新着論文：多重スケールの地形変数を用いた機械学習による地すべり滑落崖の検出

Posted by yuichi hayakawa on 6/14/2019 with No comments
JpGU（日本地球惑星科学連合）のオープンアクセス学術出版誌であるPEPS（Progress in Earth and Planetary Science）に、プロジェクトメンバーの早川が連名の論文が掲載されました。一般的に用いられる地形情報であるDEM（デジタル標高モデル）をマルチスケールで分析することで、地すべりの滑落崖の特徴を把握し、地形情報のみから機械学習で滑落崖を検出する手法について検討を行ったものです。現象に対する最適な解像度の選択方法のひとつとして、変数ごとに使用する検索窓のサイズを変えています。

Flavius Sîrbu, Lucian Drăguț, Takashi Oguchi, Yuichi Hayakawa and Mihai Micu (June 2019) Scaling land-surface variables for landslide detection. Progress in Earth and Planetary Science, 6, 44. https://doi.org/10.1186/s40645-019-0290-1