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J-GLOBAL ID：202102236178516811   整理番号：21A2453851

時系列InSARデータに基づいた機能およびMetaアンサンブル機械学習アルゴリズムを用いたジャカルタにおける地盤沈下感受性マッピング【JST・京大機械翻訳】

Land Subsidence Susceptibility Mapping in Jakarta Using Functional and Meta-Ensemble Machine Learning Algorithm Based on Time-Series InSAR Data

著者 (3件)： Hakim Wahyu Luqmanul ,  Achmad Arief Rizqiyanto ,  Lee Chang-Wook
資料名： Remote Sensing (Web)  (Remote Sensing (Web))
巻： 12  号： 21  ページ： 3627  発行年： 2020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： ジャカルタにおける地盤沈下のリスクにおけるAreasは,地盤沈下感受性地図を用いて確認することができた。本研究は,2017年から2020年までのSentinel-1合成開口レーダ(SAR)データセットを用いて生成された土地沈下インベントリーマップに基づく機能的(ロジスティック回帰および多層パーセプトロン)およびメタアンサンブル(AdaBoostおよびLogitBoost)機械学習アルゴリズムを使用して作られた感受率マップの品質を評価した。土地沈下位置は,持続性散乱体(StaMPS)アルゴリズムのためのStanford方法に基づく時系列干渉合成開口レーダ(InSAR)方式を使用して評価した。上昇と下降トラックからの平均垂直変形マップを比較し,変位パターン間に良い相関を示した。平均垂直変形値を有する持続性散乱点をランダムに2つのデータセットに分割した:感受性モデルの訓練のための50%と精度と信頼性に関するモデルの検証のための50%。さらに,沈下発生と相関する14の地盤沈下調整因子を用いて,4つのアルゴリズムから地盤沈下感受性マップを作成した。受信者動作特性(ROC)曲線分析は,AdaBoostアルゴリズムが多層パーセプトロン(80%),ロジスティック回帰(79.4%)およびLogitBoost(79.1%)アルゴリズムより高い沈下感受性予測精度(81.1%)を有することを示した。地盤沈下感受性地図は,ジャカルタにおける地盤沈下によって引き起こす災害を緩和するために使用して,著者らの方法は他の研究区域に適用した。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： *アルゴリズム ,  散乱 ,  信頼性 ,  *地盤沈下 ,  感受性 ,  散乱体 ,  合成開口レーダ ,  多層パーセプトロン ,  *機械学習 ,  *学習アルゴリズム
準シソーラス用語： *InSAR ,  ロジスティック回帰分析 ,  予測精度 ,  AdaBoost ,  ジャカルタ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ジャカルタ ,  地盤沈下感受性マッピング ,  時系列InSAR ,  StaMPS処理 ,  機械学習

分類 (4件)： 土の圧縮,圧密,せん断,地盤沈下  (RA03050P) ,  レーダ  (ND13010H) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D)

引用文献 (80件)：

• Chaussard, E.; Amelung, F.; Abidin, H.; Hong, S.-H. Sinking cities in Indonesia: ALOS PALSAR detects rapid subsidence due to groundwater and gas extraction. Remote Sens. Environ. 2013, 128, 150-161.
• Machowski, R.; Rzetala, M.A.; Rzetala, M.; Solarski, M. Geomorphological and Hydrological Effects of Subsidence and Land use Change in Industrial and Urban Areas. Land Degrad. Dev. 2016, 27, 1740-1752.
• Abidin, H.Z.; Andreas, H.; Gumilar, I.; Fukuda, Y.; Pohan, Y.E.; Deguchi, T. Land subsidence of Jakarta (Indonesia) and its relation with urban development. Nat. Hazards 2011, 59, 1753-1771.
• Takagi, H.; Esteban, M.; Mikami, T.; Fujii, D. Projection of coastal floods in 2050 Jakarta. Urban Clim. 2016, 17, 135-145.
• Budiyono, Y.; Aerts, J.C.J.H.; Tollenaar, D.; Ward, P.J. River flood risk in Jakarta under scenarios of future change. Nat. Hazards Earth Syst. Sci. 2016, 16, 757-774.

タイトルに関連する用語 (9件)： 時系列 ,  InSAR ,  アンサンブル ,  機械学習 ,  アルゴリズム ,  ジャカルタ ,  地盤沈下 ,  感受性 ,  マッピング