【研究分野】社会システム工学・安全システム

【研究領域課題番号】15310114 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

高解像度衛星 / QuickBird / イラン・バム地震 / 建物被害 / 目視判読 / リモートセンシング / 建物倒 / 現地調査 / 建物倒壊 / アルジェリア地震

【研究成果の概要】

リモートセンシング技術の発達により,都市部における災害危険度評価や自然災害による被害把握に利用する試みがなされてきている.とくに地震等の災害直後における早期被害把握は,緊急対応や応急復旧計画の立案のためにきわめて重要である.2001年10月に打ち上げられた商業用人工衛星QuickBirdは,最大で0.6mの地表分解能を持ち,都市部の画像では構造物の形状が詳細に識別できる.したがって,災害直後にこれらの高解像度衛星画像を利用し,建物や土木構造物の被害を把握することができると考えられる.
本研究では,2003年12月26日に発生したイラン・バム地震のバム市一帯を撮影したQuickBird衛星画像を用いて高解像度衛星による被害把握について検討した.まず地震前の画像を用いて,建物中心位置をGIS上に落とした.次に,地震前後の二時期画像を目視で比較し,ヨーロッパ・マクロ・地震スケール(European Macroseismic Scale)に従って,5段階の被害区分に分類した.目視判読によって作成した被害データと地上調査データを比較した結果,多少の誤判読や全体的に被害ランクを低くみてしまうという,衛星画像による判読では必ず出てしまう傾向はあったが,広範囲における災害時の被害状況の把握といった面では,有効性の高い情報収集の手段であることがわかった.今後,衛星画像を用いた被害自動判読法の検討や,災害における衛星画像を用いての検討などを行っていきたいと考えている

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2003 - 2004

【配分額】15,800千円 (直接経費: 15,800千円)

【研究分野】環境動態解析

【研究領域課題番号】14404021 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

国際研究者交流 / 中国:韓国 / 森林 / 現地調査 / リモートセンシング / 東アジア地域 / 人工衛星データ / 植生

【研究成果の概要】

東アジア地域の森林は,人為的や環境変化などにより年々減少していると言われている。本研究では,人工衛星によるリモートセンシングならびに現地調査により,植生の定量的評価を行った。また,東アジア各国の研究者と共同で現地調査と討論を行い,植生データ,分析技術,研究成果を共有した。
1.衛星データによる森林の定量的評価方法を開発した。高分解能衛星IKONOSのデータから,森林資源である個々の樹冠を抽出し,GIS用データを作成した。さらに,立木密度の分布パターンを定量化する地球統計学的手法を開発した。また,広範囲のNOAA衛星の3年間のデータを使って,各場所の植生季節変動パターンを分類する手法を開発した。
2.日本だけでなく韓国でも被害が拡大しているナラ枯れの現地調査を行った。中国東北部でブナ科植物の分布状況を調査し,ナラ枯れのリスクアセスメントを行うための基礎調査を行った。高分解能衛星データを使ったナラ枯れ被害の検出技術を開発した。
3.韓国,中国および日本において各国研究者が一堂に会して議論を行い,各自の衛星データ解析技術及び研究成果を共有した。
(1)2004年10月に韓国木甫において開催された東アジア生態学国際会議EAFESで,一つのセッションを企画し,発表を行った。
(2)2005年7月に韓国ソウルにおいて開催された地球科学とリモートセンシング国際会議IGARSSで,一つのセッションを企画し,発表を行った。
(3)2005年10月に中国北京において中国の研究協力者が運営した第9回物理的測定とリモートセンシング国際会議ISPMSRSで発表を行った。
(4)2005年11月に韓国および中国の研究協力者を招へいし,金沢大学でリモートセンシングと森林に関する国際会議を開催した。

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2002 - 2005

【配分額】12,700千円 (直接経費: 12,700千円)

【研究分野】広領域

【研究領域課題番号】11691147 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

環境モニタリング / 東アジア地域 / 植生 / リモートセンシング / 現地調査 / スペクトル特性 / 観測距離

【研究成果の概要】

森林は,地球上の生物の生存環境を保つ上で重要な役割を演じている。最近,東アジアでは,森林が人為的や環境変化などの理由により年々減少していると言われているが,その定量的な解析は十分に行われていない。本研究では,1.まず,特定の地域における植生について,人工衛星によるリモートセンシングならびに現地調査を行うことにより,リモートセンシングのグランドトルース(Ground truth)を確立する。2.次に東アジア地域の植生の広範囲な時空間解析をリモートセンシングにより行う。ことを目的として,東アジアの研究者が共同で,現地調査と討論を行った。
(I)日本における植生調査ならびに研究打ち合わせ
植生のリモートセンシングのグランドトルースを確立するために,中国の研究者および韓国の研究者を招聘し,現地植生調査と研究討論を行った。
1.本学メインキャンパスの森林域にて,植物の種類ごとのスペクトル特性を測定した。
2.ランドサットTMデータを購入し,センサごとの解析を行った。
3.地上の観測データと衛星データとの対応を検討した。
4.植生に関する研究者および市民に対し研究内容を公開し,討論するためのシンポジウムを開催した。
(II)中国における植生調査のための資料収集ならびに研究打ち合わせ
中国において植生調査ならびに研究討論を行った。
1.中国森林科学研究院の衛星画像解析装置等の視察を行った。
2.内モンゴル地区において樹木および草原のスペクトル特性を測定した。
3.中国科学院にて植生調査の資料を収集するとともに中国の研究分担者と討論した。

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】1999 - 2001

【配分額】7,300千円 (直接経費: 7,300千円)