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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B1)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2024-12-03
(45)【発行日】2024-12-11
(54)【発明の名称】情報処理装置及びプログラム
(51)【国際特許分類】
G01W 1/00 20060101AFI20241204BHJP
G01W 1/02 20060101ALI20241204BHJP
【ＦＩ】
G01W1/00 Z
G01W1/02 A
【請求項の数】
9
(21)【出願番号】P 2024150584
(22)【出願日】2024-09-02
【審査請求日】2024-09-02
【国等の委託研究の成果に係る記載事項】（出願人による申告）令和６年度、国立研究開発法人防災科学技術研究所、戦略的イノベーション創造プログラム（ＳＩＰ）「スマート防災ネットワークの構築」委託研究、産業技術力強化法第１７条の適用を受ける特許出願
【早期審査対象出願】
(73)【特許権者】
【識別番号】000173577
【氏名又は名称】一般財団法人河川情報センター
(74)【代理人】
【識別番号】110000176
【氏名又は名称】弁理士法人一色国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】池内 幸司
(72)【発明者】
【氏名】朝堀 泰明
(72)【発明者】
【氏名】野仲 典理
(72)【発明者】
【氏名】岩見 洋一
(72)【発明者】
【氏名】田所 正
(72)【発明者】
【氏名】澤野 久弥
(72)【発明者】
【氏名】岸本 紀子
(72)【発明者】
【氏名】岡田 治
(72)【発明者】
【氏名】清 新
(72)【発明者】
【氏名】平国 妙子
(72)【発明者】
【氏名】槌谷 雄太
(72)【発明者】
【氏名】中太 大智
【審査官】佐々木 崇
(56)【参考文献】
【文献】国際公開第２０２４／１５３７０３（ＷＯ，Ａ１）
【文献】国際公開第２０２２／２２９７０６（ＷＯ，Ａ１）
【文献】特開２０２４－０３０２１４（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０２３－０９６２７１（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００８－３１００３６（ＪＰ，Ａ）
【文献】Xing Zheng他，GeoFlood: Large-Scale Flood Inundation Mapping Based on High-Resolution Terrain Analysis，Water Resources Research，2019年02月15日，https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1029/2018WR023457，[検索日2024年11月12日]
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０１Ｗ１／００－１／１８
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
河川を含む評価対象領域の浸水図を作成する情報処理装置であって、最近傍排水地点との相対的な高低差であるＨＡＮＤ地盤高を、グリッドセルの値とするＨＡＮＤモデルを取得し、Ｘ軸方向が河川の流下方向となるよう回転させるＨＡＮＤモデル取得手段と、
前記ＨＡＮＤモデルと浸水に関する情報を含む動的センシング情報に基づいて、浸水図を作成する浸水図作成手段を備え、
該浸水図作成手段は、
前記動的センシング情報の取得位置ごとに、前記ＨＡＮＤ地盤高と前記動的センシング情報に基づいて実測ＨＡＮＤ水面高を算出する実測ＨＡＮＤ水面高算出手段と、
前記評価対象領域を、前記河川の流下方向と交差する方向に分割して複数のセグメントを設定する浸水図作成用セグメント判別手段と、
前記セグメントごとで、前記実測ＨＡＮＤ水面高の最大値を取得する実測ＨＡＮＤ水面高最大値算出手段と、
前記実測ＨＡＮＤ水面高の最大値を、河川の流下方向を横軸とし実測ＨＡＮＤ水面高を縦軸とする投影面に投影し、内挿関数を算出する浸水図作成用内挿関数算出手段と、
前記ＨＡＮＤモデルの、Ｘ軸方向に連続するグリッドセル各々に前記内挿関数より算出した算出値を対応させるとともに、該算出値と同値をＹ軸方向に隣り合うグリッドセルに対応させたのち、グリッドセルごとに、前記算出値から前記ＨＡＮＤ地盤高を差し引いた浸水深を算出し、浸水深が０より大きいグリッドセルを浸水有と判定し、浸水図を作成する浸水図算出手段と、を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項2】
請求項１に記載の情報処理装置において、前記浸水図作成手段に、前記動的センシング情報で浸水有とする位置に対応する前記浸水図のグリッドセルが、浸水有と判定されるよう前記浸水図を補正する浸水図補正手段を含むことを特徴とする情報処理装置。
【請求項3】
請求項１に記載の情報処理装置において、前記動的センシング情報が、浸水センサ、航空写真、衛星画像、もしくはＳＮＳ投稿のうちの少なくとも１つから取得した情報であり、
航空写真、衛星画像、及びＳＮＳ投稿に基づいて浸水有りの情報を取得した場合に、取得位置のＨＡＮＤ地盤高を実測ＨＡＮＤ水面高とすることを特徴とする情報処理装置。
【請求項4】
請求項３に記載の情報処理装置において、前記浸水図作成手段に、前記浸水センサに含まれる異常値を、複数の前記セグメントごとに検出する異常値検出手段を含むことを特徴とする情報処理装置。
【請求項5】
請求項１に記載の情報処理装置において、前記ＨＡＮＤモデルと既存浸水情報に基づいて、前記評価対象領域の仮想浸水図を作成する仮想浸水図作成手段をさらに備え、
該仮想浸水図作成手段は、
前記既存浸水情報から取得した浸水範囲に、複数の仮想浸水センサを任意に配置した仮想動的センシング情報を作成する仮想動的センシング情報生成手段と、
前記仮想浸水センサの配置位置の前記ＨＡＮＤ地盤高を、仮想ＨＡＮＤ水面高に設定する仮想ＨＡＮＤ水面高算出手段と、
前記評価対象領域を、前記河川の流下方向と交差する方向に分割して複数のセグメントを設定し、該セグメントごとで、前記仮想ＨＡＮＤ水面高の最大値を取得する仮想ＨＡＮＤ水面高最大値算出手段と、
前記仮想ＨＡＮＤ水面高の最大値を、河川の流下方向を横軸とし仮想ＨＡＮＤ水面高を縦軸とする投影面に投影し、内挿関数を算出する仮想浸水図作成用内挿関数算出手段と、
前記ＨＡＮＤモデルの、Ｘ軸方向に連続するグリッドセル各々に前記仮想浸水図作成用内挿関数算出手段で取得した内挿関数より算出した算出値を対応させるとともに、該算出値と同値をＹ軸方向に隣り合うグリッドセルに対応させたのち、グリッドセルごとに、前記算出値から前記ＨＡＮＤ地盤高を差し引いた仮想浸水深を算出し、仮想浸水深が０より大きいグリッドセルを浸水有と判定し、仮想浸水図を作成する仮想浸水図算出手段と、を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項6】
請求項５に記載の情報処理装置において、前記既存浸水情報に、既存の洪水浸水想定情報もしくは過去の洪水実績情報が含まれることを特徴とする情報処理装置。
【請求項7】
請求項５に記載の情報処理装置において、前記仮想浸水図作成手段が、評価指標値平均算出手段をさらに備え、
該評価指標値平均算出手段は、
前記セグメントの分割数、前記仮想浸水センサの数、及び仮想浸水センサの配置位置を任意に変更して作成した複数の前記仮想浸水図ごとで、各グリッドセルと前記既存浸水情報とを比較して、浸水の有無に係る適合率と再現率の調和平均であるＦ値を取得し、
仮想センサ密度が同じ前記仮想浸水図のＦ値平均を、前記セグメントの分割数ごとに算出するものであり、
前記仮想センサ密度は、
前記既存浸水情報から取得した前記評価対象領域における浸水範囲の、面積に対する前記仮想浸水センサの数であることを特徴とする情報処理装置。
【請求項8】
請求項７に記載の情報処理装置において、前記浸水図作成手段に備える前記浸水図作成用セグメント判別手段が、
前記セグメントの分割数、前記仮想センサ密度、前記Ｆ値平均よりなる３次元散布データに基づいて内挿関数を算出し、
該内挿関数と実測センサ密度に基づいて算出した前記Ｆ値平均が最大となる前記セグメントの分割数で、前記評価対象領域に複数のセグメントを設定するものであり、
前記実測センサ密度は、前記評価対象領域における浸水想定区域の、面積に対する前記動的センシング情報の取得位置の総数であることを特徴とする情報処理装置。
【請求項9】
コンピュータを、請求項１から請求項８のいずれか一項に記載の情報処理装置として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、河川の破堤等を原因とする外水氾濫、下水道の排水能力不足等を原因とする内水氾濫による浸水発生時に、浸水センサ、ＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ）画像（静止画）、航空写真（静止画）、衛星画像（ＳＡＲ：Ｓｙｎｔｈｅｔｉｃ Ａｐｅｒｔｕｒｅ Ｒａｄａｒ画像）等の多種多様な動的センシング情報に基づいて、行政機関、住民等が災害対応や避難判断等に用いるための高精度な浸水図算出を実現する情報処理装置、及びコンピュータを上述した情報処理装置として機能させるためのプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
特許文献１には、冠水センサからの冠水情報すなわち現実の浸水情報を起点として浸水域を推定する技術が開示されている。
【0003】
特許文献２には、高精度に浸水状況をシミュレーションすることが可能な浸水シミュレーション装置、浸水シミュレーション方法およびプログラムに関する技術が開示されている。
【0004】
特許文献３には、現地調査によって得られる浸水深及び浸水域を入力として、浸水域内の浸水深分布を適切に推定する技術が開示されている。
【0005】
非特許文献１には、ＤＥＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｅｌｅｖａｔｉｏｎ Ｍｏｄｅｌ）と呼ばれる地形モデルに基づいて、ＨＡＮＤ（Ｈｅｉｇｈｔ Ａｂｏｖｅ Ｎｅａｒｅｓｔ Ｄｒａｉｎａｇｅ）と呼ばれる地形モデルを作成する技術が開示されている。ここで、ＨＡＮＤとは、河川といった最近傍排水地点との相対的な高低差を各グリッドセルの値とする地形モデルのことである。
【0006】
非特許文献２には、ＨＡＮＤと呼ばれる地形モデルに基づいて、等高線を描く方法で、静的な洪水浸水想定区域図のデータを算出する技術が開示されている。
【0007】
非特許文献３には、ＨＡＮＤと呼ばれる地形モデルとマニングの公式とに基づいて、水位流量曲線と呼ばれる曲線を算出して、当該水位流量曲線と洪水時の氾濫流量とに基づいて、水面高を算出して、当該水面高に基づいて、浸水図のデータを算出する技術が開示されている。また、河川を流下方向に対して等間隔に分割する分割点を算出して、それぞれの分割点に水が集まる領域（集水域）をセグメントとして、それぞれのセグメントで水位流量曲線を用いた浸水図のデータを算出する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0008】
【文献】特開２０２４－０３０２１４号公報
【文献】特開２０２３－０９６２７１号公報
【文献】特開２００８－３１００３６号公報
【非特許文献】
【0009】
【文献】Ｃａｍｉｌｏ Ｄａｌｅｌｅｓ Ｒｅｎｎｏ、Ａｎｔｏｎｉｏ Ｄｏｎａｔｏ Ｎｏｂｒｅ、Ｌｕｚ Ａｄｒｉａｎａ Ｃｕａｒｔａｓ、Ｊｏａｏ Ｖｉａｎｅｉ Ｓｏａｒｅｓ、Ｍａｒｔｉｎ Ｇ．Ｈｏｄｎｅｔｔ、Ｊａｖｉｅｒ Ｔｏｍａｓｅｌｌａ、Ｍａａｒｔｅｎ Ｊ．Ｗａｔｅｒｌｏｏ、ＨＡＮＤ、ａ ｎｅｗ ｔｅｒｒａｉｎ ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒ ｕｓｉｎｇ ＳＲＴＭ－ＤＥＭ：Ｍａｐｐｉｎｇ ｔｅｒｒａ－ｆｉｒｍｅ ｒａｉｎｆｏｒｅｓｔ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓ ｉｎ Ａｍａｚｏｎｉａ、Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓｉｎｇ ｏｆ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ、Ｎｅｔｈｅｒｌａｎｄｓ、Ｅｌｓｅｖｉｅｒ、２００８／３／１８
【文献】Ａｎｔｏｎｉｏ Ｄｏｎａｔｏ Ｎｏｂｒｅ、Ｌｕｚ Ａｄｒｉａｎａ Ｃｕａｒｔａｓ、Ｍａｒｃｏｓ Ｒｏｄｒｉｇｏ Ｍｏｍｏ、Ｄｉｒｃｅｕ Ｌｕｉｓ Ｓｅｖｅｒｏ、Ａｄｉｌｓｏｎ Ｐｉｎｈｅｉｒｏ、Ｃａｒｌｏｓ Ａｆｏｎｓｏ Ｎｏｂｒｅ、ＨＡＮＤ ｃｏｎｔｏｕｒ：ａ ｎｅｗ ｐｒｏｘｙ ｐｒｅｄｉｃｔｏｒ ｏｆ ｉｎｕｎｄａｔｉｏｎ ｅｘｔｅｎｔ、Ｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｅｓ、ＵＳＡ、Ｗｉｌｅｙ、２０１５
【文献】Ｘｉｎｇ Ｚｈｅｎｇ、Ｄａｖｉｄ Ｒ．Ｍａｉｄｍｅｎｔ、Ｄａｖｉｄ Ｇ．Ｔａｒｂｏｔｏｎ、Ｙａｎ Ｙ．Ｌｉｕ、Ｐａｏｌａ Ｐａｓｓａｌａｃｑｕａ、ＧｅｏＦｌｏｏｄ：Ｌａｒｇｅ－Ｓｃａｌｅ Ｆｌｏｏｄ Ｉｎｕｎｄａｔｉｏｎ Ｍａｐｐｉｎｇ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｈｉｇｈ－Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ Ｔｅｒｒａｉｎ Ａｎａｌｙｓｉｓ、Ｗａｔｅｒ Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ Ｒｅｓｅａｒｃｈ、ＵＳＡ、Ｗｉｌｅｙ、２０１８／１２／１３、ｐｐ．１００１３－１００３３
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0010】
浸水センサには、浸水センサ設置高における浸水有無を検知するのみで、一例として、浸水センサが地盤から５０ｃｍの高さに設置されている場合、５０ｃｍより小さい浸水深を検知できず、また、１００ｃｍの浸水深があっても、５０ｃｍ以上の浸水深があるとの限定された情報しか検知できないという特徴がある。電柱といった構造物に、一つもしくは複数の浸水センサが設置されている場合、それぞれの浸水センサが検知した水面高の大小関係を比較することは容易である。しかしながら、所定の地域に、一つもしくは複数の浸水センサが分散して設置されている場合、河川の流下方向に地盤勾配があるため、それぞれの浸水センサが検知した水面高の大小関係を比較できないという問題があった。
【0011】
また、所定の地域に、一つもしくは複数の浸水センサが分散して設置されている場合、それぞれの浸水センサが検知した水面高に基づいて、一例として、最大水面高を算出して、当該最大水面高を所定の地域全体を代表する水面高とすることも考えられる。このような場合、河川の流下方向に地盤勾配があるため、一般的に、所定の地域の上流付近の水面高が用いられることになり、所定の地域の中流付近や下流付近で水面高が過大に算出されるという問題があった。
【0012】
このように、従来、所定の地域に、一つもしくは複数の浸水センサが分散して設置されている場合、河川の流下方向に地盤勾配があるため、浸水図のデータを高精度に算出することができなかった。
【0013】
一方、所定の地域に、一つもしくは複数の浸水センサが分散して設置されている場合、それぞれの浸水センサ設置場所（緯度、経度）、および、それぞれの浸水センサが検知した水面高を通る内挿関数を算出して、当該内挿関数で表される水面高を、所定の地域の水面高とすることも考えられる。このような場合、一例として、浸水深が深くなりやすい低地等で、かつ、浸水センサ設置高が小さい浸水センサ付近では、水面高、および、浸水深が過小に算出されるという問題があった。
【0014】
また、所定の地域に、一つもしくは複数の浸水センサが分散して設置されている場合、所定の地域を複数のセグメントに分割して、セグメント内の一つもしくは複数の浸水センサが検知した水面高に基づいて、一例として、それぞれのセグメントの最大水面高を算出して、それぞれのセグメントを代表する水面高とすることも考えられる。このような場合、河川の流下方向に地盤勾配があるものの、その影響がそれぞれのセグメント内に限定されるため、算出される水面高の精度向上が期待できる。しかしながら、セグメント内の浸水センサ数とセグメント分割数との間のトレードオフという問題があった。
【0015】
このように、従来、所定の地域に、一つもしくは複数の浸水センサが分散して設置されている場合、内挿関数を用いて水面高を算出しても、所定の地域を複数のセグメントに分割しても、河川の流下方向に地盤勾配があり、また、セグメント内の浸水センサ数とセグメント分割数との間にトレードオフの問題があるため、浸水図のデータを高精度に算出することができなかった。
【0016】
一方、浸水センサの設置と維持にはコストがかかるため、所定の地域に多数の浸水センサを設置することは困難という問題があった。このような場合、浸水センサ数の不足を補うため、浸水時にＳＮＳに投稿されるＳＮＳ画像（静止画）、浸水時に撮影される航空写真（静止画）、浸水時に観測される衛星画像（ＳＡＲ画像）を採用することも考えられる。このような場合、浸水センサ数の不足を補うことができるものの、一般的には、ＳＮＳ画像（静止画）、航空写真（静止画）、衛星画像（ＳＡＲ画像）には、水面高に関する情報が含まれないという問題があった。このため、従来、浸水センサ、ＳＮＳ画像（静止画）、航空写真（静止画）、衛星画像（ＳＡＲ画像）といったセンシング情報を統合して入力データとしても、浸水図のデータを高精度に算出することができなかった。また、浸水センサのデータ、ＳＮＳ画像（静止画）のデータは、一例として、１０分間隔等、短時間にデータを受信できるが、航空写真（静止画）のデータは、日中、かつ、天候がある程度回復してからの受信となるという問題があった。衛星画像（ＳＡＲ画像）のデータは、一例として、ＡＬＯＳ－２衛星の場合、日本の上空を１日に２回通過するため、浸水発生からデータを受信するまでのタイムラグが大きいという問題があった。
【0017】
一方、特許文献１の技術では、冠水センサで検知された冠水情報に基づいて、浸水深を算出して、隣接する位置での位置情報と当該浸水深とを比較することにより浸水域を推定できた。しかしながら、隣接する位置との比較のみでは、狭い地域での浸水域の推定は可能と考えられるが、地形には起伏が繰り返されるため、少数の冠水センサで検知された冠水情報に基づいて、流域全体といった広い地域での浸水域の推定に問題があった。
【0018】
また、特許文献２の技術では、排水溝の位置、深さ、平均流速、粗度係数、潤辺長等の排水溝の情報に基づいて、マニングの公式を変更することにより排水溝の勾配を算出できた。しかしながら、マニングの公式を用いるための粗度係数を正確に求めることは困難という問題があった。また、洪水時に排水溝の平均流速を正確に求めることも困難という問題があった。さらに、排水溝の勾配から地表の高さを変更する技術が十分に開示されていないという問題があった。
【0019】
また、特許文献３の技術では、現地調査によって得られる浸水深及び浸水域を入力として、浸水域の輪郭線を含む複数の区画の浸水位を、各区画の地盤の標高に所定の浸水深を加算することによって算出し、空間補完によって算出された浸水位から地盤の標高を減算することによって、浸水域の浸水深の分布を算出できた。しかしながら、洪水時に浸水深を正確に調査することは困難で、浸水センサは浸水センサ設置高における浸水有無を検知するのみで、ＳＮＳ画像、航空写真、衛星画像には、水面高や浸水深に関する情報が含まれないという問題があった。
【0020】
さらに、非特許文献１の技術では、ＤＥＭと呼ばれる地形モデルに基づいて、ＨＡＮＤと呼ばれる地形モデルを作成できた。しかしながら、河川といった最近傍排水地点との相対的な高低差を各グリッドセルの値とするだけでは、河川の流下方向の地盤勾配が取り除かれるものの、浸水図のデータを算出できなかった。
【0021】
これに加えて、非特許文献２の技術では、ＨＡＮＤと呼ばれる地形モデルに基づいて、等高線を描く方法で、静的な洪水浸水想定区域図のデータを算出することができた。しかしながら、浸水センサといった現地観測データを用いていないため、実際の洪水発生時に、時々刻々と変化する浸水図のデータを算出できなかった。また、所定の地域をセグメントに分割していないため、一例として、上流付近では浸水が発生していないが、中流付近や下流付近では浸水が発生しているといった場合、浸水深を上流付近で過大に算出するといった問題があった。
【0022】
その他、非特許文献３の技術では、ＨＡＮＤと呼ばれる地形モデルとマニングの公式とに基づいて、水位流量曲線と呼ばれる曲線を算出して、当該水位流量曲線と洪水時の氾濫流量とに基づいて、水面高を算出して、当該水面高に基づいて、浸水図のデータを算出できた。また、河川を流下方向に対して等間隔に分割する分割点を算出して、それぞれの分割点に水が集まる領域（集水域）をセグメントとして、それぞれのセグメントで水位流量曲線を用いた浸水図のデータを算出できた。しかしながら、洪水発生時の氾濫流量を正確に観測することは困難という問題があった。また、水位流量曲線を求めるために必要な粗度係数を正確に求めることは困難という問題があった。さらに、河川を流下方向に対して等間隔に分割する分割点を算出して、それぞれの分割点に水が集まる領域（集水域）をセグメントとして分割しているが、当該セグメントを最適に調整する方法が開示されていないため、高精度化に向けて改善の余地があった。
【0023】
本発明は、このような問題点に鑑みてなされたものであり、浸水センサ、ＳＮＳ画像、航空写真、衛星画像等から取得可能な浸水に関する情報に基づいて、高精度な浸水図のデータを算出することを主たる目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0024】
かかる目的を達成するため、本発明の情報処理装置は、河川を含む評価対象領域の浸水図を作成する情報処理装置であって、最近傍排水地点との相対的な高低差であるＨＡＮＤ地盤高を、グリッドセルの値とするＨＡＮＤモデルを取得し、Ｘ軸方向が河川の流下方向となるよう回転させるＨＡＮＤモデル取得手段と、前記ＨＡＮＤモデルと浸水に関する情報を含む動的センシング情報に基づいて、浸水図を作成する浸水図作成手段を備え、該浸水図作成手段は、前記動的センシング情報の取得位置ごとに、前記ＨＡＮＤ地盤高と前記動的センシング情報に基づいて実測ＨＡＮＤ水面高を算出する実測ＨＡＮＤ水面高算出手段と、前記評価対象領域を、前記河川の流下方向と交差する方向に分割して複数のセグメントを設定する浸水図作成用セグメント判別手段と、前記セグメントごとで、前記実測ＨＡＮＤ水面高の最大値を取得する実測ＨＡＮＤ水面高最大値算出手段と、前記実測ＨＡＮＤ水面高の最大値を、河川の流下方向を横軸とし実測ＨＡＮＤ水面高を縦軸とする投影面に投影し、内挿関数を算出する浸水図作成用内挿関数算出手段と、前記ＨＡＮＤモデルの、Ｘ軸方向に連続するグリッドセル各々に前記内挿関数より算出した算出値を対応させるとともに、該算出値と同値をＹ軸方向に隣り合うグリッドセルに対応させたのち、グリッドセルごとに、前記算出値から前記ＨＡＮＤ地盤高を差し引いた浸水深を算出し、浸水深が０より大きいグリッドセルを浸水有と判定し、浸水図を作成する浸水図算出手段と、を備えることを特徴とする。
【0025】
本発明の情報処理装置は、前記浸水図作成手段に、前記動的センシング情報で浸水有とする位置に対応する前記浸水図のグリッドセルが、浸水有と判定されるよう前記浸水図を補正する浸水図補正手段を含むものでもよい。
【0026】
本発明の情報処理装置は、前記動的センシング情報が、浸水センサ、航空写真、衛星画像、もしくはＳＮＳ投稿のうちの少なくとも１つから取得した情報であり、航空写真、衛星画像、及びＳＮＳ投稿に基づいて浸水有りの情報を取得した場合に、取得位置のＨＡＮＤ地盤高を、実測ＨＡＮＤ水面高とするものでもよい。
【0027】
本発明の情報処理装置は、前記浸水図作成手段に、前記浸水センサに含まれる異常値を、複数の前記セグメントごとに検出する異常値検出手段を含むものでもよい。
【0028】
本発明の情報処理装置は、前記ＨＡＮＤモデルと既存浸水情報に基づいて、前記評価対象領域の仮想浸水図を作成する仮想浸水図作成手段をさらに備え、該仮想浸水図作成手段は、前記既存浸水情報から取得した浸水範囲に、複数の仮想浸水センサを任意に配置した仮想動的センシング情報を作成する仮想動的センシング情報生成手段と、前記仮想浸水センサの配置位置の前記ＨＡＮＤ地盤高を、仮想ＨＡＮＤ水面高に設定する仮想ＨＡＮＤ水面高算出手段と、前記評価対象領域を、前記河川の流下方向と交差する方向に分割して複数のセグメントを設定し、該セグメントごとで、前記仮想ＨＡＮＤ水面高の最大値を取得する仮想ＨＡＮＤ水面高最大値算出手段と、前記仮想ＨＡＮＤ水面高の最大値を、河川の流下方向を横軸とし仮想ＨＡＮＤ水面高を縦軸とする投影面に投影し、内挿関数を算出する仮想浸水図作成用内挿関数算出手段と、前記ＨＡＮＤモデルの、Ｘ軸方向に連続するグリッドセル各々に前記仮想浸水図作成用内挿関数算出手段で取得した内挿関数より算出した算出値を対応させるとともに、該算出値と同値をＹ軸方向に隣り合うグリッドセルに対応させたのち、グリッドセルごとに、前記算出値から前記ＨＡＮＤ地盤高を差し引いた仮想浸水深を算出し、仮想浸水深が０より大きいグリッドセルを浸水有と判定し、仮想浸水図を作成する仮想浸水図算出手段と、を備えるものでもよい。
【0029】
本発明の情報処理装置は、前記既存浸水情報に、既存の洪水浸水想定情報もしくは過去の洪水実績情報が含まれるものでもよい。
【0030】
本発明の情報処理装置は、前記仮想浸水図作成手段が、評価指標値平均算出手段をさらに備え、該評価指標値平均算出手段は、前記セグメントの分割数、前記仮想浸水センサの数、及び仮想浸水センサの配置位置を任意に変更して作成した複数の前記仮想浸水図ごとで、各グリッドセルと前記既存浸水情報とを比較して、浸水の有無に係る適合率と再現率の調和平均であるＦ値を取得し、仮想センサ密度が同じ前記仮想浸水図のＦ値平均を、前記セグメントの分割数ごとに算出するものであり、前記仮想センサ密度は、前記既存浸水情報から取得した前記評価対象領域における浸水範囲の、面積に対する前記仮想浸水センサの数であるものでもよい。
【0031】
本発明の情報処理装置は、前記浸水図作成手段に備える前記浸水図作成用セグメント判別手段が、前記セグメントの分割数、前記仮想センサ密度、前記Ｆ値平均よりなる３次元散布データに基づいて内挿関数を算出し、該内挿関数と実測センサ密度に基づいて算出した前記Ｆ値平均が最大となる前記セグメントの分割数で、前記評価対象領域に複数のセグメントを設定するものであり、前記実測センサ密度は、前記評価対象領域における浸水想定区域の、面積に対する前記動的センシング情報の取得位置の総数であるものでもよい。
【0032】
本発明は、コンピュータを上述した情報処理装置として機能させるためのプログラムで実現することもできる。
【0033】
