防 災・安 全ʴ߻ᘓ଩⇭∞⇥⇁෇ဇↆ↎‒໎ܹᘮܹ৭੮২ᘐ↝ᄩᇌ‒
人工衛星データを活用した⃬ව൦∝‫ם‬ჿ໎ܹ⇝∅∋−∞⇝∍∙↝‒
災害被害把握技術の確立‒ー洪水・土砂災害シミュレーションの‒ ‒ ‒ ‒ ‒ ‒ ‒ ‒ ‒ ข‫ܖޖ‬፼↧↝ᢘဇ∞‒
深層学習への適用ー

研究・開発機関 ： 理化学研究所計算科学研究センター 総合防災・減災研究チーム
利用施設： スーパーコンピュータ「京」研究・開発機関 ：理化学研究所 計算科学研究センター 総合防災・減災研究チーム
計算規模： 288 ノード×60 ケース=約 17000 ノード時間
利用施設：スーパーコンピュータ「京」利用ソフトウェア：DRSRIS（洪水・土砂災害シミュレーションプログラミング）
計算規模：288 ノード ×60 ケース = 約 17000 ノード時間
利用ソフトウェア ：DRSRIS（洪水・土砂災害シミュレーションプログラミング）●洪水や土石流の災害が発生したとき、人工衛星○洪水・土砂災害シミュレーションの結果を知識とデータから専門家が目視でその被害状況を把握●洪水や土石流の災害が発生したとき、空し、救援活動計画の立案などを行っていました。
撮データから専門家が目視でその被害状して活用することにより、人工衛星からのデータ○洪水・土砂災害シミュレーションの結果をを用いて自動で遠隔地から被災地域の状況を知識として活用することにより、人工衛星●しかし、これだけでは災害地域へ派遣する先遣隊況を把握し、救援活動計画の立案などをの適切な経路決定、救援人員と救援物資の搬送行っていました。
路と物資の種類や量の決定、復旧計画の立案な●しかし、これだけでは災害地域へ派遣すどを迅速に行うことが困難でした。
る先遣隊の適切な経路決定、救援人員と救援物資の搬送路と物資の種類や量の決ⅆ‒ Ꮡ୎↗Ⴘႎ‒

定、復旧計画の立案などを迅速に行うこ
従来は図 1 のような災害発生時前後の人工とが困難でした。
衛星データと標高データを用いて画像処理を行い、図 2 のような地形変化の有無情報（茶色は把握できる技術を確立し、その結果、迅速な被からのデータを用いて自動で遠隔地から災地域への救援などの対応を可能としました。
被災地域の状況を把握できる技術を確立○2017 年の九州北部豪雨レベルであれば、本研し、その結果、迅速な被災地域への救援な究のアプローチで自動で精度の高い被害状況どの対応を可能としました。
把握が可能であることが判りました。
○2017年の九州北部豪雨レベルであれば、本研究のアプローチで自動で精度の高い被害状況把握が可能であることが判りました。

変化あり、白色は変化なし）を作成していました。

■ 背景と目的
これをもとに専門家が目視で被害の状況把握
従来は図1のような災害発生時前後を行い、救援活動計画や復旧計画の立案などをの人工衛星データと標高データを用実施していました。しかし、これらの作業が迅速いて画像処理を行い、図2のような地かつ十分に実施できていないのが現状でした。
形変化の有無情報（茶色は変化あり、広域複合的災害時には自助、公助のためにも白 色 は 変 化 な し）を 作 成 し て い ま
図 1 空撮データ(左：災害前 人工衛星より、右：災害後 航空写真より)
その被害状況が即座に公開されるとともに、遠隔した。
地からでも被災状況の把握や迅速な対応を可能
これをもとに専門家が目視で被害とする仕組みが不可欠となります。これを実現するためには数多くの過去の災害発生のデータが必要となりますが、の状況把握を行い、救援活動計画や発生頻度の面からそれを準備することが困難でした。
復旧計画の立案などを実施していま 図1 空撮データ（左：災害前 人工衛星より、右：災害後 航空写真より）
洪水・土砂災害シミュレーションの結果を人工知能技術における学習用データとして活用する方法も考えられます
した。しかし、これらの作業が迅速かつ十分に実施できていないのが現状でした。
が、学習には膨大な教師データが必要となります。そこで本研究では事前に京コンピュータを使って、膨大な数の教広域複合的災害時には自助、公助のためにもその被害状況が即座に公開されるとともに、遠隔地からで師データを作成しこの問題を克服することにしました。
も被災状況の把握や迅速な対応を可能とする仕組みが不可欠となります。これを実現するためには数多の把握が可能であることが判明しました。

