Last Updated :2023/09/05

大学院先進理工系科学研究科 准教授



  • 2004年04月01日, 2007年09月30日, 東京工業大学, 都市地震工学センター, 21世紀COE研究員(PD)
  • 2007年10月01日, 2012年10月15日, 東京工業大学, 大学院総合理工学研究科人間環境システム専攻, 助教
  • 2012年10月16日, 2020年03月31日, 広島大学, 大学院工学研究科, 准教授
  • 2020年04月01日, 広島大学, 大学院先進理工系科学研究科, 准教授
  • 2021年, 放送大学, 非常勤講師
  • 2021年, 九州大学, 人文社会科学系, 非常勤講師


  • 東京工業大学, 総合理工学研究科, 人間環境システム専攻, 日本, 2001年04月, 2004年03月
  • 東京工業大学, 総合理工学研究科, 人間環境システム専攻, 日本, 1999年04月, 2001年03月
  • 東京工業大学, 工学部, 建築学科, 日本, 1995年04月, 1999年03月


  • 博士(工学) (東京工業大学)
  • 修士(工学) (東京工業大学)


  • 【学士課程】 工学部 : 第四類(建設・環境系) : 建築プログラム
  • 【博士課程前期】 先進理工系科学研究科 : 先進理工系科学専攻 : 建築学プログラム
  • 【博士課程後期】 先進理工系科学研究科 : 先進理工系科学専攻 : 建築学プログラム


  • 複合領域 / 社会・安全システム科学 / 自然災害科学・防災学


  • 地震工学
  • 空間データ解析
  • リモートセンシング



  1. 2023年, 教養教育, 2ターム, 安全な社会環境の構築をめざして
  2. 2023年, 学部専門, 1ターム, 工学プログラミング基礎
  3. 2023年, 学部専門, 2ターム, 建築一般構造
  4. 2023年, 学部専門, セメスター(後期), 建築設計製図II
  5. 2023年, 学部専門, 4ターム, 建築物振動論
  6. 2023年, 学部専門, 1ターム, 建築防災
  7. 2023年, 学部専門, 4ターム, 建築倫理
  8. 2023年, 修士課程・博士課程前期, 1ターム, 建築学特別演習A
  9. 2023年, 修士課程・博士課程前期, 2ターム, 建築学特別演習A
  10. 2023年, 修士課程・博士課程前期, 3ターム, 建築学特別演習B
  11. 2023年, 修士課程・博士課程前期, 4ターム, 建築学特別演習B
  12. 2023年, 修士課程・博士課程前期, 年度, 建築学特別研究
  13. 2023年, 修士課程・博士課程前期, 3ターム, 建築構造物振動特論
  14. 2023年, 修士課程・博士課程前期, 2ターム, 建築都市地震工学特論
  15. 2023年, 博士課程・博士課程後期, 年度, 建築学特別研究
  16. 2023年, 博士課程・博士課程後期, 年度, 建築学特別研究



