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令和４年度砂防学会研究発表会概要集

広域土砂災害発生時における AI を活用した崩壊・土石流発生箇所の早期スクリーニング
国際航業株式会社 ○河野 孝俊、堀 大一郎、西村 智博、林 雨亭
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はじめに難なため、本検討

近年、土砂災害が激甚化･頻発化・広域化しており、発生時

では「土砂移動範には崩壊・土石流発生箇所を早期に把握することが求められ囲」として一括りる。これまでは撮影された空中写真を用いて目視による判読で扱うこととしが行われてきたが、判読精度のバラツキや一定程度の作業時た。また、堆積区間を要する等の課題がある。

間には市街地や本検討は、AI におけるディープラーニング技術の向上によ農地が含まれてり急速に発展している画像認識技術を土砂災害にも応用し、おり、抽出対象に崩壊・土石流発生箇所について、従来の目視による判読に比堆積区間を含めた場合、人工的な裸地を誤抽出する可べて短時間かつ統一的な精度で自動抽出することを目標に、能性が高くなることが考えられたため、堆積区間を含

平成 21 年 7 月中国・九州北部豪雨における山口県山口市と防む・含まない場合の 2 通りの正解画像を作成し、防府市

府市及び平成 26 年 8 月豪雨における広島県広島市の事例をのオルソ画像における抽出結果をもとに堆積区間を抽出対対象として、その手法を試行したものである。

象とするか検討した。

2検討手法

図-1 土石流区間の区分例

また、災害時は日時や日照条件が異なる撮影となる花崗岩類地域の山口市を対象として、画像の種類（カラことがあるため、色調が異なる写真を使用することがー画像又はグレースケール画像）とラップ率（0%、25%、想定されるほか、土砂移動範囲が一定度の面積を持つ50%）の組み合わせが異なる 6 種類の学習データを作成

ため、画像の種類（カラー画像又はグレースケール画像）し、山口市と同じ花崗岩類地域の防府市及び広島市を対象ととラップ率（0%、25%、50%）の組み合わせが異なる 6

してセマンティックセグメンテーションによる崩壊・土石流種類の学習データを作成し、防府市の 10 図郭及び広島発生箇所の自動抽出を行い、抽出特性を整理した。

市の 2 図郭のオルソ画像における土砂移動範囲の抽出

セマンティックセグメンテーションとは、画像内の各ピクセルに意味のあるラベルを割り当てる処理のこ結果をもとに抽出特性を整理した。

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結果・考察とであり、特徴的なカテゴリを形成する画素の集まり

定量評価は、抽出結果と正解の重なり度合いを表す指標

を 認 識 す る た めに 使 用 され る 。 近 年 、 Convolutional

IoU 及び抽出結果に占める正解率の割合を示す適合率

Neural Network（CNN）を用いたセマンティックセグメ(Precision）で行った。いずれの指標も 1 に近づくほど良好とンテーションの研究が盛んに行われており、なかでも評価できる。

CNN を Encoder-Decoder 構造にした手法の判別精度が堆積区間を含む・含まない場合の 2 通りの学習データで試高く、本検討では DeepLab v3+ 1)を採用した。

行した抽出結果を表-1 及び 図-2 に示す。IoU と適合率につ3

学習データの作成

いて、カラー画像では有意な差はないが、グレースケール画災害直後に撮影した山口市の 5 図郭（1 図郭：1500×像では堆積区間を含まない方がいずれも高い。また、堆積区2000m、6000×8000 画素）のオルソ画像を対象として、間を含む方が、カラー画像では茶色い屋根、グレースケール抽出対象（ここでは崩壊・土石流発生箇所）の領域を示

画像では屋根及び道路の一部を誤抽出する事例が多く見られ

す正解画像を技術者による判読により作成し、AI が直た。以上のことから、崩壊・土石流発生箇所を早期に抽出す接処理できるよう 1000×1000 画素に分割した。

ることを重視し、抽出対象に堆積区間を含めず発生区間と流抽出対象について、一般的に土石流は発生・流下・堆下区間のみを抽出対象とした。以降の検討では、画像の種類積区間に分類されるが、オルソ画像のみでの識別は困及びラップ率の組み合わせの違いによる抽出特性を比較した。

