2次プロダクト）配信（ワンストップシステム自動表示）

国・自治体 等
指定公共機関図 1.2-2 テーマ 2 における「衛星データ解析システム」の構成

11

1.2.4

社会実装

衛星画像データリアルタイム判読技術は、今後も打ち上げ予定の国産衛星(ALOS3/4等)や海外衛星に対して判読技術を追加実装し、広域かつ判読処理能力の向上を実現する必要がある。衛星画像データリアルタイム判読技術は「衛星データ等即時一元化・共有システム」に組み込まれるとともに、SIP4D を主とした他災害対応システムとの連携を図り、災害発生時に迅速な情報提供を行う。また、判読技術に係る仕様について、精度検証方法及び検証データの共通化および標準化、データのフォーマットやデータ記述方式の標準化の取り組みを行い、将来的な国内規格化を見据えた検討を実施する。さらに、本システムを実際に運用する組織体制を含めた形で社会実装への取組を行う。

 サブ1及び2による社会実装TFにて各種検討を実施。研究成果および環境変化により助走期間の前倒しの設定により社会実装の加速化が可能
 今後見込まれる環境変化に基づき、社会実装の将来像や当面実施すべき事項を整理すると共に、ロードマップ案を作成＜SIP終了時点の状況（見込み）＞ 早期・広域被災状況把握を実現する技術開発を行い、衛星ワンストップシステムを構築
 国交省・内閣府防災との協力体制構築
 大型衛星(ALOS-2、Sentinel-1、SPOT 等)に対する解析技術を確立し、標準化案作成
 技術成熟度レベル（TRL）は7、ビジネス成熟度レベル（BRL）は7に到達
 今後の多数の衛星の登場を見越した、推奨
観測計算機能を開発（当初は計画していない成果）＜今後見込まれる環境変化＞
 大型衛星（ALOSシリーズ等）の打ち上げに加えて、
SAR・光学の小型衛星による個別衛星コンステ
レーションが急速に拡大中 大型衛星の観測時刻に依存せず、任意の時刻
で発災直後の衛星観測が実現できる見込大小型衛星等への対応を実施する「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

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(JAXA)

海外商用衛星

衛星データ
付加価値
処理

平時 インフラ等
モニタリング
災害時 早期
被災状況把握

協調領域

情報
プロダクツ
提供

自治体

競争領域

民間企業
…

(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①観測カレンダー(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

衛星運用会社、IT企業

予算・事業化
・実用化（Synspective,
QPS, Axelspace)

衛星
データ
基本処理

…

国内商用小型衛星

府省庁

平時／災害時における協調領域／競争領域の設定

衛星
データ
集約化

ロードマップ（案）取り組み

平時、災害時…

国際枠組み(国際災害チャータ、センチネルアジア等）ユーザへの提供→ 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

利用体制構築に向けた調整

民間衛星会社

民間小型衛星会社との関係構築
ワンストップシステムと連携した実証実験の実施

システム運用者体制構築、運用に向けた調整

開発システム実用化

社会実装TFにおける検討

開発システム予算化

予算要求 - 研究開発予算、運用予算

解析技術標準化

一次案作成

宇宙基本計画工程表

政府計画等 防災基本計画

衛星打ち上げ→ 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●社会実装技術開発等の加速化
・小型衛星との連携拡大
・汎用解析技術、高速化技術開発

連携●国、自治体、民間へのサービス提供●海外への開発技術の展開●府省庁・民間(衛星会社、事業会
社)・国研が連携し、災害対応を通じて新たな課題・ニーズを発見し、研究開発に基づき解決するサイクル
を構築

事業化準備

●事業主体構築、ビジネスモデル検討

連携

予算要求（継続）- 研究開発予算、運用予算獲得
最終案
とりまとめ

標準化
反映

特許
登録

知財
提供

SIP研究開発の推進

社会実装・実運用の推進
計画書反映(*実運用時)

ALOS-4(レーダ)打ち上げ

図 1.2-3 社会実装のあるべき姿（防災科研資料）

122026～27年度＜実運用・事業化フェーズ＞●関係省庁との継続的な災害対応、新規ユーザ獲得・利用事例拡大●平時サービス拡張、民間サービス、海外展開、デュアルユース検討●産官学連携・運用体制構築準備

連携

コア技術知財化 トリガリング技術 特許出願
制度

2023～25年度＜体制構築フェーズ＞

研究開発予算獲得に向けた調整

推奨観測機能→ システム運用、衛星データ基本処理

大学、研究機関、気象会社 等

2022年度
省庁と連携した災害対応（実証実験）

府省庁

成果とりまとめ

衛星データ利活用 パイプライン

体制構築

観測リソース集約
国内基幹大型衛星

小型衛星打ち上げ加速化

ALOS-3,4の後継機打ち上げ（2020年代後半）

国難級災害時に、基幹大型衛星や民間小型衛星
コンステレーションの総力を結集して、災害時の被災状況把握に対応する体制構築へ

社会実装の将来像＜社会実装に向けて当面実施するべき事項（案）＞ 衛星ワンストップシステムの社会実装技術開発等の加速化
 大型衛星および小型衛星コンステレーションとのシステム連接拡大
 多種多様な衛星データに対応可能な汎用解析技術の開発、解析処理高速化に向けた技術開発
 災害時に限定せず平時へ拡張すると共に、民間へのサービ
ス展開、海外展開、デュアルユースの具体化
 官民が連携した基幹衛星及び衛星コンステの総力を結集することが可能な運用体制構築

1.2.5

アウトプット目標の達成状況（１）技術開発の達成状況○ 定常観測衛星および緊急観測を受け付ける衛星からのデータ取得および機械学習に基づく被災状況の解析結果の導出が可能な自動処理システムとして確立した。
○ 高度化したシステムにより、令和 3 年及び 4 年に発生した実災害に対し、13 件の土砂災害及び浸水災害に適用させ、衛星ワンストップシステム上に 2 次プロダク
トまですべて配信した。
○ 学習モデルの改良及び災害未満データの利活用により、自動判読による被害状況
抽出精度を向上させることが可能となった。また衛星データ取得後、速報（1 次
プロダクト）はほぼ 2 時間以内、詳細情報（2 次プロダクト）はほぼ 5 時間以内で提供可能となった。
（２）社会実装の達成状況○ 関係省庁及び外部機関等と連携した実証実験や実災害対応を通じて、解析技術や共有システムの課題発見および改善を継続的に実施し、社会実装としての解析技
術及びシステムの有効性を示した。
○ 解析技術の標準化として、解析プロダクトの標準化・共有化、精度検証・評価の標準化及び共有化、災害 AI 学習用教師データの標準化・共有化が整備可能となり、解析技術の標準化ガイドライン作成などを目標とした社会実装実現化を促進した。
○ 社会実装タスクフォースを設立し、継続活動を実施。今後の活動について、サブ
グループ間での実施可能性が確認された。

13

1.2.6

解析技術の標準化（１）標準化の必要性○ 標準化ガイドラインの作成目的
・ 「衛星画像による災害自動判読標準化ガイドライン」は、サブテーマ 2「衛星データ解析技術開発」において、解析システムの開発や開発技術の高度化を実施
すると同時に、別途作成したものである。
・ 本標準化ガイドラインでは、実災害対応を通じての成果として、解析プロダク
トの標準化、精度検証・評価の標準化、災害 AI 学習用教師データの作成についてまとめてある。
・ 今後、実災害時に衛星データから解析プロダクトを作成あるいは被災地状況把握を実施しようとする場合に、本標準化ガイドラインを参照することにより、一般的・標準的な手法としての、利用データ定義、データフォーマット、デー
タ入手手続き、解析処理フロー、解析結果の精度評価及び精度検証方法等についての情報を得ることができる。また今回開発した解析技術についての理解を大いに促進させることができる。
○ 標準化ガイドラインの利用対象者
・ 本標準化ガイドラインは、主として国（国土交通省及び関係省庁）
・地方自治体・
指定公共機関等で、災害に関係すると想定される方々を念頭に置いて作成されている。
・ 一方で本標準化ガイドラインは、公益財団法人日本測量調査技術協会の HP に一般公開することにより、民間会社や個人のレベルでいつでも利用することが可能である。
（２）標準化ガイドラインの構成○ 標準化ガイドラインの概要➡