  1. Assessment of Site Amplification Factors in Southern Lima, Peru Based on Microtremor H/V Spectral Ratios and Deep Neural Network, Journal of Disaster Research, 18巻, 4号, pp. 298-307, 20230601
  2. Revising the 2007 Peru Earthquake Damage Monitoring Using Machine Learning Models and Satellite Imagery, Journal of Disaster Research, 18巻, 4号, pp. 379-387, 20230601
  3. ★, Empirical estimation based on remote sensing images of insured typhoon-induced economic losses from building damage, International Journal of Disaster Risk Reduction, 20220929
  4. UAV Observations for Soil Volume Estimation of Debris, IGARSS 2022 -IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 20220717
  5. Detection of Flash Flood Inundated Areas Using Relative Difference in NDVI from Sentinel-2 Images: A Case Study of the August 2020 Event in Charikar, Afghanistan, Remote Sensing, 14巻, 15号, pp. 3647-3647, 20220729
  6. ★, Deep-Neural-Network-Based Estimation of Site Amplification Factor from Microtremor H/V Spectral Ratio, Bulletin of the Seismological Society of America, 112巻, 3号, pp. 1630-1646, 20220405
  7. ユーイング円盤記録式強震計による1923年関東地震の記象の解析 その2 地震計の特性の検討に基づく地動の推定, 日本地震工学会論文集, 22巻, 1号, pp. 16-35, 20220301
  8. Development of Building Inventory Data in Ulaanbaatar, Mongolia for Seismic Loss Estimation, ISPRS International Journal of Geo-Information, 11巻, 1号, pp. 26-26, 20211230
  9. 土石流高さに注目した数値解析に基づく木造家屋の倒壊危険度評価, 地域安全学会論文集, 39巻, pp. 61-68, 20211031
  10. Urban Flood Mapping of the July 2020 Kyushu, Japan Heavy Rain Based on Interferometric Coherence of Sentinel-1 Images, Proceedings of International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 20211012
  11. Detection and Volume Estimation of Large-Scale Landslide in Abe Barek, Afghanistan Using Nonlinear Mapping of DEMs, Proceedings of International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 20211012
  12. ユーイング円盤記録式強震計による1923年関東地震の記象の解析 その1 那須による原記象のトレース図の再解釈, 日本地震工学会論文集, 21巻, 4号, pp. 49-64, 20210831
  13. Learning from multimodal and multitemporal earth observation data for building damage mapping, ISPRS JOURNAL OF PHOTOGRAMMETRY AND REMOTE SENSING, 175巻, pp. 132-143, 20210501
  14. Volumetric analysis of the landslide in Abe Barek, Afghanistan based on nonlinear mapping of stereo satellite imagery-derived DEMs, Remote Sensing, 13巻, 3号, pp. 446, 20210127
  15. 2018年7月豪雨災害における広島県での土石流による被害地域と土砂災害警戒区域の空間分析, 地域安全学会論文集, 37号, pp. 11-19, 20201031
  16. ★, Deep Learning-based Identification of Collapsed, Non-collapsed and Blue Tarp-Covered Buildings from Post-disaster Aerial Image, Remote Sensing, 12巻, 12号, pp. 1924, 20200614
  17. A Semiautomatic Pixel-Object Method for Detecting Landslides Using Multitemporal ALOS-2 Intensity Images, REMOTE SENSING, 12巻, 3号, pp. 561, 20200201
  18. Breaking the Limits of Remote Sensing by Simulation and Deep Learning for Flood and Debris Flow Mapping, IEEE Transactions of Geoscience and Remote Sensing, 2020
  19. Estimation of Site Response during the 2016 Chauk, Myanmar Earthquake based on Microtremor-derived S-wave Velocity Structures, Soil Dynamics and Earthquake Engineering, 126巻, pp. 105781, 20190801
  20. Site Effect Assessment in Ulaanbaatar, Mongolia through Inversion Analysis of Microtremor H/V Spectral Ratios, GEOSCIENCES, 9巻, 5号, pp. 228, 20190517
  21. ★, Fusion Analysis of Optical Satellite Images and Digital Elevation Model for Quantifying Volume in Debris Flow Disaster, REMOTE SENSING, 11巻, 9号, pp. 1096, 20190501
  22. Empirical Models for Surface- and Body-Wave Amplifications of Response Spectra in the Bogota Basin, Colombia, BULLETIN OF THE SEISMOLOGICAL SOCIETY OF AMERICA, 109巻, 3号, pp. 987-1004, 20190430
  23. 数値標高モデルによる経験的な土石流氾濫域の予測手法の都市域に対する適用性の検討, 地域安全学会論文集, 31巻, pp. 309-318, 201711
  24. 地盤増幅特性,レシーバーファンクションおよびレイリー波位相速度の同時逆解析によるS波速度構造モデルの推定, 日本地震工学会論文集, 17巻, 5号, pp. 78-95, 201711
  25. 常時微動による地盤分類とそれに基づく強震時の地盤特性に関する予備的分析, 日本建築学会構造系論文集, 81巻, 723号, pp. 843-850, 201605
  26. 兵庫県南部地震後の被害地震での推計震度分布図に基づく激震動の出現面積, 日本地震工学論文集, 16巻, 2号, pp. 64-73, 201602
  27. ★, Building Damage Assessment Using High-Resolution Satellite SAR Images of the 2010 Haiti Earthquake, Earthquake Spectra, 32巻, 1号, pp. 591-610, 2016
  28. 撮影方向の異なる高分解能SAR画像を用いた建物被害の検出精度の向上に関する研究, 日本地震工学会論文集, 15巻, 7号, pp. 390-403, 201512
  29. 非線形写像法による航空レーザ測量データの幾何補正とそれに基づく2014年広島豪雨災害での崩壊土砂量の推定, 地域安全学会論文集, 27号, pp. 283-291, 201511
