沿岸では、津波や暴浪などによって運ばれた人よりも大きな巨礫がしばしば観察されます。こうした巨礫の大きさや分布は、過去の浸水イベントの規模やプロセスを考えるうえで非常に重要な情報となります。これまで計測には、直接計測のほか、レーザーやフォトグラメトリを活用した方法が提案・活用されてきました。本研究では、より効率的な巨礫のマッピング及び計測を実現するために、ドローンによる空撮とAIによる巨礫検出を組み合わせた新たな手法を開発し、多くの巨礫が分布する沖縄県石垣島を例に、巨礫のマッピングを行うとともに、直接計測値との比較を行いました。その結果、直接計測と同等以上のデータをより効率的に得ることができました。本手法は、過去の浸水イベントの解明に加え、継続的な沿岸監視や災害対応などへの応用が期待されます。

論文名：Novel Mapping Approach for Coastal Boulders Using Deep Learning
（和文）： 深層学習を使用した沿岸巨礫の新しいマッピング手法
掲載誌：Scientific Reports
論文へのリンク： https://www.nature.com/articles/s41598-025-29044-9
著者：山田（山形大学）ほか3名
共著理学部教員；山田圭太郎（山形大学学術研究院（理学部主担当） 講師）