Remote sensing of environment and disaster laboratory

Institute of Industrial Science, The University of Tokyo, Japan

Individual Building Damage Assessment Using SAR with
Small Dataset-Case Study Of The Noto Earthquake
小規模データセットを用いたSARによる個別建物の被害評価-能登地震
Yang Yu, Supervisor: Wataru Takeuchi
Institute of Industrial Science, The University of Tokyo, Japan

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ABSTRACT Rapid assessment of building damage following natural disasters is crucial for effective rescue and reconstruction efforts. However, the scarcity of remote sensing data often hinders
accurate damage detection, particularly for individual buildings. This study introduces a method using Synthetic Aperture Radar (SAR) data to address the challenge of detecting damage to standalone
buildings in environments with sparse data.

自然災害発生後の建物の損傷を迅速に評価することは、効果的な救助活動と復旧作業に不可欠である。しかし、リモートセンシングデータの不足が特に個々の建物の正確な損傷検出を妨げることが多い。この研究では、データが乏しい環境で単独建物の損傷を検出する課題に対処するため、合成開口レーダー（SAR）データを使用する方法を開発した。

KEY WORDS

Synthetic aperture radar (SAR), Damage mapping, Google Earth Engine, Sentinel 1, Small data, Urban
合成開口レーダー（SAR）、ダメージマッピング、GEE、Sentinel 1、少量データ、都市Introduction 背景
On January 1, 2024, a destructive earthquake with a magnitude of 7.5 struck the Noto Peninsula inJapan, marking one of the most severe natural disasters since the 2011 East Japan earthquake.
Research Question :• Damage identification in urban areas has primarily focused on larger regions, with less research
dedicated to the identification of damage to individual buildings.
• Many SAR-based methods in building damage assessment are limited to determining thepresence of damage, rather than the extent or specific levels of damage.
Research Objective ：• To develop and validate a method that accurately detects specific damage levels of individualbuildings under sparse SAR data conditions.
• To explore the applications of L-band and C-band SAR data separately in building damage
assessment, comparing the effectiveness and suitability of these two bands under different
scenarios.
2024年1月1日、日本の能登半島でマグニチュード7.5の破壊的な地震が発生し、2011年の東日本大震災以来、最も深刻な自然災害の一つとされた。
n 研究課題： 都市部における被害特定は主に広範囲に焦点を当てられており、個々の建物の損傷特定に対する研究は少ない。建物損傷評価における多くのSARベースの方法は、損傷の存在を判断することに限られており、損傷の程度や具体的なレベルを明確にすることはできない。
n 研究目的： 限られたSARデータの条件下で個々の建物の具体的な損傷レベルを正確に検出する方法を開発し、検証すること。また、建物損傷評価においてLバンドとCバンドのSARデータの使用を探求し、異なるシナリオ
下でこれら二つのバンドの有効性と適合性を比較することを目指す。

Methodolygy 手法• Data: Sentinel-1,ALOS 2 data, Aerial Data, Footprint Data
• By applying the Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) texture analysis method andprocessing with Google Earth Engine (GEE), this study performed an in-depth evaluation of postdisaster building damage. It employed aerial photographs from The Geospatial Information
Authority of Japan (GSI) taken after the earthquake, aiding the manual classification of buildings
based on different levels of damage, and creating a focused dataset.
• The findings were validated by comparing them with the Noto Peninsula earthquake damage
report issued by Ishikawa Prefecture. Additionally, using national residential asset data enabled
the estimation of damage costs in the affected areas.
n データ：Sentinel 1 、ALOS 2 、航空写真、建築物の外周線
n グレーレベル共起行列（GLCM）テクスチャ分析法を適用し、Google Earth Engine（GEE）でデータを処理することにより、本研究は災害後の建築物の被害を詳細に評価した。地震後の航空写真は日本国土地理院（GSI）から提供され、異なる災害レベルに応じて建物を手動で注釈付けし、データセットを作成した。
n 石川県が発表した能登半島地震の被害報告と比較することで、方法論の有効性を検証した。さらに、全国の住宅資産データを利用して、被災地域の関連する損害コストを見積もることができた。

Results- Individual Damage Mapping of Suzu City with Sentinel 1/ALOS 2

結果ー 珠洲市の個別建物損害マッピング

Predicted Class

Predicted ClassActualClass001236274

21138ActualClass01230722

53414954

6278

138123

1552

411

26

392538

9716

73

248

10342351810613399

Accuracy: 0.83290708

Accuracy: 0.82993331

ALOS 2 – 4 levels

Sentinel 1 – 4 levels

Fig 2. Individual Building Damage mapping_個別建物損害マッピング(Blue: Level 0, Yellow: Level 1, Orange: Level 2, Red: Level 3)•nDespite ALOS-2 satellite's higher spatial resolution, this study has found its classification accuracy
to be inferior to that of Sentinel-1.

