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J-GLOBAL ID：202002243135066480   整理番号：20A0520170

人工衛星撮影データの時系列性と不均衡性を考慮した機械学習モデルによる地震被害判別

著者 (1件)： 宮本崇 (山梨大 工)
資料名： 構造物の安全性および信頼性(CD-ROM)  (JCOSSAR論文集(CD-ROM))
巻： 9  ページ： ROMBUNNO.OS2-4B  発行年： 2019年10月23日 
JST資料番号： L2767B  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)

シソーラス用語： *人工衛星 ,  *衛星利用画像 ,  *時系列 ,  不均一性 ,  *機械学習 ,  *震災 ,  損傷検出 ,  リモートセンシング ,  住宅 ,  モデル ,  深層学習 ,  *不均衡 ,  *飛翔体 ,  検出
準シソーラス用語： モデル構造 ,  *地震被害

分類 (1件)： 自然災害  (RA02030M)

引用文献 (3件)：

• Amit, S. N. K. B., Shiraishi, S., Inoshita, T. and Aoki, Y.: Analysis of Satellite Images for Disaster Detection, IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, pp.5189-5192., 2016.
• Bai, Y., Adriano, B., Mas, E. and Koshimura, S.: Machine Learning Based Building Damage Mapping from the ALOS-2/PALSAR-2 SAR Imagery: Case Study of 2016 Kumamoto Earthquake, Journal of Disaster Research, Vol.12, pp.646-655, 2017.
• R. Cruz, K. Fernandes, J. S. Cardoso and J. F. P. Costa: Tackling Class Imbalance with Ranking, 2016 International Joint Conference on Neural Networks, pp.2182-2187, 2016.

タイトルに関連する用語 (7件)： 人工衛星 ,  撮影データ ,  時系列 ,  均衡 ,  機械学習モデル ,  地震被害 ,  判別