○ 解析プロダクトの標準化○ 精度検証・評価の標準化・結果の共有

➡ 第2章
➡ 第3章

○ 災害 AI 学習用教師データの作成

➡ 第4章

14

第1章

 衛星データによる被災エリア抽出のための解析技術の標準化ガイドライン案
を策定

1. 標準化ガイドラインの概要（本テーマの位置づけ、実施背景、本ガイドラインの構成、実施体制など）
2. 解析プロダクトの標準化
2.1 解析結果提供フォーマットの標準化・対象とする災害現象（凡例で示す枠が定義の事象を示す）
・提供プロダクトのフォーマット（解析結果のメタデータ仕様）
・留意事項（判読不能または誤抽出の留意事項）
・解析プロダクト標準化項目（案）（標準化項目シートの留意事項）
2.2 個別プロダクト説明資料の作成・共有（メタデータ仕様の留意事項、解析プロダクトの標準化項目）
・浸水エリア【光学画像】（浸水域抽出の処理概要）
・浸水エリア【SAR画像】（浸水域抽出の処理概要）
・土砂災害（土砂移動箇所の解析手法）
2.3 解析プロダクト提供タイムライン
・標準モデル（SAR衛星,光学衛星の緊急観測から解析完了まで）
・災害対応事例
3. 精度検証・評価の標準化・結果の共有
3.1 被災抽出の精度評価方法の具体化（Ground Truthおよびその比較方法）
・精度評価の考え方（評価指標の区分）・利用する検証用データ
3.2 評価結果の説明資料の作成・共有
・精度検証結果
・留意点（衛星種別ごとの特徴）
4. 災害AI学習用教師データの作成
4.1 教師データ作成方法（形式は深層学習モデルに依存）
4.2 教師データ一覧（教師データ作成リスト）

図 1.2-4 「標準化ガイドライン」の全体構成

1.3

本ガイドラインの作成実施体制○ 公益財団法人 日本測量調査技術協会○ アジア航測株式会社○ 国際航業株式会社○ 株式会社パスコ

15

2.

解析プロダクトの標準化

2.1

解析結果提供フォーマットの標準化

2.1.1 対象とする災害現象○ 本ガイドラインは、衛星画像から AI 解析モデルにより浸水エリア及び土砂災害発生エリアを自動抽出する一般的な手法をとりまとめたものである。
○ 本ガイドラインが対象とする災害現象を図 2.1-1 及び図 2.1-2 のとおりとした。

16

（１）浸水エリア○ 「浸水範囲」と「浸水深」を捉えようとしている。
○ 外水氾濫と内水氾濫の区別はしない。
○ 災害時の迅速な解析結果提供を優先するため、湖沼・ため池・水田・河川等、平常時の水域と災害による浸水域は区別しない。

外水氾濫 河川の堤防が決壊または溢水

内水氾濫 平坦な土地に強い雨が降る（河川の水の溢れ）により、市街地や農地などの陸域が浸水する現象のことと、排水用の水路や小河川の水が排水しきれず陸域が浸水する現象のこと

図 2.1-1 「浸水エリア」が対象とする現象について（２）土砂災害発生エリア○ 土砂が流出（移動）した範囲を捉えようとしている。
○ がけ崩れ、土石流、地すべりの各現象の区別はしない。

がけ崩れ

土石流

地すべり

地中にしみ込んだ水分が土の抵抗力を弱め、雨や地震などの影響によって急激に斜面が崩れ落ちる現象のこと

山腹や川底の石の土砂が、長雨や集中豪雨などによって、一気に下流へ押し流される現象のこと

斜面の一部あるいは全部が地下水の影響と重力によってゆっくりと斜面下方に移動する現象のこと

図 2.1-2 「土砂災害発生エリア」が対象とする現象について

17

2.1.2 提供プロダクトのフォーマット
（１）基本的な考え方○ 災害対応者にとって災害発生を示唆する箇所の端緒をつかむことができ、次なる行動への示唆に繋がることで、衛星によるプロダクトの目的は達成したと考える。
○ 人命にかかわる災害においては、早期の災害情報収集及び迅速な解析結果の提供が優先されると考える。
○ 衛星データ（0 次プロダクト）及び衛星データ解析結果（1 次・2 次プロダクト）
は、災害発生からの経過時間ごとに、以下に示すような段階的な提供を行う。
○ 本ガイドライン（一次案）では、機械学習導入による速度重視の提供プロダクト（1 次プロダクト）を対象とする。
0 次プロダクト 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
1 次プロダクト 機械学習導入による速度重視のプロダクト
2 次プロダクト 専門家の判読による確実性重視のプロダクト（２）衛星データ○ 地球観測衛星には、自然の反射光を利用する光学衛星と、自らマイクロ波を出し、その散乱波（反射波）を観測するレーダ衛星に大別される。
○ 光学衛星データは SPOT6/7 を主とし、Pleiades、WorldView-3 も活用する。また、可視バンド（RGB）に加えて、近赤外バンド（NIR）も利用する。
○ レーダ衛星データは ALOS-2 を主とし、Sentinel-1 も利用する。
○ 光学衛星データはパンシャープン処理された 8bits データに変換して活用する。
表 2.1-1 主な光学衛星

衛星

SPOT6/7

Pleiades-1A,1B

WorldView-3

ﾊﾟﾝｸﾛﾏﾃｨｯｸ

1.5 ｍ

0.5 ｍ

0.31 ｍﾏﾙﾁｽﾍﾟｸﾄﾙ

6 ｍ

2 ｍ

1.24 ｍ量子化ﾋﾞｯﾄ数（情報量）

12 bits

12 bits

11 bits

観測幅

60 km

20 km

13.1 km

観測頻度

毎日

毎日

4.5 日

観測波長帯

可視＋近赤外可視＋近赤外可視＋近赤外等

地上分解能

表 2.1-2 主なレーダ衛星

衛星

ALOS-2

Sentinel-1
Interferometric Wide Swath

観測幅

3 ｍ
高分解能モード
50 km

回帰日数

14 日

12 日

観測波長帯

L バンド（約 24 cm）

C バンド（約 5 cm）

地上分解能

18

5×20 ｍ
250 km（３）衛星データの詳細度
浸水エリア及び土砂災害エリアの判読縮尺目安、視認性等を表 2.1-3 に示す。
表 2.1-3 浸水エリア及び土砂災害エリアの判読視認性等

位置精度

光学衛星（例：SPOT6/7）

SAR 衛星（例：ALOS-2）

10ｍ（CE90）注 1)2)

6.73ｍ（Stripmap L2.1）注 4)

判読上の
縮尺目安

1:10,000 注 3)

判読の
視認性

225 ㎡ 注 3)
（最小判読単位）

1:50,000 概査（画像全体の俯瞰）注 5)
1:25,000 精査（谷単位の判読）注 5)
1:10,000 判定（斜面単位の判読）注 5)
浸水害の場合 注 6)
概ね 50ｍ四方以上
土砂災害の場合 注 7)
土砂移動面積の大きさ等による【参考資料】
注1)

CE90 (the Circular Error at the 90th percentage)
検証に使用された地点の 90％が半径＜CE90＞未満の範囲内に収まる。

注2)

SPOT Imagery User Guide, AIRBUS DEFENCE AND SPACE Intelligence
CE90 GCP なし 20ｍ、Reference 3D によるオルソ製品 10ｍ
https://www.satim.co.jp/satellite/spot/spot6-7/

注3)

判読上の縮尺目安と最小判読単位は Copernicus EMS Rapid Mapping を引用
https://emergency.copernicus.eu/index.html

注4)ALOS-2/PALSAR-2 Calibration and Validation Results Ver.2021.9
https://www.eorc.jaxa.jp/ALOS/en/alos-2/pdf/PALSAR2_CalVal_Results_JAXA_v202109.pdf

注5)

水野ら(2020)：「合成開口レーダ（SAR）画像による土砂災害判読の手引き」、国土技術政策総合研究所資料、No.1110、令和 2 年 4 月．

注6)

