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

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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。