バングラデシュの大河は商業や生活の重要な動脈である一方、破壊の原因でもあります。毎年、多くの村や農地が水に飲み込まれ、コミュニティが消え去り、何千家族も移住を余儀なくされています。これまで、この現象を追跡する作業は人間のアナリストにとって非常に困難でした。本研究では、Segment Anything Model（SAM）という強力なビジョンモデルを用いて、この問題に高精度で対応する方法を示します。2003年から2025年にかけてのGoogle Earthの歴史的画像を基に、河岸侵食によって消失した集落に関する初の手動注釈データを含む新しいデータセットを構築しました。私たちの手法は、土地と水を粗く分割し、その後細かい調整を行って河岸侵食の特徴を認識します。この結果、我々のモデルは86.30%のIoUと92.60%のDiceスコアという高い性能を示しました。これにより、政策決定者や災害管理機関が侵食をモニタリングし、脆弱なコミュニティを保護するための新たな視点を提供します。