カルスト陥没は世界的に重要な地質災害の一つであり、自然地形域における時空間的な進化規則および形成メカニズムが複雑である。分散散乱体干渉測定（DS-InSAR）技術は複雑なカルスト環境での応用可能性を持つものの、低コヒーレンスかつ非都市地形条件下では同質画素認識精度の制限や時系列位相の不安定性といった課題に直面している。そこで、本研究では動的信頼区間を用いた改良同質画素認識アルゴリズム（D-HTCI）を提案し、ピクセルごとに動的に参照平均値と信頼区間を更新することで、低コヒーレンス背景下での従来手法の限界を効果的に克服し、DS点抽出精度と時系列位相解算の安定性を向上させた。研究対象は死海沿岸のカルスト地域であり、2016年から2024年の間に取得した242景のSentinel-1A画像データを基に、逐次DS-InSAR法を組み合わせて長時系列位相最適化解算を実施し、連続的かつ高密度の地表時系列変形場を成功裏に再構築した。結果として、有効な監視点は約83万2千点取得され、PS-InSAR法および従来のDS-InSAR法に比べてそれぞれ36万7千点および15万3千点増加した。調査域の変形速度は主に-120～20mm/年の範囲であり、特に死海南西沿岸のカルスト陥没域で沈降が著しく、最大累積沈降量は800mmを超えた。代表点のInSAR時系列変形は同期する死海水位変動と高い線形結合（R²＞0.98）を示し、地下水位の継続的低下が塩層溶食を促進し、死海の地表陥没の核心メカニズムであることを明らかにした。すなわち、塩水・淡水界面は水位の低下とともに継続的に下降し、塩層の空洞発達拡大を誘発して最終的に陥没を引き起こす。研究はD-HTCIと逐次位相最適化の組み合わせが、自然地形域におけるDS-InSAR技術の変形モニタリングの実現可能性を高めるだけでなく、死海地域カルスト陥没災害の時空間進化規則および主要な水文地質動力学的駆動メカニズムの理解に重要なデータ支援と理論的参考を提供することを示している。

カルスト陥没; 動的信頼区間; 同質画素認識; DS-InSAR; 地表変形モニタリング; 水位変動