Wen Liu 研究室
主宰者：Wen Liu
千葉大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、自然災害による建築物や社会基盤施設の被害を迅速かつ正確に把握するための技術開発に取り組んでいます。特に地震や豪雨などの突発的な災害直後において、被害の全体像を素早く把握することは、災害対応や復興計画を立てるために不可欠です。研究室では、衛星画像やドローンによるレーザー測量、合成開口レーダなど、様々なリモートセンシング（遠隔観測）技術を活用しています。
被害抽出の手法として、機械学習と深層学習の技術を導入しており、道路標識や建物の損壊、地盤沈下量の予測など、多様な対象を自動的に検出・分類しています。例えば、災害前後の衛星画像やレーザーデータを比較することで、倒壊建物の位置を特定したり、液状化による地盤沈下の程度を予測したりしています。これらの手法は特定の地域に限定されず、異なる災害地域にも応用できるような汎用性を目指して開発されています。
さらに、抽出した被害情報をウェブベースの地理情報システムに統合し、リアルタイムで災害対応に活用するための仕組みも構築しています。衛星データと人工知能を組み合わせることで、従来の人手による調査では対応しきれない広大な地域の被害状況を迅速に把握し、より効果的な災害対応を支援することが研究室の目標です。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.compmedimag.2024.102415
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- DOI: https://doi.org/10.1186/s12933-024-02266-3
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10238-024-01327-x
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2023.130230
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s00170-021-07064-9
- [2021] Learning from multimodal and multitemporal earth observation data for building damage mappingDOI: https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2021.02.016
- DOI: https://doi.org/10.3390/ijgi10030147
- DOI: https://doi.org/10.3390/rs13040639
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