○米澤千夏（(財)リモート・センシング技術センター）・竹内章
司（広島工業大学）
Chinatsu YONEZAWA (Remote Sensing Technology Center of
Japan) and Shoji TAKEUCHI (Hiroshina Institute of Technology)
e-mail: chinatsu@restec.or.jp
Abstract: The authors attempted to use ERS-1/SAR data for the purpose
of detecting urban damages by 1995 Hyogoken-nanbu Earthquake. The intensity
images obtained before the earthquake indicated urban structure clearly,
however, the structural pattern was unclear in the images after the earthquake.
Both norm type correlation coefficient of single-look intensity data and
complex correlation coefficient of single look complex data (coherence)
were computed. The data pairs between before and after the earthquake indicated
decorrelation at damaged urban area. The decorrelation by the earthquake
was detected obviously in comparison with the correlation of the data pairs
which interval did not include the earthquake occurrence. Collapsed built-up
area has not been recognized by optical sensor images like SPOT/HRV. The
result of this study suggests the usefulness of SAR data for urban disaster
observation.
1. はじめに
1995年1月17日に発生したM7.2の兵庫県南部地震は神戸市から芦屋市、西宮市に
かけての市街地の都市構造を建造物の倒壊・破損を含めて大きく破壊した。これまで
にも衛星リモートセンシングデータによる被害地域の解析は試みられており、光学セ
ンサであるSPOTによって大規模な火災による焼失地域は抽出されているものの、建造
物の倒壊まではとらえられていない。 ここでは神戸から西宮にかけての建造物被害地域のERS-1/SARデータによる抽出1)2)3
)について報告する。
2. 解析データ
使用したデータはERS-1/SARのパスーロウ：72-243のレベル0 データ（生デー
タ）である。兵庫県南部地震前の3つのデータ（取得日時：92年11月1日、93年9月12
日、94年10月12日）、および地震後の3つのデータ（取得日時：95年5月23日、96年5
月7日、96年2月27日）を用いた。
3. 強度画像の生成
レベル0データを１ルック複素SARデータに変換し、強度画像を生成した。平均
化後の地震前後の神戸市内から西宮にかけての平均化後の強度画像をFigure１（地震
前）とFigure ２（地震後）にそれぞれ示す。強度画像にみられる後方散乱特性は地震前と地震後で
は明らかに異なっていることがわかる。地震前後で強度画像に変化があったところは
被害集中地域とよく一致しているように見える。
Fig.1 Intensity image of Kobe city (12 Sep. 1993)2).
Fig.2 Intensity image of Kobe city (27 Feb. 1996)2).
4. 相関を用いた変化抽出
4.1 コヒーレンスおよび強度画像の相関
２時期のデータの相関を調べることによって２画像間の変化抽出を試みた。こ
こでは相関は複素相関より求められるコヒーレンスと1ルック強度画像のノルム相関
を用いた。相関の計算はそれぞれ4×20の小領域でおこなった。このとき画像間での
重ね合わせのずれを補正するため、基準画像の画素の周囲3x5について相関値を求め
、最大値をとる画素を最適画素とした。その後3x3で平滑化をおこなった。地震前同
士と地震前後の強度画像の相関をそれぞれFigure 3, 4に示す。
Fig.3 Intensity correlation computed from two data obtained before
the earthquake (12 Sep. 1993 and 1 Nov. 1992)2).
Fig.4 Intensity correlation computed from two data obtained before
and after the earthquake (12 Sep. 1993 and 27 Feb. 1996)2).
