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J-GLOBAL ID：201802243588918609   整理番号：18A1128051

光学衛星画像の時空間畳み込みニューラルネットワークによる地震被害の判別

Building Damage Detection from Optical Satellite Imagery Using Time-Spatial Convolutional Neural Network

著者 (2件)： 宮本崇 (山梨大 大学院総合研究部) ,  濱崎泰知 (山梨大 工)
資料名： 日本リモートセンシング学会学術講演会論文集(CD-ROM)  (Proceedings of the Conference of the Remote Sensing Society of Japan (CD-ROM))
巻： 64th  ページ： ROMBUNNO.U1  発行年： 2018年05月17日 
JST資料番号： X0715B  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 災害の発生時には,被害情報を迅速に収集することは適切な災害対応を取るうえで重要である。衛星などによるリモートセンシング技術は,そのような災害被害の情報を即座に収集する手段として有力視されており,近年においても洪水や地滑りといったマクロな被害に加えて地震時の構造物被害といったミクロな被害分析のための研究が進んでいる。本稿では,地震により被災した地域の災害前後の光学衛星画像に対して畳み込みニューラルネットワークを適用し,住宅構造物の被害を1棟単位で検出する技術を提案し,その有効性を交差検証法から確認した。(著者抄録)

シソーラス用語： ニューラルネットワーク ,  *リモートセンシング ,  *震災 ,  衛星利用画像 ,  *構造物 ,  *建築物 ,  交差検証法 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  数学 ,  誤差論

分類 (1件)： 自然災害  (RA02030M)

タイトルに関連する用語 (6件)： 光学 ,  衛星画像 ,  時空間 ,  畳み込みニューラルネットワーク ,  地震被害 ,  判別