本発明の情報処理装置及びプログラムによれば、動的センシング情報の取得位置ごとに、ＨＡＮＤ地盤高と動的センシング情報とに基づいて実測ＨＡＮＤ水面高を算出している。これにより、動的センシング情報の取得位置の水面高の大小関係を、河川の流下方向の地盤勾配が取り除かれた実測ＨＡＮＤ水面高で比較できる。したがって、動的センシング情報として、例えば河川の上流側から下流側に分散して設置され、かつ設置高（地盤面からの設置高さ）が異なる複数の浸水センサから取得した情報を採用する場合にも、評価対象領域を河川の流下方向と交差する方向に分割して複数のセグメントを設定し、このセグメントごとに実測ＨＡＮＤ水面高の最大値を算出することで、この最大値をセグメントごとの現実に見合った水面高として取得することができる。そして、セグメントごとに取得した最大値の内挿関数を算出し、この内挿関数に基づいて評価対象領域の浸水深を算出することで、河川の上流域と下流域で浸水状況が異なる場合にも、これに対応しつつ連続した浸水図のデータを、高精度で算出することが可能となる。さらに、セグメントの数を評価対象領域の実測センサ密度に基づいて設定すれば、より高精度な浸水図のデータを算出することが可能となる。
【0034】
また、動的センシング情報として、浸水センサ、ＳＮＳ画像（静止画）、航空写真（静止画）、衛星画像（ＳＡＲ画像）から取得した浸水に関する情報を採用できる。このように、浸水に関する情報が、点データや面データであるなど様々な条件を有する場合にも、これらを統合して浸水図のデータに反映することが可能となる。さらに、浸水センサ、ＳＮＳ画像、航空写真、衛星画像は、浸水発生からデータを取得するまでにタイムラグがあるが、これらのデータを取得するごとに追加しつつ各情報を更新していくことで、評価対象領域における浸水状況が時々刻々と変化する様子を、浸水図のデータとして捉えることも可能となる。
【発明の効果】
【0035】
本発明によれば、浸水センサ、ＳＮＳ画像（静止画）、航空写真（静止画）、衛星画像（ＳＡＲ画像）等から取得可能な浸水に関する情報を動的センシング情報として採用し、河川を含む評価対象領域について、高精度な浸水図のデータを算出することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【0036】
【図1】ＤＥＭを用いた浸水図作成の課題を説明する模式図である。
【図2】ＨＡＮＤを用いた浸水図作成の効果を説明する模式図である。
【図3】実測センサ密度が時間とともに変化することを説明する模式図である。
【図4】ＨＡＮＤモデル作成の一例を示すフローチャートである。
【図5】情報処理装置のシステム構成の一例を示す図である。
【図6】端末装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図7】サーバ装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図8】情報処理装置の機能構成の一例を示す図である。
【図9】ＨＡＮＤモデル取得手段の機能構成の一例を示す図である。
【図10】ＨＡＮＤモデル取得手段の機能構成の他の例を示す図である。
【図11】画像座標空間を回転させる機能を説明する模式図である。
【図12】浸水センサに関する動的センシング情報の一例を示す図である。
【図13】ＳＮＳに関する動的センシング情報の一例を示す図である。
【図14】航空写真に関する動的センシング情報の一例を示す図である。
【図15】衛星画像に関する動的センシング情報の一例を示す図である。
【図16】動径基底関数を用いた内挿関数算出機能を説明する模式図である。
【図17】セグメント分割機能の一例を説明する模式図である。
【図18】セグメント分割機能の他の例を説明する模式図である。
【図19】実測ＨＡＮＤ水面高を断面に投影する機能を説明する模式図である。
【図20】浸水図算出手段の機能構成の一例を示す図である。
【図21】浸水図算出手段の機能構成の他の例を示す図である。
【図22】浸水図算出機能を説明する模式図である。
【図23】既存浸水情報取得手段の機能構成の一例を示す図である。
【図24】既存浸水情報取得手段の機能構成の他の例を示す図である。
【図25】評価指標値平均の一例を示す図である。
【図26】サーバ装置の浸水図作成処理の一例を示すフローチャートである。
【図27】サーバ装置の仮想浸水図作成処理の一例を示すフローチャートである。
【図28】情報処理装置で算出した浸水図の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0037】
本発明は、浸水センサ、ＳＮＳ投稿、航空写真、衛星画像などから取得した浸水に関する情報を動的センシング情報として採用するとともに、ＨＡＮＤ（最近接水路鉛直距離）モデルと称される地形モデルを利用して、図２８で例示するような、河川を含む評価対象領域（以降、所定の地域という）の浸水図のデータを算出しようとするものである。
【0038】
ＨＡＮＤの詳細は後述するが、「基盤地図情報5mメッシュ数値標高モデル」（国土地理院）を用いて、全国を対象に約5mメッシュで算出される地形モデルであり、局所的に水が貯まりやすい場所（下流に水が抜けにくい場所）の評価等に、広く用いられている指標である。
【0039】
以下、図１～図２７を用いて、本開示の一実施形態を説明する。なお、図は一例であって、本開示は図に示すものに限定されない。例えば、図示した情報処理装置のシステム構成は一例であって、本開示はこれに限定されるものではない。また、図面の説明においては、同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。
【0040】
≪≪背景技術及び用語の定義≫≫
図１は、ＤＥＭ（基盤地図情報（数値標高モデル））を用いた浸水図作成の課題を説明する模式図である。所定の地域に浸水センサＳ１が設置されているとする。図１において、浸水センサＳ１の設置地点を黒塗りの丸で示し、河川を実線で示し、ＤＥＭにおける等高線を破線で示す。図の右側が上流、図の左側が下流である。浸水センサＳ１が浸水を検知したとして、浸水図を作成することを考える。ＤＥＭに基づくと、河川の流下方向には地盤勾配があるため、浸水面が水の動きがない静水面であると仮定する場合、斜線の領域が浸水範囲となる。一例として、浸水センサＳ１が地盤高１０３ｍの地点に設置されているとすると、海岸付近では浸水深が１０３ｍと非現実的な数値となる。一方で、浸水面が水の動きがある動水面であると仮定する場合、２次元移流拡散方程式といった偏微分方程式を解く必要があり、１０分毎等の短い時間間隔で浸水図を作成することは、困難となる。
図１は、ＤＥＭ（基盤地図情報（数値標高モデル））を用いた浸水図作成の課題を説明する模式図である。所定の地域に浸水センサＳ１が設置されているとする。図１において、浸水センサＳ１の設置地点を黒塗りの丸で示し、河川を実線で示し、ＤＥＭにおける等高線を破線で示す。図の右側が上流、図の左側が下流である。浸水センサＳ１が浸水を検知したとして、浸水図を作成することを考える。ＤＥＭに基づくと、河川の流下方向には地盤勾配があるため、浸水面が水の動きがない静水面であると仮定する場合、斜線の領域が浸水範囲となる。一例として、浸水センサＳ１が地盤高１０３ｍの地点に設置されているとすると、海岸付近では浸水深が１０３ｍと非現実的な数値となる。一方で、浸水面が水の動きがある動水面であると仮定する場合、２次元移流拡散方程式といった偏微分方程式を解く必要があり、１０分毎等の短い時間間隔で浸水図を作成することは、困難となる。
【0041】
図２は、ＨＡＮＤを用いた浸水図作成の効果を説明する模式図である。所定の地域に浸水センサＳ２が設置されているとする。図２において、浸水センサＳ２の設置地点を黒塗りの丸で示し、河川を実線で示し、ＨＡＮＤモデルにおける等高線を破線で示す。図の右側が上流、図の左側が下流である。浸水センサＳ２が浸水を検知したとして、浸水図を作成することを考える。ＨＡＮＤモデルに基づくと、河川の位置のＨＡＮＤモデルで表した地盤高は０ｍであり、河川の流下方向と直角方向に地盤勾配があるため、斜線の領域が浸水範囲となる。このように、ＨＡＮＤモデルでは、河川の流下方向の地盤勾配が考慮済となるため、２次元移流拡散方程式といった偏微分方程式を解かなくても、浸水図の近似解が算出できるという効果がある。
【0042】
≪動的センシング情報≫
図３は、動的センシング情報から算出される実測センサ密度が時間とともに変化することを説明する模式図である。例えば、電柱等の構造物に設置されている浸水センサ１０が検知する浸水有無に関する情報と、ＳＮＳ１１に投稿されるＳＮＳ画像（静止画）から判別される浸水有無に関する情報と、航空機１２で取得した航空写真（静止画）から判別される浸水範囲に関する情報と、人工衛星１３で取得した衛星画像（ＳＡＲ画像）から判別される浸水範囲に関する情報と、を「動的センシング情報」と命名する。
図３は、動的センシング情報から算出される実測センサ密度が時間とともに変化することを説明する模式図である。例えば、電柱等の構造物に設置されている浸水センサ１０が検知する浸水有無に関する情報と、ＳＮＳ１１に投稿されるＳＮＳ画像（静止画）から判別される浸水有無に関する情報と、航空機１２で取得した航空写真（静止画）から判別される浸水範囲に関する情報と、人工衛星１３で取得した衛星画像（ＳＡＲ画像）から判別される浸水範囲に関する情報と、を「動的センシング情報」と命名する。
【0043】
≪実測センサ密度、仮想センサ密度≫
評価対象領域において、（Ｎ１＋Ｎ２＋Ｎ３＋Ｎ４）／Ａ１により算出される値を「実測センサ密度」と命名する。ここで、Ｎ１は、所定の地域において、洪水浸水想定区域図で指定されている洪水浸水想定区域内に設置されている浸水センサの個数、Ｎ２は、所定の地域において、浸水想定区域内で浸水についてＳＮＳに投稿された投稿数、Ｎ３は、所定の地域において、浸水想定区域内かつ航空写真の撮影範囲内のグリッドセル数、Ｎ４は、所定の地域において、浸水想定区域内かつ衛星画像の観測範囲内のグリッドセル数、Ａ１は、所定の地域において、浸水想定区域の面積である。また、所定の地域において、Ｎ／Ａ２により算出される値を「仮想センサ密度」と命名する。ここで、Ｎは、所定の地域において、既存浸水情報の浸水範囲内に設置されている仮想浸水センサの個数、Ａ２は、所定の地域において、既存浸水情報の浸水範囲の面積である。なお、洪水浸水想定区域図については、後述する。
評価対象領域において、（Ｎ１＋Ｎ２＋Ｎ３＋Ｎ４）／Ａ１により算出される値を「実測センサ密度」と命名する。ここで、Ｎ１は、所定の地域において、洪水浸水想定区域図で指定されている洪水浸水想定区域内に設置されている浸水センサの個数、Ｎ２は、所定の地域において、浸水想定区域内で浸水についてＳＮＳに投稿された投稿数、Ｎ３は、所定の地域において、浸水想定区域内かつ航空写真の撮影範囲内のグリッドセル数、Ｎ４は、所定の地域において、浸水想定区域内かつ衛星画像の観測範囲内のグリッドセル数、Ａ１は、所定の地域において、浸水想定区域の面積である。また、所定の地域において、Ｎ／Ａ２により算出される値を「仮想センサ密度」と命名する。ここで、Ｎは、所定の地域において、既存浸水情報の浸水範囲内に設置されている仮想浸水センサの個数、Ａ２は、所定の地域において、既存浸水情報の浸水範囲の面積である。なお、洪水浸水想定区域図については、後述する。
【0044】
≪ＨＡＮＤ地盤高≫
ＨＡＮＤモデルは、地形モデルの一つである。ＨＡＮＤモデルは、行と列の格子状に並んだグリッドセルから構成されており、各グリッドセルの値を「ＨＡＮＤ地盤高」と命名する。「地盤高」は、対象とする地点の海面からの相対的な高さを表す。一方、「ＨＡＮＤ地盤高」は、対象とする地点の河川といった最近傍排水地点との相対的な高低差を表す。
ＨＡＮＤモデルは、地形モデルの一つである。ＨＡＮＤモデルは、行と列の格子状に並んだグリッドセルから構成されており、各グリッドセルの値を「ＨＡＮＤ地盤高」と命名する。「地盤高」は、対象とする地点の海面からの相対的な高さを表す。一方、「ＨＡＮＤ地盤高」は、対象とする地点の河川といった最近傍排水地点との相対的な高低差を表す。
【0045】
≪浸水センサ設置高≫
別段示さない限り、本明細書で用いられる「浸水センサ設置高」は、浸水センサが設置されている地点において、地盤から浸水センサのセンサ部までの高さのことをいう。
別段示さない限り、本明細書で用いられる「浸水センサ設置高」は、浸水センサが設置されている地点において、地盤から浸水センサのセンサ部までの高さのことをいう。
【0046】
≪ＨＡＮＤ水面高、仮想ＨＡＮＤ水面高≫
浸水センサの場合、「ＨＡＮＤ地盤高」と「浸水センサ設置高」とを加算した値を「ＨＡＮＤ水面高」と命名する。ＳＮＳの場合、「ＨＡＮＤ地盤高」の値を「ＨＡＮＤ水面高」と命名する。航空写真の場合、「ＨＡＮＤ地盤高」の値を「ＨＡＮＤ水面高」と命名する。衛星画像の場合、「ＨＡＮＤ地盤高」の値を「ＨＡＮＤ水面高」と命名する。「水面高」は、対象とする水面の海面からの相対的な高さを表す。一方、「ＨＡＮＤ水面高」は、対象とする水面の河川といった最近傍排水地点との相対的な高低差を表す。また、仮想浸水センサの場合、「ＨＡＮＤ地盤高」の値を「仮想ＨＡＮＤ水面高」と命名する。
浸水センサの場合、「ＨＡＮＤ地盤高」と「浸水センサ設置高」とを加算した値を「ＨＡＮＤ水面高」と命名する。ＳＮＳの場合、「ＨＡＮＤ地盤高」の値を「ＨＡＮＤ水面高」と命名する。航空写真の場合、「ＨＡＮＤ地盤高」の値を「ＨＡＮＤ水面高」と命名する。衛星画像の場合、「ＨＡＮＤ地盤高」の値を「ＨＡＮＤ水面高」と命名する。「水面高」は、対象とする水面の海面からの相対的な高さを表す。一方、「ＨＡＮＤ水面高」は、対象とする水面の河川といった最近傍排水地点との相対的な高低差を表す。また、仮想浸水センサの場合、「ＨＡＮＤ地盤高」の値を「仮想ＨＡＮＤ水面高」と命名する。
【0047】
≪セグメント≫
所定の地域を河川の平均の流下方向に対して、直角方向（横断方向）に等間隔に分割した区画を「セグメント」と命名する。また、所定の地域を河川の流下方向に対して、直角方向（横断方向）に等間隔に分割して、さらに、河川の中心線で縦断方向に分割した区画も「セグメント」と命名する。
所定の地域を河川の平均の流下方向に対して、直角方向（横断方向）に等間隔に分割した区画を「セグメント」と命名する。また、所定の地域を河川の流下方向に対して、直角方向（横断方向）に等間隔に分割して、さらに、河川の中心線で縦断方向に分割した区画も「セグメント」と命名する。
【0048】
≪実測ＨＡＮＤ水面高最大値、仮想ＨＡＮＤ水面高最大値≫
あるセグメントに複数の浸水センサが設置されているとする。これらの浸水センサの内、複数の浸水センサが浸水を検知しているとする。浸水を検知している浸水センサの実測ＨＡＮＤ水面高の最大値を「実測ＨＡＮＤ水面高最大値」と命名する。また、あるセグメントに複数の仮想浸水センサが設置されているとする。これらの仮想浸水センサの内、複数の仮想浸水センサが浸水を検知しているとする。浸水を検知している仮想浸水センサの仮想ＨＡＮＤ水面高の最大値を「仮想ＨＡＮＤ水面高最大値」と命名する。「実測ＨＡＮＤ水面高最大値」は、浸水センサの場合に限らない。浸水センサ、ＳＮＳ画像（静止画）、航空写真（静止画）、衛星画像（ＳＡＲ画像）、から算出される実測ＨＡＮＤ水面高の最大値も「実測ＨＡＮＤ水面高最大値」と命名する。
あるセグメントに複数の浸水センサが設置されているとする。これらの浸水センサの内、複数の浸水センサが浸水を検知しているとする。浸水を検知している浸水センサの実測ＨＡＮＤ水面高の最大値を「実測ＨＡＮＤ水面高最大値」と命名する。また、あるセグメントに複数の仮想浸水センサが設置されているとする。これらの仮想浸水センサの内、複数の仮想浸水センサが浸水を検知しているとする。浸水を検知している仮想浸水センサの仮想ＨＡＮＤ水面高の最大値を「仮想ＨＡＮＤ水面高最大値」と命名する。「実測ＨＡＮＤ水面高最大値」は、浸水センサの場合に限らない。浸水センサ、ＳＮＳ画像（静止画）、航空写真（静止画）、衛星画像（ＳＡＲ画像）、から算出される実測ＨＡＮＤ水面高の最大値も「実測ＨＡＮＤ水面高最大値」と命名する。
【0049】
≪浸水図作成用内挿関数、仮想浸水図作成用内挿関数≫
セグメント毎に算出する実測ＨＡＮＤ水面高最大値に基づいて、動径基底関数を用いた内挿法によって算出する内挿関数を「浸水図作成用内挿関数」と命名する。また、セグメント毎に算出する仮想ＨＡＮＤ水面高最大値に基づいて、動径基底関数を用いた内挿法によって算出する内挿関数を「仮想浸水図作成用内挿関数」と命名する。「浸水図作成用内挿関数」と「仮想浸水図作成用内挿関数」は、動径基底関数の線形結合として表される。
セグメント毎に算出する実測ＨＡＮＤ水面高最大値に基づいて、動径基底関数を用いた内挿法によって算出する内挿関数を「浸水図作成用内挿関数」と命名する。また、セグメント毎に算出する仮想ＨＡＮＤ水面高最大値に基づいて、動径基底関数を用いた内挿法によって算出する内挿関数を「仮想浸水図作成用内挿関数」と命名する。「浸水図作成用内挿関数」と「仮想浸水図作成用内挿関数」は、動径基底関数の線形結合として表される。
【0050】
≪浸水図作成用実測ＨＡＮＤ水面高、浸水図作成用仮想ＨＡＮＤ水面高≫
ＨＡＮＤモデルの画像座標空間（行番号、列番号）において、浸水図作成用実測ＨＡＮＤ水面高＝浸水図作成用内挿関数の右辺から左辺への代入式により算出される値を「浸水図作成用実測ＨＡＮＤ水面高」と命名する。また、ＨＡＮＤモデルの画像座標空間（行番号、列番号）において、浸水図作成用仮想ＨＡＮＤ水面高＝仮想浸水図作成用内挿関数の右辺から左辺への代入式により算出される値を「浸水図作成用仮想ＨＡＮＤ水面高」と命名する。
ＨＡＮＤモデルの画像座標空間（行番号、列番号）において、浸水図作成用実測ＨＡＮＤ水面高＝浸水図作成用内挿関数の右辺から左辺への代入式により算出される値を「浸水図作成用実測ＨＡＮＤ水面高」と命名する。また、ＨＡＮＤモデルの画像座標空間（行番号、列番号）において、浸水図作成用仮想ＨＡＮＤ水面高＝仮想浸水図作成用内挿関数の右辺から左辺への代入式により算出される値を「浸水図作成用仮想ＨＡＮＤ水面高」と命名する。
【0051】
≪洪水浸水想定区域図≫
別段示さない限り、本明細書で用いられる「洪水浸水想定区域図」は、国土交通省、および、都道府県が指定した洪水浸水想定区域のことをいう。洪水浸水想定区域図は、想定し得る最大規模の降雨により河川が氾濫した場合に浸水が想定される区域を指定したもので、想定される区域、想定される深水深、浸水継続時間を記載したものである。本開示の文脈において、「洪水浸水想定区域図」と言うよりもむしろ、用語「浸水想定図」「浸水想定区域図」「浸水区域図」が用いられてもよい。しかし、当業者は、用語「浸水想定図」「浸水想定区域図」「浸水区域図」が適用可能な場合には「洪水浸水想定区域図」で置き換えられ得ることを理解できる。
別段示さない限り、本明細書で用いられる「洪水浸水想定区域図」は、国土交通省、および、都道府県が指定した洪水浸水想定区域のことをいう。洪水浸水想定区域図は、想定し得る最大規模の降雨により河川が氾濫した場合に浸水が想定される区域を指定したもので、想定される区域、想定される深水深、浸水継続時間を記載したものである。本開示の文脈において、「洪水浸水想定区域図」と言うよりもむしろ、用語「浸水想定図」「浸水想定区域図」「浸水区域図」が用いられてもよい。しかし、当業者は、用語「浸水想定図」「浸水想定区域図」「浸水区域図」が適用可能な場合には「洪水浸水想定区域図」で置き換えられ得ることを理解できる。
【0052】
≪既存浸水情報≫
既存浸水情報は、国土地理院によって公開される想定最大規模の洪水浸水想定区域図であっても良いし、国土地理院によって公開される計画規模の洪水浸水想定区域図であっても良いし、過去の洪水実績から作成された浸水図であっても良いし、２次元移流拡散方程式といった偏微分方程式を解くことによって算出された浸水図であっても良い。
既存浸水情報は、国土地理院によって公開される想定最大規模の洪水浸水想定区域図であっても良いし、国土地理院によって公開される計画規模の洪水浸水想定区域図であっても良いし、過去の洪水実績から作成された浸水図であっても良いし、２次元移流拡散方程式といった偏微分方程式を解くことによって算出された浸水図であっても良い。
【0053】
≪評価指標値平均≫
別段示さない限り、本明細書で用いられる「評価指標値平均」は、ＴＰ（True Positive）、ＦＰ（False Positive）、ＴＮ（True Negative）、ＦＮ（False Negative）、適合率、再現率、Ｆ値、Ｆ値平均のことをいう。ＴＰ、ＦＰ、ＴＮ、ＦＮ、適合率、再現率、Ｆ値、Ｆ値平均については、後述する。
別段示さない限り、本明細書で用いられる「評価指標値平均」は、ＴＰ（True Positive）、ＦＰ（False Positive）、ＴＮ（True Negative）、ＦＮ（False Negative）、適合率、再現率、Ｆ値、Ｆ値平均のことをいう。ＴＰ、ＦＰ、ＴＮ、ＦＮ、適合率、再現率、Ｆ値、Ｆ値平均については、後述する。
【0054】
≪湛水量≫
別段示さない限り、本明細書で用いられる「湛水量」は、洪水時の河川氾濫による浸水体積のことをいう。湛水量は、浸水深（ｍ）×グリッドセルの幅（ｍ）×グリッドセルの高さ（ｍ）の和で計算される。
別段示さない限り、本明細書で用いられる「湛水量」は、洪水時の河川氾濫による浸水体積のことをいう。湛水量は、浸水深（ｍ）×グリッドセルの幅（ｍ）×グリッドセルの高さ（ｍ）の和で計算される。
【0055】
≪浸水センサ≫
別段示さない限り、本明細書で用いられる「浸水センサ」は、電柱等の構造物に設置され、浸水を検知すると、浸水の有無といったセンシング情報を通信ネットワークを介してサーバ装置に送信する装置のことをいう。検知方式としては、電波式、圧力式、接触式、フロート式といった検知方式が知られている。通信方式としては、携帯電話網を使用する方式、数１０ｍといった短距離で通信可能な特定小電力無線と中継装置を使用する方式等が知られている。本開示の一実施形態の主体は、浸水センサといったセンサが検知するセンシング情報に基づいて、浸水図を作成する実装方法にあるので、浸水センサの部品構成、動作原理、および、機能の詳細の説明は省略する。
別段示さない限り、本明細書で用いられる「浸水センサ」は、電柱等の構造物に設置され、浸水を検知すると、浸水の有無といったセンシング情報を通信ネットワークを介してサーバ装置に送信する装置のことをいう。検知方式としては、電波式、圧力式、接触式、フロート式といった検知方式が知られている。通信方式としては、携帯電話網を使用する方式、数１０ｍといった短距離で通信可能な特定小電力無線と中継装置を使用する方式等が知られている。本開示の一実施形態の主体は、浸水センサといったセンサが検知するセンシング情報に基づいて、浸水図を作成する実装方法にあるので、浸水センサの部品構成、動作原理、および、機能の詳細の説明は省略する。
【0056】
≪≪公知の技術：ＨＡＮＤモデルの算出の一例≫≫
ＨＡＮＤモデルは、国土地理院によって公開されるＤＥＭデータに基づいて、公に入手可能なコンピュータプログラムを用いて算出することができる。公に入手可能なコンピュータプログラムとしては、一例として、「https://hydrology.usu.edu/taudem/taudem5/」から入手可能なＴａｕＤＥＭ（Terrain Analysis Using Digital Elevation Model）がある。ここで、ＴａｕＤＥＭを用いたＨＡＮＤモデルの算出の一例を、図４のフローチャートを参照しながら、以下に説明する。
ＨＡＮＤモデルは、国土地理院によって公開されるＤＥＭデータに基づいて、公に入手可能なコンピュータプログラムを用いて算出することができる。公に入手可能なコンピュータプログラムとしては、一例として、「https://hydrology.usu.edu/taudem/taudem5/」から入手可能なＴａｕＤＥＭ（Terrain Analysis Using Digital Elevation Model）がある。ここで、ＴａｕＤＥＭを用いたＨＡＮＤモデルの算出の一例を、図４のフローチャートを参照しながら、以下に説明する。
【0057】
ユーザからの指示に基づいて、ＴａｕＤＥＭに含まれる窪地の除去処理（ＳＴ１）を開始する。ここで、窪地とは、ＤＥＭデータを構成するグリッドセルの内、より地盤高の高いグリッドセルに囲まれたグリッドセルのことである。このステップＳＴ１において、サーバ装置の演算部は、ストレージ装置に記憶されているＤＥＭデータを読み込む。次に、サーバ装置の演算部は、読み込んだＤＥＭデータに基づいて、各グリッドセルについて、窪地であるか、窪地でないかを判別する。次に、サーバ装置の演算部は、各グリッドセルについて、窪地と判別したグリッドセルの地盤高を増加させて、窪地を除去する。次に、サーバ装置の演算部は、窪地除去済のＤＥＭデータをＧｅｏＴＩＦＦ形式のファイルとしてストレージ装置に記憶させる。その後、ステップＳＴ２に移行する。
【0058】
ステップＳＴ２では、サーバ装置の演算部は、ＴａｕＤＥＭに含まれる８方向の流向の算出処理を実行する。このステップＳＴ２において、サーバ装置の演算部は、ステップＳＴ１で算出した窪地除去済のＤＥＭデータに基づいて、各グリッドセルについて、周囲８個の隣接するグリッドセルとの地盤高の差を算出する。次に、サーバ装置の演算部は、各グリッドセルについて、周囲８個の隣接するグリッドセルとの地盤高の差に基づいて、流向を判別して、東＝１、北東＝２、北＝３、北西＝４、西＝５、南西＝６、南＝７、南東＝８をグリッドセルの値とするＧｅｏＴＩＦＦ形式のファイルをストレージ装置に記憶させる。その後、ステップＳＴ３に移行する。
【0059】
ステップＳＴ３では、サーバ装置の演算部は、ＴａｕＤＥＭに含まれる無限方向の流向の算出処理を実行する。このステップＳＴ３において、サーバ装置の演算部は、ステップＳＴ１で算出した窪地除去済のＤＥＭデータに基づいて、各グリッドセルについて、周囲８個の隣接するグリッドセルに限らず、グリッドセルの勾配の最大方向を算出する。次に、サーバ装置の演算部は、各グリッドセルについて、グリッドセルの勾配の最大方向に基づいて、東から反時計周りに、０から２ｐｉの連続の浮動小数点の値をグリッドセルの値とするＧｅｏＴＩＦＦ形式のファイルをストレージ装置に記憶させる。その後、ステップＳＴ４に移行する。
【0060】
ステップＳＴ４では、サーバ装置の演算部は、ＴａｕＤＥＭに含まれる上流の流域面積と流路の算出処理を実行する。このステップＳＴ４において、サーバ装置の演算部は、ステップＳＴ２で算出した８方向の流向データに基づいて、各グリッドセルについて、上流の流域面積を算出する。また、ステップＳＴ２で算出した８方向の流向データに基づいて、各グリッドセルについて、流路であるか、流路でないかを判別する。次に、サーバ装置の演算部は、流路であると判別したグリッドセルについて、上流の流域面積の値をグリッドセルの値とするＧｅｏＴＩＦＦ形式のファイルをストレージ装置に記憶させる。その後、ステップＳＴ５に移行する。
【0061】
ステップＳＴ５では、サーバ装置の演算部は、ＴａｕＤＥＭに含まれる河川の算出処理を実行する。このステップＳＴ５において、サーバ装置の演算部は、ステップＳＴ４で算出した上流の流域面積データと、ステップＳＴ４で算出した流路データと、に基づいて、各グリッドセルについて、河川であるか、河川でないかを判別する。ここで、上流の流域面積が所定の閾値以上で、かつ、ステップＳＴ４で流路と判別したグリッドセルを河川と判別する。次に、サーバ装置の演算部は、各グリッドセルについて、河川と判別したグリッドセルの値を「１」、河川でないと判別したグリッドセルの値を「０」とするＧｅｏＴＩＦＦ形式のファイルをストレージ装置に記憶させる。その後、ステップＳＴ６に移行する。
【0062】
ステップＳＴ６では、サーバ装置の演算部は、ＴａｕＤＥＭに含まれる最近傍排水地点との相対的な高さの算出処理を実行する。このステップＳＴ６において、サーバ装置の演算部は、ステップＳＴ１で算出した窪地除去済のＤＥＭデータと、ステップＳＴ３で算出した無限方向の流向データと、ステップＳＴ５で算出した河川データと、に基づいて、各グリッドセルについて、最近傍の排水地点の地盤高と各グリッドセルの地盤高との差を算出する。次に、サーバ装置の演算部は、最近傍の排水地点の地盤高と各グリッドセルの地盤高との差を値とするＧｅｏＴＩＦＦ形式のファイルをストレージ装置に記憶させる。その後、ＨＡＮＤモデルの算出処理が完了する。
【0063】
≪≪情報処理装置１のシステム構成の一例≫≫