  30. Soil Volume Estimation in Debris Flow Areas Using LiDAR Data in the 2014 Hiroshima, Japan Rainstorm, Proceedings of SPIE Remote Sensing, 9644巻, pp. 9644-21, 201510
  31. 長周期地震動による超高層住宅での室内被害評価 -扉や引出しの開閉を考慮した冷蔵庫の地震時挙動-, 日本建築学会構造系論文集, 707巻, pp. 189-196, 201501
  32. Development of Building Inventory Data and Earthquake Damage Estimation in Lima, Peru for Future Earthquakes, Journal of Disaster Research, 9巻, 6号, pp. 1032-1041, 201412
  33. 地震観測記録に基づく丘陵造成地での地盤増幅度と盛土厚さの関係, 地域安全学会論文集, 24巻, pp. 33-41, 201411
  34. ★, 地震記録から抽出された地盤増幅特性とレシーバーファンクションの同時逆解析によるS波速度構造モデルの推定, 日本地震工学会論文集, 14巻, 5号, pp. 31-49, 201411
  35. Evaluation of Site Effects on Strong-Motion Records in Concepcion during the 2010 Maule, Chile, Earthquake, BULLETIN OF THE SEISMOLOGICAL SOCIETY OF AMERICA, 104巻, 5号, pp. 2503-2511, 2014
  36. Implication of Mw 9.0 Tohoku-oki Japan Earthquake for Ground Motion Scaling with Source, Path, and Site Parameters, Earthquake Spectra, 29巻, S1号, pp. S1-S21, 201303
  37. ★, Detection of Building Damage Areas of the 2006 Central Java, Indonesia Earthquake through Digital Analysis of Optical Satellite Images, Earthquake Spectra, 29巻, 2号, pp. 453-473, 2013
  38. Extraction of Urban Information for Seismic Hazard and Risk Assessment in Lima, Peru Using Satellite Imagery, Journal of Disaster Research, 8巻, 2号, pp. 328-345, 2013
  39. Evaluation of Building Damage and Tsunami Inundation based on Satellite Images and GIS Data Following the 2010 Chile Earthquake, Earthquake Spectra, 28巻, S1号, pp. S165-S178, 2012
  40. Strong Motion Records of the 2011 Tohoku Earthquake and Its Attenuation Characteristics, Journal of Disaster Research, 7巻, 6号, pp. 695-700, 2012
  41. ★, 2010 年ハイチ地震における被害地域検出のための高分解能衛星画像のテクスチャ解析, 日本地震工学会論文集, 12巻, 6号, pp. 695-700, 2012
  42. 津波ハザードマップ改善のための表示情報に関する基礎的検討, 地域安全学会論文集, 18巻, pp. 251-257, 2012
  43. 2011年東北地方太平洋沖地震(Mw9.0)の本震記録と余震記録を用いた首都圏およびその周辺地域に於ける長周期地震動の特性, 日本地震工学会論文集, 12巻, 5号, pp. 102-116, 2012
  44. 巨大地震の強震動特性に関する予備的解析, 構造工学論文集, 58B巻, pp. 139-144, 2012
  45. 市民指向のWeb版地震ハザード・リスクマップの作成と効果の評価, 地域安全学会論文集, 15巻, pp. 365-372, 2011
  46. 兵庫県南部地震以降の被害地震データに基づく建物被害関数の検討, 日本地震工学会論文集, 11巻, 4号, pp. 34-47, 2011
  47. 高分解能衛星画像と数値標高モデルを用いた広域での地形・地盤分類メッシュマップの細密化, 地域安全学会論文集, 14巻, pp. 57-66, 2011
  48. 人工衛星光学センサ画像の目視判読による2008年中国四川地震での北川県南東部の建物被害分布, 日本地震工学会論文集, 10巻, 3号, pp. 377-385, 2010
  49. 高分解能SAR画像による2008年岩手・宮城内陸地震での斜面崩壊域の抽出, 日本地震工学会論文集, 10巻, 3号, pp. 44-57, 2010
  50. 1968年十勝沖地震の八戸港湾での強震記録の再数値化, 日本地震工学会論文集, 10巻, 2号, pp. 12-21, 2010
  51. 2010年チリ地震に関する広域被害分析に向けたGISの構築, 土木学会論文集A1, 66巻, 1号, pp. 377-385, 2010
  52. 高解像度衛星画像と数値標高モデルを用いた地形・地盤分類メッシュマップ細密化手法の改良, 地域安全学会論文集, 11巻, pp. 61-68, 2009
  53. 統計的グリーン関数法で評価した地殻内地震の応答スペクトルのバラツキ, 日本地震工学会論文集, 9巻, 1号, pp. 128-142, 2009
  54. 首都圏における微動アレイ観測による堆積層のS波速度構造の推定, 東京大学地震研究所彙報, 84巻, pp. 241-249, 2009
  55. ★, Earthquake Damage Estimation in Metro Manila, Philippines Based on Seismic Performance of Buildings Evaluated by Local Experts’ Judgments, Soil Dynamics and Earthquake Engineering,, 28巻, 10-11号, pp. 764-777, 2008
  56. 横浜市高密度強震計ネットワークの記録に基づく地盤増幅度と地盤の平均S 波速度との関係, 日本地震工学会論文集, 8巻, 3号, pp. 19-30, 2008
  57. Field Survey of Tsunami Effects in Sri Lanka due to the Sumatra-Andaman Earthquake of December 26, 2004, Pure and Applied Geophysics, 164巻, 2-3号, pp. 395-411, 2007
  58. 数値標高モデルと衛星画像を用いた地形・地盤分類メッシュマップの細密化の検討, 地域安全学会論文集, 9巻, pp. 121-129, 2007
  59. 超高層建物におけるオフィス内の家具群の地震時挙動シミュレーション, 日本建築学会構造系論文集, 620巻, pp. 43-50, 2007
  60. 高分解能衛星画像と数値標高モデルを用いた2004年新潟県中越地震での斜面崩壊地の検出, 日本地震工学会論文集, 7巻, 5号, pp. 1-14, 2007
  61. Field Survey of the Tsunami Caused by the Sumatra-Andaman Earthquake of December 26, 2004 and the Restoration of Impacted Inland Water Bodies in Sri Lanka, Journal of Disaster Research, 1巻, 1号, pp. 123-130, 20060801
  62. ★, Updating GIS Building Inventory Data Using High-Resolution Satellite Images for Earthquake Damage Assessment: Application to Metro Manila, Philippines, Earthquake Spectra, 22巻, 1号, pp. 151-168, 2006
  63. 強震記録から推定したK-NET,JMA小千谷における表層地盤の非線形性状, 日本建築学会構造系論文集, 600巻, pp. 43-49, 2006
  64. 高解像度数値標高モデルを用いた都市域での急傾斜地崩壊危険箇所の抽出手法, 地域安全学会論文集, 7巻, pp. 299-306, 2005
  65. 発展途上国における地震被害予測のための建物耐震性能の評価 -マニラ首都圏におけるケーススタディ-, 構造工学論文集, 51B巻, pp. 531-538, 2004
  66. 内陸地震による地表での断層変位分布, 構造工学論文集, 50B巻, pp. 531-538, 2004
  67. 建物GISデータの更新を目的とした高分解能衛星画像からの建物の自動検出手法, 地域安全学会論文集, 5巻, pp. 37-44, 2003
  68. 3次元深部地下構造がやや長周期地震動の特性に及ぼす影響 - 横浜市とその周辺地域における検討 -, 地震. 2輯, 54巻, 3号, pp. 381-395, 20011225


