地表粗度指標を用いた最適化ホットスポット分析による活動的な地すべり斜面の抽出  [in Japanese] Identification of active landslide blocks with optimized hotspot analysis using surface roughness index  [in Japanese]

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Author(s)

    • 笠井 美青 KASAI Mio
    • 北海道大学大学院農学研究院流域砂防学研究室 Research Faculty of Agriculture, Hokkaido University

Abstract

<p> 北海道平取町の地すべり多発地区を対象に, 平成21, 27, 28年の航空レーザー測量データから得た固有値比分布の変化をもとにして, 活動的な地すべり斜面の抽出を試みた。まず, 固有値比の値が2.5から5の値を示したラスターセル (粗地表セル) が測量年の間に新たに出現した箇所では, 地表が激しく変化していたことを現地調査より確認した。次に粗地表セルの出現箇所について最適化ホットスポット分析を行い, 分析にてホットスポットとして判断された斜面が, 活発に動いている地すべりブロックと一致することが分かった。</p>

<p>  This study introduces a method to detect active deep-seated landslides with eigenvalue ratio calculated from airborne LiDAR survey data acquired in different survey years. Applying it to the area prone to deep-seated landslides in Biratori Town, Hokkaido, where LiDAR data for 2009, 2015, and 2016 are available, field survey confirmed that the emergence of eigenvalue ratio in the range of 2.5-5.0 between the years agreed with slope activity on the spots. Optimized hotspot analysis was then applied for the spatial distribution of the cells. Hotspots suggested from the analysis successfully spotted active landslide mass.</p>

Journal

  • Journal of the Japan Landslide Society

    Journal of the Japan Landslide Society 56(3), 115-123, 2019

    The Japan Landslide Society

Codes

  • NII Article ID (NAID)
    130007661052
  • NII NACSIS-CAT ID (NCID)
    AA11837172
  • Text Lang
    JPN
  • ISSN
    1348-3986
  • NDL Article ID
    029785276
  • NDL Call No.
    Z15-405
  • Data Source
    NDL  J-STAGE 
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