Social implementation of disaster recovery planning in the society 5.0 era

社会5.0时代灾备规划的社会实施

基本信息

批准号：
22K04580
负责人：
坂本淳
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Kochi University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K04580/
关键词：
人流データ UAV ビッグデータ TSP GIS 大規模災害道路災害対策南海トラフ地震

项目摘要

本研究の目的は，Socity5.0時代に期待される先端技術を道路災害応急対策計画への応用可能性を検討するものである．本年度は以下のことを実施した．（１）国内外の学術論文や新聞記事，および報告書を収集し，先端技術の防災対策への応用に関する現状整理を行った．学術論文は，リモートセンシングや深層学習，UAVの経路問題に関するものが中心となった．新聞記事や報告書は，近年の災害発生後の応急対策段階における被災状況の自動判別や道路診断に関するものが中心となった．（２）被災状況を自動判別する深層学習モデルを開発し，その精度を検証した．過去に発生した災害の後に撮影された航空写真を用い，被災状況を入力することでモデルを構築し，それを別の災害後の航空写真に適用した．対象地域は，津波災害では東日本大震災で被災した地域，豪雨災害では平成30年7月豪雨，令和元年東日本台風で被災した地域とした．その結果，類似した被災状況である場合において，9割程度の精度で被災状況を特定できることがわかった．（３）災害後に広域防災拠点から地域防災拠点までの接続性を空路で診断するためのモデルを開発した．防災計画に基づき作成した大規模災害発生後の防災拠点を出発地・目的地とし，UAVの性能を考慮して可能性を検討した．対象地域は，南海トラフ地震による被害が想定される高知県安芸市，宿毛市とした．その結果，拠点間の経路探索結果に基づき巡回する手法を用いることで，効率的に診断できる可能性がわかった．

这项研究的目的是研究在社交5.0 ERA中预期在道路灾难紧急情况对策计划中应用的尖端技术的可能性。今年，进行了以下内容：（1）我们收集了日本和国外的学术论文，报纸文章和报告，并组织了有关在预防灾难措施中应用尖端技术的当前情况。学术论文重点是遥感，深度学习和无人机路径问题。报纸文章和报告主要集中于近年来发生灾难发生后紧急响应阶段的灾难情况和道路诊断的自动识别。（2）我们开发了一种深度学习模型，该模型会自动确定灾难情况并验证其准确性。使用过去发生的灾难后拍摄的航空照片，我们通过进入灾难情况构建了一个模型，并将其应用于另一场灾难后的航拍照片。受影响的地区受到海啸灾难中大东日本地震的影响，2018年7月受到大雨影响的地区，并于2019年受到东日本台风的影响。结果，发现在类似的灾难情况下，可以准确地确定灾难情况约为90％。（3）我们已经开发了一种模型，用于诊断从广阔的预防灾难中心到灾难后通过气道的当地灾难预防中心的连通性。在大规模灾难被用作起点和目的地之后，根据灾难预防计划创建的灾难预防基地，并考虑到了无人机的性能。目标区域是高知县的Aki City和Sukumo City，那里有预计在Nankai槽地震中受到破坏。结果，发现可以根据基础之间的路线搜索结果使用巡逻方法有效地进行诊断。