日本リモートセンシング学会
第73回（令和4年度秋季）学術講演会 2022/11/29

Sentinel-1強度画像を用いた深層学習による土砂移動検出アルゴリズムの開発
伊藤奎政1・木下陽平11)筑波大学

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研究背景
地震や豪雨といった自然災害により土砂移動が発生
ー 救助や避難の遅延、二次災害の発生も2004年中越地震では61集落が孤立、避難・救助の遅れ
2017年九州北部豪雨でも福岡県朝倉市等で避難の遅れから被害拡大

https://www.hrr.mlit.go.jp/saigai/H161023/chuetsu-jishin/index.html

中越地震における被害の様子▶衛星SARは時間帯や天候に関わらず地表面広域を観測可能→災害後の迅速な被害地の把握に繋がる▶災害前後の衛星SAR強度画像を用いた検出が期待機械学習を用いた土砂移動検出3▶迅速な検出には、定量性・汎用性・自動処理が必要⇒機械学習を用いた検出に着目▶ピクセルベースでの機械学習⇒大規模＋顕著な強度変化を示した一部の土砂移動のみ検出
ピクセルレベルでの精度や未検出・誤検出に大きな課題

深層学習を用いた検出に着目▶深層学習を用いた先行研究は未だ少なく、複数事例を用いた検証も不足（An et al. 2020、Nava et al. 2021,2022）
Ito, Kinoshita (2021), The 71st Conf. RSSJ

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研究目的
Sentinel-1強度画像を用いた深層学習による土砂移動検出の検証

深層学習モデル

衛星SAR強度画像

検出結果→救助や航空観測などの各種災害後対応の効率化に寄与

Sentinel-1▶ヨーロッパが運用しているCバンドSAR衛星
高頻度観測

長期アーカイブ

オープン＆フリーhttps://sentinel.esa.int/web/sentinel/user-guides/sentinel-1-sar/overview

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土砂移動検出手法▶セマンティックセグメンテーションによる検出
ー 画像を2次元的に学習＋ピクセル単位で分類
ー モデルには「U-Net」（Ronneberger, 2015）を使用

犬CNN
元画像
(Open Image Dataset V6, 2020)

犬その他

https://c7.staticflickr.com/3/2213/2438447936_9df767a627_z.jpg

Semantic Segmentation
Input features
傾斜角
観測方向からの相対斜面方位角
災害前後の強度差[VV&VH]
災害前強度の標準偏差[VV&VH]
災害後VV-VH

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対象事例と使用データ▶地震事例（2つ）と豪雨事例（2つ）でそれぞれ検証
ー 検証には国土地理院や先行研究の公開するポリゴンデータを使用①2018年北海道胆振東部地震
災害前データ
災害後データ

観測日時

シーン数

観測方向

2017/09/10~2018/08/24
2018/09/06

30シーン
1シーン

Descending②2018年ロンボク島（インドネシア）地震
観測日時
災害前データ
災害後データ2017/08/04~2018/07/30
2018/08/23

シーン数
31シーン
1シーン

観測方向
Descending③2017年九州北部豪雨
災害前データ
災害後データhttps://saigai.gsi.go.jp/3/20180906/iburihokai_2-zentaizu.pdf観測日時

シーン数

観測方向

2016/01/05~2017/06/26
2017/07/09

27シーン
1シーン

Descending

観測日時

シーン数

観測方向

2017/06/03~2018/06/10
2018/07/16

31シーン
1シーン

④2018年西日本豪雨
災害前データ
災害後データAscendinghttps://saigai.gsi.go.jp/3/20170726handokuzu/handokuzu.pdf

