自然災害科学 J. JSNDS 40 特別号 1 -9（2021 ）深層学習による桜島の侵食発生地域予測に対する基礎的研究
伊藤 真一1・酒匂 一成1・荒木 義則2・岩田 直樹2・小泉 圭吾3

A fundamental study on prediction of eroded areas at Sakurajima
Shinichi ITO1, Kazunari SAKO1, Yoshinori ARAKI2,Naoki IWATA2 and Keigo KOIZUMI3
Abstract
After a volcanic eruption, urgent field surveys should be conducted because thesusceptibility of debris flows increases. However, under the condition of volcanic activity,
it is difficult to survey eroded areas near the craters. Thus, some indirect surveys using
topographical information are necessary to sophisticate the disaster prevention system involcanic regions. This study estimated a deep learning model to predict eroded areas byinputting the angle and Laplacian of a 100m times 100m area, discussed the quantitative
accuracy of the estimated model. The analytical results revealed that the deep learning results
smoothed by median ﬁlter could reproduce the training data with high accuracy and precision.
キーワード：深層学習，桜島，侵食，地形，土石流Key words:

Deep learning, Sakurajima, Erosion, Topography, Debris ﬂow

1 ．はじめによる人的被害は減少している。しかし，桜島の火

鹿児島県の中央に位置する桜島は，現在も活発

口付近は噴石などの影響から立ち入り禁止区域がに火山活動を続けており，降雨時には頻繁に土石設定されており，土石流の発生源である渓流上部流が発生している1）。そのため，桜島では，砂防の調査は不可能である。火山噴火時には土砂災害堰堤の整備，ワイヤーセンサー・監視カメラの設防止法に基づいて緊急調査を実施する必要がある

置， 1 年間隔での航空レーザー測量などの様々なが，桜島のように土石流発生域への立ち入りが現防災対策が実施されており，その結果，土石流に実的に困難な状況は他の火山地域でも考えられ

1

3

2

鹿児島大学
Kagoshima University
中電技術コンサルタント株式会社
Chuden Engineering Consultants

1

大阪大学
Osaka University2

伊藤・酒匂・荒木・岩田・小泉：深層学習による桜島の侵食発生地域予測に対する基礎的研究る。つまり，火山噴火後に大量の火山灰が渓流上アが平均的に侵食傾向かどうかを予測できるモデ部に堆積し降雨時には土石流発生の危険性が高い

ルでも十分有効であると考えられる。さらに，そにも関わらず，どの渓流が危険なのかという予測のような平均的に侵食傾向であるかという侵食発が難しいという状況が想定される。したがって，

生地域予測モデルは，その地点が侵食されるかど様々なデータが計測されている桜島を研究対象地

うかという既往の研究の侵食発生地点予測モデル

域として，火山噴火後の降雨によって土石流の起よりも，データの不均衡問題という観点で考える点となる侵食が発生する渓流を予測できるモデルと精度の高いモデルを構築できる可能性が高い。の構築が可能となれば，他の火山地域における防これらを踏まえて，本研究では，深層学習によっ災対策の策定に対しても有効であると考えられて桜島の侵食発生地域予測モデルの構築が可能かる。

どうかを明らかにすることを目的とする。また，

このような状況において，航空レーザー測量に既往の研究では，構築されたモデルの精度検証による数値標高モデル（Digital Elevation Model，以関する定量的な評価が不十分であったことも問題

下 DEM）データは，立ち入り禁止区域内の情報点としてあげられるため，本研究では，混同行列を上空から入手することができるため，土石流発を用いて，構築された予測モデルの精度について生の危険性が高い渓流を予測するための貴重なも定量的に議論し，予測結果の精度向上のためのデータであるといえる。近年では，ドローンを用手法についても検討する。

いて DEM データの取得や降灰厚を測定するための調査研究2, 3）も行われており，DEM データの有2 ．使用データと地形情報の前処理

効活用方法の検討は重要である。したがって，ま2. 1

ずは DEM データが毎年計測されている桜島にお本研究では，平成24年と平成25年に航空レー使用した DEM データ

いて，降雨によって侵食が発生する危険性が高い

ザー測量によって計測された DEM データを用

渓流を地形情報に基づいて予測できるモデルの構いて分析を行った。対象範囲は桜島の火口付近

築方法の確立が望まれる。の南北に4,250 m，東西に3,750 m の範囲である。

以 上 の 背 景 か ら， 筆 者 ら 4, 5）は こ れ ま で に，DEM データの間隔は 5 m であるため，対象範囲ニューラルネットワークを用いて深層学習（Deep内には南北に850点，東西に750点の合計637,500

learning）による桜島の侵食発生場所予測モデル

点の標高データが含まれており，平成24年と平成の構築に関する研究を行ってきた。既往の研究

4, 5）

25年の 2 時期のそれらのデータが蓄積されていでは，傾斜やラプラシアンといった地形的特徴をる。なお，DEM データの高さの精度は標準偏差入力して，その地点で侵食が発生したかを予測すで0.3 m 以内である。

