R8‑006

2020年度砂防学会研究発表会概要集

衛星合成開口レーダ（SAR)における土地被覆等の条件による後方散乱強度の特性
国土技術政策総合研究所土砂災害研究室 〇松田 昌之，鈴木 大和，野村 康裕，中谷洋明
国際航業株式会社
引地 慶多，本田 謙一，浅田 典親

1. はじめに大規模・広域的・突発的な自然災害に対する初動時の情報空白時間を解消し，迅速かつ的確な被災状況の把握を目的として，国土技術政策総合研究所では，夜間や悪天候時にも観測可能な合成開口レーダ（以後 SAR と称す）等による衛星画像を利用した土砂災害等の判読調査手法の検討を行ってきた．近年は，衛星 SAR 画像による災害前後の二時期の強度変化を活用した判読手法等の研究・提案が行われている（鈴木ほか，2019 など）。二時期の強度変化による土砂移動箇所の判読手法では，斜面方向と衛星の位置関係に加え，斜面への電波の入射角（局所入射角）により，判読精度が異なることが明らかになっている（山下ほか，2019）。
今後打ち上げ予定の ALOS-4（だいち 4 号）では，分解能を保ったまま観測幅が 4 倍となり，判読範囲の増加と撮影頻度の増加が予想される。初動時に活用するためには，機械学習等による自動判読等の判読作業の効率化及び手法の高度化が不可欠である。そのための基礎資料として，観測条件や地形的要因による観測結果への影響や特性を把握する必要がある。そこで本研究では，L バンドの衛星 SAR（AlOS-2）
による様々な土地被覆における後方散乱係数の分布特性に加え，観測条件や地形的要因等の影響を分析・把握した。

2. 研究方法
表 1 に示す対象地域に対して，空中写真判読による土地被覆分類を実施し，土地被覆毎に 10m 間隔の格子点の検証点を設定した。設定した検証点毎に地形要因や観測条件等の情報に加え，対となる後方散乱係数を 図 1 本研究のフローチャート取得し，ヒストグラムや散布図等により土地被覆毎の後方散乱係数の特性を把握した（図 1）。

2.1. 土地被覆分類
衛星画像を用いた土地被覆分類については一般的な衛星等を用いた土地被覆分類をベースに，砂防的観点から分割・統合し，表 2 に示す土砂移動の把握に必要な１８種類に再分類した。

でなく，観測条件を示すオフナディア角，衛星進行方向のほか，地形的条件を示す相対方位角や局所入射角を整理した。ここで，衛星と斜面方位の相対的な方位差を『相対方位角』，観測地点に対するマイクロ波の入射角として，斜面の法線ベクトルと衛星方向のベクトルとのなす角を『局所入射角』として定
図 2 相対方位角と局所入射角の概念義される。
（図 2）。
表 1 使用した衛星 SAR データ
地域

災害

観測日数

備考

－

9

オフナディア角別 5日分
季節別 4日分

熊本地震
九州北部豪雨
西日本豪雨
胆振東部地震合計

222217

熊本
熊本
朝倉市周辺
広島市
厚真町周辺

災害前後2日分-

表 2 土地被覆分類と検証点数
No.

判読事例項目

観測日数

検証点数

No.

判読事例項目観測日数

検証点数

1

建築物(市街地)

511,6259

静水面

518,675

2

建築物(郊外)55,11510

河川332,3983

駐車場・平坦地

53,72511

草原・荒原等

442,0724

道路

54,57012崩壊地

8 (4災害)

3,730

5

鉄道

54,38013堆積域

8 (4災害)

4,162

6

橋梁

515,50914

針葉樹

49,840農地(水田）

56,51515

広葉樹

437,804

4

3,148

16

伐採地

8 (4災害)17,444

5

7,940

17

採石場・裸地31,275

4

3,076

18

火山

32,48778〃 （四季）
農地（畑）〃 （四季）

3. 研究結果
3.1. 季節的な変化
農地や草地などの植生による土地被覆の季節的な変動を整理した。対象は熊本地域である。
農地（水田）では，稲が成長する 8 月ごろに後方散乱係数が高く，ばらつきも増加している。草地では，後方散乱係数が春にやや高くなるが，夏に低下（平均値で 3dB 程度）しており，牧草の刈り入れによる影響が考えられる。
広葉樹では，落葉後に後方散乱係数の減少が予想されたが，針葉樹と同様に，年間を通じて大きな変化は生じていない。
農地（水田）

草地

森林（広葉樹）森林（針葉樹）2.2. 使用データ
使用した衛星 SAR 画像データは，多くの時期で取得されている平成 28 年の熊本地震の熊本地域を中心に，平成 29 年の九州北部豪雨，平成 30 年の西日本豪雨，胆振東部地震の４地域で合計１７日分の観測データである。なお，田・畑・森林（針葉樹・広葉樹）については季節的変化を把握するため，季節別のデータも活用した（表 1）。後方散乱強度係数データは，3×3 のメジアンフィルターによりノイズ除去を実施した。本研究で区分した土地被覆分類と分類毎に設定された検証点数を表 2 に示す。各検証点では，後方散乱係数だけ