  1. 2022年12月01日, リモートセンシング事典, リモートセンシング事典, リモートセンシング, 丸善出版, 2022年, 事典・辞書, 分担執筆, 三浦弘之ほか, 978-4-621-30776-2
  2. 2019年08月, リモートセンシングの応用・解析技術 ~農林水産・環境・防災から建築・土木、高精度マッピングまで~, (株)エヌ・ティー・エス, 2019年, 08, 単行本(学術書), 共著, 中山裕則,杉村俊郎,ほか, 978-4-86043-612-4 C3055


  1. 1923年関東地震における東京での記象の再数値化とその分析, 三浦弘之, 第52回地域安全学会研究発表会(春季), 2023年05月27日, 招待, 日本語, 地域安全学会, 神奈川県横浜市
  2. 土石流発生危険度の評価のための数値標高モデルによる地形量分析, 谷﨑巧朗,三浦弘之, 第52回地域安全学会研究発表会(春季), 2023年05月27日, 通常, 日本語, 地域安全学会, 神奈川県横浜市
  3. 流量の違いを考慮した土石流シミュレーションによる土砂高さと建物被害分布の変化の分析, 橋本裕輝, 三浦弘之, 第52回地域安全学会研究発表会(春季), 2023年05月27日, 通常, 日本語, 地域安全学会, 神奈川県横浜市
  4. 強震動データベースと地震動H/Vスペクトル比に基づく地震動予測のための深層学習モデルの構築, 潘達, 三浦弘之, 日本建築学会中国支部研究報告集, 2023年03月06日, 通常, 日本語
  5. 等価線形化法に基づく地盤の非線形性を考慮した地盤増幅率の経験的予測に関する基礎的検討, 鈴木海渡, 三浦弘之, 神野達夫, 重藤迪子, 阿比留哲生, 日本建築学会中国支部研究報告集, 2023年03月06日, 通常, 日本語
  6. 強震動データベースと地震動H/Vスペクトル比に基づく地震動予測のための深層学習モデルの構築, Pan Da, 三浦弘之, 日本地震工学会・大会-2022, 2022年12月16日, 通常, 日本語
  7. 深層学習に基づく微動 H/V スペクトル比からの地盤増幅特性の推定手法の適用性検討, 潘達, 三浦弘之, 神野達夫, 重藤迪子, 阿比留哲生, 日本建築学会大会学術講演梗概集(北海道), 2022年09月05日, 通常, 日本語
  8. 様々な自然災害に適用可能な空撮画像の深層学習による建物被害の把握技術の構築, 藤原隆太, 三浦弘之, 日本建築学会大会学術講演梗概集(北海道), 2022年09月05日, 通常, 日本語
  9. Application of AI Technology for Estimating Site Amplification Factor from Microtremor H/V Spectral Ratio, Miura, H. and Pan, Da., 4th Kenji Ishihara Colloquium Series on Earthquake Engineering, Artificial Intelligence Applications in Earthquake Engineering, 2022年09月01日, 招待, 英語, EERI San Diego Regional Chapter, University of California, San Diego
  10. リモートセンシング画像と火災保険損害データに基づく台風による住宅損害割合の推定, 村田雄亮, 三浦弘之, 若狭弘幸, 多嘉良朝恭, 第50 回 地域安全学会研究発表会(春季), 2022年05月, 通常, 日本語, 地域安全学会, 愛媛大学
  11. 土石流による被災箇所でのドローン観測と崩壊土砂量の推定, 谷崎巧朗, 三浦弘之, 第50 回 地域安全学会研究発表会(春季), 2022年05月, 通常, 日本語, 地域安全学会, 愛媛大学
  12. 基礎調査データに基づく土石流による建物被害予測と土砂氾濫域の推定, 橋本裕輝, 三浦弘之, 第50 回 地域安全学会研究発表会(春季), 2022年05月, 通常, 日本語, 地域安全学会, 愛媛大学
  13. Application of AI technology for estimating site amplification factor from microtremor data, Hiroyuki Miura, The 15th Annual Conference on "Geotechnical issues on Buildings and Structures", 2022年03月24日, 招待, 英語, Mongolian University of Science and Technology
  14. 様々な自然災害に適用可能な空撮画像の深層学習による建物被害の把握技術の構築, 藤原隆太・三浦弘之, 日本建築学会中国支部研究報告集, 2022年03月05日, 通常, 日本語, 日本建築学会
  15. Development of Deep Neural Network Model for Estimating S-wave Amplification from Microtremor H/V Spectral Ratio, Da, P., Miura, H., Kanno, T., Shigefuji, M. and Abiru, T., 17th World Conference on Earthquake Engineering, 2021年09月30日, 通常, 英語
  16. ユーイング円盤記録式強震計による記象の再解析 その1 関東地震の余震記録による地震計常数の検討, 翠川三郎, 三浦弘之, 山田眞, 日本建築学会大会学術講演梗概集(中部), 2021年09月09日, 通常, 日本語, 日本建築学会大会, オンライン
  17. ユーイング円盤記録式強震計による記象の再解析 その2 関東地震の余震(M7.3)における地動の推定, 三浦弘之, 翠川三郎, 山田眞, 日本建築学会大会学術講演梗概集(中部), 2021年09月09日, 通常, 日本語, 日本建築学会, オンライン