災害時の人工衛星活用ガイドブック 水害版・浸水編（JAXA／国土交通省）
https://www.mlit.go.jp/common/001227723.pdf

注7)

災害時の人工衛星活用ガイドブック 土砂災害版（JAXA／国土交通省）
https://www.mlit.go.jp/common/001227722.pdf

19

（４）解析プロダクト
浸水エリア・土砂災害発生エリア、浸水深は以下に示すファイル構成で作成する。
④ 浸水エリア・土砂災害発生エリア（共通）AI 等によって予測された浸水エリア及び土砂災害発生エリアをポリゴンデータ（Shape 形式）
として作成し、
以下のファイル構成をまとめたフォルダを作成する。
座標系は平面直角座標系もしくは UTM 座標系とする。
「shp」フォルダを作成し、shpフォルダ内にシェープファイルを構成するファイルを配置する。ファイル名（以下の「***」部分）は同一名称とし、
半角英数字（日本語は含まない）とする。
shp･･････ フォルダ***.shp***.dbf***.shx***.prj***.cpg***.sbn***.sbx･･････ シェープファイル図形情報･･････ シェープファイル属性情報･･････ シェープインデックス･･････ 座標系情報を格納するファイル･･････ 文字コード定義（オプション）･･････ 空間インデックス（オプション）･･････ 空間インデックス（オプション）⑤ 浸水深
浸水深は GeoTiff 形式とし、以下のファイル構成で整理する。
座標系は平面直角座標系もしくは UTM 座標系とする。
***.tif･･････ 解析結果画像［GeoTIFF／ワールドファイル付きTIF］･･････ ワールドファイル***.tfw***.aux･･････ 統計情報（オプション）***.ovr(rrd) ･･････ ピラミッドファイル（オプション）

20

2.1.3 留意事項
（１）時点について
浸水や土砂災害の状況は、時間の経過ごとに変化する。そのため、衛星画像が示す状況の時点を明確にするため、衛星観測日時、判読（抽出）結果データの公表日
時を明確にしておく必要がある。
（２）判読不能または誤抽出の原因
センサの特徴や地表面の状態等により、観測が困難または誤抽出の原因となるケースがある主な原因を以下の表に示す。
表 2.1-4 判読不能または誤抽出の原因

光学

SAR

浸水
被害

○雲・霧の影響○湛水期の水田、ビルの多い都市○雲・地物の影による影響○レイオーバー、レーダシャドウ○入射角が大きい場合は地物の倒れ込みや画質の低下がある

土砂
災害

○雲の影響
○伐採地、既存崩壊地、季節の変化○面積の小さい土砂移動箇所○レイオーバー、レーダシャドウ① 雲の影響【光学】
光学画像の場合、雲があると地表面の観測ができないため、浸水や土砂災害の発生を検出できない。
② 伐採地、既存崩壊地、季節の変化（紅葉など）【光学：主に土砂災害】
抽出対象である土砂移動箇所は、森林であった箇所が森林でなくなり、土や砂などが地表面に露出した状態となることが多い。この状態の色と類似する伐採地、既存崩壊地は、誤抽出の原因となり得る。また、紅葉により樹木の葉が土や砂の色に近い状態となる場合も、誤抽出の原因となり得る。
③ 湛水期の水田、ビルの多い都市部【SAR：浸水被害】
田植え時期の水田は、ほぼ水面となるため、後方散乱強度解析では浸水と誤抽出する。また、都市部においては、建物立地エリアが全て浸水しないと浸水域の抽出が困難である。なお、JAXA・国土交通省のガイドブックによると、ALOS-2 においては、概ね 50ｍ2 以上の浸水域の判読が可能とされている。
※出典：JAXA・国土交通省(2018)：「災害時の人工衛星活用ガイドブック／水害版・浸水編」④ 面積の小さい土砂移動箇所【SAR：土砂災害】
JAXA・国土交通省のガイドブックによると、土砂移動面積が大きいほど、土砂移動箇所の抽出率が高くなること、土砂移動面積が 1,000ｍ2 よりも小さい場合は抽21

出が困難であることが示されている。
※出典：JAXA・国土交通省(2018)：「災害時の人工衛星活用ガイドブック／土砂災害版」⑤ SAR 画像に特徴的な現象
SAR 衛星はマイクロ波を斜めに照射するため、SAR 画像には以下の図表に示す現象が発生する。

※出典：水野ら(2014)：「2 偏波 SAR 画像による大規模崩壊及び河道閉塞箇所の判読調査手法（案）」、
国土技術政策総合研究所資料、No.791、平成 26 年 6 月．

図 2.1-3 SAR 画像に特徴的な現象

表 2.1-5 SAR 画像に特徴的な現象

現象
レイオーバー

フォアショートニング
レーダシャドウ

説明
図-2.1.3 の B は、建物の壁や急斜面など（入射角よりも急な勾配をもつマイクロ波に正対する面）では、上部の方が下部よりもアンテナに近くなるため（通常は上部の方がアンテナから遠い）、画像上では上下が反転し白くつぶれる。
図-2.1.3 の E は、高い建物や山などが実際の平面位置よりアンテナに近い位置に表示される。
図-2.1.3 の E より衛星アンテナから遠い場所は、電磁波照
射源の反対側斜面が陰影部となる。

※出典：水野ら(2014)：「2 偏波 SAR 画像による大規模崩壊及び河道閉塞箇所の判読調査手法（案）」、
国土技術政策総合研究所資料、No.791、平成 26 年 6 月．

22

2.1.4 解析プロダクト標準項目（案）
浸水及び土砂災害の AI 判読結果を説明するメタデータの標準項目を表 2.1-6 に示すとおりとした。
表 2.1-6 解析プロダクト標準項目（案）

KEY

文字型

サイズ

フォーマット

備考

災害種別 IDInt

5

1 か 2 の数字

観測衛星タイプInt

50 から 2 の数字

観測衛星名

Text

30

右記の半角文字列

衛星画像観測日時

Text30

YYYY/MM/DD HH:MM

UTC

比較衛星画像観測日時

Text

30

YYYY/MM/DD HH:MM

UTC

レイヤ名称

Text

200

※1

解析手法

Text

60

※2

コメント

Text

200

1: 浸水
2: 土砂災害
0: 光学・レーダ両方
1: 光学衛星
2: レーダ衛星
SPOT 6, SPOT 7
Pleiades-1
WorldView-3
ALOS-2
Sentinel-1※1：[衛星名称]▲[プロダクツ名称]▲[衛星画像観測日時 YYYY/MM/DD HH:MM]観測）▲は半角スペース
例「レーダ衛星 ALOS-2 の災害前後カラー合成画像による推定浸水エリア（2020/07/04 観測）」
※2：例「SAR 画像の災害前後のカラー合成による推定浸水エリア」「SAR 画像の災害前後のカラー合成による推定土砂災害エリア」「光学画像による推定浸水エリア」「光学画像による推定土砂災害エリア」

23

2.2

個別プロダクト説明資料の作成・共有

2.2.1 浸水エリア（光学画像）（１）浸水範囲の抽出
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）による光学衛星画像のセマンティック・
セグメンテーションを利用する。解析の流れは以下に示す通りである。
① 衛星画像(可視画像(B, G, R)、フォールスカラー画像(G, R, NIR)を目視判読し、浸水範囲のポリゴンデータを作成する。
② 学習用データと検証用データを分ける。
③ 学習用データをもとに深層学習を実施する。
④ 深層学習の結果をもとに推論を実施（深層学習モデルにより浸水域を抽出）する。
⑤ 推論結果（ラスター画像）を必要に応じてベクター化する。

図 2.2-1 AI 学習による浸水域抽出の処理概要【学習パターンの検討】○ SPOT 等の光学衛星画像を用いて、深層学習による浸水域を自動抽出○ 各バンドの 8bits パンシャープン画像を入力○ セグメンテーションモデル（U-Net）を適用○ 学習パターンは表 2.2-1 の通り

24

表 2.2-1 浸水域抽出のための学習パターン

学習パターン

Ch 数

後のみ True Color

3

後のみ False Color3

後のみ 4 バンド4

前後 True Color

6

前後 False Color

6

前後の各 4 バンド

8

災害後

災害前（災害未満）

B

G

R

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

NIR

B

G

R

NIR

災害未満画像の活用
○
○

○

○

○

○

○

○

○

○

（２）浸水深分布の推定○ 日本全国の数値標高モデル（DEM）を事前収集し、浸水深解析用データベースをク
ラウド上に整備○ 浸水深推定の流れを図 2.2-2、浸水深分布の推定方法を図 2.2-3 に示す。

光学衛星画像©Airbus DS/ Spot Image 2019

深層学習による浸水域

浸水深分布

図 2.2-2 浸水深分布の推定の流れ（イメージ）

図 2.2-3 浸水深分布の推定方法※ 出 典 ： 出 典 ： R.G.C.J. Kapilaratne ら (2022) ：「 RAPID FLOOD MAPPING FROM HIGH RESOLUTIONSATELLITE IMAGES USING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS」、18th Annual Meeting of the
Asia Oceania Geosciences Society, pp. 156-158.

