近年、日本での大雨の発生数は増加傾向にあり、毎年のように各地で豪雨による災害が頻発しています。中国地方は斜面での安定性が低い風化花崗岩(まさ土)が広く分布しており、広島県では2014年8月の広島市北部での土石流災害、2018年7月の豪雨災害など数多くの土砂災害が発生しています。広域で多数の土砂災害が発生した場合、どこでどのくらいの土砂が流出したのかを把握することが、災害後の復旧計画や廃棄物処理計画を考えるうえで、非常に重要な情報となります。一般的に、土砂災害による流出土砂量を求めるには、航空レーザ測量によるデータが用いられます。土砂災害が発生する山の斜面では、土砂の浸食(崩壊)により災害後に標高は低くなります。このことを利用して、災害前と災害後に計測された地形データから標高の差分を求め、その累積値を流出土砂量として算出します。航空レーザ測量では、標高差を高解像度かつ高精度に求めることができる一方で、災害後に航空機を飛ばして新たに計測を実施する必要があること、また広域での災害では計測範囲が広くなることから、計測やデータ処理に膨大な労力と時間が必要でした。土石流による流出土砂量は崩壊面積と相関が高いことが、主に海外での研究事例から指摘されてきました。これはある意味当然で、大きな範囲が崩壊すれば、それだけ多くの土砂が流出することになるからです。本研究では、航空レーザ測量に頼らずに流出土砂量を素早く推定する方法を検討するために、2014年8月の広島市土砂災害(約150箇所)と2018年7月の広島県南部での土砂災害(約500箇所)で計測された航空レーザ測量データを分析し、土石流による崩壊面積と流出土砂量の関係を求めました。流出土砂量を崩壊面積で除すことで、各土石流での浸食深さを求めました。これらのデータの分布をみたところ、ある程度のばらつきはみられるものの、どの土石流でも浸食深さは平均的に0.78mと近似できそうなことがわかりました。私たちの空の上には数多くの人工衛星が飛んでいて、常に地球の様子を観測しています。衛星画像から土石流による崩壊箇所を特定することができれば、その崩壊面積に平均的な浸食深さを掛け合わせることで、迅速かつ簡単に流出土砂量を推定できると考えられます。日本の山地のように樹木の多い斜面が崩壊すると、土砂と一緒に植生が下流側に流出し、地表の土壌が現れるようになります。このような変化を衛星画像から抽出することで、土石流による崩壊箇所をある程度特定することができます。本研究では、衛星画像から正規化植生指標と呼ばれる値を算出し、災害前後の指標の変化から崩壊箇所の候補地を抽出しました。本来、衛星画像のみから崩壊箇所を特定できることが望ましいのですが、現段階では土砂災害による変化とそれ以外の変化を判別することが難しいため、本手法ではあらかじめ土砂災害の崩壊開始点を読み取っておき、災害前の地形データを用いた土石流による土砂氾濫シミュレーションを実施することで、土砂氾濫域を推定します。衛星画像からの候補地と推定された土砂氾濫域を重ね合わせ、両データから推定された範囲を崩壊箇所として抽出しました。この方法によって、高精度に土石流による崩壊箇所を抽出することができました。抽出された崩壊箇所に平均的な浸食深さ0.78mを掛け合わせることで、流出土砂量が計算できます。一般に衛星画像は撮影範囲が大きいため、広域での土砂量を簡便に推定することが可能です。本研究では、欧州が打ち上げた地表分解能10mの衛星画像(Sentinel-2画像)を用いて、2018年西日本豪雨災害で甚大な被害が発生した広島県南部での土砂量の分布を推定しました。広島県では、航空レーザ測量によって各市町の流出土砂量が求められており、その結果が災害から約2ヶ月後に公表されています。この計測値と本手法による推定値を比較することで、本手法の精度を確認しました。西日本豪雨災害で大きな被害をうけた熊野町川角5丁目での結果をみると、航空レーザ測量による土砂量の計測値は約1.6万m3であるのに対して、本手法による推定値は約1.7万m3と概ね一致することが確認されました。流出土砂量を比較すると、計測値は計約750万m3で、本手法では計約735万m3と推定されました。合計値や各市町での土砂量を比較したところ、両者はよく対応しており、本研究による推定値は、航空レーザ測量による計測値と高い精度で一致することが確かめられました。(1)広島県南部において推定された2018年西日本豪雨災害での流出土砂量の分布。本手法は個々の土石流による土砂量を正確に推定しようとしたものではないため、個別にみると誤差の大きな土石流もみられることに注意が必要ですが、広域での流出土砂量を推計するという目的に対しては、精度良く推定できることがわかりました。短時間で高精度な推定手法を目指して本研究は、広島県内で発生した2つの土石流災害によるデータを分析した結果であるため、地質条件の異なる他地域への適用は別途検討する必要があります。海外の災害事例データの傾向をみると、本研究による傾向と大差なかったことから、他地域へ適用したとしても大きく外れることはないと考えられます。本研究で使用した土砂氾濫シミュレーションでは、崩壊開始点を与える必要があるため、その読み取りに時間を要しています。現時点でも条件がそろえば数日程度で推定結果を得ることができますが、より短時間で結果を得るには、衛星画像のみから精度良く崩壊箇所を推定する技術の開発が必要です。本研究で使用した衛星画像は光学センサと呼ばれるセンサで観測された画像で、雲がかかった地域では地表の様子を調べることができません。日本の人工衛星であるだいち2号(ALOS-2)などが登載している合成開口レーダ(SAR)は、雲に影響されずに地表を観測することができます。現在、日本では高解像度な光学センサを登載した人工衛星だいち3号の打ち上げが予定されています。将来的には、SAR画像や高解像度な光学センサ画像による衛星画像の使用も視野に入れて、より短時間で高精度な推定値が得られる手法を検討していきたいと考えています。リモートセンシングによる災害把握等に関する研究を行っています。2014年広島市土砂災害をきっかけに、最近では土石流災害に関する分析も積極的に行っています。Journalは、学術系クラウドファンディングサイト「academist」の姉妹サイトです。学術界のさまざまな話題をお届けします。