機械学習と画像認識技術を組み合わせた斜面の AI 広域危険度評価に関する研究

1.はじめに

環境防災研究室

會川健朗

指導教員

大塚 悟

た新潟・福島豪雨において崩壊の有無の調査が行2001 年に土砂災害防止法が制定されて以来，われた範囲である．この地域は，豪雨が発生する斜面災害のソフト対策が推進され，斜面災害の以前に地形調査が行われており斜面崩壊の予測危険度評価が多数行われてきた．従来の斜面危に適したデータである．データ数が膨大であるた

険度評価は，数値化Ⅱ類や重回帰分析等の多変め，図 1 の範囲から対象地域を絞った，羽根川流量分析が主流であったが，AI を用いた豪雨や地域，佐梨川流域に跨る矩形のエリア(5,000m×震による斜面崩壊に関する研究が行われてき5,000m)を対象地域とした．これを「Area-A」と呼ている．しかし，多くは斜面の属性を DEM の要ぶ．また，他地域への適用性を検討する領域とし素毎に評価して，斜面の崩壊および非崩壊のイて，標高，総雨量，地質の分布状況，崩壊形態がベントとの相関を解析している．斜面の崩壊規異なる芋川流域内の矩形のエリア，宇田沢川流域，模を考えると，大規模の崩壊はマクロスケール三国川流域に跨る矩形のエリアを設定した．いずの地形の影響を受けるのに対して，崩壊規模のれも 5,000m×5,000m の矩形である．これを小さい崩壊はミクロスケールの地形の影響を「Area-B」，「Area-C」と呼ぶ．矩形部の対象地域受ける．したがって，従来の方法は斜面の崩壊

では範囲が狭く降雨量に変化がみられないため，特性を反映しない問題がある．そこで本研究で地形情報を用いた解析を実施する．

は，既往の研究の知見を参考として，広域の情報を入力した機械学習による予測を実施し，そ3.STEP1：機械学習の結果を入力とする画像認識を行うことで 2 段

3.1 データベースの構築及び予測手法

階の予測を試みた．1 段階目の機械学習による

Step1 では，応答変数を災害時の崩壊・非崩ポイントワイズな危険度評価では，H23 年 7 月

壊の事象とし，予測子変数を 1m DEM から移動豪雨を対象として広域な情報を入力した既往

平均 5m 及び 10m の情報をもつ DEM を作成した．のモデルの精度向上を目的に，地形情報の 5m 及

ArcGIS を用いて，(1)標高，(2)傾斜角，(3)曲び 10m 移動平均を用いたほか，赤色立体図で率，(4)断面曲率，(5)平面曲率，(6)起伏量，(7)用いられる地上開度，地下開度，尾根谷度を追累積流量，(8)地上開度，(9)地下開度，(10)尾加で入力し，バギング木によるモデルを作成し根谷度のデータを 1m，移動平均 5m，移動平均た．加えて発展的な検討として，他地域への適10m ごとに作成した．ArcGIS で数値化したデー用性についても検討した．2 段階目の pix2pix

タについて MATLAB を用いて予測を行った．本を 用 いた崩 壊 ブ ロ ッ クの 抽 出で は ，ま ず ，稿では Area-A における地理情報データベース

pix2pix における崩壊ブロックの抽出に最適なを基にバギング木による予測を行う．応答変数

モデル，学習画像のサイズ及び種類について検は崩壊及び非崩壊の事象とした．Area-A におい

討し，崩壊ブロックの生成を試みる．て崩壊データ(セル数)は 94,560 個，非崩壊データ(セル数)は 24,905,440 個抽出された．ま2.対象範囲と使用データ
今回用いたデータは，平成 23 年 7 月に発生した，予測子変数は上述した地形的特徴量とし，広域情報を入力しない 1m メッシュ単体のモデル(Case1)，広域情報を入力した既往のモデル域に適用が可能かを検証する．バギング木には(Case2)，精度向上を目的に既往のモデルに地最大分割数のパラメータがあり，この値が大き上開度，地下開度，尾根谷度を追加で入力した

くなるとモデルの柔軟性がなくなり他地域へモデル(Case3)の 3 種について検討を行った．の適用が困難になると考えられる．そこで，3.2

3.2 予測結果で作成した Case3 について，最大分割数を変化

本稿では，機械学習において精度の検証に用いさせ他地域への適用を試みる．図 2 に各エリアられることの多い混同行列を用いた．混同行列のにおける最大分割数と真陽性率の関係を示す．

値から，正解率，精度，真陽性率，偽陰性率，真Area-A においては最大分割数が大きいほど真陰性率，偽陽性率の 6 つの指標によりモデルを評

陽性率が高くなるがやがて一定の精度に落ち価する．表 1 に作成したモデルにおける分類性能つく傾向がみられた．一方，Area-B，Area-C での指標を示す．精度が最も高いモデルは Case3 のは最大分割数を少なくすることで，崩壊を判定87.4%，次いで Case2 の 78.3%，Case1 は 59.6%とできるようになるが，それでも真陽性率は 50%なり，異なるスケールの特徴量を使用したモデル前後とよくはない．これは，入力データの分布の優位性がみられた．Case1 と，Case2 では後者が異なる地域同士では，崩壊予測に影響を及ぼの精度が高い結果となった．これより，広域情報す地形量が異なるため，適用性が低くなることを入力することで機械学習の予測精度が向上すが明らかとなった．このことから斜面崩壊の特ることが確認できた．Case2 と Case3 では後者の性は地域性が大きく，学習データも同地域のデ精度が高い結果となった．図 1 に崩壊面積毎の真ータの必要性が確認された．

