特許 7595804 地滑り災害領域検出装置、及び地滑り災害領域検出方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-11-28

(45)【発行日】2024-12-06

(54)【発明の名称】地滑り災害領域検出装置、及び地滑り災害領域検出方法

(51)【国際特許分類】

   G01D 21/00 20060101AFI20241129BHJP

   E02D 17/20 20060101ALI20241129BHJP

【ＦＩ】

G01D21/00 D

E02D17/20 106

【請求項の数】 5

(21)【出願番号】P 2024500139

(86)(22)【出願日】2022-05-19

(86)【国際出願番号】 JP2022020755

(87)【国際公開番号】W WO2023223483

(87)【国際公開日】2023-11-23

【審査請求日】2024-01-05

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】000006013

【氏名又は名称】三菱電機株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110003166

【氏名又は名称】弁理士法人山王内外特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】鈴木 将敬

【審査官】岩本 太一

(56)【参考文献】

【文献】国際公開第２００８／０１６１５３（ＷＯ，Ａ１）

【文献】中国特許出願公開第１１４２４１３３３（ＣＮ，Ａ）

【文献】特開２０１３－２２１８８６（ＪＰ，Ａ）

【文献】中国特許出願公開第１１３４０８５４７（ＣＮ，Ａ）

【文献】特開２０２１－０５６００８（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１３－２３１８４３（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｅ０２Ｄ １７／００－１７／２０

Ｇ０１Ｄ １８／００－２１／０２

Ｇ０１Ｓ ７／００－ ７／４２

１３／００－１３／９５

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

地滑り災害の発生前後のリモートセンシング画像を取得する第１の取得部と、
前記リモートセンシング画像から植生領域を検出する第１の検出部と、
前記地滑り災害が発生した地域の数値標高モデルを取得する第２の取得部と、
前記数値標高モデルから対象地点の傾斜角を算出する第１の算出部と、
前記リモートセンシング画像中の前記対象地点が、前記地滑り災害の発生前に植生領域であった地点であり、前記地滑り災害の発生後に植生領域でなくなった地点であり、かつ、前記傾斜角が予め定められた傾斜角閾値を上回る地点であるとき、山間部の地滑り災害域であると判定する第１の判定部と、
前記地滑り災害の発生前後のＳＡＲ画像を取得する第３の取得部と、
前記ＳＡＲ画像から局所領域における後方散乱係数のばらつきを算出する第２の算出部と、
前記地滑り災害の発生前後でのばらつきの差分を算出する第３の算出部と、
前記山間部の地滑り災害域の周辺に限定する第２の判定部と、
前記差分が予め定められた閾値を上回り、前記地滑り災害の発生前後に亘り植生領域でないとき、市街地の地滑り災害域であると判定する第３の判定部と、
前記山間部の地滑り災害域及び前記市街地の地滑り災害域に基づき、地滑り災害域分布を生成する生成部と、
を含む地滑り災害領域検出装置。

【請求項2】

前記対象地点での前記傾斜角を正接に変換する第１の変換部と、
前記対象地点での正接の大きさと傾斜の向きに応じたモルフォロジー変換用カーネルを作成する作成部と、
前記山間部の地滑り災害域をモルフォロジー変換する第２の変換部と、
を更に含む請求項１に記載の地滑り災害領域検出装置。

【請求項3】

第１の取得部は、地滑り災害の発生前後のリモートセンシング画像を取得し、
第１の検出部は、前記リモートセンシング画像から植生領域を検出し、
第２の取得部は、前記地滑り災害が発生した地域の数値標高モデルを取得し、
第１の算出部は、前記数値標高モデルから対象地点の傾斜角を算出し、
第１の判定部は、前記リモートセンシング画像中の前記対象地点が、前記地滑り災害の発生前に植生領域であった地点であり、前記地滑り災害の発生後に植生領域でなくなった地点であり、かつ、前記傾斜角が予め定められた傾斜角閾値を上回る地点であるとき、山間部の地滑り災害域であると判定し、
第３の取得部は、前記地滑り災害の発生前後のＳＡＲ画像を取得し、
第２の算出部は、前記ＳＡＲ画像から局所領域における後方散乱係数のばらつきを算出し、
第３の算出部は、前記地滑り災害の発生前後でのばらつきの差分を算出し、
第２の判定部は、前記山間部の地滑り災害域の周辺に限定し、
第３の判定部は、前記差分が予め定められた閾値を上回り、前記地滑り災害の発生前後に亘り植生領域でないとき、市街地の地滑り災害域であると判定し、
生成部は、前記山間部の地滑り災害域及び前記市街地の地滑り災害域に基づき、地滑り災害域分布を生成する
地滑り災害領域検出方法。

