令和6年度砂防学会研究発表会概要集

P-146

CNN による H30 年胆振東部地震における崩壊土砂の到達距離の推定モデルの解釈
北海道大学大学院農学院
北海道大学大学院農学研究院
北海道大学大学院農学研究院

〇冨安蓮
笠井美青
山田孝

1．はじめに地震による突発的な斜面崩壊による被害は，崩土が流下し，堆積する範囲で発生する．従って被害の軽減の為には，その範囲を事前に推定し，ハザードマップに反映させることが考えられる．これまで著者らは，2018 年に北海道胆振東部地震で発生した表層崩壊 154 箇所の崩土の到達距離を対象に，ResNet -50 の構造を一部変更した CNN(畳み込みニューラルネットワーク)分類モデルを構築した 1）．これらの崩土は，地震発生前後の空中写真や，地震直後に取得された航空レーザー測量データ（北海道開発局提供）から，自然に停止したと判断されている．モデルでは，マイクロ平均法で求めた ROC -AUC 値が 0.757 と適度な推定精度 2)を得られた．本研究では，構築したモデルにおいて，入力データの範囲設定が問題ないか調べることと，斜面内で学習への有効性が低い部分を抽出することを目的に，モデルの解釈手法の Grad-CAM3)を用いて，崩土の到達距離の推定に影響を大きく与える斜面領域の可視化を行った．

2．CNN 分類モデル
CNN 分類モデルにおける斜面の解析単位は，崩壊部を含む集水域(以下，斜面単位) であり，この斜面単位を中心に，東西方向に 236m 及び南北方向に 320m の範囲をモデルの入力データとした．説明変数として，比高，斜面勾配，平面曲率，断面曲率，TWI (Topographic Wetness Index)，土壌分類 4)を採用した．土壌分類以外の説明変数は，10 m 数値標高モデル（国土地理院）から ArcGIS 上で求めた．この各説明変数については，224×224 のセルからなる 2 次元配列にリサンプリングして，それらを結合した 3 次元配列を採用した．ただし，斜面単位外のセルには０値を割り当てた．崩土の到達距離, L（m）
，は，崩壊発生前の斜面脚部から崩土の先端までの最大水平距離として，地震発生前後の空中写真や地震直後に取得された航空レーザー測量データから計測し，応答変数として①0≦L＜20，②20≦L＜40，③40≦L＜60，④60≦L＜80，⑤80≦L＜100，⑥100≦L(m)の 6 クラスに分類した．ここで 154 の斜面のうち，153 箇所をデータ拡張した上で学習データとして，モデルに学習させ，残りの１箇所をテストデータとして推定を行った．この作業を，154 の斜面が順番にテストデータになるように繰り返し行った．各推定で，分類スコアが最大となるクラスについて，そのスコアを最大分類スコアとする．
3．Grad-CAM 手法による可視化
Grad-CAM 手法を用いて，各斜面にて最大分類スコアの出力に影響を与えた斜面領域を求める．まず，各斜面において， CNN の最終畳み込み層の７×７の特徴量マップの 2048 チャネルそれぞれで，推定クラスに対して分類スコアの疑似的な勾配を得る．次に分類スコアの疑似的な勾配を該当の 7×7 の特徴量マップにかけ合わせたものを，2048 チャネル分合計して，再び 7×7 の２次元配列を得る．この配列を ReLU 関数に通した後，双三次内挿を使用してアップサンプリングし，224×224 の 2 次元配列を得る．この２次元配列内の最大値を，最大分類スコアの決定に与えた影響の大きさ（以下，影響度）を 1.0 と定めて正規化し，ヒートマップとして示す（図１）．本研究では，影響度が 0.8～1.0 の範囲（以下，高影響度範囲）に着目する．

4．斜面領域の分類
崩壊地外の条件を入力データの範囲に含んでも問題ないかを調べるために，各斜面の入力データにおいて，斜面単位を基準として（（A）崩壊斜面，（（ B）未崩壊斜面，（（ C）斜面単位外，の 3 つの領域を用意した（（図 1）．ここで，高影響度範囲が最も出現した領域を，その斜面でのα高影響度領域とした．また，崩土の到達距離に対して，崩壊源頭部の勾配 5)や斜面下部の縦断形 6)が影響を与える因子であるとの報告事例があることから，斜面単位内の相対的高さによる学習への有効性の違いを調べることを目的に，斜面単位を（D）勾配変化点より下部の斜面末端，（E）滑落崖より下部かつＤの上部，（（ F）滑落崖から尾根までの範囲の 3 つの領域に分類した（（図 1）．そして高影響度範囲が最も出現した領域を，その斜面でのβ高影響度領域とした．ここで，α高影響度範囲が領域 C の場合，また高影響度範囲が領域 D，E，F の斜面単位全体にまたがる場合には，その斜面におけるβ高影響度領域は求めていない．
それぞれの斜面の入力データで得た各αおよびβ高影響度領域ｘについて，CNN にて最大分散スコアが示したク
ラスに L が含まれた割合を有効推定割合 Pｘとして，斜面領域ごとに以下の式で求めた．
高影響度領域がｘとなった斜面で，𝐿が最大分類スコアのクラスに含まれた数,𝑋𝐿