図５は、本開示の一実施形態に係る情報処理装置のシステム構成の一例を示す図である。図５に示すように、情報処理装置１は、浸水センサ１０と、ＳＮＳ１１と、航空機１２と、人工衛星１３と、国または市区町村の防災担当者や住民によって利用される端末装置２０と、浸水センサといったセンサが検知する浸水の有無に関する情報を受信して、浸水図を作成するサーバ装置３０と、これらを通信可能に接続する通信ネットワーク９０と、を備える。
図５は、本開示の一実施形態に係る情報処理装置のシステム構成の一例を示す図である。図５に示すように、情報処理装置１は、浸水センサ１０と、ＳＮＳ１１と、航空機１２と、人工衛星１３と、国または市区町村の防災担当者や住民によって利用される端末装置２０と、浸水センサといったセンサが検知する浸水の有無に関する情報を受信して、浸水図を作成するサーバ装置３０と、これらを通信可能に接続する通信ネットワーク９０と、を備える。
【0064】
≪≪端末装置２０及びサーバ装置３０のハードウェア構成の一例≫≫
図６は、本開示の一実施形態に係る端末装置２０のハードウェア構成の一例を示す図である。端末装置２０は、例えば、スマートフォン、タブレット、パーソナルコンピュータといったコンピュータである。端末装置２０は、演算部２００１と、メモリ２００２と、ストレージ装置２００３と、通信部２００４と、表示部２００５と、入力部２００６と、を主たる要素として構成されている。また、端末装置２０は、ウェブブラウザを含んでよい。
図６は、本開示の一実施形態に係る端末装置２０のハードウェア構成の一例を示す図である。端末装置２０は、例えば、スマートフォン、タブレット、パーソナルコンピュータといったコンピュータである。端末装置２０は、演算部２００１と、メモリ２００２と、ストレージ装置２００３と、通信部２００４と、表示部２００５と、入力部２００６と、を主たる要素として構成されている。また、端末装置２０は、ウェブブラウザを含んでよい。
【0065】
図７は、本開示の一実施形態に係るサーバ装置３０のハードウェア構成の一例を示す図である。サーバ装置３０は、例えば、ラックマウントサーバといった汎用的なサーバ用コンピュータ、あるいはクラウドサーバといった仮想的なサーバ用コンピュータである。サーバ装置３０は、演算部３００１と、メモリ３００２と、ストレージ装置３００３と、通信部３００４と、表示部３００５と、入力部３００６と、を主たる要素として構成されている。また、サーバ装置３０は、ウェブサーバを含んでよい。
【0066】
演算部２００１は、ＣＰＵ等のプロセッサで構成される。演算部２００１は、通信部２００４からＨＴＭＬ（Hyper Text Markup Language）、ＣＳＳ（Cascading Style Sheets）、ｌｅａｆｌｅｔ．ｊｓ等のＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）、浸水図の画像等の応答情報を受け取り、表示部２００５にブラウザが処理するＨＴＭＬ、浸水図の画像等を表示する。
【0067】
メモリ２００２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の記憶装置で構成されている。メモリ２００２は、ＯＳ、ブラウザ等のコンピュータプログラム、サーバ装置３０から受信したＨＴＭＬ、ＣＳＳ、ｌｅａｆｌｅｔ．ｊｓ等のＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）、浸水図の画像等を記憶する。ｌｅａｆｌｅｔ．ｊｓは、ウェブブラウザで地図を表示するためのＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）である。ｌｅａｆｌｅｔ．ｊｓは、「https://leafletjs.com/」から公に入手可能である。ウェブブラウザで地図を表示するためには、ｌｅａｆｌｅｔ．ｊｓに限らず、Ｏｐｅｎ ＬａｙｅｒｓといったオープンソースのＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）でも良い。Ｏｐｅｎ Ｌａｙｅｒｓは、「https://openlayers.org/」から公に入手可能である。
【0068】
ストレージ装置２００３は、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等で構成されている。ストレージ装置２００３は、ＯＳ、ブラウザ等のコンピュータプログラム、サーバ装置３０から受信したＨＴＭＬ、ＣＳＳ、ｌｅａｆｌｅｔ．ｊｓ等のＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）、浸水図の画像等を記憶する。
【0069】
表示部２００５は、液晶表示パネル、有機ＥＬパネル等で構成されている。表示部２００５は、ブラウザを表示するとともに、ブラウザが処理するＨＴＭＬ、浸水図の画像等を表示する。
【0070】
入力部２００６は、キーボード、マウス等で構成されている。入力部２００６は、ユーザからのスクロール操作、スワイプ操作、拡大アイコン、縮小アイコン等のクリック操作、キー入力操作を受け付ける。
【0071】
通信部２００４は、サーバ装置３０から送信されるＨＴＭＬ、ＣＳＳ、ｌｅａｆｌｅｔ．ｊｓ等のＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）、浸水図の画像等の応答情報を受信する。また、通信部２００４は、演算部２００１の制御に基づいて、ＵＲＬ等の要求情報をサーバ装置３０に送信する。
【0072】
演算部３００１は、ＣＰＵ等のプロセッサで構成される。プロセッサがメモリ等に記憶されたコンピュータプログラムを実行することにより、プロセッサとメモリが協働し、ＯＳ、ウェブサーバ、データベース、浸水図作成等の機能が実現される。
【0073】
メモリ３００２は、ＲＡＭ等の記憶装置で構成されている。メモリ３００２は、ＯＳ、ウェブサーバ、データベース等のコンピュータプログラム、浸水図作成のコンピュータプログラム等を記憶する。
【0074】
ストレージ装置３００３は、ハードディスク、ＳＳＤ等で構成されている。ストレージ装置３００３は、ＯＳ、ウェブサーバ、データベース等のコンピュータプログラム、浸水図作成のコンピュータプログラム、ＨＡＮＤモデル、洪水浸水想定区域図、浸水図、データベースのデータファイル、ＨＴＭＬ、ＣＳＳ、ｌｅａｆｌｅｔ．ｊｓ等のＪａｖａＳｃｒｉｐｔ（登録商標）等のファイルを記憶する。浸水図作成手段３６で算出される浸水図は、ストレージ装置３００３に含まれる浸水図記憶手段４４のディレクトリ、例えば、「／17／114460／」に、例えば、「52432.png」のファイル名で記憶される。ここで、「17」「114460」「52432」は、ＸＹＺ方式におけるズームレベルZ、タイル座標X、タイル座標Yの値である。このＸＹＺ方式は、ウェブサーバとウェブブラウザとの通信で地図情報を効率的に配信するために用いられる公知の技術である。
【0075】
通信部３００４は、端末装置２０から送信されるＵＲＬ等の要求情報を受信する。演算部３００１は、通信部３００４からＵＲＬ等の要求情報を受け取り、要求情報に含まれるＵＲＬ等に応じて、ストレージ装置３００３に含まれる浸水図記憶手段４４のディレクトリ、例えば、「／17／114460／」の、例えば、「52432.png」のファイルを読み込んで、通信部３００４を経由して、浸水図の画像を含む応答情報を端末装置２０に送信する。ここで、「17」「114460」「52432」は、ＸＹＺ方式におけるズームレベルＺ、タイル座標Ｘ、タイル座標Ｙの値である。
【0076】
表示部３００５は、液晶表示パネル等で構成されている。
【0077】
入力部３００６は、キーボード、マウス等で構成されている。入力部３００６は、ユーザからのスクロール操作、アイコンのクリック操作、キー入力操作を受け付ける。
【0078】
≪≪サーバ装置３０の機能構成の一例≫≫
図８に示すように、サーバ装置３０は、センシング情報受信判別手段３２と、共通処理手段３４と、浸水図作成手段３６と、仮想浸水図作成手段３８と、動的センシング情報記憶手段４０と、評価指標値記憶手段４２と、浸水図記憶手段４４と、浸水図送信制御手段４６と、を備える。
図８に示すように、サーバ装置３０は、センシング情報受信判別手段３２と、共通処理手段３４と、浸水図作成手段３６と、仮想浸水図作成手段３８と、動的センシング情報記憶手段４０と、評価指標値記憶手段４２と、浸水図記憶手段４４と、浸水図送信制御手段４６と、を備える。
【0079】
図８に示すように、センシング情報受信判別手段３２は、浸水センサ受信制御手段３２０と、ＳＮＳ判別手段３２２と、航空写真判別手段３２４と、衛星画像判別手段３２６と、を備える。
【0080】
図８に示すように、共通処理手段３４は、ＨＡＮＤモデル取得手段３４０、を備える。
【0081】
図８に示すように、浸水図作成手段３６は、動的センシング情報取得手段３６０と、実測ＨＡＮＤ水面高算出手段３６２と、浸水図作成用セグメント判別手段３６４と、実測ＨＡＮＤ水面高最大値算出手段３６６と、浸水図作成用内挿関数算出手段３６８と、浸水図算出手段３７０と、を備える。
【0082】
図８に示すように、浸水図作成手段３６は、動的センシング情報取得手段３６０と、実測ＨＡＮＤ水面高算出手段３６２と、浸水図作成用セグメント判別手段３６４と、実測ＨＡＮＤ水面高最大値算出手段３６６と、浸水図作成用内挿関数算出手段３６８と、浸水図算出手段３７０と、に加えて、さらに、浸水図補正手段３７２と、異常値検出手段３７４と、を備える構成としても良い。このように浸水図補正手段３７２を備える構成とすることで、浸水図の精度をより向上できる。また、異常値検出手段３７４を備える構成とすることで、浸水図の精度をより向上できる。
【0083】
図８に示すように、仮想浸水図作成手段３８は、既存浸水情報取得手段３８０と、仮想浸水図作成条件設定手段３８２と、仮想動的センシング情報生成手段３８４と、仮想ＨＡＮＤ水面高算出手段３８６と、仮想ＨＡＮＤ水面高最大値算出手段３８８と、仮想浸水図作成用内挿関数算出手段３９０と、仮想浸水図算出手段３９２と、評価指標値平均算出手段３９４と、を備える。
【0084】
センシング情報受信判別手段３２、共通処理手段３４、浸水図作成手段３６、仮想浸水図作成手段３８、動的センシング情報記憶手段４０、評価指標値記憶手段４２、浸水図記憶手段４４、浸水図送信制御手段４６と、これらに含まれる各要素は、演算部３００１と、メモリ３００２と、ストレージ装置３００３と、通信部３００４と、が協働してプログラムを実行することにより、機能が実現される。
【0085】
≪≪サーバ装置３０の機能詳細の一例≫≫
≪センシング情報受信判別手段３２の浸水センサ受信制御手段３２０≫
浸水センサ受信制御手段３２０は、通信ネットワーク９０を介して、浸水センサ１０から浸水有無に関する情報を受信する機能を有する。また、受信する浸水有無に関する情報を動的センシング情報記憶手段４０に記憶させる機能を有する。ここで、浸水有無に関する情報とは、浸水センサを識別する浸水センサＩＤ、観測日時、浸水センサ設置場所（緯度、経度）、浸水センサ設置高、ＨＡＮＤ地盤高、浸水の有無のことである。
≪センシング情報受信判別手段３２の浸水センサ受信制御手段３２０≫
浸水センサ受信制御手段３２０は、通信ネットワーク９０を介して、浸水センサ１０から浸水有無に関する情報を受信する機能を有する。また、受信する浸水有無に関する情報を動的センシング情報記憶手段４０に記憶させる機能を有する。ここで、浸水有無に関する情報とは、浸水センサを識別する浸水センサＩＤ、観測日時、浸水センサ設置場所（緯度、経度）、浸水センサ設置高、ＨＡＮＤ地盤高、浸水の有無のことである。
【0086】
≪センシング情報受信判別手段３２のＳＮＳ判別手段３２２≫
ＳＮＳ判別手段３２２は、通信ネットワーク９０を介して、ＳＮＳを運用する組織が管理するクラウドサーバといったサーバ装置から、ＳＮＳ情報を受信する機能を有する。また、受信するＳＮＳ情報から浸水有無に関する情報を判別する機能を有する。さらに、判別する浸水有無に関する情報を動的センシング情報記憶手段４０に記憶させる機能を有する。ここで、ＳＮＳ情報とは、ＳＮＳ投稿を識別するＳＮＳＩＤ、投稿日時、投稿場所（緯度、経度）、ＳＮＳ投稿時に添付される画像情報（静止画）のことである。また、浸水有無に関する情報とは、ＳＮＳ投稿を識別するＳＮＳＩＤ、投稿日時、投稿場所（緯度、経度）、ＳＮＳ投稿時に添付される画像情報（静止画）、ＨＡＮＤ地盤高、浸水の有無のことである。
ＳＮＳ判別手段３２２は、通信ネットワーク９０を介して、ＳＮＳを運用する組織が管理するクラウドサーバといったサーバ装置から、ＳＮＳ情報を受信する機能を有する。また、受信するＳＮＳ情報から浸水有無に関する情報を判別する機能を有する。さらに、判別する浸水有無に関する情報を動的センシング情報記憶手段４０に記憶させる機能を有する。ここで、ＳＮＳ情報とは、ＳＮＳ投稿を識別するＳＮＳＩＤ、投稿日時、投稿場所（緯度、経度）、ＳＮＳ投稿時に添付される画像情報（静止画）のことである。また、浸水有無に関する情報とは、ＳＮＳ投稿を識別するＳＮＳＩＤ、投稿日時、投稿場所（緯度、経度）、ＳＮＳ投稿時に添付される画像情報（静止画）、ＨＡＮＤ地盤高、浸水の有無のことである。
【0087】
ＳＮＳ情報から浸水有無に関する情報を判別する手法としては、Ｕ－ＮＥＴといったニューラルネットワークを用いるセマンティックセグメンテーション技術が公に知られている。ニューラルネットワークは、次のように学習される：ＳＮＳ投稿時に添付される画像情報（静止画）と、人間が作成した浸水有無に関する情報を学習用データとして用いる。ＳＮＳ投稿時に添付される画像情報（静止画）を入力データとして、ニューラルネットワークの出力データと人間が作成した浸水有無に関する情報との、一例として、誤差の二乗の和を算出する。誤差の二乗の和に基づいて、誤差逆伝播法として知られている手法により、ニューラルネットワークの重みとバイアスの値を最適化する。浸水の有無は、次のように判別される：ＳＮＳ投稿時に添付される画像情報（静止画）を学習済のニューラルネットワークに入力する。学習済のニューラルネットワークから出力されるデータを判別される浸水の有無とする。
【0088】
以上のように、動的センシング情報に、ＳＮＳ投稿から判別される浸水有無に関する情報を含む態様とすることで、実測センサ密度が大きくなるため、浸水センサと、ＳＮＳ画像（静止画）と、を採用した情報処理装置においても、高精度な浸水図のデータを算出できるという作用効果を奏する。
【0089】
≪センシング情報受信判別手段３２の航空写真判別手段３２４≫
航空写真判別手段３２４は、通信ネットワーク９０を介して、航空写真を撮影する組織が管理するクラウドサーバといったサーバ装置から、航空写真情報を受信する機能を有する。また、受信する航空写真情報から浸水範囲に関する情報を判別する機能を有する。さらに、判別する浸水範囲に関する情報を動的センシング情報記憶手段４０に記憶させる機能を有する。ここで、航空写真情報とは、航空写真を識別する航空写真ＩＤ、撮影日時、撮影場所（緯度、経度）、撮影される画像情報（静止画）のことである。また、浸水範囲に関する情報とは、浸水範囲のポリゴンを識別する識別用ＩＤ、航空写真を識別する航空写真ＩＤ、撮影日時、撮影場所（緯度、経度）、撮影される画像情報（静止画）、浸水範囲（外周線の頂点の緯度、経度）のことである。
航空写真判別手段３２４は、通信ネットワーク９０を介して、航空写真を撮影する組織が管理するクラウドサーバといったサーバ装置から、航空写真情報を受信する機能を有する。また、受信する航空写真情報から浸水範囲に関する情報を判別する機能を有する。さらに、判別する浸水範囲に関する情報を動的センシング情報記憶手段４０に記憶させる機能を有する。ここで、航空写真情報とは、航空写真を識別する航空写真ＩＤ、撮影日時、撮影場所（緯度、経度）、撮影される画像情報（静止画）のことである。また、浸水範囲に関する情報とは、浸水範囲のポリゴンを識別する識別用ＩＤ、航空写真を識別する航空写真ＩＤ、撮影日時、撮影場所（緯度、経度）、撮影される画像情報（静止画）、浸水範囲（外周線の頂点の緯度、経度）のことである。
【0090】
航空写真情報から浸水範囲に関する情報を判別する手法としては、Ｕ－ＮＥＴといったニューラルネットワークを用いるセマンティックセグメンテーション技術が公に知られている。ニューラルネットワークは、次のように学習される：浸水時に撮影された航空写真と、人間が作成した浸水範囲（内部が所定の値、一例として、１で埋め尽くされたポリゴン）を学習用データとして用いる。浸水時に撮影された航空写真を入力データとして、ニューラルネットワークの出力データと人間が作成した浸水範囲（内部が所定の値、一例として、１で埋め尽くされたポリゴン）との、一例として、誤差の二乗の和を算出する。誤差の二乗の和に基づいて、誤差逆伝播法として知られている手法により、ニューラルネットワークの重みとバイアスの値を最適化する。浸水範囲（内部が所定の値、一例として、１で埋め尽くされたポリゴン）は、次のように判別される：浸水時に撮影される航空写真を学習済のニューラルネットワークに入力する。学習済のニューラルネットワークから出力されるデータを判別される浸水範囲１（内部が所定の値、一例として、１で埋め尽くされたポリゴン）とする。
【0091】
次に、浸水範囲１（内部が所定の値、一例として、１で埋め尽くされたポリゴン）から、浸水範囲２（外周線の頂点の緯度、経度で定義されるポリゴン）を算出して、この浸水範囲２（外周線の頂点の緯度、経度で定義されるポリゴン）を浸水範囲に関する情報とする。ここで、内部が埋め尽くされたポリゴン（一例として、ピクセルで構成された画像のような場合）から、外周線の頂点で定義されるポリゴンを算出する手法については、エッジ検出技術が公に知られている。浸水範囲１（内部が所定の値、一例として、１で埋め尽くされたポリゴン）から、浸水範囲２（外周線の頂点の緯度、経度で定義されるポリゴン）を算出するには、ＯｐｅｎＣＶといったコンピュータプログラムを使うこともできる。ＯｐｅｎＣＶは、「https://opencv.org/」から公に入手可能である。
【0092】
以上のように、動的センシング情報に、航空写真（静止画）から判別される浸水範囲に関する情報を含む態様とすることで、実測センサ密度が大きくなるため、浸水センサと、ＳＮＳ画像（静止画）と、航空写真（静止画）と、を採用した情報処理装置においても、高精度な浸水図のデータを算出できるという作用効果を奏する。
【0093】
≪センシング情報受信判別手段３２の衛星画像判別手段３２６≫
衛星画像判別手段３２６は、通信ネットワーク９０を介して、人工衛星を運用する組織が管理するクラウドサーバといったサーバ装置から、衛星画像情報を受信する機能を有する。また、受信する衛星画像情報から浸水範囲に関する情報を判別する機能を有する。さらに、判別する浸水範囲に関する情報を動的センシング情報記憶手段４０に記憶させる機能を有する。ここで、衛星画像情報とは、衛星画像を識別する衛星画像ＩＤ、観測日時、観測場所（緯度、経度）、観測される衛星画像（ＳＡＲ画像）のことである。また、浸水範囲に関する情報とは、浸水範囲のポリゴンを識別する識別用ＩＤ、衛星画像を識別する衛星画像ＩＤ、観測日時、観測場所（緯度、経度）、観測される衛星画像（ＳＡＲ画像）、浸水範囲（外周線の頂点の緯度、経度）のことである。
衛星画像判別手段３２６は、通信ネットワーク９０を介して、人工衛星を運用する組織が管理するクラウドサーバといったサーバ装置から、衛星画像情報を受信する機能を有する。また、受信する衛星画像情報から浸水範囲に関する情報を判別する機能を有する。さらに、判別する浸水範囲に関する情報を動的センシング情報記憶手段４０に記憶させる機能を有する。ここで、衛星画像情報とは、衛星画像を識別する衛星画像ＩＤ、観測日時、観測場所（緯度、経度）、観測される衛星画像（ＳＡＲ画像）のことである。また、浸水範囲に関する情報とは、浸水範囲のポリゴンを識別する識別用ＩＤ、衛星画像を識別する衛星画像ＩＤ、観測日時、観測場所（緯度、経度）、観測される衛星画像（ＳＡＲ画像）、浸水範囲（外周線の頂点の緯度、経度）のことである。
【0094】
衛星画像情報から浸水範囲に関する情報を判別する手法としては、Ｕ－ＮＥＴといったニューラルネットワークを用いるセマンティックセグメンテーション技術が公に知られている。ニューラルネットワークは、次のように学習される：浸水時に観測された衛星画像（ＳＡＲ画像）と、人間が作成した浸水範囲（内部が所定の値、一例として、１で埋め尽くされたポリゴン）を学習用データとして用いる。浸水時に観測された衛星画像（ＳＡＲ画像）を入力データとして、ニューラルネットワークの出力データと人間が作成した浸水範囲（内部が所定の値、一例として、１で埋め尽くされたポリゴン）との、一例として、誤差の二乗の和を算出する。誤差の二乗の和に基づいて、誤差逆伝播法として知られている手法により、ニューラルネットワークの重みとバイアスの値を最適化する。浸水範囲（内部が所定の値、一例として、１で埋め尽くされたポリゴン）は、次のように判別される：浸水時に観測される衛星画像（ＳＡＲ画像）を学習済のニューラルネットワークに入力する。学習済のニューラルネットワークから出力されるデータを判別される浸水範囲１（内部が所定の値、一例として、１で埋め尽くされたポリゴン）とする。
【0095】
次に、浸水範囲１（内部が所定の値、一例として、１で埋め尽くされたポリゴン）から、浸水範囲２（外周線の頂点の緯度、経度で定義されるポリゴン）を算出して、この浸水範囲２（外周線の頂点の緯度、経度で定義されるポリゴン）を浸水範囲に関する情報とする。ここで、内部が埋め尽くされたポリゴン（一例として、ピクセルで構成された画像のような場合）から、外周線の頂点で定義されるポリゴンを算出する手法については、エッジ検出技術が公に知られている。浸水範囲１（内部が所定の値、一例として、１で埋め尽くされたポリゴン）から、浸水範囲２（外周線の頂点の緯度、経度で定義されるポリゴン）を算出するには、ＯｐｅｎＣＶといったコンピュータプログラムを使うこともできる。
【0096】
以上のように、動的センシング情報に、衛星画像（ＳＡＲ画像）から判別される浸水範囲に関する情報を含む態様とすることで、実測センサ密度が大きくなるため、浸水センサと、ＳＮＳ画像（静止画）と、航空写真（静止画）と、衛星画像（ＳＡＲ画像）と、を採用した情報処理装置においても、高精度な浸水図のデータを算出できるという作用効果を奏する。
【0097】
≪共通処理手段３４のＨＡＮＤモデル取得手段３４０≫
［ＨＡＮＤモデル取得機能、メモリ保存機能］
図９に示すように、ＨＡＮＤモデル取得手段３４０は、ストレージ装置３００３に記憶されているＨＡＮＤモデルと、ストレージ装置３００３に記憶されている河川中心線と、を取得する機能を有する。また、取得するＨＡＮＤモデルと、河川中心線と、をメモリ３００２に記憶させる機能を有する。ここで、ＨＡＮＤモデルとは、行と列の格子状に並んだグリッドセルで構成されるラスタデータのことである。
［ＨＡＮＤモデル取得機能、メモリ保存機能］
図９に示すように、ＨＡＮＤモデル取得手段３４０は、ストレージ装置３００３に記憶されているＨＡＮＤモデルと、ストレージ装置３００３に記憶されている河川中心線と、を取得する機能を有する。また、取得するＨＡＮＤモデルと、河川中心線と、をメモリ３００２に記憶させる機能を有する。ここで、ＨＡＮＤモデルとは、行と列の格子状に並んだグリッドセルで構成されるラスタデータのことである。
【0098】
ＨＡＮＤモデルは、ＧｅｏＴＩＦＦ形式のファイルとしてストレージ装置３００３に記憶されていても良いし、座標参照系（CRS：Coordinate Reference System）、境界ボックス（Bounding Box）といったメタデータと、グリッドセルのＨＡＮＤ地盤高とが所定のデータベース管理方式に基づいて記憶されていても良い。ここで、座標参照系とは、一例として、ＥＰＳＧ：６６６８－ＪＧＤ２０１１のことであり、球体である地球上の位置を平面に投影する方法を示す。また、境界ボックスとは、ＧｅｏＴＩＦＦ形式のファイルの西端の経度、東端の経度、北端の緯度、南端の緯度のことである。ＧｅｏＴＩＦＦ形式のファイルの読み込みには、ｒａｓｔｅｒｉｏといったコンピュータプログラムを使うことができる。ｒａｓｔｅｒｉｏは、「https://rasterio.readthedocs.io/en/stable/」から公に入手可能である。
【0099】
［画像座標空間回転機能］
図１０に示すように、ＨＡＮＤモデル取得手段３４０は、さらに、ＨＡＮＤモデルの画像座標空間（行番号、列番号）を回転させる機能を有しても良い。図１１に示すように、河川の流下方向が南北方向や東西方向から傾いている場合、または、河川が蛇行して流下しており、平均の流下方向が南北方向や東西方向から傾いている場合、ＨＡＮＤモデルの画像座標空間（行番号、列番号）を回転させることが好ましい。以降の説明において、ＨＡＮＤモデルの画像座標空間（行番号、列番号）を回転させることで、ＨＡＮＤモデルのＸ軸方向は、河川の平均の流下方向に一致しているものとする。また、ＨＡＮＤモデルのＹ軸方向は、河川の平均の流下方向の直角方向に一致しているものとする。
図１０に示すように、ＨＡＮＤモデル取得手段３４０は、さらに、ＨＡＮＤモデルの画像座標空間（行番号、列番号）を回転させる機能を有しても良い。図１１に示すように、河川の流下方向が南北方向や東西方向から傾いている場合、または、河川が蛇行して流下しており、平均の流下方向が南北方向や東西方向から傾いている場合、ＨＡＮＤモデルの画像座標空間（行番号、列番号）を回転させることが好ましい。以降の説明において、ＨＡＮＤモデルの画像座標空間（行番号、列番号）を回転させることで、ＨＡＮＤモデルのＸ軸方向は、河川の平均の流下方向に一致しているものとする。また、ＨＡＮＤモデルのＹ軸方向は、河川の平均の流下方向の直角方向に一致しているものとする。
【0100】
以下に、画像座標空間を回転させる機能の詳細を説明する。画像座標空間（行番号、列番号）を時計周りに回転する場合、回転後の行番号は、回転前の行番号×ｃｏｓ（回転角度）－回転前の列番号×ｓｉｎ（回転角度）を整数に四捨五入して算出する。回転後の列番号は、回転前の行番号×ｓｉｎ（回転角度）＋回転前の列番号×ｃｏｓ（回転角度）を整数に四捨五入して算出する。ここで、回転角度は、正の実数とする。ＨＡＮＤモデルの画像座標空間（行番号、列番号）の回転によって、ＨＡＮＤ地盤高が存在しないグリッドセルが発生する場合、最近傍補間（nearest neighbor interpolation）、双一次補間（bilinear interpolation）、双三次補間（bicubic interpolation）等の公知の技術を用いて補間する。
【0101】
≪浸水図作成手段３６の動的センシング情報取得手段３６０≫
動的センシング情報取得手段３６０は、動的センシング情報記憶手段４０に記憶されている動的センシング情報を取得する機能を有する。また、取得する動的センシング情報をメモリ３００２に記憶させる機能を有する。さらに、動的センシング情報に基づいて、実測センサ密度を算出して、実測センサ密度をメモリ３００２に記憶させる機能を有する。動的センシング情報は、動的センシング情報記憶手段４０に所定のデータベース管理方式に基づいて記憶されていても良いし、カンマ区切り形式のファイルとしてストレージ装置３００３に記憶されていても良い。
動的センシング情報取得手段３６０は、動的センシング情報記憶手段４０に記憶されている動的センシング情報を取得する機能を有する。また、取得する動的センシング情報をメモリ３００２に記憶させる機能を有する。さらに、動的センシング情報に基づいて、実測センサ密度を算出して、実測センサ密度をメモリ３００２に記憶させる機能を有する。動的センシング情報は、動的センシング情報記憶手段４０に所定のデータベース管理方式に基づいて記憶されていても良いし、カンマ区切り形式のファイルとしてストレージ装置３００３に記憶されていても良い。
【0102】
図１２は、動的センシング情報が浸水センサに関する情報の場合のデータベーステーブルの一例である。図１３は、動的センシング情報がＳＮＳに関する情報の場合のデータベーステーブルの一例である。図１４は、動的センシング情報が航空写真に関する情報の場合のデータベーステーブルの一例である。図１５は、動的センシング情報が衛星画像に関する情報の場合のデータベーステーブルの一例である。
