[CS15-51] Application of Machine Learning in Classification of Sediment Disaster Occurrence Based on Topographic Information
Keywords:Sediment Disaster, Topographic Information, Machine Learning, Gradient Boosting, Decision Tree
日本では,土石流やがけ崩れ等の土砂災害が発生することにより,これまでに数多くの被害を経験してきた.
土砂災害は住民の生命や財産を脅かすものであり早期の避難が重要となる.そのためには,任意地点における災害発生の危険性を把握することが必要だが,土砂災害は素因と誘因の複雑なメカニズムにより発生する.
本研究では,任意地点の土砂災害の危険性を評価するためにまずは素因に着目し,人間の理解が困難な規則やパターンを見出すことに優れた機械学習を,土砂災害発生有無の判断に適用する.機械学習の一手法である勾配ブースティング木を用いて学習器を構築し,ある地点の地形情報が災害発生の素因と成り得るのかどうかの判断を試みる.
土砂災害は住民の生命や財産を脅かすものであり早期の避難が重要となる.そのためには,任意地点における災害発生の危険性を把握することが必要だが,土砂災害は素因と誘因の複雑なメカニズムにより発生する.
本研究では,任意地点の土砂災害の危険性を評価するためにまずは素因に着目し,人間の理解が困難な規則やパターンを見出すことに優れた機械学習を,土砂災害発生有無の判断に適用する.機械学習の一手法である勾配ブースティング木を用いて学習器を構築し,ある地点の地形情報が災害発生の素因と成り得るのかどうかの判断を試みる.
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