ALOS-2衛星は高解像度を持っているが、この研究ではその建物被害の分類精度がSentinel-1より劣っていることが判明した。

Results-Calculation of building damage costs based on asset data

結果ー資産データに基づく建物損害コストの計算

Fig 3. Potential building damage lost based on asset data_資産データに基づく潜在的な建物損害の損失•Based on asset data and the assessment map of building damage levels, we have estimated thepotential total damage costs of buildings in Suzu City. The damaged assets account for 28.75% of
the total assets, with the proportion of completely destroyed assets being the highest at 23.89%.
Damage is particularly severe in the southeastern coastal areas of Suzu City. In a single grid area,
the highest amount of damaged assets reached 1,464,091,852 Japanese Yen, while the estimatedoverall damage amount is 55,088,979,124 Japanese Yen.

n 資産データと建物損害レベルの評価マップに基づき、Suzu市の建物の潜在的な総損害コストを推定した。損害
資産は総資産の28.75％を占め、完全に破壊された資産の割合が最も高く、23.89％に達している。 損害はSuzu
市の南東部沿岸地域で特に深刻。単一のグリッドエリアで、損害資産の最高額は1,464,091,852円に達し、推定総損害額は55,088,979,124円である。

Results-Advancements in Building Recovery Assessment Post-Disaster
結果ー災害後の建物回復評価の進展

Class 0Class 2Class 1

Class 306 January

Fig 1. Example Photographs of Building Damage Classes_建物損害クラスの例示写真

10 MayFig 4. Suzu city Damage mapping_珠洲市の損害マッピング(1月vs5月)
To evaluate the latest status of building restoration, this study conducted a comparative analysis
using the most recent Sentinel-1 imagery from May and the post-earthquake classification map
from January. The results indicate that while the overall degree of building damage has
decreased, the number of completely destroyed buildings in Ishikawa Prefecture has not changed
significantly, indicating slow progress in building restoration.
The forecast indicates that the number of buildings damaged in January was 7,142, which
decreased to 5,506 by May. This suggests that the recovery process for buildings affected by theearthquake is approximately 22.9%.

Conclusions and Future work 結論と今後の予定• Enhanced Damage Assessment Capabilities: Developed advanced methodologies for assessing postearthquake building damage in environments with sparse data, using SAR data from Sentinel-1 and ALOS-2.
• Integration of Machine Learning: Utilized cutting-edge machine learning techniques to achieve highaccuracy in damage assessments.
• Validation of Results: Compare our findings with official reports from Ishikawa Prefecture, successfully
confirming the effectiveness of our methods.
• Future work：Delve deeper into the relationship between SAR data features and varying degrees ofbuilding damage.

•n 拡張された被害評価能力：Sentinel-1およびALOS-2からのSARデータを使用して、データが少ない環境での地震後の建物損害を評価するための先進的な方法論を開発した。
n 機械学習の統合：最先端の機械学習技術を活用して、損害評価の高い精度を実現した。
n 結果の検証：石川県からの公式報告と比較し、方法の効果を確認することに成功した。
n 今後の研究： SARデータの特徴と建物損害の程度との関係をさらに深掘りする。

n 建物復旧の最新状況を評価するために、この研究は5月の最新のSentinel-1画像と1月の地震後の分類マップを使用して比較分析を行った。 結果は、建物損害の全体的な程度は減少したものの、石川県における完全に破壊された建物の数は大きく変わっていないことを示し、建物復旧の進行が遅いことを示している。 予測によると、1
月に損害を受けた建物の数は7,142栋で、5月には5,506栋に減少した。これは、地震に影響を受けた建物の回復プロセスが約22.9％であることを示している。

•For further details, contact: Ms. Yang Yu, Bw-605, IIS, Komaba 4-chome, Meguro, Tokyo 153-8505 JAPAN (E-mail: yu-yang@g.ecc.u-tokyo.ac.jp)