SAR マニュアルと結果閲覧

 SARのマニュアル等です。
ALOS2 の SBAS の結果が、昨年より公開されていました。感覚的にはSENTINELと同様で、埋め立て地の沈下くらいしかわかりにくいのですが、少しは欧州に近づけたと思います。

• 衛星SARによる上下変動測量マニュアル | 国土地理院

国土地理院では、全国を対象とした干渉SAR時系列解析を基本測量として実施し、衛星SAR地盤変動測量成果として公開するとともに、衛星SARの観測データを用いた干渉SAR時系列解析結果を公共測量に活用するための「衛星SARによる上下変動測量マニュアル」を令和6年（2024年）6月に公表しました。

測量としての精度管理が求められています。素人でもソフトを利用すれば絵は作れますが、誤差や精度評価は必須であり、プロに成果を求めるのは自然です。 

•  衛星SAR地盤変動測量成果提供システム

欲しい点の時系列解析結果をグラフ表示可能です。2014年～2023年12月までの結果しかありませんが、今後継続的に更新されるのでしょう。

• （リモートセンシング技術を活用した道路土構造物の維持管理の効率化に関する研究開発）
  合成開口レーダー（SAR）の 道路土構造物の維持管理への活用マニュアル（案） 令和３年７月 
  manual29-9.pdf

少し古くなった感がありますが、基本的内容が整理されていましたので転記。
表2.3の「地すべり」は日本のように木が多い場合を想定しているのでしょう。EUではCバンドを利用していますので。
路面のXバンドは波長のみを考慮しているのだと思います。全反射しやすいので中央分離帯とかガードレールとの理解が適切でしょう。

表2.1, 2.2

衛星	期間	観測波長	分解能	観測幅	観測間隔	観測範囲
ALOS-2 (日本：JAXA)	2014～	L バンド 24cm	1×3m	25km	3～4 回/年	日本全域 8万円/枚
			3×3ｍ	50km
Sentinel-1 (EU：ESA)	2014 ～	C バンド 6cm	5×5m	80km	1～2 回/月	日本全域 無料
			5×20m	250km
TerraSAR-X （独＊DLR）	2007 ～	X バンド 3cm	1×2ｍ	10km		都市域中心 約 50 万円～/枚

表2.3

観測波長	L	C	X
のり面対策（アンカー）	◎	△	△
地すべり	◎	×	×
大規模切土	◎	△	△
片盛片切又は谷埋め盛土	〇	△	△
軟弱地盤上の盛土（路面）	〇	◎	◎
軟弱地盤上の盛土（のり面、周辺地盤）	◎	△	△
土石流、山腹崩壊	△	×	×
橋梁（参考）	△	△	◎

 

Open & Closed System

 Comparing open versus closed system weathering experiments using lithium isotopes - ScienceDirect

Open & Closed System の実験モデル図が描かれています。このような単純な形でも差が出ています。粘土鉱物の形成が意外と早い。
PHREEQCで計算しているので、Closed で水量を変えても合いそうな気がしますが。ま、基礎実験なのでケースを増やす方が良いのでしょうね。

SPH on GPU

DualSPHysics が v5.4 になって数カ月が経過しました。

このVerでは Variable resolution model が実装されています。これはありがたい（と思いながら理屈を読んでいません）。
取り急ぎ解きたい問題がないので、まだ触っていません。が、定期的に新しく発表された文献の内容が取り入れられ保守されているのは、良いコード、チームだと感じます。

そういえば手元の 弾塑性 SPH コードが OpenMP 止まりだったので、そろそろ GPU を使おうと思い立ちました。FP64を潤沢に使える環境ではないので、単精度でも問題ない箇所のみを OpenACC で変更します。Cell-linked list  の作成なら単精度で問題ありません。ドメインが大きくなければ粒子同士の距離計算も問題にならないそうですが、これは完全に理解していないのでひとまず対象外としました。で、そこをOpenACC化。RTX8000ですので、CC75でコンパイル。

