近年、衛星、SAR、UAV、LiDAR、DEM/DSM、現地調査などの観測データは急速に蓄積している。一方で、災害時に得られるデータは、観測時期、空間分解能、センサ特性が異なり、雲・影・遮蔽・欠測の影響も大きいため、迅速かつ信頼できる被害把握へ結び付けることは容易ではない。本研究は、写真測量、リモートセンシング、GIS、人工知能を融合し、多様で不完全な観測から災害リスクと被害状況を理解する「AI駆動型災害地理情報学」を創成することを目指す。具体的には、画像形成幾何、地形・三次元構造、時間的連続性、災害過程に関する知識をAIに組み込み、洪水、土砂災害、都市被害、インフラ変化を対象に、説明可能で不確実性を明示できる解析手法を開発する。さらに、静的な二次元地図を超え、被害、曝露、脆弱性、応急対応、復旧過程を時間軸上で統合する4D時空間表現へ発展させる。IRIDeSの多分野研究者、自治体、国内外の研究機関との連携を通じて、迅速な状況把握、現地調査の優先順位付け、復旧・復興過程の定量評価を支援するデータ基盤と解析技術を構築し、先端的な地球観測技術を、社会で広く信頼される防災・減災の知へつなげる。