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　東北大学災害科学国際研究所のエリック・マス准教授と越村俊一教授、ルイス・モヤ客員研究員（ペルー国立工科大学・日本ペルー地震防災センター研究員）の研究グループは、過去の水害（２０１８年西日本豪雨水害）データの機械学習により、未知の水害の浸水域を推定するアルゴリズムを構築。これを１９年台風１９号に適用し、その性能を評価した結果、約８割の精度で浸水範囲を特定できた。この結果から過去の災害情報を学習したＡＩ（人工知能）がこれから起きる災害を迅速かつ高度に把握できる可能性があることを実証できたとしている。この研究成果は１３日、国際学術誌『Ｒｅｍｏｔｅ　Ｓｅｎｓｉｎｇ』誌に掲載された。

　大規模災害が発生した際に、被害の全容をいかに早期に把握できるかは、被災地での救援活動や復旧活動を行う上で最も重要なことの１つであり、人工衛星からの観測情報を利用したリモートセンシングによる広域被害把握は極めて社会的要請が高く、国際的にも緊急観測による詳細かつ迅速な被害地図の作成が課題となっている。

　東北大研究グループは今回、人工衛星から地表に照射されるマイクロ波の散乱・反射特性を観測する合成開口レーダー（ＳＡＲ）の画像を使って浸水域を推定。１８年西日本豪雨水害の被災地での特徴をパターン認識するサポートベクターマシンという機械学習モデルに学習させ、１９年台風１９号による被災地での観測データを分析して浸水範囲を推定するアルゴリズムを開発した。

　性能評価では、台風１９号による福島県郡山市での浸水範囲の推定とその検証を行った結果、国土地理院による調査結果とほぼ整合しており、約８割の精度で推定できていることを確認した。

　この結果からは、過去の水害データの学習を蓄積することによって将来発生する未知の水害の被害範囲を迅速、高度に推定するための画像解析アルゴリズムを構築することが可能となることを示しており、緊急観測による結果が得られれば、迅速に高度な浸水マップが作成できる可能性があるという点で優れているとしている。