25

2.2.2 浸水エリア（SAR）（１）第１段階－速報版－① ALOS-2／単時期
単時期の後方散乱強度にしきい値を設定し、浸水範囲を推定する。
浸水深の推定には、
国土地理院基盤地図情報 5ｍメッシュ標高データを利用する。

図 2.2-4 浸水範囲・浸水深の推定／単時期※出典：虫明ら(2021)：「衛星 SAR データによる浸水情報抽出」、令和 3 年度土木学会年次講演会．

② ALOS-2／2 時期
2 時期の後方散乱強度の差分計算を行い、設定したしきい値に基づき、浸水範囲を推定する。浸水範囲に市街地を含む場合、市街地内の浸水範囲の推定が困難な場
合があることから、市街地周辺の農地等の浸水範囲を活用する。

図 2.2-5 浸水範囲・浸水深の推定 ②２時期
※出典：虫明ら(2021)：「衛星 SAR データによる浸水情報抽出」、令和 3 年度土木学会年次講演会．

26

（２）第２段階－詳細版－
災害前後 2 時期の後方散乱強度の差分では、建物が多い地域が浸水した場合の抽出が困難となる。そこで、災害前 2 時期と災害時の計 3 時期の SAR データを用いて、建物が多い市街地内を含む浸水域把握を行う。この方法は、浸水の発生によって変化した地域では、災害前後で干渉性が低下することを利用している。干渉性の変化を利用した市街地内浸水範囲推定のフロー概要を図 2.2-6 に示す。また、図2.2-7 には、令和元年台風第 19 号（東日本台風）時の市街地内浸水範囲推定結果を示す。

図 2.2-6 干渉性の変化を利用した市街地内浸水範囲推定フロー概要

改善
エリア

図 2.2-7 干渉性変化による市街地の浸水範囲の推定例

27

2.2.3 土砂災害
（１）土砂移動箇所の抽出○ 光学衛星（SPOT6/7）は災害後 1 時期（4 チャンネル）、SAR 衛星（ALOS-2）は災害前後の後方散乱強度カラー合成画像（3 チャンネル）を使用する。
○ 土砂移動が発生する地形要素に着目するため、傾斜と TPI の各画像を用意し、入力データとなる衛星画像とのアダマール積をとる。
○ 深層学習によるセマンティック・セグメンテーション手法を適用し、画素単位に
土砂移動域か否かを分類する。
○ 災害未満画像を用いて、伐採地、既存崩壊地の除去を行う。
表 2.2-2 解析手法

光学衛星（SPOT6/7）

入力データ

SAR 衛星（ALOS-2）【衛星データ】【衛星データ】○災害後 1 時期のパンシャープン ○災害前後 2 時期の後方散乱強度（分解能 1.5ｍ）
カラー合成画像（分解能 2.5ｍ）
B、G、R、NIR の 4 バンド【アテンションマスク用】○地形情報【アテンションマスク用】
○地形情報

解析手法

○入力データに対し、U-Net をも ○入力データに対し、U-Net をもとにアテンションマスクを取とにアテンションマスクを取
り入れる
り入れる
○深層学習によるセマンティッ ○深層学習によるセマンティッ
ク・セグメンテーション手法をク・セグメンテーション手法を適用し、画素単位に土砂移動域
適用し、画素単位に土砂移動域
か否かを分類か否かを分類

マスク処理○災害未満画像○災害未満画像※出典：吉川ら(2021)：「光学衛星画像の深層学習による崩壊地抽出」、
写真測量とリモートセンシング 60(5)、237、258-261．

図 2.2-8 解析手法の概念図

28

（２）災害未満画像の活用○ 平時の画像（災害未満画像）から、災害時に発生した土砂移動箇所と、平時の事象を区別できるよう、伐採地、既存崩壊地等のデータベースを作成した。

現行モデルでは土砂災害と伐採地の判別が困難
人による精査に時間を要することが課題

別ソースの地理空間情報に基づき日本全国の既存の伐採地・崩壊地を抽出して活用

雲、水部、平地上の地物など、最近の災害事例における誤抽出について除去方法を継続検討

土砂災害新規抽出結果
過去の土砂者災害・伐採結果

図 2.2-9 災害未満画像を活用した土砂災害抽出能力の向上の例

29

2.3

解析プロダクト提供タイムライン

2.3.1 標準モデル○ 衛星観測からワンストップサーバへの画像データ登録、画像データの入手、解析、
解析結果の登録までの標準的なタイムラインを図 2.3-1 及び図 2.3-2 に示す。
○ 災害が日中に発生し、夜 21 時までに夜間の SAR 衛星（ALOS-2 を想定）の緊急観測要求ができた場合を想定している。
○ ALOS-2 による夜 0 時頃の観測後、衛星データの入手には 1.5～2 時間を要する。
○ SPOT6/7 は昼 10 時頃の観測となり、衛星データの入手には約 5 時間を要する。
○ 衛星データ入手後、自動処理を行い、1 次プロダクトの解析処理までにベストエ
フォートで 1 時間を要する。
○ 浸水被害の場合、専門家の目視等による調整を行い、2 次プロダクトの作成までに 3 時間を要する。
○ 土砂災害の場合、専門家の目視等による調整を行い、2 次プロダクトの作成までに 5 時間を要する。

１

2

8 時間

●ベストエフォート
解析開始から２時間

解 析 完 了

目視等による調整●標準対応
解析開始から３時間

解 析 完 了

目視等による調整

自動処理

入手・解析開始

土砂災害

解 析 完 了入手・解析開始

洪水災害

自動処理

Ｓ
Ａ
Ｒ
観
測

●衛星観測
SAR ALOS-2
夜0時頃に観測◆衛星データ入手
までに1.5～2時間

6

4
自動処理

入手・解析開始

発災●標準対応
解析開始から５時間

図 2.3-1 SAR 衛星（ALOS-2）による緊急観測から解析完了までのタイムライン

10

12

18

16
自動処理

解 析 完 了20

●ベストエフォート
解析開始から１時間

解 析 完 了

自動処理

目※視等による調整

入手・解析開始

洪水災害

14
入手・解析開始

光 学 観 測

発災

22

24時間

●衛星観測
光学 SPOT等
午前10時頃に観測◆衛星データ入手
までに約5時間●標準対応
解析開始から
3時間※必要に応じて調整を行う

解 析 完 了

目視等による調整

自動処理

入手・解析開始

土砂災害

●標準対応
解析開始から５時間

図 2.3-2 光学衛星（SPOT6/7）による緊急観測から解析完了までのタイムライン

30

2.3.2 災害対応事例（１）浸水被害○ 令和 3 年度は、令和 3 年 7 月 1 日からの大雨（2 回）、令和 3 年 8 月前線による大雨（5 回）について、計 7 回の緊急観測、判読及びワンストップシステムへの登録を実施した。
○ 令和 3 年 7 月 1 日からの大雨、令和 3 年 8 月前線による大雨のときの対応概要と、六角川の事例を図 2.3-3 及び図 2.3-4 に示す。

