第五部門：応用数理問題（A)

[S05A-04] Research on the estimation of the damaged area by machine learning using satellite image

*Daiki Seno¹, Shiori Kubo¹, Chikako Isouchi², Hidenori Yoshida¹ (1. Kagawa University, 2. Institute of Education, Research and Regional Cooperation for Crisis Management Shikoku)

Keywords:Satellite Image, Machine Learning, The Land Cover Classification, Color Mixture Method

地球規模の気候変動に起因して，わが国では，毎年，深刻な豪雨災害が頻発している．被災箇所を把握することは，被災地域における復旧・復興にあたり非常に重要になる． 本研究では，低コストで処理が容易なカラー衛星画像である光学画像に着目し，広域に被害が及んだ平成30年7月豪雨の際に浸水被害が発生した岡山県倉敷市真備町を中心とした地域を対象として，機械学習を援用した画像分析より被災箇所の推定が可能であるか否かを検討する．光学衛星画像を用いた被災箇所の推定は，機械学習を用いた土地被覆分類と加色混合法を用いた災害前後の変化領域の把握により行った．土地被覆分類や加色混合法の結果より，特徴カテゴリを適切に分類し，災害前後で土地被覆に変化があった箇所を把握することが可能となった．特に，変化があった箇所が密集している場所は，豪雨の際に被害を受けた家屋が多かった地域と考えられる．