| 研究課題/領域番号 |
21K04616
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| 研究機関 | 岡山理科大学 |
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研究代表者 |
佐藤 丈晴 岡山理科大学, 生物地球学部, 教授 (60335768)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2026-03-31
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| キーワード | リスク評価 / 土砂移動現象 / 深層学習 |
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| 研究実績の概要 |
2023年度は、当初申請書に記載した内容をほぼ達成したことから、研究成果を5つの学会で講演し、著名な研究者のご意見を頂いた。
（１）佐藤丈晴：AI を用いるためのグリッドデータ処理方法，令和5年度 日本応用地質学会 研究発表会，pp.77-78，2023.10 （２）佐藤丈晴：グリッドデータを活用した定量的な地形表現によるリスク評価，第62回（2023年度）地すべり学会研究発表会，pp.88-89，2023.9 （３）佐藤丈晴：グリッドデータに基づいた土砂移動現象のリスク評価方法，令和5年度土木学会全国大会第78回年次学術講演会，Ⅲ-129，2023.9 （４）佐藤丈晴：道路斜面における落石発生リスク評価に関する一提案，第 75 回 2023(令和5)年度 土木学会中国支部研究発表会概要集，VI-17，2023.6 （５）佐藤丈晴： AIに入力するグリッドデータ処理方法の一提案，第72回 R5年度砂防学会研究発表会概要集，pp.353-354，2023.5
学会にて他研究者の発表を聴講及びご指導いただいた。学会の主流は、衛星画像、オルソ画像を用いた視点で研究が進められており、多くの知見を頂いた。ただ、評価の細かさ、解析精度は、本研究成果が最も良い数値であった。これはグリッドデータごとに評価した視点が、他評価方法よりも細密に解析できる点で優れていると感じた。画像の画素単位で評価した事例もあるが、その場合は、当該画素のみで評価しているため、RGBカラー指数のみに依存することから精度が大幅に落ちていた。その場合は、周辺グリッドのデータの活用によって妥当な結果が得られていると感じた。
ただし、画像認識技術は非常に優れていることから、当初の提案内容に加えて、3次元地形モデルを画像化し、それをAIに学習させるとより精度が上がるのではないかと考え、その方針で今年度検討を進めているところである。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
すでに当初の検討計画はほぼ達成している。
2023年度に多くの学会で講演し、著名な研究者からご指摘を頂いた。
その後指摘を踏まえて当初計画に加えて3次元地形モデルを画像化する方法を新たに発見し、その方法ですでに検討を始めている。
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| 今後の研究の推進方策 |
すでに当初の検討計画はほぼ達成している。
2023年度に多くの学会で講演し、著名な研究者からご指摘を頂いた。
その後指摘を踏まえて当初計画に加えて3次元地形モデルを画像化する方法を新たに発見し、その方法ですでに検討を始めている。
今年度は、この方法で講演及び論文の執筆を行いたいと考えている。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
研究の進捗が当初の予定以上に早く進み、その成果を査読論文の投稿が早まった。早々に論文投稿を行う予定である。
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