講演情報
[2Yin-B-20]畳み込みニューラルネットワークを用いた東京23区の都市洪水感受性マップの作成
〇泊 楓華1、松山 直樹1 (1. 明治大学)
キーワード：
洪水感受性マッピング、畳み込みニューラルネットワーク、地理情報システム
気候変動の影響で極端な豪雨事象やそれに伴う被害が年々拡大する中、都市環境における洪水リスク評価の迅速な更新は災害対策を講じる上で重要な課題である。海外の先行研究では機械学習モデルを用いた洪水感受性マップの作成が提案されてきたが、日本では洪水リスク評価に主に物理モデルが用いられてきたため、日本を対象とする機械学習モデルの研究は限定的である。しかしながら、物理モデルの作成には詳細なデータや高度な専門知識が必要で更新負荷が大きいことから、日本でも迅速な更新が可能な機械学習モデルの重要性は高まっている。本研究では、近年洪⽔感受性評価において有効性が報告されているCNNに着⽬し、洪水の実績に基づく洪水インベトリマップを教師データとして地形因⼦に基づく洪⽔感受性評価⼿法を構築し東京都23区に適用した。東京都23区の空間的特徴を反映するため高標高領域と低標高領域に分けて学習したが、高標高領域において良好な洪水感受性推定結果が得られたものの、内水氾濫の可能性の高い低標高領域においては十分な性能が得られておらず、排水能力等、地形因子以外の説明変数の必要性が示唆された。