るモデルを構築したが，それらのモデルは未学習のテストデータに対する予測性だけでなく学習2. 2データの再現性にも問題があった。これらの結果

同一地点における 2 時期の DEM データの差分

地形変化と地形的特徴を表す評価指標

は，学習データにおいて侵食された点が侵食されを算出することで，その地点における堆積量や侵なかった点よりも圧倒的に少ないというデータの食量を概算できる。本研究では，この各地点にお不均衡問題 が原因であると考えられるが，そもける DEM データの差分値を地形変化量と定義す

そも深層学習によってその地点が侵食されるかどる。地形変化量がマイナスの地点は，侵食だけでうかを予測するモデル化自体が難しいという可能なく崩壊の地点も含まれていると考えられるが，性も考えられる。ここで，上述のような火山噴火

本研究では，それらを区別せず便宜的に侵食と呼後の降雨によって土石流が発生する渓流を予測すぶことにする。図 1 は平成24年から平成25年におるという問題を考えるのであれば，その地点が侵ける地形変化量の分布を示している。地点によっ食されるかどうかではなく，ある地点周辺のエリては数 m のオーダーで標高値が変化しているこ

6）

3

自然災害科学 J. JSNDS 40 特別号（2021 ）図1

地形変化量の分布図（平成24年から平成25年）
図2

地形的特徴の計算における各記号の定義とがわかる。火口付近の赤色の堆積傾向が卓越した領域は火山噴火による降灰の影響を強く受けて（3）おり，青色で色付けされた渓流は降雨時に侵食が発生したと考えられる。この地形変化量によって地形の侵食傾向を把握することとした。なお，図である。また，ラプラシアンは式（ 4 ）のように1 における枠線で囲まれた範囲は，火山の爆発の算出した。式（ 4 ）からもわかるように，ラプラ影響によって， 1 年間での地形変化量が非常に大シアンはプラスが凹地形，マイナスが凸地形を表きい範囲である。これらは降雨による侵食や堆積している。

ではないにも関わらず，分析結果に多大な影響を与えるため，本研究ではこの範囲における地形変（4）化量は考慮しないこととした。
DEM データから算出される地形的特徴として，

図 3 は平成24年における傾斜の分布図を，図 4 はDEM データの 1 階微分である傾斜7）と 2 階微分

平成24年におけるラプラシアンの分布図をそれぞであるラプラシアン を各地点で算出した。対象れ示している。これらの地形的特徴を用いて，桜とする地点（Z）の近傍の 8 点（ZN，ZNE，ZE，ZSE，島の侵食発生地域を予測できる深層学習モデルの8）

ZS，ZSW，ZW，ZNW）を図 2 のように定義すると，構築を目指す。

傾斜は各地点の標高値を用いて次式のように算出

3 ．解析手法

される。

3. 1
（1）

深層学習

深層学習の基本となるニューラルネットワーク
は，脳をコンピューター上のシミュレーションによって模擬しようとする情報処理技術の一つであ

ここに，る。図 5 はニューラルネットワークの概念図を示（2）している。入力層に与えられた情報が中間層を通じて変換され最終的に出力層から予測値が算出される。中間層や出力層に活性化関数を導入するこ4

伊藤・酒匂・荒木・岩田・小泉：深層学習による桜島の侵食発生地域予測に対する基礎的研究

図5
図3

傾斜の分布図（平成24年）

図6

図4

ニューラルネットワークの概念図

ラプラシアンの分布図（平成24年）

本研究で用いた深層学習モデルの構成図て は ReLU（Rectified Linear Unit）を 用 い て， 出力層の活性化関数は Sigmoid を用いた。ReLU はとで非線形のモデル化が可能となり，中間層を増ランプ関数とも呼ばれ，次式のように表される。

