| 研究課題/領域番号 |
18K11374
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分61010:知覚情報処理関連
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
飯國 洋二 大阪大学, 基礎工学研究科, 教授 (80168054)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2020年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2019年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2018年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 津波浸水予測 / FCN / 土地利用分類図 / 衛星画像 / ダイクストラ法 / 道路位置画像 / オープニング処理 / 道路ネットワーク / 粗度係数 / 土地利用分類 / テクスチャ解析 / ハザードマップ |
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| 研究成果の概要 |
土地利用分類図を作成するために必要な粗度係数を，衛星画像からfully convolutional networkを用いて推定する方法を提案し，高密度居住区以外では精度良く推定できることを示した．次いで，推定した粗度係数を用いたエネルギー保存法に基づいて津波浸水予測を行い，津波の到来方向と初期水位に応じた浸水深を高速に計算する方法を提案した．推定した浸水予測領域をもとに，移動距離，標高差，浸水深をバランス良く考慮した評価関数を作成し，その評価関数を最小化することで避難経路を生成した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
衛星画像から画像処理を使って粗度係数が推定できれば，多くの人的コストがかかる土地利用調査をすることなく土地利用分類図が作成できる．これにより，土地利用分類図に依存する津波浸水予測ハザードマップを頻繁に更新できる．また，津波の到来方向と初期水位に応じた浸水深を高速に計算し，津波が及ぶ範囲と危険度を地図上に提示することで安全かつ迅速な避難を促すことができる．
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