[P2] ポスター発表 #2

[P2-14] 専門知を踏まえた土砂災害の自動検出・リスク評価一体型システムの基礎的研究 -AIと統計モデルによる相補的アプローチ-

*Yuya Tanaka¹, Shintaro Goto¹ (1. Rissho Univ.)

Keywords:

土砂災害,素因と誘因,リスク評価,被災箇所検出

気候変動に起因する土砂災害の頻発・激甚化が問題となっており，被害軽減が喫緊の課題である．土砂災害は斜面の潜在的性質（素因）と災害発生の引き金（誘因）の相互作用で発生する．従来のAIを活用した被災状況把握では，災害現場で培われた暗黙知的な専門家の知見は活かされておらず，また斜面崩壊リスク評価では素因と誘因に着目した事例は少なく，局所的な危険リスクの検討が不足している．本研究では，（1）AIと専門家の知見を融合させた被災箇所検出モデル，（2）素因と誘因からリスク評価を行う統計モデル，の2つのモデルを構築・統合し，画像のみでは検出が困難な被災箇所の潜在的リスクを考慮した迅速かつ正確な検知を行っていく．AIと統計モデルによる相補的アプローチにより，より効果的な土砂災害対策の実現を目指す．