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[1D1-02] 災害前後SAR画像とDEMデータを用いたCNNによる土砂災害検出
キーワード:土砂災害検出、畳込みニューラルネットワーク、衛星画像
土砂災害が発生した場合、災害検出の方法として合成開口レーダ(SAR)画像を用いたリモートセンシングが注目されている。しかし、広域なSAR画像判読には多くの人員と時間が必要となる問題がある。そこで、本研究では土砂災害検出に対するリモートセンシングをCNNによって機械的に行う手法を提案する。入力するデータとしては災害前後のSAR画像と、標高データ(DEM)を用いた。実験の結果、未知領域における災害地域、非災害地域という識別の精度は75.56%となった。また、災害と識別した地域と、実際の災害地域の合致割合は(IoU)は21.86%であった。これらの結果から、災害前後のSAR画像、DEMデータの特徴を考慮してCNNによって土砂災害地域の識別、検出を行えられたと考えられる。