大規模洪水発生後は，応急対策計画を立案するために，迅速な浸水範囲の特定が重要である．本研究は，深層学習による画像認識技術を用いて，洪水で浸水した道路区間を自動的に判別する手法を提案する．使用するアルゴリズムは YOLOv3 とする．過去に発生した洪水時に撮影された航空写真を用いて開発した学習モデルを，別の洪水時に撮影された航空写真に適用して検証する．100m メッシュ単位に分割した航空写真について浸水有無を判別し，そこに道路リンクが含まれるかどうかの情報を統合することで，道路浸水状況を可視化する．その結果，本研究で開発したモデルは，80%以上の高い精度で道路浸水状況を判別できることがわかった．また，浸水状況を判断しづらい画像や，田畑を含む画像などでは誤判別が多くみられた．