【請求項4】

第１の変換部は、前記対象地点での前記傾斜角を正接に変換し、
作成部は、前記対象地点での正接の大きさと傾斜の向きに応じたモルフォロジー変換用カーネルを作成し、
第２の変換部は、前記山間部の地滑り災害域をモルフォロジー変換し、
請求項３に記載の地滑り災害領域検出方法。

【請求項5】

地滑り災害の発生前後のＳＡＲ画像から局所領域における後方散乱係数のばらつきの差分が予め定められた閾値を上回るとき、市街地の地滑り災害域であると判定する
災害領域検出装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、地滑り災害領域検出装置、及び地滑り災害領域検出方法に関する。

【背景技術】

【0002】

非特許文献１に記載された、地滑り、土砂崩れ、及び土石流など土砂の移動による災害（以下、「地滑り災害」という。）を検出する被害領域検出手法では、地滑り等のときに植生の分布に大きな変化が生じるという特徴を利用して、地滑り災害の発生の前後における、光学画像上での植生指標（NDVI：Normalized Difference Vegetation Index）、例えば、反射スペクトル特性の変化に基づき、地滑り等による被害を受けた領域を検出する。

【先行技術文献】

【非特許文献】

【0003】

【文献】Co-seismic landslide detection using ALOS satellite image in the Mianyuan River Basin, China, C. Denget. Et. Al., 2017 IEEE 9th ICCSN, May 2017.

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかしながら、上記した手法では、地滑り災害の発生前に植生でなかった領域、例えば、建物及び道路等の多様な地物が存在する市街地については、上記した光学画像上での、地滑り災害の発生の前後における反射スペクトル特性の変化も多様となり、前記反射スペクトル特性の変化が一様である領域、例えば、山間部に比して、上記した検出の精度が低いとの課題があった。

【0005】

本開示の目的は、山間部における地滑り災害域を検出する精度と同様な精度で、市街地における地滑り災害域を検出することが可能である地滑り災害領域検出装置を提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0006】

上記した課題を解決すべく、本開示に係る地滑り災害領域検出装置は、地滑り災害の発生前後のリモートセンシング画像を取得する第１の取得部と、リモートセンシング画像から植生領域を検出する第１の検出部と、地滑り災害が発生した地域の数値標高モデルを取得する第２の取得部と、数値標高モデルから対象地点の傾斜角を算出する第１の算出部と、リモートセンシング画像中の対象地点が、地滑り災害の発生前に植生領域であった地点であり、地滑り災害の発生後に植生領域でなくなった地点であり、かつ、傾斜角が予め定められた傾斜角閾値を上回る地点であるとき、山間部の地滑り災害域であると判定する第１の判定部と、地滑り災害の発生前後のＳＡＲ画像を取得する第３の取得部と、ＳＡＲ画像から局所領域における後方散乱係数のばらつきを算出する第２の算出部と、地滑り災害の発生前後でのばらつきの差分を算出する第３の算出部と、山間部の地滑り災害域の周辺に限定する第２の判定部と、差分が予め定められた閾値を上回り、地滑り災害の発生前後に亘り植生領域でないとき、市街地の地滑り災害域であると判定する第３の判定部と、山間部の地滑り災害域及び市街地の地滑り災害域に基づき、地滑り災害域分布を生成する生成部と、を含む。

【発明の効果】

【0007】

本開示に係る地滑り災害領域検出装置によれば、山間部における地滑り災害域を検出する精度と同様な精度で、市街地における地滑り災害域を検出することが可能である。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】実施形態１の地滑り災害領域検出装置ＣＫの機能ブロック図である。

【図2】実施形態１の地滑り災害領域検出装置ＣＫのハードウェア構成を示す。

【図3】実施形態１の地滑り災害領域検出装置ＣＫの動作を示すフローチャート（その１）である。

【図4】実施形態１の地滑り災害領域検出装置ＣＫの動作を示すフローチャート（その２）である。

【図5】実施形態１の山間部の地滑り災害域ＳＡＪの周辺を示す。

【図6】図６Ａは、実施形態１の植生地点ＳＣ、差分評価値ＨＣｓ、閾値評価値ＨＣｔｈ、及び市街地の地滑り災害域ＳＩＪの関係（その１）を示す。図６Ｂは、実施形態１の植生地点ＳＣ、差分評価値ＨＣｓ、閾値評価値ＨＣｔｈ、及び市街地の地滑り災害域ＳＩＪの関係（その２）を示す。図６Ｃは、実施形態１の植生地点ＳＣ、差分評価値ＨＣｓ、閾値評価値ＨＣｔｈ、及び市街地の地滑り災害域ＳＩＪの関係（その３）を示す。図６Ｄは、実施形態１の植生地点ＳＣ、差分評価値ＨＣｓ、閾値評価値ＨＣｔｈ、及び市街地の地滑り災害域ＳＩＪの関係（その４）を示す。

