津波浸水域の建物被災度判定の自動化に向けた被災度判定支援技術に関する研究

2014 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 26750133
• Research Institution: Tohoku University
• Principal Investigator: 柴山 明寛 東北大学, 災害科学国際研究所, 准教授 (80455451)
• Project Period (FY): 2014-04-01 – 2017-03-31
• Keywords: 津波 / 建物被害 / 建物被災度判定 / 画像認識

Outline of Annual Research Achievements

本年度に関しては，（１）津波浸水域の被災建物の被災度判定基準，（２）被災地外の遠隔地での建物被災度判定の技術方法の2点について研究を行った．
まず，（１）津波浸水域の被災建物の被災度判定基準については，東日本大震災で撮影した全周囲カメラ画像から建物の被災度別に分類作業を行った．具体的には，GIS上で浸水深の状況及び建物密集度の状況を撮影ルートで照らし合わせながら建物の被災度が複数存在する箇所を選び出し，全周囲カメラ画像から建物の正面の画像を抜き出し作業を一部の地域で行った．そこから，目視判定で流出，倒壊，全壊，半壊，一部損壊，無被害の分類を行った．更なる詳細な分類分けについては，現在検討をしている段階である．
次に，（２）被災地外の遠隔地での建物被災度判定の技術方法については，全周囲カメラ画像から自動的に建物のみの画像を抜き出す方法の検討及びシステム開発を行った．具体的には，全周囲カメラ画像には，建物以外の風景が入っており，画像認識技術の建物被災度の自動判定の精度を下げる情報が数多く含まれている．そのため，建物のみを抜き出す必要性がある．そこで，撮影場所とデジタル住宅地図を用いてGIS上で空間分析を行い，撮影位置からどの方向に建物が撮影されているか割り出す技術を確立した．建物被災度の判定精度を高めるためには，建物を様々な角度で見る必要性があるため，本技術が重要となる．
最後に，（２）に関連して，画像認識技術による建物被災度の自動判定については，様々な画像認識技術を比較しながら，最適なものを検証している段階である．

Current Status of Research Progress

4: Progress in research has been delayed.

Reason

初年度の予定していた「画像認識技術による建物被災度の自動判定の検証」について，画像認識技術のアプリケーションの検証が遅れており，適切なアプリケーションを選び切れていない．そのためシステム開発の部分が遅れている．

Strategy for Future Research Activity

「画像認識技術による建物被災度の自動判定の検証」について，早急に検討を進めるとともに，26年度に実施した内容を引き続き研究を進め，再度精査を行い，方法の更なる発展を目指す．
そして，（３）被災度判定支援のために車載型全周囲カメラ画像と空間情報の重合処理による被災度判定の自動化方法，（４）判定結果を自治体等で簡易に閲覧できる方法，（５）人手を介さずに津波浸水域の建物の被災度判定を自動化する技術方法の3つの研究について，昨年度の研究と平行しながら進める．

Causes of Carryover

昨年度は，「画像認識技術による建物被災度の自動判定の検証」についての画像認識技術のアプリケーションの検討が進まず，システム開発に画像認識技術を組み込むことが出来なかったことが原因である．また，人件費について計上をしていたが，全体の作業の遅れにより，作業を割り振ることが出来なかったことが原因である．
この全体が遅れた理由としては，本研究所の新棟への移動や仙台で開催された第3回国連防災世界会議の業務が多忙を極め，研究を計画通りに進めることができなかったことが原因である．

Expenditure Plan for Carryover Budget

使用計画については，昨年度中に実施することができなかった画像認識技術のアプリケーションをシステムに実装するための費用として使用する．また，教師データ作成などの人件費に使用する．