災害とＩＴ -防災にリモートセンシングの利用

豪雨、地震、噴火など、日本は自然災害が発生しやすい国です^*1。
最近では、7月4日に九州で豪雨災害が発生しています。
南海トラフ地震や首都直下型地震の発生は数年前から特に危惧されていますし、富士山も活火山ですから噴火リスクが存在しています。
北海道に目を向けても、十勝岳は約30年周期で噴火が起こっている活火山ですし、千島海溝沖での巨大地震が切迫しているという発表^*2もありました。

自然災害は、人災と違い発生そのものは防ぎようがありませんので、防災や減災が重要になってきます。
人的被害を最小限に抑えるためには、何より迅速な救助活動が必要となってきます。
防災や減災などにおいて、ITを活用できないものでしょうか。

実は既に、防災や減災にリモートセンシングが利用されています^{*3 *4}。
ここで挙げた例から、衛星データを用いた災害予測や災害発生状況観測が行われていることが分かります。

一方、中国の廈門理工学院のチームが、衛星画像データの欠点を指摘し、無人航空機（UAV）リモートセンシングを用いた災害解析の研究を行いました^*5。
この研究では、UAV技術を用いて得た高解像度の画像データを用い、災害マップの作成、データモデルの決定、フレームワークの構築が行われたものです。
災害予測や救助のための情報支援として有用なデータを視覚的に提供できることが示されました。

また、ワイヤレスセンサネットワークと3D仮想環境を組み合わせてその場の状況を3次元で再現し、救助対象者の表情をアバターで表現することにより、効果的な救助計画作成が可能であることを示した研究も発表されています^*6。

さらに、Twitterなどのソーシャルサービスに投稿された画像やテキストが災害時にどのように活用できるか、人工知能を用いて検討し、実験を行った論文も発表されています^*7。

2020年時点で、ITを防災や減災に活用するための研究は積極的に行われています。
現状では、研究時に想定された災害状況が限定的であったり^*8、災害発生時における通信遅延や断絶の可能性など、考慮すべき点も存在しています。
とはいえ、この分野の研究がより進み、さらに効果的な防災や減災を行える日はそう遠くないかもしれません。

*1　内閣府. "１　災害を受けやすい日本の国土 : 防災情報のページ". 
http://www.bousai.go.jp/kaigirep/hakusho/h18/bousai2006/html/honmon/hm01010101.htm , (参照 2020-07-13).
*2　内閣府（防災担当）. "日本海溝・千島海溝沿いの巨大地震モデルの検討について（概要報告）". 内閣府. 2020, p.2
http://www.bousai.go.jp/jishin/nihonkaiko_chishima/model/pdf/honbun.pdf , (参照 2020-07-13).
*3　一般財団法人リモート・センシング技術センター. "防災 | 一般財団法人リモート・センシング技術センター". 
https://www.restec.or.jp/solution/service/service-disaster , (参照 2020-07-13).
*4　一般財団法人リモート・センシング技術センター. "災害分野 | 一般財団法人リモート・センシング技術センター". 
https://www.restec.or.jp/business/solution-disaster , (参照 2020-07-13).
*5　Chen, Q J; He, Y R; He, T T; Fu, W J. THE TYPHOON DISASTER ANALYSIS EMERGENCY RESPONSE SYSTEM BASED ON UAV REMOTE SENSING TECHNOLOGY. The International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences; Gottingen. 2020,  XLII-3/W10, p.959-965. 
http://search.proquest.com/openview/5cd9938614501f04615d30c01034d193/1?pq-origsite=gscholar&cbl=2037674 , (参照 2020-07-13).
*6　Omar Cheikhrouhou , Anis Koubaa and Anis Zarrad. A Cloud Based Disaster Management System. Journal of Sensor and Actuator Networks. 2020,9(1).  
https://www.mdpi.com/2224-2708/9/1/6/htm , (参照 2020-07-13).
*7　Firoj Alam, Ferda Ofli & Muhammad Imran. Descriptive and visual summaries of disaster events using artificial intelligence techniques: case studies of Hurricanes Harvey, Irma, and Maria. Behaviour & Information Technology. 2020, 39(3), p. 288-318. 
https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/0144929X.2019.1610908 , (参照 2020-07-13).
*8　災害発生頻度などが関係しているのか、台風などの水害に関する論文が多いように見受けられます。