やした学習は深層学習と呼ばれる。モデルの構築（5）に関しては，出力層からの予測値と真の目的値（ラベル）の誤差である損失関数（Loss Function）を上式を微分した ReLU の導関数は，小さくするように最適化が行われる。

（6）

本研究では，Python 用のニューラルネットワークフレームワークである Keras9）を用いて，桜島のように表されるため，中間層を増やした深層における侵食発生地域予測モデルの構築を試み学習を行なった場合もモデルの推定時に勾配消た。図 6 は本研究で用いた深層学習モデルの構成失が起こりにくくなるという特徴がある。次に，図を示している。合計 6 つの中間層と 1 つの出力

Sigmoid 関数は次式のように表される。

層から構成されており，中間層の活性化関数とし

5

自然災害科学 J. JSNDS 40 特別号（2021 ）（7）
Sigmoid 関数は 0 から 1 の値を取るため，出力層からは Sigmoid 関数の予測値に基づくスコア（ 0から 1 の値）が出力される。なお，モデル構築時における最適化アルゴリズムとしては RMSprop，損失関数としては binary_crossentropy を用いた。
3. 2適用データ

深層学習に適用するデータは，真の目的値であるラベルと入力層に代入する入力ベクトルが必要である。ラベルに関しては，既往の研究 5）では，各地点における地形変化量から 1 年間で 1 m 以上侵食された地点のラベルを 1 として，それ以外のラベルを 0 としていた。図 7 は既往の研究における地形図とラベルの関係を示している。青色で色付けされた地点がラベルが 1 となった（侵食さ

図7

桜島の地形図とラベルの関係（既往の研究）

図8

桜島の地形図とラベルの関係（平成24年から平成25年）れた）地点であり，白色の地点はラベルが 0 であった（侵食されなかった）地点を表している。多くの地点のラベルが 0 であり，ラベルが 1 の地点は少ないことがわかる。これに対して，本研究では，対象地点の周辺の20×20＝400点（100 m ×100 mの範囲）の地形変化量の平均値を算出し，その平均値が30 cm 以上侵食されていた場合のラベルを1 として，それ以外のラベルは 0 とした。この30cm 以上という値は DEM データの計測精度を考慮して決定した。図 8 は本研究における桜島の地形図とラベルの関係を示している。図 7 と比較すると，ラベルが 1 となる領域がまとまっておりその面積も広いことがわかる。入力ベクトルに関しては，ラベル作成時に用いた範囲（20×20＝400点）における傾斜とラプラシアンを用いて合計800個の入力ベクトルを作成した。つまり，本研究は，対象とする地点の周辺の地形的特徴（400点の傾斜と400点のラプラシアンの合計800個）から対象とする地点の周辺が平均的に侵食されているどうか（侵食される： 1 ，侵食されない： 0 ）を予測するための深層学習モデルを合計637,500点のデータから構築しようとするものである。

6

伊藤・酒匂・荒木・岩田・小泉：深層学習による桜島の侵食発生地域予測に対する基礎的研究

4 ．解析結果と考察
図 9 は深層学習によって構築されたモデルに対を表 1 のように表現したものである。また，精度，適合率，再現率はそれぞれ以下のように表される。

して入力ベクトルのみを与えた場合の再現解析結（8）果を示している。なお，これ以降は深層学習モデ
ルによる出力が0.5以上であった地点を侵食され（9）る： 1 ，0.5以下であった地点を侵食されない：0 と判断することとする。この結果は，図 8 に示

（10）

すラベルの傾向を概ね再現できているようにみえるものの，ノイズ（周辺の点は侵食されないと予以上の式からもわかるように，精度は正確な予測測されているにも関わらず，対象地点では侵食さを全てのサンプル数で除した割合であり，適合率れると予測されている点）が多く含まれているこは陽性であると予測されたもののうちで実際に陽ともわかる。本研究で用いた深層学習モデルで性であったものの割合を表した指標である。再現は，出力層の Sigmoid 関数によって 0 から 1 の率は実際に陽性であったもののうちで陽性と予測スコアが各地点で算出されるため，地形情報の類されたものの割合を示している。そのため，適合似性によってはスコアが0.5程度の曖昧な予測結率と再現率はトレードオフの関係にあることが知果となり，それらがノイズとなっている傾向があられている。表 2 は学習データと深層学習によるる。これらのノイズの影響による誤差を定量的に再現解析結果の混同行列を示している。精度は評価するために，混同行列10）を用いて精度，適合94.8％，適合率は56.1％，再現率は84.2％という度，再現率を算出した。混同行列とは， 2 クラス結果が得られた。適合率が低いことから，侵食さ分類の評価結果を表現する方法の一つであり，真れると予測された点が多く，これは上述したノイ陽 性（True Positive）， 真 陰 性（True Negative），ズの影響であると考えられる。そのため，本研究

