報告書番号

SS25012

タイトル（和文）

合成開口レーダーを用いた大型台風通過時の浸水域の推定

タイトル（英文）

Synthetic Aperture Radar-Based Estimation of Flooded Areas During Large Typhoon Passage

概要 （図表や脚注は「報告書全文」に掲載しております）

背景
近年、豪雨災害は増加傾向にあり、主に秋期に発生する大型台風の上陸に伴う浸水被害が各地で報告されている。浸水域における復旧作業遅延やそれに伴う停電長期化を避けるためには、被害の状況を広域かつ迅速に把握する必要がある。合成開口レーダー（SAR）は、マイクロ波を照射して地表からの反射波を観測することで、昼夜や天候を問わずに地上の状況を広域に把握することができる。これまでの研究でSARデータは浸水域の把握に有効であることが示されてきたが、浸水域を非浸水域から判別するための閾値や自動で抽出する方法は十分検討されていない。また、樹木や建物に覆われた上空から観測できない区域での浸水可能性の推定方法も検討されていない。

目的
SARデータを用いた浸水域を抽出するための閾値の決定、自動処理方法の有効性の確認、および樹木や建物に覆われた区域での浸水可能性の推定手法の構築を行う。

主な成果
1. 浸水指標値の時系列変化にもとづく閾値の検討
令和元年東日本台風によって浸水被害を受けた埼玉県入間川流域を対象として、SARデータから浸水を抽出するための指標値である後方散乱係数の時系列的な変化を分析した。浸水した水田や河川敷では台風直後に水域と同じレベルまで指標値が大きく低下することが明らかとなり、それらの値を参照して浸水域と非浸水域の閾値を決定した。
2. 閾値による浸水域の抽出と自動処理方法の有効性の検討
時系列データから決定した閾値を適用して浸水域の抽出を試みた結果、台風直後のSAR単画像では後方散乱係数が小さい非浸水域（ゴルフ場など）が検出されていたのに対し、台風前後のSAR差分画像ではそれらを除外することができた。また、差分画像で発生した都市部における微小なノイズをフィルター処理で除去した結果、浸水域が精度良く抽出できた。さらに、差分画像に自動二値化手法である大津法を適用した結果、閾値を適用した場合とほぼ同様の結果が得られ、自動処理の有効性が確認できた。
3. 樹木・建物被覆域における浸水可能性の推定
上空から水域を観測できない樹木や建物に覆われた区域について、SARで抽出された浸水域の重心からの距離、河道中心線からの距離、洪水浸水想定区域のデータをもとに、ロジスティック回帰分析を用いた浸水可能性を推定するための手法を提案した。本手法により潜在浸水域を推定し、SAR画像から抽出した水域と土地の状態を比較した。SAR画像から抽出した水域は約77%が農地であり、市街地は1%程度と少なかったが、潜在浸水域では農地が約41％、市街地が約45％となっており、提案手法はビルに覆われた市街部分の浸水域の推定に有効であると考えられた。

今後の展開
台風以外の線状降水帯等も含めた浸水被害への適用可能性を検証するとともに、災害対応で配信される観測波長域の異なるSAR衛星への適用拡大をはかる 。

概要 （英文）

Large typhoons, which primarily occur in autumn, and associated heavy rainfall often cause severe flooding, leading to prolonged power outages and delays in infrastructure recovery operations. Rapid and wide-area identification of inundated zones is essential for effective disaster response. Synthetic Aperture Radar (SAR), which uses microwave signals to observe surface reflections, enables all-weather and day-and-night monitoring, making it highly suitable for flood detection. Although previous studies have demonstrated the effectiveness of SAR data for flood mapping, optimal threshold settings and automated processing methods remain insufficiently explored, particularly for areas obscured by vegetation or buildings.
This study investigates threshold-based and automated approaches for extracting flooded areas during typhoon events using Sentinel-1 SAR data. Time-series analysis of VV-polarized backscatter coefficients revealed significant reductions immediately after typhoons, with water surfaces typically showing values around -14 dB and difference images between pre- and post-event scenes indicating a threshold near -3.5 dB. Applying these thresholds improved flood delineation accuracy, and automated binarization using Otsu's method produced comparable results. Furthermore, a statistical model incorporating flood hazard maps, river proximity, and extracted flood centroids was developed to estimate potential inundation in areas not directly detectable by SAR backscatter intensity, such as urban zones. Results suggest that SAR-based methods, combined with auxiliary data, can enhance flood mapping accuracy and support disaster management strategies.

報告者

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