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J-GLOBAL ID：201802276268160248   整理番号：18A1073350

キルギス南部における災害評価のためのリモートセンシングに基づく地すべりインベントリーの評価【JST・京大機械翻訳】

Evaluation of Remote-Sensing-Based Landslide Inventories for Hazard Assessment in Southern Kyrgyzstan

著者 (5件)： Golovko Darya (GFZ German Research Centre for Geosciences, Section 1.4-Remote Sensing, Telegrafenberg, 14473 Potsdam, Germany) ,  Roessner Sigrid (GFZ German Research Centre for Geosciences, Section 1.4-Remote Sensing, Telegrafenberg, 14473 Potsdam, Germany) ,  Behling Robert (GFZ German Research Centre for Geosciences, Section 1.4-Remote Sensing, Telegrafenberg, 14473 Potsdam, Germany) ,  Wetzel Hans-Ulrich (GFZ German Research Centre for Geosciences, Section 1.4-Remote Sensing, Telegrafenberg, 14473 Potsdam, Germany) ,  Kleinschmit Birgit (Technical University Berlin, Institute for Landscape Architecture and Environmental Planning, Strasse des 17. Juni 145, 10623 Berlin, Germany)
資料名： Remote Sensing (Web)  (Remote Sensing (Web))
巻： 9  号： 9  ページ： 943  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： 南部キルギスタンの大きな地域は,高く進行中の地すべり活動を受けている。しかし,地域レベルでの地すべり感受性の客観的で系統的な評価はまだ行われていない。本論文では,リモートセンシングがデータ不足の条件下で地域規模における定量的な地すべり災害評価を容易にすることができるという貢献を調査した。著者らは,自動同定手法を用いて衛星リモートセンシングデータの30年時系列から導出された複数の時間的地滑り目録に基づいて,地滑り感受性と災害評価を行った。地すべり感受性評価に及ぼす結果としての在庫の影響を評価するために,著者らは,この地域における地滑り活動に関する既存の知識と遠隔観測データの視覚的解釈を組み合わせることによって,専門家によって導き出された歴史的在庫を用いて代替感受性モデルを計算した。両方の感受性モデルに対して,同じ素因因子を用いた:地質学,流れ指数,絶対高さ,アスペクトおよび傾斜。2つのモデルの比較により,30年の期間をカバーする多重時間的地滑り目録を用いることにより,最も最近の地すべり活動の特性をより強く反映するモデル係数と感受性値が得られることが明らかになった。全体として,両方の感受性マップは類似の領域に対して最も高い感受性値を示し,高い予測性能に対して許容できることによって特性化された。著者らは,自動化された地すべり検出の結果が,信頼できる大面積地すべり感受性評価のための適切な地滑り目録を提供すると結論する。また,超過確率の形での地滑り災害の時間的成分を評価するために,自動的に検出された多時間地すべり目録の時間的情報を用いた。結果は,地滑り発生に関する詳細で系統的な空間-時間情報を引き出すための衛星リモートセンシングの大きな可能性を示し,地域規模での地滑り感受性と危険性評価を,特にキルギスタンのようなデータ不足地域で著しく改善することができる。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： 視覚 ,  *地滑り ,  モデル ,  自動化 ,  キャラクタリゼーション ,  感受性 ,  *キルギス共和国 ,  在庫量 ,  多重化 ,  地質学 ,  *リモートセンシング ,  リスク評価
準シソーラス用語： 大面積 ,  在庫 ,  衛星リモートセンシング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 地すべり災害 ,  自動地滑りマッピング ,  多時期地すべりインベントリ ,  南部キルギスタン

分類 (3件)： 自然災害  (RA02030M) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D) ,  斜面安定,掘削変形  (RA03070L)

引用文献 (39件)：

• Behling, R.; Roessner, S.; Segl, K.; Kleinschmit, B.; Kaufmann, H. Robust Automated Image Co-Registration of Optical Multi-Sensor Time Series Data: Database Generation for Multi-Temporal Landslide Detection. Remote Sens. 2014, 6, 2572-2600.
• Behling, R.; Roessner, S.; Golovko, D.; Kleinschmit, B. Derivation of long-term spatiotemporal landslide activity-A multi-sensor time series approach. Remote Sens. Environ. 2016, 186, 88-104.
• Behling, R.; Roessner, S.; Kaufmann, H.; Kleinschmit, B. Automated Spatiotemporal Landslide Mapping over Large Areas Using RapidEye Time Series Data. Remote Sens. 2014, 6, 8026-8055.
• Guzzetti, F.; Reichenbach, P.; Cardinali, M.; Galli, M.; Ardizzone, F. Probabilistic landslide hazard assessment at basin scale. Geomorphology 2005, 72, 272-299.
• Guzzetti, F.; Mondini, A.C.; Cardinali, M.; Fiorucci, F. Landslide inventory maps: New tools for an old problem. Earth Sci. Rev. 2012, 112, 42-66.

タイトルに関連する用語 (6件)： キルギス ,  災害評価 ,  リモートセンシング ,  地すべり ,  インベントリー ,  評価