【0103】
以下に、実測センサ密度を算出する機能の詳細を説明する。実測センサ密度は、次の（１）式で算出される。
【0104】
ここで、Ｄは、実測センサ密度（個／ｍ２）である。Ｎ１は、所定の地域において、浸水想定区域内に設置されている浸水センサの個数である。Ｎ２は、所定の地域において、浸水想定区域内で浸水についてＳＮＳに投稿された投稿数である。Ｎ３は、所定の地域において、浸水想定区域内かつ航空写真の撮影範囲内のグリッドセル数である。Ｎ４は、所定の地域において、浸水想定区域内かつ衛星画像の観測範囲内のグリッドセル数である。Ａは、所定の地域において、浸水想定区域の面積（ｍ２）である。
【0105】
≪浸水図作成手段３６の実測ＨＡＮＤ水面高算出手段３６２≫
実測ＨＡＮＤ水面高算出手段３６２は、メモリ３００２に記憶されているＨＡＮＤモデルと、メモリ３００２に記憶されている動的センシング情報と、に基づいて、実測ＨＡＮＤ水面高を算出する機能を有する。また、算出する実測ＨＡＮＤ水面高をメモリ３００２に記憶させる機能を有する。以下に、実測ＨＡＮＤ水面高を算出する機能の詳細を説明する。
実測ＨＡＮＤ水面高算出手段３６２は、メモリ３００２に記憶されているＨＡＮＤモデルと、メモリ３００２に記憶されている動的センシング情報と、に基づいて、実測ＨＡＮＤ水面高を算出する機能を有する。また、算出する実測ＨＡＮＤ水面高をメモリ３００２に記憶させる機能を有する。以下に、実測ＨＡＮＤ水面高を算出する機能の詳細を説明する。
【0106】
１）動的センシング情報が浸水センサに関する情報の場合
浸水センサ設置場所のＨＡＮＤ地盤高（i, j）に浸水センサ設置高を加えて、実測ＨＡＮＤ水面高（i, j）とする。ここで、ｉ、ｊは、ＨＡＮＤモデルの画像座標空間（行番号、列番号）における行番号、列番号である。また、ＨＡＮＤ地盤高（i, j）は、ＨＡＮＤモデルのグリッドセルの値であり、画像座標空間（行番号、列番号）で値が記憶されている。さらに、浸水センサ設置場所は、地理座標空間（緯度、経度）で値が記憶されているため、浸水センサ設置場所の緯度、経度を画像座標空間（行番号、列番号）の行番号ｉ、列番号ｊに変換して、実測ＨＡＮＤ水面高（i, j）を算出する。
浸水センサ設置場所のＨＡＮＤ地盤高（i, j）に浸水センサ設置高を加えて、実測ＨＡＮＤ水面高（i, j）とする。ここで、ｉ、ｊは、ＨＡＮＤモデルの画像座標空間（行番号、列番号）における行番号、列番号である。また、ＨＡＮＤ地盤高（i, j）は、ＨＡＮＤモデルのグリッドセルの値であり、画像座標空間（行番号、列番号）で値が記憶されている。さらに、浸水センサ設置場所は、地理座標空間（緯度、経度）で値が記憶されているため、浸水センサ設置場所の緯度、経度を画像座標空間（行番号、列番号）の行番号ｉ、列番号ｊに変換して、実測ＨＡＮＤ水面高（i, j）を算出する。
【0107】
２）動的センシング情報がＳＮＳに関する情報の場合
ＳＮＳ投稿場所のＨＡＮＤ地盤高（i, j）を実測ＨＡＮＤ水面高（i, j）とする。ここで、ＳＮＳ投稿場所は、地理座標空間（緯度、経度）で値が記憶されているため、ＳＮＳ投稿場所の緯度、経度を画像座標空間（行番号、列番号）の行番号ｉ、列番号ｊに変換して、実測ＨＡＮＤ水面高（i, j）を算出する。
ＳＮＳ投稿場所のＨＡＮＤ地盤高（i, j）を実測ＨＡＮＤ水面高（i, j）とする。ここで、ＳＮＳ投稿場所は、地理座標空間（緯度、経度）で値が記憶されているため、ＳＮＳ投稿場所の緯度、経度を画像座標空間（行番号、列番号）の行番号ｉ、列番号ｊに変換して、実測ＨＡＮＤ水面高（i, j）を算出する。
【0108】
３）動的センシング情報が航空写真に関する情報の場合
航空写真から判別された浸水範囲内のＨＡＮＤ地盤高（i, j）を実測ＨＡＮＤ水面高（i, j）とする。ここで、航空写真から判別された浸水範囲は、地理座標空間（緯度、経度）で浸水有無が記憶されているため、浸水範囲内の緯度、経度を画像座標空間（行番号、列番号）の行番号ｉ、列番号ｊに変換して、実測ＨＡＮＤ水面高（i, j）を算出する。
航空写真から判別された浸水範囲内のＨＡＮＤ地盤高（i, j）を実測ＨＡＮＤ水面高（i, j）とする。ここで、航空写真から判別された浸水範囲は、地理座標空間（緯度、経度）で浸水有無が記憶されているため、浸水範囲内の緯度、経度を画像座標空間（行番号、列番号）の行番号ｉ、列番号ｊに変換して、実測ＨＡＮＤ水面高（i, j）を算出する。
【0109】
４）動的センシング情報が衛星画像に関する情報の場合
衛星画像から判別された浸水範囲内のＨＡＮＤ地盤高（i, j）を実測ＨＡＮＤ水面高（i, j）とする。ここで、衛星画像から判別された浸水範囲は、地理座標空間（緯度、経度）で浸水有無が記憶されているため、浸水範囲内の緯度、経度を画像座標空間（行番号、列番号）の行番号ｉ、列番号ｊに変換して、実測ＨＡＮＤ水面高（i, j）を算出する。
衛星画像から判別された浸水範囲内のＨＡＮＤ地盤高（i, j）を実測ＨＡＮＤ水面高（i, j）とする。ここで、衛星画像から判別された浸水範囲は、地理座標空間（緯度、経度）で浸水有無が記憶されているため、浸水範囲内の緯度、経度を画像座標空間（行番号、列番号）の行番号ｉ、列番号ｊに変換して、実測ＨＡＮＤ水面高（i, j）を算出する。
【0110】
上記の１）～４）の処理を、動的センシング情報のリストの件数分繰り返し実行して、実測ＨＡＮＤ水面高（i, j）を算出する。ここで、２）～４）でＨＡＮＤ地盤高（i, j）を実測ＨＡＮＤ水面高（i, j）とするのは、一般に、ＳＮＳに投稿される画像情報（静止画）から判別される浸水の有無、航空写真（静止画）から判別される浸水範囲、衛星画像（ＳＡＲ画像）から判別される浸水範囲には、浸水深に関する情報が含まれないためである。
【0111】
また、地理座標空間における緯度、経度から画像座標空間における行番号ｉ、列番号ｊへの変換は、境界ボックスの西端の経度と、東端の経度と、北端の緯度と、南端の緯度と、ＨＡＮＤモデルの幅方向のグリッドセル数と、高さ方向のグリッドセル数と、グリッドセルの幅あたりの経度と、グリッドセルの高さあたりの緯度と、に基づいて算出する。北西の端（左上の角）を原点とする行番号ｉ、列番号ｊは、次の（２）式で算出される。
【0112】
ここで、ｉ、ｊは、ＨＡＮＤモデルの画像座標空間（行番号、列番号）における行番号、列番号、ｌａｔｎｏｒｔｈは、北端の緯度、ｌｏｎｗｅｓｔは、西端の経度、ｌａｔは、緯度、ｌｏｎは、経度、ｌａｔｃｅｌｌは、グリッドセルの高さあたりの緯度、ｌｏｎｃｅｌｌは、グリッドセルの幅あたりの経度である。また、（２）式の右辺は、実数値となるため、整数に四捨五入して、行番号ｉ、列番号ｊを算出する。ここで、グリッドセルの高さあたりの緯度は、北端の緯度と、南端の緯度と、高さ方向のグリッドセル数から、（北端の緯度－南端の緯度）／（高さ方向のグリッドセル数）の式を用いて算出される。また、グリッドセルの幅あたりの経度は、西端の経度と、東端の経度と、幅方向のグリッドセル数から、（東端の経度－西端の経度）／（幅方向のグリッドセル数）の式を用いて算出される。
【0113】
以上のように、ＨＡＮＤ地盤高を用いて実測ＨＡＮＤ水面高を算出しているため、河川の流下方向の地盤勾配が取り除かれるため、所定の地域に、一つもしくは複数の浸水センサが分散して設置されている場合にも、実測ＨＡＮＤ水面高の大小関係を比較することができるようになるという作用効果を奏する。
【0114】
≪浸水図作成手段３６の浸水図作成用セグメント判別手段３６４≫
浸水図作成用セグメント判別手段３６４は、メモリ３００２に記憶されている実測センサ密度と、評価指標値記憶手段４２に記憶されている評価指標値平均と、に基づいて、浸水図作成用セグメント分割数を判別する機能を有する。また、評価指標値平均に基づいて、河川の中心線で縦断方向にセグメントに分割することの必要性を判別する機能を有する。さらに、浸水図作成用セグメント分割数に基づいて、所定の地域を河川の平均の流下方向に対して、直角方向（横断方向）に分割したセグメントを算出する機能を有する。これに加えて、河川の中心線で縦断方向にセグメントに分割することの必要性に基づいて、その必要がある場合には、河川中心線に基づいて、河川の中心線で縦断方向にさらに分割したセグメントを算出する機能を有する。
浸水図作成用セグメント判別手段３６４は、メモリ３００２に記憶されている実測センサ密度と、評価指標値記憶手段４２に記憶されている評価指標値平均と、に基づいて、浸水図作成用セグメント分割数を判別する機能を有する。また、評価指標値平均に基づいて、河川の中心線で縦断方向にセグメントに分割することの必要性を判別する機能を有する。さらに、浸水図作成用セグメント分割数に基づいて、所定の地域を河川の平均の流下方向に対して、直角方向（横断方向）に分割したセグメントを算出する機能を有する。これに加えて、河川の中心線で縦断方向にセグメントに分割することの必要性に基づいて、その必要がある場合には、河川中心線に基づいて、河川の中心線で縦断方向にさらに分割したセグメントを算出する機能を有する。
【0115】
［浸水図作成用セグメント分割数を判別する機能］
以下に、浸水図作成用セグメント分割数を判別する機能の詳細を説明する。
１）評価指標値平均がＮ個あるとして、（Ｘ１、Ｙ１、Ｚ１）、…、（ＸＮ、ＹＮ、ＺＮ）の点列で表されるとする。ここで、Ｘ１、…、ＸＮは、仮想センサ密度、Ｙ１、…、ＹＮは、仮想浸水図作成用セグメント分割数、Ｚ１、…、ＺＮは、Ｆ値平均とする。
以下に、浸水図作成用セグメント分割数を判別する機能の詳細を説明する。
１）評価指標値平均がＮ個あるとして、（Ｘ１、Ｙ１、Ｚ１）、…、（ＸＮ、ＹＮ、ＺＮ）の点列で表されるとする。ここで、Ｘ１、…、ＸＮは、仮想センサ密度、Ｙ１、…、ＹＮは、仮想浸水図作成用セグメント分割数、Ｚ１、…、ＺＮは、Ｆ値平均とする。
【0116】
２）次に、動径基底関数を用いて、（Ｘ１、Ｙ１、Ｚ１）、…、（ＸＮ、ＹＮ、ＺＮ）の各点の近傍を通る滑らかな内挿関数を求める。次の（３）式に示すように、内挿関数を動径基底関数の重み付き線形結合で近似する。
【0117】
ここで、ｚ（ｘ）は、内挿関数、λｊは、点ｘｊに中心を持つ動径基底関数の重み、φは、動径基底関数、｜｜ｘ－ｘｊ｜｜は、点ｘから点ｘｊまでの距離である。また、ｘ、ｘｊは、位置座標のベクトル表現であり、デカルト座標系（直交座標系、カーテシアン座標系）では、それぞれ、（Ｘ、Ｙ）、（Ｘｊ、Ｙｊ）である。また、動径基底関数は、ガウス関数、多重二乗関数、逆多重二乗関数といった関数が公に知られている。本開示の一実施形態では、次の（４）式に示すように、２次元のガウス関数を用いるが、その他の２次元の動径基底関数を用いても良い。
【0118】
ここで、εは、動径基底関数の形状に関するパラメータで、値が大きくなると尖った形状となり、値が小さくなるとなだらかな形状となる。点列（Ｘ１、Ｙ１、Ｚ１）、…、（ＸＮ、ＹＮ、ＺＮ）の値が与えられているとして、それぞれの点（Ｘｉ、Ｙｉ）からその他の点（Ｘｊ、Ｙｊ）までの距離に対して動径基底関数の値を計算する。次に、図１６に示すように、点ｘｉにおける内挿関数の値を次の（５）式で近似する。
【0119】
次に、（５）式に基づいて、点ｘ１、点ｘ２、…、点ｘＮにおける内挿関数の近似値を次の（６）式で近似する。次の（６）式は、点ｘ１、点ｘ２、…、点ｘＮにおける内挿関数の近似値を行列と、ベクトルと、で記述したものである。
【0120】
次の（７）式は、（６）式をベクトルＺと、行列Φと、ベクトルΛと、で記述したものである。
【0121】
次に、行列ΦをＱＲ分解と呼ばれる公知の技術を用いて、Ｎ次直行行列Ｑと、Ｎ次上三角行列Ｒに分解する。（７）式に左から逆行列Φ－１を掛けて、左辺と右辺を入れ替えると、動径基底関数の重み付き線形結合の重みのベクトルΛは、次の（８）式で表現される。ここで、動径基底関数の対称性の特徴から、行列Φは、実対称行列である。実対称行列は、常にＮ次直行行列Ｑと、Ｎ次上三角行列ＲにＱＲ分解可能という特徴を有する。また、Ｎ次上三角行列Ｒは、対角成分が全て非０の場合、逆行列が計算可能という特徴を有する。
【0122】
ここで、ＱＴは、Ｎ次直行行列Ｑの転置行列である。（８）式では、Ｎ次直行行列Ｑの逆行列Ｑ－１は、Ｑの転置行列となる特徴を利用している。
【0123】
３）次に、２）で算出した内挿関数１（上記の（３）式）の変数Ｘに実測センサ密度を代入して、仮想浸水図作成用セグメント分割数を変数Ｙ、Ｆ値平均を変数Ｚとする内挿関数２を算出する。
【0124】
４）次に、３）で算出した内挿関数２から、Ｆ値平均が最大となる仮想浸水図作成用セグメント分割数を算出して、この値を浸水図作成用セグメント分割数とする。
ここで、動径基底関数を用いた内挿関数の算出は、ｓｃｉｋｉｔ－ｌｅａｒｎといったコンピュータプログラムを使うこともできる。ｓｃｉｋｉｔ－ｌｅａｒｎは、「https://scikit-learn.org/stable/」から公に入手可能である。
ここで、動径基底関数を用いた内挿関数の算出は、ｓｃｉｋｉｔ－ｌｅａｒｎといったコンピュータプログラムを使うこともできる。ｓｃｉｋｉｔ－ｌｅａｒｎは、「https://scikit-learn.org/stable/」から公に入手可能である。
【0125】
内挿関数の算出では、位置座標（Ｘ１、Ｙ１）、…、（ＸＮ、ＹＮ）に中心を持つ動径基底関数を用いる手法を例示したが、内挿関数の算出はこれに限らない。格子の節点に中心を持つ動径基底関数を用いて、最小二乗法で内挿関数を求めても良いし、ガウス過程回帰を用いて内挿関数を求めても良いし、動径基底関数ネットワークを用いて、勾配降下法で内挿関数を求めても良い。
【0126】
［河川の中心線で縦断方向にセグメントに分割することの必要性を判別する機能］
以下に、河川の中心線で縦断方向にセグメントに分割することの必要性を判別する機能の詳細を説明する。Ｆｄｉｖｉｄｅ≧Ｆｎｏｔｄｉｖｉｄｅの場合、河川の中心線で縦断方向にセグメントに分割すると判別する。また、Ｆｄｉｖｉｄｅ＜Ｆｎｏｔｄｉｖｉｄｅの場合、河川の中心線で縦断方向にセグメントに分割しないと判別する。ここで、Ｆｄｉｖｉｄｅは、実測センサ密度、浸水図作成用セグメント分割数において、河川の中心線で縦断方向にセグメントに分割するとした場合のＦ値平均のことである。また、Ｆｎｏｔｄｉｖｉｄｅは、実測センサ密度、浸水図作成用セグメント分割数において、河川の中心線で縦断方向にセグメントに分割しないとした場合のＦ値平均のことである。
以下に、河川の中心線で縦断方向にセグメントに分割することの必要性を判別する機能の詳細を説明する。Ｆｄｉｖｉｄｅ≧Ｆｎｏｔｄｉｖｉｄｅの場合、河川の中心線で縦断方向にセグメントに分割すると判別する。また、Ｆｄｉｖｉｄｅ＜Ｆｎｏｔｄｉｖｉｄｅの場合、河川の中心線で縦断方向にセグメントに分割しないと判別する。ここで、Ｆｄｉｖｉｄｅは、実測センサ密度、浸水図作成用セグメント分割数において、河川の中心線で縦断方向にセグメントに分割するとした場合のＦ値平均のことである。また、Ｆｎｏｔｄｉｖｉｄｅは、実測センサ密度、浸水図作成用セグメント分割数において、河川の中心線で縦断方向にセグメントに分割しないとした場合のＦ値平均のことである。
【0127】
［横断方向分割機能］
以下に、所定の地域を河川の平均の流下方向に対して、直角方向（横断方向）に等間隔に分割する機能の詳細を説明する。図１７に示すように、所定の地域を河川の平均の流下方向に対して、直角方向（横断方向）に分割する線がＸ軸と交わる点の列番号をＪ１、Ｊ２、…、ＪＮ－１とする。Ｊ１、Ｊ２、…、ＪＮ－１は、それぞれ、（Ｘ２－Ｘ１）／Ｎ、２×（Ｘ２－Ｘ１）／Ｎ、…、（Ｎ－１）×（Ｘ２－Ｘ１）／Ｎを整数に四捨五入して算出する。ここで、Ｘ１は、ＨＡＮＤモデルの列番号の最小値、Ｘ２は、ＨＡＮＤモデルの列番号の最大値、Ｎは、浸水図作成用セグメント分割数である。この場合、セグメント１は、列番号がＸ１以上、Ｊ１以下のグリッドセルから構成されることになる。同様に、セグメント２は、列番号がＪ１より大きく、Ｊ２以下のグリッドセルから構成されることになる。同様に、セグメントＮは、列番号がＪＮ－１より大きく、Ｘ２以下のグリッドセルから構成されることになる。
以下に、所定の地域を河川の平均の流下方向に対して、直角方向（横断方向）に等間隔に分割する機能の詳細を説明する。図１７に示すように、所定の地域を河川の平均の流下方向に対して、直角方向（横断方向）に分割する線がＸ軸と交わる点の列番号をＪ１、Ｊ２、…、ＪＮ－１とする。Ｊ１、Ｊ２、…、ＪＮ－１は、それぞれ、（Ｘ２－Ｘ１）／Ｎ、２×（Ｘ２－Ｘ１）／Ｎ、…、（Ｎ－１）×（Ｘ２－Ｘ１）／Ｎを整数に四捨五入して算出する。ここで、Ｘ１は、ＨＡＮＤモデルの列番号の最小値、Ｘ２は、ＨＡＮＤモデルの列番号の最大値、Ｎは、浸水図作成用セグメント分割数である。この場合、セグメント１は、列番号がＸ１以上、Ｊ１以下のグリッドセルから構成されることになる。同様に、セグメント２は、列番号がＪ１より大きく、Ｊ２以下のグリッドセルから構成されることになる。同様に、セグメントＮは、列番号がＪＮ－１より大きく、Ｘ２以下のグリッドセルから構成されることになる。
【0128】
［縦横断方向分割機能］
以下に、所定の地域を河川の平均の流下方向に対して、直角方向（横断方向）に等間隔に分割して、さらに、河川の中心線で縦断方向に分割する機能の詳細を説明する。図１８に示すように、所定の地域を河川の平均の流下方向に対して、直角方向（横断方向）に分割する線がＸ軸と交わる点の列番号をＪ１、Ｊ２、…、ＪＮ－１とする。Ｊ１、Ｊ２、…、ＪＮ－１は、それぞれ、（Ｘ２－Ｘ１）／Ｎ、２×（Ｘ２－Ｘ１）／Ｎ、…、（Ｎ－１）×（Ｘ２－Ｘ１）／Ｎを整数に四捨五入して算出する。ここで、Ｘ１は、ＨＡＮＤモデルの列番号の最小値、Ｘ２は、ＨＡＮＤモデルの列番号の最大値、Ｎは、浸水図作成用セグメント分割数である。次に、河川の中心線で縦断方向に分割する。この場合、セグメント１は、列番号がＸ１以上、Ｊ１以下で、行番号が河川の中心線の上側のグリッドセルから構成されることになる。同様に、セグメントＮは、列番号がＪＮ－１より大きく、Ｘ２以下で、行番号が河川の中心線の上側のグリッドセルから構成されることになる。同様に、セグメントＮ＋１は、列番号がＸ１以上、Ｊ１以下で、行番号が河川の中心線の下側のグリッドセルから構成されることになる。同様に、セグメント２Ｎは、列番号がＪＮ－１より大きく、Ｘ２以下で、行番号が河川の中心線の下側のグリッドセルから構成されることになる。
以下に、所定の地域を河川の平均の流下方向に対して、直角方向（横断方向）に等間隔に分割して、さらに、河川の中心線で縦断方向に分割する機能の詳細を説明する。図１８に示すように、所定の地域を河川の平均の流下方向に対して、直角方向（横断方向）に分割する線がＸ軸と交わる点の列番号をＪ１、Ｊ２、…、ＪＮ－１とする。Ｊ１、Ｊ２、…、ＪＮ－１は、それぞれ、（Ｘ２－Ｘ１）／Ｎ、２×（Ｘ２－Ｘ１）／Ｎ、…、（Ｎ－１）×（Ｘ２－Ｘ１）／Ｎを整数に四捨五入して算出する。ここで、Ｘ１は、ＨＡＮＤモデルの列番号の最小値、Ｘ２は、ＨＡＮＤモデルの列番号の最大値、Ｎは、浸水図作成用セグメント分割数である。次に、河川の中心線で縦断方向に分割する。この場合、セグメント１は、列番号がＸ１以上、Ｊ１以下で、行番号が河川の中心線の上側のグリッドセルから構成されることになる。同様に、セグメントＮは、列番号がＪＮ－１より大きく、Ｘ２以下で、行番号が河川の中心線の上側のグリッドセルから構成されることになる。同様に、セグメントＮ＋１は、列番号がＸ１以上、Ｊ１以下で、行番号が河川の中心線の下側のグリッドセルから構成されることになる。同様に、セグメント２Ｎは、列番号がＪＮ－１より大きく、Ｘ２以下で、行番号が河川の中心線の下側のグリッドセルから構成されることになる。
【0129】
以上のように、実測センサ密度のデータと、評価指標値平均のデータと、を用いて、Ｆ値平均が最大となるセグメント分割数を算出しているため、最適なセグメント分割数が自動的に判別される。また、評価指標値平均のデータを用いて、所定の地域を河川の中心線で縦断方向に分割することの必要性を判別しているため、精度向上に寄与しない不必要なセグメント分割により、セグメント当たりの浸水センサ数が不必要に低下することを防止できるという作用効果を奏する。
【0130】
≪浸水図作成手段３６の実測ＨＡＮＤ水面高最大値算出手段３６６≫
実測ＨＡＮＤ水面高最大値算出手段３６６は、メモリ３００２に記憶されているセグメントと、メモリ３００２に記憶されている実測ＨＡＮＤ水面高と、に基づいて、実測ＨＡＮＤ水面高最大値を算出する機能を有する。さらに、算出する実測ＨＡＮＤ水面高最大値をメモリ３００２に記憶させる機能を有する。
実測ＨＡＮＤ水面高最大値算出手段３６６は、メモリ３００２に記憶されているセグメントと、メモリ３００２に記憶されている実測ＨＡＮＤ水面高と、に基づいて、実測ＨＡＮＤ水面高最大値を算出する機能を有する。さらに、算出する実測ＨＡＮＤ水面高最大値をメモリ３００２に記憶させる機能を有する。
【0131】
［実測ＨＡＮＤ水面高最大値算出機能（横断方向に分割されている場合）］
以下に、河川の平均の流下方向に対して、直角方向（横断方向）にセグメント分割する場合に、実測ＨＡＮＤ水面高最大値を算出する機能の詳細を説明する。一例として、セグメント１に浸水センサ１～５が設置されているとして説明する。浸水センサ１～５の設置場所の画像座標空間（行番号、列番号）における行番号、列番号が、（1, 1）、（1, 5）、（1, 10）、（3, 5）、（3, 10）とする。ここで、括弧内の左側の数字が行番号、括弧内の右側の数字が列番号である。また、浸水センサ１～５の実測ＨＡＮＤ水面高が、それぞれ１．０ｍ、１．５ｍ、２．０ｍ、２．５ｍ、３．０ｍとする。この場合、セグメント１における実測ＨＡＮＤ水面高最大値は、３．０ｍ、その画像座標空間（行番号、列番号）における行番号、列番号は、（3, 10）となる。また、セグメントに浸水センサが設置されていない場合、当該セグメントにおける実測ＨＡＮＤ水面高最大値は算出しない。次に、セグメント２～セグメントＮについても、同様に、実測ＨＡＮＤ水面高最大値とその画像座標空間（行番号、列番号）における行番号、列番号を算出する。
以下に、河川の平均の流下方向に対して、直角方向（横断方向）にセグメント分割する場合に、実測ＨＡＮＤ水面高最大値を算出する機能の詳細を説明する。一例として、セグメント１に浸水センサ１～５が設置されているとして説明する。浸水センサ１～５の設置場所の画像座標空間（行番号、列番号）における行番号、列番号が、（1, 1）、（1, 5）、（1, 10）、（3, 5）、（3, 10）とする。ここで、括弧内の左側の数字が行番号、括弧内の右側の数字が列番号である。また、浸水センサ１～５の実測ＨＡＮＤ水面高が、それぞれ１．０ｍ、１．５ｍ、２．０ｍ、２．５ｍ、３．０ｍとする。この場合、セグメント１における実測ＨＡＮＤ水面高最大値は、３．０ｍ、その画像座標空間（行番号、列番号）における行番号、列番号は、（3, 10）となる。また、セグメントに浸水センサが設置されていない場合、当該セグメントにおける実測ＨＡＮＤ水面高最大値は算出しない。次に、セグメント２～セグメントＮについても、同様に、実測ＨＡＮＤ水面高最大値とその画像座標空間（行番号、列番号）における行番号、列番号を算出する。
【0132】
［実測ＨＡＮＤ水面高最大値算出機能（横断方向に加えて縦断方向に分割されている場合）］
以下に、河川の平均の流下方向に対して、直角方向（横断方向）のセグメント分割に加えて、河川の中心線で縦断方向にセグメント分割する場合に、実測ＨＡＮＤ水面高最大値を算出する機能の詳細を説明する。一例として、セグメント１に浸水センサ１～３が設置されているとして説明する。浸水センサ１～３の設置場所の画像座標空間（行番号、列番号）における行番号、列番号が、（1, 1）、（1, 5）、（1, 10）とする。ここで、括弧内の左側の数字が行番号、括弧内の右側の数字が列番号である。また、浸水センサ１～３の実測ＨＡＮＤ水面高が、それぞれ１．０ｍ、１．５ｍ、２．０ｍとする。この場合、セグメント１における実測ＨＡＮＤ水面高最大値は、２．０ｍ、その画像座標空間（行番号、列番号）における行番号、列番号は、（1, 10）となる。また、セグメントに浸水センサが設置されていない場合、当該セグメントにおける実測ＨＡＮＤ水面高最大値は算出しない。次に、セグメント２～セグメント２Ｎについても、同様に、実測ＨＡＮＤ水面高最大値とその画像座標空間（行番号、列番号）における行番号、列番号を算出する。
以下に、河川の平均の流下方向に対して、直角方向（横断方向）のセグメント分割に加えて、河川の中心線で縦断方向にセグメント分割する場合に、実測ＨＡＮＤ水面高最大値を算出する機能の詳細を説明する。一例として、セグメント１に浸水センサ１～３が設置されているとして説明する。浸水センサ１～３の設置場所の画像座標空間（行番号、列番号）における行番号、列番号が、（1, 1）、（1, 5）、（1, 10）とする。ここで、括弧内の左側の数字が行番号、括弧内の右側の数字が列番号である。また、浸水センサ１～３の実測ＨＡＮＤ水面高が、それぞれ１．０ｍ、１．５ｍ、２．０ｍとする。この場合、セグメント１における実測ＨＡＮＤ水面高最大値は、２．０ｍ、その画像座標空間（行番号、列番号）における行番号、列番号は、（1, 10）となる。また、セグメントに浸水センサが設置されていない場合、当該セグメントにおける実測ＨＡＮＤ水面高最大値は算出しない。次に、セグメント２～セグメント２Ｎについても、同様に、実測ＨＡＮＤ水面高最大値とその画像座標空間（行番号、列番号）における行番号、列番号を算出する。
【0133】
≪浸水図作成手段３６の浸水図作成用内挿関数算出手段３６８≫
浸水図作成用内挿関数算出手段３６８は、メモリ３００２に記憶されている実測ＨＡＮＤ水面高最大値と、その画像座標空間（行番号、列番号）における行番号と、列番号と、に基づいて、浸水図作成用内挿関数を算出する機能を有する。また、算出される浸水図作成用内挿関数をメモリ３００２に記憶させる機能を有する。
浸水図作成用内挿関数算出手段３６８は、メモリ３００２に記憶されている実測ＨＡＮＤ水面高最大値と、その画像座標空間（行番号、列番号）における行番号と、列番号と、に基づいて、浸水図作成用内挿関数を算出する機能を有する。また、算出される浸水図作成用内挿関数をメモリ３００２に記憶させる機能を有する。
【0134】
［浸水図作成用内挿関数算出機能（横断方向に分割されている場合）］
以下に、浸水図作成用内挿関数を算出する機能の詳細を説明する。ここで、所定の地域が河川の平均の流下方向に対して、直角方向（横断方向）にセグメントに分割されているとする。また、セグメントがＮ個あるとして、それぞれのセグメントで実測ＨＡＮＤ水面高最大値が算出されているものとする。
以下に、浸水図作成用内挿関数を算出する機能の詳細を説明する。ここで、所定の地域が河川の平均の流下方向に対して、直角方向（横断方向）にセグメントに分割されているとする。また、セグメントがＮ個あるとして、それぞれのセグメントで実測ＨＡＮＤ水面高最大値が算出されているものとする。
【0135】
１）実測ＨＡＮＤ水面高最大値の画像座標空間（行番号、列番号）における行番号と、列番号と、実測ＨＡＮＤ水面高最大値と、が（Ｘ１、Ｙ１、Ｍ１）、…、（ＸＮ、ＹＮ、ＭＮ）の点列で表されるとする。ここで、Ｘ１、…、ＸＮは、ＨＡＮＤモデルの画像座標空間（行番号、列番号）における列番号、Ｙ１、…、ＹＮは、ＨＡＮＤモデルの画像座標空間（行番号、列番号）における行番号、Ｍ１、…、ＭＮは、それぞれのセグメントにおける実測ＨＡＮＤ水面高最大値とする。
【0136】
２）次に、図１９に示すように、（Ｘ１、Ｙ１、Ｍ１）、…、（ＸＮ、ＹＮ、ＭＮ）の点列を浸水図作成用投影面に投影して、（Ｘ１、Ｍ１）、…、（ＸＮ、ＭＮ）の点列を算出する。ここで、浸水図作成用投影面は、ＨＡＮＤモデルの画像座標空間（行番号、列番号）における列番号を横軸、実測ＨＡＮＤ水面高最大値を縦軸とする面である。
【0137】
３）次に、動径基底関数を用いて、（Ｘ１、Ｍ１）、…、（ＸＮ、ＭＮ）の各点の近傍を通る滑らかな浸水図作成用内挿関数を求める。動径基底関数を用いた内挿関数の算出は、浸水図作成用セグメント判別手段３６４で説明した手法を用いる。
