航空写真や衛星画像を用いた classification や change detection は古くからあります。
それ故、手法は多数あり、目的や要求精度などによって自由に選択できる状況です。手元の洋書には、change detection のみで8つの手法が紹介されています。
以前に拝見した国総研さんのレポートに、以下の案内がありました。
合成開口レーダ(SAR)画像による土砂災害判読の手引きの作成
関連資料はコチラ↓
２偏波SAR 画像による大規模崩壊及び河道閉塞箇所の判読調査手法(案)
災害時における衛星画像等の活用を促進
2時期の強度画像を用いた目視による崩壊個所の検出作業です。change detection の一つなので、要求される技術レベルは（目検索であれば）低い方です。入社当時、LANDSATデータを画像化してPhotoshopでRGB合成していた、そのような作業と同レベルですね。
昨年の台風19号のように短時間かつマンパワーを必要とする広域災害が今後も発生すると想定されるため、各自治体で分散実施できるように手引きにまとめられたのかもしれません。※今月の SAR は現行体制のままのようです。
残念ながら PSIｎSAR のような、いくつかの分野に展開できる作業は含まれていません。相対的に高度であることや、現行体制の諸事情？により展開されないのでしょう。で、マンパワーの必要な「作業」のみを外に出す形になるのだと想像しています。
現在、Detection では使用するソースの多様化、高次元化により、コンペ等で機械学習による精度向上が競われているところです。近い将来、マンパワーが機械学習に取って代わるでしょう。民間も売れる技術を整備しなければならないのですが、「SAR って何？」という executives が占める会社では現状、「作業」すら難しい状況です。
ま、ここは他社さんに任せましょう。
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