図 2.3-3 緊急観測からワンストップシステムへの登録までを実施したケース一覧
令和 3 年 8 月 前線による大雨（佐賀県六角川）の対応例

図 2.3-4 佐賀県六角川周辺における浸水範囲の抽出例

31

○ 令和 4 年度も含めた災害対応一覧を表 2.3-2、令和 4 年の災害対応例を図 2.3-5に示す。表 2.3-2 には令和 4 年の災害対応を赤枠とした。
表 2.3-1 令和 3 年・令和 4 年の災害対応一覧（浸水災害）

図 2.3-5 宮崎県都城市（大淀川）における浸水災害の抽出例

32

（２）土砂災害○ 令和 3 年度は、令和 3 年 7 月 1 日からの大雨（1 回）、令和 3 年 8 月前線による大雨（7 回）、令和 4 年 3 月福島県沖を震源とする地震（1 回）について、計 9 回の緊急観測、判読及びワンストップシステムへの登録を実施した。
○ 令和 3 年 7 月 1 日からの大雨、令和 3 年 8 月前線による大雨のときの対応概要と、熱海市伊豆山の事例を図 2.3-6 及び図 2.3-7 に示す。

#

ALOS-2
観測時刻

主な
対象地域

処理
時間

解析開始
タイミング

A

7/4
22:49

静岡県
熱海市伊豆山

4:00

翌日昼開始

ALOS-2（静岡県 熱海市伊豆山）①[衛星観測] 7/4 22:49②[衛星データ入手] 7/5 0:50

【参考：令和3年8月 前線による大雨】#

ALOS-2
観測時刻

主な
対象地域

処理
時間

解析開始
タイミング

1

8/14
13:13

九州北部

5:00

リアルタイム

2

8/15
00:05

広島県
島根県

4:45

翌朝開始

3

8/15
11:57

九州北部

3:40

リアルタイム

4

8/15
22:49

長野県
静岡県

6:30

翌朝開始

5

8/16
23:10

岐阜県
富山県

3:00

翌朝開始

6

8/17
12:38

長野県
静岡県

3:00

リアルタイム

7

8/18
23:51

岐阜県下呂市

2:45

翌朝開始③[衛星データ共有] 7/5 1:00
※解析機関へ衛星データを共有（ワンストップ メール通知）④[DL・解析開始] 7/5 11:00頃
ALOS-2災害前後
L2.1 カラー合成画像（緊急性がないため）⑤[解析完了] 7/5 15:00頃

処理時間：ワンストップシステムにおけるALOS-2 L2.1登録からAI解析、目視判読完了までの所要時間（AI解析結果の目視確認完了）

図 2.3-6 緊急観測からワンストップシステムへの登録までを実施したケース一覧
令和 3 年 7 月 1 日からの大雨（熱海市伊豆山）の対応例

1次プロダクト

1次プロダクト

SAR衛星からの解析結果（参考情報）光学衛星からの解析結果

図 2.3-7 熱海市伊豆山における土石流の抽出例

33

○ 令和 4 年度も含めた災害対応一覧を表 2.3-2、令和 4 年の災害対応例を図 2.3-8に示す。表 2.3-2 には令和 4 年の災害対応を赤枠とした。
表 2.3-2 令和 3 年・令和 4 年の災害対応一覧（土砂災害）

8月3日からの大雨 新潟県・山形県への適用例
SPOT6（新潟県 村上市）

【参考】ヘリ映像①[衛星観測] 8/5 10:25

村上市

関川村
胎内市

２次プロダクト（拡大）

小国町

土砂災害発生箇所

新発田市②[DL・解析開始] 8/5 12:54③[1次プロダクト 完了] 8/5 13:33
AI解析結果の確認④[2次プロダクト 完了] 8/5 15:08（ワンストップシステムへの登録）

図 2.3-8 新潟県村上市における土砂災害の抽出例

34

3.

精度検証・評価の標準化

3.1

被災地抽出の精度評価方法の具体化

3.1.1 精度評価の考え方
再現率を重視しつつも、最終的には空振りを軽減させ、適合率及び F 値の向上し、技術開発・精度検証手法の確立を目指す。発災当初は再現率重視、現地確認が必要
な段階では適合率重視の必要性、結果として F 値が重要となる。
（１）評価指標
本検討における情報は範囲に関する情報（浸水範囲，土砂災害範囲）と地点に関する情報（浸水深）に区分される。
範囲に関する情報（浸水範囲、土砂災害範囲）は、本検討による推定範囲と検証用データ（正解と位置づける）の整合性を評価する。このため、一般的な機械学習の精度指標である混同行列による精度評価指標（正解率・再現率・適合率・F 値）を用いる。
混同行列の定義は以下のとおりとする。各指標の詳細は以下のとおりである。
● 混同行列(Confusion Matrix)
ここでは実際と推定の二値分類（災害発生域と非災害発生域）した際の整合・不整合を２×２の行列で示した整理表を示す。

図 3.1-1 二値分類における混同行列● 正解率(Accuracy)
最も単純な指標であり、対象地域内で実際に災害発生／非災害発生の範囲が、推定でも判別できた範囲の割合を示す。
● 再現率(Recall)
実際に災害発生した範囲のうち、推定によって判別できた範囲の割合を示す。
● 適合率(Precision)35

災害発生と推定された範囲のうち、実際に災害が発生していた範囲の割合を示す。
● F 値(F-measure)
再現率と適合率の調和平均を示す。

図 3.1-2 精度評価の各指標の算出式

地点に関する情報（浸水深）は、本検討においては面的な浸水深分布を提供している。一方、検証用データは国土地理院浸水段彩図のように面的な分布情報が得られる場合と浸水痕跡調査のように地点における推定最大浸水深が得られる場合がある。
このため、前者の場合は両者の差分を計算して平均的な差異（平均誤差）を、後者の場合は両者の最小二乗平均誤差を算出した RMSE (Root Mean Squared Error)
を精度評価指標とした。
平均誤差：予測値と正解値の差の絶対値。
RMSE：誤差を二乗平均し、その平方根をとった値であり、数値予測のモデルの精度評価の指標として利用される。この値が小さいほど、誤差の少ないモデルと言える。
土砂災害範囲についても、浸水範囲と同様、再現率、適合率、F 値で評価する。

Ｄ

Ｃ
【実際】
土砂移動
範囲
【推定】
土砂移動
範囲

対象範囲

Ｂ
A：土砂移動範囲の【推定】と【実際】が整合するエリア
B：土砂移動範囲【推定】であるが，実際は土砂移動が発生していないエリア
C：土砂移動範囲【推定】ではないが，実際は土砂移動が発生したエリア

Ａ

図 3.1-3 土砂災害 精度評価の考え方

36

3.1.2 利用する検証用データ（１）浸水範囲・浸水深
浸水災害発生時には、浸水範囲・浸水深は国土地理院が災害発生時に浸水推定図（令和 2 年 12 月以前は「浸水段彩図」）を公開する場合があるが、浸水推定図はおもに空中写真などの映像情報に基づいて浸水範囲を把握しており、浸水範囲と浸水深が同時に示されている。また、浸水範囲・浸水深は時々刻々と変化するため、平成 27 年関東・東北豪雨や平成 30 年 7 月豪雨（西日本豪雨）のように時系列の浸水範囲情報が公開される場合もある。主にこの情報を検証用データとして利用する。
さらに、土木学会に代表される関連学会などが浸水の痕跡調査を実施して結果を公開する場合もあり、この情報も検証用データとして利用可能と考えられる。
一方で、SIP で利用する衛星データはある瞬間の地表面状況を捉えたものである
ため、検証用データと同じ時間に取得されることはほぼなく、時間差が生じることに留意する必要がある。
このため、SIP プロダクトと検証用データの精度検証にあたっては、両者の原典情報に関する取得時間の差を併記しておくことが望ましい。

※出典： 国土地理院 平成 30 年 7 月豪雨に関する情報
https://www.gsi.go.jp/BOUSAI/H30.taihuu7gou.html#8(参照 2022-07-22)

