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LICENSE
README.md
add_height_vector.py
clip_shape.py
create_comp_image.py
create_four_comp.py
extract_land_slide_area.py
four_component.py
grid_data.py
rpart.R
scattering_matrix.py
trans_vector.py

README.md

マップ :危険木マップ 対象 :熊本地震(阿蘇大橋付近データ) 入力データ : 災害前SARバイナリ(HH偏波)データ :Obs15_00-04.mgp_HHm 災害前SARバイナリ(HV偏波)データ :Obs15_00-04.mgp_HVm 災害前SARバイナリ(VV偏波)データ :Obs15_00-04.mgp_VVm 災害前諸元データ :Obs15_00-04.mgp_HHm_info 災害後SARバイナリ(HH偏波)データ :Obs09_00-04.mgp_HHm 災害後SARバイナリ(HV偏波)データ :Obs09_00-04.mgp_HVm 災害後SARバイナリ(VV偏波)データ :Obs09_00-04.mgp_VVm 災害後諸元データ :Obs09_00-04.mgp_HHm_info 数値標高ファイル :kumamoto_dem.shp 教師データ :教師データ.shp 決定木データ :決定木データ.csv

1.単偏波合成画像(災害前)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)

2.単偏波合成画像(災害後)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)

3.土砂崩れ領域画像の生成

コマンド:python3.6 extract_landslide_area.py in_file_before in_file_after out_path [--threshold THRESHOLD] [--filter_size FILTER_SIZE FILTER_SIZE]

in_file_before :災害前単偏波合成(RGB)画像(.tif) in_file_after :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:大津の二値化 FILTERSIZE :1

4.ラスタベクタ変換(土砂崩れ領域)

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

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

5.表面散乱(Ps)画像(災害後)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)

6.オブジェクト分類

・eCognition(有償ソフト)※により教師データ(空中写真から判読した斜木等のサンプルデータ)から オブジェクト分類を実施 ※http://www.infoserve.co.jp/Trimble/eCognition_Developer.html

出力結果:data/output/オブジェクト分類後データ.shp

7.土砂崩れ領域によるフィルタリング

コマンド:python3.6 clip_shape.py in_mesh in_mask out_path

in_mesh :オブジェクト分類後ベクタ(.shp) in_mask :土砂崩れ領域ベクタデータ(.shp) out_path :出力ディレクトリ

出力結果:data/output/斜め木.shp

8.決定木解析

・崩壊地と斜木を分けるための決定木解析を行うため、Rスクリプト※を実行

※Rのインストールが必要 https://qiita.com/daifuku_mochi2/items/ad0b398e6affd0688c97

スクリプト:rpart.R
入力データ:data/input/決定木データ.csv

9.斜木と崩壊地の分類

・オブジェクト分類後の「GLCM_Homog_3」の値が0.07以上か未満かで斜木と崩壊地を分類

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