動きました。約3倍の速度。まだ効率が悪いのでしょう。が、10日の計算が3,4日で終わるなら上等です。
ひとまず様子を見ましょう。

Vibe Coding

いわゆる生成AIが急激に進化したおかげか、ちょっとしたコードを始めから書くことが少なくなりました。

何をしたいか聞けば書いてくれるので、それを動くように修正するだけです。どんどん、書き方を忘れます。

設計方針を人が決めて指示すると、AIが実装してくれます。Vibe Coding と呼ばれるそうです。口頭の Sound Vibration から来てるのかと思いましたが、Vibes からだそうです。
ローコードやノーコードより楽なので、今後は技術者の手放せないツールの一つになるでしょう。今まではプログラムを書ける人と書けない人で扱えるデータ量や処理範囲の常識？が大きく異なっていましたが、これからは Vibe Coding のおかげで似通ってくるでしょうね。

まだ長文を書けないので複雑なプログラムには対応できていませんが、いずれ科学計算コードも最後まで書いてくれるようになるかもしれません。誰でも計算ができるようになると、現象の理解と発想の勝負になってくるのでしょうか？科学の原点に立ち返る時間が増えることに期待します。

崩壊インベントリの質

国内の地震時崩壊のインベントリを複数扱っていると、それらの質に差異があることに、今更ながら気づきました。

当たり前なのですが、大規模災害が発生した際に限られた時間でポリゴンを作るので、対象領域、判読元になる空中写真や衛星写真の解像度や質、作り方、製作者による判断は異なります。土砂災害に携わっている方々が作ればある程度は質は揃うと思いますが、GISやCADのオペさんが作っているとバラバラです。

属性データを眺めていて「おかしいな」と思った箇所を後輩君に聞いてみると、堆積物の下に隠れている部分を崩壊域として扱っていなかったり、3つくらいの崩壊がくっついていたり。分析で地域差が出ても、インベントリの質の差ではないかと疑いが生じます。分析前にポリゴンの修正は必須です。奇麗なデータ、希望です。

今日読んでいた文献でも、似たようなことが書かれていました。メモ( ..)φ

Landslide size matters: A new data-driven, spatial prototype - ScienceDirect

6.3. Sources of uncertainty

・composition of the team mapping the co-seismic landslide inventories.

・the quality of the support data upon which the mapping is undertaken.

– spatial resolution. Is it fine enough to be able to map?

– temporal resolution. Is it sufficiently close to the earthquake occurrence or is it far and therefore potentially containing subsequent unrelated landslides?

– are the satellite scenes covered by clouds?

– is the extent of the satellite imagery comparable to the extent of the landslide-affected area?

・ the technique used for mapping

– the subjectiveness of the mapping itself in case of manually digitized inventories.

– the error in the automatic or semi-automatic mapping procedure.

・ minimum resolved landslide size.

・ the classification (or not) of each landslide according to its types.

一番問題なのが作成チームの差です。どの程度の大きさまで崩壊地を拾うかは、後で揃えることが可能です。

機械的なポリゴンの修正方法を示されているのがコチラ。QGISを利用した詳細はわかりませんでしたが、探せば見つかるかもしれません。
Global Patterns of coseismic landslide runout mobility differ from aseismic landslide trends - ScienceDirect

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20250508
文献の1. oriented minimum bounding box は動きましたが、2.  Nyberg et al. によるcenterline tool はエラーで動きませんでした。どこか、操作を誤っているのでしょう。

地震時崩壊と水位

地震時崩壊について調べ始めました。

これまで、降雨に伴う崩壊、地震後の降雨による崩壊などを扱ってきました。が、地震時崩壊は初心者です。データを眺めていますが、一つ誘因が加わるだけでこうも解きにくくなるのか、という印象です。

おそらくですが、１イベントのみなら比較的簡単でしょう。先行降雨はその地域でほぼ均一とみなせるでしょうし、無視しても大きな影響はないかもしれません。が、複数イベントを比較すると、無視できなくなります。先行降雨大＋PGA小と、先行降雨小＋PGA大では、どちらが危険でしょうか？

文献を調べてみましたが、国内では複数のイベントを比較したものが見当たりませんでした。数か月前の学会誌においても、土質力学ではなく文学？と思えるような作品を見かけましたので、この分野は進んでいないのでしょう。
海外では複数のイベントを使って検討している文献を見かけました。土質力学的なアプローチもあります。

