Monitoring and Prediction of Land Use and Land Cover Change Using Remote Sensing and De ep Learning

利用遥感和深度学习监测和预测土地利用和土地覆盖变化

• 批准号: 22KF0301
• 负责人: 鶴崎 直樹
• 金额: $ 1.47万
• 依托单位: Kyushu University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2023
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2023-03-08 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22KF0301/
• 关键词: Land Use; Land Cover Change; Satellites Images; Machine Learning; Remote Sensing

本研究は、①最先端のディープラーニング技術とマルチスペクトル衛星画像を用いて土地利用と土地被覆（LULC)の変化のモニタリングと予測のための効果的なフレームワークを開発し、次に②リモートセンシングデータからLULCの変化を検出し、気候変動や自然災害の影響を評価することを目的としている。2022年度の実績として、まず、“Assessing Land Use / Land Cover Change and Damages Resulted from Earthquakes Using Remote Sensing and Deep Learning Techniques”と題した研究論文（査読付き）を執筆し、２０２３年２月にリヤド市（サウジアラビア国）おいて開催された国際学会 International Conference and Exhibition for Science (ICES2023)にて発表をおこなった。なお、この論文は、ScopusにインデックスされるSpringer ASTIシリーズの会議録に収録される予定である。次に、International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGRASS 2023)に参加するため“'Detection of Earthquake-Induced Building Damages Using Remote Sensing Data and Deep Learning: Mashiki Town, Japan as A Case Study'というタイトルの論文を執筆・投稿し、採択され発表を予定している。最後に、“Unveiling the Evolution of Greater Cairo’s Urban Form: Remote Sensing and Geospatial Analysis of 48 Years of Urban Growth”と題した論文（要旨）を投稿した。

This study is aimed at: (1) the development of the most advanced technologies for land use and land cover (LULC) transformation,(2) the development of LULC transformation,(3) the evaluation of climate change and the impact of natural disasters. 2022 Annual Results: "Assessing Land Use / Land Cover Change and Damages Resulted from Earthquakes Using Remote Sensing and Deep Learning Techniques" Research Paper (Review), February 2023 International Conference and Exhibition for Science (ICES2023) Scopus, Scopus, Springer ASTI Conference Proceedings International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGRASS 2023),"Detection of Earthquake-Induced Building Damages Using Remote Sensing Data and Deep Learning: Mashiki Town, Japan as A Case Study" Unveiling the Evolution of Greater Cairo's Urban Form: Remote Sensing and Geospatial Analysis of 48 Years of Urban Growth

项目成果

Assessing Land Use / Land Cover Change and Damages Resulted from Earthquakes Using Remote Sensing and Deep Learning Techniques

利用遥感和深度学习技术评估地震造成的土地利用/土地覆盖变化和损害

• 发表时间: 2023
• 期刊: Springer ASTI
• 作者: Assadawoot Srikhoaw;Chitiphon Chuaicham;Keiko Sasaki,;Muhammad Salem Said Muhammad
• 通讯作者: Muhammad Salem Said Muhammad

Detection of Earthquake-Induced Building Damages Using Remote Sensing Data and Deep Learning: Mashiki Town, Japan as A Case Study

利用遥感数据和深度学习检测地震引起的建筑损坏：以日本益木町为例

• 发表时间: 2023
• 期刊: Proceedings of International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGRASS 2023)
• 作者: Assadawoot Srikhoaw;Chitiphon Chuaicham;Keiko Sasaki,;Muhammad Salem Said Muhammad;Muhammad Salem Said Muhammad
• 通讯作者: Muhammad Salem Said Muhammad

Assessing Land Use/Land Cover Change and Damages Resulted from Earthquakes Using Remote Sensing and Deep Learning Techniques

利用遥感和深度学习技术评估地震造成的土地利用/土地覆盖变化和损害

• 发表时间: 2023
• 作者: ○Ilias Papadopoulos;Joseph Ka-Ho Hui;Masa-aki Morikawa;Kenji Kaneko;Kiyoshi Miyata;Ken Onda;Nobuo Kimizuka;Muhammad Salem Said Muhammad
• 通讯作者: Muhammad Salem Said Muhammad