Effectiveness of L-band Interferometric SAR for Land Cover Change Detection
竹内章司（広島工業大学）
Shoji TAKEUCHI (Hiroshima Institute of Technology)
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Abstract:The effectiveness of interferometric SAR (InSAR) for land cover change detection using L-band SAR like JERS-1/SAR was presented and discussed based on the results of feasibility studies about different kinds of land cover changes, deforestation in tropical rain forest, forest fire damage, pyroclastic flow by volcanic eruption, land slide, and urban damage by earthquake. These results suggest that coherence information is more effective in general for land cover change detection compared with intensity information and that L-band InSAR has high potential for detecting various kinds of land cover changes as well as for detecting crustal deformation. The result of this paper strongly suggests an effective and practical utilization of ALOS/PALSAR data for disaster or environmental monitoring based on InSAR technology. |
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１．はじめに 干渉SAR（InSAR）は，本来地殻変動抽出やDEM作成を主目的とする技術であるが，土地被覆状況の判別やその変化抽出にも有効に利用できることが次第に明らかになってきた．著者も，干渉SARの研究をはじめた当初から，コヒーレンス情報の土地被覆解析への有効性に着目し，森林地域での樹種判別１），熱帯雨林での森林伐採の抽出２） 等でのコヒーレンスの有効性を検討してきた結果，特にLバンドのJERS-1/SARによるコヒーレンスがこれらの目的に対する有効性が高いことを明らかにしてきた．また，共同研究者の米澤により，阪神淡路大震災における建物倒壊被害地の抽出に，CバンドのERS/SARによるコヒーレンスが有効であることが明らかにされている３）．これ以外にも，コヒーレンスの有効性を実証した論文は多数発表されている． このように，干渉 SARから得られるコヒーレンス情報が，種々の土地被覆解析に有効性を持つことはほとんど疑いのない事実と考えられる．したがって，今後に打ち上げが予定されているLバンドのALOS /PALSARのデータ利用に関しても，干渉SARの利用による土地被覆判別や変化抽出が，１つの重要な利用目的となることは確実であろう．ここでは，そのようなデータ利用を念頭におきながら，Lバンド干渉SARによる土地被覆変化抽出への有効性について，これまでの実証例を整理しながら議論する． ２．これまでの実証例 （１） 熱帯雨林における森林伐採地の抽出 本実証例については，すでに前回のInSAR研究会で発表した４）５） ．スマトラ島の一部を対象として，JERS-1/SARによるリピートパスペア，ERS/SARによるタンデムおよびリピートパスペアの計３種類のデータペアから得られるコヒーレンスを比較し，それぞれの伐採地抽出への有効性について検証した．その結果，Lバンドのリピートパスペアは，Cバンドのタンデムペアに匹敵する有効性を持つことが確認できた一方，Cバンドのリピートパスペアについては，その有効性がほとんど認められなかった．解析例を図１に示す． この結果は，植生密度の極めて高い熱帯雨林地域において， Lバンド干渉SARの持つ優位性を実証した点で，意義が大きいものと考えられる．現在の所，タンデム観測を行う衛星計画がすぐには実現しないため，当面リピートパスペアによる干渉に頼らざるを得ないことも，植生密度の高い地域でのLバンド干渉SARの優位性をさらに強調することになろう． （２） 森林火災被害地の抽出 森林火災は，森林伐採とともに森林バイオマスの減少をもたらす災害であり，その迅速・正確なモニタリングが必要である．天候に左右されないSARデータは，このような森林火災被害のモニタリングにも有効に利用できることが期待される．しかし，これまでの実証例では，後方散乱強度の変化から火災地を抽出することは困難とされてきた６）７）． 著者らは，岡山県で1994年に発生した森林火災を事例として，JERS-1/SARのコヒーレンスによる火災地抽出の可能性を検証した結果，その有効性を確認するに至った８） ．