  18. 深層学習に基づく微動 H/V スペクトル比からの地盤増幅特性の推定, 潘達, 三浦弘之, 神野達夫, 重藤迪子, 阿比留哲生, 日本建築学会大会学術講演梗概集(中部), 2021年09月10日, 通常, 日本語, 日本建築学会, オンライン
  19. Detection and volume estimation of large-scale landslide in Abe Barek, Afghanistan using nonlinear mapping of DEMS, Mujeeb Rahman Atefi, Hiroyuki Miura, International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS 2021), 2021年07月13日, 通常, 英語, IEEE, ベルギー・ブリュッセル(オンライン)
  20. Urban flood mapping of the July 2020 Kyushu, Japan heavy rain based on interferometric coherence of Sentinel-1 images, Hiroyuki Miura, Naoko Takeya, International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS 2021), 2021年07月16日, 通常, 英語, IEEE, ベルギー・ブリュッセル(オンライン)
  21. AI技術を利用した微動H/Vスペクトル比による地盤増幅特性の経験的推定の試行, 三浦弘之, 潘達, 神野達夫, 重藤迪子, 阿比留哲生, 第48回地盤震動シンポジウム, 2020年11月20日, 通常, 日本語, 日本建築学会
  22. 2020年7月豪雨で被災した熊本県球磨村周辺でのパラモーターによる空撮データのオルソ化と深層学習による建物被害推定, 三浦弘之, 第47回地域安全学会研究発表会, 2020年10月, 通常, 日本語, 地域安全学会
  23. Deep Learning-based Site Classification by Microtremor H/V Spectral Ratio, Miura, H., Miyashita, D., Kanno, T., Shigefuji, M. and Abiru, T., 17th World Conference on Earthquake Engineering, 2020年09月, 通常, 英語, Sendai, Miyagi, Japan
  24. Site Amplification Models of Peak Ground Acceleration and Velocity for the Bogota Basin, Colombia, Miura, H., Matsuoka, M., Lozano, C., Garcia, H. and Pulido, N., 17th World Conference on Earthquake Engineering, 2020年09月, 通常, 英語, Sendai, Miyagi, Japan
  25. Earthquake Loss Estimation for Buildings in Ulaanbaatar City, Mongolia, Based on Construction Cost Inventory Data, Tumurbaatar, Z., Miura, H. and Tsamba, T., 17th World Conference on Earthquake Engineering, 2020年09月, 通常, 英語, Sendai, Miyagi, Japan
  26. Extraction of Reflected Waves from Earthquake Motion Records Using Seismic Interferometry for S-wave Velocity Profiling, Sugama, S., Miura, H., 17th World Conference on Earthquake Engineering, 2020年09月, 通常, 英語, Sendai, Miyagi, Japan
  27. Interpretation of Ewing Seismogram of the 1923 Kanto, Japan Earthquake at Tokyo, Midorikawa, S., Miura, H., 17th World Conference on Earthquake Engineering, 2020年09月, 通常, 英語, Sendai, Miyagi, Japan
  28. 2018年7月豪雨災害における土石流の近傍で観測された地盤震動データの分析, 三浦弘之, 戸川肇, 第46回地域安全学会研究発表会, 2020年05月, 通常, 日本語, 地域安全学会
  29. PS検層による走時曲線と地表/地中スペクトル比の同時逆解析によるS波速度構造とQs値の推定, 三浦弘之, 河内辰也, 神野達夫, 重藤迪子, 阿比留哲生, 日本建築学会大会学術講演梗概集, 2020年09月, 通常, 日本語, 日本建築学会
  30. 微動H/Vスペクトル比による地盤増幅特性の簡易推定法に関する予備的検討, 潘達, 三浦弘之, 神野達夫, 重藤迪子, 阿比留哲生, 日本建築学会大会学術講演梗概集, 2020年09月, 通常, 日本語, 日本建築学会
  31. 2018年西日本豪雨による被害と土砂災害警戒区域, 三浦弘之, 防災推進国民大会2019(名古屋市), あなたが知りたい防災科学の最前線 –激化する気象災害に備える-, 2019年10月, 招待, 日本語, 防災学術連携体, 名古屋
  32. 空間情報データによる広島県土石流災害の評価, 三浦弘之, 第7回防災学術連携シンポジウム「平成30年夏に複合的に連続発生した自然災害と学会調査報告」, 2019年03月, 招待, 日本語, 防災学術連携体, 東京