陽性率の関係を示す．広域情報を入力しない 1m
メッシュ単体のモデルでは崩壊面積が小さい場

表 1 Area-A における分類性能の指標

合，真陽性率は 60%程度となっている．一方で，

指標

Case1

Case2

Case3

既往のモデルに地上開度，地下開度，尾根谷度を正解率

56.0%

75.9%

86.2%

追加で入力したモデルでは真陽性率は 90%程度

真陽性率

65.0%

87.2%

95.8%となっており，性能が向上していることがわかる．

真陰性率

56.0%

75.9%

86.2%

これは地上開度，地下開度，尾根谷度を追加する

偽陰性率

35.0%

12.8%

4.2%

ことで，広域情報を入力した既往のモデルには入

偽陽性率

44.0%

24.1%

13.8%

力されていない地形の凹凸，開き具合が数値とし精度

59.6%

78.3%

87.4%て入力され，面積の小さい崩壊から，大きい崩壊までを分類できるようになったことを示してい果であることから，斜面崩壊の AI を用いた予測において，既往研究の広域的な情報の入力に加え，地上開度，地下開度，尾根谷度といった地形の凹真陽性率

る．すべての数値において，今回の値が良好な結凸，開き具合を入力することが有効であることが確認された．
3.3 他地域への適用に向けた検討
Area-A について作成した分類モデルが，標高，総雨量，地質の分布状況，崩壊形態が異なる地

図 1 崩壊面積と真陽性率の関係

の違いによる比較では，サイズによって生成される崩壊個所の複雑さが異なる傾向がみられる．これは全画素数と崩壊個所の画素数の比率が関係していると考えられる．画像サイズが小さい場合は崩壊個所の比率は高くなり，崩壊個所も分割して学習することになる．複雑な形状をしている崩壊個所も，画像サイズが小さくなることで単純かつ大きな形状となる．一方で画図 2 各エリアに適用した場合の真陽性率

像サイズが大きい場合は崩壊個所の比率は低くなり，崩壊個所は小さく複雑な形状で学習す

4.STEP2：画像認識

ることになる．入力画像の種類による比較では，

4.1 画像認識手法

画像サイズが大きい場合，RGB 値に異なる情報

本研究では個人の裁量に依存するラベル付を付随した画像では，崩壊していない部分を誤けを行う必要がなく，短時間で学習が可能であって小さな崩壊と判定してしまうケースが少る pix2pix を採用した．正解画像は STEP1 で用なくなる．しかし画像サイズが小さい場合，崩いた崩壊データを二値画像化して使用した．入壊個所が生成されなくなっている．以上の検討

力画像は，本研究で提案する手法の危険度評価から危険度評価値をグレースケールとした画値を画像化した画像(グレースケール)，RGB 値

像を細かく分割して学習させたモデルが最適に異なる情報を付随した画像を作成した．RGBであることが明らかとなった．図 4 に機械学習にはそれぞれ，R：危険度評価値，G：傾斜角，の危険度評価図と画像認識の生成結果を重ねB：尾根谷度を与えた．傾斜角と尾根谷度は赤色た図を示す．機械学習の危険度評価図に画像認

立体図に用いられる地形量である．また，既往識の生成結果を用いることで，崩壊が起こりう

研究では検討されていなかった画像サイズにる個所が点在していたものを，崩壊ブロックとついても検討を行う．入力画像が 2 種類，画像して抽出することができ，その視認性が向上すサイズを 64×64，128×128，256×256 の 3 サイることが確認できた．

ズとし，計 6 ケースの生成モデルを作成した．
尚，テストデータは学習に使用していない 30 ペ
アとし，生成結果を比較するために一律で 256

5.おわりに
STEP1 では，スケールを変えた地形情報を用

×256 とした．

いる手法の提案について検討した．6 つの指標

4.2 画像認識結果で評価した結果多様なスケールの地形量の有本稿では，画像認識の定量的な精度は生成結効性と必要性，優位性が確認された．赤色立体果で崩壊と判断したピクセルの内どの程度正図に用いられる地形量を追加することでさらしく崩壊ピクセルだけを崩壊として生成してな る 精 度 の 向 上 が 確 認 さ れ た ． STEP2 で はいるかを評価した．STEP2 の機械学習による危

pix2pix を用いて崩壊個所の抽出を試みた．そ険度評価の画像を用いた画像認識についてのの結果，危険度評価値をグレースケールとした結果を表 2，図 3 に示す．どの入力画像の場合画像を細かく分割して学習させたモデルが最でも，精度が 90%後半で崩壊範囲の形は表現さ適であることが明らかとなった．

れており範囲の抽出ができている．画像サイズ

入力画像

64×64

128×128

256×256

正解画像

図 3 テストデータの生成画像*(上段：グレースケール画像，下段：RGB 値に異なる情報を付随した画像)*

入力画像，生成画像，正解画像は階調を反転して表示している

機械学習で得られる危険度評価値

生成した崩壊ブロックを重ねた図

図 4 機械学習の危険度評価図と画像認識の生成結果を重ねた図
表 2 テストデータによる定量的評価(赤：性能が最も高い，青：性能が最も低い)
危険度評価値を画像化した画像

RGB 値に異なる情報を付随した画像

①②

③

④

⑤

⑥

256×256

128×128

64×64

256×256

128×128

64×64

正解率

99.2%

99.2%

98.6%

99.3%

99.3%

99.0%

真陽性率

79.1%

75.5%

81.9%

75.2%

72.6%

55.9%

真陰性率

99.3%

99.3%

98.7%

99.5%

99.5%

99.3%

偽陰性率

20.9%

24.5%

18.1%

24.8%

27.4%

44.1%

偽陽性率0.7%

0.7%

1.3%

0.5%

0.5%

0.7%

精度

99.0%

98.8%

98.3%

92.7%

95.9%

95.1%

学習画像サイズ(pixel)