Abstract-Near i realtid byggnadsskador kartläggning är en nödvändig förutsättning för regeringar att fatta beslut för katastrofhjälp. Med högupplösta system för syntetisk bländarradar (SAR), såsom Terrasar-X, blir det möjligt att tillhandahålla sådana produkter på ett snabbt och effektivt sätt. I detta brev föreslås en ram baserad på djup inlärning för snabbt erkännande av regionala tsunamiskador med hjälp av SAR-bilder efter händelsen. För att utföra en så snabb skadekartläggning används en serie av kakelbaserad bilddelningsanalys för att generera datamängden. Därefter utvecklas en urvalsalgoritm med SqueezeNet-nätverket för att snabbt skilja mellan uppbyggda (BU) och icke-byggda regioner. Slutligen, en igenkänningsalgoritm med en modifierad bred restnät utvecklas för att klassificera BU regioner i tvätta bort, kollapsade, och något skadade regioner. Experiment som utförts på Terrasar-X data från 2011 Tohoku jordbävning och tsunami i Japan visar en BU-region extraktion noggrannhet på 80,4 % och en skadenivå igenkänning noggrannhet på 74,8 %. Vårt ramverk tar cirka 2 timmar att träna på en ny region, och bara några minuter för förutsägelse. Index Terms-djupa neurala nätverk, ramverk, postevent Terrasar-X bilder, snabb, regional tsunami skadeigenkänning.
REF använder dataförstärkning för att generera en träningsdatauppsättning för djupa neurala nätverk, vilket möjliggör snabb segmentering av byggnadsavtryck i satellitbilder förvärvade efter 2011 Tohoku jordbävning och tsunami i Japan.
A Framework of Rapid Regional Tsunami Damage Recognition From Post-event TerraSAR-X Imagery Using Deep Neural Networks
{'venue': 'IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters', 'journal': 'IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}