【図7】実施形態２の地滑り災害領域検出装置ＣＫの機能ブロック図である。

【図8】実施形態２の地滑り災害領域検出装置ＣＫの動作を示すフローチャート（その１）である。

【図9】実施形態２の地滑り災害領域検出装置ＣＫの動作を示すフローチャート（その２）である。

【図10】実施形態２の数値標高モデルＳＨＭから求めた傾斜角ＫＫから作成されたカーネルＫＮを用いてモルフォロジー変換（その１）を示す。

【図11】実施形態２の数値標高モデルＳＨＭから求めた傾斜角ＫＫから作成されたカーネルＫＮを用いてモルフォロジー変換（その２）を示す。

【発明を実施するための形態】

【0009】

本開示に係る地滑り災害領域検出装置の実施形態について説明する。

【0010】

実施形態１．
〈実施形態１〉
実施形態１の地滑り災害領域検出装置ＣＫについて説明する。

【0011】

〈実施形態１の機能〉
図１は、実施形態１の地滑り災害領域検出装置ＣＫの機能ブロック図である。実施形態１の地滑り災害領域検出装置ＣＫの機能について、図１を参照して説明する。

【0012】

実施形態１の地滑り災害領域検出装置ＣＫは、山間部及び市街地の両者における、地滑りの災害が発生した領域である地滑り災害域の検出を、合成開口レーダ（SAR:Synthetic Aperture Radar）画像を用いて行うべく、図１に示されるように、取得部ＳＨと、検出部ＫＥと、算出部ＳＡと、判定部ＨＡと、生成部ＳＥと、を含む。

【0013】

市街地とは、狭義に、市街地のみを意味するのではなく、広義に、市街地、住宅街、及び工業地等、人工的な建築物が集合する領域の全般を意味する。

【0014】

取得部ＳＨは、「第１の取得部」、「第２の取得部」、「第３の取得部」に対応する。

【0015】

検出部ＫＥは、「検出部」に対応する。

【0016】

算出部ＳＡは、「第１の算出部」、「第２の算出部」、「第３の算出部」に対応する。

【0017】

判定部ＨＡは、「第１の判定部」、「第２の判定部」、第３の判定部」に対応する。

【0018】

生成部ＳＥは、「生成部」に対応する。

【0019】

取得部ＳＨは、以下の機能を有する。
・第１の取得部として、地滑り災害の発生前のリモートセンシング画像ＲＧ１、及び地滑り災害の発生後のリモートセンシング画像ＲＧ２を取得すること。
・第２の取得部として、地滑り災害が発生した地域の数値標高モデルＳＨＭを取得すること。
・第３の取得部として、地滑り災害の発生前のＳＡＲ画像ＳＧ１、及び地滑り災害の発生後のＳＡＲ画像ＳＧ２を取得すること。

【0020】

リモートセンシング画像ＲＧ及びＳＡＲ画像ＳＧの両者は、対象から離れた位置から、対象に触れることなく、対象を計測した画像である。

【0021】

検出部ＫＥは、以下の機能を有する。
・リモートセンシング画像ＲＧ１、ＲＧ２から植生領域ＳＲを検出すること。

【0022】

算出部ＳＡは、以下の機能を有する。
・第１の算出部として、数値標高モデルＳＨＭから対象地点ＴＣの傾斜角ＫＫを算出すること。
・第２の算出部として、ＳＡＲ画像ＳＧ１、ＳＧ２から局所領域ＫＲにおける後方散乱係数のばらつきを算出すること。
・地滑り災害の発生前後でのばらつきＢＡの差分を算出すること。

【0023】

判定部ＨＡは、以下の機能を有する。
・第１の判定部として、山間部の地滑り災害域ＳＡＪであるか否かを判定すること。
・第２の判定部として、山間部の地滑り災害域ＳＡＪの周辺に限定すること。
・第３の判定部として、市街地の地滑り災害域ＳＩＪであるか否かを判定すること。

【0024】

生成部ＳＥは、以下の機能を有する。
・地滑り災害域分布ＪＢを生成すること。
〈実施形態１のハードウェア構成〉
図２は、実施形態１の地滑り災害領域検出装置ＣＫのハードウェア構成を示す。

