UAV と人口流動ビッグデータを用いた大規模災害時の道路復旧計画手法の開発
坂本 淳 (高知大学)

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研究の背景と目的• 災害発生後の迅速な被災地とその到達経路の把握は応急対策のために重要• しかし大規模災害では被災地が複数存在し多数の到達経路の寸断が発生• 近年ではICTを応用した社会実装が深化
ICT技術の災害対策への応用（深層学習）

資料：国土交通省，インフラ分野のデジタル・トランスフォーメーション（ＤＸ）

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研究の背景と目的• （続き）近年ではICTを応用した社会実装が深化
ICT技術の災害対策への応用（人口流動ビッグデータ）

資料：国土交通省，インフラ分野のデジタル・トランスフォーメーション（ＤＸ）• ICT技術の道路復旧計画への応用を目的
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１年目の研究内容
道路寸断区間の自動判別技術の検討• 深層学習による画像認識技術を用いて被災した道路区間を自動的に判別する手法を提案• 100mメッシュ単位に分割した各航空写真の被災有無を判別• 道路リンクの含有情報と統合して道路浸水状況を可視化

被災状況の巡回手法の検討• UAV（無人航空機）を用いた社会基盤の診断が一般化• これまで発災直後は陸路で道路の接続状況を判断せざるをえなかった手順
を空路に置き換え点在する寸断区間を迅速に把握• TSPや最短経路探索などを用いてUAVの最適な巡回手法を検討

4道路寸断区間の自動判別技術の検討
対象• 近年発生した大規模水害による道路寸断

提案システムの概要
豪雨災害発生後の対応

学習用航空写真

航空写真の撮影

災害発生
ﾒｯｼｭ別に浸水状況を目視で分類

･･･

･･･

･･･

･･･

･･･

メッシュ毎の道路リンク･･･

ﾌｫﾄﾏｯﾋﾟﾝｸﾞ・ﾒｯｼｭ化

･･･

･･･

･･･
･･･
･･･

道路浸水状況の可視化

道路浸水状況の自動判別

浸水状況判別モデル

物体検知アルゴリズム
浸水
ﾒｯｼｭ

非浸水
ﾒｯｼｭ

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道路寸断区間の自動判別技術の検討
提案システムの概要
茨城県久慈川地区，埼玉県都幾川地区の写真を選定
令和元年東日本台風で被災し災害直後の航空写真が入手可能

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道路寸断区間の自動判別技術の検討
提案システムの概要
航空写真を100m単位で分割し目視で「浸水メッシュ」，「非浸水メッシュ」に分類
浸水メッシュ（3,606枚）
ﾒｯｼｭ別に浸水状況を目視で分類

･･･

･･･

･･･

･･･

･･･

･･･

非浸水メッシュ（2,937枚）

･･･

･･･

･･･
･･･
･･･

浸水ﾒｯｼｭ

非浸水ﾒｯｼｭ7

道路寸断区間の自動判別技術の検討
提案システムの概要

YOLO（You only look once）v3

だ
物体検出モデルを画像判別モデルに応用

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道路寸断区間の自動判別技術の検討
提案システムの概要
Google Collaboratory

浸水状況判別モデル

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道路寸断区間の自動判別技術の検討
提案システムの概要

岡山県高梁川地区，千葉県佐倉地区の写真を選定
いずれも近年豪雨災害で被災

豪雨災害発生後の対応
航空写真の撮影

災害発生

ﾌｫﾄﾏｯﾋﾟﾝｸﾞ・ﾒｯｼｭ化

メッシュ毎の道路リンク

道路浸水状況の可視化

道路浸水状況の自動判別

浸水マップと写真から浸水状況を目視で分類→真値

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道路寸断区間の自動判別技術の検討
提案システムの概要
全ﾒｯｼｭ数岡山県
高梁川地区

うち道路区間ありﾒｯｼｭ
1,494

2,108

全ﾒｯｼｭ数千葉県
佐倉地区

コンサベーションGISコンソーシアムジャパンから
岡山県高梁川地区，千葉県佐倉地区の道路区間ベクターデータを借用→メッシュ単位でクリップ

浸水ﾒｯｼｭ

非浸水ﾒｯｼｭ

836

658

うち道路区間ありﾒｯｼｭ
1,475

1,512

浸水ﾒｯｼｭ

非浸水ﾒｯｼｭ

562913道路区間ベクターデータを用いる意義 → 道路浸水状況のみを抽出
市街地
河川
豪雨災害時

豪雨災害時

平時
同一場所

平時
同一場所

判別対象外

判別対象
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道路寸断区間の自動判別技術の検討
提案システムの概要
道路区間が存在するメッシュのみを対象として浸水状況をモデルで判別以下の指標で精度検証を実施
浸水再現率 =

TP× 100
TP + 𝐹𝐹𝐹𝐹

非浸水再現率 =適合率 =TN× 100
TN + 𝐹𝐹𝐹𝐹

TP + 𝑇𝑇𝑇𝑇× 100
TP + TN + FP + 𝐹𝐹𝐹𝐹

𝑇𝑇𝑇𝑇：True Positive （真陽性）

𝐹𝐹𝐹𝐹：False Positive （偽陽性）𝑇𝑇𝑇𝑇：True Negative （真陰性）𝐹𝐹𝐹𝐹：False Negative （偽陰性）

道路浸水状況の可視化

道路浸水状況の自動判別

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道路寸断区間の自動判別技術の検討
結果と考察• 各検証用航空写真の予測・実際の結果