【0138】
［浸水図作成用内挿関数算出機能（横断方向に加えて縦断方向に分割されている場合）］
浸水図作成用内挿関数算出手段３６８の浸水図作成用内挿関数を算出する機能は、河川の平均の流下方向に対して、直角方向（横断方向）の分割に加えて、河川の中心線で縦断方向にセグメントに分割されているとしても良い。ここで、セグメントが２Ｎ個あるとして、それぞれのセグメントで実測ＨＡＮＤ水面高最大値が算出されているものとする。
浸水図作成用内挿関数算出手段３６８の浸水図作成用内挿関数を算出する機能は、河川の平均の流下方向に対して、直角方向（横断方向）の分割に加えて、河川の中心線で縦断方向にセグメントに分割されているとしても良い。ここで、セグメントが２Ｎ個あるとして、それぞれのセグメントで実測ＨＡＮＤ水面高最大値が算出されているものとする。
【0139】
１）実測ＨＡＮＤ水面高最大値の画像座標空間（行番号、列番号）における行番号と、列番号と、実測ＨＡＮＤ水面高最大値と、が（Ｘ１、Ｙ１、Ｍ１）、…、（ＸＮ、ＹＮ、ＭＮ）、（ＸＮ＋１、ＹＮ＋１、ＭＮ＋１）、…、（Ｘ２Ｎ、Ｙ２Ｎ、Ｍ２Ｎ）の点列で表されるとする。ここで、Ｘ１、…、ＸＮは、河川中心線の上側で、ＨＡＮＤモデルの画像座標空間（行番号、列番号）における列番号、ＸＮ＋１、…、Ｘ２Ｎは、河川中心線の下側で、ＨＡＮＤモデルの画像座標空間（行番号、列番号）における列番号、Ｙ１、…、ＹＮは、河川中心線の上側で、ＨＡＮＤモデルの画像座標空間（行番号、列番号）における行番号、ＹＮ＋１、…、Ｙ２Ｎは、河川中心線の下側で、ＨＡＮＤモデルの画像座標空間（行番号、列番号）における行番号、Ｍ１、…、ＭＮは、河川中心線の上側のそれぞれのセグメントにおける実測ＨＡＮＤ水面高最大値、ＭＮ＋１、…、Ｍ２Ｎは、河川中心線の下側のそれぞれのセグメントにおける実測ＨＡＮＤ水面高最大値とする。
【0140】
２）次に、動径基底関数を用いて、（Ｘ１、Ｙ１、Ｍ１）、…、（ＸＮ、ＹＮ、ＭＮ）、（ＸＮ＋１、ＹＮ＋１、ＭＮ＋１）、…、（Ｘ２Ｎ、Ｙ２Ｎ、Ｍ２Ｎ）の各点の近傍を通る滑らかな浸水図作成用内挿関数を求める。動径基底関数を用いた内挿関数の算出は、浸水図作成用セグメント判別手段３６４で説明した手法を用いる。
【0141】
以上のように、それぞれのセグメントにおいて、実測ＨＡＮＤ水面高の最大値を算出して、動径基底関数による内挿技術を用いて浸水図作成用内挿関数を算出しているため、浸水センサ設置高が小さい浸水センサ付近で、水面高、および、浸水深が過小となることを防止できるという作用効果を奏する。
【0142】
≪浸水図作成手段３６の浸水図算出手段３７０≫
図２０に示すように、浸水図算出手段３７０は、メモリ３００２に記憶されている浸水図作成用内挿関数と、メモリ３００２に記憶されているＨＡＮＤモデルと、に基づいて、浸水図を算出する機能を有する。また、算出する浸水図を浸水図記憶手段４４に記憶させる機能を有する。さらに、算出する浸水図に基づいて、Ｗｅｂアプリケーションでの利用に適したタイル画像を算出してストレージ装置３００３に記憶させる機能を有する。これらに加えて、図２１に示すように、浸水図算出手段３７０は、浸水図の画像座標空間（行番号、列番号）を回転させる機能と、算出する浸水図に基づいて、湛水量を算出する機能と、ストレージ装置３００３に記憶されているマスク図に基づいて、算出する浸水図から河道を含む不要な領域をマスクする機能と、を有しても良い。
図２０に示すように、浸水図算出手段３７０は、メモリ３００２に記憶されている浸水図作成用内挿関数と、メモリ３００２に記憶されているＨＡＮＤモデルと、に基づいて、浸水図を算出する機能を有する。また、算出する浸水図を浸水図記憶手段４４に記憶させる機能を有する。さらに、算出する浸水図に基づいて、Ｗｅｂアプリケーションでの利用に適したタイル画像を算出してストレージ装置３００３に記憶させる機能を有する。これらに加えて、図２１に示すように、浸水図算出手段３７０は、浸水図の画像座標空間（行番号、列番号）を回転させる機能と、算出する浸水図に基づいて、湛水量を算出する機能と、ストレージ装置３００３に記憶されているマスク図に基づいて、算出する浸水図から河道を含む不要な領域をマスクする機能と、を有しても良い。
【0143】
［浸水図算出機能（横断方向に分割されている場合）］
以下に、浸水図を算出する機能の詳細を説明する。ここで、所定の地域が河川の平均の流下方向に対して、直角方向（横断方向）にセグメントに分割されているとする。この場合、図２２に示すように、浸水図作成用内挿関数は、ＨＡＮＤモデルの画像座標空間（行番号、列番号）における列番号を横軸、実測ＨＡＮＤ水面高最大値を縦軸とする浸水図作成用投影面で定義される。
以下に、浸水図を算出する機能の詳細を説明する。ここで、所定の地域が河川の平均の流下方向に対して、直角方向（横断方向）にセグメントに分割されているとする。この場合、図２２に示すように、浸水図作成用内挿関数は、ＨＡＮＤモデルの画像座標空間（行番号、列番号）における列番号を横軸、実測ＨＡＮＤ水面高最大値を縦軸とする浸水図作成用投影面で定義される。
【0144】
１）浸水図作成用内挿関数（j）に基づいて、浸水図作成用実測ＨＡＮＤ水面高（i, j）を算出する。浸水図作成用実測ＨＡＮＤ水面高（i, j）は、浸水図作成用実測ＨＡＮＤ水面高（i, j）＝浸水図作成用内挿関数（j）の右辺から左辺への代入式を用いて算出される。ここで、ｉ、ｊは、ＨＡＮＤモデルの画像座標空間（行番号、列番号）における行番号、列番号である。また、代入式から明らかな通り、浸水図作成用実測ＨＡＮＤ水面高（i, j）は、列番号ｊにのみ依存し、行番号ｉとは無関係である。
【0145】
２）次に、１）で算出した浸水図作成用実測ＨＡＮＤ水面高（i, j）に基づいて、浸水深１（i, j）を算出する。浸水深１（i, j）は、浸水図作成用実測ＨＡＮＤ水面高（i, j）－ＨＡＮＤ地盤高（i, j）の式を用いて算出される。ここで、ＨＡＮＤ地盤高（i, j）は、画像座標空間（行番号、列番号）の行番号ｉと列番号ｊの位置におけるＨＡＮＤモデルのグリッドセルの値である。
【0146】
３）次に、２）で算出した浸水深１（i, j）に基づいて、浸水深（i, j）を算出する。浸水深１（i, j）が０ｍ以下の場合、浸水無と判別して、浸水深（i, j）を０ｍとする。また、浸水深１（i, j）が０ｍより大きい場合、浸水有と判別して、浸水深１（i, j）を浸水深（i, j）とする。
【0147】
４）次に、３）で算出した浸水深（i, j）を、ＧｅｏＴＩＦＦ形式のファイルとして浸水図記憶手段４４に記憶させる。または、浸水深（i, j）と、座標参照系、境界ボックスといったメタデータとを、所定のデータベース管理方式に基づいて記憶させても良い。ここで、座標参照系とは、一例として、ＥＰＳＧ：６６６８－ＪＧＤ２０１１のことであり、球体である地球上の位置を平面に投影する方法を示す。また、境界ボックスとは、ＧｅｏＴＩＦＦ形式のファイルの西端の経度、東端の経度、北端の緯度、南端の緯度のことである。ＧｅｏＴＩＦＦ形式のファイルの書き込みには、ｒａｓｔｅｒｉｏといったコンピュータプログラムを使うことができる。
【0148】
［浸水図算出機能（横断方向に加えて縦断方向に分割されている場合）］
以下に、浸水図算出手段３７０の浸水図を算出する機能について、所定の地域を河川の平均の流下方向に対して、直角方向（横断方向）の分割に加えて、河川の中心線で縦断方向に分割する場合について、機能の詳細を説明する。
以下に、浸水図算出手段３７０の浸水図を算出する機能について、所定の地域を河川の平均の流下方向に対して、直角方向（横断方向）の分割に加えて、河川の中心線で縦断方向に分割する場合について、機能の詳細を説明する。
【0149】
１）浸水図作成用内挿関数（i, j）に基づいて、浸水図作成用実測ＨＡＮＤ水面高（i, j）を算出する。浸水図作成用実測ＨＡＮＤ水面高（i, j）は、浸水図作成用実測ＨＡＮＤ水面高（i, j）＝浸水図作成用内挿関数（i, j）の右辺から左辺への代入式を用いて算出される。ここで、ｉ、ｊは、ＨＡＮＤモデルの画像座標空間（行番号、列番号）における行番号、列番号である。
【0150】
２）次に、１）で算出した浸水図作成用実測ＨＡＮＤ水面高（i, j）に基づいて、浸水深１（i, j）を算出する。浸水深１（i, j）は、浸水図作成用実測ＨＡＮＤ水面高（i, j）－ＨＡＮＤ地盤高（i, j）の式を用いて算出される。ここで、ＨＡＮＤ地盤高（i, j）は、画像座標空間（行番号、列番号）の行番号ｉと列番号ｊの位置におけるＨＡＮＤモデルのグリッドセルの値である。
【0151】
３）次に、２）で算出した浸水深１（i, j）に基づいて、浸水深（i, j）を算出する。浸水深１（i, j）が０ｍ以下の場合、浸水無と判別して、浸水深（i, j）を０ｍとする。また、浸水深１（i, j）が０ｍより大きい場合、浸水有と判別して、浸水深１（i, j）を浸水深（i, j）とする。
【0152】
４）次に、３）で算出した浸水深（i, j）を、ＧｅｏＴＩＦＦ形式のファイルとして浸水図記憶手段４４に記憶させる。または、浸水深（i, j）と、座標参照系、境界ボックスといったメタデータと、を所定のデータベース管理方式に基づいて記憶させても良い。
【0153】
［タイル画像算出機能］
以下に、算出する浸水図に基づいて、Ｗｅｂアプリケーションでの利用に適したタイル画像を算出する機能の詳細を説明する。
以下に、算出する浸水図に基づいて、Ｗｅｂアプリケーションでの利用に適したタイル画像を算出する機能の詳細を説明する。
【0154】
１）浸水図記憶手段４４に記憶されている浸水図を読み込んで、座標参照系、境界ボックスといったメタデータと、浸水深（i, j）のデータと、をメモリ３００２に記憶させる。
【0155】
２）次に、所定のズームレベルと、所定のタイル座標Ｘと、所定のタイル座標Ｙと、を設定して、浸水深（i, j）のデータをＸＹＺタイル形式のデータに変換する。ここで、ＸＹＺタイル形式のデータとは、地図を格子状に分割した小さな正方形の画像データのことである。また、ズームレベルとは、地図の縮尺を表し、ズームレベルが０の場合、全世界が一つのタイルで表現される。ズームレベルが１になると、地図は４枚のタイルに分割される。さらに、タイル座標Ｘとは、タイルの東西方向（横方向）の位置のことである。また、タイル座標Ｙとは、タイルの南北方向（縦方向）の位置のことである。
【0156】
３）次に、２）で変換されたＸＹＺタイル形式のデータを、幅２５６ピクセル、高さ２５６ピクセルのＰＮＧ形式のファイルとしてストレージ装置３００３に記憶させる。このとき、所定のズームレベルと所定のタイル座標に応じて、ディレクトリを、一例として、「／17／114460／」、ＰＮＧ形式のファイルの名前を「52432.png」とする。ここで、「17」「114460」「52432」は、ＸＹＺ形式におけるズームレベルＺ、タイル座標Ｘ、タイル座標Ｙの値である。このＸＹＺ方式は、ウェブサーバとウェブブラウザとの通信で地図情報を効率的に配信するために用いられる公知の技術である。ＧｅｏＴＩＦＦ形式のファイルの読み込みには、ｒａｓｔｅｒｉｏといったコンピュータプログラムを使うことができる。また、ＸＹＺタイル形式のデータへの変換には、ｒｉｏｔｉｌｅｒといったコンピュータプログラムを使うことができる。ｒｉｏｔｉｌｅｒは、「https://cogeotiff.github.io/rio-tiler/」から公に入手可能である。
【0157】
［画像座標空間回転機能］
ＨＡＮＤモデル取得手段３４０の説明において、図１１に示すように、河川の流下方向が南北方向や東西方向から傾いている場合、または、河川が蛇行して流下しており、平均の流下方向が南北方向や東西方向から傾いている場合、ＨＡＮＤモデルの画像座標空間（行番号、列番号）を回転させることが好ましいと説明した。このような場合、浸水深（i, j）の画像座標空間（行番号、列番号）を反対方向に回転させて、元の画像座標空間（行番号、列番号）に戻すことが好ましい。
ＨＡＮＤモデル取得手段３４０の説明において、図１１に示すように、河川の流下方向が南北方向や東西方向から傾いている場合、または、河川が蛇行して流下しており、平均の流下方向が南北方向や東西方向から傾いている場合、ＨＡＮＤモデルの画像座標空間（行番号、列番号）を回転させることが好ましいと説明した。このような場合、浸水深（i, j）の画像座標空間（行番号、列番号）を反対方向に回転させて、元の画像座標空間（行番号、列番号）に戻すことが好ましい。
【0158】
以下に、浸水深（i, j）の画像座標空間（行番号、列番号）をＨＡＮＤモデル取得時の回転と反対方向に回転する機能の詳細を説明する。
【0159】
１）画像座標空間（行番号、列番号）を反時計周りに回転する場合、回転後の行番号は、回転前の行番号×ｃｏｓ（－回転角度）－回転前の列番号×ｓｉｎ（－回転角度）を整数に四捨五入して算出する。回転後の列番号は、回転前の行番号×ｓｉｎ（－回転角度）＋回転前の列番号×ｃｏｓ（－回転角度）を整数に四捨五入して算出する。ここで、回転角度は、正の実数とする。浸水深（i, j）の画像座標空間（行番号、列番号）の回転によって、浸水深が存在しないグリッドセルが発生する場合、最近傍補間、双一次補間、双三次補間等の公知の技術を用いて補間する。
【0160】
２）次に、１）で回転した浸水深（i, j）の値を、ＧｅｏＴＩＦＦ形式のファイルとして浸水図記憶手段４４に記憶させる。または、浸水深（i, j）と、座標参照系、境界ボックスといったメタデータと、を所定のデータベース管理方式に基づいて記憶させても良い。
【0161】
［湛水量算出機能］
以下に、湛水量を算出する機能の詳細を説明する。湛水量は、次の（９）式で算出される。
以下に、湛水量を算出する機能の詳細を説明する。湛水量は、次の（９）式で算出される。
【0162】
ここで、Ｖは、湛水量（ｍ３）、Ｄｉｊは、浸水図の行番号ｉ、列番号ｊの位置における浸水深（ｍ）、Ｗは、グリッドセルの幅（ｍ）、Ｈは、グリッドセルの高さ（ｍ）、Ｎ１は、グリッドセルの行数、Ｎ２は、グリッドセルの列数である。
【0163】
以上のように、浸水図のデータに加えて、湛水量のデータを算出することで、国や自治体において、排水用のポンプ車を効率的に配車できるという作用効果を奏する。
【0164】
［マスク機能］
以下に、浸水図から河道を含む不要な領域をマスクする機能の詳細を説明する。マスク図は、ＧｅｏＴＩＦＦ形式のファイルとして、予めストレージ装置３００３に記憶されているものとする。
以下に、浸水図から河道を含む不要な領域をマスクする機能の詳細を説明する。マスク図は、ＧｅｏＴＩＦＦ形式のファイルとして、予めストレージ装置３００３に記憶されているものとする。
【0165】
１）浸水図記憶手段４４に記憶されている浸水図と、ストレージ装置３００３に記憶されているマスク図と、を読み込んで、メモリ３００２に記憶させる。ここで、浸水図とは、行と列の格子状に並んだグリッドセルで構成されるラスタデータのことで、浸水範囲の内部が浸水深（i, j）で埋め尽くされている。また、マスク図とは、行と列の格子状に並んだグリッドセルで構成されるラスタデータのことで、マスクする範囲が、一例として、１で埋め尽くされている。
【0166】
２）次に、浸水図のグリッドセルの行番号、列番号毎に、一例として、マスク図のグリッドセルの値が１の場合、浸水図のグリッドセルの値を０ｍとして、マスク済みの浸水図とする。
【0167】
３）次に、２）で算出したマスク済みの浸水図を、ＧｅｏＴＩＦＦ形式のファイルとして、浸水図記憶手段４４に記憶させる。
【0168】
≪浸水図作成手段３６の浸水図補正手段３７２≫
浸水図補正手段３７２は、メモリ３００２に記憶されている動的センシング情報と、浸水図記憶手段４４に記憶されている浸水図と、に基づいて、浸水図を補正する機能を有する。以下に、浸水図を補正する機能の詳細を説明する。
浸水図補正手段３７２は、メモリ３００２に記憶されている動的センシング情報と、浸水図記憶手段４４に記憶されている浸水図と、に基づいて、浸水図を補正する機能を有する。以下に、浸水図を補正する機能の詳細を説明する。
【0169】
１）浸水図記憶手段４４に記憶されている浸水図を読み込んで、座標参照系、境界ボックスといったメタデータと、浸水深（i, j）のデータと、をメモリ３００２に記憶させる。
【0170】
２）次に、動的センシング情報が、浸水センサに関する情報の場合、動的センシング情報に含まれる浸水センサ設置場所の緯度、経度を画像座標空間（行番号、列番号）における行番号ｉ、列番号ｊに変換する。動的センシング情報が、ＳＮＳに関する情報の場合、ＳＮＳ投稿場所の緯度、経度を画像座標空間（行番号、列番号）における行番号ｉ、列番号ｊに変換する。動的センシング情報が、航空写真に関する情報の場合、浸水範囲内の緯度、経度を画像座標空間（行番号、列番号）における行番号ｉ、列番号ｊに変換する。動的センシング情報が、衛星画像に関する情報の場合、浸水範囲内の緯度、経度を画像座標空間（行番号、列番号）における行番号ｉ、列番号ｊに変換する。
【0171】
３）次に、動的センシング情報が、浸水センサに関する情報の場合、２）で算出した浸水センサ設置場所の行番号ｉ、列番号ｊの位置において、浸水深（i, j）が浸水無、つまり、０ｍ以下で、動的センシング情報に含まれる浸水の有無が浸水有と矛盾した値になっていないかを判別する。
【0172】
４）次に、動的センシング情報が、ＳＮＳに関する情報の場合、２）で算出したＳＮＳ投稿場所の行番号ｉ、列番号ｊの位置において、浸水深（i, j）が浸水無、つまり、０ｍ以下で、動的センシング情報に含まれる浸水の有無が浸水有と矛盾した値になっていないかを判別する。
【0173】
５）次に、動的センシング情報が、航空写真に関する情報の場合、２）で算出した浸水範囲内の行番号ｉ、列番号ｊの位置において、浸水深（i, j）が浸水無、つまり、０ｍ以下で、動的センシング情報に含まれる浸水の有無が浸水有と矛盾した値になっていないかを判別する。
【0174】
６）次に、動的センシング情報が、衛星画像に関する情報の場合、２）で算出した浸水範囲内の行番号ｉ、列番号ｊの位置において、浸水深（i, j）が浸水無、つまり、０ｍ以下で、動的センシング情報に含まれる浸水の有無が浸水有と矛盾した値になっていないかを判別する。
【0175】
７）次に、３）～６）の判別結果が矛盾した値になっていた場合、当該位置の行番号ｉ、列番号ｊが浸水図の浸水範囲の内側か外側かを判別する。当該位置の行番号ｉ、列番号ｊが浸水図の浸水範囲の内側か外側かの判別は、当該位置から所定の距離の範囲内に、浸水深（i, j）の値が０ｍより大きいグリッドセルが存在している場合、浸水範囲の内側と判別する。また、当該位置から所定の距離の範囲内に、浸水深（i, j）の値が０ｍより大きいグリッドセルが存在していない場合、浸水範囲の外側と判別する。
【0176】
８）次に、７）で当該位置の行番号ｉ、列番号ｊが浸水図の浸水範囲の外側と判別した場合、実測ＨＡＮＤ水面高最大値のリストに、該当する浸水センサの設置場所の緯度、経度、実測ＨＡＮＤ水面高、該当するＳＮＳ投稿場所の緯度、経度、実測ＨＡＮＤ水面高、航空写真から判別した浸水範囲内の該当する緯度、経度、実測ＨＡＮＤ水面高、衛星画像から判別した浸水範囲内の該当する緯度、経度、実測ＨＡＮＤ水面高を追加する。
【0177】
９）次に、２）～８）の処理を繰り返して、３）～６）の判別結果が矛盾した値になっている行番号ｉ、列番号ｊが存在しなくなるまで繰り返す。
【0178】
１０）次に、２）～９）の処理で算出した実測ＨＡＮＤ水面高最大値と、その画像座標空間（行番号、列番号）における行番号ｉと、列番号ｊと、に基づいて、浸水図作成用内挿関数算出手段３６８の説明と同様に、浸水図作成用内挿関数を算出する。
【0179】
１１）次に、１０）で算出した浸水図作成用内挿関数と、メモリ３００２に記憶されているＨＡＮＤモデルと、に基づいて、浸水図算出手段３７０の説明と同様に、浸水図を算出して、この浸水図を補正した浸水図として、浸水図記憶手段４４に記憶させる。
【0180】
以上のように、動的センシング情報において浸水有となっているにも関わらず、浸水図のデータにおいて浸水無となっているデータを用いることができるようになるため、浸水センサと、ＳＮＳ画像（静止画）と、航空写真（静止画）と、衛星画像（ＳＡＲ画像）と、を採用した情報処理装置においても、高精度な浸水図のデータを算出できるという作用効果を奏する。
【0181】
≪浸水図作成手段３６の異常値検出手段３７４≫
異常値検出手段３７４は、メモリ３００２に記憶されている実測ＨＡＮＤ水面高に基づいて、異常値を検出する機能を有する。また、検出する異常値をメモリ３００２に記憶させる機能を有する。ここで、異常値とは、浸水センサにおいて、浸水センサの故障、浸水センサへの泥の付着等の原因により、当該浸水センサの設置高において、本来浸水しているにもかかわらず浸水有の情報が発信されない、本来浸水していないにもかかわらず浸水有の情報が発信されることをいう。以下に、異常値を検出する機能の詳細を説明する。ここで、所定の地域が河川の平均の流下方向に対して、直角方向（横断方向）にセグメントに分割されているものとする。また、直角方向（横断方向）の分割に加えて、河川の中心線で縦断方向にセグメントに分割されているとしても良い。
異常値検出手段３７４は、メモリ３００２に記憶されている実測ＨＡＮＤ水面高に基づいて、異常値を検出する機能を有する。また、検出する異常値をメモリ３００２に記憶させる機能を有する。ここで、異常値とは、浸水センサにおいて、浸水センサの故障、浸水センサへの泥の付着等の原因により、当該浸水センサの設置高において、本来浸水しているにもかかわらず浸水有の情報が発信されない、本来浸水していないにもかかわらず浸水有の情報が発信されることをいう。以下に、異常値を検出する機能の詳細を説明する。ここで、所定の地域が河川の平均の流下方向に対して、直角方向（横断方向）にセグメントに分割されているものとする。また、直角方向（横断方向）の分割に加えて、河川の中心線で縦断方向にセグメントに分割されているとしても良い。
【0182】
１）あるセグメントにおいて、浸水センサＳ１、Ｓ２、…、ＳＮが設置されているとする。また、浸水センサの実測ＨＡＮＤ水面高が、Ｈ１、Ｈ２、…、ＨＮとして、浸水センサＳ１、Ｓ２、…、ＳＮの番号が、実測ＨＡＮＤ水面高の昇順にソートされているとする。さらに、浸水センサの信頼度を、Ｗ１、Ｗ２、…、ＷＮとする。ここで、Ｗ１、Ｗ２、…、ＷＮは、０から１の数字で、０が信頼度が最も低い、１が信頼度が最も高いとする。ここで、浸水センサの信頼度は、一例として、すべて１．０とする。また、浸水センサの信頼度は、過去に明らかに浸水が発生していないときに、浸水ありの情報を発信したといった情報から算出しても良い。
【0183】
２）次に、一例として、浸水センサＳ１、Ｓ２、…、ＳＫが浸水無、浸水センサＳＫ＋１、…、ＳＬが浸水有、浸水センサＳＬ＋１、…、ＳＮが浸水無とする。実測ＨＡＮＤ水面高が低いＳ１、Ｓ２、…、ＳＫが浸水無にもかかわらず、これよりも実測ＨＡＮＤ水面高が高いＳＫ＋１、…、ＳＬが浸水有となっており、Ｓ１、Ｓ２、…、ＳＫが異常値、または、ＳＫ＋１、…、ＳＬが異常値の何れかとする。
【0184】
３）次に、浸水センサＳ１、Ｓ２、…、ＳＫについて、信頼度Ｗ１、Ｗ２、…、ＷＫの値を足し合わせて、この値をＡ１とする。また、浸水センサＳＫ＋１、…、ＳＬについて、信頼度ＷＫ＋１、…、ＷＬの値を足し合わせて、この値をＡ２とする。
【0185】
４）次に、Ａ１とＡ２を比較して、Ａ１がＡ２より大きい場合、浸水センサＳ１、Ｓ２、…、ＳＫの浸水無とした情報が正常値、浸水センサＳＫ＋１、…、ＳＬの浸水有とした情報が異常値と判別する。また、Ａ１がＡ２より小さい場合、浸水センサＳ１、Ｓ２、…、ＳＫの浸水無とした情報が異常値、浸水センサＳＫ＋１、…、ＳＬの浸水有とした情報が正常値と判別する。さらに、Ａ１とＡ２が同じ値の場合、Ｓ１、Ｓ２、…、ＳＫ、ＳＫ＋１、…、ＳＬの情報を正常値と判別する。
【0186】
５）次に、上記１）～４）の処理を、セグメントの数分繰り返し実行して、異常値を検出する。
【0187】
以上のように、浸水センサにおいて、泥の付着といった現象によって、浸水無にも関わらず浸水有といった異常値を除くことができるため、浸水センサと、ＳＮＳ画像（静止画）と、航空写真（静止画）と、衛星画像（ＳＡＲ画像）と、を採用した情報処理装置においても、高精度な浸水図のデータを算出できるという作用効果を奏する。
【0188】
≪仮想浸水図作成手段３８の既存浸水情報取得手段３８０≫
［既存浸水情報取得機能、メモリ保存機能］
図２３に示すように、既存浸水情報取得手段３８０は、ストレージ装置３００３に記憶されている既存浸水情報を取得する機能を有する。また、取得する既存浸水情報をメモリ３００２に記憶させる機能を有する。既存浸水情報は、ＧｅｏＴＩＦＦ形式のファイルとしてストレージ装置３００３に記憶されていても良いし、座標参照系、境界ボックスといったメタデータと、グリッドセルの浸水深とが所定のデータベース管理方式に基づいて記憶されていても良い。
［既存浸水情報取得機能、メモリ保存機能］
図２３に示すように、既存浸水情報取得手段３８０は、ストレージ装置３００３に記憶されている既存浸水情報を取得する機能を有する。また、取得する既存浸水情報をメモリ３００２に記憶させる機能を有する。既存浸水情報は、ＧｅｏＴＩＦＦ形式のファイルとしてストレージ装置３００３に記憶されていても良いし、座標参照系、境界ボックスといったメタデータと、グリッドセルの浸水深とが所定のデータベース管理方式に基づいて記憶されていても良い。
【0189】
ここで、座標参照系とは、一例として、ＥＰＳＧ：６６６８－ＪＧＤ２０１１のことであり、球体である地球上の位置を平面に投影する方法を示す。また、境界ボックスとは、ＧｅｏＴＩＦＦ形式のファイルの西端の経度、東端の経度、北端の緯度、南端の緯度のことである。ＧｅｏＴＩＦＦ形式のファイルの読み込みには、ｒａｓｔｅｒｉｏといったコンピュータプログラムを使うことができる。
【0190】
［画像座標空間回転機能］
図２４に示すように、既存浸水情報取得手段３８０は、さらに、既存浸水情報の画像座標空間（行番号、列番号）を回転させる機能を有しても良い。図１１に示すように、河川の流下方向が南北方向や東西方向から傾いている場合、または、河川が蛇行して流下しており、平均の流下方向が南北方向や東西方向から傾いている場合、既存浸水情報の画像座標空間（行番号、列番号）を回転させることが好ましい。以降の説明において、既存浸水情報の画像座標空間（行番号、列番号）を回転させることで、既存浸水情報のＸ軸方向は、河川の平均の流下方向に一致しているものとする。また、既存浸水情報のＹ軸方向は、河川の平均の流下方向の直角方向に一致しているものとする。画像座標空間の回転は、ＨＡＮＤモデル取得手段３４０で説明した手法を用いる。
図２４に示すように、既存浸水情報取得手段３８０は、さらに、既存浸水情報の画像座標空間（行番号、列番号）を回転させる機能を有しても良い。図１１に示すように、河川の流下方向が南北方向や東西方向から傾いている場合、または、河川が蛇行して流下しており、平均の流下方向が南北方向や東西方向から傾いている場合、既存浸水情報の画像座標空間（行番号、列番号）を回転させることが好ましい。以降の説明において、既存浸水情報の画像座標空間（行番号、列番号）を回転させることで、既存浸水情報のＸ軸方向は、河川の平均の流下方向に一致しているものとする。また、既存浸水情報のＹ軸方向は、河川の平均の流下方向の直角方向に一致しているものとする。画像座標空間の回転は、ＨＡＮＤモデル取得手段３４０で説明した手法を用いる。
【0191】
≪仮想浸水図作成手段３８の仮想浸水図作成条件設定手段３８２≫
