Research Topics: 研究内容・テーマ例

これまでの研究紹介で触れてきた通り、InSARにおける大気伝搬遅延効果はまだ研究がそれほど進んでおらず、地殻変動研究のための補正手法開発という観点でもまだまだ研究が必要です（過去20年以上取り組まれてきましたが、いまだ解決していません）。本研究室では他機関の研究者とも連携しながら、数値気象モデル（例えばKinoshita et al. (2013, J. Geodesy)）や衛星観測データなど使えるものは使って、InSAR大気伝搬遅延の補正手法確立を目指して研究しています。最近ではGNSSによって得られる大気遅延情報を基にしたInSAR大気遅延補正モデルを開発し、その有効性を示しました（Kinoshita 2022, IEEE TGRS）。

また最近ではSAR時系列解析における変位シグナルの検出精度向上と客観化を目指し、異常検知手法によるシグナル抽出を目指した研究も行っています。

すでに10年にわたる観測データアーカイブが利用可能なALOS-2の高分解能・高干渉度SARデータを用いて、中央構造線断層帯における地震間変位の検出に取り組んでいます。中央構造線における地震間変位はそもそも非常に小さい（年間数mm）と考えられており、標準的なInSAR時系列解析では検出が困難です。本研究では上述の大気遅延補正手法に加え、プレート回転運動による影響の補正、2011年東北地方太平洋沖地震での余効変動の補正など種々の補正を適用することでGNSS観測と遜色ない観測精度を実現しました。今後も観測データの追加や解析手法の改善、変位モデリング手法の高度化などを通じて中央構造線を含む南海トラフエリアの断層運動解明を目指しています。

上記の研究では集中豪雨を研究対象としましたが、今度は気象条件が揃った時に山の尾根から風下方向に向かって伝搬していく山岳風下波をInSARで捉えた事例です。この研究では、2019年10月現在も運用中のALOS-2/PALSAR-2が広域観測可能なScanSARモードという観測モードで得られたSARデータをInSAR解析に用いています。対象は北海道と東北で生じた山岳風下波の2例で、いずれの事例も静止衛星の可視画像に山岳風下波に伴う雲列が見えており、InSARでも同様のものが見えた結果となっています。特筆すべき点の一つ目は、これまで山岳風下波の空間分布を捉えるには衛星可視画像の雲列を見る他なかった（他には定点観測のラジオゾンデやLiDARなど）ものが、水蒸気の空間的不均質を見ることで捉えられることを明らかにした点です。二つ目はInSARにおいて山岳風下波がどのような振幅・形状で現れるかの事例を示し、また数値気象モデルによる再現実験でそれなりに再現可能であることを示したことで、InSARを地表面変位研究に用いる際の補正可能性の道筋を示したことです。

InSARにおいて地表面変位などの変動要因と大気水蒸気による影響を分離できれば、InSARによる大気水蒸気の高分解能マッピングが可能になります。この研究ではそのInSAR水蒸気情報を用いて、天気予報などで使用されている数値気象モデルに取り込む（データ同化する）ことにより、降水などの再現性・予測精度を向上できるかについて研究しています。

データ同化には観測・モデル双方の誤差情報が不可欠です。本研究では始めにJAXAのL-Band SARであるALOS-2データを用いて、L-band SARの水蒸気（正確には可降水量、Precipitable Water Vapor）の観測精度を評価しました（Matsuzawa and Kinoshita, 2021 Remote Sensing）。その際、L-Band SARで深刻な影響を及ぼす電離層擾乱の影響に対しては、Split Spectrum法という補正手法により取り除いています。

今後の研究では実際にデータ同化を実施し、InSARデータの気象シミュレーションへの有用性について評価を行う予定です。

本研究ではInSARだけではなくSAR強度情報や偏波情報も駆使して、発災直後の土砂災害被害状況の迅速な把握を目的にその手法開発を行なっています。土砂災害に対しての研究はSARでも数多くされてきていますが、検出精度、汎用性、迅速性、災害対応現場での実用性など多くの課題が残っていることも事実です。本研究ではこれらの課題に対して取り組み、実用性の高い手法開発を研究しています。

Fig. 4はSentinel-1衛星のSARデータを使用して推定した土砂移動箇所の推定結果です。機械学習や深層学習の技術も活用して、発災後迅速に適用可能でかつ高精度な手法の開発を目指しています。

2014年に打ち上げられたSentinel-1を始めとして、open&freeなSARデータは今後ますます増加していくことが期待されています。本研究ではそのような豊富なSARデータを時系列解析することで、大都市における地盤沈下を高精度に検出、リスク評価へ活用するための研究をしています。

年数cm程度のゆっくり変位が進む地すべりは、最終的に土砂崩落に至る危険性があり、その実態の解明およびモニタリング技術の開発が必要不可欠です。InSARは地すべりモニタリングにおいて期待されている技術のひとつではあるものの、まだまだ研究の途上にあります。当研究室でも地すべり現象に対する研究を進めており、将来的には防災に役立つような成果をあげるべく研究しています。

2020年の末頃から能登半島の北東部において、地震活動の活発化が確認されています。地震活発化と同時期より、GNSS観測により地殻変動が生じていることも確認されました。ただし能登半島北東部にあるGNSS観測点は数点しか存在せず、地殻変動の空間分布について十分に把握できているとは言えません。そこで本研究では空間分解能に優れるInSAR時系列解析を用いて、能登半島で生じている地殻変動の検出を行いました。左の図はSentinel-1のInSAR時系列解析により得られた地殻変動速度の図で、最大2cm/year程度の地殻変動が半島北東部で生じている様子が確認できます。

また2024年1月1日に発生した令和6年能登半島地震に対して、その後に生じている余効変動、特に余効すべり（afterslip）の検出を目的として、InSAR解析および粘弾性緩和のモデリングを行っています。