AIでハザードマップを高度化!洪水浸水域を推定し避難に役立てる

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東北大学災害科学国際研究所のエリック・マス准教授と越村俊一教授らは、人工知能(AI)を利用し被災地の洪水浸水域を推定する技術を開発した。2018年夏の西日本豪雨の際の被災地の衛星観測データを機械学習し、19年10月の台風19号の浸水域をAIに推定させたところ、8割の精度で浸水範囲を特定できた。将来起こる水害の被害状況を迅速に推定し、避難に役立つ高度な浸水地図を作製できる可能性がある。

欧州連合(EU)と欧州宇宙機関(ESA)の地球観測衛星「センチネル1号」に積んだ「合成開口レーダー(SAR)」の画像を利用。SAR画像は地表に照射されるマイクロ波の散乱や反射の特性を観測でき、その散乱特性から浸水度合いを推定する。

(左)19年台風19号による郡山市の浸水範囲の推定結果(右)国土地理院による調査結果(濃い部分が浸水域)

研究グループは、18年の西日本豪雨水害の被災地である岡山県倉敷市真備町の浸水域の特徴をSAR画像からAIに学習させ、19年の台風19号による福島県郡山市の観測データを分析し浸水範囲を推定させるアルゴリズムを開発した。性能を評価したところ、国土地理院の調査結果と比較し、8割の精度で推定できていることが分かった。

ペルー国立工科大学との共同研究。成果は国際科学誌リモート・センシングに掲載された。

キーワード
人工知能 洪水浸水域

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