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J-GLOBAL ID：202002276878640338   Reference number：20A1001010

Estimation of Income Level in Individual Buildings Using Satellite Images and Household Survey Data

衛星画像と世帯調査データを用いた建物ごとの収入レベルの推定

Author (3)： OKUDA KOHEI (東大 大学院工学系研究科) ,  KAWASAKI AKIYUKI (東大 大学院工学系研究科) ,  HAMAGUCHI RYUHEI (パスコ)
Material： GIS-理論と応用  (Theory and Applications of GIS)
Volume： 27  Issue： 2  Page： 75-84  Publication year： Dec. 31, 2019 
JST Material Number： L3915A  ISSN： 1340-5381  Document type： Article
Article type： 原著論文  Country of issue： Japan (JPN)  Language： JAPANESE (JA)

Thesaurus term： *satellite image ,  income ,  developing country ,  national census ,  *living standard ,  Republic of the Union of Myanmar ,  machine learning ,  *building survey ,  visualization ,  measurement data ,  family make-up ,  sea level ,  learning model ,  geographic information system
Semi thesaurus term： training data ,  deep learning

JST classification (2)： Surveys and analyses of urban planning and analytical method  (RD01020D) ,  Graphic and image processing in general  (JE04010I)

Reference (16)：

• 川村元輝, 川崎昭如. (2017). 開発途上国の洪水と貧困の関係性に関する研究:ミャンマーでの地区レベルでのケーススタディ. 地域安全学会論文集, 31, 187-193.
• JICA (国際協力機構), 日本工営株式会社, 株式会社エヌジェーエス・コンサルタンツ, 八千代エンジニアリング株式会社, 株式会社国際開発センター, アジア航測株式会社, 株式会社アルメック. (2013). ミャンマー国ヤンゴン都市圏開発プログラム形成準備調査ファイナルレポートI.
• Bhagabati, S, S. (2018). Development of a Near-real Time Flood Inundation Analysis System for a Detaic Flat River Basin in a Data-scarece Region: Case of the Bago River Basin, Myanmar. 博士論文, 東京大学大学院工学系研究科社会基盤学専攻.
• ChangY. (2018). A Deep Learning Approach to Precipitation Downscaling and Land Cover Classification for Flood Risk Assessment. Master thesis, Department of Bioenvironmental Systems Engineering College of Bioresources and Agriculture, National Taiwan University.
• Dwivedi, K, U. (2018). Development of Autonomous Population Distribution Map and Human Settlement Map using High-resolution Remote Sensing Images and Geospatial Data in Mozambique. 修士論文, 東京大学大学院工学系研究科社会基盤学専攻.

Terms in the title (6)： 衛星画像 ,  世帯 ,  調査 ,  建物 ,  収入 ,  推定