論文の概要: QuickQuakeBuildings: Post-earthquake SAR-Optical Dataset for Quick Damaged-building Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06587v1
• Date: Mon, 11 Dec 2023 18:19:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-12 14:32:15.090157
• Title: QuickQuakeBuildings: Post-earthquake SAR-Optical Dataset for Quick Damaged-building Detection
• Title（参考訳）: quickquakebuildings: 地震後sar-opticalデータセットによる早期損傷検出
• Authors: Yao Sun, Yi Wang, Michael Eineder
• Abstract要約: このレターでは, 地震被害を受けた建物を, SAR(Synthetic Aperture Radar)と光学画像から検出するための最初のデータセットを提示する。 我々は、SARと光学データの両方のコアギスター化された建物の足跡と衛星画像パッチのデータセットを提供し、400万以上の建物を包含する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.616258467171942
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Quick and automated earthquake-damaged building detection from post-event satellite imagery is crucial, yet it is challenging due to the scarcity of training data required to develop robust algorithms. This letter presents the first dataset dedicated to detecting earthquake-damaged buildings from post-event very high resolution (VHR) Synthetic Aperture Radar (SAR) and optical imagery. Utilizing open satellite imagery and annotations acquired after the 2023 Turkey-Syria earthquakes, we deliver a dataset of coregistered building footprints and satellite image patches of both SAR and optical data, encompassing more than four thousand buildings. The task of damaged building detection is formulated as a binary image classification problem, that can also be treated as an anomaly detection problem due to extreme class imbalance. We provide baseline methods and results to serve as references for comparison. Researchers can utilize this dataset to expedite algorithm development, facilitating the rapid detection of damaged buildings in response to future events. The dataset and codes together with detailed explanations are made publicly available at \url{https://github.com/ya0-sun/PostEQ-SARopt-BuildingDamage}.
• Abstract（参考訳）: 地震後の衛星画像から素早くかつ自動で建物を損傷する検出は重要であるが、ロバストなアルゴリズムを開発するのに必要なトレーニングデータが不足しているため困難である。 このレターでは, 地震被害を受けた建物を, SAR(Synthetic Aperture Radar)と光学画像から検出するための最初のデータセットを提示する。 2023年のトルコ・シリア地震後に取得したオープン衛星画像とアノテーションを利用して,4万棟以上の建物を包含するsarおよび光学データの,コアギスタ化した建物の足跡と衛星画像パッチのデータセットを提供する。 損傷した建物検出のタスクはバイナリ画像分類問題として定式化され、極端なクラス不均衡による異常検出問題としても扱われる。 比較の参考となる基準となる方法と結果を提供する。 研究者はこのデータセットを使ってアルゴリズムの開発を迅速化し、将来の出来事に対応して損傷した建物を迅速に検出する。 詳細な説明とデータセットとコードは、 \url{https://github.com/ya0-sun/PostEQ-SARopt-BuildingDamage}で公開されている。

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