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発災後1時期の光学衛星画像とAIを用いた土砂災害の自動検出と分類

灾后一期利用光学卫星图像和人工智能自动检测和分类滑坡灾害

基本信息

批准号：
21K04606
负责人：
劉ウェン
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Chiba University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K04606/
关键词：
土砂災害深層学習衛星光学画像

项目摘要

本研究の目的は，深層学習というAI技術を用いて，発災後1時期の光学衛星画像から自動的に土砂災害を検出・分類することである。本年度は2018年北海道胆振東部地震後に撮影したSPOT-7衛星画像を用いて，土砂崩壊箇所を検出する深層学習モデルを構築した．2018年10月4日に撮影した21km×20kmのパンシャープン画像（解像度1.5m/pixel）を192m×192mのメッシュに分割し，国土地理院が目視判読した土砂崩壊範囲を基づき，「崩壊あり」画像が5127枚，「崩壊なし」画像が2910枚に分類した．これらの画像を訓練データ，検証データ，テストデータと分け，モデルの学習と検証に用いた．深層学習モデルVGG16をベースとしたモデルを構築し，訓練データを学習させて，検証データの損失関数が最も小さくなるモデルを選定した．テストデータに選定したモデルを適用し，90%崩壊あり画像が抽出され，正解率が92%であった．青・緑・赤の3バンドの画像データで構築したモデルと緑・赤・近赤外の3バンドの画像で構築したモデルを比較した．植生が強く反射する近赤外バンドを含めたデータセットで構築したモデルの精度が，可視光のみのモデルより2%以上高かった．植生の多い山間部では，近赤外バンドの有効性を示した．また，2016年熊本地震前後南阿蘇村周辺のSPOT画像を購入し，熊本地震とその後の豪雨による土砂移動域のデータを整備した．多時期航空機レーザ計測データを入手し，標高変化から土砂移動域の特定を行った．

The purpose of this study is to use deep learning and AI technology to automatically detect and classify soil and sand disasters in the first period after disasters. This year, SPOT-7 satellite images were used after the Hokkaido earthquake in 2018. Deep learning and construction were carried out after the sand collapse. Images were taken on October 4, 2018. 21km×20km.(Resolution 1.5m/pixel) 192m×192m divided into two parts, the National Geographic Institute visually judged the soil and sand collapse, the "collapse" portrait totaled 5127, and the "collapse" portrait totaled 2910. This is the first time I've ever seen a picture of myself. Deep learning VGG16 is the most important part of the training process, and the most important part of the training process is the most important part of the training process. 90% of the time, 92% of the time. Green, red, and near red are the most important elements in the construction of the image. The plant produces strong reflection, near infrared light, including infrared light, and the accuracy of construction of infrared light is more than 2%. Plant growth in the middle of the mountain, near the red outside the mountain, and there is a good performance. SPOT portraits of the surrounding areas of Minami Aso Village before and after the Kumamoto earthquake in 2016 were purchased. Multi-stage aircraft design and measurement start with elevation change and sand movement domain specific operation.