Development of a novel hierarchical deep learning model for high-resolution land cover monitoring in well-vegetated rivers

Research Project

Project/Area Number	25K07941
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 22040:Hydroengineering-related
Research Institution	Shibaura Institute of Technology
Principal Investigator	宮本仁志芝浦工業大学, 工学部, 教授 (50283867)
Project Period (FY)	2025-04-01 – 2028-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2025)
Budget Amount *help	¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000) Fiscal Year 2027: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000) Fiscal Year 2026: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000) Fiscal Year 2025: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Keywords	河川樹林化 / 河川管理 / AI技術 / 環境水理学 / 水工学
Outline of Research at the Start	日本の多くの河川で経年進行する河道の樹林化に対して、本研究では、ドローン計測による高解像度の河川オルソ画像を活用して、樹林化河川の土地被覆モニタリングのための新しい深層学習モデルを開発する。開発する深層学習モデルは特徴的な階層構造をもち、新しい機能として植生の草本・木本への細分類と、土砂の礫・砂への細分類を加えて、高精度で多種類の土地被覆分類ができるように拡張したモデルである。本研究で得られる成果は、検討対象とする鬼怒川以外の国内外の多くの樹林化河川に適用可能であり、最新技術を導入した河川地被モニタリングの新たな展開が大いに期待される。