OEC CASE

事例紹介

SAR衛星観測データを用いた土砂災害検出システム実現可能性検証

研究成果展開事業 A-STEPトライアウト2020年度『SAR 衛星観測データ解析・伝送・共有による費用対効果の高い土砂災害検出システムの実現可能性検証』 北九州市立大学 国際環境工学部 準教授 山崎 進

リアルタイム処理

土砂災害後の人命救助は、時間との勝負になります。マシンスペックに依存しない高速画像処理技術を確立することで、広範囲での早期状況把握および対策方針の検討に貢献します。プログラム言語には、pythonとelixirを選定しています。

産学連携による取り組み

北九州市立大学 山崎先生の研究にプログラミング技術で支援しています。産学連携により、社会課題の解決を目指します。研究結果は論文で公開されると共に、各種学会で発表されます。また、取り組みは北九大の学内誌にも掲載されました。

複数のSAR衛星観測データの差分から、土砂災害をリアルタイムで検出するプログラムの実現可能性を検証

SAR衛星観測データの処理イメージ

2枚のSAR衛星観測データから画像差分を抽出し、土砂災害の発生個所を検出します。

検出には、pythonやelixirといったプログラム言語を用いての高速処理が実現できます。

検証のポイント

  • 広範囲における早期発見&状況把握
  • SAR衛星観測データの活用(天候に強い)※

    ※検証はSentinelのデータで行いますが、実装はQPS研究所のSARデータを想定
  • リアルタイム処理(高スペックマシンは不要)
  • 土砂災害 発生予測への発展

技術確立後の応用

  • 交通渋滞の検出と予測
  • 屋外駐車場の利用状況の可視化と予測からの売上需要予測
  • OEC AI駐車場利用状況管理システム「aki-doco」連携

    株式会社オーイーシー
    山田 太郎
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