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表-1

ける有意な差はないが、IoU はグレースケール画像、適合率【抽出対象の検討】IoU と適合率

堆積区間

IoU

画像の種類含む含まない

適合率

カラー0.410.70

グレースケール

0.310.38

カラー0.400.74

グレースケール

0.460.66

はカラー画像の方が高い。よって、グレースケール画像の方が誤抽出は多くなるものの、崩壊・土石流の抽出漏れが少ないと考えられる。
広島市の抽出結果を表-3 に示す。
傾斜角が 10°以上の範囲
における IoU と適合率について、カラー画像では土砂移動範囲がほとんど抽出されず、IoU は 0.013～0.015 であった。グ
レースケール画像でも 0.135～0.167 であり、屋根や道路の誤抽出はほとんどないが林地内の裸地を誤抽出する傾向があり、土砂移動範囲のほとんどを抽出しなかった。その要因として、土砂移動範囲の色合いが学習データに比べて濃い茶色であること、周辺の樹木に覆われた不明瞭な流下区間が多いことが考えられる。
表-3 【画像の種類とラップ率の検討】IoU と適合率(広島市)
画像の種類

ラップ率
(%)

カラーグレースケー
ル

図-2 【抽出対象の検討】抽出結果
表-2 【画像の種類とラップ率の検討】
IoU と適合率（防府市）
画像の種類
カラーグレースケール

ラップ率(%)

傾斜角 10°以上の範囲

全域
IoU

適合率

IoU

適合率

5

傾斜角 10°以上の範囲

全域
IoU

適合率

IoU

適合率

00.009

0.90

0.015

0.94

250.008

0.88

0.013

0.89

500.008

0.82

0.013

0.82

00.097

0.66

0.138

0.69

250.115

0.67

0.167

0.68

50

0.093

0.76

0.135

0.78

まとめ
本研究のまとめを以下に示す。

00.40

0.74

0.43

0.77

① 堆積区間を抽出対象に含むと屋根や道路を誤抽出しやす250.43

0.75

0.45

0.77

く、発生区間と流下区間のみを抽出対象として学習データ

500.380.740.410.75

00.460.660.500.72

250.490.700.520.75

500.480.69

0.510.74

画像の種類とラップ率の組み合わせが異なる 6 種類の学習を作成すると精度の良い抽出結果が得られた。
② ラップ率によらず、カラー画像に比べてグレースケール画像の学習データを用いた方が誤抽出は多くなるものの土砂移動範囲の抽出漏れが少ない。

データを入力した場合における防府市の抽出結果を表-2 に③ 学習データと同一地域であれば、傾斜角が 10°以上の範示す。いずれの抽出結果においても、抽出対象外とした堆積囲において IoU が 0.5 程度の抽出結果が得られ、災害対応区間の誤抽出が見られたが、オルソ画像のみで堆積区間と上初動時の判読としては、短時間で実用レベルの成果が得ら流の発生・流下区間の境界を判断することは困難である。これることが示せた。のため、抽出特性について、一般的に土石流の発生・流下区

本研究ではオルソ画像を学習データとして用いたが、従来間とされる傾斜角が10°以上の範囲におけるIoU と適合率をの目視による判読作業では複数時期のオルソ画像や地形デーもとに整理した。

タも活用している。今後は、様々な地質帯での検討や 3 次元傾斜角が 10°以上の範囲において、IoU はカラー画像では地形データを活用した検討を行い、AI による自動判読の精度0.41～0.45、グレースケール画像では 0.50～0.52 であり、土砂を高めていく必要がある。

移動範囲を概ね抽出した。屋根や道路の誤抽出はほとんどな【参考文献】 1）Chen, L., Zhu, Y., Papandreou, G., Schroff, F.,

いが、林地内の裸地を誤抽出する傾向があった。また、土石Adam, H., 2018. Encoder-Decoder with Atrous Separable

流流下区間のうち、周辺の樹木に覆われた区間を抽出しない

Convolution for Semantic Image Segmentation, European

傾向があった。IoU と適合率について、ラップ率の違いにおConference on Computer Vision (ECCV).

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