Mask R-CNNによる航空写真からの土砂崩壊地自動検出手法

抄録

日本では， 地震や豪雨に伴う土砂災害が数多く発生している．国土地理院は，被害状況把握のため，土砂崩壊地を示した崩壊地等分布図を作成しているが，土砂崩壊地の判読を技術者が手作業で行っており，多くの時間を要している．また，近年，深層学習による機械学習を用いて土砂崩壊地の検出を行う研究が行われている．しかし，深層学習により土砂崩壊地を検出する研究は少なく，研究は発展途上にあり，手法や解析データの蓄積が必要な段階である．そこで，本研究では，土砂崩壊地の選定作業の効率化を目的とし，深層学習の一種であるMask R-CNNによるSemantic Segmentationを用いて土砂崩壊地を検出し，そして学習データの違いによる検出結果の比較を行う．本研究は，災害後の航空写真のみを用いて土砂崩壊地の検出を行い，効率的な被害状況の把握を目指す点にも有用性があり，今後の災害査定への活用も期待することができる．