Project/Area Number |
23K21030
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 25030:Disaster prevention engineering-related
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Research Institution | Ohsaki Research Institute, Inc. |
Principal Investigator |
山崎 文雄 株式会社大崎総合研究所, 研究部, フェロー (50220322)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
劉 ウェン 千葉大学, 大学院工学研究院, 准教授 (60733128)
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Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2025-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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Budget Amount *help |
¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
Fiscal Year 2024: ¥3,250,000 (Direct Cost: ¥2,500,000、Indirect Cost: ¥750,000)
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Keywords | 合成開口レーダ / 自然災害 / 橋梁被害 / SARシミュレーション / 橋梁モデル |
Outline of Research at the Start |
本研究では,対象を橋梁構造物に限定して,SAR画像による発災直後の被害把握を困難にしている原因の解消を目指す.まず,2時期画像比較を脱却するために,シミュレーション技術を導入して健全な橋梁のSAR画像モデルを構築し,災害後の観測SAR画像と比較検討する.また,実際の衛星及び航空機SAR画像を用いて,崩落・流出した橋梁および健全な橋梁の判別を機械学習により試みる.SAR画像の解像度,周波数(バンド),偏波,入射角などの撮影条件,および対象橋梁の幾何学的条件,構造形式,材質,被害程度などの条件の組合せに対して,観測SAR画像データに基づく被害の抽出精度を定量的に明らかにする.
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