論文の概要: Tracking the Spatiotemporal Evolution of Landslide Scars Using a Vision Foundation Model: A Novel and Universal Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.10084v1
• Date: Sat, 11 Oct 2025 07:49:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 18:06:29.774367
• Title: Tracking the Spatiotemporal Evolution of Landslide Scars Using a Vision Foundation Model: A Novel and Universal Framework
• Title（参考訳）: ビジョンファウンデーションモデルによる地すべりスカーの時空間進化の追跡
• Abstract要約: 本研究では,視覚基盤モデルを用いた大規模地すべり跡の進化追跡のための普遍的枠組みを提案する。 提案フレームワークは,地すべり跡の連続的かつ正確な識別を保証するために,知識誘導型自己伝播パラダイム内で機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9681574077749001
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Tracking the spatiotemporal evolution of large-scale landslide scars is critical for understanding the evolution mechanisms and failure precursors, enabling effective early-warning. However, most existing studies have focused on single-phase or pre- and post-failure dual-phase landslide identification. Although these approaches delineate post-failure landslide boundaries, it is challenging to track the spatiotemporal evolution of landslide scars. To address this problem, this study proposes a novel and universal framework for tracking the spatiotemporal evolution of large-scale landslide scars using a vision foundation model. The key idea behind the proposed framework is to reconstruct discrete optical remote sensing images into a continuous video sequence. This transformation enables a vision foundation model, which is developed for video segmentation, to be used for tracking the evolution of landslide scars. The proposed framework operates within a knowledge-guided, auto-propagation, and interactive refinement paradigm to ensure the continuous and accurate identification of landslide scars. The proposed framework was validated through application to two representative cases: the post-failure Baige landslide and the active Sela landslide (2017-2025). Results indicate that the proposed framework enables continuous tracking of landslide scars, capturing both failure precursors critical for early warning and post-failure evolution essential for assessing secondary hazards and long-term stability.
• Abstract（参考訳）: 大規模な地すべり跡の時空間的進化を追跡することは、進化機構と失敗前駆体を理解するために重要であり、効果的な早期警戒を可能にする。 しかし、既存のほとんどの研究は単相または前・後二相地すべりの同定に重点を置いている。 これらの手法は, 地すべり後の境界線を規定するが, 地すべり跡の時空間的変化を追跡することは困難である。 そこで本研究では,視覚基盤モデルを用いた大規模地すべり跡の時空間的変化を追跡するための,新しい普遍的枠組みを提案する。 提案フレームワークの背景にある重要な考え方は、離散的なリモートセンシング画像を連続的なビデオシーケンスに再構成することである。 この変換により、ビデオセグメンテーションのために開発された視覚基盤モデルにより、地すべり跡の進化を追跡することができる。 提案フレームワークは,地すべり跡の連続的かつ正確な識別を保証するために,知識誘導型,自己伝播型,対話型精錬パラダイム内で機能する。 提案手法は, 崩壊後のベイジュ地すべりと活発なセラ地すべり (2017-2025) の2つの代表的な事例に適用することで検証された。 その結果, 地すべり跡の連続的追跡が可能であり, 早期警戒に不可欠な障害前駆体と, 二次危険度評価と長期安定に不可欠な障害後進化の双方を捕捉できることがわかった。

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