人工衛星データと深層学習を用いた福島原発事故に係る環境評価

Research Project

Project/Area Number	19K22929
Research Category	Challenging Research (Exploratory)
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Medium-sized Section 64:Environmental conservation measure and related fields
Research Institution	Kyoto University
Principal Investigator	大庭ゆりか京都大学, 森里海連環学教育研究ユニット, 特定助教 (30816921)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	伊勢武史京都大学, フィールド科学教育研究センター, 准教授 (00518318)
Project Period (FY)	2019-06-28 – 2022-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2019)
Budget Amount *help	¥6,370,000 (Direct Cost: ¥4,900,000、Indirect Cost: ¥1,470,000) Fiscal Year 2021: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000) Fiscal Year 2020: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000) Fiscal Year 2019: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
Keywords	放射線災害 / 森林生態系 / リモートセンシング / 環境保全 / 深層学習
Outline of Research at the Start	原発事故が自然にもたらしたものは放射性物質だけではない。本研究では、これまで見過ごされてきた「除染」という人間活動が森林生態系に及ぼす影響を、情報学の新技術を適用して評価する。高精細な人工衛星画像データの解析が可能なモデルを開発し、その技術を搭載した自動識別モデルを広域適用に耐えうるものへと発展させる。この技術を用いれば、汚染の影響評価時に、除染という二次的な影響も考慮することができ、より精度の高い環境評価が可能となる。本研究は学術の発展に寄与するだけではなく、現地の森林管理と環境モニタリングを革新する可能性を秘めている。長期にわたると予測される森林再生計画の現実的な運用への貢献を目指す。