【0025】

実施形態１の地滑り災害領域検出装置ＣＫは、上述した機能を果たすべく、図２に示されるように、プロセッサＰＲと、メモリＭＥと、記憶媒体ＫＩと、を含み、必要に応じて、入力部ＮＹと、出力部ＳＹと、更に含む。

【0026】

プロセッサＰＲは、ソフトウェアに従ってハードウェアを動作させる、よく知られたコンピュータの中核である。メモリＭＥは、例えば、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＳＲＡＭ（Ｓｔａｔｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）から構成される。記憶媒体ＫＩは、例えば、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ：Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ：Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）から構成される。記憶媒体ＫＩは、プログラムＰＲＧを記憶する。プログラムＰＲＧは、プロセッサＰＲが実行すべき処理の内容を規定する命令群である。

【0027】

入力部ＮＹ及び出力部ＳＹは、例えば、地滑り災害領域検出装置ＣＫの外部との間でプロセッサＰＲの動作に関連する入力信号ＮＳ及び出力信号ＳＳをやりとりするための入力用インターフェイス及び出力用インターフェイスから構成される。

【0028】

地滑り災害領域検出装置ＣＫにおける機能とハードウェア構成との関係については、ハードウェア上で、プロセッサＰＲが、記憶媒体ＫＩに記憶されたプログラムＰＲＧを、メモリＭＥを用いて実行すると共に、必要に応じて、入力部ＮＹ及び出力部ＳＹの動作を制御することにより、取得部ＳＨ～生成部ＳＥ（図１に図示。）の各部の機能を実現する。

【0029】

〈実施形態１の動作〉
図３は、実施形態１の地滑り災害領域検出装置ＣＫの動作を示すフローチャート（その１）である。

【0030】

図４は、実施形態１の地滑り災害領域検出装置ＣＫの動作を示すフローチャート（その２）である。

【0031】

実施形態１の地滑り災害領域検出装置ＣＫの動作について、図３、図４のフローチャートを参照して説明する。

【0032】

〈山間部における地滑り災害域の検出〉
ステップＳＴ１１：取得部ＳＨ（図１に図示。）は、地滑り災害の発生前のリモートセンシング画像ＲＧ１、及び地滑り災害の発生後のリモートセンシング画像ＲＧ２を取得する。

【0033】

ステップＳＴ１２：検出部ＫＥ（図１に図示。）は、リモートセンシング画像ＲＧ１、ＲＧ２中の各画素が植生領域を示すか否かを判定し、植生領域ＳＲ（図示せず。）を示す画素の座標を検出する。

【0034】

上空から地上を撮像したリモートセンシング画像ＲＧ１、ＲＧ２中の各画素を属性分けすることを土地被覆分類という。地図上へ位置合わせされたリモートセンシング画像ＲＧ１、ＲＧ２中の各画素は、地球上のどの地点であるかという情報を有する。その地点の表面がどのような物体（例えば、植生、土砂、アスファルト）により覆われているかをリモートセンシング画像ＲＧ１、ＲＧ２から調査することができる。

【0035】

上記した植生領域ＳＲの検出には、例えば、マルチスペクトル画像の場合には、マルチスペクトル画像から得られる反射率特性を用いて、式（１）に示されるＮＤＶＩ（Normalized Difference Vegetation Index、規格化植生指標）を利用することができる。

ＮＩＲ：近赤外領域の分光反射率
Ｒｅｄ：赤色領域の分光反射率

【0036】

マルチスペクトル画像とは、波長に対して連続的な分布を持つ反射スペクトル特性をいくつかの波長帯に分解し、それぞれの波長帯に対して画像データを取得したものである。マルチスペクトル画像では、同一の被写体に対して複数の波長における反射率を面的に取得することができる。

【0037】

上記した植生領域ＳＲの検出には、また、例えば、多偏波ＳＡＲ画像の場合には、式（２）に示されるＲＶＩ（Radar thin-Vegetation Index）を利用することができる。

σ：後方散乱係数（真数）

【0038】

添え字は、送受信電波の偏波方向を表し、Ｈは、水平方向を示し、Ｖは、垂直方向を指す。例えば、σＨＶは、水平方向偏波の送信電波に対して垂直方向偏波の電波を受信したときの後方散乱係数である。

