AIによる洪水時の浸水建物の把握 〜報道情報の学習により、建物の浸水判別の迅速化が可能に〜

人工知能（AI）によって衛星画像から洪水被害を把握するには、多くの水害事例からデータを集積し、それを機械学習する必要がありました。今回、東北大学大学院工学研究科の岡田元希（修士学生）、災害科学国際研究所（タフ・サイバーフィジカルAI研究センター兼務）の越村俊一教授とErick Mas准教授らの研究グループは、過去の事例データを用いることなく、水害発生直後に報道機関が発行した新聞やウェブサイトの写真を機械学習し、衛星観測データから高精度で浸水建物を把握するアルゴリズムを構築しました。その性能を評価するために2018年西日本豪雨水害に適用したところ、洪水発生から24時間以内に報道された情報を利用することで、浸水した建物を約8割の精度で特定できました。報道機関と連携すれば、AIにより浸水建物の把握をリアルタイムに近い時間で行える可能性があることを実証できました。

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本研究成果は、2021年4月5日にRemote Sensing誌に掲載されました。

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