図 3 植生の影響を受ける土地被覆での後方散乱係数の季節変化

395

山間部

平野部

これは，森林域では，波長の長い L バンドの電波が葉による表面散乱よりも，幹や枝による散乱が卓越する可能性が考えられる。

3.2. 局所入射角と後方散乱係数の関係整理
土地被覆毎に設定された検証点における局所入射角や相対方位角と対応する後方散乱係数について，ヒストグラムや散布図に整理した。複数の土地被覆において，局所入射角の増加に伴い，後方散乱係数が減少する負の相関が確認された（図 4）。

図 5 局所入射角と後方散乱係数の平均値と標準偏差の関係

図 4 後方散乱係数のヒストグラム及び散布図整理例

そこで，全体的な傾向の把握方法として，土地被覆毎に局所入射角を 5°間隔に区分し，区間毎に後方散乱係数の平均と標準偏差を算出した（図 5）。この結果は，表 3 に示すように，大きく 3 つのタイプに区分可能である。
タイプ 1 は平均値，標準偏差ともに局所入射角との相関はないか弱い。このタイプは畑や伐採地など人工的で滑らかな面が該当し，鏡面反射が卓越し後方散乱強度が小さくなる。
タイプ 2 は，平均値，標準偏差ともに局所入射角に対して，負の相関を示す。平坦地では，市街地や道路などの近くに構造物を有する土地被覆が該当する。山間地では，崩壊地や伐採地など地表面の凹凸が比較的大きい土地被覆が該当する。
タイプ 3 は平均値が負の相関を示すが，標準偏差にはほとんど変化がない。森林のみで見られるタイプである。森林では，葉による表面散乱と比較して，幹や枝による散乱・反射する体積散乱の影響が非常に強く，入射角が変化しても，体積散乱が一様に発生するため，標準偏差に差が生じないと考えられる。
表 3 後方散乱係数の平均値と標準偏差のタイプ分類結果
区分

局所入射角と後方 局 所 入 射 角 と標
散乱係数の関係
準偏差の関係

タイプ1

相関なし

相関なし

タイプ2

負の相関

負の相関タイプ
3

負の相関

相関なし

土地被覆等の特徴

水 面・ 畑・ 草地 ・採 石場 など 人工 的で滑らかな地表面の土地（表面散乱小）
市 街地 ・橋 梁・ 崩壊 地・ 伐採 地な ど構造 物や 凹凸 の多 い土 地（ 表面 散乱 や多重反射が主体）
森林（針葉樹・広葉樹）で、地表面の凹凸による表面散乱に加え、樹木による体積散乱・多重反射が多い

ここで，山間地に着目すると，後方散乱係数の平均値は概ね大きい順に①森林（針葉樹）＞①森林（広葉樹）＞②
堆積域≒③崩壊地＞④伐採地＞⑤採石場という関係が確認される（図 6）。これらの差は地表面の凹凸の程度や樹木等の体積散乱の違いによるものと理解できる。
また，災害発生前の斜面の多くは森林である。森林域で崩壊が発生すると，樹木による体積散乱が喪失するが，地表面の凹凸の増加に伴い後方散乱が増加する。一方で，伐採地では，地表面の凹凸変化はなく，樹木の体積散乱の喪失により後方散乱強度が低下する。これにより，崩壊地よりも伐採地の後方散乱強度が小さくなると理解される（図 7）。

396

図 6 伐採地の可能性エリア設定方法

4. おわりに
本研究の結果，L バンドの衛星SAR による局所入射角と後方散乱係数の分布特性大きく 3 つが明らかとなり，のタイプに区分できた。
分布の重なりのため，厳密な区別はまだ難しいが，傾向として，平均値では土地被覆毎の違いが確認できた。また，災害時に生じる後方散乱係数の変化モデルが構築された。
統計的処理より伐採地今後，の可能性の高いエリアを抽出するなど，今まで衛星SAR の強度差分画像による判読では困難であった崩壊地と伐採地の判定支援が可図 7 森林域の崩壊と伐採地の能となると考えられる。
後方散乱係数の変化モデル＜参考文献＞
鈴木大和・松田昌之・野村康裕・中谷洋明（2019）：SAR 画像の後方散乱強度変化による土砂災害調査手法の適用，土木技術資料，Vol.61，No.12，pp16-19.
山下久美子・,神山嬢子・鈴木大和・野呂智之・杉本惇・柴山
卓史・鵜殿俊昭（2019）：二時期 SAR 強度画像を用いた土
砂移動箇所判読精度の検証，砂防学会誌，
Vol.71，
No.6，
pp2127.