図 3.1-4 検証用データとしての時系列浸水範囲情報公開の例

37

※出典： 前野、二瓶他、水工学委員会平成 30 年西日本豪雨災害調査報告速報、土木学会、2018-08-17.
https://committees.jsce.or.jp/chugoku/system/files/maeno.pdf(参照 2022-07-20)
2018 年 7 月西日本豪雨土木学会中国支部緊急災害調査団「2018 年 7 月西日本豪雨災害調査報告会」発表資料
9.岡山県の河川災害について（前野、二瓶ほか）
https://committees.jsce.or.jp/chugoku/system/files/maeno-compressed-compressed.pdf(参照 2022-07-25)

図 3.1-5 検証用データとしての浸水深痕跡調査結果の例

38 国土地理院浸水推定図（衛星画像判読の際の参考資料として利用）
H27 年 9 月関東・東北豪雨（鬼怒川）
H30 年 7 月豪雨（高梁川）令和元年台風 19 号（阿武隈川）等※出典： 国土地理院 平成 27 年 9 月関東・東北豪雨の情報
https://www.gsi.go.jp/common/000107660.pdf (参照 2022-07-22)
https://www.gsi.go.jp/common/000107669.pdf(参照 2022-07-22)※出典： 国土地理院 平成 30 年 7 月豪雨に関する情報
https://www.gsi.go.jp/BOUSAI/H30.taihuu7gou.html#8(参照 2022-07-22)

図 3.1-6 検証用データとしての時系列浸水範囲情報公開の例

39

（２）土砂災害
土砂災害発生時には、国土交通省や国土地理院、関係自治体から斜面崩壊などの土砂災害範囲の分布図を公開する場合がある。これは主に空中写真などの判読によって土砂災害発生範囲を把握している。土砂災害の場合は浸水災害のように、時々刻々とその範囲が変化していくことは考えにくいが、平成 30 年胆振東部地震に伴う斜面災害などでは複数時期に撮影された空中写真などの判読結果を統合してその範囲をプロットする場合がある。
一方で、SIP で利用する衛星データはある瞬間の地表面状況を捉えたものである
ため、検証用データと同じ時間に取得されることはほぼなく、時間差が生じることに留意する必要がある。また、前述のとおり検証用データが複数時点の情報を組み合わせたものとなる場合があることも、衛星データからの土砂災害範囲を検証する
場合には留意する必要がある。
このため、SIP プロダクトと検証用データの精度検証にあたっては、両者の原典情報に関する取得時間の差を併記しておくことが望ましい。
土砂災害範囲の精度評価のために収集した検証用データを表 3.1-1 に示す。

※出典：国土地理院ホームページ
平成 30 年北海道胆振東部地震に伴う斜面崩壊・堆積分布図（北海道厚真町付近）
https://www.gsi.go.jp/BOUSAI/H30-hokkaidoiburi-east-earthquake-index.html#10(参照 2022-06-14)

図 3.1-7 検証用データとしての土砂災害範囲分布図の例

40

表 3.1-1 土砂災害範囲 検証用データ

災害名

検証用データ平成 28 年
熊本地震

環境省九州地方環境事務所
平成 28 年熊本地震による土砂移動及び亀裂分布図のダウンロ
http://kyushu.env.go.jp/to_2016/28_2.html
ードについて平成 29 年 7 月
九州北部豪雨国土地理院ホームページ
平成 29 年 7 月九州北部豪雨に伴う被害状況判読図
https://www.gsi.go.jp/BOUSAI/H29hukuoka_ooita-heavyrain.html

平成 30 年 7 月豪雨 広島大学平成 30 年 7 月豪雨災害調査団（地理学グループ）（西日本豪雨）「広島県の斜面崩壊分布図（最終報告）」
http://ajg-disaster.blogspot.com/2018/07/3077.html
国土地理院ホームページ
平成 30 年
北海道胆振東部地震 平成 30 年北海道胆振東部地震に伴う斜面崩壊・堆積分布図（北海道厚真町付近）
https://www.gsi.go.jp/BOUSAI/H30-hokkaidoiburi-east-earthquakeindex.html#10

41

3.2

評価結果の説明資料の作成・共有

3.2.1 精度検証結果
SIP で実施したプロダクトが有する平均的な精度は表 3.2-1 のとおりである。災害発生直後の衛星観測においては発災場所と規模の概要を把握することが重要で見逃しを避ける目的から、初動対応の位置づけとしての浸水範囲と土砂災害は再現率を用いた。また，浸水深は RMSE（Root Mean Square Error）で評価した。
なお、精度評価事例が十分とはいえないため参考値とする。今後の継続的な災害対応事例蓄積を図ることが重要である。
表 3.2-1 浸水及び土砂災害の平均的な精度

SAR

光学

浸水範囲

再現率 60％～90％程度

再現率 70％～90％程度

浸水深

RMSE 0.7～2.5m 程度

RMSE 0.9～1.3m 程度

土砂災害

再現率 40％～70％程度

再現率 40％～80％程度

前項で記載した評価指標及び検証用データを用いて、SIP 内で実施した代表的な精度評価事例を示す。
（１）浸水範囲・浸水深
図 3.2-1 には令和元年台風第 19 号（東日本台風）による宮城県丸森町付近における国土地理院浸水段彩図との浸水範囲・浸水深検証事例を、図 3.2-2 には平成
30 年 7 月豪雨による岡山県倉敷市真備町付近における浸水痕跡調査結果（土木学会）との浸水深検証事例を示す。

42

図 3.2-1 国土地理院段彩図との浸水範囲・浸水深検証事例

図 3.2-2 痕跡調査結果との浸水深検証事例

43

（２）土砂災害
図 3.2-3 には平成 30 年北海道胆振東部地震による北海道厚真町付近におけるAI 判読結果の検証事例（光学衛星 SPOT の利用）を、図 3.2-4 には平成 30 年 7 月
豪雨による広島県南部（呉市付近）における AI 判読結果の検証事例（SAR 衛星 ALOS2 の利用）を示す。検証用データ（検証に用いた教師データ）は、表 3.1-1 に示す
検証用データ等を参考にして専門技術者が目視判読を行った結果である。

(a)検証用データ(b)判読結果

図 3.2-3 土砂災害範囲の検証事例（光学衛星 SPOT：2018 年 9 月 21 日観測）

AI判読結果不可視領域

検証用データ
不可視領域(a)検証用データ(b)判読結果

図 3.2-4 土砂災害範囲の検証事例（SAR 衛星 ALOS-2：災害前：2018 年 3 月 17 日 災害後 2018 年 7 月 21 日観測）44

また、SIP で実施した浸水範囲・浸水深の精度評価結果及び土砂災害の精度評
価結果の一覧を表 3.2-2～表 3.2-5 に示す。

表 3.2-2 浸水範囲・浸水深抽出精度（光学）【浸水被害：光学（SPOT）】●浸水範囲
H27 関東・東北豪雨／常総市

H30 7 月豪雨（西日本豪雨）／真備町

適合率

再現率

F値

(MS)

