PROJECT 開発事例

衛星データによる土砂崩れ箇所検出

AI開発
R&D
インフラ・プラント
宇宙・衛星
環境

JAXA(宇宙航空研究開発機構)様より受託を受け、光学衛星データから土砂崩れ箇所を自動で検出するシステムを開発。被災地全域を数秒で解析し、約80%の高精度検出を実現しました。従来、熟練の検査員が一枚あたり数十分かけて目視確認していた作業を、1秒以内で処理することが可能です。

プロジェクト概要

  • 衛星データから土砂崩れ箇所を数秒で検出
  • 人手による判読作業を効率化・自動化

プロジェクト背景

衛星データの解析では、これまで熟練の検査員が目視確認で判読し、衛星画像1枚あたり数十分の時間を要していました。即時性が求められる災害対応においては、広範囲にわたる被害状況を迅速に把握することが求められ、目視で行うには非常に負荷の高い業務となります。

リッジアイでは、人手による判読業務負荷の軽減・効率化を目的とし、熟練の作業者と同等程度の水準で、土砂崩れ箇所を検出するAI解析システムを開発しました。

プロジェクト内容

土砂崩れ箇所検出モデルの開発にあたり、土砂の崩落や堆積等の災害箇所を学習する物体検出AIと、被災していない箇所を学習する異常検知AIを組み合わせることで、少ない学習データでも高精度に災害箇所を検出できるシステムを構築しました。

JAXA様からの委託で、地震及び豪雨起因の土砂崩れ事例について精度検証を実施し、北海道胆振東部地震では80%の精度で土砂崩れ地域の検出を実現しました。

土砂崩れ箇所の検出結果(左:入力画像、右:検出結果)

©Airbus DS / Spot Image(2018)

受賞歴

第4回宇宙開発利用大賞 経済産業大臣賞受賞
「土砂崩れ災害検出など、衛星データへのAI解析事業」における技術開発において、内閣府が主催する「第4回宇宙開発利用大賞」の経済産業大臣賞を、2020年3月23日に受賞しました。

▼ 第4回宇宙開発利用大賞の受賞事例 (外部リンク)
▼ 弊社事例「土砂崩れ災害検出など、衛星データへのAI解析事業」(外部リンク)
▼ 第4回「宇宙開発利用大賞」経済産業大臣賞の表彰状授与を行いました(外部リンク)

NeurIPS2019のWorkshopに採択
機械学習分野の国際会議であるNeurIPS2019併設のWorkshopに採択されました。
 論文タイトル「Large-Scale Landslides Detection from Satellite Images with Incomplete Labels」
 著者 木村 正成 
 Paper URL (#paper ID 31)

JAXAと共同で行った大規模衛星データからの土砂崩れエリアの検出に関する論文で、擬似異常を用いた教師なしの検出手法を提案し,既存の教師あり学習手法と含めて実験を行い、各手法の優位性および特徴についてまとめた内容となります。