| Project/Area Number |
24K22977
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
0303:Civil engineering, social systems engineering, safety engineering, disaster prevention engineering, and related fields
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| Research Institution | Yamaguchi University |
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Principal Investigator |
大中 臨 山口大学, 大学院創成科学研究科, 助教 (61005287)
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| Project Period (FY) |
2024-07-31 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2025: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
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| Keywords | 河川粒度分布予測 / 機械学習 / UAV / 河床変動 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究の目的は、複数のUAVリモートセンシング技術と機械学習を使用し、河川内に人が立ち入ることなく高精度かつ高時空間解像度に河床粒度を推定する手法を確立し、観測データを元に河床変動モデルの高度化の検討を行うことである。具体的には、現地調査で得られた実河川の陸域・水域におけるUAV空撮画像を元にCNNとLSTMを組み合わせた機械学習モデルによる画像解析によって自動的に河床材料の輪郭を抽出し、粒度分布を導出する。また、現地調査で得られたデータを初期・境界条件として、河床変動モデルの高度化を行う。河床変動モデルの高度化に資する流域網羅的かつ定量的な河床材料モニタリングが実現可能な手法の確立を目指す。
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