Wael M. Elsadek 研究室

主宰者：Wael M. Elsadek
東京工業大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、洪水災害の発生リスクを地理情報システム（GIS）を用いて予測・評価する研究に取り組んでいます。対象とするのは、降水量が多い地域や乾燥・半乾燥地域の流域における急激な洪水現象です。これらの地域では洪水の危険性が高い一方で、観測データが不足していることが課題となっています。 研究では、衛星画像から得られる地形・植生・都市化などの空間情報と、流域の地形的特性（勾配や排水密度、地形指数など）を組み合わせて分析しています。機械学習手法（ランダムフォレストなど）や意思決定支援モデル（階層分析法など）を適用し、これらの複数の要因から洪水リスク分布図を作成しています。検証には、実際に洪水が発生した地点のデータを用いて、予測精度を評価しています。 複数の地域（エジプト、日本など）での事例研究を通じて、異なる手法の精度比較や降水データの補正方法の開発を行っています。これらの成果は、洪水被害のリスク低減や都市計画・防災対策の意思決定に活用されることを目指しています。

※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。

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