論文の概要: Multiclass Post-Earthquake Building Assessment Integrating Optical and SAR Satellite Imagery, Ground Motion, and Soil Data with Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04664v1
• Date: Thu, 05 Dec 2024 23:19:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-09 15:57:03.073843
• Title: Multiclass Post-Earthquake Building Assessment Integrating Optical and SAR Satellite Imagery, Ground Motion, and Soil Data with Transformers
• Title（参考訳）: 変圧器を用いた光・SAR衛星画像, 地盤運動, 土壌データの統合によるマルチクラス地震後の建築評価
• Authors: Deepank Singh, Vedhus Hoskere, Pietro Milillo,
• Abstract要約: 本研究では,地震後の高分解能衛星画像と構造物の耐震性能に関連する建築固有のメタデータを組み合わせたフレームワークを提案する。 2023年2月6日トルコ・シリア地震の建物群を対象とした多層地震後の被害同定において, 現状の成果が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Timely and accurate assessments of building damage are crucial for effective response and recovery in the aftermath of earthquakes. Conventional preliminary damage assessments (PDA) often rely on manual door-to-door inspections, which are not only time-consuming but also pose significant safety risks. To safely expedite the PDA process, researchers have studied the applicability of satellite imagery processed with heuristic and machine learning approaches. These approaches output binary or, more recently, multiclass damage states at the scale of a block or a single building. However, the current performance of such approaches limits practical applicability. To address this limitation, we introduce a metadata-enriched, transformer based framework that combines high-resolution post-earthquake satellite imagery with building-specific metadata relevant to the seismic performance of the structure. Our model achieves state-of-the-art performance in multiclass post-earthquake damage identification for buildings from the Turkey-Syria earthquake on February 6, 2023. Specifically, we demonstrate that incorporating metadata, such as seismic intensity indicators, soil properties, and SAR damage proxy maps not only enhances the model's accuracy and ability to distinguish between damage classes, but also improves its generalizability across various regions. Furthermore, we conducted a detailed, class-wise analysis of feature importance to understand the model's decision-making across different levels of building damage. This analysis reveals how individual metadata features uniquely contribute to predictions for each damage class. By leveraging both satellite imagery and metadata, our proposed framework enables faster and more accurate damage assessments for precise, multiclass, building-level evaluations that can improve disaster response and accelerate recovery efforts for affected communities.
• Abstract（参考訳）: 地震後の有効応答と復旧には, 建物被害の時間的, 正確な評価が不可欠である。 従来の予備的損傷評価(PDA)は、しばしば手動のドアツードア検査に頼っている。 PDAプロセスの迅速化のために、研究者らはヒューリスティックおよび機械学習アプローチで処理された衛星画像の適用性を検討した。 これらのアプローチは、ブロックや1つの建物の規模でバイナリまたはより最近のマルチクラスの損傷状態を出力する。 しかし、このような手法の現在の性能は実用性に限界がある。 この制限に対処するために,高分解能の地震後の衛星画像と構造物の耐震性能に関連する建築固有のメタデータを組み合わせた,メタデータ強化・トランスフォーマーベースのフレームワークを提案する。 2023年2月6日トルコ・シリア地震の建物群を対象とした多層地震後の被害同定において, 現状の成果が得られた。 具体的には, 地震強度指標, 土壌特性, SAR損傷プロキシマップなどのメタデータを組み込むことで, モデルの精度と損傷クラスを識別する能力を高めるだけでなく, 地域ごとの一般化性も向上することを示した。 さらに, 建物被害のレベルによって, モデルの意思決定を理解するために, 機能的重要度に関する詳細な, クラスワイドな分析を行った。 この分析は、個々のメタデータが各損傷クラスの予測にどのように一意に寄与するかを明らかにする。 提案手法は,衛星画像とメタデータの両面を活用することにより,災害対応の改善と被災コミュニティの復興活動の促進を図り,高精度で多クラスなビルレベルの評価を実現する。

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