論文の概要: Tiered approach for rapid damage characterisation of infrastructure enabled by remote sensing and deep learning technologies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.17759v1
• Date: Wed, 31 Jan 2024 11:36:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-01 14:52:44.664498
• Title: Tiered approach for rapid damage characterisation of infrastructure enabled by remote sensing and deep learning technologies
• Title（参考訳）: リモートセンシングとディープラーニングによるインフラストラクチャの迅速な損傷特性化のための階層化アプローチ
• Authors: Nadiia Kopiika, Andreas Karavias, Pavlos Krassakis, Zehao Ye, Jelena Ninic, Nataliya Shakhovska, Nikolaos Koukouzas, Sotirios Argyroudis, Stergios-Aristoteles Mitoulis
• Abstract要約: 橋などの重要なインフラは、戦争や紛争の間、体系的に標的にされている。 異なるスケールで損傷を特徴づける方法は存在しない。 本稿では,この能力ギャップを埋めるための3段階の階層化手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5018974919510384
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Critical infrastructure such as bridges are systematically targeted during wars and conflicts. This is because critical infrastructure is vital for enabling connectivity and transportation of people and goods, and hence, underpinning the national and international defence planning and economic growth. Mass destruction of bridges, along with minimal or no accessibility to these assets during natural and anthropogenic disasters, prevents us from delivering rapid recovery. As a result, systemic resilience is drastically reduced. A solution to this challenge is to use technology for stand-off observations. Yet, no method exists to characterise damage at different scales, i.e. regional, asset, and structural (component), and more so there is little or no systematic correlation between assessments at scale. We propose an integrated three-level tiered approach to fill this capability gap, and we demonstrate the methods for damage characterisation enabled by fit-for-purpose digital technologies. Next, this method is applied and validated to a case study in Ukraine that includes 17 bridges. From macro to micro, we deploy technology at scale, from Sentinel-1 SAR images, crowdsourced information, and high-resolution images to deep learning for damaged infrastructure. For the first time, the interferometric coherence difference and semantic segmentation of images were deployed to improve the reliability of damage characterisations from regional to infrastructure component level, when enhanced assessment accuracy is required. This integrated method improves the speed of decision-making, and thus, enhances resilience. Keywords: critical infrastructure, damage characterisation, targeted attacks, restoration
• Abstract（参考訳）: 橋などの重要なインフラは戦争や紛争の間、体系的に標的にされている。 これは、人や商品の接続と輸送を可能にするために重要なインフラが不可欠であり、したがって国家や国際防衛計画や経済成長の基盤となっているためである。 橋の大量破壊は、自然災害や人為的な災害の際にこれらの資産へのアクセシビリティが最小限または全くなく、急速な回復をもたらすのを防いでいる。 その結果、システムのレジリエンスは劇的に低下する。 この課題の解決策は、待機観察に技術を使用することである。 しかし、地域、資産、構造(構成要素)など、異なるスケールでの損傷を特徴づける方法が存在しないため、スケールでのアセスメントの間には体系的な相関がほとんどあるいは全くない。 我々は,この能力ギャップを埋めるための3レベル階層化手法を提案し,汎用ディジタル技術によって実現される損傷特性化手法を実証する。 次に、この手法を17本の橋を含むウクライナのケーススタディに適用し、検証する。 マクロからマイクロまで、Sentinel-1 SAR画像、クラウドソース情報、高解像度画像から、損傷したインフラストラクチャのディープラーニングまで、大規模に展開する。 評価精度の向上が要求される場合, 画像の干渉コヒーレンス差と意味セグメンテーションを初めて配置し, 損傷特性の信頼性を地域レベルからインフラコンポーネントレベルに向上させた。 この統合手法により意思決定のスピードが向上し、レジリエンスが向上する。 キーワード: 重要なインフラストラクチャ、ダメージ特性化、標的攻撃、修復

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