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README.md
add_height_vector.py
clip_value.py
create_comp_image.py
create_four_comp.py
extract_flooded_area.py
four_component.py
grid_data.py
scattering_matrix.py
trans_vector.py

README.md

マップ :農地の被害状況の把握マップ 対象 :東日本大震災(仙台空港付近データ) 入力データ : 災害後SARバイナリ(HH偏波)データ :Sendai01.mgp_HHm 災害後SARバイナリ(HV偏波)データ :Sendai01.mgp_HVm 災害後SARバイナリ(VV偏波)データ :Sendai01.mgp_VVm 諸元データ :Sendai01.mgp_HHm_info 数値標高ファイル :sendai_dem.shp

1.単偏波合成画像の生成

コマンド:python3.6 create_comp_image.py in_file_hh in_file_hv in_file_vv in_file_info out_path filter_size_az filter_size_gr

in_file_hh :災害後SARバイナリ(HH偏波)データ(.mgp_HHm) in_file_hv :災害後SARバイナリ(HV偏波)データ(.mgp_HVm) in_file_vv :災害後SARバイナリ(VV偏波)データ(.mgp_VVm) in_file_info :災害後諸元データ(.mgp_HHm) out_path :出力ディレクトリ filter_size_az :マルチルックサイズ(アジマス方向) filter_size_gr :マルチルックサイズ(グランドレンジ方向)

2.浸水領域画像の生成

コマンド:python3.6 extract_flooded_area.py in_file out_path [--threshold THRESHOLD] [--filter_size FILTER_SIZE FILTER_SIZE]

in_file :災害後単偏波合成(RGB)画像(*.tif) out_path :出力ディレクトリ THRESHOLD :閾値 ⇒ [0 255] (0(デフォルト):大津の二値化) FILTERSIZE :フィルタリングサイズ

3.ラスタベクタ変換(被害領域)

コマンド:python3.6 trans_vector.py in_file out_path dem_file flood

in_file :浸水領域画像(.tif) out_path :出力ディレクトリ dem_file :数値標高ファイル(.shp)

4.ラスタベクタ変換(非被害領域)

コマンド:python3.6 trans_vector.py in_file out_path --non_damaged dem_file flood

in_file :浸水領域画像(.tif) out_path :出力ディレクトリ dem_file :数値標高ファイル(.shp)

5.浸水領域の再抽出(標高フィルタ)

コマンド:python3.6 clip_value.py in_file out_path min_height max_height

in_file :非浸水抽出ベクタ(*.shp) out_path :出力ディレクトリ min_height :-1 max_height :2.5

6.浸水領域の画像化

・3.、5.で抽出した浸水領域ベクタを画像変換する(ピクセル値は標高)

出力結果:data/output/浸水領域画像(標高フィルタ).tif

7.体積散乱(Pv)画像の生成

コマンド:python3.6 create_four_comp.py in_file_hh in_file_hv in_file_vv in_file_info out_path filter_size_az filter_size_gr

in_file_hh :災害前SARバイナリ(HH偏波)データ(.mgp_HHm) in_file_hv :災害前SARバイナリ(HV偏波)データ(.mgp_HVm) in_file_vv :災害前SARバイナリ(VV偏波)データ(.mgp_VVm) in_file_info :災害前諸元データ(.mgp_HHm) out_path :出力ディレクトリ filter_size_az :マルチルックサイズ(アジマス方向) filter_size_gr :マルチルックサイズ(グランドレンジ方向)

8.瓦礫の抽出

・教師付き分類を用い、瓦礫を抽出する

入力データ:体積散乱(Pv)画像
教師データ:data/input/教師データ.shp
    ガレキ:
        Google Earthで災害当時の衛星画像を見ながら、ガレキであると思われる地点をサンプリング
    
出力結果:
    ラスタ:data/output/瓦礫画像.tif
    ベクタ:data/output/瓦礫領域.shp

9.圃場ポリゴンの空間結合

・圃場ポリゴンに浸水域の有無・標高平均を空間結合にて算出した結果 ※浸水域のデータは、3.、5.のポリゴン データを使用

出力結果:data/output/浸水領域(農地).shp

・圃場ポリゴンに抽出したガレキの有無・総面積を空間結合にて算出した結果 ※ガレキのデータは、瓦礫画像.shp を使用

出力結果:data/output/瓦礫領域(農地).shp

10.出力結果をWeb可視化ソフトで閲覧

・docs/アークチーム補足資料_アプリ説明.pdfを参照

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