63.9％

70.9％

67.2％

(Pan）

79.7％

75.9％

77.7％

(MS）

60.9％

85.0％

70.9％

(Pan）

74.1％

88.0％

80.4％

●浸水深

RMSE

H30 7 月豪雨（西日本豪雨）／真備町(MS）

1.01～1.39ｍ(Pan）

0.92～0.94ｍ

表 3.2-3 浸水範囲・浸水深抽出精度（SAR）【浸水被害：SAR(ALOS-2、一部 Sentinel-1）】
●浸水範囲

適合率

再現率

F値

H27 関東・東北豪雨／常総市

93.9％

81.6％

87.3％

H30 7 月豪雨（西日本豪雨）／真備町

82.6％

62.0％

70.8％

H30 7 月豪雨（西日本豪雨）／大洲市

21.5％

71.6％

33.0％

R01 台風第 19 号（東日本台風）／長野市

84.5％

35.3％

49.8％

※

80.9％

93.6％

86.8％

R03 令和 3 年 8 月前線による大雨／武雄市

53.8％

82.7％

65.2％

R04 令和 4 年 8 月 3 日からの大雨／村上市

24.9％

58.8％

35.0％

R01 台風第 19 号（東日本台風）／丸森町

●浸水深

RMSE

R01 台風第 19 号（東日本台風）／長野市

2.52ｍ

R01 台風第 19 号（東日本台風）／丸森町 ※0.70ｍ※Sentinel-1 による45

表 3.2-4 土砂災害範囲抽出精度（光学）【土砂災害：光学（SPOT）】●土砂災害範囲

適合率

再現率

F値

H28 熊本豪雨

91.0％

80.9％

85.7％

H29 九州北部豪雨／朝倉

68.5％

41.0％

51.3％

H30 7 月豪雨（西日本豪雨）／広島県南部

75.7％

69.8％

72.6％

H30 7 月豪雨（西日本豪雨）／愛知県南西部

53.4％

55.9％

54.6％

H30 北海道胆振東部地震

83.3％

87.0％

85.1％

R01 台風第 19 号（東日本台風）／丸森町

60.6％

18.5％

28.3％

R02 九州豪雨／球磨川

37.5％

57.2％

45.3％

表 3.2-5 土砂災害範囲抽出精度（SAR）【土砂災害：SAR（ALOS-2）】●土砂災害範囲

適合率

再現率

F値

H29 九州北部豪雨／朝倉市周辺 ※

35.0％

71.5％

47.0％

H30 7 月豪雨（西日本豪雨）／広島県南部 ※

53.1％

60.2％

56.4％

※面積 1,000 ㎡以上の土砂移動箇所で学習※レーダーシャドウ・レイオーバーの範囲は評価対象から除外

46

3.2.2 留意点（１）原典情報の時点の違い前述したとおり、衛星データと検証用データの原典情報には取得時間に差異が生じる。また、浸水痕跡調査で把握されるのは最大浸水深であり、衛星は限られた時間帯に観測される場合が多いため、必ずしも最大浸水時の観測とはならない。このため、厳密な精度検証は困難となる場合が多い。
（２）SAR 衛星と光学衛星での差異
浸水範囲と土砂災害範囲の差異は、以下の表に整理したとおりである。
表 3.2-6 衛星種別ごとの特徴

対象

SAR 衛星と光学衛星の特徴

浸水範囲

SAR と光学では観測時刻が異なるため、時々刻々と変化する浸水範囲は両者で大きく異なる場合もある。また、SAR を用いた浸水範囲は原理上、浸水範囲以外のノイズが多く発生しやすく、市街地における浸水範囲は把握しにくいが、光学衛星の場合は浸水範
囲以外のノイズは発生しにくく、市街地の浸水範囲も比較的把握しやすい。

土砂災害範囲SAR を用いた土砂災害範囲の推定では、主に災害前後の２時期の後方散乱強度の変化を利用するため、森林伐採なども土砂災害と同様の変化傾向を示すことから土砂災害との判別が付きにくい。
また、山間地が対象となる場合が多く、レイオーバーやレーダシ
ャドウなど SAR の幾何学的な特性に影響を受け、土砂災害範囲の推定が出来ない場合がある。光学衛星の場合は地形的な影響は受けにくいが、観測角度（オフナディア角）によっては斜面がやや確認しにくくなる場合がある。

（３）情報の位置精度など
本検討では衛星データや空中写真などの様々な情報を利用して精度検証を行っているが、原典情報としての衛星データの位置精度やオルソ化による位置精度、検証用データとしての空中写真の位置精度などにも影響されることに留意する必要
がある。

47

4.

災害 AI 学習用教師データの作成

4.1

教師データ作成方法

4.1.1 浸水エリア（１）光学衛星画像用の目視判読
光学衛星による浸水被害調査においては、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
による光学画像のセマンティック・セグメンテーションを利用している。教師デー
タ作成は、目視による画像判読により浸水域を判断する。災害発生時における即時対応を優先したモデルの作成を前提とする。
判断の際の主な基準は以下のとおりである。
○ 光学衛星画像で判読可能な浸水害における、浸水域とし、内水氾濫と外水氾濫を区別しない。
○ 湖沼、ため池、水田、河川等、平常時の水域と災害による浸水域は区別しない（災害時の迅速な解析結果提供を優先するため）。
○ 利用する衛星データは SPOT6/7、Pleiades、WorldView-2、WorldView-3 とする。
○ パンシャープン画像が利用できる場合には、パンシャープン画像をもとに判読する。
○ その他、画像のフォーマット等の条件
 GeoTIFF もしくは Jpeg2000


平面投影された画像（平面直角座標系もしくは UTM）

○ 判読結果は判読元の衛星画像と同じ画素数を持つラスタ形式（BMP、PNG 等）とする。
○ 判読のイメージを図 4.1-1、判読項目を表 4.1-1、判読事例を図 4.1-2～図 4.1-5にそれぞれ示す。

図 4.1-1 可視画像・近赤外画像による浸水域の判読イメージ48

表 4.1-1 判読結果 属性項目の例

インデックスカラー番号

内容

1

撮影範囲外

2

陸地と雲等

3

浸水域

① 水田の判読事例
河川の水が水田に流入した事例。
可視画像と近赤外画像を併用し浸水状況を判断する。
災害前

災害後

参考・空中写真(国土地理院)

判読結果

地理院地図

図 4.1-2 判読事例－(1)水田② 市街地の浸水事例
浸水域に存在する建物道路等地物は、浸水していない限りは浸水域に含めない（道路の不通箇所を把握するため）
。
災害前

災害後

判読結果

図 4.1-3 判読事例－(2)浸水域内の建物

49

地理院地図

③ 雲がかかっている事例
浸水域上空に厚い雲がかかり、地表が見えない部分については浸水域に含めない。
災害前

災害後

判読結果

地理院地図

図 4.1-4 判読事例－(3)雲の影響④ 影がある事例
建物・樹木などの陰で地表面が見えない部分は浸水域に含めない。
災害前

災害後

判読結果

図 4.1-5 判読事例－(4)樹木・建物・橋などの影の影響

50

地理院地図

（２）SAR 衛星画像用の目視判読
SAR 衛星画像用の教師データ作成の流れは以下のとおりである。
災害発生時の SAR 画像と目視判読により作成した浸水範囲ポリゴンを重ね合わせ、浸水域・非浸水域の 2 値化画像を作成して教師データとする。この際、浸水域と非浸水域の後方散乱強度を算出し、浸水域と非浸水域を区分するためのしきい値を把握する｡SAR 画像観測時のオフナディア角などによっても後方散乱強度が異なるため、様々なオフナディア角の事例を収集して同じ作業を実施する｡図 4.1-6 には、平成 27 年関東・東北豪雨における教師作成事例を示す。各画像中の青および薄青が浸水域をそれ以外の範囲が非浸水域を示す範囲である。

浸水範囲
浸水範囲
9 月 12 日 15:30 時点までに浸水した範囲

ALOS-2

ALOS-2

2015/9/10 11:42

2015/9/11 22:56

オフナディア：35.4°

オフナディア：35.4°

図 4.1-6 平成 27 年関東・東北豪雨における教師作成事例

また、浸水災害発生時の SAR 緊急観測画像と同時に同諸元観測のアーカイブ画像が入手出来る場合がある｡この場合、図 4.1-7 に示すカラー合成画像を利用して浸水域・非浸水域を区分して教師データとすることも考慮する｡なお、この場合は後方散乱強度に変換可能な処理レベルのデータを利用して浸水災害は発生前後の後方散乱強度差分のしきい値を把握する｡

51

※出典：
「災害時の人工衛星活用ガイドブック 水害版・浸水編」 平成 30 年 3 月
宇宙航空研究開発機構衛星利用活用センター
国土交通省 水管理・国土保全局 河川計画課

図 4.1-7 緊急観測時に提供される SAR カラー合成画像（浸水）

なお、これらの画像から教師データを作成する際、国土地理院や国・自治体などの関係機関が実施・公開した浸水範囲情報があれば活用する｡なお、関係機関が実施・公開した浸水範囲情報と衛星の緊急観測時刻は一致しない場合が多いため、可
能な限り時間差のない情報を利用する。

