UNetおよびUNet++を用いた空中写真からの土砂移動領域抽出の比較

抄録

　日本は，山地や丘陵地で覆われ，地震や集中豪雨に伴う土砂崩れなどの災害が多い．土砂災害部の判定の現状は，災害後に撮影した空中写真から目視による判読作業で行われている．しかし，この作業は経験者による長時間の目視作業が必要であり，作業者への負担が大きい．この作業の効率化のため，近年，空中写真を用いた深層学習による土砂移動部自動検出に関する研究が進められている．本研究では，UNetによる土砂移動部の自動検出精度を改善するために，誤検出を抑制できる特徴があり，土砂移動部検出精度の向上が期待できるUNet++を識別器として適用し検証を行った．