  1. 2021年04月15日, 大学院先進理工系科学研究科長特別賞(教育), 広島大学 大学院先進理工系科学研究科, 最新技術を災害予測・災害対応に活かす講義の実践
  2. 2018年05月25日, 地域安全学会年間優秀論文賞, 一般社団法人 地域安全学会, 数値標高モデルによる経験的な土石流氾濫域の予測手法の都市域に対する適用性の検討
  3. 2016年06月03日, 地域安全学会年間優秀論文賞, 一般社団法人 地域安全学会, 非線形写像法による航空レーザ測量データの幾何補正とそれに基づく2014年広島豪雨災害での崩壊土砂量の推定
  4. 2011年, 日本地震工学会大会・優秀論文発表賞, 日本地震工学会, 2010年ハイチ地震の被害地域における高分解能衛星画像のテクスチャ解析
  5. 2009年, 日本地震工学会大会・優秀論文発表賞, 日本地震工学会, 1968年十勝沖地震の八戸港湾での強震記録の再数値化 その2 基線補正に関する検討
  6. 2008年, 日本地震工学会・論文奨励賞, 日本地震工学会, 高分解能衛星画像と数値標高モデルを用いた2004年新潟県中越地震での斜面崩壊地の検出



  1. 科学研究費助成事業(基盤研究(B)), 都市環境改善・減災のための人口減少適応型グリーンインフラ計画に向けた分野融合研究, 2020年, 2022年
  2. 科学研究費助成事業(基盤研究(B)), 構造物やインフラ施設の非線形挙動を計測する新しいPS-InSAR手法の開発と応用, 2020年, 2022年
  3. 科学研究費助成事業(基盤研究(B)), センシング技術とシミュレーションの融合による広域土砂災害の監視・早期把握技術, 2019年, 2021年
  4. 科学研究費助成事業(基盤研究(B)), InSARによる平常時・災害時の都市インフラ施設の変形計測と被害検知技術の開発, 2017年, 2019年
  5. 科学研究費助成事業(基盤研究(B)), 2016年ミャンマー地震における文化財建築の耐震補強効果の検証と都市防災への応用, 2017年, 2019年
  6. 科学研究費助成事業(若手研究(B)), 地震動情報と光学センサ画像情報の統合処理による建物被害推定モデルの構築, 2014年, 2016年
  7. 科学研究費助成事業(基盤研究(B)), 広域被災地の早期把握を目的としたマルチセンサ画像処理技術の高度化, 2013年, 2015年
  8. 科学研究費助成事業(基盤研究(A)), 高分解能衛星SAR画像と地理空間情報の融合による災害把握技術の革新, 2012年, 2015年
  9. 科学研究費助成事業(基盤研究(B)), 室内震災リスク軽減のための集客施設での防犯カメラ映像の分析とデータアーカイブ化, 2012年, 2014年
  10. 科学研究費助成事業(基盤研究(B)), 市民防災のための地震危険度デジタルシティの試作, 2005年, 2006年



