生成AIと発災後1時期のSAR画像を用いた高精度の土砂災害検出手法の開発
土砂災害箇所の正確な把握は,早期の復旧計画や防災施設整備,ハザードマップ作成に欠かせない重要な情報である.本研究では,発災直後の1時期SAR画像を用いて,風水害や地震による土砂災害箇所を迅速に特定するための新たなアプローチを追求する.まず,同一撮影条件の事前画像が入手できない問題に対処するために,シミュレーション技術と画像生成の人工知能(…
論文トラッカー|東海・関東の大学の研究者
千葉大学 科研費の研究 1件(生成AIと行政DX)
土砂災害箇所の正確な把握は,早期の復旧計画や防災施設整備,ハザードマップ作成に欠かせない重要な情報である.本研究では,発災直後の1時期SAR画像を用いて,風水害や地震による土砂災害箇所を迅速に特定するための新たなアプローチを追求する.まず,同一撮影条件の事前画像が入手できない問題に対処するために,シミュレーション技術と画像生成の人工知能(…
研究者の情報:CiNii Research の研究者ページ
研究の内容と国会の議論は、テーマが同じものを並べています。研究者ご本人が国会で発言したという意味ではありません。
出典:CiNii Research・KAKEN(国立情報学研究所)、国会会議録検索システム(国立国会図書館)。掲載内容の訂正・削除のご依頼はお問い合わせからお送りください。