令和６年能登半島地震における被害地域の人工衛星画像を用いた差分抽出

カテゴリ: 部門大会

論文No: OS3-4

グループ名: 【C】2024年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2024/08/28

タイトル(英語): Differential Extraction of Affected Areas, in the Noto Peninsula Earthquake

著者名: 寳樂 裕（株式会社パスコ）,野崎 高義（株式会社パスコ）,吉川 和男（株式会社パスコ）,飯田 久美（株式会社パスコ）,生雲 愛子（株式会社パスコ）

著者名(英語): Yutaka Horaku (PASCO),Takayoshi Nozaki (PASCO),Kazuo Yoshikawa (PASCO),Kumi Iida (PASCO),Aiko Ikumo (PASCO)

キーワード: 能登半島地震|人工衛星画像|機械学習機械学習|Noto Peninsula Earthquak|SatelliteImage|Machine Learning

要約(日本語): 大規模な自然災害においては、道路崩壊等や多数の倒木により現場状況の把握が困難な状態が発生するが、現場状況の把握が困難な場合にも迅速に活用可能な情報を収集して停電復旧時間を見積もる必要がある。迅速な情報収集に際しては災害種別、規模、範囲、天候等を考慮し、人工衛星、航空機、計測車両、船舶など多彩なプラットフォームから最適な手法を選択する必要がある。
能登半島地震においては、地震直後より人工衛星や航空機等による様々な観測が実施され、撮影成果や判読・解析結果等を停電復旧見通し等での活用に情報提供してきた。本発表では人工衛星が取得した画像、データによる被災状況把握の取組について報告する。