「可視光データで洪水状況を把握」現場にコミットする機械学習ノート【vol.11】

   
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こんにちは。エンジニアライターの小原です。

連載「現場にコミットする機械学習ノート」では、論文を詳しく読み解きながら、現場で使えるAI実装のヒントを記録していきたいと思います。

前回の記事では、「フルHDのアイトラッキング」を扱いました。

今回からは2回にわたって、「衛星データで洪水状況を把握」に関する研究を溶解します。1回目は、スペインのInstituto de Ciencias Marinas de Andalucía(ICMAN)のI. Caballeroらが2019年11月に発表した可視光データで洪水状況を把握に関する論文を扱っていきます。

もくじ
1章 既存の衛星データによる洪水監視技術の課題
2章 Sentinel-2の衛生データから水質を評価する
2.1 研究目的
2.2 研究手法
2.2.1 データ
2.2.2 システム
2.3 研究結果
2.3.1 洪水時の浸水領域の分析結果

■前回の記事:【vol.10】フルHDのアイトラッキング

1章
既存の衛星データによる洪水監視技術の課題

洪水は地球上で起こる一般的な自然災害の一つであり、経済的・人的損失の主な原因の一つです。

洪水に技術的に対策する上では、衛星画像の活用に注目が集まっています。衛星画像は、大規模な地域の総合的かつ頻繁な観測、および歴史的な記録を提供します。そのため、洪水地域の範囲とそこに住む人々、経済、環境、インフラへの影響を評価するために適用することができるのです。

しかし、洪水発生前後を比較する既存の技術は、有用で正確な結果を提供することができるものの、嵐につながる雲の形状への対処や時間分解能の低さといった課題が残っています。

そこでスペインのI. Caballeroらは、衛星マシンであるSentinel-2のデータを用いたシステムの構築を試みました。

2章
Sentinel-2の衛生データから水質を評価する

まずはI. Caballeroらの研究におけるミッション・手法・結果をまとめます。

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