論文の概要: Normalizing flow-based deep variational Bayesian network for seismic multi-hazards and impacts estimation from InSAR imagery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.13805v2
• Date: Wed, 20 Mar 2024 16:23:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-21 22:27:37.273408
• Title: Normalizing flow-based deep variational Bayesian network for seismic multi-hazards and impacts estimation from InSAR imagery
• Title（参考訳）: 反射型マルチハザードのための流れに基づく深部ベイズネットワークの正規化とInSAR画像による影響推定
• Authors: Xuechun Li, Paula M. Burgi, Wei Ma, Hae Young Noh, David J. Wald, Susu Xu,
• Abstract要約: インターフェロメトリ合成開口レーダ(InSAR)のデータは、迅速なハザード推定のために高解像度のオンサイト情報を提供する上で重要である。 InSAR画像のノイズによる影響と,複数の未観測障害の近接した後部から発生する流れの正規化による新しい変分推論を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.753558942419545
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Onsite disasters like earthquakes can trigger cascading hazards and impacts, such as landslides and infrastructure damage, leading to catastrophic losses; thus, rapid and accurate estimates are crucial for timely and effective post-disaster responses. Interferometric Synthetic aperture radar (InSAR) data is important in providing high-resolution onsite information for rapid hazard estimation. Most recent methods using InSAR imagery signals predict a single type of hazard and thus often suffer low accuracy due to noisy and complex signals induced by co-located hazards, impacts, and irrelevant environmental changes (e.g., vegetation changes, human activities). We introduce a novel stochastic variational inference with normalizing flows derived to jointly approximate posteriors of multiple unobserved hazards and impacts from noisy InSAR imagery.
• Abstract（参考訳）: 地震のような現場の災害は、地すべりやインフラの損傷などのカスケードの危険や影響を引き起こし、破滅的な損失をもたらす。 インターフェロメトリ合成開口レーダ(InSAR)のデータは、迅速なハザード推定のために高解像度のオンサイト情報を提供する上で重要である。 InSAR画像信号を用いた最近の手法は、単一種類のハザードを予測し、しばしば共配置のハザード、影響、および無関係な環境変化(例えば、植生の変化、人間活動)によって引き起こされるノイズや複雑な信号によって、低い精度を損なう。 InSAR画像のノイズによる影響と、複数の観測不能な障害の連続的後部からの正規化フローによる新しい確率的変動推論を導入する。

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