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J-GLOBAL ID：201802251190504531   整理番号：18A1072774

高空間分解能光学画像からの損傷建物検出のためのファジィGAベース意思決定システム【JST・京大機械翻訳】

A Fuzzy-GA Based Decision Making System for Detecting Damaged Buildings from High-Spatial Resolution Optical Images

著者 (2件)： Janalipour Milad (Faculty of Geodesy & Geomatics Engineering, K. N. Toosi University of Technology, Tehran 1996715433, Iran) ,  Mohammadzadeh Ali (Faculty of Geodesy & Geomatics Engineering, K. N. Toosi University of Technology, Tehran 1996715433, Iran)
資料名： Remote Sensing (Web)  (Remote Sensing (Web))
巻： 9  号： 4  ページ： 349  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7270A  ISSN： 2072-4292  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,高空間分解能リモートセンシング画像の傘の下で,半自動化建物損傷検出システムを検討した。本研究の目的は遺伝的アルゴリズム(GA)を用いた半自動化ファジィ意思決定システムを開発することである。提案したシステムは4つの主要な段階を含んでいる。最初の段階では,イベント後の光学画像を前処理した。第二段階では,テクスチャ特徴を,Haralickテクスチャ抽出法を用いて,前処理したポストイベント光学画像から抽出した。その後,第3段階では,半自動化ファジィGA(ファジィ遺伝的アルゴリズム)意思決定システムを用いて,抽出されたテクスチャ特徴から損傷された建物を同定した。第4段階では,より正確な結果を導くGAのパラメータを達成するために包括的な感度解析を行った。最後に,結果の精度をチェックと試験サンプルを用いて評価した。提案したシステムを,2010年のHaiti地震(地域1と地域2)と2003年のBam地震(地域3)で試験した。提案したシステムは,面積1,面積2,および面積3に対して,それぞれ76.88±1.22%,65.43±0.29%,および90.96±0.15%の全体精度をもたらした。一方,提案したファジィGA意思決定システムの概念に基づいて,このシステムの自動化レベルは他の既存のシステムより高い。一方,著者らの提案システムの精度と4つの先進機械学習技術,すなわち,袋掛け,ブースティング,ランダムフォレスト,およびサポートベクトルマシンに基づいて,損傷した建物の検出において,提案したシステムがロバストで効率的であると思われる。Copyright 2018 The Author(s). All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *光学画像 ,  前処理 ,  損傷検出 ,  感度解析 ,  *曖昧さ ,  遺伝的アルゴリズム ,  *画像 ,  ロバスト性 ,  自動化 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： ランダムフォレスト ,  ブースティング ,  質感 ,  半自動化 ,  リモートセンシング画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 建物の損傷検出 ,  ファジィGA意思決定システム ,  機械学習技術 ,  光学リモートセンシング画像 ,  感度解析 ,  テクスチャ解析

分類 (2件)： 自然災害  (RA02030M) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D)

引用文献 (62件)：

• Dubois, D.; Lepage, R. Fast and efficient evaluation of building damage from very high resolution optical satellite images. IEEE J. Sel. Top. Appl. Earth Obs. Remote Sens. 2014, 7, 4167-4176.
• Janalipour, M.; Taleai, M. Building change detection after earthquake using multi-criteria decision analysis based on extracted information from high spatial resolution satellite images. Int. J. Remote Sens. 2017, 38, 82-99.
• Khoshelham, K.; Oude Elberink, S. Role of dimensionality reduction in segment-based classification of damaged building roofs in airborne laser scanning data. In Proceedings of the International Conference on Geographic Object Based Image Analysis, Rio de Janeiro, Brazil, 7-9 May 2012; pp. 372-377.
• Dell’Acqua, F.; Gamba, P.; Polli, D.A. Earthquake damage assessment from post-event VHR radar data: From Sichuan, 2008 to Haiti, 2010. In Proceedings of the IEEE 2011 Joint Urban Remote Sensing Event, Munich, Germany, 11-13 April 2011; pp. 201-204.
• Balz, T.; Liao, M. Building-damage detection using post-seismic high-resolution SAR satellite data. Int. J. Remote Sens. 2010, 31, 3369-3391.

タイトルに関連する用語 (7件)： 高空間分解能 ,  光学画像 ,  損傷 ,  建物 ,  ファジィ ,  Ga ,  意思決定システム