多様な衛星観測データによる被災域の準リアルタイム把握のための深層学習の有機的結合

Research Project

Project/Area Number	24K07986
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 25030:Disaster prevention engineering-related
Research Institution	Yamaguchi University
Principal Investigator	佐村俊和山口大学, 大学研究推進機構, 准教授 (30566617)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000) Fiscal Year 2026: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000) Fiscal Year 2025: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000) Fiscal Year 2024: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
Keywords	災害検出 / 準リアルタイム / 深層学習 / 低コスト化 / ラベルノイズ
Outline of Research at the Start	近年，大規模な災害が頻発しているが，人工衛星が取得したデータを用い被災域の準リアルタイム把握システムの構築によって，迅速な災害対応に繋がる情報取得ができると考えられる．このシステム構築には，多様な人工衛星の観測データの利用により観測頻度を高め，それらを高精度に自動的に処理する深層ニューラルネットワーク(DNN)技術を組み合わせるシステム構築が必要と考える．本研究では，その際に用いるDNNには，高速に処理できること，データの数が大量に準備できず，その品質がよくない場合でも性能を発揮できることが重要であるとし，従来手法の改良や組合せによって，これらの能力をDNNに実現することを目的とする．