仮想浸水図作成条件設定手段３８２は、仮想浸水図作成用セグメント分割数のリストを設定する機能を有する。また、仮想浸水センサ数のリストを設定する機能を有する。さらに、仮想浸水センサのランダムな配置の繰り返し数を設定する機能を有する。ここで、仮想浸水図作成用セグメント分割数のリストとは、一例として、２、３、４、５、６、７、８、９、１０といった正の整数のリストのことである。また、仮想浸水センサ数のリストとは、一例として、１０、２０、３０、４０、５０、６０、７０、８０、９０、１００といった正の整数のリストのことである。さらに、仮想浸水センサのランダムな配置の繰り返し数とは、一例として、１０といった正の整数のことである。仮想浸水図作成条件設定手段３８２は、これらの仮想浸水図作成用セグメント分割数のリストと、仮想浸水センサ数のリストと、仮想浸水センサのランダムな配置の繰り返し数と、をメモリ３００２に記憶させる機能を有する。
仮想浸水図作成条件設定手段３８２は、仮想浸水図作成用セグメント分割数のリストを設定する機能を有する。また、仮想浸水センサ数のリストを設定する機能を有する。さらに、仮想浸水センサのランダムな配置の繰り返し数を設定する機能を有する。ここで、仮想浸水図作成用セグメント分割数のリストとは、一例として、２、３、４、５、６、７、８、９、１０といった正の整数のリストのことである。また、仮想浸水センサ数のリストとは、一例として、１０、２０、３０、４０、５０、６０、７０、８０、９０、１００といった正の整数のリストのことである。さらに、仮想浸水センサのランダムな配置の繰り返し数とは、一例として、１０といった正の整数のことである。仮想浸水図作成条件設定手段３８２は、これらの仮想浸水図作成用セグメント分割数のリストと、仮想浸水センサ数のリストと、仮想浸水センサのランダムな配置の繰り返し数と、をメモリ３００２に記憶させる機能を有する。
【0192】
≪仮想浸水図作成手段３８の仮想動的センシング情報生成手段３８４≫
仮想動的センシング情報生成手段３８４は、メモリ３００２に記憶されている既存浸水情報と、仮想浸水センサ数のリストと、仮想浸水センサのランダムな配置の繰り返し数と、に基づいて、仮想動的センシング情報を算出する機能を有する。また、算出する仮想動的センシング情報をメモリ３００２に記憶させる機能を有する。さらに、仮想動的センシング情報に基づいて、仮想センサ密度を算出して、仮想センサ密度をメモリ３００２に記憶させる機能を有する。以下に、仮想動的センシング情報を算出する機能の詳細を説明する。
仮想動的センシング情報生成手段３８４は、メモリ３００２に記憶されている既存浸水情報と、仮想浸水センサ数のリストと、仮想浸水センサのランダムな配置の繰り返し数と、に基づいて、仮想動的センシング情報を算出する機能を有する。また、算出する仮想動的センシング情報をメモリ３００２に記憶させる機能を有する。さらに、仮想動的センシング情報に基づいて、仮想センサ密度を算出して、仮想センサ密度をメモリ３００２に記憶させる機能を有する。以下に、仮想動的センシング情報を算出する機能の詳細を説明する。
【0193】
１）既存浸水情報に含まれる境界ボックスのメタデータから、ＧｅｏＴＩＦＦファイルの西端の経度、東端の経度、北端の緯度、南端の緯度を取得する。この西端の経度、東端の経度、北端の緯度、南端の緯度で囲まれる地域を所定の地域とする。
【0194】
２）次に、所定の地域の西端の経度、東端の経度、北端の緯度、南端の緯度の範囲内で、緯度の乱数と、経度の乱数と、を算出する。
【0195】
３）次に、２）で算出した緯度の乱数、経度の乱数を画像座標空間（行番号、列番号）の行番号ｉ、列番号ｊに変換する。ここで、行番号ｉ、列番号ｊへの変換には、実測ＨＡＮＤ水面高算出手段３６２で説明した（２）式を用いる。
【0196】
４）次に、３）で算出した行番号ｉ、列番号ｊの位置が既存浸水情報の浸水範囲内に含まれていることを判別する。ここで、行番号ｉ、列番号ｊの位置において、浸水深（i, j）が０ｍより大きい場合、行番号ｉ、列番号ｊの位置が既存浸水情報の浸水範囲内に含まれているとする。また、行番号ｉ、列番号ｊの位置において、浸水深（i, j）が０ｍ以下の場合、行番号ｉ、列番号ｊの位置が既存浸水情報の浸水範囲内に含まれていないとする。
【0197】
５）次に、３）で算出した行番号ｉ、列番号ｊの位置が既存浸水情報の浸水範囲内に含まれている場合、仮想動的センシング情報のリストに、２）で算出した緯度の乱数と、経度の乱数と、識別用ＩＤと、を追加する。ここで、識別用ＩＤは、シーケンス番号等、他の識別用ＩＤと重複しない値を設定する。
【0198】
６）次に、上記２）～５）の処理を、仮想動的センシング情報のリストの件数が、仮想浸水センサ数のリストの中から選択する仮想浸水センサ数に到達するまで繰り返し実行して、仮想動的センシング情報を算出する。
【0199】
以下に、仮想センサ密度を算出する機能の詳細を説明する。仮想センサ密度は、次の（１０）式で算出される。
【0200】
ここで、Ｄは、仮想センサ密度（個／ｍ２）である。Ｎは、所定の地域において、既存浸水情報の浸水範囲内に設置されている仮想浸水センサの個数である。Ａは、所定の地域において、既存浸水情報の浸水範囲の面積（ｍ２）である。一例として、既存浸水情報が国土地理院によって公開される想定最大規模の洪水浸水想定区域図の場合、Ｎは、所定の地域において、浸水想定区域内に設置されている仮想浸水センサの個数、Ａは、所定の地域において、浸水想定区域の面積（ｍ２）である。
【0201】
≪仮想浸水図作成手段３８の仮想ＨＡＮＤ水面高算出手段３８６≫
仮想ＨＡＮＤ水面高算出手段３８６は、メモリ３００２に記憶されているＨＡＮＤモデルと、メモリ３００２に記憶されている仮想動的センシング情報と、に基づいて、仮想ＨＡＮＤ水面高を算出する機能を有する。また、算出する仮想ＨＡＮＤ水面高をメモリ３００２に記憶させる機能を有する。
仮想ＨＡＮＤ水面高算出手段３８６は、メモリ３００２に記憶されているＨＡＮＤモデルと、メモリ３００２に記憶されている仮想動的センシング情報と、に基づいて、仮想ＨＡＮＤ水面高を算出する機能を有する。また、算出する仮想ＨＡＮＤ水面高をメモリ３００２に記憶させる機能を有する。
【0202】
以下に、仮想ＨＡＮＤ水面高を算出する機能の詳細を説明する。仮想浸水センサ設置場所のＨＡＮＤ地盤高（i, j）を仮想ＨＡＮＤ水面高（i, j）とする。ここで、仮想浸水センサ設置場所は、地理座標空間（緯度、経度）で値が記憶されているため、仮想浸水センサ設置場所の緯度、経度を画像座標空間（行番号、列番号）の行番号ｉ、列番号ｊに変換して、仮想ＨＡＮＤ水面高（i, j）を算出する。上記の処理を、仮想動的センシング情報のリストの件数分繰り返し実行して、仮想ＨＡＮＤ水面高（i, j）を算出する。
【0203】
≪仮想浸水図作成手段３８の仮想ＨＡＮＤ水面高最大値算出手段３８８≫
仮想ＨＡＮＤ水面高最大値算出手段３８８は、メモリ３００２に記憶されている仮想浸水図作成用セグメント分割数のリストと、メモリ３００２に記憶されているＨＡＮＤモデルと、に基づいて、所定の地域をセグメントに分割する機能を有する。また、算出するセグメントと、メモリ３００２に記憶されている仮想ＨＡＮＤ水面高と、に基づいて、仮想ＨＡＮＤ水面高最大値を算出する機能を有する。さらに、算出する仮想ＨＡＮＤ水面高最大値をメモリ３００２に記憶させる機能を有する。
仮想ＨＡＮＤ水面高最大値算出手段３８８は、メモリ３００２に記憶されている仮想浸水図作成用セグメント分割数のリストと、メモリ３００２に記憶されているＨＡＮＤモデルと、に基づいて、所定の地域をセグメントに分割する機能を有する。また、算出するセグメントと、メモリ３００２に記憶されている仮想ＨＡＮＤ水面高と、に基づいて、仮想ＨＡＮＤ水面高最大値を算出する機能を有する。さらに、算出する仮想ＨＡＮＤ水面高最大値をメモリ３００２に記憶させる機能を有する。
【0204】
［横断方向分割機能］
以下に、所定の地域を河川の平均の流下方向に対して、直角方向（横断方向）に等間隔に分割する機能の詳細を説明する。図１７に示すように、所定の地域を河川の平均の流下方向に対して、直角方向（横断方向）に分割する線がＸ軸と交わる点の列番号をＪ１、Ｊ２、…、ＪＮ－１とする。Ｊ１、Ｊ２、…、ＪＮ－１は、それぞれ、（Ｘ２－Ｘ１）／Ｎ、２×（Ｘ２－Ｘ１）／Ｎ、…、（Ｎ－１）×（Ｘ２－Ｘ１）／Ｎを整数に四捨五入して算出する。ここで、Ｘ１は、ＨＡＮＤモデルの列番号の最小値、Ｘ２は、ＨＡＮＤモデルの列番号の最大値、Ｎは、仮想浸水図作成用セグメント分割数のリストの中から選択する仮想浸水図作成用セグメント分割数である。この場合、セグメント１は、列番号がＸ１以上、Ｊ１以下のグリッドセルから構成されることになる。同様に、セグメント２は、列番号がＪ１より大きく、Ｊ２以下のグリッドセルから構成されることになる。同様に、セグメントＮは、列番号がＪＮ－１より大きく、Ｘ２以下のグリッドセルから構成されることになる。
以下に、所定の地域を河川の平均の流下方向に対して、直角方向（横断方向）に等間隔に分割する機能の詳細を説明する。図１７に示すように、所定の地域を河川の平均の流下方向に対して、直角方向（横断方向）に分割する線がＸ軸と交わる点の列番号をＪ１、Ｊ２、…、ＪＮ－１とする。Ｊ１、Ｊ２、…、ＪＮ－１は、それぞれ、（Ｘ２－Ｘ１）／Ｎ、２×（Ｘ２－Ｘ１）／Ｎ、…、（Ｎ－１）×（Ｘ２－Ｘ１）／Ｎを整数に四捨五入して算出する。ここで、Ｘ１は、ＨＡＮＤモデルの列番号の最小値、Ｘ２は、ＨＡＮＤモデルの列番号の最大値、Ｎは、仮想浸水図作成用セグメント分割数のリストの中から選択する仮想浸水図作成用セグメント分割数である。この場合、セグメント１は、列番号がＸ１以上、Ｊ１以下のグリッドセルから構成されることになる。同様に、セグメント２は、列番号がＪ１より大きく、Ｊ２以下のグリッドセルから構成されることになる。同様に、セグメントＮは、列番号がＪＮ－１より大きく、Ｘ２以下のグリッドセルから構成されることになる。
【0205】
［縦横断方向分割機能］
仮想ＨＡＮＤ水面高最大値算出手段３８８の所定の地域をセグメントに分割する機能は、河川の平均の流下方向に対して、直角方向（横断方向）の等間隔の分割に加えて、河川の中心線で縦断方向に分割を行う機能としても良い。
仮想ＨＡＮＤ水面高最大値算出手段３８８の所定の地域をセグメントに分割する機能は、河川の平均の流下方向に対して、直角方向（横断方向）の等間隔の分割に加えて、河川の中心線で縦断方向に分割を行う機能としても良い。
【0206】
以下に、所定の地域を河川の平均の流下方向に対して、直角方向（横断方向）に等間隔に分割して、さらに、河川の中心線で縦断方向に分割する機能の詳細を説明する。図１８に示すように、所定の地域を河川の平均の流下方向に対して、直角方向（横断方向）に分割する線がＸ軸と交わる点の列番号をＪ１、Ｊ２、…、ＪＮ－１とする。Ｊ１、Ｊ２、…、ＪＮ－１は、それぞれ、（Ｘ２－Ｘ１）／Ｎ、２×（Ｘ２－Ｘ１）／Ｎ、…、（Ｎ－１）×（Ｘ２－Ｘ１）／Ｎを整数に四捨五入して算出する。ここで、Ｘ１は、ＨＡＮＤモデルの列番号の最小値、Ｘ２は、ＨＡＮＤモデルの列番号の最大値、Ｎは、仮想浸水図作成用セグメント分割数のリストの中から選択する仮想浸水図作成用セグメント分割数である。次に、河川の中心線で縦断方向に分割する。この場合、セグメント１は、列番号がＸ１以上、Ｊ１以下で、行番号が河川の中心線の上側のグリッドセルから構成されることになる。同様に、セグメントＮは、列番号がＪＮ－１より大きく、Ｘ２以下で、行番号が河川の中心線の上側のグリッドセルから構成されることになる。同様に、セグメントＮ＋１は、列番号がＸ１以上、Ｊ１以下で、行番号が河川の中心線の下側のグリッドセルから構成されることになる。同様に、セグメント２Ｎは、列番号がＪＮ－１より大きく、Ｘ２以下で、行番号が河川の中心線の下側のグリッドセルから構成されることになる。
【0207】
［仮想ＨＡＮＤ水面高最大値を算出する機能（横断方向に分割されている場合）］
以下に、仮想ＨＡＮＤ水面高最大値を算出する機能の詳細を説明する。一例として、セグメント１に仮想浸水センサ１～５が設置されているとして説明する。仮想浸水センサ１～５の設置場所の画像座標空間（行番号、列番号）における行番号、列番号が、（1, 1）、（1, 5）、（1, 10）、（3, 5）、（3, 10）とする。ここで、括弧内の左側の数字が行番号、括弧内の右側の数字が列番号である。また、仮想浸水センサ１～５の仮想ＨＡＮＤ水面高が、それぞれ、１．０ｍ、１．５ｍ、２．０ｍ、２．５ｍ、３．０ｍとする。この場合、セグメント１における仮想ＨＡＮＤ水面高最大値は、３．０ｍ、その画像座標空間（行番号、列番号）における行番号、列番号は、（3, 10）となる。また、セグメントに仮想浸水センサが設置されていない場合、当該セグメントにおける仮想ＨＡＮＤ水面高最大値は算出しない。次に、セグメント２～セグメントＮについても、同様に、仮想ＨＡＮＤ水面高最大値とその画像座標空間（行番号、列番号）における行番号、列番号を算出する。
以下に、仮想ＨＡＮＤ水面高最大値を算出する機能の詳細を説明する。一例として、セグメント１に仮想浸水センサ１～５が設置されているとして説明する。仮想浸水センサ１～５の設置場所の画像座標空間（行番号、列番号）における行番号、列番号が、（1, 1）、（1, 5）、（1, 10）、（3, 5）、（3, 10）とする。ここで、括弧内の左側の数字が行番号、括弧内の右側の数字が列番号である。また、仮想浸水センサ１～５の仮想ＨＡＮＤ水面高が、それぞれ、１．０ｍ、１．５ｍ、２．０ｍ、２．５ｍ、３．０ｍとする。この場合、セグメント１における仮想ＨＡＮＤ水面高最大値は、３．０ｍ、その画像座標空間（行番号、列番号）における行番号、列番号は、（3, 10）となる。また、セグメントに仮想浸水センサが設置されていない場合、当該セグメントにおける仮想ＨＡＮＤ水面高最大値は算出しない。次に、セグメント２～セグメントＮについても、同様に、仮想ＨＡＮＤ水面高最大値とその画像座標空間（行番号、列番号）における行番号、列番号を算出する。
【0208】
［仮想ＨＡＮＤ水面高最大値を算出する機能（横断方向に加えて縦断方向に分割されている場合）］
以下に、仮想ＨＡＮＤ水面高最大値を算出する機能の詳細を説明する。一例として、セグメント１に仮想浸水センサ１～３が設置されているとして説明する。仮想浸水センサ１～３の設置場所の画像座標空間（行番号、列番号）における行番号、列番号が、（1, 1）、（1, 5）、（1, 10）とする。ここで、括弧内の左側の数字が行番号、括弧内の右側の数字が列番号である。また、仮想浸水センサ１～３の仮想ＨＡＮＤ水面高が、それぞれ１．０ｍ、１．５ｍ、２．０ｍとする。この場合、セグメント１における仮想ＨＡＮＤ水面高最大値は、２．０ｍ、その画像座標空間（行番号、列番号）における行番号、列番号は、（1, 10）となる。また、セグメントに仮想浸水センサが設置されていない場合、当該セグメントにおける仮想ＨＡＮＤ水面高最大値は算出しない。次に、セグメント２～セグメント２Ｎについても、同様に、仮想ＨＡＮＤ水面高最大値とその画像座標空間（行番号、列番号）における行番号、列番号を算出する。
以下に、仮想ＨＡＮＤ水面高最大値を算出する機能の詳細を説明する。一例として、セグメント１に仮想浸水センサ１～３が設置されているとして説明する。仮想浸水センサ１～３の設置場所の画像座標空間（行番号、列番号）における行番号、列番号が、（1, 1）、（1, 5）、（1, 10）とする。ここで、括弧内の左側の数字が行番号、括弧内の右側の数字が列番号である。また、仮想浸水センサ１～３の仮想ＨＡＮＤ水面高が、それぞれ１．０ｍ、１．５ｍ、２．０ｍとする。この場合、セグメント１における仮想ＨＡＮＤ水面高最大値は、２．０ｍ、その画像座標空間（行番号、列番号）における行番号、列番号は、（1, 10）となる。また、セグメントに仮想浸水センサが設置されていない場合、当該セグメントにおける仮想ＨＡＮＤ水面高最大値は算出しない。次に、セグメント２～セグメント２Ｎについても、同様に、仮想ＨＡＮＤ水面高最大値とその画像座標空間（行番号、列番号）における行番号、列番号を算出する。
【0209】
≪仮想浸水図作成手段３８の仮想浸水図作成用内挿関数算出手段３９０≫
仮想浸水図作成用内挿関数算出手段３９０は、メモリ３００２に記憶されている仮想ＨＡＮＤ水面高最大値と、その画像座標空間（行番号、列番号）における行番号と、列番号と、に基づいて、仮想浸水図作成用内挿関数を算出する機能を有する。また、算出される仮想浸水図作成用内挿関数をメモリ３００２に記憶させる機能を有する。以下に、仮想浸水図作成用内挿関数を算出する機能の詳細を説明する。ここで、所定の地域が河川の平均の流下方向に対して、直角方向（横断方向）にセグメントに分割されているとする。また、セグメントがＮ個あるとして、それぞれのセグメントで仮想ＨＡＮＤ水面高最大値が算出されているものとする。
仮想浸水図作成用内挿関数算出手段３９０は、メモリ３００２に記憶されている仮想ＨＡＮＤ水面高最大値と、その画像座標空間（行番号、列番号）における行番号と、列番号と、に基づいて、仮想浸水図作成用内挿関数を算出する機能を有する。また、算出される仮想浸水図作成用内挿関数をメモリ３００２に記憶させる機能を有する。以下に、仮想浸水図作成用内挿関数を算出する機能の詳細を説明する。ここで、所定の地域が河川の平均の流下方向に対して、直角方向（横断方向）にセグメントに分割されているとする。また、セグメントがＮ個あるとして、それぞれのセグメントで仮想ＨＡＮＤ水面高最大値が算出されているものとする。
【0210】
［仮想浸水図作成用内挿関数を算出する機能（横断方向に分割されている場合）］
１）仮想ＨＡＮＤ水面高最大値の画像座標空間（行番号、列番号）における行番号と、列番号と、仮想ＨＡＮＤ水面高最大値と、が（Ｘ１、Ｙ１、Ｍ１）、…、（ＸＮ、ＹＮ、ＭＮ）の点列で表されるとする。ここで、Ｘ１、…、ＸＮは、ＨＡＮＤモデルの画像座標空間（行番号、列番号）における列番号、Ｙ１、…、ＹＮは、ＨＡＮＤモデルの画像座標空間（行番号、列番号）における行番号、Ｍ１、…、ＭＮは、それぞれのセグメントにおける仮想ＨＡＮＤ水面高最大値とする。
１）仮想ＨＡＮＤ水面高最大値の画像座標空間（行番号、列番号）における行番号と、列番号と、仮想ＨＡＮＤ水面高最大値と、が（Ｘ１、Ｙ１、Ｍ１）、…、（ＸＮ、ＹＮ、ＭＮ）の点列で表されるとする。ここで、Ｘ１、…、ＸＮは、ＨＡＮＤモデルの画像座標空間（行番号、列番号）における列番号、Ｙ１、…、ＹＮは、ＨＡＮＤモデルの画像座標空間（行番号、列番号）における行番号、Ｍ１、…、ＭＮは、それぞれのセグメントにおける仮想ＨＡＮＤ水面高最大値とする。
【0211】
２）次に、（Ｘ１、Ｙ１、Ｍ１）、…、（ＸＮ、ＹＮ、ＭＮ）の点列を仮想浸水図作成用投影面に投影して、（Ｘ１、Ｍ１）、…、（ＸＮ、ＭＮ）の点列を算出する。ここで、仮想浸水図作成用投影面は、ＨＡＮＤモデルの画像座標空間（行番号、列番号）における列番号を横軸、仮想ＨＡＮＤ水面高最大値を縦軸とする面である。
【0212】
３）次に、動径基底関数を用いて、（Ｘ１、Ｍ１）、…、（ＸＮ、ＭＮ）の各点の近傍を通る滑らかな仮想浸水図作成用内挿関数を求める。動径基底関数を用いた内挿関数の算出は、浸水図作成用セグメント判別手段３６４で説明した手法を用いる。
【0213】
［仮想浸水図作成用内挿関数を算出する機能（横断方向に加えて縦断方向に分割されている場合）］
仮想浸水図作成用内挿関数算出手段３９０の仮想浸水図作成用内挿関数を算出する機能は、河川の平均の流下方向に対して、直角方向（横断方向）の分割に加えて、河川の中心線で縦断方向にセグメントに分割されているとしても良い。ここで、セグメントが２Ｎ個あるとして、それぞれのセグメントで仮想ＨＡＮＤ水面高最大値が算出されているものとする。
仮想浸水図作成用内挿関数算出手段３９０の仮想浸水図作成用内挿関数を算出する機能は、河川の平均の流下方向に対して、直角方向（横断方向）の分割に加えて、河川の中心線で縦断方向にセグメントに分割されているとしても良い。ここで、セグメントが２Ｎ個あるとして、それぞれのセグメントで仮想ＨＡＮＤ水面高最大値が算出されているものとする。
【0214】
１）仮想ＨＡＮＤ水面高最大値の画像座標空間（列番号、行番号）における行番号と、列番号と、仮想ＨＡＮＤ水面高最大値と、が（Ｘ１、Ｙ１、Ｍ１）、…、（ＸＮ、ＹＮ、ＭＮ）、（ＸＮ＋１、ＹＮ＋１、ＭＮ＋１）、…、（Ｘ２Ｎ、Ｙ２Ｎ、Ｍ２Ｎ）の点列で表されるとする。ここで、Ｘ１、…、ＸＮは、河川中心線の上側で、ＨＡＮＤモデルの画像座標空間（行番号、列番号）における列番号、ＸＮ＋１、…、Ｘ２Ｎは、河川中心線の下側で、ＨＡＮＤモデルの画像座標空間（行番号、列番号）における列番号、Ｙ１、…、ＹＮは、河川中心線の上側で、ＨＡＮＤモデルの画像座標空間（行番号、列番号）における行番号、ＹＮ＋１、…、Ｙ２Ｎは、河川中心線の下側で、ＨＡＮＤモデルの画像座標空間（行番号、列番号）における行番号、Ｍ１、…、ＭＮは、河川中心線の上側のそれぞれのセグメントにおける仮想ＨＡＮＤ水面高最大値、ＭＮ＋１、…、Ｍ２Ｎは、河川中心線の下側のそれぞれのセグメントにおける仮想ＨＡＮＤ水面高最大値とする。
【0215】
２）次に、動径基底関数を用いて、（Ｘ１、Ｙ１、Ｍ１）、…、（ＸＮ、ＹＮ、ＭＮ）、（ＸＮ＋１、ＹＮ＋１、ＭＮ＋１）、…、（Ｘ２Ｎ、Ｙ２Ｎ、Ｍ２Ｎ）の各点の近傍を通る滑らかな仮想浸水図作成用内挿関数を求める。動径基底関数を用いた内挿関数の算出は、浸水図作成用セグメント判別手段３６４で説明した手法を用いる。
【0216】
≪仮想浸水図作成手段３８の仮想浸水図算出手段３９２≫
仮想浸水図算出手段３９２は、メモリ３００２に記憶されている仮想浸水図作成用内挿関数と、メモリ３００２に記憶されているＨＡＮＤモデルと、に基づいて、仮想浸水図を算出する機能を有する。また、算出する仮想浸水図をメモリ３００２に記憶させる機能を有する。さらに、仮想浸水図の画像座標空間（行番号、列番号）を回転させる機能を有しても良い。以下に、仮想浸水図を算出する機能の詳細を説明する。ここで、所定の地域が河川の平均の流下方向に対して、直角方向（横断方向）にセグメントに分割されているとする。この場合、仮想浸水図作成用内挿関数は、ＨＡＮＤモデルの画像座標空間（行番号、列番号）における列番号を横軸、仮想ＨＡＮＤ水面高最大値を縦軸とする仮想浸水図作成用投影面で定義される。
仮想浸水図算出手段３９２は、メモリ３００２に記憶されている仮想浸水図作成用内挿関数と、メモリ３００２に記憶されているＨＡＮＤモデルと、に基づいて、仮想浸水図を算出する機能を有する。また、算出する仮想浸水図をメモリ３００２に記憶させる機能を有する。さらに、仮想浸水図の画像座標空間（行番号、列番号）を回転させる機能を有しても良い。以下に、仮想浸水図を算出する機能の詳細を説明する。ここで、所定の地域が河川の平均の流下方向に対して、直角方向（横断方向）にセグメントに分割されているとする。この場合、仮想浸水図作成用内挿関数は、ＨＡＮＤモデルの画像座標空間（行番号、列番号）における列番号を横軸、仮想ＨＡＮＤ水面高最大値を縦軸とする仮想浸水図作成用投影面で定義される。
【0217】
［仮想浸水図算出機能（横断方向に分割されている場合）］
１）仮想浸水図作成用内挿関数（j）に基づいて、浸水図作成用仮想ＨＡＮＤ水面高（i, j）を算出する。浸水図作成用仮想ＨＡＮＤ水面高（i, j）は、浸水図作成用仮想ＨＡＮＤ水面高（i, j）＝仮想浸水図作成用内挿関数（j）の右辺から左辺への代入式を用いて算出される。ここで、ｉ、ｊは、ＨＡＮＤモデルの画像座標空間（行番号、列番号）における行番号、列番号である。また、代入式から明らかな通り、浸水図作成用仮想ＨＡＮＤ水面高（i, j）は、列番号ｊにのみ依存し、行番号ｉとは無関係である。
１）仮想浸水図作成用内挿関数（j）に基づいて、浸水図作成用仮想ＨＡＮＤ水面高（i, j）を算出する。浸水図作成用仮想ＨＡＮＤ水面高（i, j）は、浸水図作成用仮想ＨＡＮＤ水面高（i, j）＝仮想浸水図作成用内挿関数（j）の右辺から左辺への代入式を用いて算出される。ここで、ｉ、ｊは、ＨＡＮＤモデルの画像座標空間（行番号、列番号）における行番号、列番号である。また、代入式から明らかな通り、浸水図作成用仮想ＨＡＮＤ水面高（i, j）は、列番号ｊにのみ依存し、行番号ｉとは無関係である。
【0218】
２）次に、１）で算出した浸水図作成用仮想ＨＡＮＤ水面高（i, j）に基づいて、仮想浸水深１（i, j）を算出する。仮想浸水深１（i, j）は、浸水図作成用仮想ＨＡＮＤ水面高（i, j）－ＨＡＮＤ地盤高（i, j）の式を用いて算出される。ここで、ＨＡＮＤ地盤高（i, j）は、画像座標空間（行番号、列番号）の行番号ｉと列番号ｊの位置におけるＨＡＮＤモデルのグリッドセルの値である。
【0219】
３）次に、２）で算出した仮想浸水深１（i, j）に基づいて、仮想浸水深（i, j）を算出する。仮想浸水深１（i, j）が０ｍ以下の場合、浸水無と判別して、仮想浸水深（i, j）を０ｍとする。また、仮想浸水深１（i, j）が０ｍより大きい場合、浸水有と判別して、仮想浸水深１（i, j）を仮想浸水深（i, j）とする。
【0220】
４）次に、３）で算出した仮想浸水深（i, j）をメモリ３００２に記憶させる。
【0221】
［仮想浸水図算出機能（横断方向に加えて縦断方向に分割されている場合）］
以下に、仮想浸水図算出手段３９２の仮想浸水図を算出する機能について、所定の地域を河川の平均の流下方向に対して、直角方向（横断方向）の分割に加えて、河川の中心線で縦断方向に分割する場合について、機能の詳細を説明する。
以下に、仮想浸水図算出手段３９２の仮想浸水図を算出する機能について、所定の地域を河川の平均の流下方向に対して、直角方向（横断方向）の分割に加えて、河川の中心線で縦断方向に分割する場合について、機能の詳細を説明する。
【0222】
１）仮想浸水図作成用内挿関数（i, j）に基づいて、浸水図作成用仮想ＨＡＮＤ水面高（i, j）を算出する。浸水図作成用仮想ＨＡＮＤ水面高（i, j）は、浸水図作成用仮想ＨＡＮＤ水面高（i, j）＝仮想浸水図作成用内挿関数（i, j）の右辺から左辺への代入式を用いて算出される。ここで、ｉ、ｊは、ＨＡＮＤモデルの画像座標空間（行番号、列番号）における行番号、列番号である。
【0223】
２）次に、１）で算出した浸水図作成用仮想ＨＡＮＤ水面高（i, j）に基づいて、仮想浸水深１（i, j）を算出する。仮想浸水深１（i, j）は、浸水図作成用仮想ＨＡＮＤ水面高（i, j）－ＨＡＮＤ地盤高（i, j）の式を用いて算出される。ここで、ＨＡＮＤ地盤高（i, j）は、画像座標空間（行番号、列番号）の行番号ｉと列番号ｊの位置におけるＨＡＮＤモデルのグリッドセルの値である。
【0224】
３）次に、２）で算出した仮想浸水深１（i, j）に基づいて、仮想浸水深（i, j）を算出する。仮想浸水深１（i, j）が０ｍ以下の場合、浸水無と判別して、仮想浸水深（i, j）を０ｍとする。また、仮想浸水深１（i, j）が０ｍより大きい場合、浸水有と判別して、仮想浸水深１（i, j）を仮想浸水深（i, j）とする。
【0225】
４）次に、３）で算出した仮想浸水深（i, j）をメモリ３００２に記憶させる。
【0226】
［仮想浸水図の画像座標空間を回転させる機能］
ＨＡＮＤモデル取得手段３４０、および、既存浸水情報取得手段３８０の説明において、図１１に示すように、河川の流下方向が南北方向や東西方向から傾いている場合、または、河川が蛇行して流下しており、平均の流下方向が南北方向や東西方向から傾いている場合、ＨＡＮＤモデル、および、既存浸水情報の画像座標空間（行番号、列番号）を回転させることが好ましいと説明した。このような場合、仮想浸水深（i, j）の画像座標空間（行番号、列番号）を反対方向に回転させて、元の画像座標空間（行番号、列番号）に戻すことが好ましい。画像座標空間（行番号、列番号）の反対方向への回転は、浸水図算出手段３７０で説明した手法を用いる。
ＨＡＮＤモデル取得手段３４０、および、既存浸水情報取得手段３８０の説明において、図１１に示すように、河川の流下方向が南北方向や東西方向から傾いている場合、または、河川が蛇行して流下しており、平均の流下方向が南北方向や東西方向から傾いている場合、ＨＡＮＤモデル、および、既存浸水情報の画像座標空間（行番号、列番号）を回転させることが好ましいと説明した。このような場合、仮想浸水深（i, j）の画像座標空間（行番号、列番号）を反対方向に回転させて、元の画像座標空間（行番号、列番号）に戻すことが好ましい。画像座標空間（行番号、列番号）の反対方向への回転は、浸水図算出手段３７０で説明した手法を用いる。
【0227】