  1. 日本建築学会,第21期代議員, 2020年03月, 2022年03月, 日本建築学会
  2. 情報コミュニケーション委員会委員, 2019年06月, 2021年05月, 日本地震工学会
  3. 強震観測小委員会委員, 2019年05月, 2021年03月, (社)日本建築学会
  4. 地盤震動小委員会委員, 2019年05月, 2021年03月, (社)日本建築学会
  5. 学術委員, 2019年04月, 2021年03月, 一般社団法人地域安全学会
  6. 情報コミュニケーション委員会委員, 2018年06月, 2019年05月, 日本地震工学会
  7. (社)日本建築学会, 2017年04月, 2019年03月, 強震観測小委員会委員
  8. (社)日本建築学会, 2017年04月, 2019年03月, 災害本委員会委員
  9. (社)日本建築学会, 2017年04月, 2019年03月, 地盤震動小委員会委員
  10. 日本建築学会,振動運営委員会・地盤震動小委員会, 2016年12月, 日本建築学会
  11. 日本建築学会,災害委員会, 2014年04月, 2017年03月, 日本建築学会
  12. 日本建築学会,振動運営委員会・強震観測小委員会, 2014年04月, 2017年03月, 日本建築学会
  13. 日本建築学会,災害委員会・インターネットWG, 2013年04月, 2017年03月, 日本建築学会
  14. 日本建築学会,第14期代議員, 2013年04月, 2015年03月, 日本建築学会


