大規模な洪水が発生した際においては，応急対策計画を立案する上で，迅速な浸水範囲の特定が極めて重要となる．本研究は，洪水により浸水した道路区間を自動的に検出する手法を提案するものである．物体検知アルゴリズムを用いて，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，道路区間の浸水状況の適合状況について検証する．検証にあたっては，どの程度の道路が浸水しているのかを詳細に検出するため，GIS を援用して航空写真をメッシュに分割し，メッシュごとに道路リンクを重ね合わせて視覚化する．その結果，学習モデルの適合率は 81%～91%，浸水再現率は 84%～94%という極めて精度の高いものとなった．また，浸水状況を判断しづらい画像や，山間部の集落などでは誤判定が多くみられた．
