深層学習を用いた河道内植生予測モデル

抄録

河道内植生は，治水や環境面から河道の計画・管理上重要な関心事であり，その予測技術が求められている．本研究では，説明変数の相互作用を組み込むことを期待して深層学習を用いた河道内植生の予測モデルを構築した．その結果，正解率（解析全メッシュに対する正解メッシュ数）94.8％で，植生の分布を再現するモデルが構築できた．このモデルを用いて，土砂供給量が少ない条件での植生を予測した結果，樹林や開放水面が増加し，河道の二極化が進むことが定量的に予測された．このモデルは，河道の計画や管理，自然再生事業の適地選定などに活用していくことが期待される．