≪仮想浸水図作成手段３８の評価指標値平均算出手段３９４≫
評価指標値平均算出手段３９４は、メモリ３００２に記憶されている既存浸水情報と、メモリ３００２に記憶されている仮想浸水図と、に基づいて、評価指標値平均を算出する機能を有する。また、算出する評価指標値平均を評価指標値記憶手段４２に記憶させる機能を有する。以下に、評価指標値平均を算出する機能の詳細を説明する。
評価指標値平均算出手段３９４は、メモリ３００２に記憶されている既存浸水情報と、メモリ３００２に記憶されている仮想浸水図と、に基づいて、評価指標値平均を算出する機能を有する。また、算出する評価指標値平均を評価指標値記憶手段４２に記憶させる機能を有する。以下に、評価指標値平均を算出する機能の詳細を説明する。
【0228】
１）ＴＰは、仮想浸水図で浸水有と算出したグリッドセルのうち、既存浸水情報においても浸水有であるグリッドセルの数で算出される。
２）ＦＰは、仮想浸水図で浸水有と算出したグリッドセルのうち、既存浸水情報においては浸水無であるグリッドセルの数で算出される。
３）ＴＮは、仮想浸水図で浸水無と算出したグリッドセルのうち、既存浸水情報においても浸水無であるグリッドセルの数で算出される。
４）ＦＮは、仮想浸水図で浸水無と算出したグリッドセルのうち、既存浸水情報においては浸水有であるグリッドセルの数で算出される。
５）適合率は、ＴＰ／（ＴＰ＋ＦＰ）により算出される。
６）再現率は、ＴＰ／（ＴＰ＋ＦＮ）により算出される。
７）Ｆ値は、２×適合率×再現率／（適合率＋再現率）により算出される。
８）Ｆ値平均は、図２５に示すように、同じ仮想センサ密度と、同じ仮想浸水図作成用セグメント分割数のＦ値の平均により算出される。なお、図２５では、河川中心線での分割の有無ごとにＦ値の平均を算出する場合を例示している。
２）ＦＰは、仮想浸水図で浸水有と算出したグリッドセルのうち、既存浸水情報においては浸水無であるグリッドセルの数で算出される。
３）ＴＮは、仮想浸水図で浸水無と算出したグリッドセルのうち、既存浸水情報においても浸水無であるグリッドセルの数で算出される。
４）ＦＮは、仮想浸水図で浸水無と算出したグリッドセルのうち、既存浸水情報においては浸水有であるグリッドセルの数で算出される。
５）適合率は、ＴＰ／（ＴＰ＋ＦＰ）により算出される。
６）再現率は、ＴＰ／（ＴＰ＋ＦＮ）により算出される。
７）Ｆ値は、２×適合率×再現率／（適合率＋再現率）により算出される。
８）Ｆ値平均は、図２５に示すように、同じ仮想センサ密度と、同じ仮想浸水図作成用セグメント分割数のＦ値の平均により算出される。なお、図２５では、河川中心線での分割の有無ごとにＦ値の平均を算出する場合を例示している。
【0229】
次に、識別用ＩＤ、仮想センサ密度、仮想浸水図作成用セグメント分割数、１）～８）で算出するＴＰ、ＦＰ、ＴＮ、ＦＮ、適合率、再現率、Ｆ値、Ｆ値平均を評価指標値記憶手段４２に記憶させる。
【0230】
≪動的センシング情報記憶手段４０≫
動的センシング情報記憶手段４０は、浸水センサ受信制御手段３２０が受信する浸水有無に関する情報と、ＳＮＳ判別手段３２２が判別する浸水有無に関する情報と、航空写真判別手段３２４が判別する浸水範囲に関する情報と、衛星画像判別手段３２６が判別する浸水範囲に関する情報とを、所定のデータベース管理方式に基づいて記憶する機能を有する。また、動的センシング情報記憶手段４０は、動的センシング情報取得手段３６０によって、動的センシング情報を読みだされる機能を有する。
動的センシング情報記憶手段４０は、浸水センサ受信制御手段３２０が受信する浸水有無に関する情報と、ＳＮＳ判別手段３２２が判別する浸水有無に関する情報と、航空写真判別手段３２４が判別する浸水範囲に関する情報と、衛星画像判別手段３２６が判別する浸水範囲に関する情報とを、所定のデータベース管理方式に基づいて記憶する機能を有する。また、動的センシング情報記憶手段４０は、動的センシング情報取得手段３６０によって、動的センシング情報を読みだされる機能を有する。
【0231】
図１２に例示するように、動的センシング情報が浸水センサに関する情報の場合のデータベーステーブルは、動的センシング情報を識別する識別用ＩＤと、浸水センサを識別するセンサＩＤと、観測日時と、浸水センサ設置場所（緯度、経度）と、浸水センサ設置高と、ＨＡＮＤ地盤高と、浸水の有無と、が記憶される。
【0232】
また、図１３に例示するように、動的センシング情報がＳＮＳに関する情報の場合のデータベーステーブルは、動的センシング情報を識別する識別用ＩＤと、ＳＮＳ投稿を識別するＳＮＳＩＤと、投稿日時と、投稿場所（緯度、経度）と、ＳＮＳ投稿時に添付される画像情報（静止画）と、ＨＡＮＤ地盤高と、浸水の有無と、が記憶される。
【0233】
また、図１４に例示するように、動的センシング情報が航空写真に関する情報の場合のデータベーステーブルは、浸水範囲のポリゴンを識別する識別用ＩＤと、航空写真を識別する航空写真ＩＤと、撮影日時と、撮影場所（緯度、経度）と、撮影される画像情報（静止画）と、浸水範囲のポリゴンの外周線の頂点の緯度と、経度と、が記憶される。浸水範囲のポリゴンの外周線の頂点の数は複数であるため、浸水範囲（外周線の頂点の緯度、経度）の項目は、ＣＳＶ形式（カンマ区切り形式）で記憶されても良い。
【0234】
また、図１５に例示するように、動的センシング情報が衛星画像に関する情報の場合のデータベーステーブルは、浸水範囲のポリゴンを識別する識別用ＩＤと、衛星画像を識別する衛星画像ＩＤと、観測日時と、観測場所（緯度、経度）と、観測される衛星画像（ＳＡＲ画像）と、浸水範囲のポリゴンの外周線の頂点の緯度と、経度と、が記憶される。浸水範囲のポリゴンの外周線の頂点の数は複数であるため、浸水範囲（外周線の頂点の緯度、経度）の項目は、ＣＳＶ形式（カンマ区切り形式）で記憶されても良い。
【0235】
≪評価指標値記憶手段４２≫
評価指標値記憶手段４２は、評価指標値平均算出手段３９４が算出する評価指標値平均を、所定のデータベース管理方式に基づいて記憶する機能を有する。また、評価指標値記憶手段４２は、浸水図作成用セグメント判別手段３６４によって、評価指標値平均を読みだされる機能を有する。図２５に例示するように、評価指標値平均のデータベーステーブルは、評価指標値平均を識別するための識別用ＩＤと、仮想センサ密度と、仮想浸水図作成用セグメント分割数と、ＴＰと、ＦＰと、ＴＮと、ＦＮと、適合率と、再現率と、Ｆ値と、Ｆ値平均と、が記憶される。
評価指標値記憶手段４２は、評価指標値平均算出手段３９４が算出する評価指標値平均を、所定のデータベース管理方式に基づいて記憶する機能を有する。また、評価指標値記憶手段４２は、浸水図作成用セグメント判別手段３６４によって、評価指標値平均を読みだされる機能を有する。図２５に例示するように、評価指標値平均のデータベーステーブルは、評価指標値平均を識別するための識別用ＩＤと、仮想センサ密度と、仮想浸水図作成用セグメント分割数と、ＴＰと、ＦＰと、ＴＮと、ＦＮと、適合率と、再現率と、Ｆ値と、Ｆ値平均と、が記憶される。
【0236】
≪浸水図記憶手段４４≫
浸水図記憶手段４４は、浸水図算出手段３７０が算出する浸水図と、タイル画像と、をストレージ装置３００３に記憶する機能を有する。また、浸水図記憶手段４４は、浸水図送信制御手段４６によって、タイル画像を読みだされる機能を有する。ここで、浸水図は、ＧｅｏＴＩＦＦ形式のファイルとしてストレージ装置３００３に記憶されても良いし、座標参照系、境界ボックスといったメタデータと、グリッドセルの浸水深とが所定のデータベース管理方式に基づいて記憶されても良い。また、タイル画像は、ストレージ装置３００３のディレクトリ、一例として、「／17／114460／」に、一例として、「52432.png」のファイル名で記憶される。ここで、「17」「114460」「52432」は、ＸＹＺ方式におけるズームレベルＺ、タイル座標Ｘ、タイル座標Ｙの値である。このＸＹＺ方式は、ウェブサーバとウェブブラウザとの通信で地図情報を効率的に配信するために用いられる公知の技術である。
浸水図記憶手段４４は、浸水図算出手段３７０が算出する浸水図と、タイル画像と、をストレージ装置３００３に記憶する機能を有する。また、浸水図記憶手段４４は、浸水図送信制御手段４６によって、タイル画像を読みだされる機能を有する。ここで、浸水図は、ＧｅｏＴＩＦＦ形式のファイルとしてストレージ装置３００３に記憶されても良いし、座標参照系、境界ボックスといったメタデータと、グリッドセルの浸水深とが所定のデータベース管理方式に基づいて記憶されても良い。また、タイル画像は、ストレージ装置３００３のディレクトリ、一例として、「／17／114460／」に、一例として、「52432.png」のファイル名で記憶される。ここで、「17」「114460」「52432」は、ＸＹＺ方式におけるズームレベルＺ、タイル座標Ｘ、タイル座標Ｙの値である。このＸＹＺ方式は、ウェブサーバとウェブブラウザとの通信で地図情報を効率的に配信するために用いられる公知の技術である。
【0237】
≪浸水図送信制御手段４６≫
浸水図送信制御手段４６は、通信ネットワーク９０を介して、端末装置２０のウェブブラウザからの送信要求を受信する機能を有する。また、受信する送信要求に応じて、浸水図記憶手段４４に記憶されているタイル画像を読み込んで、メモリ３００２に記憶させる機能を有する。さらに、メモリ３００２に記憶されているタイル画像を、通信ネットワーク９０を介して、端末装置２０のウェブブラウザに送信する機能を有する。浸水図送信制御手段４６は、ウェブサーバと呼ばれるコンピュータプログラムであっても良いし、ウェブサーバとウェブサーバと連携するコンピュータプログラムの組み合わせであっても良い。
浸水図送信制御手段４６は、通信ネットワーク９０を介して、端末装置２０のウェブブラウザからの送信要求を受信する機能を有する。また、受信する送信要求に応じて、浸水図記憶手段４４に記憶されているタイル画像を読み込んで、メモリ３００２に記憶させる機能を有する。さらに、メモリ３００２に記憶されているタイル画像を、通信ネットワーク９０を介して、端末装置２０のウェブブラウザに送信する機能を有する。浸水図送信制御手段４６は、ウェブサーバと呼ばれるコンピュータプログラムであっても良いし、ウェブサーバとウェブサーバと連携するコンピュータプログラムの組み合わせであっても良い。
【0238】
≪≪浸水図作成のフローチャートの一例≫≫
ここで、本実施の形態の浸水図作成の動作の一例を、図２６のフローチャートを参照しながら、以下に説明する。
ここで、本実施の形態の浸水図作成の動作の一例を、図２６のフローチャートを参照しながら、以下に説明する。
【0239】
定期的にプログラムを実行するためのプログラム、一例として、ｃｒｏｎの指示に基づいて、サーバ装置３０の演算部３００１は、浸水図の作成処理を開始する。ここで、ｃｒｏｎとは、ＵＮＩＸ（登録商標）やＬｉｎｕｘ（登録商標）のデーモンプログラムの一つで、指定の日時に特定のプログラムを起動するものである。
【0240】
その後、サーバ装置３０の演算部３００１は、ＨＡＮＤモデルの取得処理を実行する（ＳＴ１１）。このステップＳＴ１１において、サーバ装置３０の演算部３００１は、ストレージ装置３００３に記憶されているＨＡＮＤモデルを取得する。これにより、ＨＡＮＤモデルがメモリ３００２に記憶される。
【0241】
また、図１２に示すように、河川の流下方向が南北方向や東西方向から傾いている場合、または、河川が蛇行して流下しており、平均の流下方向が南北方向や東西方向から傾いている場合、ＨＡＮＤモデルの画像座標空間（行番号、列番号）を回転するようにしても良い。その後、ステップＳＴ１２に移行する。
【0242】
ステップＳＴ１２では、サーバ装置３０の演算部３００１は、動的センシング情報の取得処理を実行する。このステップＳＴ１２において、サーバ装置３０の演算部３００１は、動的センシング情報記憶手段４０に記憶されている動的センシング情報を取得する。また、サーバ装置３０の演算部３００１は、動的センシング情報に基づいて、実測センサ密度を算出する。これにより、動的センシング情報がメモリ３００２に記憶される。また、実測センサ密度がメモリ３００２に記憶される。その後、ステップＳＴ１３に移行する。
【0243】
ステップＳＴ１３では、サーバ装置３０の演算部３００１は、実測ＨＡＮＤ水面高の算出処理を実行する。このステップＳＴ１３において、動的センシング情報が浸水センサに関する情報の場合、サーバ装置３０の演算部３００１は、浸水センサ設置場所のＨＡＮＤ地盤高に浸水センサ設置高を加えて、実測ＨＡＮＤ水面高とする。また、動的センシング情報がＳＮＳに関する情報の場合、サーバ装置３０の演算部３００１は、ＳＮＳ投稿場所のＨＡＮＤ地盤高を実測ＨＡＮＤ水面高とする。また、動的センシング情報が航空写真に関する情報の場合、サーバ装置３０の演算部３００１は、航空写真から判別された浸水範囲内のＨＡＮＤ地盤高を実測ＨＡＮＤ水面高とする。また、動的センシング情報が衛星画像に関する情報の場合、サーバ装置３０の演算部３００１は、衛星画像から判別された浸水範囲内のＨＡＮＤ地盤高を実測ＨＡＮＤ水面高とする。これにより、実測ＨＡＮＤ水面高がメモリ３００２に記憶される。その後、ステップＳＴ１４に移行する。
【0244】
ステップＳＴ１４では、サーバ装置３０の演算部３００１は、動的センシング情報リストの終了判定を実行する。このステップＳＴ１４において、動的センシング情報が１件の場合（ＳＴ１４でＹＥＳ）、ステップＳＴ１５に移行する。ステップＳＴ１４において、動的センシング情報が複数件の場合、最後の動的センシング情報であれば（ＳＴ１４でＹＥＳ）、ステップＳＴ１５に移行する。ステップＳＴ１４において、動的センシング情報が複数件の場合、最後の動的センシング情報でなければ（ＳＴ１４でＮＯ）、ステップＳＴ１３に戻り、最後の動的センシング情報になるまで、ステップＳＴ１３～ＳＴ１４が繰り返される。
【0245】
ステップＳＴ１５では、サーバ装置３０の演算部３００１は、浸水図作成用セグメント分割数の算出処理を実行する。このステップＳＴ１５において、サーバ装置３０の演算部３００１は、ステップＳＴ１２で算出した実測センサ密度と、評価指標値記憶手段４２に記憶されている評価指標値平均と、に基づいて、浸水図作成用セグメント分割数を算出する。これにより、浸水図作成用セグメント分割数がメモリ３００２に記憶される。その後、ステップＳＴ１６に移行する。
【0246】
ステップＳＴ１６では、サーバ装置３０の演算部３００１は、セグメントリストの設定処理を実行する。このステップＳＴ１６において、サーバ装置３０の演算部３００１は、ステップＳＴ１１で取得したＨＡＮＤモデルと、ステップＳＴ１５で算出した浸水図作成用セグメント分割数と、に基づいて、所定の地域を複数のセグメントに分割して、セグメントリストを設定する。これにより、セグメントリストがメモリ３００２に記憶される。その後、ステップＳＴ１７に移行する。
【0247】
ステップＳＴ１７では、サーバ装置３０の演算部３００１は、実測ＨＡＮＤ水面高最大値の算出処理を実行する。このステップＳＴ１７において、サーバ装置３０の演算部３００１は、ステップＳＴ１６で設定したセグメントリストと、ステップＳＴ１３～ＳＴ１４で算出した実測ＨＡＮＤ水面高と、に基づいて、セグメントリストの中から選択されたセグメントにおける実測ＨＡＮＤ水面高最大値を算出して、実測ＨＡＮＤ水面高最大値のリストに追加する。これにより、実測ＨＡＮＤ水面高最大値のリストがメモリ３００２に記憶される。その後、ステップＳＴ１８に移行する。
【0248】
ステップＳＴ１８では、サーバ装置３０の演算部３００１は、セグメントリストの終了判定を実行する。このステップＳＴ１８において、セグメントリストの最後のセグメントであれば（ＳＴ１８でＹＥＳ）、ステップＳＴ１９に移行する。ステップＳＴ１８において、セグメントリストの最後のセグメントでなければ（ＳＴ１８でＮＯ）、ステップＳＴ１７に戻り、セグメントリストの最後のセグメントになるまで、ステップＳＴ１７～ＳＴ１８が繰り返される。
【0249】
ステップＳＴ１９では、サーバ装置３０の演算部３００１は、浸水図作成用内挿関数の算出処理を実行する。このステップＳＴ１９において、サーバ装置３０の演算部３００１は、ステップＳＴ１７～ＳＴ１８で算出した実測ＨＡＮＤ水面高最大値のリストと、その画像座標空間（行番号、列番号）における行番号と、列番号と、に基づいて、浸水図作成用内挿関数を算出する。これにより、浸水図作成用内挿関数がメモリ３００２に記憶される。その後、ステップＳＴ２０に移行する。
【0250】
ステップＳＴ２０では、サーバ装置３０の演算部３００１は、浸水図の算出処理を実行する。このステップＳＴ２０において、サーバ装置３０の演算部３００１は、ステップＳＴ１１で取得したＨＡＮＤモデルと、ステップＳＴ１９で算出した浸水図作成用内挿関数と、に基づいて、浸水図を算出する。また、サーバ装置３０の演算部３００１は、ステップＳＴ２０で算出した浸水図に基づいて、Ｗｅｂアプリケーションでの利用に適したタイル画像を算出する。これにより、浸水図が浸水図記憶手段４４に記憶される。また、タイル画像がストレージ装置３００３に記憶される。
【0251】
その後、浸水図作成の動作が完了する。
【0252】
≪≪仮想浸水図作成のフローチャートの一例≫≫
続いて、本実施の形態の仮想浸水図作成の動作の一例を、図２７のフローチャートを参照しながら、以下に説明する。
続いて、本実施の形態の仮想浸水図作成の動作の一例を、図２７のフローチャートを参照しながら、以下に説明する。
【0253】
サーバ装置３０の入力部３００６を経由したユーザからの指示に基づいて、サーバ装置３０の演算部３００１は、仮想浸水図の作成処理を開始する。
【0254】
その後、サーバ装置３０の演算部３００１は、ＨＡＮＤモデルの取得処理を実行する（ＳＴ３１）。このステップＳＴ３１において、サーバ装置３０の演算部３００１は、ストレージ装置３００３に記憶されているＨＡＮＤモデルを取得する。これにより、ＨＡＮＤモデルがメモリ３００２に記憶される。
【0255】
また、図１２に示すように、河川の流下方向が南北方向や東西方向から傾いている場合、または、河川が蛇行して流下しており、平均の流下方向が南北方向や東西方向から傾いている場合、ＨＡＮＤモデルの画像座標空間（行番号、列番号）を回転するようにしても良い。その後、ステップＳＴ３２に移行する。
【0256】
ステップＳＴ３２では、サーバ装置３０の演算部３００１は、既存浸水情報の取得処理を実行する。このステップＳＴ３２において、サーバ装置３０の演算部３００１は、ストレージ装置３００３に記憶されている既存浸水情報を取得する。これにより、既存浸水情報がメモリ３００２に記憶される。
【0257】
また、図１２に示すように、河川の流下方向が南北方向や東西方向から傾いている場合、または、河川が蛇行して流下しており、平均の流下方向が南北方向や東西方向から傾いている場合、既存浸水情報の画像座標空間（行番号、列番号）を回転するようにしても良い。その後、ステップＳＴ３３に移行する。
【0258】
ステップＳＴ３３では、サーバ装置３０の演算部３００１は、仮想浸水図作成条件リストの設定処理を実行する。このステップＳＴ３３において、サーバ装置は、仮想浸水図作成用セグメント分割数のリストと、仮想浸水センサ数のリストと、仮想浸水センサのランダムな配置の繰り返し数と、を設定する。ここで、仮想浸水図作成用セグメント分割数のリストとは、一例として、２、３、４、５、６、７、８、９、１０といった正の整数のリストのことである。また、仮想浸水センサ数のリストとは、一例として、１０、２０、３０、４０、５０、６０、７０、８０、９０、１００といった正の整数のリストのことである。さらに、仮想浸水センサのランダムな配置の繰り返し数とは、一例として、１０といった正の整数のことである。これにより、仮想浸水図作成用セグメント分割数のリストと、仮想浸水センサ数のリストと、仮想浸水センサのランダムな配置の繰り返し数と、がメモリ３００２に記憶される。その後、ステップＳＴ３４に移行する。
【0259】
ステップＳＴ３４では、サーバ装置３０の演算部３００１は、仮想動的センシング情報の生成処理を実行する。このステップＳＴ３４において、サーバ装置３０の演算部３００１は、ステップＳＴ３２で取得した既存浸水情報と、ステップＳＴ３３で設定した仮想浸水センサ数のリストと、緯度の乱数と、経度の乱数と、に基づいて、仮想動的センシング情報を算出する。また、サーバ装置３０の演算部３００１は、ステップＳＴ３４で算出した仮想動的センシング情報に基づいて、仮想センサ密度を算出する。これにより、仮想動的センシング情報がメモリ３００２に記憶される。また、仮想センサ密度がメモリ３００２に記憶される。その後、ステップＳＴ３５に移行する。
【0260】
ステップＳＴ３５では、サーバ装置３０の演算部３００１は、仮想ＨＡＮＤ水面高の算出処理を実行する。このステップＳＴ３５において、サーバ装置３０の演算部３００１は、仮想浸水センサ設置場所のＨＡＮＤ地盤高を仮想ＨＡＮＤ水面高とする。これにより、仮想ＨＡＮＤ水面高がメモリ３００２に記憶される。その後、ステップＳＴ３６に移行する。
【0261】
ステップＳＴ３６において、仮想動的センシング情報が１件の場合（ＳＴ３６でＹＥＳ）、ステップＳＴ３７に移行する。ステップＳＴ３６において、仮想動的センシング情報が複数件の場合、最後の仮想動的センシング情報であれば（ＳＴ３６でＹＥＳ）、ステップＳＴ３７に移行する。ステップＳＴ３６において、仮想動的センシング情報が複数件の場合、最後の仮想動的センシング情報でなければ（ＳＴ３６でＮＯ）、ステップＳＴ３５に戻り、最後の仮想動的センシング情報になるまで、ステップＳＴ３５～ＳＴ３６が繰り返される。
【0262】
ステップＳＴ３７では、サーバ装置３０の演算部３００１は、セグメントリストの設定処理を実行する。このステップＳＴ３７において、サーバ装置３０の演算部３００１は、ステップＳＴ３１で取得したＨＡＮＤモデルと、ステップＳＴ３３で設定した仮想浸水図作成用セグメント分割数のリストの中から選択された仮想浸水図作成用セグメント分割数と、に基づいて、所定の地域を複数のセグメントに分割して、セグメントリストを設定する。これにより、セグメントリストがメモリ３００２に記憶される。その後、ステップＳＴ３８に移行する。
【0263】
ステップＳＴ３８では、サーバ装置３０の演算部３００１は、仮想ＨＡＮＤ水面高最大値の算出処理を実行する。このステップＳＴ３８において、サーバ装置３０の演算部３００１は、ステップＳＴ３７で設定したセグメントリストと、ステップＳＴ３５～ＳＴ３６で算出した仮想ＨＡＮＤ水面高と、に基づいて、セグメントリストの中から選択されたセグメントにおける仮想ＨＡＮＤ水面高最大値を算出して、仮想ＨＡＮＤ水面高最大値のリストに追加する。これにより、仮想ＨＡＮＤ水面高最大値のリストがメモリ３００２に記憶される。その後、ステップＳＴ３９に移行する。
【0264】
ステップＳＴ３９において、セグメントリストの最後のセグメントであれば（ＳＴ３９でＹＥＳ）、ステップＳＴ４０に移行する。ステップＳＴ３９において、セグメントリストの最後のセグメントでなければ（ＳＴ３９でＮＯ）、ステップＳＴ３８に戻り、セグメントリストの最後のセグメントになるまで、ステップＳＴ３８～ＳＴ３９が繰り返される。
【0265】
ステップＳＴ４０では、サーバ装置３０の演算部３００１は、仮想浸水図作成用内挿関数の算出処理を実行する。このステップＳＴ４０において、サーバ装置３０の演算部３００１は、ステップＳＴ３８～ＳＴ３９で算出した仮想ＨＡＮＤ水面高最大値のリストと、その画像座標空間（行番号、列番号）における行番号と、列番号と、に基づいて、仮想浸水図作成用内挿関数を算出する。これにより、仮想浸水図作成用内挿関数がメモリ３００２に記憶される。その後、ステップＳＴ４１に移行する。
【0266】
ステップＳＴ４１では、サーバ装置３０の演算部３００１は、仮想浸水図の算出処理を実行する。このステップＳＴ４１において、サーバ装置３０の演算部３００１は、ステップＳＴ３１で取得したＨＡＮＤモデルと、ステップＳＴ４０で算出した仮想浸水図作成用内挿関数と、に基づいて、仮想浸水図を算出する。これにより、仮想浸水図がメモリ３００２に記憶される。その後、ステップＳＴ４２に移行する。
【0267】
ステップＳＴ４２では、サーバ装置３０の演算部３００１は、評価指標値平均の算出処理を実行する。このステップＳＴ４２において、サーバ装置３０の演算部３００１は、ステップＳＴ３２で取得した既存浸水情報と、ステップＳＴ４１で算出した仮想浸水図と、に基づいて、評価指標値平均を算出する。これにより、評価指標値平均が評価指標値記憶手段４２に記憶される。その後、ステップＳＴ４３に移行する。
【0268】
ステップＳＴ４３では、サーバ装置３０の演算部３００１は、仮想浸水図作成条件リストの終了判定を実行する。このステップＳＴ４３において、仮想浸水図作成用セグメント分割数のリストの最後の仮想浸水図作成用セグメント分割数であり、かつ、仮想浸水センサ数のリストの最後の仮想浸水センサ数であり、かつ、仮想浸水センサのランダムな配置の繰り返し数に到達していれば（ＳＴ４３でＹＥＳ）、仮想浸水図作成の動作が完了する。ステップＳＴ４３において、仮想浸水図作成用セグメント分割数のリストの最後の仮想浸水図作成用セグメント分割数でなければ、または、仮想浸水センサ数のリストの最後の仮想浸水センサ数でなければ、または、仮想浸水センサのランダムな配置の繰り返し数に到達していなければ（ＳＴ４３でＮＯ）、ステップＳＴ３４に戻り、最後の仮想浸水図作成用セグメント分割数、かつ、最後の仮想浸水センサ数、かつ、仮想浸水センサのランダムな配置の繰り返し数に到達するまで、ステップＳＴ３４～ＳＴ４３が繰り返される。
【0269】
≪≪付記≫≫
上述の実施形態に関する特徴について付記する。
上述の実施形態に関する特徴について付記する。
【0270】
情報処理装置は、動的センシング情報記憶手段と、浸水図記憶手段と、動的センシング情報取得手段と、ＨＡＮＤモデル取得手段と、実測ＨＡＮＤ水面高算出手段と、浸水図作成用セグメント判別手段と、実測ＨＡＮＤ水面高最大値算出手段と、浸水図作成用内挿関数算出手段と、浸水図算出手段と、を備えている。
【0271】
（ａ）本構成において、動的センシング情報記憶手段は、浸水センサに関する識別用ＩＤ、センサＩＤ、観測日時、浸水センサ設置場所（緯度、経度）、浸水センサ設置高、浸水有無のデータが対応付けられた動的センシング情報を記憶する。
（ｂ）本構成において、浸水図記憶手段は、浸水図算出手段で算出される浸水図のデータを記憶する。
（ｃ）本構成において、動的センシング情報取得手段は、動的センシング情報記憶手段から、浸水センサに関する識別用ＩＤ、センサＩＤ、観測日時、浸水センサ設置場所（緯度、経度）、浸水センサ設置高、浸水有無を含む動的センシング情報を取得する。
（ｄ）本構成において、ＨＡＮＤモデル取得手段は、ストレージ装置から、ＨＡＮＤモデルのデータと、河川中心線のデータと、を取得する。実施例では、河川中心線のデータは、国土地理院によって公開される国土数値情報の河川データを使用する。また、ＨＡＮＤモデルのデータは、国土地理院によって公開される基盤地図情報のデータに基づいて、非特許文献１の技術を用いて算出する。
（ｅ）本構成において、実測ＨＡＮＤ水面高算出手段は、動的センシング情報に含まれる浸水センサ設置高のデータと、ＨＡＮＤモデルに含まれるＨＡＮＤ地盤高のデータと、に基づいて、浸水センサ設置場所（緯度、経度）の浸水センサ設置高に、浸水センサ設置場所（緯度、経度）のＨＡＮＤ地盤高を加算して、浸水センサ設置場所（緯度、経度）の実測ＨＡＮＤ水面高のデータを算出する。
（ｆ）本構成において、浸水図作成用セグメント判別手段は、所定の浸水図作成用セグメント分割数のデータに基づいて、所定の地域を河川の平均の流下方向に対して、直角方向（横断方向）に分割したセグメントのデータを算出する。また、所定の河川中心線での分割有無のデータと、河川中心線のデータと、に基づいて、その必要がある場合には、所定の地域を河川の中心線で縦断方向にさらに分割したセグメントのデータを算出する。
（ｇ）本構成において、実測ＨＡＮＤ水面高最大値算出手段は、浸水センサ設置場所（緯度、経度）の実測ＨＡＮＤ水面高のデータと、セグメントのデータと、に基づいて、それぞれのセグメントにおける実測ＨＡＮＤ水面高の最大値のデータを算出する。