【0039】

多偏波ＳＡＲ画像とは、いくつかの偏波信号を同時に取得したときのＳＡＲ画像である。

【0040】

ステップＳＴ１３：取得部ＳＨは、地滑り災害が発生した地域の数値標高モデルＳＨＭを取得する。

【0041】

ステップＳＴ１４：算出部ＳＡ（図１に図示。）は、数値標高モデルＳＨＭを用いて、対象地点ＴＣ（図示無し。）の傾斜角ＫＫを算出する。

【0042】

地すべり災害は、高所から低所へ向かい土砂が流出する災害であることから、地形が傾いている地点で発生する。前記した理由から、地形の傾きの大きさを、地すべり災害が発生した地点であるか否かを判定するための基準の１つとして用いる。

【0043】

ステップＳＴ１５：判定部ＨＡ（図１に図示。）ステップＳＴ１２での植生領域ＳＲの判定の結果から、リモートセンシング画像ＲＧ１、ＲＧ２に撮像されている対象地点ＴＣが、地滑り災害の発生前に植生領域ＳＲであった地点であり、かつ、地滑り災害の発生後に植生領域ＳＲでなくなった地点である可能性、即ち、地滑り災害の発生に起因して植生領域ＳＲでなくなった地点である可能性があるか否かを判定する。

【0044】

ステップＳＴ１６：判定部ＨＡは、ステップＳＴ１４で算出された傾斜角ＫＫから、リモートセンシング画像ＲＧ１、ＲＧ２に撮像されている対象地点ＴＣの傾斜角ＫＫが、予め定められた傾斜角閾値ＫＫｔｈを上回るか否かを判定する。

【0045】

ステップＳＴ１７：判定部ＨＡは、ステップＳＴ１５で、対象地点ＴＣが、地滑り災害の発生に起因して植生領域ＳＲでなくなった地点である可能性があると判定され、かつ、ステップＳＴ１６で、対象地点ＴＣの傾斜角ＫＫが傾斜角閾値ＫＫｔｈを上回ると判定されたとき、前記対象地点ＴＣを山間部における地滑り災害域であると判定する。

【0046】

ステップＳＴ１８：判定部ＨＡは、ステップＳＴ１７と対照的に、上記した対象地点ＴＣを山間部における地滑り災害域でないと判定する。

【0047】

〈市街地における地滑り災害域の検出〉
ステップＳＴ１９：取得部ＳＨは、地すべり災害の発生前のＳＡＲ画像ＳＧ１、及び地すべり災害の発生後のＳＡＲ画像ＳＧ２を取得する。

【0048】

ＳＡＲ画像ＳＧ１、ＳＧ２に撮影されている地点、及び撮影された時刻は、リモートセンシング画像ＲＧ１、ＲＧ２（ステップＳＴ１１で取得。）に撮影されている地点、及び撮影された時刻と同一である。

【0049】

ステップＳＴ２０：算出部ＳＡは、ＳＡＲ画像ＳＧ１、ＳＧ２に基づき、局所領域ＫＲ（図示せず。）における後方散乱係数（真数）のばらつきＢＡ（図示せず。）を算出する。

【0050】

画像中の局所領域におけるばらつきとは、縦Ｍ画素×横Ｎ画素の領域を抜き出したときの全画素値から求めた画素値の不均一性（定量的には、分散、標準偏差、及び標準偏誤差という統計的ばらつきを評価する各種指標で表現される。）を意味する。算出部ＳＡは、ＳＡＲ画像ＳＧ１、ＳＧ２の全体に亘って、ばらつきＢＡを算出する。画像中の座標（ｉ、ｊ）の局所領域ＫＲにおけるばらつきＢＡの値は、座標（ｉ、ｊ）を含む縦Ｍ画素×横Ｎ画素の画素値から求められる。

【0051】

後方散乱係数（真数）は、後方散乱係数が０以上の実数で表現されたものである。後方散乱係数（真数）は、一般に、デシベル（ｄＢ）または０以上の実数で表現される。

【0052】

ステップＳＴ２１：算出部ＳＡは、後方散乱係数のばらつきＢＡの評価値について、同一の地点における災害の発生前後での差分、即ち、地滑り災害の発生後のばらつきＢＡの評価値から地滑り災害の発生前のばらつきＢＡの評価値を引いた差を算出する。

【0053】

地滑り災害の被害を受けた市街地では、ＳＡＲ画像ＳＧ１、ＳＧ２、即ち、後方散乱係数の空間分布のコントラストが、上昇する。ＳＡＲ画像ＳＧ１、ＳＧ２中での高コントラストである領域では、画素の位置が相違することによる画素値の変動が、急峻である。従って、局所領域ＫＲ内でのばらつきＢＡを評価することにより、高コントラストな領域であるか否かを判定することが可能である。

