日本地すべり学会誌　第４２巻　第４号(通巻第１６８号)
平成17年11月

特集：空間情報技術による地すべり計測と解析

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タイトル 著者 ページ
■２００５年８月１１日　白馬大雪渓における落石事故調査速報
■２００５年９月台風１４号による宮崎県の土砂災害
■ネパールの地すべり−シュチャター（Syuchatar）村の地すべり−
■目で見るすべり面シリーズ−２３−（砂岩泥岩互層起源崩積土地すべりのすべり面（鳥取層群普含寺層））
論文
<論文>
■GISと空間統計解析を利用した地すべり危険地のマッピング		 小林裕之・三箇智二 1
■斜面崩壊の危険度評価におけるニューラルネットワークと最尤法分類の比較 佐藤　浩・関口辰夫・神谷　泉・本間信一 13
■長期比抵抗モニタリングにおける地温変化の影響 中里裕臣・奥山武彦・黒田清一郎・下川弘晃・竹内睦雄・古谷尊彦 23
<研究ノート>
■合成開口レーダの差分干渉処理技術による地すべり地検知の可能性について		 清水孝一・山越隆雄・小山内信智・福嶋　彩・三尾有年 32
<報告>
■航空レーザー測量による斜面ハザードマップ		 稲垣秀輝・柴田　拓・鈴木浩二・外山康彦 38
■空間情報技術による地すべりの可視化と解析 林　義隆・太田英将・國眼　定・北方泰憲 44
■地すべりGISのシステム構築 山田正雄・井上真悟 51
■GPS観測による谷地地すべりの運動機構の考察 阿部大志・及川典生・高見智之・佐藤　寛・東海林明憲 63
<ニュース>
■２００５年８月１１日　白馬大雪渓における落石事故調査速報		 白馬大雪渓落石事故調査隊 70
■２００５年９月台風１４号による宮崎県の土砂災害 谷口義信 74
■ネパールの地すべり−シュチャター（Syuchatar）村の地すべり− 古谷尊彦・片桐憲一 78
<講座>
■現場で役に立つ地すべり工学　第３回（３．地すべり発生時の対応）		 阿部真郎 81
<シリーズ>
■目で見るすべり面シリーズ−２３−（砂岩泥岩互層起源崩積土地すべりのすべり面（鳥取層群普含寺層））		 森　正一・林　親生 86
<書評>
■「防災授業　僕たち自然災害を学び隊！」自然災害は，どうして起きるのかな？　どうすればいいのかな？　　山本哲朗　著		 鈴木素之 88
■「ハザードマップ−その作成と利用−」ハザードマップ編集小委員会　編著 稲垣秀輝 89
<学会活動報告>
■（社）日本地すべり学会第４４回研究発表会の報告		 （社）日本地すべり学会　事業計画部 90
■（社）日本地すべり学会新潟支部　第３３回シンポジウム「新潟県中越地震と地すべり−その２　現地検討会（濁沢地すべり，油夫川地すべり）−」参加報告 キタック　北信越事業所　堀田　亨 95
■平成１６年度若手ワークショップ助成「日本アルプスの景観形成に果たす地すべりの地形学的役割の評価」巡検に参加して 日本大学文理学部自然科学研究所　小森次郎 96
■第１回国際地すべり会議（ICL）通常総会および第４回代表者会議に出席して （社）日本地すべり学会会長　山岸宏光 98
■各種委員会の動向 99
■社団法人日本地すべり学会　平成１７年度役員名簿 99
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Journal of the Japan Landslide Society:Vol.42, No.4, 168
（November, 2005）
Contents

Theme:Application of spatial information technology to landslides

Subject Author page
Pictorials 　 　
<Original articles>
■Landslide vulnerability mapping using GIS and spatial statistical analysis		 Hiroyuki KOBAYASHI and Tomoji SANGA 1
■Comparative study on landslide susceptibility mapping between artificial neural network and maximum likelihood method Hiroshi P. SATO, Tatsuo SEKIGUCHI, Izumi KAMIYA and Shinichi HOMMA 13
■Effect of ground temperature change on long‐term resistivity monitoring Hiroomi NAKAZATO, Takehiko OKUYAMA, Seiichiro KURODA, Hiroaki SHIMOKAWA, Mutsuo TAKEUCHI and Takahiko FURUYA 23
<Research note>
■Study on detection of landslide areas by differential interferometric synthetic aperture radar		 Yoshikazu SHIMIZU, Takao YAMAKOSHI, Nobutomo OSANAI, Aya FUKUSHIMA and Aritoshi MIO 32
<Technical reports>
■Slope hazard map due to airborne LIDAR		 Hideki INAGAKI, Taku SIBATA, Koji SUZUKI and Yasuhiko TOYAMA 38
■Three‐dimensional visualization based on spatial information technology Yoshitaka HAYASHI, Hidemasa OHTA, Sadamu KOKUGAN and Yasunori KITAKATA 44
■Construction of landslide GIS Masao YAMADA and Shingo INOUE 51
■Consideration of movement mechanism of YACHI landslide by GPS observation Taishi ABE, Norio OIKAWA, Tomoyuki TAKAMI, Hiroshi SATO and Akinori SHOJI 63
<News>
■Rockfall hazards in tne Shirouma Daisekkei valley, the northern Japanese Alps, on August 11, 2005		 Survey team for the Shirouma Daisekkei rockfall hazards on August 11, 2005 70
■Sediment disasters caused by Typhoon No.14 in September, 2005 in Miyazaki Prefecture Yoshinobu TANIGUCHI 74
■Landslide occurred in Syuchatar village near by Kathmandu, Nepal Takahiko FURUYA and Kenichi KATAGIRI 78
<Lecture>
■Key points in field work for landslide engineers No. 3		 Shinro ABE 81
<Series>
■Sliding surfaces observed by eye-23-（Slip surface of debris‐like waterial landslide that originates from alternating beds of sandstone and mudstone）		 Shoichi MORI and Chikao HAYASHI 86
<Book Review>
<Society's activities>
<Notice board> 　 　