これは，（１）の森林伐採と同様，焼失地域のコヒーレンスが火災前に比べて大幅に上昇するためである．一方，後方散乱強度の変化は相対的にかなり小さく，焼失地域のパタンを抽出するには，後方散乱強度よりコヒーレンスの方が有効であることが示された．CバンドSARについてはまだ実証を行っていないが，コヒーレンスは火災後の植生回復状況にもかなり影響されることがわかっており，Cバンドの干渉性が植生に対しては一般的に悪いことを考慮すると，火災後時間が経ってから観測した場合には，CバンドSARの適用はかなり困難であることが予想される． （３） 火山噴火による火砕流の検出 本実証例については，今年のリモートセンシング学会での発表例がある９）．雲仙普賢岳の噴火による火砕流が頻発した時期および火砕流が終焉したあとの時期での JERS-1/SARによるコヒーレンスを調べた結果，火砕流発生時期では周囲に比べてコヒーレンスが非常に低くなる一方，火砕流終焉後では大幅に上昇することが認められた．著者らも，解析事例をさらに増やして同様の検証を行った結果，火砕流検出に対するJERS-1/SARのコヒーレンスの有効性を確認した１０）．解析例を図２に示す． コヒーレンスによる火砕流検出の物理的根拠は，火砕流発生に伴う地表面の時間的不安定性にある．したがって，火砕流発生に伴う地表面の変化を的確に捉えるためには，火山灰や溶岩流の堆積地において，通常の状態（火山活動がない時の状態）での干渉性が高いことが必要条件となる．また，火山活動は通常山岳地帯で起こるため，斜面の斜度，方向，複雑さ等の要因が干渉性を悪化させることも予想されるので，雲仙普賢岳以外の火山においても，実証研究を積み重ねることが必要であろう． （４） 地すべり・斜面崩壊の検出 変動が非常に緩やかな地すべり地域の検出に関しては，これまでにJERS-1/SARの干渉により変動量の抽出が行えたことが報告されている１２）．一方，地震，山崩れ等による斜面崩壊地の検出に関しては，干渉SARにより検出ができた事例は著者の知る限り見当たらない．これには，斜面崩壊の規模や，崩壊地における急峻な地形などが障害となっているものと考えられる． 著者らは， 1999年の台湾集集地震により非常に大規模な崩壊が起こった九十九峰（Houu-Yan-Shan）において，CバンドのERS/SARによるコヒーレンスの利用を試みたが，斜面崩壊が起こりほとんどの樹木が失われた後においても，コヒーレンスは崩壊前と同様に非常に低く，崩壊地の検出は困難であった．一方，後方散乱強度により，部分的ではあるが崩壊地の検出が可能であることも同時に示された１１）． 本事例は， Cバンドの干渉SARは，たとえ植生被覆がなくても，急峻な地形を持つ地域では適用困難であることを示唆している．LバンドSARにより検出に成功した実証例はまだないが，（３）で述べた雲仙普賢岳の事例を考慮すると，今後のALOS/ PALSARデータにより斜面崩壊地の検出が可能になることも期待される．これまで，干渉SARが適用しにくいとされてきた山岳地域での有効性の検証が，今後重要な課題の１つとなるであろう． （５） 地震による都市被害地域の検出 冒頭に述べたように，CバンドのERS/SARのコヒーレンスにより，大地震による都市域の建物倒壊による被害地域の抽出が行えることが明らかにされている３）１１）．一方，スポット等の光学センサでは，このような被害地域の抽出は困難であった１１） ．この理由としては，建物の倒壊が部分的に起こるため，それによる土地被覆の変化はセンサの１視野内の一部分に限られるためと考えられる．光学センサでは，１視野内の大部分の土地被覆が変化しないと検出が困難であるのに対し，SAR画像の場合には，後方散乱特性の変化が部分的であっても位相が変化するため，コヒーレンスの低下が起こると考えられる．なお，インド・グジャラート地震においては，ランドサットETM+データにより被害地域が検出されているが１３），この場合には，建物倒壊の割合が非常に高かったこと（80％程度，ちなみに阪神淡路大震災では30％程度と考えられる）が反映したものと考えられる． 以上のような要因を考えると，理論的には，波長の短いCバンドの方が，建物倒壊により敏感に反応することになる１４）．しかし，実際に，JERS-1/SARのコヒーレンスを用いて同様の解析を行った結果，少なくとも阪神淡路大震災では，ERS/SARによる結果とほとんど変わらない結果が得られることが確認された１５）．ただし，コヒーレンスの変化は，建物倒壊の規模にも影響を受けることが予想されるので，本事例のみで，LバンドとCバンドが同じであると結論づけることは危険であろう． 一方，地震による地殻変動抽出では，阪神淡路大震災におけるJERS１６）とERS１７) のSARによる解析事例から，Lバンドが優位であることは明らかである．したがって，もし，地震による土地被覆変化抽出においてLバンドとCバンドが同等の能力を持つとなれば，地殻変動抽出とセットで考えた場合，地震に関する応用に関しては，LバンドSARの優位性はより確実なものとなろう． ３．まとめ 以上，いくつかの実証例を整理しながら，種々の災害や環境変動に伴う土地被覆変化の抽出における Lバンド干渉SARの有効性について考察した．これまでの様々な実証例から，干渉SARの利用による土地被覆解析は，SARデータの利用方法の中で，１つの重要な位置を占めるに至っていると考えられる．