地形画像には岩や土のほかに，植生や水域など様々な種類の物体が含まれている．そのため，三次元再構成や再照明などを行う際，地形全体を一つの物体として扱うと，物体の種類ごとの特徴が反映されず，結果のリアリティが損なわれる場合がある．そこで本研究では，深層学習を用いて地形画像を岩や土，植生，水域など物体の属性ごとにセグメントする方法の開発を目的としている．本稿ではその第一段階として，最新の画像セグメンテーション手法を地形画像に適用する検証実験を行った．そして，その結果を基に地形画像を属性ごとにセグメントする方法について検討したので報告する．