Abstract

GISと空間統計解析を利用した地すべり危険地のマッピング
Landslide vulnerability mapping using GIS and spatial statistical analysis

小林裕之ａ）＊・三箇智二ｂ）
Hiroyuki KOBAYASHI and Tomoji SANGA
Abstract
　Landslide related GIS data set for the whole Toyama‐prefecture was integrated with DEM, geological maps, natural environment GIS data, landslide distribution maps and GIS software. Effective relief, anomaly of disperse of altitude, geology, distance from faults and fold axes, and vegetation indices were produced from the data set. Result of the weights of evidence analysis with landslide reserved area ratio as prior provability showed that the highest relationship with landslide area was the anomaly of disperse of altitude, the second highest were geology and vegetation and the third were effective relief and distance from faults and fold axes. Accuracy of these score maps made from the analysis were checked with ROC curves and landslide evaluation maps were produced when false positive rate is ０．２. It was thought that, digitally produced maps of this study can be used to complement analogously produced existing landslide hazard maps.
Key words:ROC curve, weights of evidence, spatial statistical analysis, GIS, landslide evaluation map

和文要旨
　数値標高データ，地質図，自然環境情報GISデータ，地すべり分布図ならびにGISソフトウェアを使用して，富山県全域を対象とした地すべり関連GISデータを整備した。このデータセットから，有効起伏量，高度分散異常量，地質区分，構造線からの距離，植生区分の指標データを作成し，既存の地すべり防止区域の面積率を事前確率としたWeights of Evidence解析を行ったところ，高度分散異常量＞地質区分および植生区分＞有効起伏量および構造線からの距離の順で地すべり地との関連が高いと判断された。この解析より得られたスコアマップからROC曲線を作成して精度検証を行い，偽陽性率が０．２のときの地すべり評価マップを作成した。定量的，デジタル的に作成した本研究のマップは，定性的，アナログ的に作成された従来の地すべり危険地・危険度マップを補完することが可能であると考えられた。
キーワード：ROC曲線，Weights of evidence，空間統計解析，GIS，地すべり評価マップ
斜面崩壊の危険度評価におけるニューラルネットワークと最尤法分類の比較
Comparative study on landslide susceptibility mapping between
artificial neural network and maximum likelihood method

佐藤　浩ａ）＊・関口辰夫ａ）・神谷　泉ａ）・本間信一ｂ）
Hiroshi P. SATO, Tatsuo SEKIGUCHI, Izumi KAMIYA and Shinichi HOMMA
Abstract
　Landslide areas were predicted using shift‐invariant neural network and maximum likelihood method. To predict the areas, elevation, inclination, and convexity, which are closely related to the landslide, were used as explanatory variables. The predictions were calculated using one variable, two variables, and all three variables. The results were then compared between the two methods. To compare the results, two indices were calculated, one is the landslide correct ratio, which is predicted landslide areas per actual landslide‐occurred areas, the other is non‐landslide correct ratio, which is predicted non‐landslide areas per actual non‐landslide areas. If the former ratio is much higher than the latter, it is understood that the result may predict areas of excessive landslide. In this study, it is thought that the higher both ratios are at the same time, the more valid the prediction is.
　As a result, both ratios were higher than ７０％ in some cases using neural network. But no case using maximum likelihood method produced cases where were higher than ７０％，and the former ratio（predicted landslide areas）was extremely higher than the latter（non‐landslide areas）. This result suggests that the neural network method is better than the maximum likelihood method in predicting landslide areas.
Key words:landslide, susceptibility, shift‐invariant neural network, maximum likelihood method

