空間情報学ユニット
Geoinformatics Unit

横矢 直人
Naoto Yokoya

with contributions from Bruno Adriano,Gerald Baier, Wei He, Tatsumi Uezato, and Junshi Xia

大規模自然災害への対応に寄与する空間情報解析技術の開発
光学• 分類向き• 天候に左右

今期の リモートセンシング・機械学習・シミュレーションの融合により成果限られた教示データで災害状況把握の高度化を実現

SAR（合成開口レーダ）• 全天候型• 非直感的

水・土砂災害把握の高度化• 光学・SAR衛星画像のグローバル災害データベースを構築（11カ国14災害）• 新たな災害おける教示データなしで建物被害の度合いを3段階で分類することに成功• 被災前後の異種画像から被害推定を実現• 機械学習とシミュレーションを統合することで、リモートセン
シング画像から、水土砂災害時の浸水深や地形の変化を瞬時に推定する技術を開発• 令和元年台風19号直後の浸水深推定に成功（推定結果をセンチネルアジアに提供）

光学・SAR衛星画像
グローバル災害データベース

Prediction Ground truth 被災後SAR 被災前光学

建物被害分類

建物被害分類

提案手法

台風19号直後の浸水深推定結果

災害状況把握を支える基盤技術
リモートセンシングデータの高品質化

データ拡張のための画像生成• 積乱雲の発生の予測に有用なラマンライダーデータのノイズ除去技術を開発• 教示データなしで水蒸気混合比データのノイズを大幅に低減する深層学習モデルの開発に成功（気象庁との共同研究）• 高さと土地被覆ラベルを任意に変化させた場合に対応する仮想的な空撮画像を生成する敵対的生成ネットワークを開発• 高さと土地被覆ラベルを補完的に活用することで現実的な空撮画像を生成することに成功

RMSE=3.2473

RMSE=1.9014

水蒸気混合比データの２次元プロット（x軸：時間 (hour)，y軸：高度 (km) ) ．
(左) 観測データ. (右) 提案手法によるノイズ除去結果．

IEEE国際コンペを主催
弱教師あり学習による全球の土地被覆分類（ミュンヘン工科大学と連携）

http://www.grss-ieee.org/community/technical-committees/data-fusion/

Global Land Cover Mapping with Weak Supervisionhttps://competitions.codalab.org/competitions/22289

提案手法

空撮画像生成結果

B. Adriano, N. Yokoya, H. Miura, M. Matsuoka, and S. Koshimura, "A semiautomatic pixel-object method for detecting landslides using multitemporal ALOS-2 intensity images,"
Remote Sensing, vol. 12, no. 3, pp. 561, 2020.
T. Uezato, N. Yokoya, and W. He, "Illumination invariant hyperspectral image unmixing based on a digital surface model," IEEE Transactions on Image Processing, vol. 29, no. 1, pp.
1057-7149, 2019.
Y. Chen, W. He, N. Yokoya, and T.-Z. Huang, "Non-local tensor ring decomposition for hyperspectral image denoising," IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., vol. 58, no. 2, pp. 13481362, 2019.
Y. Chen, W. He, N. Yokoya, and T.-Z. Huang, "Blind cloud and cloud shadow removal of multitemporal images based on total variation regularized low-rank sparsity decomposition,"
ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (accepted for publication), 2019.
Y. Chen, W. He, N. Yokoya, and T.-Z. Huang, "Hyperspectral image restoration using weighted group sparsity regularized low-rank tensor decomposition," IEEE Transactions onCybernetics (accepted for publication), 2019.
D. Hong, N. Yokoya, J. Chanussot, and X. X. Zhu, "CoSpace: Common subspace learning from hyperspectral-multispectral correspondences," IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., vol.
57, no. 7, pp. 4349-4359, 2019.
W. He, N. Yokoya, L. Yuan, and Q. Zhao, "Remote sensing image reconstruction using tensor ring completion and total-variation," IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., vol. 57, no.
11, pp. 8998-9009, 2019.
Y. Xu, B. Du, L. Zhang, D. Cerra, M. Pato, E. Carmona, S. Prasad, N. Yokoya, R. Hansch, and B. Le Saux, "Advanced multi-sensor optical remote sensing for urban land use andland cover classification: Outcome of the 2018 IEEE GRSS Data Fusion Contest," IEEE J. Sel. Topics Appl. Earth Observ. Remote Sens., vol. 12, no. 6, pp. 1709-1724, 2019.
B. Adriano, J. Xia, G. Baier, N. Yokoya, S. Koshimura, "Multi-source data fusion based on ensemble learning for rapid building damage mapping during the 2018 Sulawesi
Earthquake and Tsunami in Palu, Indonesia," Remote Sensing, vol. 11, no. 7, pp. 886, 2019.