地震モニタリングのための新しいデータセットとリソース制限モデル

المفاهيم الأساسية

本研究では、Sentinel-1データを用いた地震モニタリングのための新しいデータセットQuakeSetを提案し、機械学習モデルによる地震検知と規模推定の可能性を評価する。

الملخص

本研究では、Sentinel-1衛星データと国際地震センター(ISC)のアノテーションを組み合わせた新しいデータセットQuakeSetを提案しています。このデータセットには、155件の地震に関する3時期の画像が含まれています。
QuakeSetを用いて、以下のタスクの実行可能性を検討しました:

1. 2時期の画像時系列による地震検知
2. 2時期の画像時系列による地震規模推定
3. 2時期の画像時系列による震源位置推定
4. 2時期の画像時系列による変化検出
5. 単一画像による地震検知
6. 単一画像による地震規模推定
7. 単一画像による震源位置推定

実験の結果、2時期の画像時系列を使用した場合、深層学習モデルが浅層学習モデルよりも優れた性能を示しました。一方で、単一画像を使用した場合、全てのモデルの性能が大幅に低下しました。これは、Funning and Garcia (2019)の手動分析結果と一致しています。
深層学習モデルは高精度を達成できますが、計算リソースの消費が大きくなります。リソース制限下での高精度な地震分析モデルの開発が今後の課題です。

الإحصائيات

地震規模(mb)の平均は5.64、標準偏差は0.44です。

اقتباسات

なし

الرؤى الأساسية المستخلصة من

QuakeSet

by Daniele Rege... في arxiv.org 03-28-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.18116.pdf

استفسارات أعمق

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