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REIC ニュース：特集

2016 年熊本地震後の航空写真を用いた Deep Learning による建物被害推定
東京工業大学 環境・社会理工学院教授
松岡 昌志
地震による建物被災状況の迅速な把握は，復旧・復興計画，生活再建の判断材料になるために重要である。被災状況の調査は，調査員に知識や経験が求められ，ほとんどの場合，現地に赴くこととなるため時間がかかる。一方，建物被害を早急に推定する方法として，被災地を観測した人工衛星や航空機からの画像を用いた目視判読やテクスチャ解析等の画像処理があるが，多大な時間と労力が必要であったり，抽出できる建物被害が甚大なものに限られたりするなど実用化には課題が残る。近年，機械学習のひとつである Deep Learning と呼ばれる手法が画像や音声認識などの分野で注目を集めている。その中でも，畳み込みニューラルネットワーク（以下，CNN）は人と同等かそれを上回る精度で物体カテゴリ認識が可能であるとの報告がある。そこで，本報では，2016 年熊本地震発生後に被災地の建物を撮影した航空写真の画像と，その画像に基づき目視判読した被害程度を CNN で学習させ，現地調査による被害程度との比較を行った研究について紹介する。
まず，益城町の約 3,500 棟を対象に，EMS-981を参考にして建物の被害程度（D1〜D5）を航空写真から目視で判読した。この内，D0（無被害）と D5（大破）の約 1,000 棟の画像を CNN に入力し，画像から 2 クラス（D0 か D5）に判別するモデルを作成した（モデルの判別精度は約 90%）
。なお，
このモデルは画像を入力した際に，写っている建物の被害程度について，D5 の確率が何パーセントかを表す指標（確信度）も出力する。そこで，約 3,500 棟の建物の画像にモデルを適用して，現地調査による被害程度（D0〜D6，なお，D6 は倒壊）と CNN 確信度の関係を調べたところ（図 1(a)参照），確信度を用いることで D0 や D5, D6 は精度よく判別できることがわかる。しかし，D2〜D4のような小中程度の被害については確信度の中央値や四分位範囲が示すように判別することが困難である。詳細な判別が出来ない大きな原因は画像に写っている被害箇所は限られているからである。
そこで，画像からは判断できない被害状況を補足する目的で，建物の立地場所における計測震度（QuiQuake2から推定）から震度画像を作成して，航空写真と一緒に CNN に学習させて，判別モデルを再構築した。モデルによる確信度と現地調査による被害程度の関係を図 1(b)に示す。D2〜D4について，確信度の中央値や四分位範囲は被害程度に応じてやや違いがみられ，Mann-Whitney U
test3による有意差検定からは，隣り合う被害程度との間で確信度には有意な差があることがわかった。作成した判別モデルを益城町の航空写真に適用し，建物ごとに確信度を求めた結果を図 2 に示す。現地調査による被害分布との対応は比較的よい。

European Macroseismic Scale 1998 の略で，European Seismological Commission が提案する建物被害程度の分類基準
2
国立研究開発法人産業技術総合研究所が開発，運用している地震動マップ即時推定システム（https://gbank.gsj.jp/QuiQuake/）3
ノンパラメトリックなデータに対する有意差検定手法のひとつ
1■REIC ニュース No.11 2018 Oct

REIC ニュース：特集

図１

CNNによる確信度と現地調査による被害程度の関係(a) 航空写真のみ利用，(b) 航空写真と震度情報を利用

図2

CNN による確信度の分布（航空写真と震度情報を利用）

以上より，地震発生後に得られる航空写真から，被災地域の一部の被害情報を CNN で学習させ，その判別モデルを用いて被災地全域の建物被害を推定できる可能性があることを示した。南海トラフ巨大地震のように被災地が広域になる場合に，被害程度の情報を早期に推定する方法として有効と考えられる。
謝辞：本研究は釜ヶ谷悠馬氏の修士論文の一部である。また，航空写真は株式会社パスコから，益城町の建物調査データは日本建築学会九州支部から提供を受けている。記して謝意を表する。

■REIC ニュース No.11 2018 Oct