A regional-scale landslide mapping following extreme rainfall using freely available remote sensing data

激しい雨が急峻な森林地帯の丘陵地に降り注ぐと、地面が崩れ、土砂や岩石、樹木が斜面を滑り落ちることがあります。これらの現象は「地滑り（ランドスライド）」として知られ、地形を変貌させ、人々やインフラに深刻なリスクをもたらす強力な自然の力です。これらの危険がどこにあるのかを理解し、どのように備えるかを判断するために、科学者たちは地滑りが実際に発生した場所を正確に記録した地図を作成します。従来、こうした地図の作成には、調査チームが車で走り回ったり、丘を登ったりして、見つけたすべての滑落箇所の境界を手作業で描いたりする必要がありました。このプロセスは時間がかかり、費用もかさみ、時間が極めて重要な大規模災害の直後には、迅速に完了させることがしばしば不可能です。しかし近年、科学者たちは地球を周回する人工衛星を活用することで、この課題に取り組んでいます。これらの機械は宇宙から地上を撮影することができ、異なる時期に撮影された画像を比較することで、地滑りによって樹木が剥ぎ取られた場所など、土地の変化を捉えることができるのです。

2022年初頭、オーストラリアのニューサウスウェールズ州にあるウィルソンズ川流域に、一連の猛烈な嵐が降り注ぎ、記録的な降水量を記録しました。この豪雨により、同地域では数千件もの地滑りが引き起こされ、道路が損傷し、コミュニティが孤立しました。洪水については詳細に記録されていましたが、この広大な森林地帯で発生した地滑りの完全な地図はまだ作成されていませんでした。サザンクロス大学の研究者たちは、この空白を埋めるべく立ち上がりました。彼らは、無料の衛星データと標準的なコンピュータツールのみを使用して、これらの災害を迅速かつ正確にマッピングする新しい手法を開発しました。彼らの目標は、すべての現場を徒歩で訪れることなく、地域内のあらゆる地滑りの信頼できる目録を作成し、将来の安全計画や復旧活動のための重要な基礎を提供することでした。

チームはまず、Sentinel-2と呼ばれる、地球の表面の詳細な画像を捉える衛星の目を通して景観を観察することから始めました。彼らは「正規化植生指数（NDVI）」と呼ばれる、植物がいかに緑豊かで健康的であるかを定量化する特定の指標に注目しました。健康な森林は光を特定の 방식으로反射するため非常に緑色に見えますが、裸の土壌や損傷した植生は異なって見えます。2021年5月の嵐の前の画像と、2022年5月の洪水後の画像を比較することで、研究者たちは「緑らしさ」が突然消失した領域を特定することができました。地図上のこれらの暗い点は、植生が失われた場所を示しており、それは地滑りが発生した強力な兆候となります。

しかし、単に緑の消失を探すだけでは不十分です。嵐によって河川が膨張し、堤防を侵食し、氾濫原に泥を堆積させたこともあり、これらもまた植生を取り除き、衛星画像上で同様の暗い点を作り出します。もし研究者が衛星写真だけに頼っていたとしたら、河川の侵食と実際の地滑りを混同し、エラーの多い地図を作ってしまったことでしょう。これを解決するために、チームは実際の滑落と河川による損傷を区別するための、段階的なフィルタリング・プロセスを構築しました。まず、地滑りは通常、河岸ではなく斜面で発生することを知っていたため、河岸に近すぎる植生の消失を除去しました。次に、地形の形状を確認しました。地滑りは平坦な土地や非常に緩やかな斜面ではめったに起こらないため、低高度や平坦な地形で発生した変化を排除しました。また、データのノイズである可能性が高い小さな植物の欠落箇所を無視するために、カウントする対象に最小サイズを設定しました。

コンピュータにこれらのフィルターを実行させた後、研究者の手元には、地滑りのように見える数千の候補エリアが残されました。しかし、作業はまだ終わっていません。チームは、高解像度の航空写真を用いて、各候補エリアを個別に目視確認しました。これは、その形状と位置が本当に地滑りと一致するかどうかを、ズームアップして確認する作業です。これにより、農地を切り開いた場所や、他の原因で樹木が枯れた場所といった、残っていた誤検知を排除しました。この入念な人間によるレビューによって、最終的な地図の正確性と信頼性が確保されました。

このプロセスの結果、1,871平方キロメートルの調査エリア内において、合計6.91平方キロメートルに及ぶ3,689個の明確な地滑りポリゴン（多角形）からなる包括的な目録が作成されました。地図は、地滑りが地域内に均一に分布しているわけではないことを明らかにしました。代わりに、地滑りは、ニムビンやザ・チャノン周辺の、急峻で標高の高い北部流域に集中していました。対照的に、河川に近い平坦で低地のエリアでは、地滑りはほとんど見られませんでした。研究者たちは、地形が最も急峻なレイレスター・クリークおよびグールマンガー・クリークのサブエリアにおいて、地滑りの密度が最も高いことを発見しました。

作成した成果を検証するため、研究者たちはいくつかの地点を現地調査し、作成した地図と照らし合わせました。その結果、彼らが訪問したすべての地滑りが、彼らの手法によって正しく特定されていたことが分かりました。また、政府の道路封鎖や修理プロジェクトの記録とも照合したところ、彼らがマッピングしたエリアと、最も深刻な被害が発生した場所との間に強い一致が見られました。これにより、彼らのアプローチが、河川の侵食やその他の非地滑りイベントによる誤った信号を無視しつつ、災害の真の範囲を正常に捉えていることが確認されました。

本研究は、無料で利用可能なデータを使用して、詳細な広域規模の地滑りマップを迅速かつ安価に作成することが可能であることを示しています。衛星画像に地形の形状や位置に関する単純なルールを組み合わせ、最後に慎重な人間によるチェックを行うことで、チームは緊急管理者が利用できるツールを生み出しました。この目録は、極端な降雨に対して地形がどのように反応したかを理解するための強固な基準を提供し、当局が将来の嵐に備え、損傷したインフラの復旧を管理し、将来にわたって同様の事象からコミュニティを守るための助けとなります。