Automatiserad skadebedömning baserad på satellitbilder är avgörande för att snabba åtgärder ska kunna vidtas. Flera metoder baserade på övervakade inlärningsmetoder har rapporterats vara effektiva för automatisk kartläggning av skador med hjälp av fjärranalysbilder. Det är dock fortfarande svårt att använda dessa metoder för praktisk användning, eftersom de vanligtvis kräver stora mängder utbildningsprover för att bygga en övervakad klassificeringsapparat, som vanligtvis inte är lätt tillgänglig. Med framsteg inom teknik görs lokala och detaljerade skadebedömningar för enskilda byggnader tillgängliga, till exempel genom analys av bilder tagna av obemannade luftfartyg, övervakningssystem installerade i byggnader och genom crowdsourcing. Ofta görs sådana bedömningar parallellt, och resultaten blir tillgängliga successivt. I detta dokument antas en klassificeringsstrategi på nätet där en klassificeringsapparat byggs stegvis med hjälp av de strömmande skademärkena från olika källor som utbildningsprover, dvs. utan omskolning från grunden när nya prover strömmar in. Den passiva-aggressiva online klassificeraren används för klassificeringsprocessen. Förutom klassificeringen spelar valet av bildfunktioner en avgörande roll för klassificeringens prestanda. De funktioner som extraheras med hjälp av nyligen rapporterade djupt lärande metoder som Convolutional Neural Networks (CNN), som lär sig funktioner direkt från bilder, har rapporterats vara mer effektiva än konventionella handgjorda funktioner som grå nivå co-occurence matris och Gabor wavelets. I denna studie utforskas CNN-funktionernas potential för onlineklassificering av satellitbilder för att upptäcka strukturella skador och jämförs med handgjorda funktioner. Funktionsextraktionen och klassificeringsprocessen utförs på en objektnivå, där objekten erhålls genom översegmentering av satellitbilden. Det föreslagna ramverket för klassificering av skador på nätet ger en maximal total noggrannhet på omkring 73 %, vilket är jämförbart med den tillverkningssatsklassningsnoggrannhet (74 %) som erhålls för samma utbildnings- och testprover, men vid betydligt lägre tids- och minneskrav. Dessutom har CNN alltid betydligt bättre handgjorda funktioner.
De senaste metoderna för att utföra satellitbild klassificering av byggnadsskador använder CNN REF.
Towards automated satellite image segmentation and classification for assessing disaster damage using data-specific features with incremental learning
{'venue': 'GEOBIA 2016 : Solutions and Synergies', 'journal': 'GEOBIA 2016 : Solutions and Synergies', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}