【0054】

地滑り災害の発生前後で取得されたＳＡＲ画像ＳＧ１、ＳＧ２のそれぞれで後方散乱係数の空間的なばらつきＢＡを評価し、ばらつきＢＡの評価値の大きさを比較することにより、市街地における地滑り災害の被害の有無を推定することができる。

【0055】

ステップＳＴ２２：判定部ＨＡは、地滑り災害の発生前後での後方散乱係数の空間的なばらつきＢＡの評価値の差分である差分評価値ＨＣｓ（図示せず。）が、予め定められた閾値評価値ＨＣｔｈ（図示せず。）を上回るか否かを判定する。

【0056】

ステップＳＴ２３：判定部ＨＡは、ステップＳＴ１９で取得されたＳＡＲ画像ＳＧ１、ＳＧ２を用いた市街地における地滑り災害の有無を検出すべき対象から、ステップＳＴ１２でリモートセンシング画像ＲＧ１、ＲＧ２に基づき検出された地滑り災害の発生前後に亘る植生領域ＳＲを除外する。

【0057】

上記した除外を行う理由は、地滑り災害の発生前に植生領域ＳＲであった地滑り災害域は、リモートセンシング画像ＲＧ１、ＲＧ２に基づき検出されており、他方で、前記植生領域ＳＲは、時間経過による変化を受け易いことから、誤検出の原因となり得るためである。

【0058】

図５は、実施形態１の山間部の地滑り災害域の周辺を示す。

【0059】

ステップＳＴ２４：判定部ＨＡは、地滑り災害が発生した領域以外におけるＳＡＲ画像ＳＧ１、ＳＧ２のばらつきＢＡの評価値の変化（地表の様々な変化に起因して起こり得る変化）のみを判定すべく、リモートセンシング画像ＲＧ１、ＲＧ２に基づき検出された山間部の地滑り災害域ＳＡＪの周辺領域ＳＹＲに限定する。

【0060】

ＳＡＲ画像ＳＧ１、ＳＧ２は、非常に広域に撮像され、また、僅かな変化、例えば、車の位置の変化でも局所的なばらつきＢＡが変化する。そこで、図５に示されるように、市街地の地滑り災害域ＳＩＪを検出すべき対象の領域として、山間部の地滑り災害域ＳＡＪの周辺領域ＳＹＲに限定する。

【0061】

上記の周辺領域ＳＹＲに限定する具体的な方法としては、例えば、山間部の地滑り災害域ＳＡＪを示す画像に平滑化処理を施すことにより広がらせ、画素値が一定値を上回った画素（山間部の地滑り災害域ＳＡＪに近い地点ほど、上記した平滑化処理の後の画素値が高くなることから、予め定められた閾値を基準に、山間部の災害域から遠い地点を除外する。）を周辺領域ＳＹＲであると定める。また、例えば、山間部の地滑り災害域ＳＡＪの画像から一定の距離以内である領域を周辺領域ＳＹＲであると定める。

【0062】

ステップＳＴ２５：判定部ＨＡは、地滑り災害の発生前に植生地点ＳＣでないか否か、及び、地滑り災害の発生後に植生地点ＳＣでないか否かを判定する。

【0063】

ステップＳＴ２６：判定部ＨＡは、ステップＳＴ２５で、地滑り災害の発生前に植生地点ＳＣでなく、地滑り災害の発生後に植生地点ＳＣでないと判定され、かつ、ステップＳＴ２２で、差分評価値ＨＣｓが閾値評価値ＨＣｔｈを上回ると判定されたとき、市街地の地滑り災害域ＳＩＪであると判定する。

【0064】

ステップＳＴ２７：判定部ＨＡは、ステップＳＴ２６と対照的に、市街地の地滑り災害域ＳＩＪでないと判定する。

【0065】

図６は、実施形態１の植生地点ＳＣ、差分評価値ＨＣｓ、閾値評価値ＨＣｔｈ、及び市街地の地滑り災害域ＳＩＪの関係を示す。

【0066】

図６Ａ、図６Ｂ、図６Ｃ、図６Ｄは、それぞれ、地滑り災害の発生前の植生地点ＳＣ、地滑り災害の発生後の植生地点ＳＣ、レーダ後方散乱係数の局所的なばらつきＢＡの差分評価値ＨＣｓが上記した閾値評価値ＨＣｔｈを上回るほどに増加した地点、及び、市街地の地滑り災害域ＳＩＪであると判定された地点を示す。