52

4.1.2 土砂災害発生エリア（１）光学衛星画像用の目視判読○ 災害後の光学衛星 SPOT を用いて土砂災害発生域の目視判読を行う。
○ 目視判読の結果を GIS データ（Shape）とする。
○ 「土砂移動痕跡」及び「土砂洪水氾濫」の目視判読の要領は以下のとおりである。
なお、これらとは別に「雲及び雲の影で判読ができない範囲」についてもポリゴンを作成する。
○ ポリゴンの作成精度は、「縮尺 1／500～1,000 程度」とする。
① 土砂移動痕跡
・ 「崩壊」「流送」「堆積」の区間をひとつのポリゴンとして作成する。
・ 植生等で土石流の一部が見えなくなっていても、土石流が流下していると判断できる区間はポリゴンをつないで作成する（推定区間）。
② 土砂洪水氾濫
・ 土石流区間（崩壊～流送～堆積）より下流の氾濫範囲を「土砂洪水氾濫」として区分し、ポリゴンを作成する。
表 4.1-2 判読結果 属性項目

項目名

コード

Flag

0

崩壊、流送・堆積3

土砂洪水氾濫

0

推定区間以外

1

推定区間

推定

内容

53

傾斜区分図
崩壊～流送

崩壊～流送

流送～堆積

流送～堆積

堆積

堆積

堆積～土砂洪水

堆積～土砂洪水単位：度

図 4.1-8 傾斜区分と土砂移動形態の目安

表示縮尺1/2,500（イメージ）

表示縮尺1/750（イメージ）⇒ポリゴン作成時の表示目安

拡大⇒

ポリゴン作成のイメージ
土石流が流下していると判断できる
区間はポリゴンを繋いで作成※表示ラインは災害対応時に緊急で作成したものでありポリゴン作成精度が粗い⇒今回作成ポリゴンはより詳細に痕跡の形状をトレース

図 4.1-9 判読ポリゴンの作成要領（土砂移動形態は区分できない）

54

（２）SAR 衛星画像用の目視判読
光学衛星データ SPOT の目視判読結果を参考にして、災害前と災害後の SAR 画像のカラー合成画像の目視判読を行い、土砂災害域・非土砂災害域の 2 値化画像を作成する。その後、ランダムに 256pixel サイズの画像に切り出し、学習用の教師データとした。災害前と災害後の SAR 画像のカラー合成画像の作成方法を図 4.1-10 に示す。
図 4.1-11 に示すように、災害前後の後方散乱強度のカラー合成画像では、土砂災
害（主に崩壊）が発生した箇所には「赤」が残る。また、崩壊した土砂が堆積した箇所は「シアン」で表現される。しかし、SAR 画像の場合は、光学画像と異なり、レーダ観測による不可視領域が発生する（レイオーバー、レーダシャドウ）。また、既往研究により、面積の小さい土砂災害は判読困難なことが知られている。したがって、
実際の土砂災害（土砂移動）発生域であったとしても、SAR 画像では捉えきれない場
合があると考えられる。
そこで、不可視領域を判読対象外とし、土砂災害の面積にしきい値を設けることで、抽出性能の評価を行うこととしている。

※出典：「災害時の人工衛星活用ガイドブック 土砂災害版」 平成 30 年 3 月
宇宙航空研究開発機構衛星利用活用センター
国土交通省 水管理・国土保全局 砂防部 砂防計画課

図 4.1-10 二時期カラー合成の作成方法（土砂災害）

55

土砂堆積
（シアン）

斜面崩壊
（赤）

※出典：水野ら(2020)：「合成開口レーダ（SAR）画像による土砂災害判読の手引き」、
国土技術政策総合研究所資料、No.1110、令和 2 年 4 月．

図 4.1-11 災害前後の後方散乱強度のカラー合成画像における土砂災害発生箇所の特徴

56

4.2

教師データ一覧

4.2.1 浸水エリア（１）光学衛星
教師データ作成リストを表 4.2-1 に示す。
表 4.2-1 光学衛星の目視判読による教師データ作成リスト（浸水エリア）

地域

撮影日

衛星

常総市

2015/09/11
2015/09/12

WorldView-3
SPOT6

地上
分解能
0.7ｍ
1.5ｍ

大崎市

2015/09/12

SPOT6/7

1.5ｍ

倉敷市
（真備町）

2018/07/09

PleiadesWorldView-4
GeoEye-1
SPOT7

0.5ｍ
0.7ｍ
0.7ｍ
1.5ｍ

阿武隈川

2010/10/13

SPOT6/7

1.5ｍ

宇多川

2010/10/13

SPOT6/7

1.5ｍ

荒川

2010/10/13

SPOT6/7

1.5ｍ

利根川

2010/10/13

SPOT6/7

1.5ｍ

インドネシア国
スラウェシ島での豪雨

インドネシア国
スラウェシ島周辺

2021/07/17

Pleiades0.5ｍ

令和 3 年台風第 15 号

タイ国周辺

2021/09/30

Pleiades

0.5ｍ

災害名

平成 27 年 9 月
関東・東北豪雨

平成 30 年 7 月豪雨（西日本豪雨）令和元年台風第 19 号
（東日本台風）2018/07/10

57

（２）SAR 衛星
教師データ作成リストを表 4.2-2 に示す。
表 4.2-2 SAR 衛星の目視判読による教師データ作成リスト（浸水エリア）

災害名
平成 27 年 9 月
関東・東北豪雨

地域
常総市
（鬼怒川）

大洲市
平成 30 年 7 月豪雨（西日本豪雨）

（肱川）
倉敷市
（小田川）

令和元年 8 月豪雨

武雄市他
（六角川）

令和元年台風第 19 号

長野市

（東日本台風）

（千曲川）

軌道
方向

照射
方向

ｵﾌﾅﾃﾞｨ
ｱ角
35.4(U2-8)
35.4(U2-8)

観測日
(災害前)

観測日
(災害後)

北行

左

2015/07/31

2015/09/11

南行

右2015/08/13

2015/09/10

南行

右

48.0
(U3-14)

2015/04/19

2018/07/08

北行

右

38.2
(U2-9)

2018/04/14

2018/07/08

北行

右2019/06/04

2019/08/28

南行

右2015/03/18

2019/08/28

南行

右

－

2019/10/13

58

35.4
(U2-8)
44.7(U3-12)
25.6(U1-5)

4.2.2 土砂災害発生エリア（１）光学衛星
教師データ作成リストを表 4.2-3 に示す。
表 4.2-3 光学衛星の目視判読による教師データ作成リスト（土砂災害発生エリア）

地域

撮影日

衛星

地上
分解能

平成 28 年 6 月熊本豪雨

熊本

2016/07/29

SPOT6

1.5ｍ

平成 29 年 7 月九州北部豪雨

朝倉2017/07/13

SPOT7

1.5ｍ

2018/07/15

SPOT6

1.5ｍ

2018/07/09

SPOT6

1.5ｍ

災害名

平成 30 年 7 月豪雨（西日本豪雨）
〃

広島県
南部
愛媛県
南西部

平成 30 年北海道胆振東部地震

厚真

2018/09/21

SPOT6

1.5ｍ

令和元年台風第 19 号（東日本台風）

丸森

2019/10/28

SPOT6

1.5ｍ

令和 2 年 7 月豪雨

球磨川

2020/07/18

SPOT7

1.5ｍ

（２）SAR 衛星
教師データ作成リストを表 4.2-4 に示す。
表 4.2-4 SAR 衛星（ALOS-2）による教師データ作成リスト（土砂災害発生エリア）

災害名

地域

軌道
方向

照射
方向

平成 29 年 7 月
九州北部豪雨

朝倉

北行

左

南行

左

南行

右

北行

右

南行

右

南行

右

北行

右

南行

右

平成 30 年 7 月豪雨（西日本豪雨）令和元年台風第 19 号
（東日本台風）

広島県
南部

丸森

59

ｵﾌﾅﾃﾞｨｱ
角
21.9(U2-6)
29.1(U2-6)
32.4(U2-7)
32.4(U2-7)
35.4(U2-8)
48.0(U3-14)
32.4(U2-7)
32.4(U2-7)

観測日
(災害前)

観測日
(災害後)

2016/10/14

2017/07/07

2016/04/29

2017/07/07

2017/06/12

2017/07/10

2018/03/17

2018/07/21

2018/06/20

2018/08/29

2015/04/19

2018/07/08

2019/05/28

2019/11/12

2019/08/22

2019/11/14