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サービス・商品Spectee（東京都千代田区）は12日、Synspective（東京都江東区）とともにSAR衛星データとSNS情報を組み合わせ、災害時の浸水範囲をより精緻に推定する手法を開発したと発表した。
新手法では、Synspectiveの小型SAR衛星による広域観測と、SpecteeがAIで解析するSNS投稿を組み合わせる。衛星データから面的な浸水範囲を抽出する一方、SNSに投稿された画像、動画、テキストから浸水地点と浸水深を判別。さらに標高や土地利用、河川流域、勾配などの地理空間情報を加えて解析し、浸水範囲と浸水深を推定する。
▲SAR衛星データから判読した今泉川流域の浸水範囲（クリックで拡大、出所：Spectee）
SAR衛星は天候や昼夜を問わず広域を観測できるが、住宅やビルが密集する市街地では局所的な浸水状況の判別が難しい場合がある。一方、SNS情報は現場の詳細な状況を捉えられるものの、投稿が少ない地域では情報が不足する。両者を統合することで、それぞれの弱点を補完する狙いだ。
2025年8月に熊本県天草地域で発生した豪雨事例を対象とした検証では、衛星とSNSによる解析結果が重なる地域で整合性を確認したほか、衛星だけでは判別が難しい市街地の浸水をSNS情報で補完できた。SNSでは把握しにくい河川氾濫による広域浸水も、衛星データや地形特性を用いることで推定できたという。推定範囲は熊本県天草広域本部土木部の調査による実際の浸水範囲とも定性的に一致した。
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