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道路寸断区間の自動判別技術の検討
結果と考察

岡山県高梁川地区
94%

浸水再現率 (%)

実際

非浸水再現率 (%) 64%
適合率 (%)TP (True Positive)81%

TN (True Negative)

判別

浸水あり

浸水なし

浸水あり

790

237

浸水なし

46421

FP (False Positive)

FN (False Negative) 14

道路寸断区間の自動判別技術の検討
結果と考察
浸水再現率 (%)

千葉県佐倉地区84%

非浸水再現率 (%)

95%

適合率 (%)

91%

TP (True Positive)

TN (True Negative)

実際

判別

浸水あり

浸水なし

浸水あり

472

50

浸水なし

90865

FP (False Positive)

FN (False Negative) 15

道路寸断区間の自動判別技術の検討
結果と考察• 田畑などで誤認識で発生

TN (True Negative)
FP (False Positive)

検討のまとめ• YOLOv3を用いて大規模水害による道路寸断の状況を予測する技術を開発• 高い精度で浸水区間を自動判別することを確認

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被災状況の巡回手法の検討

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被災状況の巡回手法の検討
検討フロー①巡回機器の前提条件整理②検討対象範囲の設定③巡回地点の設定④巡回地点間の経路探索の計算⑤巡回経路の計算⑥巡回経路の図示

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被災状況の巡回手法の検討①：巡回機器の前提条件整理• 時速50km/h• 最大飛行時間：40分

参考：DJI Mavic 3 スペック
最大飛行時間：46分
最大速度：75.6km/h（Sモード），54km/h（Nモード）①巡回機器の前提条件整理②検討対象範囲の設定③巡回地点の設定④巡回地点間の経路探索の計算⑤巡回経路の計算⑥巡回経路の図示

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被災状況の巡回手法の検討②：巡回機器の前提条件整理• 南海トラフ地震が懸念される高知県安芸市

安芸市
中心市街地

①巡回機器の前提条件整理②検討対象範囲の設定③巡回地点の設定④巡回地点間の経路探索の計算

安芸市
中心市街地

⑤巡回経路の計算⑥巡回経路の図示

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被災状況の巡回手法の検討③：巡回地点の設定• 全拠点数67拠点

広域防災拠点（総合防災拠点） 1地点
広域防災拠点（上記以外） 3地点
地域防災拠点（優先順位A） 11地点
地域防災拠点（優先順位B） 12地点
地域防災拠点（優先順位C） 40地点

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被災状況の巡回手法の検討③：巡回地点の設定• 15地点を設定
広域防災拠点（総合防災拠点）を起終点として15地点を巡回地点として設定

広域防災拠点（総合防災拠点） 1地点
広域防災拠点（上記以外） 3地点
地域防災拠点（優先順位A） 11地点
地域防災拠点（優先順位B） 12地点
地域防災拠点（優先順位C） 40地点

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被災状況の巡回手法の検討④巡回地点間の経路探索の計算• 検討対象範囲のネットワークデータを作成（1,810リンク，1,289ノード）①巡回機器の前提条件整理• 巡回地点間の最短経路をShortest path関数（MATLAB）により計算②検討対象範囲の設定③巡回地点の設定④巡回地点間の経路探索の計算⑤巡回経路の計算

最短経路⑥巡回経路の図示

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被災状況の巡回手法の検討⑤巡回経路の計算• TSP（巡回セールスマン問題）を用いて総移動コスト最小値を算出• 広域防災拠点（総合防災拠点）を起終点として全巡回地点を巡回
https://jp.mathworks.com/help/optim/ug/traveling-salesman-problem-based.html①巡回機器の前提条件整理②検討対象範囲の設定③巡回地点の設定④巡回地点間の経路探索の計算⑤巡回経路の計算⑥巡回経路の図示

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被災状況の巡回手法の検討⑥巡回経路の図示• 全拠点を最小の総移動コストで巡回する場合の経路を図示

広域防災拠点（総合防災拠点） 1地点
広域防災拠点（上記以外） 3地点
地域防災拠点（優先順位A） 11地点
地域防災拠点（優先順位B） 12地点
地域防災拠点（優先順位C） 40地点

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被災状況の巡回手法の検討⑥巡回経路の図示•

拠点間を直線で接続（実際はこの経路を飛行するわけではない）

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被災状況の巡回手法の検討⑥巡回経路の図示•

拠点間の最短経路を図示

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被災状況の巡回手法の検討⑥巡回経路の図示•

拠点間の最短経路を１００ｍバッファで図示

全経路の所要時間（経路長）：30.55分（25.46km）

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今後の研究計画
津波災害による道路寸断箇所の自動検出
陸前高田市の例

TP (True Positive)

TN (True Negative)

FP (False Positive)

FN (False Negative)

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今後の研究計画
津波災害による被災箇所の自動検出

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今後の研究計画
人口流動ビッグデータの活用• ただしデータの価格が高騰しており（１～２年で約6倍に高騰）再検討が必要

人口流動（人／日・km2）~ 200~ 400~ 600~ 800~1000
1,000~

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今後の研究計画

人口流動（人／日・km2）

人口流動ビッグデータの活用• ただしデータの価格が高騰しており（１～２年で数倍に高騰）再検討が必要

ありがとうございました
坂本 淳（jsak@kochi-u.ac.jp）~ 200~ 400~ 600~ 800~1000
1,000~32