論文の概要: Breaking the Limits of Remote Sensing by Simulation and Deep Learning for Flood and Debris Flow Mapping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.05180v1
• Date: Tue, 9 Jun 2020 10:59:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-23 15:30:40.443125
• Title: Breaking the Limits of Remote Sensing by Simulation and Deep Learning for Flood and Debris Flow Mapping
• Title（参考訳）: 洪水・土砂流マッピングのためのシミュレーションと深層学習によるリモートセンシングの限界を破る
• Authors: Naoto Yokoya, Kazuki Yamanoi, Wei He, Gerald Baier, Bruno Adriano, Hiroyuki Miura, Satoru Oishi
• Abstract要約: リモートセンシング画像から浸水深度と破砕流による地形変形を推定する枠組みを提案する。 水と破片の流れシミュレータは、様々な人工災害シナリオのトレーニングデータを生成する。 このような合成データに基づいてトレーニングされた注意U-NetおよびLinkNetアーキテクチャに基づく回帰モデルにより,最大水位と地形変形を予測することができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.167695669500391
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a framework that estimates inundation depth (maximum water level) and debris-flow-induced topographic deformation from remote sensing imagery by integrating deep learning and numerical simulation. A water and debris flow simulator generates training data for various artificial disaster scenarios. We show that regression models based on Attention U-Net and LinkNet architectures trained on such synthetic data can predict the maximum water level and topographic deformation from a remote sensing-derived change detection map and a digital elevation model. The proposed framework has an inpainting capability, thus mitigating the false negatives that are inevitable in remote sensing image analysis. Our framework breaks the limits of remote sensing and enables rapid estimation of inundation depth and topographic deformation, essential information for emergency response, including rescue and relief activities. We conduct experiments with both synthetic and real data for two disaster events that caused simultaneous flooding and debris flows and demonstrate the effectiveness of our approach quantitatively and qualitatively.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,深層学習と数値シミュレーションを統合したリモートセンシング画像から浸水深さ(最大水位)と土石流による地形変形を推定する枠組みを提案する。 水と破片の流れシミュレータは、様々な人工災害シナリオのトレーニングデータを生成する。 このような合成データに基づいてトレーニングされた注意u-netとlinknetアーキテクチャに基づく回帰モデルは、リモートセンシングによる変化検出マップとデジタル標高モデルから最大水位と地形変形を予測することができる。 提案手法は, リモートセンシング画像解析において避けられない偽陰性を緩和するため, 塗装能力を有する。 本フレームワークは, リモートセンシングの限界を破り, 浸水深度と地形変形の迅速推定を可能にし, 救助活動や救助活動を含む緊急対応に必要な情報を提供する。 洪水と土砂流を同時に発生させる2つの災害事象について, 合成データと実データの両方を用いて実験を行い, 本手法の有効性を定量的に定性的に実証した。

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