多時期フルポラリメトリSAR差分による都市変化抽出片岡恒之輔, 中野友輔, 田川新之助, 渡辺万理子, 中川雅史 [email protected] , [email protected] 芝浦工業大学工学部土木工学科ジオインフォマティクス研究室 ■概要災害状況の把握や都市の状態を把握するうえで，都市モニタリングは重要な課題である．そこで、本研究では，天候や季節に左右されることなくデータを取得することができるSARデータに着目し，既往の研究の2時期（多時期）SARデータのPAULI分解，差分処理により，災害状況の把握や地図更新のための都市の変化抽出を行うことを目的とした． ■研究背景 ■実験・結果 SARデータのレジストレーション後の画像・災害モニタリング・地図データ更新 2008/08/09と2009/10/12の PALSARデータのレジストレーション画像地震後地震前ハイチ地震の被害観測データ取得・都市を対象とした変化検出の自動化手法が求められている ■手法平均化後の差分処理多偏波SARデータのレジストレーションタワーマンション豊洲フロントＰＡＵＬＩ分解スペックルノイズの抽出・フィルタリング ①2時期 2時期（多時期）データの画像差分可視域画像（目視判読用） ■結論変化抽出・2時期（多時期）SARデータの差分処理により都市の変化抽出を行うことができた． ■入力データ以下の8時期のPALSAR データを使用した H H VH ②平均化後 H V ・2006/10/17 ・2008/08/24 ・2008/10/09 ・2008/11/24 ・2009/04/24 ・2009/08/27 ・2009/10/12 ・2010/08/30 V V 多偏波SAR（HH,HV,VH,VV)で得られた2時期（多時期）の4偏波データを入力データとした．・平均化することにより、画像が安定し、さらに平均化後に差分処理することによって、差分精度も向上した都市の属性識別が可能になれば、土地被覆が変化しているのかという判断が可能になり、さらなる変化抽出の精度が上がる ■謝辞本研究は、独立行政法人宇宙航空研究開発機構(JAXA)の「ALOSデータの利用公募型研究」の支援を受けて行われています. SHIBAURA INSTITUTE OF TECHNOLOGY NAKAGAWA – Geoinformatics Lab.