EXTRACTION ANALYSIS OF FLOOD DAMAGE AREAS FROM PI-SAR2 IMAGES USING DEEPLAB V3+

Author:

KOJIMA Shoichiro1,HAGIYA Toshiyuki2

Affiliation:

1. 情報通信研究機構 電磁波研究所電磁波伝搬研究センターリモートセンシング研究室

2. The MathWorks GK

Publisher

Japan Society of Civil Engineers

Reference8 articles.

1. 1) A. Nadai, S. Uratsuka, T. Umehara, T. Matsuoka, T. Kobayashi, M. Satake : Development of X-band airborne polarimetric and interferometric SAR with sub-meter spatial resolution, International Geoscience and Remote Sensing Symposium, Vol. 2, pp. 913-916, 2009.

2. 2) 児島正一郎,有馬悠馬,山本和朋,是津耕司:Pi-SAR X2とGISデータを用いた浸水領域の抽出,日本リモートセンシング学会第58回学術講 演会論文集,pp. 43–44,2018. [Kojima, S., Arima, Y., Yamamoto, K. and Zetsu, K.: A field study on the movement of sand and gravel around the river mouth of the Tenryu River, Proceedings of the Conference of the Remote Sensing Society of Japan, pp. 43-44, 2018.]

3. 3) Jiyuan Shi, Ji Dang, Mida Cui, Rongzhi Zuo, Kazuhiro Shimizu, Akira Tsunoda and Yasuhiro Suzuki : Improvement of Damage Segmentation Based on Pixel-Level Data Balance Using VGG-Unet, Applied sciences, Volume 11, Issue 2, 2021.

4. 4) 劉佳明, 党紀, 全邦釘 : DeepLabv3+を用いた橋梁腐食損傷とその精度の向上, AI・サイエンス論文集., 3巻, 12号, pp. 802-810, 2022. [Ryuu, K., Ji, D. and Chun, P.: Bridge corrosion damage detection using DeepLabv3+ model and performance boosting, Artificial Intelligence and Data Science, JSCE, Vol. 3, No. 12, pp. 802-810, 2022.]

5. 5) L. Chen, Y. Zhu, G. Papandreou, F. Schroff, H. Adam : En-coder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation, ECCV, pp. 1~18, 2018.

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