（ｈ）本構成において、浸水図作成用内挿関数算出手段は、動径基底関数による内挿技術を用いて、それぞれのセグメントで、実測ＨＡＮＤ水面高が最大となった浸水センサ設置場所（緯度、経度）のデータと、実測ＨＡＮＤ水面高最大値のデータと、に基づいて、浸水図作成用内挿関数のデータを算出する。ここで、浸水図作成用内挿関数は、動径基底関数の重み付き線形結合で表される。
（ｉ）本構成において、浸水図算出手段は、浸水図作成用内挿関数のデータと、ＨＡＮＤモデルに含まれるＨＡＮＤ地盤高のデータと、に基づいて、それぞれの緯度、経度の浸水図作成用内挿関数から、それぞれの緯度、経度のＨＡＮＤ地盤高を減算して、それぞれの緯度、経度の浸水深のデータを算出する。
（ｊ）本構成において、浸水図算出手段は、それぞれの緯度、経度の浸水深のデータに基づいて、所定の地域全体の浸水図のデータを算出して、当該浸水図のデータを浸水図記憶手段に記憶させる。
（ｂ）本構成において、浸水図記憶手段は、浸水図算出手段で算出される浸水図のデータを記憶する。
（ｃ）本構成において、動的センシング情報取得手段は、動的センシング情報記憶手段から、浸水センサに関する識別用ＩＤ、センサＩＤ、観測日時、浸水センサ設置場所（緯度、経度）、浸水センサ設置高、浸水有無を含む動的センシング情報を取得する。
（ｄ）本構成において、ＨＡＮＤモデル取得手段は、ストレージ装置から、ＨＡＮＤモデルのデータと、河川中心線のデータと、を取得する。実施例では、河川中心線のデータは、国土地理院によって公開される国土数値情報の河川データを使用する。また、ＨＡＮＤモデルのデータは、国土地理院によって公開される基盤地図情報のデータに基づいて、非特許文献１の技術を用いて算出する。
（ｅ）本構成において、実測ＨＡＮＤ水面高算出手段は、動的センシング情報に含まれる浸水センサ設置高のデータと、ＨＡＮＤモデルに含まれるＨＡＮＤ地盤高のデータと、に基づいて、浸水センサ設置場所（緯度、経度）の浸水センサ設置高に、浸水センサ設置場所（緯度、経度）のＨＡＮＤ地盤高を加算して、浸水センサ設置場所（緯度、経度）の実測ＨＡＮＤ水面高のデータを算出する。
（ｆ）本構成において、浸水図作成用セグメント判別手段は、所定の浸水図作成用セグメント分割数のデータに基づいて、所定の地域を河川の平均の流下方向に対して、直角方向（横断方向）に分割したセグメントのデータを算出する。また、所定の河川中心線での分割有無のデータと、河川中心線のデータと、に基づいて、その必要がある場合には、所定の地域を河川の中心線で縦断方向にさらに分割したセグメントのデータを算出する。
（ｇ）本構成において、実測ＨＡＮＤ水面高最大値算出手段は、浸水センサ設置場所（緯度、経度）の実測ＨＡＮＤ水面高のデータと、セグメントのデータと、に基づいて、それぞれのセグメントにおける実測ＨＡＮＤ水面高の最大値のデータを算出する。
（ｈ）本構成において、浸水図作成用内挿関数算出手段は、動径基底関数による内挿技術を用いて、それぞれのセグメントで、実測ＨＡＮＤ水面高が最大となった浸水センサ設置場所（緯度、経度）のデータと、実測ＨＡＮＤ水面高最大値のデータと、に基づいて、浸水図作成用内挿関数のデータを算出する。ここで、浸水図作成用内挿関数は、動径基底関数の重み付き線形結合で表される。
（ｉ）本構成において、浸水図算出手段は、浸水図作成用内挿関数のデータと、ＨＡＮＤモデルに含まれるＨＡＮＤ地盤高のデータと、に基づいて、それぞれの緯度、経度の浸水図作成用内挿関数から、それぞれの緯度、経度のＨＡＮＤ地盤高を減算して、それぞれの緯度、経度の浸水深のデータを算出する。
（ｊ）本構成において、浸水図算出手段は、それぞれの緯度、経度の浸水深のデータに基づいて、所定の地域全体の浸水図のデータを算出して、当該浸水図のデータを浸水図記憶手段に記憶させる。
【0272】
以上のように、本構成では、それぞれのセグメントにおいて、実測ＨＡＮＤ水面高の最大値を算出して、動径基底関数による内挿技術を用いて浸水図作成用内挿関数を算出しているため、浸水深が深くなりやすい低地等で、かつ、浸水センサ設置高が小さい浸水センサ付近で、水面高、および、浸水深が過小となることを防止できる。また、ＨＡＮＤ地盤高を用いて実測ＨＡＮＤ水面高を算出しているため、河川の流下方向の地盤勾配が取り除かれるため、所定の地域に、一つもしくは複数の浸水センサが分散して設置されている場合にも、実測ＨＡＮＤ水面高の大小関係を比較することができるようになる。これにより、本構成では、所定の地域において、地理座標空間のそれぞれの緯度、経度における水面高、および、浸水深の精度が向上し、浸水センサを採用した情報処理装置においても、高精度な浸水図のデータを算出できるという作用効果を奏する。
【0273】
２）上記の１）の構成において、本願発明の情報処理装置は、評価指標値記憶手段と、既存浸水情報取得手段と、仮想浸水図作成条件設定手段と、仮想動的センシング情報生成手段と、仮想ＨＡＮＤ水面高算出手段と、仮想ＨＡＮＤ水面高最大値算出手段と、仮想浸水図作成用内挿関数算出手段と、仮想浸水図算出手段と、評価指標値平均算出手段と、をさらに備えていることが好ましい。
【0274】
（ａ）本構成において、評価指標値記憶手段は、評価指標値に関する識別用ＩＤ、仮想センサ密度、仮想浸水図作成用セグメント分割数、河川中心線での分割有無、ＴＰ、ＦＰ、ＴＮ、ＦＮ、適合率、再現率、Ｆ値、Ｆ値平均が対応付けられた評価指標値平均のデータを記憶する。
（ｂ）本構成において、既存浸水情報取得手段は、ストレージ装置から、既存浸水情報を取得する。ここで、既存浸水情報は、国土地理院によって公開される想定最大規模の洪水浸水想定区域図のデータであっても良いし、国土地理院によって公開される計画規模の洪水浸水想定区域図のデータであっても良いし、過去の洪水実績から作成された浸水図のデータであっても良いし、２次元移流拡散方程式といった偏微分方程式を解くことによって算出された浸水図のデータであっても良い。
（ｃ）本構成において、仮想浸水図作成条件設定手段は、仮想浸水図作成用セグメント分割数のリストを設定する。また、仮想浸水図作成条件設定手段は、仮想浸水センサ数のリストを設定する。さらに、仮想浸水図作成条件設定手段は、仮想浸水センサのランダムな配置の繰り返し数を設定する。これらに加えて、河川中心線での分割有無のリストを設定する。
（ｄ）本構成において、仮想動的センシング情報生成手段は、既存浸水情報と、仮想浸水センサ数のリストと、に基づいて、仮想動的センシング情報を算出する。ここで、仮想動的センシング情報とは、仮想動的センシング情報を識別する識別用ＩＤ、仮想浸水センサ設置場所（緯度、経度）、浸水有無が対応付けられたデータのことである。また、仮想浸水センサ設置場所（緯度、経度）は、仮想浸水センサ数分、サーバ装置の演算部によって算出される乱数を用いて算出する。さらに、仮想浸水センサ設置場所（緯度、経度）は、既存浸水情報の浸水範囲に含まれるように算出する。
（ｅ）本構成において、仮想動的センシング情報生成手段は、仮想動的センシング情報と、浸水想定区域の面積のデータと、に基づいて、仮想センサ密度のデータを算出する。
（ｆ）本構成において、仮想ＨＡＮＤ水面高算出手段は、仮想動的センシング情報に含まれる仮想浸水センサ設置場所（緯度、経度）のデータと、ＨＡＮＤモデルに含まれるＨＡＮＤ地盤高のデータとに基づいて、仮想浸水センサ設置場所（緯度、経度）のＨＡＮＤ地盤高を、仮想浸水センサ設置場所（緯度、経度）の仮想ＨＡＮＤ水面高のデータとする。
（ｇ）本構成において、仮想ＨＡＮＤ水面高最大値算出手段は、ＨＡＮＤモデルのデータと、仮想浸水図作成用セグメント分割数のリストと、に基づいて、所定の地域を、河川の平均の流下方向に対して、直角方向（横断方向）に分割したセグメントのデータを算出する。また、河川中心線での分割有無のリストに基づいて、その必要がある場合には、河川の中心線で縦断方向にさらに分割したセグメントのデータを算出する。
（ｈ）本構成において、仮想ＨＡＮＤ水面高最大値算出手段は、仮想浸水センサ設置場所（緯度、経度）の仮想ＨＡＮＤ水面高のデータと、セグメントのデータと、に基づいて、それぞれのセグメントにおける仮想ＨＡＮＤ水面高の最大値のデータを算出する。
（ｉ）本構成において、仮想浸水図作成用内挿関数算出手段は、動径基底関数による内挿技術を用いて、それぞれのセグメントで、仮想ＨＡＮＤ水面高が最大となった仮想浸水センサ設置場所（緯度、経度）のデータと、仮想ＨＡＮＤ水面高最大値のデータと、に基づいて、仮想浸水図作成用内挿関数のデータを算出する。ここで、仮想浸水図作成用内挿関数は、動径基底関数の重み付き線形結合で表される。
（ｊ）本構成において、仮想浸水図算出手段は、仮想浸水図作成用内挿関数のデータと、ＨＡＮＤモデルに含まれるＨＡＮＤ地盤高のデータと、に基づいて、それぞれの緯度、経度の仮想浸水図作成用内挿関数から、それぞれの緯度、経度のＨＡＮＤ地盤高を減算して、それぞれの緯度、経度の仮想浸水深のデータを算出する。
（ｋ）本構成において、仮想浸水図算出手段は、それぞれの緯度、経度の仮想浸水深のデータに基づいて、所定の地域全体の仮想浸水図のデータを算出する。
（ｌ）本構成において、評価指標値平均算出手段は、既存浸水情報と、仮想浸水図のデータと、に基づいて、ＴＰ、ＦＰ、ＴＮ、ＦＮ、適合率、再現率、Ｆ値、Ｆ値平均のデータを算出して、識別用ＩＤ、仮想センサ密度、仮想浸水図作成用セグメント分割数、河川中心線での分割有無のデータを対応付けて、評価指標値記憶手段に記憶させる。
（ｍ）仮想浸水図作成用セグメント分割数のリスト、仮想浸水センサ数のリスト、仮想浸水センサのランダムな配置の繰り返し数、河川中心線での分割有無のリストが最後の値でない場合には、（ｄ）に戻って、仮想動的センシング情報、仮想センサ密度のデータ、仮想ＨＡＮＤ水面高のデータ、セグメントのデータ、仮想ＨＡＮＤ水面高最大値のデータ、仮想浸水図作成用内挿関数のデータ、仮想浸水深のデータ、仮想浸水図のデータ、評価指標値平均のデータの算出を繰り返す。
（ｎ）本構成において、動的センシング情報取得手段は、動的センシング情報と、所定の地域の浸水想定区域の面積と、に基づいて、実測センサ密度のデータを算出する。
（ｏ）本構成において、浸水図作成用セグメント判別手段は、実測センサ密度のデータと、評価指標値平均のデータと、に基づいて、Ｆ値平均が最大となる浸水図作成用セグメント分割数を判別する。また、評価指標値平均のデータに基づいて、所定の地域を、河川の平均の流下方向に対して、直角方向（横断方向）の分割に加えて、河川中心線での分割の必要性を判別する。河川中心での分割の必要性は、Ｆｄｉｖｉｄｅ≧Ｆｎｏｔｄｉｖｉｄｅの場合、分割すると判別する。また、Ｆｄｉｖｉｄｅ＜Ｆｎｏｔｄｉｖｉｄｅの場合、分割しないと判別する。ここで、Ｆｄｉｖｉｄｅは、当該浸水図作成用セグメント分割数において、河川中心線での分割有の場合のＦ値平均のことである。また、Ｆｎｏｔｄｉｖｉｄｅは、当該浸水図作成用セグメント分割数において、河川中心線での分割無の場合のＦ値平均のことである。
（ｐ）本構成において、浸水図作成用セグメント判別手段は、判別結果の浸水図作成用セグメント分割数のデータに基づいて、所定の地域を河川の平均の流下方向に対して、直角方向（横断方向）に分割したセグメントのデータを算出する。また、判別結果の河川中心線での分割の必要性と、河川中心線のデータと、に基づいて、その必要がある場合には、所定の地域を河川の中心線で縦断方向にさらに分割したセグメントのデータを算出する。
（ｂ）本構成において、既存浸水情報取得手段は、ストレージ装置から、既存浸水情報を取得する。ここで、既存浸水情報は、国土地理院によって公開される想定最大規模の洪水浸水想定区域図のデータであっても良いし、国土地理院によって公開される計画規模の洪水浸水想定区域図のデータであっても良いし、過去の洪水実績から作成された浸水図のデータであっても良いし、２次元移流拡散方程式といった偏微分方程式を解くことによって算出された浸水図のデータであっても良い。
（ｃ）本構成において、仮想浸水図作成条件設定手段は、仮想浸水図作成用セグメント分割数のリストを設定する。また、仮想浸水図作成条件設定手段は、仮想浸水センサ数のリストを設定する。さらに、仮想浸水図作成条件設定手段は、仮想浸水センサのランダムな配置の繰り返し数を設定する。これらに加えて、河川中心線での分割有無のリストを設定する。
（ｄ）本構成において、仮想動的センシング情報生成手段は、既存浸水情報と、仮想浸水センサ数のリストと、に基づいて、仮想動的センシング情報を算出する。ここで、仮想動的センシング情報とは、仮想動的センシング情報を識別する識別用ＩＤ、仮想浸水センサ設置場所（緯度、経度）、浸水有無が対応付けられたデータのことである。また、仮想浸水センサ設置場所（緯度、経度）は、仮想浸水センサ数分、サーバ装置の演算部によって算出される乱数を用いて算出する。さらに、仮想浸水センサ設置場所（緯度、経度）は、既存浸水情報の浸水範囲に含まれるように算出する。
（ｅ）本構成において、仮想動的センシング情報生成手段は、仮想動的センシング情報と、浸水想定区域の面積のデータと、に基づいて、仮想センサ密度のデータを算出する。
（ｆ）本構成において、仮想ＨＡＮＤ水面高算出手段は、仮想動的センシング情報に含まれる仮想浸水センサ設置場所（緯度、経度）のデータと、ＨＡＮＤモデルに含まれるＨＡＮＤ地盤高のデータとに基づいて、仮想浸水センサ設置場所（緯度、経度）のＨＡＮＤ地盤高を、仮想浸水センサ設置場所（緯度、経度）の仮想ＨＡＮＤ水面高のデータとする。
（ｇ）本構成において、仮想ＨＡＮＤ水面高最大値算出手段は、ＨＡＮＤモデルのデータと、仮想浸水図作成用セグメント分割数のリストと、に基づいて、所定の地域を、河川の平均の流下方向に対して、直角方向（横断方向）に分割したセグメントのデータを算出する。また、河川中心線での分割有無のリストに基づいて、その必要がある場合には、河川の中心線で縦断方向にさらに分割したセグメントのデータを算出する。
（ｈ）本構成において、仮想ＨＡＮＤ水面高最大値算出手段は、仮想浸水センサ設置場所（緯度、経度）の仮想ＨＡＮＤ水面高のデータと、セグメントのデータと、に基づいて、それぞれのセグメントにおける仮想ＨＡＮＤ水面高の最大値のデータを算出する。
（ｉ）本構成において、仮想浸水図作成用内挿関数算出手段は、動径基底関数による内挿技術を用いて、それぞれのセグメントで、仮想ＨＡＮＤ水面高が最大となった仮想浸水センサ設置場所（緯度、経度）のデータと、仮想ＨＡＮＤ水面高最大値のデータと、に基づいて、仮想浸水図作成用内挿関数のデータを算出する。ここで、仮想浸水図作成用内挿関数は、動径基底関数の重み付き線形結合で表される。
（ｊ）本構成において、仮想浸水図算出手段は、仮想浸水図作成用内挿関数のデータと、ＨＡＮＤモデルに含まれるＨＡＮＤ地盤高のデータと、に基づいて、それぞれの緯度、経度の仮想浸水図作成用内挿関数から、それぞれの緯度、経度のＨＡＮＤ地盤高を減算して、それぞれの緯度、経度の仮想浸水深のデータを算出する。
（ｋ）本構成において、仮想浸水図算出手段は、それぞれの緯度、経度の仮想浸水深のデータに基づいて、所定の地域全体の仮想浸水図のデータを算出する。
（ｌ）本構成において、評価指標値平均算出手段は、既存浸水情報と、仮想浸水図のデータと、に基づいて、ＴＰ、ＦＰ、ＴＮ、ＦＮ、適合率、再現率、Ｆ値、Ｆ値平均のデータを算出して、識別用ＩＤ、仮想センサ密度、仮想浸水図作成用セグメント分割数、河川中心線での分割有無のデータを対応付けて、評価指標値記憶手段に記憶させる。
（ｍ）仮想浸水図作成用セグメント分割数のリスト、仮想浸水センサ数のリスト、仮想浸水センサのランダムな配置の繰り返し数、河川中心線での分割有無のリストが最後の値でない場合には、（ｄ）に戻って、仮想動的センシング情報、仮想センサ密度のデータ、仮想ＨＡＮＤ水面高のデータ、セグメントのデータ、仮想ＨＡＮＤ水面高最大値のデータ、仮想浸水図作成用内挿関数のデータ、仮想浸水深のデータ、仮想浸水図のデータ、評価指標値平均のデータの算出を繰り返す。
（ｎ）本構成において、動的センシング情報取得手段は、動的センシング情報と、所定の地域の浸水想定区域の面積と、に基づいて、実測センサ密度のデータを算出する。
（ｏ）本構成において、浸水図作成用セグメント判別手段は、実測センサ密度のデータと、評価指標値平均のデータと、に基づいて、Ｆ値平均が最大となる浸水図作成用セグメント分割数を判別する。また、評価指標値平均のデータに基づいて、所定の地域を、河川の平均の流下方向に対して、直角方向（横断方向）の分割に加えて、河川中心線での分割の必要性を判別する。河川中心での分割の必要性は、Ｆｄｉｖｉｄｅ≧Ｆｎｏｔｄｉｖｉｄｅの場合、分割すると判別する。また、Ｆｄｉｖｉｄｅ＜Ｆｎｏｔｄｉｖｉｄｅの場合、分割しないと判別する。ここで、Ｆｄｉｖｉｄｅは、当該浸水図作成用セグメント分割数において、河川中心線での分割有の場合のＦ値平均のことである。また、Ｆｎｏｔｄｉｖｉｄｅは、当該浸水図作成用セグメント分割数において、河川中心線での分割無の場合のＦ値平均のことである。
（ｐ）本構成において、浸水図作成用セグメント判別手段は、判別結果の浸水図作成用セグメント分割数のデータに基づいて、所定の地域を河川の平均の流下方向に対して、直角方向（横断方向）に分割したセグメントのデータを算出する。また、判別結果の河川中心線での分割の必要性と、河川中心線のデータと、に基づいて、その必要がある場合には、所定の地域を河川の中心線で縦断方向にさらに分割したセグメントのデータを算出する。
【0275】
以上のように、本構成では、実測センサ密度のデータと、評価指標値平均のデータと、を用いて、Ｆ値平均が最大となる浸水図作成用セグメント分割数を算出しているため、最適な浸水図作成用セグメント分割数が自動的に判別される。また、評価指標値平均のデータを用いて、所定の地域を河川の中心線で縦断方向に分割することの必要性を判別しているため、精度向上に寄与しない不必要なセグメント分割により、セグメント当たりの浸水センサ数が不必要に低下することを防止できる。これにより、本構成では、所定の地域において、地理空間座標のそれぞれの緯度、経度における水面高、および、浸水深の精度が向上し、浸水センサを採用した情報処理装置においても、高精度な浸水図のデータを算出できるという作用効果を奏する。
【0276】
３）上記の２）の構成において、動的センシング情報記憶手段は、ＳＮＳに関するデータをさらに記憶することが好ましい。ここで、ＳＮＳに関するデータとは、ＳＮＳ投稿を識別するＳＮＳＩＤ、投稿日時、投稿場所（緯度、経度）、ＳＮＳ投稿時に添付される画像情報（静止画）、浸水の有無のデータのことである。
【0277】
以上のように、本構成では、上記の２）の構成と比較して実測センサ密度が大きくなるため、浸水センサと、ＳＮＳ画像（静止画）と、を採用した情報処理装置においても、高精度な浸水図のデータを算出できるという作用効果を奏する。
【0278】
４）上記の３）の構成において、動的センシング情報記憶手段は、航空写真に関するデータをさらに記憶することが好ましい。ここで、航空写真に関するデータとは、浸水範囲のポリゴンを識別する識別用ＩＤ、航空写真を識別する航空写真ＩＤ、撮影日時、撮影場所（緯度、経度）、撮影される画像情報（静止画）、浸水範囲（外周線の頂点の緯度、経度）のことである。
【0279】
以上のように、本構成では、上記の３）の構成と比較して実測センサ密度が大きくなるため、浸水センサと、ＳＮＳ画像（静止画）と、航空写真（静止画）と、を採用した情報処理装置においても、高精度な浸水図のデータを算出できるという作用効果を奏する。
【0280】
５）上記の４）の構成において、動的センシング情報記憶手段は、衛星画像に関するデータをさらに記憶することが好ましい。ここで、衛星画像に関するデータとは、浸水範囲のポリゴンを識別する識別用ＩＤ、衛星画像を識別する衛星画像ＩＤ、観測日時、観測場所（緯度、経度）、観測される衛星画像（ＳＡＲ画像）、浸水範囲（外周線の頂点の緯度、経度）のことである。
【0281】
以上のように、本構成では、上記の４）の構成と比較して実測センサ密度が大きくなるため、浸水センサと、ＳＮＳ画像（静止画）と、航空写真（静止画）と、衛星画像（ＳＡＲ画像）と、を採用した情報処理装置においても、高精度な浸水図のデータを算出できるという作用効果を奏する。
【0282】
６）上記の５）の構成において、本願発明の情報処理装置は、浸水図補正手段をさらに備えていることが好ましい。
【0283】
（ａ）本構成において、浸水図補正手段は、動的センシング情報において浸水有となっているにも関わらず、浸水図のデータにおいて浸水無となっているデータを判別する。
（ｂ）本構成において、浸水図補正手段は、判別結果のデータに基づいて、その必要がある場合には、当該浸水センサ設置場所（緯度、経度）のデータと、当該浸水センサ設置場所（緯度、経度）の実測ＨＡＮＤ水面高のデータを実測ＨＡＮＤ水面高最大値のリストに追加して、補正された浸水図のデータを算出して、補正された浸水図のデータを浸水図記憶手段に記憶させる。
（ｂ）本構成において、浸水図補正手段は、判別結果のデータに基づいて、その必要がある場合には、当該浸水センサ設置場所（緯度、経度）のデータと、当該浸水センサ設置場所（緯度、経度）の実測ＨＡＮＤ水面高のデータを実測ＨＡＮＤ水面高最大値のリストに追加して、補正された浸水図のデータを算出して、補正された浸水図のデータを浸水図記憶手段に記憶させる。
【0284】
以上のように、本構成では、動的センシング情報において浸水有となっているにも関わらず、浸水図のデータにおいて浸水無となっているデータを用いることができるようになるため、浸水センサと、ＳＮＳ画像（静止画）と、航空写真（静止画）と、衛星画像（ＳＡＲ画像）と、を採用した情報処理装置においても、高精度な浸水図のデータを算出できるという作用効果を奏する。
【0285】
７）上記の６）の構成において、本願発明の情報処理装置は、異常値検出手段をさらに備えていることが好ましい。
【0286】
（ａ）本構成において、異常値検出手段は、あるセグメントにおいて、実測ＨＡＮＤ水面高が小さい浸水センサが浸水無にもかかわらず、これよりも実測ＨＡＮＤ水面高が大きい浸水センサが浸水有の場合に、どちらかの浸水センサのデータが異常値の可能性があると判別する。
（ｂ）本構成において、異常値検出手段は、異常値の可能性がある浸水センサについて、浸水センサの個数を算出して、多数決により、どちらの浸水センサのデータが異常であるか判別する。
（ｃ）本構成において、異常値検出手段は、判別結果のデータに基づいて、その必要がある場合には、当該データを実測ＨＡＮＤ水面高のデータから取り除いて、補正された浸水図のデータを算出して、補正された浸水図のデータを浸水図記憶手段に記憶させる。
（ｂ）本構成において、異常値検出手段は、異常値の可能性がある浸水センサについて、浸水センサの個数を算出して、多数決により、どちらの浸水センサのデータが異常であるか判別する。
（ｃ）本構成において、異常値検出手段は、判別結果のデータに基づいて、その必要がある場合には、当該データを実測ＨＡＮＤ水面高のデータから取り除いて、補正された浸水図のデータを算出して、補正された浸水図のデータを浸水図記憶手段に記憶させる。
【0287】
以上のように、本構成では、浸水センサにおいて、泥の付着といった現象によって、浸水無にも関わらず浸水有といった異常値を取り除くことができるため、浸水センサと、ＳＮＳ画像（静止画）と、航空写真（静止画）と、衛星画像（ＳＡＲ画像）と、を採用した情報処理装置においても、高精度な浸水図のデータを算出できるという作用効果を奏する。
【符号の説明】
【0288】
１…情報処理装置
１０…浸水センサ
１１…ＳＮＳ
１２…航空機
１３…人工衛星
２０…端末装置
３０…サーバ装置
３２…センシング情報受信判別手段
３４…共通処理手段
３６…浸水図作成手段
３８…仮想浸水図作成手段
４０…動的センシング情報記憶手段
４２…評価指標値記憶手段
４４…浸水図記憶手段
４６…浸水図送信制御手段
９０…通信ネットワーク
３２０…浸水センサ受信制御手段
３２２…ＳＮＳ判別手段
３２４…航空写真判別手段
３２６…衛星画像判別手段
３４０…ＨＡＮＤモデル取得手段
３６０…動的センシング情報取得手段
３６２…実測ＨＡＮＤ水面高算出手段
３６４…浸水図作成用セグメント判別手段
３６６…実測ＨＡＮＤ水面高最大値算出手段
３６８…浸水図作成用内挿関数算出手段
３７０…浸水図算出手段
３７２…浸水図補正手段
３７４…異常値検出手段
３８０…既存浸水情報取得手段
３８２…仮想浸水図作成条件設定手段
３８４…仮想動的センシング情報生成手段
３８６…仮想ＨＡＮＤ水面高算出手段
３８８…仮想ＨＡＮＤ水面高最大値算出手段
３９０…仮想浸水図作成用内挿関数算出手段
３９２…仮想浸水図算出手段
３９４…評価指標値平均算出手段
２００１…演算部
２００２…メモリ
２００３…ストレージ装置
２００４…通信部
２００５…表示部
２００６…入力部
３００１…演算部
３００２…メモリ
３００３…ストレージ装置
３００４…通信部
３００５…表示部
３００６…入力部
１０…浸水センサ
１１…ＳＮＳ
１２…航空機
１３…人工衛星
２０…端末装置
３０…サーバ装置
３２…センシング情報受信判別手段
３４…共通処理手段
３６…浸水図作成手段
３８…仮想浸水図作成手段
４０…動的センシング情報記憶手段
４２…評価指標値記憶手段
４４…浸水図記憶手段
４６…浸水図送信制御手段
９０…通信ネットワーク
３２０…浸水センサ受信制御手段
３２２…ＳＮＳ判別手段
３２４…航空写真判別手段
３２６…衛星画像判別手段
３４０…ＨＡＮＤモデル取得手段
３６０…動的センシング情報取得手段
３６２…実測ＨＡＮＤ水面高算出手段
３６４…浸水図作成用セグメント判別手段
３６６…実測ＨＡＮＤ水面高最大値算出手段
３６８…浸水図作成用内挿関数算出手段
３７０…浸水図算出手段
３７２…浸水図補正手段
３７４…異常値検出手段
３８０…既存浸水情報取得手段
３８２…仮想浸水図作成条件設定手段
３８４…仮想動的センシング情報生成手段
３８６…仮想ＨＡＮＤ水面高算出手段
３８８…仮想ＨＡＮＤ水面高最大値算出手段
３９０…仮想浸水図作成用内挿関数算出手段
３９２…仮想浸水図算出手段
３９４…評価指標値平均算出手段
２００１…演算部
２００２…メモリ
２００３…ストレージ装置
２００４…通信部
２００５…表示部
２００６…入力部
３００１…演算部
３００２…メモリ
３００３…ストレージ装置
３００４…通信部
３００５…表示部
３００６…入力部
【要約】
【課題】浸水センサ、ＳＮＳ画像、航空写真、衛星画像等から取得可能な浸水に関する情報を採用し、高精度な浸水図のデータを算出する。
【解決手段】河川を含む評価対象領域の浸水図を作成する情報処理装置であって、最近傍排水地点との相対的な高低差であるＨＡＮＤ地盤高を、グリッドセルの値とするＨＡＮＤモデルを取得し、Ｘ軸方向が河川の流下方向となるよう回転させるＨＡＮＤモデル取得手段と、ＨＡＮＤモデルと浸水に関する情報を含む動的センシング情報に基づいて、浸水図を作成する浸水図作成手段を備え、浸水図作成手段は、実測ＨＡＮＤ水面高算出手段と、浸水図作成用セグメント判別手段と、実測ＨＡＮＤ水面高最大値算出手段と、浸水図作成用内挿関数算出手段と、浸水図算出手段と、を備える。
【選択図】図８
【解決手段】河川を含む評価対象領域の浸水図を作成する情報処理装置であって、最近傍排水地点との相対的な高低差であるＨＡＮＤ地盤高を、グリッドセルの値とするＨＡＮＤモデルを取得し、Ｘ軸方向が河川の流下方向となるよう回転させるＨＡＮＤモデル取得手段と、ＨＡＮＤモデルと浸水に関する情報を含む動的センシング情報に基づいて、浸水図を作成する浸水図作成手段を備え、浸水図作成手段は、実測ＨＡＮＤ水面高算出手段と、浸水図作成用セグメント判別手段と、実測ＨＡＮＤ水面高最大値算出手段と、浸水図作成用内挿関数算出手段と、浸水図算出手段と、を備える。
【選択図】図８
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】
【図18】
【図19】
【図20】
【図21】
【図22】
【図23】
【図24】
【図25】
【図26】
【図27】
【図28】