【0067】

図６Ａは、例えば、画素（１、６）が、地滑り災害の発生前に植生地点ＳＣであったことを示す。

【0068】

図６Ｂは、例えば、画素（４、１）が、地滑り災害の発生後に植生地点ＳＣであることを示す。

【0069】

図６Ｃは、例えば、画素（２、１）が、レーダ後方散乱係数の局所的なばらつきＢＡの差分評価値ＨＣｓが閾値評価値ＨＣｔｈを上回るほどに増加した地点であることを示す。

【0070】

図６Ｄは、例えば、画素（６、２）が、（１）地滑り災害の発生前に植生地点ＳＣでなく（図６Ａに図示。）、（２）地滑り災害の発生後に植生地点ＳＣでなく（図６Ｂに図示。）、（３）レーダ後方散乱係数の局所的なばらつきＢＡの差分評価値ＨＣｓが閾値評価値ＨＣｔｈを上回るほどに増加した地点であることから（図６Ｃに図示。）、市街地の地滑り災害域ＳＩＪであると判定される。

【0071】

ステップＳＴ２８（当初のステップＳＴ２３）：生成部ＳＥ（図１に図示。）は、山間部での地滑り災害域ＳＡＪ、及び市街地での地滑り災害域ＳＩＪの両者を地滑り災害域分布ＪＢとして生成する。

【0072】

〈実施形態１の効果〉
上述したように、実施形態１の地滑り災害領域検出装置ＣＫでは、山間部での地滑り災害域ＳＡＪを検出する精度と同様な精度で、市街地での地滑り災害域ＳＩＪの被害を受けた領域を検出することが可能となる。

【0073】

実施形態２．
〈実施形態２〉
実施形態２の地滑り災害領域検出装置ＣＫについて説明する。

【0074】

実施形態２の地滑り災害領域検出装置ＣＫは、地滑り災害では、土砂は高所から低所へと斜面の傾斜方向に沿って流れ落ちるという特徴を利用する。実施形態２の地滑り災害領域検出装置ＣＫは、より詳しくは、数値標高モデルＳＨＭから得られた傾斜角ＫＫから作成されたカーネルを用いてモルフォロジー変換を行うことにより、山間部での地滑り災害域ＳＡＪを誤検出することを低減する。

【0075】

〈実施形態２の機能〉
図７は、実施形態２の地滑り災害領域検出装置ＣＫの機能ブロック図である。実施形態２の地滑り災害領域検出装置ＣＫの機能について、図７を参照して説明する。

【0076】

実施形態２の地滑り災害領域検出装置ＣＫは、図７に示されるように、実施形態１の地滑り災害領域検出装置ＣＫ（図１に図示。）と同様に、取得部ＳＨ～生成部ＳＥを含む。

【0077】

実施形態２の地滑り災害領域検出装置ＣＫは、他方で、図７に示されるように、実施形態１の地滑り災害領域検出装置ＣＫと相違し、変換部ＨＥと、作成部ＳＳと、を更に含む。

【0078】

変換部ＨＥは、「第１の変換部」、「第２の変換部」に対応する。

【0079】

作成部ＳＳは、「作成部」に対応する。

【0080】

変換部ＨＥは、以下の機能を有する。
・第１の変換部として、対象地点ＴＣでの傾斜角を正接に変換すること。
・第２の変換部として、山間部の地滑り災害域ＳＡＪをモルフォロジー変換すること。

【0081】

作成部ＳＳは、以下の機能を有する。
・対象地点ＴＣでの正接の大きさと傾斜の向きに応じたモルフォロジー変換用カーネルを作成すること。

【0082】

〈実施形態２のハードウェア構成〉
実施形態２の地滑り災害領域検出装置ＣＫのハードウェア構成は、実施形態１の地滑り災害領域検出装置ＣＫのハードウェア構成（図２に図示。）と同様である。

【0083】

〈実施形態２の動作〉
図８は、実施形態２の地滑り災害領域検出装置ＣＫの動作を示すフローチャート（その１）である。

【0084】

図９は、実施形態２の地滑り災害領域検出装置ＣＫの動作を示すフローチャート（その２）である。

【0085】

実施形態２の地滑り災害領域検出装置ＣＫの動作について、図８、図９のフローチャートを参照して説明する。

【0086】

実施形態２の地滑り災害領域検出装置ＣＫの動作を示す図８、図９と、実施形態１の地滑り災害領域検出装置ＣＫの動作を示す図３、図４との比較から明らかであるように、実施形態２の地滑り災害領域検出装置ＣＫの動作は、実施形態１の地滑り災害領域検出装置ＣＫの動作と相違し、ステップＳＴ５１～ＳＴ５３を更に有する。