和文要旨
　シフト不変ニューラルネットワークと最尤法分類を用いて崩壊地点を予測した。崩壊地点を予測するために，説明変数として，斜面崩壊に関わりの深い標高，傾斜，曲率を用いた。１変数のみ，２変数，３変数全てを使った予測を行った。そして，ニューラルネットワークと最尤法分類の予測結果を評価するとともに比較した。結果を比較するために，２つの指標を計算した。１つは，崩壊正解率，すなわち，実際の崩壊地点数のうち崩壊と予測された地点の割合，もう１つは非崩壊正解率，すなわち，実際の非崩壊地点数のうち非崩壊と予測された地点の割合である。もし，崩壊正解率が非崩壊正解率より極端に高いと，その結果は崩壊地点を過剰に予測しているかもしれない。両者の指標が同時に高いほど，結果はより妥当であると考えられる。
　本研究の結果，ニューラルネットワークを使ったいくつかの予測の場合では，両者の指標がともに７０％を超えることがあったが，最尤法分類ではそのようなことは無く，また，崩壊正解率が非崩壊正解率より極端に高かった。この結果は，崩壊地点の予測には，最尤法分類よりもニューラルネットワークのほうが適切であることを示唆している。
キーワード：斜面崩壊，危険度，シフト不変ニューラルネットワーク，最尤法分類
長期比抵抗モニタリングにおける地温変化の影響
Effect of ground temperature change on long‐term resistivity monitoring

中里裕臣ａ）＊・奥山武彦ａ）・黒田清一郎ａ）・下川弘晃ｂ）・竹内睦雄ａ）・古谷尊彦ｃ）
Hiroomi NAKAZATO, Takehiko OKUYAMA, Seiichiro KURODA, Hiroaki SHIMOKAWA, Mutsuo TAKEUCHI and Takahiko FURUYA
Abstract
　Variation in ground resistivity is caused mainly by porosity, soil water saturation, and pore fluid resistivity differences. Many studies report subsurface water distribution and movement on the assumption that soil porosity and pore fluid quality are constant, and seldom consider the effect of fluctuating ground temperatures on the resistivity data set, even though the dependence of resistivity on temperature is well recognized. Therefore, we monitored seasonal changes in ground resistivity by the ２‐D resistivity survey method in a landslide area of Kobe Group in Hyogo Prefecture, western Japan, and clarified the relationship between resistivity changes and ground temperature and its significance. We also discuss the applicability of the difference tomography method to analyze the area where resistivity changes occur.
Key words:２‐D resistivity survey, resistivity monitoring, ground temperature change, pore fluid, difference tomography method

和文要旨
　地盤の比抵抗は，主に間隙率，飽和度および間隙水の比抵抗によって変化する。このため比抵抗モニタリングにより地盤の比抵抗変化を測定し，間隙率と水質を一定と仮定して，比抵抗変化から地下水の分布や移動を把握する研究が多く報告されている。しかし，間隙水の比抵抗の温度依存性は広く知られていたが，これらの研究では比抵抗モニタリングにおける地温変化の影響は無視できる範囲の変化として考慮されてこなかった。本研究では，兵庫県神戸層群地すべり地において季別に行った比抵抗法２次元探査による比抵抗モニタリングにおいて，地表付近の見かけ比抵抗が年周変化を示すことを明らかにした。そして，この結果と地下水位，降水量，中性子水分検層プロファイルおよび地温などの現地観測資料との比較から，本試験地における比抵抗変化の主要因が地温変化であることを示し，長期的比抵抗モニタリングにおける地温変化の考慮の必要性を明らかにした。さらに，比抵抗変化部の解析手法として差トモグラフィ解析法の有効性を示した。
キーワード：比抵抗法２次元探査，比抵抗モニタリング，地温変化，間隙水，差トモグラフィ解析
合成開口レーダの差分干渉処理技術による地すべり地検知の可能性について
Study on detection of landslide areas by differential interferometric synthetic aperture radar

清水孝一a）＊・山越隆雄b）・小山内信智a）・福嶋　彩c）・三尾有年d）
Yoshikazu SHIMIZU, Takao YAMAKOSHI, Nobutomo OSANAI, Aya FUKUSHIMA and Aritoshi MIO
Abstract
　The applicability of Differential Interferometric Synthetic Aperture Radar（SAR）using JERS−１ L‐band SAR for detection of active landslides is examined in the areas of interest where major landslides, Yachi landslide in Higashinaruse village of Akita Prefecture and Zentoku landslide in Nishiiyayama village of Tokushima Prefecture, JAPAN, are included. The results are as follows. No change was detected at the point of the two major landslides while several patches of stripes which are considered to be landslides are found at the other points. Many of the locations of the patches correspond to the areas designated as potential landslide sites.
Key words:landslide, detection, synthetic aperture radar, differential interferometric SAR, JERS−１／SAR

和文要旨
　人工衛星の合成開口レーダ（JERS−１／SAR）の干渉処理技術（InSAR）による地すべり地の検知について検討を行った。秋田県東成瀬村の谷地地すべりと徳島県西祖谷山村の善徳地すべりを対象とし，当該地すべりにおいては有意なInSAR画像を得ることはできなかったが，その周辺において地すべりによる変化域を検知することができた。
キーワード：地すべり，検知，合成開口レーダ，差分干渉処理，JERS−１／SAR