<地表変動>衛星合成開口レーダーを用いた地表面変動の把握

Abstract

2018年西日本豪雨で生じた広島地方の地表面変動を, 人工衛星搭載合成開口レーダーにより検出を試みた. 宇宙航空研究開発機構のALOS-2画像を干渉解析し, 地表面変動とコヒーレンス変化, 及び, 加色混合法による強度変化の抽出を行った. ALOS-2の広域観測モードによる観測は発災直後になされたものの, 空間分解能が大きいため, 顕著な変化を検出できなかった一方, ALOS-2の高分解能モードの観測で, 東広島市-呉市境界の野呂山山麓に複数の強度変化を検出した. 災害を挟む画像のベアにおいてコヒーレンスの低下が認められたが, 山間部など災害前からコヒーレンスの低いところでは, 必ずしも強度変化と一致しない航空写真判読結果との比較では, 今回の災害に伴う斜面崩壊等の地表変動の検出には, コヒーレンス変化よりも強度変化の方が適していたと考えられる.

We analyzed ALOS-2/PALSAR-2 images acquired before and after the torrential rain in the Hiroshima area, western Japan in July, 2018 to detect loations of slope failures or landslides. We produced color composites of intensity images and computed change in coherence. ScanSAR images that was acquired right after the disaster did not detect significant changes in intensity possibly due to their coarse spatial resolution. On the other hand, strip-map mode images revealed several spots of change in intensity on the northern flank of the Mt. Norosan at the boundary of the Kure and Higashi-Hiroshima cities. Although we recognized decrease of coherence for the pair of images spanning the disaster, those were not necessarily consistent with intensity changes in mountainous areas. Comparing the present results with those deduced from areal photos, we consider that intensity changes are more suitable for the detection of surface changes than coherence changes in this disaster.