【0087】

以下、実施形態２の地滑り災害領域検出装置ＣＫのステップＳＴ５１～５３での動作を中心に説明する。

【0088】

図１０は、実施形態２の数値標高モデルＳＨＭから求めた傾斜角ＫＫから作成されたカーネルＫＮを用いてモルフォロジー変換（その１）を示す。

【0089】

図１１は、実施形態２の数値標高モデルＳＨＭから求めた傾斜角ＫＫから作成されたカーネルＫＮを用いてモルフォロジー変換（その２）を示す。

【0090】

ステップＳＴ５１：変換部ＨＥ（図７に図示。）は、数値標高モデル（実施形態１で説明。）から算出された傾斜角ＫＫを正接に変換する。

【0091】

傾斜角ＫＫは、周囲の画素について計算される。ここで、周囲の画素については、例えば、縦３画素×横３画素（９つの画素）のうち、着目する画素が、中心の１つの画素であり、周囲の画素とは、中心の画素を除く８つの画素を指す。

【0092】

ステップＳＴ５２：作成部ＳＳ（図７に図示。）は、傾斜角ＫＫの正接の大きさに比例した幅で、図１０に図示される下り坂となっている方向へと、図１１に図示される画像の縮小処理および膨張処理（モルフォロジー変換）を行うためのカーネルＫＮを作成する。

【0093】

作成部ＳＳによる上記の作成は、２つの地点を比較するとき、その傾斜角ＫＫの正接に比例してより高い位置における土砂の位置エネルギーが増加することから、土砂が流出したときの流出距離ＲＫは、傾斜角ＫＫの正接に応じて増加する、との性質を利用する。

【0094】

図１１に図示の画素値「１」の配置の方向は、平面上のどの方向へモルフォロジー変換を行うかという変換の向きを表す。中心から何画素分離れた位置まで画素値「１」が配置されているかというカーネルＫＮの幅は、何画素分の縮小及び拡大を行うかという変換の長さを表す。

【0095】

図１０に図示された画素（３、３）を基準に、下方向、右下方向、及び右方向へ高度が低下している。これにより、図１１に示されるように、カーネルＫＮは、上記した３方向へ伸びている。

【0096】

図１０で、画素（３、３）から右下方向へ高度が低下する度合いが大きいことから、即ち、正接の絶対値が大きいことから、図１１で、カーネルＫＮは、右下方向への幅が大きくなっている。

【0097】

ステップＳＴ５３：変換部ＨＥは、上記した傾斜角ＫＫを反映したモルフォロジー変換用カーネルＫＮを用いて、山間部の地滑り災害域ＳＡＪ（ステップＳＴ３７で判定。）について、モルフォロジー変換を実施する。

【0098】

モルフォロジー変換は、図形の変形に用いられることに加えて、ノイズの除去にも用いられる。具体的には、収縮処理では、隣接した他の画素が周囲に存在しないという孤立した画素を１画素より小さく収縮することにより除去する。他方で、膨張処理では、周囲の画像を膨張させることにより埋めることによって、微小な検出漏れを除去する。

【0099】

〈実施形態２の効果〉
上述したように、実施形態２の地滑り災害領域検出装置ＣＫでは、地滑り災害域を収縮させることにより、傾斜に沿った検出結果以外を除去する効果を得ることができ、他方で、その後に、全く同一のカーネルＫＮを用いて膨張処理を施すことにより、除去されずに残った、即ち、傾斜に沿った地滑り災害域を縮小前の状態に復元することが可能である。

【0100】

本開示の要旨を逸脱しない範囲で、上述した実施形態同士を組み合わせてもよく、また、各実施形態中の構成要素を適宜、削除し、変更し、または、他の構成要素を追加してもよい。

【産業上の利用可能性】

【0101】

本開示に係る地滑り災害領域検出装置は、山間部における地滑り災害域を検出する精度と同様な精度で、市街地における地滑り災害域を検出することに利用可能である。

【符号の説明】

【0102】

１ ＣＫ 地滑り災害領域検出装置、ＨＡ 判定部、ＨＥ 変換部、ＪＢ 地滑り災害域分布、ＫＥ 検出部、ＲＧ リモートセンシング画像、ＳＡ 算出部、ＳＡＪ 地滑り災害域、ＳＥ 生成部、ＳＧ ＳＡＲ画像、ＳＨ 取得部、ＳＨＭ 数値標高モデル、ＳＩＪ 地滑り災害域、ＳＳ 作成部。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】