LSHI

RMSAE

LSHI

0.15670.96020.14990.8746

Att.U-Net

0.13220.96740.13020.9222

LinkNet0.12930.95520.13190.9183

融合手法
0.1246
0.96520.1246
していきたいと思います。
出典：IEEE Transactions on Geoscienceand Remote Sensing
表1 九州北部豪雨におけるモデルの精度

0.9191

洪水・土砂災害シミュレーションの結果を人工知能技術における学習用データとして活用する方法も考域にわたる災害への対応も検討

pp

RMSAE
計算結果の平均

今後は西日本豪雨(2018)のよ
うに局所ではなく、かなりの広使って、膨大な数の教師データを作成しこの問題を克服することにしました。
10

図 3 に示す対象領域の標高データと図 4 に示す変動に着目するポイントを入力
図3に示す対象領域の標高データと図4に示す変動に着目するポし、その他の諸条件を用いてシミュレーションを行い、最大水位の分布(図 5)と地形イントを入力し、その他の諸条件を用いてシミュレーションを行い、の変化(図 6)を求めました。
最大水位の分布(図5)と地形の変化(図6)を求めました。
この手法を用いて膨大なケースのシミュレーションを実施し、被害状況把握シス
この手法を用いて膨大なケースのシミュレーションを実施し、被テム向けの教師データを創り出しました。学習方法としては、画像認識でよく用い害状況把握システム向けの教師データを創り出しました。学習方法
られる Attention U-Net、LinkNet およびその融合手法を用いています。
としては、画像認識でよく用いられるAttention U-Net、LinkNetお
図 2 従来手法による地形変化情報
表 1 は九州北部豪雨(2017)を想定して行った膨大な数のシミュレーション結果よびその融合手法を用いています。
(茶色:変化あり、白色:変化なし)
を学習用と評価用に分け、学習用シミュレ
表1は九州北部豪雨(2017)を想定して行った膨大な数のシミューション結果を用いて学習させたシステム
レーション結果を学習用と評価用に分け、学習用シミュレーション
図 2 従来手法による地形変化情報に対して評価用シミュレーション結果を当て結果を用いて学習させたシステムに対して評価用シミュレーション（茶色 : 変化あり、白色 : 変化なし）
はめてみて、その精度評価を行った結果で結果を当てはめてみて、その精す。評価方法としては画像の類似度を比較度評価を行った結果です。評価
す る の に 用 い ら れ る RMSE(root mean方法としては画像の類似度をsquare error：0 に近いほど精度が良い)と比較するのに用いられるRMSELSHI(thelog-scaledhistogram(root mean-square error：0にintersection：1 に近いほど精度が良い)を選700m・
Initiation Points0近いほど精度が良い)とLSHI択しました。
図 4 変動着目点の選択
図 3 対象領域の標高データ(the log-scaled histogram
今回の提案手法（Att. U-Net、LinkNet、intersection：1に 近 いほど 精その混合(Fusion)）は、数値シミュレーション度が良い)を選択しました。
0700m
Initiation Points
結果を平均した場合よりも良い結果が出て
図 3 対象領域の標高データ
図 4 変動着目点の選択
今回の提案手法（Att. U-Net、います。
（図中の「・」が変動着目点）
LinkNet、その混合(Fusion)）は、さらに実際の人工衛星データを使って評数値シミュレーション結果を平価した結果(地形変化はレーザー測量)でも均した場合よりも良い結果が出その有効性が確認できました。ています。
これより九州北部豪雨程度の局地豪雨
さらに実際の人工衛星データによる洪水・土砂災害であれば、地形・地質を使って評価した結果(地形変5m0-5mの一様性から本研究のアプローチで深層学5m化はレーザー測量)でもその有習を用いた自動的な被災地域の把握が可
図 5 対象領域の最高水位分布効性が確認できました。
図 6 対象領域の地形変化分布能であることが判明しました。
(どれだけ水位が上がったか)
これより九州北部豪雨程度の5m-5m (どれだけ隆起あるいは陥没したか)5m
今後は西日本豪雨(2018)のように局所 0
局地豪雨による洪水・土砂災害
図 5 対象領域の最高水位分布
図 6 対象領域の地形変化分布
ではなく、かなりの広域にわたる災害への表 1 九州北部豪雨におけるモデルの精度（どれだけ水位が上がったか）（どれだけ隆起あるいは陥没したか）であれば、地形・地質の一様性対応も検討して行きたいと思います。
から本研究のアプローチで深層九州北部豪雨 2017
学習を用いた自動的な被災地域手法
水位
地形変化

くの過去の災害発生のデータが必要となりますが、発生頻度の面からそれを準備することが困難でした。
えられますが、学習には膨大な教師データが必要となります。そこで本研究では事前に京コンピュータを（公財）
計算科学振興財団ⅆ‒ Мဇ঺ௐ‒■ 利用成果出典：IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing11