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J-GLOBAL ID：202202218685193719   整理番号：22A0202506

洪水と土石流マッピングのためのシミュレーションデータからの深層学習によるリモートセンシングの打破限界【JST・京大機械翻訳】

Breaking Limits of Remote Sensing by Deep Learning From Simulated Data for Flood and Debris-Flow Mapping

著者 (7件)： Yokoya Naoto (Department of Complexity Science and Engineering, Graduate School of Frontier Sciences, The University of Tokyo, Chiba, Japan) ,  Yamanoi Kazuki (Disaster Prevention Research Institute, Kyoto University, Kyoto, Japan) ,  He Wei (RIKEN Center for Advanced Intelligence Project, Tokyo, Japan) ,  Baier Gerald (RIKEN Center for Advanced Intelligence Project, Tokyo, Japan) ,  Adriano Bruno (RIKEN Center for Advanced Intelligence Project, Tokyo, Japan) ,  Miura Hiroyuki (Graduate School of Advanced Science and Engineering, Hiroshima University, Hiroshima, Japan) ,  Oishi Satoru (RIKEN Center for Computational Science, Kobe, Japan)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 60  ページ： ROMBUNNO.4400115.1-15  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0016B  ISSN： 0196-2892  CODEN： IGRSD2  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 深層学習と数値シミュレーションを統合することにより,リモートセンシング画像から浸水深さ(最大水位)と土石流誘起地形変形を推定するフレームワークを提案した。水および土石流シミュレータは,様々な人工災害シナリオのための訓練データを生成する。このような合成データで訓練された注意U-NetとLinkNetアーキテクチャに基づく回帰モデルは,リモートセンシング導出変化検出マップとディジタル標高モデルからの最大水位と地形変形を予測できることを示した。提案したフレームワークは修復能力を持ち,リモートセンシング画像解析において避けられない偽陰性を緩和する。本フレームワークはリモートセンシングの限界を破り,浸水深さと地形変形の迅速推定,救助とレリーフ活動を含む緊急応答の本質的情報を可能にする。同時氾濫と土石流を引き起こす2つの災害事象について,合成データと実データの両方を用いて実験を行い,著者らのアプローチの定性的および定性的有効性を実証した。著者らのコードとデータセットはhttps://github.com/nyokoya/dlsimで利用可能である。Copyright 2022 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： *シミュレーション ,  *洪水 ,  シミュレータ ,  水位 ,  *土石流 ,  *リモートセンシング ,  回帰モデル ,  有効性 ,  計算機アーキテクチャ ,  数値地形モデル
準シソーラス用語： 訓練データ ,  数値シミュレーション ,  リモートセンシング画像 ,  *深層学習 ,  氾濫 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 写真測量,空中写真  (RC02040D) ,  一般,砂防工学  (RC12010B)

タイトルに関連する用語 (7件)： 洪水 ,  土石流 ,  マッピング ,  シミュレーション ,  深層学習 ,  リモートセンシング ,  限界