偽陽性（False Positive），偽陰性（False Negative）

では，モデルによる予測結果の適合度を向上させるための手法としてメディアンフィルタ11）によるノイズの除去を試みた。メディアンフィルタは図10に示すような画像処理技術の一つであり，対象とする点の周辺の画素の中央値をその点の画素に変更することでノイズを除去して平滑化する技術である。図11はメディアンフィルタで処理した後
表1

混同行列
予測

実績

表2010

真陰性（TN）

偽陽性（FP）

1偽陰性（FN）

真陽性（TP）

学習データと深層学習による再現解析結果の混同行列予測

図9

深層学習によって構築されたモデルを用いた再現解析結果

実績

010542296

25247

1606932288

7

自然災害科学 J. JSNDS 40 特別号（2021 ）の再現解析結果を示しており，表 3 はフィルタ処いう結果が得られた。精度と適合率に関しては理後の混同行列を示している。図11の結果は図 8

フィルタ処理前よりも値が上昇しており，精度のに示すラベルと概ね一致しており，表 3 からは精向上が確認できる。再現率に関しては，フィルタ度は98.5％，適合率は95.3％，再現率は79.5％と処理前よりも値が低下しているが，これはラベルにおける侵食範囲と比較してフィルタ処理によって予測された侵食範囲がやや狭くなったことが影響していると考えられる。ただし，本研究の目的は侵食が発生する地域を予測できるモデルの構築であるため，フィルタ処理後の図11や表 3 の結果は本研究の目的を十分に達成していると考えられる。したがって，本研究で行ったような深層学習の結果とメディアンフィルタを組み合わせる手法

図10

メディアンフィルタの概念図

は，地形情報に基づいて桜島における侵食発生地域予測モデルを構築するための手法として有効であるといえる。
最後に，今後の検討課題について示す。図12は平成25年から平成26年の DEM データから算出した地形変化量の分布を示しており，図13はそこから算出した地形図とラベルの関係を示している。
平成25年から26年は降灰量が多かったのに対して降雨量が少なかったことから，侵食されたエリアが少ないことがわかる。このようなデータに対す

図11

メディアンフィルタで処理した後の再現解析結果

表3

学習データと深層学習による再現解析結果の混同行列（メディアンフィルタ処理後）
予測

実績

01

05660311512

1787230485

図12

地形変化量の分布図（平成25年から平成26年）

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伊藤・酒匂・荒木・岩田・小泉：深層学習による桜島の侵食発生地域予測に対する基礎的研究

かどうかを予測する深層学習モデルを構築した。構築されたモデルを用いて再現解析を行うと，ノイズは多く含まれるもののラベルの傾向は概ね再現できることがわかった。
（2）メディアンフィルタを用いて再現解析結果の平滑化を行うと，ラベルの傾向を良好に再現できることがわかった。この平滑化された深層学習モデルの再現解析結果は，実際のデータであるラベルを精度98.5％，適合率95.3％，再現率79.5％で再現することができており，深層学習の結果とメディアンフィルタを組み合わせる手法は，桜島における侵食発生地域予測モデルを構築するための手法として有効であることが明らかになった。
（3）本研究で試みた深層学習モデルの構築方法を用いることで，地形情報から侵食が発生する
図13

桜島の地形図とラベルの関係（平成25年から平成26年）

地域を予測することはできるが，より実用的なモデルとするためには降雨情報や降灰情報を学習させたモデルを構築する必要があり，る予測を試みる場合，本研究では傾斜やラプラシ

