」tl/ll三=ににグーグー2)家屋倒壊AI判読モデテル構築(ALOS-2/NDST)家屋被害が顕著にみられた平成28年熊本地震を対象として、ALOS-2画像から、二時期の後方散乱強度の正規化差分であるNDSI(NormalizedDifferenceSigmaNaughtIndex)指標を用いて、機械学習アルゴリズムの1つであるランダムフォレスト法を用いて家屋被害のあるエリアを50mメッシュで抽出するモデルを構築した。モデルの精度はPrecision63.7%、Recall72.0%となり、概ねの家屋被害エリアを抽出することが可能となった。-ー:非被害家屋メッシュNeOo22ONASwa%SI間時に-nENにPINPP晶兵HH寺田い1。呈昌。。前有了iRALOS-2でランダムフォレスト法により抽出した被害NDS1値のヒストグラム(標準偏差で語メッシュのPASCO

質問: この画像は予測した被害家屋メッシュの画像ですか？
解答は「はい」か「いいえ」で答えてください。
解答: はい。