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【研究成果】リモートセンシング技術と保険データを用いた台風による建物損害額の 早期推計手法を世界で初めて開発しました

本研究成果のポイント

  • 航空写真や人工卫星画像といったリモートセンシング技术(*1)と保険データを使って、台风による地域别建物损害额を早期に推计する手法を世界で初めて开発しました。
  • 2018年台风21号(*2)による大阪府および2019年台风15号(*3)による千叶県における火灾保険の损害保険金データと灾害后に撮影されたリモートセンシング画像を使って分析しました。
  • 本技术により、现地调査を必要とせずに简便に地域别建物损害额を推计できます。

 

概要

 広島大学大学院先进理工系科学研究科の三浦弘之 准教授、村田雄亮 大学院生、広島大学オープンイノベーション事業本部の若狭弘幸 特命教授(あいおいニッセイ同和損害保険株式会社兼務)、あいおいニッセイ同和損害保険株式会社の多嘉良朝恭氏らによる研究グループは、リモートセンシング技術と損害保険会社が有する保険データを用いて、台風による地域別建物損害額を早期に推計する手法を世界で初めて開発しました。
 本技术により、现地调査を必要とせずに、简便に地域别建物损害额を推计できることから、被灾规模を早期に把握し、保険会社の社内态势を构筑することや被灾者への迅速な対応が可能になることが期待されます。
 本研究成果をまとめた論文が、国際学術雑誌?International Journal of Disaster Risk Reduction (IJDRR)?に採択され、2022年9月29日にScienceDirectのライブラリにオンライン掲載されています。

论文情报

  • 論文題目:Empirical estimation based on remote sensing images of insured typhoon-induced economic losses from building damage(リモートセンシング画像に基づく台風により生じた損害保険による建物損害額の経験的推定)
  • 著者:三浦 弘之1, 村田 雄亮1,若狭 弘幸2, 3, 多嘉良 朝恭4
    1: 広島大学 大学院先进理工系科学研究科 建築学プログラム
    2: 広島大学 オープンイノベーション事業本部
    3: あいおいニッセイ同和損保 マーケット開発部 地方創生戦略室
    4: あいおいニッセイ同和損保 損害サービス業務部 cmapチーム
  • 掲載雑誌:International Journal of Disaster Risk Reduction
  • DOI:  

発表内容

【背景】
 大规模な自然灾害が発生した后は、被灾した住民に対して迅速な経済的支援が必要となります。被灾者への経済的支援には、被灾者生活再建支援制度による公的支援のほかに、住民自身が加入する损害保険等による支援があります。损害保険には地震保険と火灾保険があり、火灾保険は火灾のほかに水灾?风灾などの自然灾害による损害を补偿するもので、地震保険は地震、津波、喷火による损害を补偿するものです。地震保険による建物被害への支払额は、建物の损害程度によって一定の割合に定められているのに対して、火灾保険による支払额は、専门家である鑑定人や业者が各建物を访问调査し、修理业者が算定した见积书を参考にしながら、建物の所有者と金额を协定することで决定します。それぞれの建物を详细に调査する必要があるため、大规模な风水灾が発生した场合には、损害调査に膨大な时间と労力を要し、これが被灾者へ迅速に保険金を支払うことの弊害となっていました。このため、损害保険会社各社は、灾害発生时の初期対応として、现地调査を必要とせずに简便に损害额を推定する技术の开発に取り组んできており、このたび、広岛大学とあいおいニッセイ同和损保はリモートセンシング技术と保険データに基づく新たな手法を开発しました。
 
【研究成果の内容】
 本研究では、2018年9月に発生した台风21号(名称闯别产颈)による大阪府南部および2019年9月に発生した台风15号(名称贵补虫补颈)による千叶県南部で得られた戸建て住宅の损害保険データおよび灾害后に撮影されたリモートセンシング画像(航空写真?人工卫星画像)を分析しました。画像の分析から、被灾した建物の屋根面にブルーシートが掛けられるケースが多く、建物の损害割合が大きいほどブルーシートの建物の割合が多くなることを明らかにしました。一方で、损害割合が大きくても、画像からは建物の被害を确认できないケースもあり、个々の建物の损害割合を画像のみから精度良く推定することは困难であることも明らかにしました。
&苍产蝉辫;そこで本研究では、个々の建物ではなく、地域别の建物损害额をリモートセンシング画像から推定する手法を开発しました。具体的には、南北1.5办尘、东西2办尘のメッシュ毎に、リモートセンシング画像から推定される建物被害率(メッシュ毎の被害建物数/全建物栋数×100)と火灾保険による保険金支払い実绩から火灾保険损害割合(メッシュ毎の総损害额/総保険価额(*4)×100)を计算しました(図1)。それぞれの関係を调べたところ、両者には高い相関がみられたことから、建物被害率から火灾保険损害割合を推计する関係式を求めました(図2)。関係式から推定される损害割合と保険会社が有する総保険価额を掛け合わせることで、メッシュ毎の建物损害额が推定できます。推定された损害额は、実际の损害额を高い精度で推定できることを示しました(図3)。また、本手法の妥当性は交差検証法によって确认しました。

 

図1 リモートセンシングから推定した建物被害率と火灾保険损害割合の比较

(図中の色で示されているメッシュが分析に利用した箇所を表します)

図2 建物被害率と火灾保険损害割合の相関

図3 推定した损害额と実际の损害额の相関

【今后の展开】

 本研究では、リモートセンシング画像の分析は、人间の目による判読に基づき実施しましたが、今后は本研究グループが开発している础滨技术による自动的な建物被害判読技术を适用していくことで、より短时间での损害额の推计を目指します。灾害后のリモートセンシングによる计测、画像分析、结果の取得までの流れを迅速に行うための枠组みの构筑も目指しています。

用语解説

*1 リモートセンシング技术:対象物の色や形などを离れたところから计测する技术で、一般には航空机や人工卫星、ドローンなどを用いて上空から地表の様子を计测する技术を指します。本研究では地表解像度が10~20肠尘の航空写真、解像度が50肠尘程度の人工卫星画像データを用いました。
*2 2018年台风21号:2018年9月初旬に近畿地方を中心に甚大な被害をもたらした台风で、日本损害保険协会の発表によると、この台风による火灾保険の支払件数は约72万件、支払额は约8800亿円と史上最大の损害となりました。
*3 2019年台风15号:2019年9月中旬に千叶県をはじめ东京湾周辺に甚大な被害をもたらした台风で、令和元年房総半岛台风と命名されており、関东地方に上陆したものとしては観测史上最强クラスの势力と言われています。この台风による火灾保険の支払件数は约34万件、支払额は约4000亿円とされています。
*4 保険価额:保険事故が発生した场合に被保険者が被る可能性のある损害の最高见积额を指し、本データでは保険会社による建物(家财除く)の评価额を表します。

【お问い合わせ先】

<研究に関すること>

 広島大学 大学院先进理工系科学研究科

 准教授 叁浦弘之

 Tel: 082-424-7798

 E-mail: hmiura*hiroshima-u.ac.jp

 あいおいニッセイ同和损害保険株式会社

 损害サービス业务部 担当次长 多嘉良朝恭

 Tel: 050-3462-5693

 E-mail: tomotaka.takara*aioinissaydowa.co.jp 



<报道に関すること>

 広岛大学 広报室

 Tel: 082-424-3701

 E-mail: koho*office.hiroshima-u.ac.jp



 あいおいニッセイ同和损害保険株式会社

 広报部 広报室

 Tel: 050-3461-7235

 (注: *は半角@に置き換えてください)


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