  1. 【研究成果】リモートセンシング技術と保険データを用いた台風による建物損害額の 早期推計手法を世界で初めて開発しました, 日本経済新聞,中国新聞,朝日新聞, 2023年/02月/28日, 2023年/03月/06日, 取材協力, 新聞・雑誌, 社会人・一般
  2. テレビ新広島 ライク!, 広島にも高さ3メートル以上の津波が…南区宇品地区が要注意 南海トラフ地震で専門家が警告, テレビ新広島, テレビ新広島 ライク!, 2022年/11月/04日, 2022年/11月/04日, テレビ新広島, 出演, テレビ・ラジオ番組, 社会人・一般
  3. UNDRR, Prevention Web, NEURAL NETWORK MODEL HELPS PREDICT SITE-SPECIFIC IMPACTS OF EARTHQUAKES, UNDRR (United Nations Office for Disaster Risk Reduction), PreventionWeb, 2022年/04月/15日, 2022年/04月/15日, 取材協力, インターネット, 社会人・一般
  4. 地震時の揺れやすさを推定できるAIが実現 地震動予測はどう変わる?, Digital Garage Lab., DG LAB HAUS, 2022年/05月/18日, DG LAB HAUS, 取材協力, インターネット, 社会人・一般
  5. Neural network model helps predict site-specific impacts of earthquakes, QS, QS Global Education News, 2022年/07月/04日, QS Global Education News, 取材協力, インターネット, 研究者
  6. 地盤の揺れ方推定するAI開発 広大などのグループ, NHK広島,広島ホームテレビ, 2022年/04月/13日, NHK広島,広島ホームテレビ
  7. Neural network model helps predict site-specific impacts of earthquakes, Asia Research News, 2022年/04月/18日, Asia Research News, 取材協力, インターネット, 研究者
  8. Neural network model helps predict site-specific impacts of earthquakes, American Association for the Advancement of Science (AAAS), EurekAlert!, 2022年/04月/18日, EurekAlert!, 取材協力, インターネット, 研究者
  9. 地震の揺れ AIで推定, 中国新聞,読売新聞,西日本新聞, 2022年/04月/14日, 2022年/04月/14日, 中国新聞, インタビュイー, 新聞・雑誌, 社会人・一般
  10. AI makes quick work of earthquake damage assessment, American Society of Civil Engineers, Civil Engineers Source : ASCE's News and Information Hub, 2020年/12月/01日, 取材協力, インターネット, 研究者
  11. Hiroshima University Researchers Teach an AI to Rapidly Assess Disaster Damage, QS, QS WOW NEWS, 2020年/08月/17日, 取材協力, インターネット, 研究者
  12. 災害時の建物被害 航空写真をAI判別, 日本経済新聞,読売新聞,毎日新聞,朝日新聞,中国新聞, 2020年/06月/24日, 2020年/07月/20日, インタビュイー, 新聞・雑誌, 社会人・一般
  13. 豪雨や土砂災害から利用者守ろう 高齢者施設 どう避難, 中国新聞, 2020年/07月/17日, 取材協力, 新聞・雑誌, 社会人・一般
  14. 土砂災害による流出土砂量を”衛星画像”で素早く推計する! – 広島県の災害データから開発した新手法, Academist Journal, Academist Journal, 2020年/01月/29日, 寄稿, インターネット, 社会人・一般
  15. 土砂量測定に新手法 衛星写真とデータで素早く, 毎日新聞,読売新聞,朝日新聞,中国新聞, 2019年/12月/24日, 2020年/01月/09日, インタビュイー, 新聞・雑誌, 社会人・一般


  1. 2021年, 地域安全学会, 編集員, 編集委員, 6
  2. 2021年, Remote Sensing等, その他, 査読者, 25
  3. 2020年, Remote Sensing, その他, Reviewer, 3
  4. 2020年, ISPRS International Journal of Geo-Information, 編集員, Guest editor, 6