• Search Research Projects
  • Search Researchers
  • How to Use
  1. Back to previous page

Development of a foundation for high-speed and highly-reliable automatic detection of occurrence of a natural disaster by using the satellite SAR data

Research Project

Project/Area Number 19K22029
Research Category

Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)

Allocation TypeMulti-year Fund
Review Section Medium-sized Section 25:Social systems engineering, safety engineering, disaster prevention engineering, and related fields
Research InstitutionYamaguchi University

Principal Investigator

Tadamura Katsumi  山口大学, 大学院創成科学研究科, 教授 (30236533)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 佐村 俊和  山口大学, 大学院創成科学研究科, 准教授 (30566617)
Project Period (FY) 2019-06-28 – 2021-03-31
Project Status Completed (Fiscal Year 2020)
Budget Amount *help
¥6,110,000 (Direct Cost: ¥4,700,000、Indirect Cost: ¥1,410,000)
Fiscal Year 2020: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
Fiscal Year 2019: ¥3,900,000 (Direct Cost: ¥3,000,000、Indirect Cost: ¥900,000)
Keywordsリモートセンシング / 衛星SAR / 自然災害発災検知 / テータベース / 機械学習 / 畳み込みニューラルネットワーク / 深層学習
Outline of Research at the Start

能動型センサの一つである合成開口レーダ(SAR)は,夜間でも観測可能であり,雲や雨の影響を受けにくいという特徴を持つ.その一方,衛星SARはその観測原理により必然的に生じる観測データの信頼性に関わる問題を持つため,衛星SARデータを入力とする災害発生識別器はこれまで十分な性能が得られていない.本研究は,この問題を解決する衛星軌道に対応するSARデータの信頼性情報を生成し,これを自然災害発災の自動検出用識別器の入力データとして適用することの有効性を検証する.

Outline of Final Research Achievements

The purpose of this research theme is to develop a framework for automatic detection of natural disasters through satellite SAR data. We have got the following results through this research theme.
(1) We proposed a method for obtaining radar shadow area by using both the orbit of ALOS-2 and the 3D shape of earth's surface constructed from DEM data. (2) We proposed the concept of the small bounding box obtained from the hazard map on the DEM mesh as a unit of machine learning. (3) We proposed disaster damage detection methods from multitemporal SAR images by using convolutional neural networks.

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

レーダーシャドウ領域の明確化により発災判定対象からその領域を除外可能になり,衛星SARデータを利用した発災判定精度の向上が期待できる.また,従来人手により発災の有無を判定していたが,本研究課題推進により機械学習を利用した自動識別器によりある程度の信頼度で自動的に発災判定を行えることを示した.また,自動化の際に要求される処理の高速化の手段として発災判定小領域を単位とする方法を示すことができた.

Report

(3 results)
  • 2020 Annual Research Report   Final Research Report ( PDF )
  • 2019 Research-status Report
  • Research Products

    (13 results)

All 2021 2020 2019

All Journal Article (3 results) (of which Peer Reviewed: 3 results) Presentation (10 results) (of which Invited: 1 results)

  • [Journal Article] A Method for Assigning Appropriate Elevation to Water Portion ion the DEM Data2021

    • Author(s)
      Daishi Fujiwara, Toshikazu SAMURA, and Katsumi TADAMURA
    • Journal Title

      Proceedings of The 2021 International Workshop on Advanced Image Technology

      Volume: 1 Pages: 60-60

    • DOI

      10.1117/12.2590841

    • Related Report
      2020 Annual Research Report
    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Development of a Method for Calculating Overground-openness and Underground-openness with High Precision Based on the Digital Elevation Model Data2021

    • Author(s)
      Tomohiro Andou, Toshikazu SAMURA, and Katsumi TADAMURA
    • Journal Title

      Proceedings of The 2021 International Workshop on Advanced Image Technology

      Volume: 1 Pages: 63-63

    • DOI

      10.1117/12.2590845

    • Related Report
      2020 Annual Research Report
    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] Development of a Database of Radar-shadow Cast by a SAR Satellite Using High Resolution DEM Data2020

    • Author(s)
      Makoto IDE, Toshikazu SAMURA, and Katsumi TADAMURA
    • Journal Title

      Proceedings of The 2020 International Workshop on Advanced Image Technology

      Volume: 1

    • Related Report
      2019 Research-status Report
    • Peer Reviewed
  • [Presentation] A performance evaluation of deep neural networks training with noisy labels under the limit of the cost increases by group-teaching algorithm2020

    • Author(s)
      Toshikazu Samura, Katsumi Tadamura
    • Organizer
      The 9th RIEC International Symposium on Brain Functions and Brain Computer
    • Related Report
      2020 Annual Research Report
    • Invited
  • [Presentation] U-netを用いたリモートセンシング画像からの道路抽出精度向上のための損失関数および前処理・後処理の設計2020

    • Author(s)
      小林航太郎, 多田村克己, 佐村俊和
    • Organizer
      日本リモートセンシング学会 第69回学術講演会
    • Related Report
      2020 Annual Research Report
  • [Presentation] 土地被覆データを学習したLight Convolutional Neural Networkによる未学習地域における都市域の詳細な分類能力の維持に関する検証2020

    • Author(s)
      内田啓一郎, 多田村克己, 佐村俊和
    • Organizer
      日本リモートセンシング学会 第69回学術講演会
    • Related Report
      2020 Annual Research Report
  • [Presentation] 数値標高モデルデータを用いた地上及び地下開度計算高精度化手法の開発2020

    • Author(s)
      安藤智大,坂本浩顕,佐村俊和,多田村 克己
    • Organizer
      情報処理学会第19回情報科学技術フォーラムFIT2020
    • Related Report
      2020 Annual Research Report
  • [Presentation] ラベルノイズを含むデータ学習時における Group-teaching学習アルゴリズムのデータ選択戦略に関する検討2020

    • Author(s)
      佐村俊和,多田村克己
    • Organizer
      第30回日本神経回路学全国大会
    • Related Report
      2020 Annual Research Report
  • [Presentation] 数値標高モデルデータ水部への適切な標高付与手法2020

    • Author(s)
      藤原 大嗣,佐村俊和,多田村 克己
    • Organizer
      情報処理学会第82回全国大会
    • Related Report
      2019 Research-status Report
  • [Presentation] Co-teaching を用いて学習した2つの畳み込みニューラルネットワークの相補的役割2020

    • Author(s)
      佐村俊和,多田村克己
    • Organizer
      電子情報通信学会非線形問題研究会
    • Related Report
      2019 Research-status Report
  • [Presentation] 多時期SAR画像合成画像を用いた変化検出法の提案と浸水域検出への適用2019

    • Author(s)
      佐村俊和
    • Organizer
      日本リモートセンシング学会第66回学術講演会
    • Related Report
      2019 Research-status Report
  • [Presentation] 衛星SARデータに基づく自然災害発災検知用データベースの構築2019

    • Author(s)
      梅村理沙,佐村俊和,多田村 克己
    • Organizer
      日本リモートセンシング学会第66回学術講演会
    • Related Report
      2019 Research-status Report
  • [Presentation] 多時期単偏波SAR画像を用いた畳み込みニューラルネットワークによる土砂災害検出の汎用的な検出能力の検証2019

    • Author(s)
      勝木龍太,多田村 克己,佐村俊和
    • Organizer
      日本リモートセンシング学会第67回学術講演会
    • Related Report
      2019 Research-status Report

URL: 

Published: 2019-07-04   Modified: 2022-01-27  

Information User Guide FAQ News Terms of Use Attribution of KAKENHI

Powered by NII kakenhi