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» 2020年07月20日 08時00分 公開

合成開口レーダーのデータをSVMで分析:過去の水害データを基にAIで浸水範囲を推定 東北大学の研究グループがアルゴリズムを構築

東北大学災害科学国際研究所の研究グループは、AIによって衛星画像から洪水の浸水範囲を推定するアルゴリズムを構築した。過去の水害データを蓄積することで将来発生する未知の水害の被害範囲を推定できる。

[@IT]

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 東北大学災害科学国際研究所は2020年7月16日、同研究所のErick Mas氏ら研究グループがAI(人工知能)によって衛星画像から洪水の浸水範囲を推定するアルゴリズムを構築したと発表した。2018年西日本豪雨水害のデータを学習させ、2019年台風19号の水害の浸水域を推定したところ、約8割の精度で把握できたとしている。

 研究グループのメンバーには、東北大学災害科学国際研究所の教授である越村俊一氏と准教授を務めるErick Mas氏、ペルー国立工科大学日本ペルー地震防災センターの研究員で東北大学災害科学国際研究所の客員研究員でもあるLuis Moya氏が含まれる。

画像 分析した観測データ(2019年台風19号)と学習データ(2018年西日本豪雨水害)の関係(出展:東北大学

人工衛星が地表に照射するマイクロ波の散乱・反射特性を利用

 研究グループは、人工衛星が地表に照射するマイクロ波の散乱、反射特性を観測する合成開口レーダー(SAR)の画像を用いて浸水域を推定した。地表に照射されたマイクロ波は、その浸水度合いによって散乱特性が異なることを応用した。

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