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J-GLOBAL ID：202102227343345523   整理番号：21A0568913

衛星画像からの個別建物損傷マグニチュードの深層学習可能意味推論【JST・京大機械翻訳】

Deep Learning-Enabled Semantic Inference of Individual Building Damage Magnitude from Satellite Images

著者 (2件)： Wheeler Bradley J. ,  Karimi Hassan A.
資料名： Algorithms (Web)  (Algorithms (Web))
巻： 13  号： 8  ページ： 195  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7130A  ISSN： 1999-4893  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： 自然災害は世界のどの部分でも起こり得る現象である。それらは,大量の破壊を引き起こして,援助の大きな必要性において,全体の都市を残すことができた。影響を受けた地域への援助を迅速かつ正確に供給する能力は,時間と金銭を節約するだけでなく,最も重要なことに,生活する。事前および災害後の衛星画像を用いて,自然災害後の個々の建物に対する損傷の大きさを意味的に推論するための深層学習ベースコンピュータビジョンモデルを提案した。このモデルは災害管理意思決定支援における大きなボトルネックを,災害後災害の大きさの解析を自動化することにより支援する。本論文では,著者らの方法および結果について,既存のモデルよりも,特に中程度から有意な損傷の大きさにおいて,著者らの方法および結果を示し,衛星画像に対する深層学習における異なる訓練パラメータの重要性および影響に対する,著者らの方法および結果を示す。著者らの方法で,0.868の全体的F1スコアを得ることができた。Copyright 2021 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： 自動化 ,  都市 ,  *マグニチュード ,  自然災害 ,  *衛星利用画像 ,  コンピュータビジョン
準シソーラス用語： 意思決定支援 ,  災害管理 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： コンピュータビジョン ,  人工知能 ,  災害管理 ,  リモートセンシング ,  損傷の大きさ ,  衛星画像 ,  建築物

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

引用文献 (32件)：

• Yu, M.; Yang, C.; Li, Y. Big data in natural disaster management: A review. Geosciences 2018, 8, 165.
• Abdessetar, M.; Zhong, Y. Buildings change detection based on shape matching for multi-resolution remote sensing imagery. ISPRS Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spat. Inf. Sci. 2017, 42, 683-687.
• 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. 2016, 38, 82-99.
• Doshi, J.; Basu, S.; Pang, G. From Satellite Imagery to Disaster Insights. 2018. Available online: http://arxiv.org/abs/1812.07033 (accessed on 5 May 2020).
• Albrecht, C.M.; Elmegreen, B.; Gunawan, O.; Hamann, H.F.; Klein, L.J.; Lu, S.; Mariano, F.; Siebenschuh, C.; Schmude, J. Next-Generation Geospatialtemporal Information technologies for Disaster Management. IBM J. Res. Dev. 2020, 64, 5-1. Available online: https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8977382 (accessed on 28 April 2020).

タイトルに関連する用語 (7件)： 衛星画像 ,  建物 ,  損傷 ,  マグニチュード ,  深層学習 ,  意味 ,  推論