近年、地球温暖化などの影響で台風などの暴風雨の規模が大きくなっており、それによる被害もまた増加し拡大している。特に、森林の主な被害として倒木が挙げられ、それにより森林の生態系機能にも影響を与えており、経済的損失にもなり得ることがある。そこで本研究では、台風のような強風による森林の被害に注目し、衛星画像を用いて、全地球などの広域での倒木の被害状況の推定を目指している。
　倒木被害の推定方法については、本研究では森林における倒木の割合で判断する。まずは、衛星画像データを用いて、倒木割合の判断をする手法の開発を試みている。判断手法として、画像解析手法として近年目覚ましい発展を遂げている畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network: CNN）を用いた。CNNは教師データを使って機械学習を行い、その画像から倒木の有無を判断させて、森林の倒木被害を算出する。教師データとなる衛星画像はLandsat 8で撮影されたデータから立木と倒木の画像の切り抜きを行った。そして、本研究では、これらの教師データから作成されたCNNによる倒木の正誤率の確認、また画像ピクセルによる学習への影響を評価した。