抄録
O-011
リモートセンシングデータから地すべりを抽出するDeep Residual U-Netモデルの精度向上
柴田祥太郎・渡邉拓実・矢入郁子(上智大)
近年の地球観測技術の飛躍的向上により,農業・防災など様々な社会活動へのリモートセンシングデータの応用が注目されている.その一つとしての地すべり情報の取得研究には,事前予測,発生直後の被害実態の迅速な把握,復興の長期的な追跡などの重要な課題がある.そこで本研究は機械学習を用いた発生直後の被害実態の迅速な把握に焦点を当てる.本稿では甘粛省天水市のリモートセンシング画像(GeoEye-1)からDeep Residual U-Netを用いて自動で地すべりを抽出する既存モデルについて,精度の向上を試みる.