気になったのはコチラ。
Enhanced Rainfall‐Induced Shallow Landslide Activity Following Seismic Disturbance—From Triggering to Healing - Leshchinsky - 2021 - Journal of Geophysical Research: Earth Surface - Wiley Online Library

https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/cms/asset/0dbb06c1-b36e-414d-8a02-822d550a221b/jgrf21289-fig-0005-m.jpg

地震後の降雨による崩壊ですが、先行降雨も同じことだと思います。
複数時間の累積雨量を確率年で整理して特徴量にする、PGAを特徴量にする、程度のシンプルなデータから着手すべきなのでしょう。

3次元と2次元の安全率 その3

3次元、2次元簡易Janbuでの、c固定、安全率1.0に設定した逆算φの分布です。
1万弱のブロックに対し計算した中から、以下の条件に合致したケースを抽出しています。

・逆算φが１～90°の範囲内
・3次元、2次元共に計算完了
・2次元での連続セル（スライス）>=３

c = 1kN/m2

c = 5kN/m2

c = 10kN/m2

c = 20kN/m2

cを過大に設定すると、φが1度以下になり安全率=１が成立しません（FS1を超過する値しか取れなくなります）。cを上げるたびに成立する数が減っていきます。
3次元では段階的にφの分布が小さくなるように見えます。これは理解しやすい。
2次元では小さいφから減っていくように見えます。これは3次元に比べ分布が広いので、同じようにφの分布が小さくなりつつも、成り立たない小さなφが消えて行くバランスからでしょうか。他に要因があるのかもしれませんね。

いずれにしても、分布のピークがc = 1kN/m2とそれ以外で逆転しているように見えるのが面白い。cの設定によって3次元が2次元よりも見かけ上安全とも危険ともなる結果は、逆算の危うさを示しています。逆算では、3次元でも過度な期待は禁物ということです。

同様に、3次元で逆算した c, φ を用いて2次元順算した場合の、2次元安全率の分布です。

c = 1kN/m2

c = 5kN/m2

c = 10kN/m2

c = 20kN/m2

c = 1kN/m2の場合に半数以上で2次元安全率の方が高く、それ以外は逆に半数以上で3次元安全率の方が高くなりました。一見すると意外ですが、 逆算安全率に対しc（粘着力）の影響が強かったと解釈すべきなのでしょう。
思ったよりも2次元安全率が落ちなかったのは、側方部などを含めた平均的強度が3次元逆算で得られているにもかかわらず、それを2次元に適用したからかもしれません。

実務において地すべりで逆算を利用する場合、平均層厚や最大層厚を利用してcを設定する流儀が多いため、c＝1kN/m2を使うことはないでしょう。2次元安全率の方が3次元に比べて小さいという過去の報告は、この設定方法によって支えられていた部分があるとも考えられます。土質試験を実施してφ材と評価されていると、逆の報告が多くなっていたのかもしれません。

地すべりは十分にゆっくりとせん断されるので、常時は排水状態と考えて試験でφ’rを測定し、順算すれば良いといった考え方もあります。その場合はc=0～1kN/m2を利用することがあるでしょう。そうなると3次元での順算結果を確かめたくなります。が、このアプローチを成立させるには、ブロック内部の複数箇所で試験結果が得られていることが前提です。2D逆算に依存した実務では、なかなかお目にかかれません（試験をするだけなのですが）。順算例を集めて上記のように整理するだけの簡単な作業なのですが、この流儀の堅持が数十年進歩のない大きな理由の一つになっています。

近年では「地すべりCIM」など、見た目を重視したデジタル化の取り組みも進んでいますが、3次元解析の本質的な活用がなされていなければ、単なる表層的な改善にとどまってしまいます。本気で3次元に取り組むなら、信頼できるデータの蓄積と、条件を明確にした3次元利用の深化が求められます。

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20250506
使用したコードをGitHubで公開しました。未完成ですが、ひとまずここまで。
Simplified_Janbu_Method_3D_2D