土砂移動検出結果：精度

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学習事例

検証事例

2018年胆振地震

2018年胆振地震

0.625

2017年九州北部豪雨

0.186

2018年胆振地震

0.294

2017年九州北部豪雨

0.262

2018年胆振地震

0.542

2017年九州北部豪雨

0.247

2018年胆振地震

0.238

2017年九州北部豪雨

0.237

2018年胆振地震

0.454

2017年九州北部豪雨

0.254

2017年九州北部豪雨

2018年胆振地震＋2018年ロンボク島地震
2017年九州北部豪雨＋2018年西日本豪雨
全て（4つ）の事例

精度（Kappa係数）▶学習事例と同一事例では精度が良く、異なる事例では精度低下▶複数の事例を学習させることによるモデルの汎用性向上が示唆

検出結果（2018年胆振東部地震）

8Training：2018年胆振東部地震 Test：2018年胆振東部地震

LOS
True Positives
False Positives
False Negatives

Recall(%)

Precision(%)

kappa

61.62

66.04

0.625

▶形状・規模の違いによる精度低下はあるが、多くの土砂移動を検出ピクセルベース機械学習との比較

9Training：2018年胆振東部地震 Test：2018年胆振東部地震
ピクセルベース機械学習（Gradient Boosting ）深層学習（Semantic Segmentation: U-Net）

Recall(%)

Precision(%)

kappa

Recall(%)

Precision(%)

kappa

10.79

68.54

0.182

61.62

66.04

0.625

検出結果（2018年胆振東部地震）

10Training：全4事例 Test：2018年胆振東部地震

LOS
True Positives
False Positives
False Negatives

Recall(%)

Precision(%)

kappa

37.57

62.16

0.454

▶同事例に比べRecallは低下
Precisionは同程度

衛星SARによる検出結果

11▶検証用のインベントリデータにはない土砂移動も多く検出➡災害直後の航空観測では検出できていない土砂移動
衛星SARの有効性を示唆（※胆振地震では発災後約2時間程度で観測）

Landslide Inventory data
Detection Results

2018年胆振東部地震における検出結果の一例（光学画像観測日：2019/05/25）

検出結果（2017年九州北部豪雨）
Training：全4事例

12

Test：2017年九州北部豪雨

LOS
True Positives
False Positives
False Negatives

Recall(%)

Precision(%)

kappa

19.98

37.97

0.254

▶誤検出・未検出が目立つ
ー 小規模な土石流や複雑な形状を捉えることが困難か▶大局的な被害集中地域の把握は可13

検出箇所の特徴▶多くの場合、土砂移動の崩壊部に該当する箇所を検出
ー 土砂流出経路の途中などでは強度変化が小さいか▶観測方向に対して奥側の斜面（＝LIA大きい）における未検出も多め

350
Slope (°)

Landslide Inventory data
Detection Results（※光学画像：Google Earth）

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まとめと今後の展望▶発災直後のSentinel-1強度情報と深層学習を用いることにより、衛星SARデータから土砂移動の一部を検出をすることに成功
ー 航空観測では検出できていない土砂移動も一部検出
ー 土石流のような細長い形状の土砂移動検出には課題▶同一事例を学習させた場合に比べ、異なる事例で学習させた
場合は検出精度が低下▶複数事例を学習させることによる検出モデルの汎用性向上が示唆
発災時・直後▶被害が甚大な地域把握▶適切な救助・避難・輸送ルートの選定▶二次被害の防止

災害後▶迅速な復旧▶詳細な被害調査▶今後の災害対策

今後も異なる事例や衛星SAR用いた更なる検証が必要

謝辞
本研究を行うにあたり、使用させていただいたソフトウェアおよびデータの関係者各位に心より感謝いたします。
■European Space Agency（ESA）

ー Sentinel-1
ー Sentinel-2
ー SNAP■国土地理院ー 2017年九州北部豪雨、2018年北海道胆振東部地震における土砂移動箇所分布図■広島大学平成 30 年 7 月豪雨災害調査団（地理学グループ）ー平成 30 年 7 月豪雨による広島県の斜面崩壊分布図■Ferrario 2018

ー 2018年インドネシア・ロンボク島地震における土砂移動データ

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