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[P004A [発表後半]]A Feasibility Study on InSAR-Based Displacement Monitoring of Tailings Dams
○Ryota Komatsu1, Vanessa Sanchez1, Natsuo Okada1, Yoko Ohtomo1, Fidelis Suorineni2, Youhei Kawamura1 (1. Hokkaido University, 2. Nazarbayev University)
Keywords:
InSAR,Deformation Measurement,Tailings Dams,Slope Failure Countermeasures
鉱山の斜面崩壊は人的・経済的被害を伴うため (例: 2018年Cadia鉱山尾鉱貯蔵施設の崩壊; Carlà et al., 2019)、崩壊危険箇所の予測・管理は重要である。本研究は、少量データでの構築が期待される大規模言語モデル(LLM)を用いた崩壊予測とマッピングを行う包括的アラートシステムの構築を最終目標とする。第一段階として、崩壊予測に必要とされるパラメータの中でも検出が困難な地表変位について、干渉合成開口レーダー (InSAR)技術による変位の把握に取り組んだ。研究対象はカザフスタンのSekisovskoye金鉱山であり、Alaska Satellite Facilityから取得したSentinel-1（Ascending）画像を用いたSmall Baseline Subset algorithm解析を実施した。露天掘り、尾鉱ダム、インフラの3領域でQGISによる変位速度の可視化を行ったところ、点計測では困難な広域変位の面的把握が可能となり、さらに尾鉱ダムで継続的な沈降が生じていることがわかった。今後は変位データをLLMへ統合し、崩壊予測およびマッピングの実現を図る。