このようなSARの利用方法に関しても，Lバンドの優位性はかなり明確になっており，今後のALOS/ PALSARのデータ利用に大きく貢献することが期待される． 干渉SAR技術が効果的に利用出来るかどうかについては，衛星の軌道制御やSARセンサの観測モードに関する運用形態も大きく影響を及ぼす．したがって，ALOS/PALSARの打ち上げ後の運用に関しては，干渉SAR技術の効果的な利用を考慮に入れることを強く希望したい． 引用文献 1)S.Takeuchi, and C.Yonezawa, Utilization of Coherence Information from JERS-1/SAR for Forest Type Discrimination, Proceedings of IGARRS’97,1997.8. 2)竹内, JERS-1/SARによる熱帯雨林の伐採モニタリングのためのコヒ-レンスの有効性の検討，写真測量とリモートセンシング，39巻，６号，pp51-58，2001.1. 3)C.Yonezawa and S.Takeuchi, Decorrelation of SAR data by urban damages caused by the 1995 Hyougoken-nanbu earth- quake,INT.J.REMOTE SENSING, vol.22, no.8, 1585 ?1600, 2001.5. 4)竹内，熱帯林変動モニタリングにおけるコヒーレンスの利用−パート２：CバンドSARの場合，Workshop「InSARとその応用」論文集，2000.9. 5)S.Takeuchi Y.Suga, M.Yoshimura, A Comparative Study of Coherence Information by L-band and C-band SAR for Detecting Deforestation in Tropical Rain Forest, Proceedings of IGARSS2001,2001.7. 6)菅，小黒，竹内，小西，光学センサと合成開口レーダデータによる山火事跡地の検出，日本リモートセンシング学会，第27回学術講演会論文集，225−226，1999.11. 7)加藤，小原，陰山，北海道西興部村森林火災及び岩手県軽米町森林火災，衛星データによる災害解析事例，37−99，衛星リモートセンシング推進委員会災害モニタチーム． 8)山田，竹内，干渉SARによる森林火災被害地のモニタリング−岡山県玉野市の森林火災の解析事例−，日本リモートセンシング学会第31回学術講演会論文集，255−256，2001.12. 9)照沼，西田，天田他，合成開口レーダーを用いた火砕流・ラハールの流下範囲抽出方法に関する研究，日本リモートセンシング学会第30回学術講演会論文集，pp245−246，2001.5. 10)竹内，山田，干渉SARを用いた火山活動による地表面変動の抽出−雲仙普賢岳噴火における解析事例−，日本リモートセンシング学会第31回学術講演会論文集，261−264，2001.12. 11)S.Takeuchi, Y.Suga, Y.Oguro, A.J.Chen, C.Yonezawa, Verification of InSAR Capability for Disaster Monitoring ? A Case Study on Chi-Chi Earthquake in Taiwan− ，Proceedings of The 21th Asian Conference on Remote Sensing，pp738-743，2000．12. 12)H.Kimura and Y.Yamaguchi, Detection of Landslide Areas Using Satellite Radar Interferometry, Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, Vol.66，No.3, 337-344, 2000.3. 13)田中,杉村他,インド・グジャラート州地震被害に関するリモートセンシング,RESTEC47号,10−14． 14)H.A.Zebker and J.Villasenor, Decorrelation in interferometric radar echoes. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 30, 950-959 1992. 15)米澤，竹内，建造物倒壊地域におけるSAR画像の相関の低下についての定量的評価，日本リモートセンシング学会第31回学術講演会論文集，105−106，2001.12． 16)M.Murakami, S.Fujiwara and M.Tobita., Synthetic aperture radar interferogram of the 1995 Kobe earthquake and its geodetic inversion. Geophysical Research Letter, 24, 2327- 2330,1997. 17)米澤，竹内,CバンドSARデータの干渉を用いた日本列島における地形変動抽出のための実験的検討，測地学会誌，46巻，2号，pp109-124，2000.7.
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