〒305-0006 茨城県つくば市天王台3-1 Tel 029-851-1611 Fax 029-851-1622リモートセンシング画像を用いた深層学習による被害状況の早期把握マルチハザードリスク評価研究部門 内藤 昌平2020.2.13 令和元年度 成果発表会■リモートセンシングを用いて広域災害における被害状況を把握■深層学習等の画像認識技術を活用し、被害判読を迅速化■官民各機関の災害対応を迅速化、早期復旧につなげる災害が発生した直後に被害状況を早期に把握することは、二次災害防止や早期復旧に向けた対策を行う上で極めて重要です。初動期の被害状況把握にはセンサーを用いたリアルタイム被害推定システムによるモニタリングが重要です。さらに詳細な被害把握のためには衛星・航空機・UAV（無人航空機）等を用いたリモートセンシング画像の活用が必要となります。一方、対象範囲が広域であるほど画像から人間の目で被害を判読するのは労力を要します。そこで、本研究では深層学習等を用いた画像認識技術を活用して被害を自動抽出する手法を開発しています。リモートセンシングにおいてはプラットフォームやセンサーに応じて、撮影条件、タイミング、方向、分解能等が異なります。本研究では即時性、広域性、融通性に優れる固定翼航空機により取得された垂直航空写真を対象としています。これまで兵庫県南部地震、東北地方太平洋沖地震、熊本地震、北海道胆振東部地震の各地震直後に取得された垂直航空写真を収集し、目視による被害分類を行い、結果をGIS形式で整理した教師データ作成を進めてきました。また、多数の教師データを用いた深層学習により、航空写真から地震動による建物被害を4段階に自動判別するアルゴリズムを開発し、各被害区分の再現率が70%以上のモデルを構築しました。さらに、ベイズ更新を用いてリアルタイム被害推定システムによる推定結果を高精度化する手法も開発しています。本研究全体のイメージこれまでは主に垂直航空写真を用いた建物被害自動判別手法を開発してきました。この手法により特に全壊～倒壊に相当する建物を高精度で自動判別することが可能になりました。しかし、一部損壊～半壊程度の被害については過小評価する傾向がある点が課題となっていました。今後は斜め方向から撮影された航空写真を用いて建物被害の判別精度を向上する予定です。また、衛星画像の活用や、マルチハザード（地すべり、液状化、風水害、津波等を含む）を対象とした被害状況把握手法の開発を進めていく予定です。
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