今後はそれらの学習方法に関する検討が必要

アンなどの地形情報のみを学習させてモデルを構である。

築しているため，図13に示すラベルは深層学習モデルによって予測できないと考えられる。この問謝辞

題を解消するためには，地形情報だけでなく降雨

本研究に対して，国土交通省九州地方整備局大情報や降灰情報も学習させたモデルを構築する必

隈河川国道事務所から LP データ等の基礎データ

要があるが，降雨情報や降灰情報をどのように与をご提供いただきました。ここに記して謝意を表えてニューラルネットワークに学習させるかは今します。

後の検討課題である。また，今後は深層学習のアルゴリズムとして畳み込みニューラルネットワー

参考文献

ク（Convolutional Neural Network: CNN）の 適 用1 ）国土交通省九州地方整備局大隈河川国道事務所， 令 和 2 年 土 石 流 調 査 情 報（ 桜 島 地 域 ）第一 報，http://www.qsr.mlit.go.jp/osumi/files/Content/1010/pdf/200107report.pdf，2021 年 3
月 9 日．
2 ）荒木義則・木下篤彦・秦 雅之・河井恵美・小竹 利 明・ 山 田 拓・ 柴 田 俊・ 亀 井 稔・ 松
岡和行・南口由行：大規模土砂災害における無人航空機を活用した緊急調査の試行的研究，
第10回土砂災害に関するシンポジウム論文集，Vol.10，pp.73-78，2020．
3 ）皆川 淳・島田 徹・永田直己・金崎裕之・永谷圭司・羽田靖史・糸山国彦：ドローンを用いも検討する予定である。

5 ．まとめ本研究では，深層学習によって桜島の侵食地域発生予測モデルの構築が可能かどうかを明らかにすることを目的として，構築された予測モデルの精度について定量的に議論した。得られた知見を以下に示す。
（1）対象とする地点の周辺（20×20＝400点）の地形的特徴に関する入力ベクトルを用いて対象とする地点の周辺が平均的に侵食されている

9

自然災害科学 J. JSNDS 40 特別号（2021 ）た火山噴火時の土石流予測システム，砂防学会
誌，Vol.72，No.6，pp.63-66，2020．
4 ）伊藤真一・松尾風雅・酒匂一成・荒木義則・岩田直樹：桜島における侵食発生地点予測に対するニューラルネットワークの適用，令和 2 年度
土木学会全国大会第75回年次学術講演会，Ⅲ-20，2pp.，2020．
5 ）伊藤真一・松尾風雅・酒匂一成・荒木義則・岩田直樹・小泉圭吾：ニューラルネットワークを用いた桜島における侵食発生場所予測モデルの構築，第10回土砂災害に関するシンポジウム論
文集，Vol.10，pp.61-66，2020．
6 ）宮本 崇・浅川 匡・久保久彦・野村泰稔・宮森保紀：防災応用の観点からの機械学習の研究
動向，AI・データサイエンスシンポジウム論文
集，Vol.1，pp.445-452，2020．
7 ）独立行政法人土木研究所 土砂管理研究グループ
地すべりチーム：土木研究所資料 地すべり地

要における航空レーザー測量データ解析マニュア
ル，土木研究所資料，No.4150，2009．
8 ）佐藤丈晴・中島翔吾：大規模崩壊の兆候となる微地形の抽出方法−天川村における評価事
例 −， 日 本 地 す べ り 学 会 誌，Vol.52，No.3，pp.141-145，2015．
9 ）Francois Chollet: Python と Keras によるディー
プラーニング，マイナビ出版，2019．
10）Andreas C. Muller, Sarah Guido: Python で は じめる機械学習，オライリージャパン，2017．
11）Thomas S. Huang, George J. Yang, and Gregory
Y. Tang: A fast two-dimensional median filtering
algorithm, IEEE Transactions on Acoustics,Speech, and Signal Processing, Vol.27, No.1,
pp.13-18, 1979.
（投 稿 受 理：令和 3 年 3 月31日
訂正稿受理：令和 3 年 7 月 2 日）

旨火山噴火時には，降灰後の降雨によって土石流が発生する危険性が高まるため，緊急調査を実施する必要がある。しかし，火山活動が活発な状況下では，土石流発生域への立ち入り自体が困難になる。そのため，火山地域における防災システムの高度化のためには，地形情報に基づいて侵食発生地域を特定できる方法の確立が必要である。本研究では，深層学習によって桜島の侵食地域発生予測モデルの構築が可能かどうかを明らかにすることを目的として，構築された予測モデルの精度について定量的に議論した。その結果，100 m ×100 m の範囲の傾斜とラプラシアンを入力してその範囲が平均的に侵食傾向かどうかを出力する深層学習モデルを構築し，深層学習の結果に対してメディアンフィルタによる平滑化を行うことで，学習データを良好に再現することができ，精度や適合度も高い結果が得られることがわかった。