垂直航空写真を用いた木造建物倒壊箇所の自動抽出 An Automated Detection Method of House Damage Areas due to Earthquakes using Vertical Aerial Photographs
成行義文	Yoshifumi Nariyuki	徳島大学	〒770-8506　徳島市南常三島町2-1, nariyuki@ce.tokushima-u.ac.jp
永井啓介	Keisuke Nagai	日産自動車(株)	〒104-8023　東京都中央区銀座6-17-1
平尾 潔	Kiyoshi Hirao	徳島大学	〒770-8506　徳島市南常三島町2-1, cvsteng@ce.tokushima-u.ac.jp
源 貴志	Takashi Minamoto	徳島大学	〒770-8506　徳島市南常三島町2-1
【抄録】 兵庫県南部地震直後に撮影された垂直航空写真上の木造建物倒壊箇所を自動抽出する方法について検討した．画像の分析には，色情報とエッジ情報を用いた．色情報としてはより人間の感覚に近いCIE L*a*b*表色系のa*値とb*値を，またエッジ情報としては図形の複雑さを表すフラクタル次元ならびにグレースケールフラクタル次元をそれぞれ用いた．まずフラクタル次元ならびにグレースケールフラクタル次元各上位10位までの画像要素から共通の要素を選定し，次いでそれらの中から色情報に基づいて，道路部分が70%未満かつ建物倒壊部分が10%以上である要素を抽出した結果，目視による建物倒壊部分とほとんど一致していることがわかった．
<Abstract> The method of automated detection of collapsed wooden house areas from vertical aerial photographs taken just after the 1995 Kobe earthquake was examined. Areas with house damage were defined by color indices and edge information. a* and b* values in CIE L*a*b* colorimetric system were used as color indices and fractal dimension and gray scale fractal dimension were used as edge indices. First, fractal and gray scale fractal dimensions of each image element (512×512pixels) were calculated. Then common elements of the two groups of ten elements with relatively high dimensions respectively were selected. Next, elements which satisfied the conditions that the ratio of road areas was less than 70% and the ratio of collapsed house areas was 10% or more were extracted from the common elements. The extracted areas corresponded well with the results of visual inspection.
【キーワード】 自動抽出，兵庫県南部地震，木造家屋倒壊箇所，垂直航空写真，CIE L*a*b*表色系，フラクタル次元，グレースケールフラクタル次元
<Keyword> automated detection, the 1995 Kobe earthquake, collapsed wooden house area, vertical aerial photograph, CIE L*a*b* colorimetric system, fractal dimension, grey scale fractal dimension