[5F1-GS-10h] AI application

9:15 AM - 9:30 AM JST(12:15 AM - 12:30 AM UTC)

[5F1-GS-10h-02] Development of a precipitation-particle evaluation method using dimensionality reduction

〇Yuito Fujii¹, Hitoshi Hattori¹, Kensaku Shimizu², Takuji Sugidachi², Kazuya Takami³ (1. IHI Corporation, 2. Meisei Electric Co., Ltd., 3. Railway Technical Research Institute)

Keywords:

dimensionality reduction,precipitation particle

降水粒子（雨滴、雪、霰など）の一粒一粒を観察し、時間経過とともに観察される粒子の一部に湿った雪の割合が増えると、降雪が雨に変わる兆候や積雪性状の変化を早期に把握することができる。このように降水粒子の一粒単位での詳細な分析は、雪崩発生の要因となる弱層形成の予測や、鉄道、高速道路等のインフラへの積雪被害予測など防災・減災分野において活用が期待される。しかしながら、従来は人手による離散的かつ大まかな分類が主流であり、細かな特徴の違いを見分けることが困難である他、作業負担や主観的な評価ばらつきも課題であった。そこで本研究では、この作業を自動化し連続的かつ定量的な粒子評価を実現することを目的とする。本稿では、降水粒子観測装置 Rainscopeで撮影・計測された降水粒子情報を入力とした、次元削減を用いた埋め込み表現の獲得と、その情報に基づく降水粒子の特徴の定量評価手法を提案する。また、塩沢雪害防止実験所で観測された降雪データに対して本手法を適用し、従来の融解等の物理的な違いに基づく定性的評価とも一致する、細かな特徴の違いまで考慮した定量的かつ統一的評価を実現した例を示す。