2021 Fiscal Year Annual Research Report
Monitoring and rapid identification of landslide disaster by fusion analysis of sensing and simulation technologies
| Project/Area Number |
19H02408
|
|---|
| Research Institution | Hiroshima University |
|---|
Principal Investigator |
三浦 弘之 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 准教授 (30418678)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
横矢 直人 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 講師 (40710728)
Adriano Bruno 国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 特別研究員 (40831889)
松岡 昌志 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 教授 (80242311)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
|
| Keywords | 土砂災害 / リモートセンシング / 数値標高モデル / シミュレーション / 建物被害 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
当該年度は，土砂災害被災地域を対象として，複数のリモートセンシング画像からステレオマッチング技術の適用によりオルソ画像データおよび3次元地形データの作成手法について検討した。特に，ドローンによる計測を行うことで，高解像度な画像と地形データを取得できることを示した。災害前後の地形データの差分解析により，土砂崩壊で発生した土砂量を精度良く推定できることを示した。また，過去の土砂災害データも含めた分析から，崩壊面積と崩壊土砂量の関係には明瞭な相関がみられること，災害後の詳細な地形データが得られない場合でも，崩壊面積から土砂量をある程度の精度で推定できることを明らかにした。
土砂災害による建物への影響を検討するため，複数の木造家屋を3次元モデル化し，それらに対する倒壊シミュレーションを実施することで，土石流高さと建物被害の発生確率について検討した。その結果，土石流高さが1mを越えると建物が倒壊する可能性が高まること，その傾向は津波による建物被害発生確率と非常に近いことを明らかにした。
さらに，リモートセンシング画像からAI技術のひとつである深層学習を適用し，自然災害による建物被害を自動的かつ迅速に把握する技術を開発した。当該年度は，近年発生した地震，津波，土砂災害，台風，洪水など様々な自然災害で得られた航空写真やパラモータによる画像データおよび建物被害データを学習させることにより，あらゆる自然災害に適用可能な被害把握技術を検討した。
|
| Research Progress Status |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
|
| Strategy for Future Research Activity |
令和3年度が最終年度であるため、記入しない。
|