𝑃ｘ =高影響度領域がｘとなった斜面数,𝑁𝑥
ここで，Pｘの値が小さいほど，領域ｘが学習に対して有効性が低い領域である可能性が高いと判断する．
そして，求めた PA，PB，PC の値を比較する．これは以下の理由で行う．まず，崩土到達距離の推定において崩壊斜面領域のデータから推定する研究が多いが，本研究のモデルでは事前推定が可能であることを重視しているため，斜面の崩壊箇所が分からない前提で推定を行えるように未崩壊斜面領域も入力データの範囲に含んでいる．また，- 627 -

CNN 分類モデルの仕様上，斜面単位外の範囲は入力データに占める割合を増減させることはできるが，入力データに含む必要がある．そのため，PA，PB，PC の値の比較を行い，領域 B，C を入力データの範囲に含んでも問題ないかを調べる．
また，求めた PD，PE，PF の値を比較する．これは，学習への有効性が低い領域は入力データから排除するとモデルの推定精度が高くなると考えられるので，Px の値が小さくて斜面単位内で学習への有効性が低い可能性が高い領域を抽出するために行う．

5．結果と考察
結果として以下のことが分かった．
① CNN 分類モデルを使った崩土の到達距離推定にあたっては，崩壊領域のみではなく未崩壊領域や説明変数を割り当てていない斜面単位外の領域を含めて解析を行なっても問題ないことが示唆された．すなわち，本研究で構築したモデルにおいて，入力データの範囲設定が問題ないことも示唆された．
これは，PA よりも PB，PC の値が大きく（表 1），CNN 分類モデルにおいて領域 B，C は領域 A と同等以上の学習への有効性がある可能性が高いことが理由である．なお，領域 C には説明変数を割り当てていないため，説明変数で表した条件以外の因子が崩土の到達距離の推定に関わっている可能性が考えられる．
② CNN 分類モデルを使った崩土の到達距離推定にあたっては，斜面末端部が学習に対して有効性が低い領域である可能性が高いことを示唆する．
これは，PE，PF と比較して，PD は極めて低いことが理由である（表１）．
なお，本研究手法では，Px を算出して，学習に対して有効性が低い可能性が高い領域を抽出することが限界であり，有効性を検証する事はできない．そのため，今後は斜面末端部を排除した入力データでモデルを構築し，本研究の CNN 分類モデルの対照実験とすることで，学習に対する斜面末端部の有効性の検証および CNN 分類モデルの使った崩土の到達距離推定の精度の向上を図る．
表１．高影響度領域ごとの斜面の数と有効推定割合
α高影響度領域, xNx(個)
XL(個)

Ｐｘ
β高影度響領域, xNx(個)
XL(個)

100m

Ｐｘ

A
90360.40

B42210.50C2290.41

D2340.17E33150.45

F53280.5350m

図１．影響度のヒートマップと，斜面領域の分類例.
背景は地震直後に取得された航空レーザー測量データから作成した勾配陰影図，
赤枠内：斜面単位，黄色実線：10m 等高線，
図の斜面では，α高影響度領域は領域 A，β 高影響度領域は F．

謝辞
本研究は，令和 5 年度(一財)北海道河川財団の助成で実施した．航空レーザー測量データ及びオルソ写真は，北海道開発局室蘭開発部より提供いただいた．ここに謝意を表する．

参考文献
1) 冨安蓮・笠井美青・山田孝：CNN による H30 年胆振東部地震における崩壊土砂の到達距離の推定，2023 年度
砂防学会研究発表会概要集，pp.531-532，2024.
2) Swets, J. A.: Measuring the accuracy of diagnostic systems, Science, Vol. 240, pp.1285-1293,1988.3) Selvaraju R.
R.， Cogswell，M., Das，A., Vedantam，R., Parikh，D., and Batra, D. : Grad-CAM: Visualexplanations from deep networks via gradient-based localization. IEEE International Conference on Computer
Vision (ICCV), pp. 618–626，2017.
3) 「地震による地すべり」刊行委員会編: 地震による地すべり災害 2018 年北海道胆振東部地震, 北海道大学出版会, 2020.
4) 国立開発法人農業・食品産業技術総合研究機構，土壌図，https://soil-inventory.rad.naro.go.jp/figure.html.
5) 寺田秀樹：可能性線形回帰分析による崩土の到達範囲の検討，砂防学会誌，47 巻 1 号，pp.37-42，1994．
6) 大久保駿・吉松弘行・綱木亮介：資料解析によるがけ崩れの崩土の到達距離の予測，地すべり，第 32 巻第 2 号，pp.26-31 ，1995.

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