核心概念
地震後の高解像度SARおよび光学衛星画像を用いて、被災建物を迅速に検出するためのデータセットを提供する。
要約
本研究は、2023年のトルコ・シリア地震後に取得された公開衛星画像と注釈を統合し、4,000棟以上の建物を含むデータセットを構築しました。このデータセットには、SAR画像パッチ、光学画像パッチ、および対応する建物フットプリントが含まれています。被災建物検出問題を二値分類問題として定式化し、機械学習および深層学習の手法をベースラインとして提示しました。
結果として、SAR画像を用いた被災建物検出は光学画像に比べて課題が多いことが示されましたが、適切な手法を用いれば一定の精度が得られることが分かりました。また、SAR画像と光学画像を組み合わせることで、さらなる性能向上が期待できることが示されました。
本データセットは、今後の地震災害対応における迅速な被災建物検出アルゴリズム開発を促進することを目的としています。データセットと関連コードは公開予定です。
統計
地震後のSAR画像と光学画像を用いて、4,029棟の建物を含むデータセットを構築しました。そのうち169棟が被災建物、3,860棟が無被害建物です。