地震前後のデータ組み合わせでは、コヒーレンス、強度画像の相関とも神戸から
西宮にかけての地域で相関の値は低下する傾向が見られた。特に強度画像の相関では
、ベースライン長が短いデータ組み合わせでは神戸から西宮にかけての値は森林地域
よりも低くなる結果となった。Figure 5は9ｘ9のサンプル領域を神戸から西宮にかけての地域から3つ、それ以外の都市域か
ら3つ、各データ組み合わせにおいて同一領域で選択し、その平均値をコヒーレンス
と強度画像の相関値についてプロットしたものである。ベースライン長が短いデータ
組み合わせ（例えば139m）では地震前後のデータ組み合わせでの相関の低下は明瞭で
ある（Figure 5(a)）。ベースライン長が長いデータ組み合わせ（例えば997m）ではコヒーレンス、
強度相関とも都市域における相関の値が全体的に低下した（Figure 5(b)）。このことからコヒーレンスのみならず強度画像の相関においても、２つのデ
ータ間の干渉性が重要であるということができる。強度画像の相関がコヒーレンスと
同様な挙動をする理由としては、地表面変化によるスペックルパタンの変化が考えら
れる。
Fig.5 Intensity correlation vs. coherence of the sample areas
from urban district, Kobe city and its vicinity (denoted by filled symbols)
and other areas (denoted by open symbols). (a) indicates short and (b)
indicates long baseline distance data pairs. The red symbols are
derived from the data pairs before and after the earthquake, the green
derived from the pairs obtained before the earthquake, and the blue derived
from the pairs obtained after the earthquake3).
4.2 地震前後の相関と地震前同士の相関の比較
地震前後の強度画像の相関を、地震前同士ないしは地震後同士の画像の相関と
比較した。93年9月12日と92年11月1日取得データの相関値と93年9月12日と96年2月27
日取得データの相関値の和分の差(Normalized Difference)を計算し、3×3で平滑化後、一定値以上を示す画素を抽出した結果を対
象地域について切り出したものがFigure 6である。データ取得間に地震のないデータ組み合わせとの比較によって、地震前後
で後方散乱特性に変化があった地域がより明確に抽出されていることがわかる。
航空写真の詳細な判読結果である平成７年兵庫県南部地震災害現況図4）より
抽出した建造物被害地域をSAR画像にあわせて歪ませたものがFigure 7である。災害現況図とSAR画像上での後方散乱の変化地域は全体的によく一致してお
り、建造物の倒壊や火災による焼失などによる地表面の変化がSAR画像における後方
散乱特性の変化や干渉性の低下をひきおこしたことは明らかである。
Fig.6 Area where the computed normalized difference from fig.3
and 4 was higher than a threshold2).
Fig.7 Damaged urban area from aerial photograph2).
5. おわりに
兵庫県南部地震による建造物被害地域による地表面の変化は後方散乱にもあら
われ、強度画像の目視判読によってある程度認めることができた。さらにコヒーレン
スおよび強度画像相関を用いることによって変化のあった地域を一層明瞭に抽出する
ことができた。相関に大きな変化のあった地域は航空写真の判読結果とよく一致した
ことからも、大規模な建造物被害地域の抽出にSARデータ、特に相関の利用が有効で
あることが明らかとなった。データ間の相関を利用するには干渉性が良好なことが重
要であり、基線長は干渉性を大きく左右する。大規模な建造物倒壊地域の抽出はSAR
データの有効な利用例のひとつであり、今後諸外国の地震被害地域の解析等への応用
も期待できる。
謝辞
本研究で用いたERS-1/SARデータは宇宙開発事業団から研究目的で提供をうけ
たものである。ここに記して謝意を表する。
参考文献
1）米澤千夏, 竹内章司：SAR画像における地表の後方散乱特性の変化抽出,
(社)日本リモートセンシング学会第24回学術講演会論文集, pp.119-120, 1998
2) 米澤千夏, 竹内章司：ERS-1/SAR強度画像を用いた兵庫県南部
地震による建造物被害地域の抽出, 写真測量とリモートセンシング, Vol.37, No.4,
pp.57-61, 1998.
3) Yonezawa, C. and Takeuchi, S.: Detection of Urban Damage
Using Interferometric SAR Decorrelation, Proceedings of IGARSS'99 Symposium,
pp.925-927, 1999
4）国土地理院：平成7年兵庫県南部地震災害現況図（第・版）,国土地理院技術
資料, D-1-No.322, 1995