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書誌情報
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- 資料種別
- 文書・図像類
- 著者・編者
- ADRIANO, BrunoYOKOYA, NaotoXIA, JunshiMIURA, HiroyukiLIU, WenMATSUOKA, MasashiKOSHIMURA, Shunichi
- 著者標目
- 出版年月日等
- 2021-02-18
- 出版年（W3CDTF）
- 2021-02-18
- タイトル（掲載誌）
- CEReS環境リモートセンシングシンポジウム資料集
- 巻号年月日等（掲載誌）
- 23
- 掲載巻
- 23
- 掲載ページ
- 26-26
- 本文の言語コード
- eng
- 対象利用者
- 一般
- 一般注記
- 出版タイプ： VoRtype:text[Abstract] We introduce a damage mapping framework for the classification of building damage from space using modern deep learning algorithms. The main contribution of this work is threefold. (ⅰ) We construct a unique global multitemporal and multimodal EO dataset together with labeled building footprints from large-scale earthquake and tsunami events worldwide. (ⅱ) We propose a damage mapping framework that integrates remote sensing and deep learning to classify the level of building damage considering several data availability scenarios. (ⅲ) We conduct extensive experiments and evaluate the performance of the proposed framework with other state-of-the-art deep learning approaches used for damage recognition.
- オンライン閲覧公開範囲
- インターネット公開
- 関連情報（NCID）
- BA64563608
- 連携機関・データベース
- 国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）
- 提供元機関・データベース
- 千葉大学 : 千葉大学学術成果リポジトリ