プロジェクト情報（概要） / Project information (abstract)

基本情報 / Basic Informations 変更申請

研究題目
Research Title

災害時の衛星リモートセンシングと既存地図の統合による被害自動検出の高度化

Integration of Satellite Remote Sensing and Existing Maps for Automatic Damage Detection in Disasters Situation

状態
Status

完了

Completed projects

研究番号
Research Number

966

研究代表者
PI

長井 正彦  /  山口大学　応用衛星リモートセンシング研究センター

事務担当者
Secretary

長井 正彦  /  山口大学　応用衛星リモートセンシング研究センター

受入CSIS教員
CSIS reception staff

柴崎 亮介

Ryosuke SHIBASAKI

研究内容
Abstract

衛星リモートセンシングを利用して災害時の被害を迅速かつ確実に把握するための研究を行う。申請者は、災害直後に観測された光学衛星画像やSAR画像を用いて、建物や道路等の被害の発見を自動で行うために深層学習などの手法を適用する研究を実施している。また、国内大規模ワーキンググループやセンチネルアジア、国際災害チャータなどの枠組で、災害時に多くの衛星データが入手できる環境が整っている。その際、衛星データの解析結果と既存の地図（建物や社会インフラ施設の地図）との位置合わせ、比較をも自動化することが可能になれば、一層確実な被害推定や復旧・復興のフェーズでの効果的な衛星データ利用の可能が広がると期待される。本研究では、災害直後の衛星画像解析と地図との比較を組み合わせた手法開発を行い、災害時の効果的な衛星データ利用を検討する。

We will conduct research to quickly and reliably grasp the damage caused by disasters, such as earthquake, urban flood, land slide, using satellite remote sensing. In the case of disaster, we can acquire a lot of satellite remote sensing data from Sentinel Asia, International Disaster Charter, etc. and produce damage detection maps for disaster management agencies and local governments. Techniques such as deep learning to automatically detect damage are applied for satellite data analysis. It is expected that more accurate damage estimation will be made possible by automating the alignment and comparison with existing　maps (maps of buildings and social infrastructure facilities). We develop a method combining satellite image analysis and comparison with exiting maps for quick and reliable data analysis in disasters.

研究期間
Research Period

2020-03-24 - 2021-03-31

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利用データセット / Datasets used

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研究成果 / Achievement