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J-GLOBAL ID：201902258499916754   整理番号：19A2720418

TerraSAR-Xデータを用いた津波浸水深度の推定【JST・京大機械翻訳】

Estimating Tsunami Inundation Depth Using Terrasar-X Data

著者 (3件)： Gokon Hideomi (Japan Advanced Institute of Science and Technology(JAIST),,,,,Japan) ,  Koshimura Shunichi (Tohoku University,International Research Institute of Disaster Science,,,,Japan) ,  Meguro Kimiro (The Univerisity of Tokyo,Institute of Industrial Sciance,,,,Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： IGARSS  ページ： 4845-4848  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,イベント前後の高分解能合成開口レーダ(TerraSAR-X)データを用いて津波浸水深さを推定する関数を導出し,その性能を評価した。津波災害の後,津波災害によって引き起こされた広範囲の影響を特定することは重要である。津波浸水深さは,建物被害の量と強い相関を持つので,建物被害を予測するための重要な指標である。しかし,衛星画像から津波浸水深さを推定することは困難であった。本研究は,リモートセンシング技術と津波工学を統合することによって津波浸水深さを推定する方法を開発することを目的とした。津波浸水深さを推定する方法は,1)2011年東北地震と津波による影響を受けた地域を捕捉したイベント前後のTerraSAR-Xデータの変化検出,2)津波浸水深さの推定,の2段階から成る。新しい関数はR=0.68の相関係数で良好な性能を示した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 衛星利用画像 ,  リモートセンシング ,  *津波 ,  合成開口レーダ ,  *浸水 ,  高分解能 ,  相関係数 ,  地震
準シソーラス用語： 変化検出 ,  建物被害 ,  津波災害 ,  *TerraSAR-X , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： TerraSAR-X ,  津波 ,  浸水 ,  深度 ,  推定