衛星SARデータ利用による自然災害発災自動検知・発報システム－山口モデル－の構築

利用卫星SAR数据构建自然灾害自动检测和通报系统——山口模型

基本信息

批准号：
20H02417
负责人：
多田村克己
金额：
$ 11.4万
依托单位：
Yamaguchi University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

サブテーマごとに説明する．(1)差分データ生成手法開発とデータベース化については，(5)の統合オンライン処理システム構築に合わせて，正常時データのデータベース構築用と緊急観測データからの切り出し用の二種類のプログラムをそれぞれ考案し，プロトタイプを構築して動作を検証した．(2)緊急観測データの高速な加工手法と発災判定結果の高速生成・収集方法の開発については，発災判定の優先順位を予め付与可能とし，その優先順に従い観測データの切り出しから発災判定を行うためのユーザインタフェースを考案し，実装した．(3)自然災害発災識別器開発については，自然災害発生識別器において，高い識別性能を示す深層学習技術が必要だが，その学習に必要な大量のデータを集めることは難しい．そのため，性能を維持しつつ，必要なデータ量の削減手法が望まれる．そこで，高い識別性能を示すVision Transformerに着目し，畳み込み構造からの情報を用いた注意機構の導入により，データ数を抑えた場合も，全データを用いて学習した場合と同程度の識別精度を示すことを報告した．(4)GANを利用した学習用データの生成手法開発については，災害領域識別器の構築に十分で多様な学習用異常データを収集することが困難である場合を想定し，昨年度より着手した正常データのみで学習が可能なGANベースの異常検知モデル（Efficient GAN）に対し，SAR画像のみならず，標高と土地利用データを複合することで性能評価指標AUCの向上を確認した．(5)統合オンライン処理システム構築については，緊急観測データの格納URLを記した電子メール受信した後，(2)のユーザインタフェースにより指定された発災判定優先順に従い発災判定を行い，システム利用者に判定結果を可視化表示する統合オンラインシステムのプロトタイプを開発し，その有用性を検証した．

将解释每个子主题。 (1)针对差分数据生成方法和数据库创建的开发，根据(5)综合在线处理系统的构建，我们设计了两类程序：一类是正常数据的数据库构建，一类是应急数据的提取然后我们构建了一个原型并验证了其操作。 (2)对于紧急观测数据的高速处理方法和灾害发生判定结果的高速生成和收集方法的开发，可以预先分配灾害发生判定的优先级，并根据该优先级，观测我们设计并实现了一个用于做出决策的用户界面。 (3)关于自然灾害发生判别器的开发，自然灾害发生判别器需要表现出高分类性能的深度学习技术，但很难收集学习所需的大量数据。因此，需要一种在保持性能的同时减少所需数据量的方法。因此，我们专注于表现出高分类性能的 Vision Transformer，并通过引入使用来自卷积结构的信息的注意力机制，即使在数据数量被抑制的情况下，我们也可以实现与使用所有数据学习时相同的分类精度。我们报道说这表明（4）关于使用GAN生成训练数据的方法的开发，我们从去年开始使用正常数据，假设很难收集足够且多样化的训练异常数据来构建GAN的灾区判别器。基于仅使用数据即可学习的异常检测模型（高效 GAN），我们确认不仅结合 SAR 图像，还结合高程和土地利用数据，性能评估指标 AUC 得到了改善。 (5)关于综合在线处理系统的构建，在接收到包含用于存储应急观测数据的URL的电子邮件后，根据(2)中的用户界面指定的灾害发生的优先顺序来确定灾害，我们开发了一个集成在线系统原型，将判断结果直观地展示给用户，并验证了其实用性。