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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-08-27 11:05 衛星データフュージョンによる被害評価と重要特徴量の解析 ○ジョシ グンジャン・夏秋 嶺・廣瀬 明（東大）  SANE2021-29 |
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| 抄録 | （和） | 近年、 衛星によるリモートセンシング、特に合成開口レーダ（SAR）と光学センサの解像度と検出能力は、地震の被害を正確に検出するのに十分なほど大幅に向上している。 ただし、災害後の分析には、広範な人的労力と特定分野の専門知識が必要である。 JAXA の ALOS-2、PALSAR-2 と ESA の Sentinel-2 のデータセットを組み合わせ、インドネシアで発生した 2018 年に発生したスラウェシ島地震の地滑り被害を評価するマルチセンサデータ融合ベースのニューラルネットワークを提案する。 さらに、ニューラルネットワークの予測結果を分析し、どの入力特徴がどの分類出力の主要な因子であるかを理解するのに役立つ、逆マッピングニューラルネットワークフレームワークも提案する。 |
| （英） | Lately, the resolution and detection capabilities of remote sensing satellites specifically, synthetic aperture radars (SAR) and optical sensors, have increased significantly enough to detect damages of earthquakes accurately. However, it’s post-disaster analysis requires extensive human labor and domain expertise. We propose a multi-sensor data fusion-based neural network, which combines the datasets from JAXA’s ALOS-2 PALSAR-2 and ESA’s Sentinel - 2 optical sensors and assesses the landslide damages of the 2018 Sulawesi earthquake in Indonesia. Further, we also propose an inverse mapping neural network framework that allows us to decompose the neural network’s prediction and helps us understand which input features are the significant contributors for which classification outputs. | |
| キーワード | （和） | 合成開口レーダ (SAR） / 光学衛星 / マルチセンサ融合 / ニューラルネットワーク / 逆マッピング / 重要 因子 / / |
| （英） | Synthetic aperture radars (SAR) / Optical satellites / Multi-sensor fusion / Neural networks / Inverse-mapping / Significant features extraction / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 154, SANE2021-29, pp. 37-42, 2021年8月. | |
| 資料番号 | SANE2021-29 | |
| 発行日 | 2021-08-19 (SANE) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | SANE2021-29 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SANE |
| 開催期間 | 2021-08-26 - 2021-08-27 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 測位・航法，通信，無人機システム及び一般 |
| テーマ（英） | Positioning, navigation, Telecommunication, Uninhabited system and general |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SANE |
| 会議コード | 2021-08-SANE |
| 本文の言語 | 英語（日本語タイトルあり） |
| タイトル（和） | 衛星データフュージョンによる被害評価と重要特徴量の解析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Satellite Data Fusion for damage assessment and analysis of the significant features |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 合成開口レーダ (SAR） / Synthetic aperture radars (SAR) |
| キーワード(2)（和/英） | 光学衛星 / Optical satellites |
| キーワード(3)（和/英） | マルチセンサ融合 / Multi-sensor fusion |
| キーワード(4)（和/英） | ニューラルネットワーク / Neural networks |
| キーワード(5)（和/英） | 逆マッピング / Inverse-mapping |
| キーワード(6)（和/英） | 重要 因子 / Significant features extraction |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | ジョシ グンジャン / Gunjan Joshi / ジョシ グンジャン |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) University of Tokyo (略称： UT) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 夏秋 嶺 / Ryo Natsuaki / |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) University of Tokyo (略称： UT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 廣瀬 明 / Akira Hirose / |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京大学 (略称： 東大) University of Tokyo (略称： UT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-08-27 11:05:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SANE |
| 資料番号 | SANE2021-29 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.154 |
| ページ範囲 | pp.37-42 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-08-19 (SANE) |
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