論文の概要: An Open-Source Tool for Mapping War Destruction at Scale in Ukraine using Sentinel-1 Time Series

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02506v3
• Date: Thu, 20 Feb 2025 11:23:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 14:25:26.285837
• Title: An Open-Source Tool for Mapping War Destruction at Scale in Ukraine using Sentinel-1 Time Series
• Title（参考訳）: Sentinel-1 Time Series を用いたウクライナの大規模戦時破壊をマッピングするオープンソースツール
• Authors: Olivier Dietrich, Torben Peters, Vivien Sainte Fare Garnot, Valerie Sticher, Thao Ton-That Whelan, Konrad Schindler, Jan Dirk Wegner,
• Abstract要約: 武装紛争による建物被害を推定するスケーラブルな手法を提案する。 合成開口レーダ画像時系列の機械学習モデルを訓練することにより、建物レベルで確率的損傷推定を生成する。 大規模な推論を可能にし、アクセシビリティを確保するため、我々はGoogle Earth Engine上で実行するためにメソッドを紐付けます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.900687593159066
• License:
• Abstract: Access to detailed war impact assessments is crucial for humanitarian organizations to assist affected populations effectively. However, maintaining a comprehensive understanding of the situation on the ground is challenging, especially in widespread and prolonged conflicts. Here we present a scalable method for estimating building damage resulting from armed conflicts. By training a machine learning model on Synthetic Aperture Radar image time series, we generate probabilistic damage estimates at the building level, leveraging existing damage assessments and open building footprints. To allow large-scale inference and ensure accessibility, we tie our method to run on Google Earth Engine. Users can adjust confidence intervals to suit their needs, enabling rapid and flexible assessments of war-related damage across large areas. We provide two publicly accessible dashboards: a Ukraine Damage Explorer to dynamically view our precomputed estimates, and a Rapid Damage Mapping Tool to run our method and generate custom maps.
• Abstract（参考訳）: 人道的組織にとって、より詳細な戦争影響評価へのアクセスは、影響を受ける人口を効果的に支援することが不可欠である。 しかし、特に広範に長期にわたる紛争において、地上の状況を包括的に理解することは困難である。 ここでは、武装紛争による建物被害を推定するスケーラブルな手法を提案する。 合成開口レーダ画像時系列の機械学習モデルをトレーニングすることにより、既存の損傷評価とオープンな建物のフットプリントを利用して、建物レベルで確率的損傷推定を生成する。 大規模な推論を可能にし、アクセシビリティを確保するため、我々はGoogle Earth Engine上で実行するためにメソッドを紐付けます。 ユーザーは自分のニーズに合うように信頼区間を調整できるため、広範囲にわたる戦争関連損傷の迅速かつ柔軟な評価が可能になる。 事前に計算された見積もりを動的に見るためのウクライナのダメージエクスプローラーと、メソッドを実行してカスタムマップを生成するためのRapid damage Mapping Toolの2つの公開ダッシュボードを提供しています。

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