Case技術・事例紹介

インフラモニタリングのための輝度領域超解像と
PSIワークフローの統合

テラフェーズ　大串文誉
東京科学大学環境・社会理工学院　宮本崇

概要

永続散乱体干渉SAR（PSI）は、衛星SARの時系列データを用いて地表や構造物の長期的な変位を計測する手法である。一方、橋梁や堤防などのインフラを対象とする場合、変位情報だけでなく、対象構造物の形状や永続散乱体の分布を視覚的に把握するための輝度画像も重要となる。本研究では、Sentinel-1の複数時期のSAR画像を利用し、従来型の超解像技術をPSIワークフローへ統合することで、干渉処理に影響を与えずに輝度画像の空間的な判読性を向上させる方法を検討した。

1. 背景と目的

Sentinel-1のIWモードは広域を定期的に観測できる一方、橋梁や堤防などの比較的細い線状構造物を詳細に判読するには空間解像度上の制約がある。そこで本研究では、複数時期の観測画像に含まれる微小な位置ずれを利用して輝度画像を高解像度化し、既存のPSI解析結果と組み合わせてインフラモニタリングの判読性を向上させることを目的とした。

2. 研究手法

複数時期のSentinel-1 SLC画像から輝度情報を抽出し、画像間の微小な位置ずれを推定した。その後、複数画像の情報を統合するモデルベースの超解像処理を適用し、高解像度の輝度画像を生成した。本処理は輝度領域のみを対象とするため、インターフェログラム、コヒーレンスおよび変位推定などのPSI処理結果には変更を加えない。また、機械学習のための学習データを必要とせず、既存のPSI処理パイプラインに追加可能な構成としている。

図1. 複数時期SAR画像を用いた超解像処理とPSIワークフローの概要

2. 主な結果

超解像処理により、元の観測画像と比較して橋梁や堤防などの線状構造物の輪郭がより明瞭になり、構造物周辺の空間的な特徴を把握しやすくなることを確認した。

図2. 元の観測画像と超解像処理結果の比較

また、超解像性能は使用する画像間の微小な位置ずれの特性に影響されることが確認された。特に、複数時期の画像に適度なサブピクセル単位の多様性が含まれる場合、より効果的な解像度向上が期待できることが示された。

図3. 橋梁および堤防を対象とした超解像処理結果の比較

4. まとめ

本研究では、複数時期のSentinel-1画像を用いた輝度領域の超解像処理をPSIワークフローに統合する方法を検討した。その結果、干渉処理のプロセスを変更することなく、橋梁や堤防などのインフラ構造物の視認性を向上できる可能性が示された。本手法は学習データを必要としないモデルベースのアプローチであり、既存のPSI解析を補完する画像判読支援技術としての活用が期待される。

謝辞

本研究は、内閣府総合科学技術・イノベーション会議（CSTI）が主導する戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）第3期「スマートインフラマネジメントシステム」（JPJ012187）（管理法人：土木研究所）の委託業務の一環として実施されました。また、本研究では欧州宇宙機関（ESA）より提供されたSentinel-1データを使用しました。ここに記して関係機関に感謝いたします。