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Automatic detection and classification of landslides using AI model and post-event optical satellite imagery

Research Project

Project/Area Number 21K04606
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Review Section Basic Section 25030:Disaster prevention engineering-related
Research InstitutionChiba University

Principal Investigator

Liu Wen  千葉大学, 大学院工学研究院, 准教授 (60733128)

Project Period (FY) 2021-04-01 – 2024-03-31
Project Status Completed (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Keywords土砂災害 / 機械学習 / 衛星光学画像 / 深層学習
Outline of Research at the Start

土砂災害は世界で頻発する災害のひとつであり,日本においても豪雨や地震によって多くの土砂災害が発生している.本研究では,深層学習というAI技術を用いて,発災後1時期の光学衛星画像から自動的に土砂災害を検出・分類する手法を提案する.まず,近年発生した災害における土砂崩壊の輪郭を中分解能光学衛星画像から抽出し,機械学習に必要なデータを作成する.作成した土砂崩壊輪郭と異なる分解能の光学衛星画像を学習し,高精度の検出・分類モデルを構築する.さらに,他の実災害に適用することで,提案手法の有効性と精度を明らかにする.

Outline of Final Research Achievements

We aligned the landslide data due to the July 2018 torrential rainfall in Hiroshima Prefecture, and that due the 2018 Hokkaido Eastern Iburi earthquake in Hokkaido Prefecture. Using machine learning techniques, two predictive models for landslides were developed. These models incorporated various types of data such as elevation models, geological information, and either rainfall or seismic motion data. When tested on the respective disasters, these models demonstrated an overall accuracy of approximately 75%.
Additionally, a deep learning model was created to identify the shape and extent of landslide areas using post-event satellite optical images. This model successfully detected 77% of the landslide areas with an accuracy rate of 92%.

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究では,2018年7月の広島県豪雨と2018年北海道胆振東部地震による土砂崩壊箇所のデータを整備し,それぞれの災害を予測するモデルを構築した.これらの研究成果は査読雑誌に掲載された.作成した土砂災害輪郭データを広く公開することで,今後の土砂災害発生要因の解明と機械学習などの検出手法の発展に貢献する.
また,土砂崩壊域の形状・範囲を検出できる深層学習モデルも構築した.地域安全学会と土木学会年次に成果を発表する.このモデルは土砂移動の要因を考慮せず,事後光学衛星画像のみを使用して土砂崩壊を検出するもので,大規模災害時の情報収集・緊急対応に大きく貢献するものと期待できる.

Report

(4 results)
  • 2023 Annual Research Report   Final Research Report ( PDF )
  • 2022 Research-status Report
  • 2021 Research-status Report
  • Research Products

    (8 results)

All 2023 2022 2021

All Journal Article (2 results) (of which Peer Reviewed: 2 results) Presentation (6 results) (of which Int'l Joint Research: 2 results)

  • [Journal Article] 機械学習に基づく豪雨による土砂崩壊予測と説明可能AIによる分析2022

    • Author(s)
      桑折奎吾,劉ウェン,丸山喜久
    • Journal Title

      土木学会AI・データサイエンス論文集

      Volume: 3 Pages: 326-338

    • Related Report
      2022 Research-status Report
    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] 機械学習に基づく2018年北海道胆振東部地震 における斜面崩壊の推定2022

    • Author(s)
      Xie Haoyang,劉ウェン,丸山喜久
    • Journal Title

      土木学会論文集A1(構造・地震工学)

      Volume: 78

    • Related Report
      2021 Research-status Report
    • Peer Reviewed
  • [Presentation] Estimation of landslides due to the combined disaster of earthquake and heavy rainfall using multi-temporal LiDAR data2023

    • Author(s)
      W. Liu, Y. Maruyama, F. Yamazaki
    • Organizer
      the IEEE 2023 International Geoscience and Remote Sensing Symposium
    • Related Report
      2023 Annual Research Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] 多時期航空機レーザ計測データを用いた2018年北海道胆振東部地震における斜面崩壊の把握2023

    • Author(s)
      劉ウェン,山崎文雄
    • Organizer
      日本リモートセンシング学会第75回学術講演会
    • Related Report
      2023 Annual Research Report
  • [Presentation] 衛星画像の深層学習による地震時の土砂崩壊判別モデルの構築2023

    • Author(s)
      原恭也,劉ウェン,丸山喜久
    • Organizer
      2023年度地域安全学会
    • Related Report
      2023 Annual Research Report
  • [Presentation] Extraction of landslides in the Mw7.1 2021 Off-Fukushima earthquake from ALOS-2 L-band SAR intensity images2022

    • Author(s)
      F. Yamazaki, W. Liu
    • Organizer
      The 12th National Conference on Earthquake Engineering
    • Related Report
      2022 Research-status Report
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] 航空レーザ計測データを用いた2016年熊本地震と豪雨の複合災害による土砂移動域の検出2022

    • Author(s)
      劉ウェン, 丸山喜久, 山崎文雄
    • Organizer
      日本地震工学会第17回年次大会
    • Related Report
      2022 Research-status Report
  • [Presentation] 機械学習に基づく豪雨による土砂崩壊発生地点の予測2021

    • Author(s)
      桑折奎吾,丸山喜久,劉ウェン
    • Organizer
      令和3年度土木学会全国大会第76回年次学術講演会
    • Related Report
      2021 Research-status Report

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Published: 2021-04-28   Modified: 2025-01-30  

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