災害救援のための、機械学習ベースの被害評価

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地震やハリケーン、洪水などの自然災害は広大な土地と数百万の人々に影響を及ぼしますが、このような災害への対応が物流面での大きな課題になっています。政府、NGO、国連組織などの危機対応者は、限られた資源を割り当てるための最適な方法を考えるために、包括的かつ正確な災害状況を迅速に知る必要があります。このために最大30cmの解像度を持つ超高解像度（VHR）衛星画像がますます重要な危機対応ツールとなり、災害によって地形やインフラ、人口がどのように変化したのかについて、これまでにない幅広い視覚情報を提供しています。

しかしながら、未加工の衛星画像から作戦に必要な情報（崩壊した建物、橋の亀裂、一時的な避難所が設置された場所）を抽出するには、依然として集中的な手作業が必要です。たとえば2010年のハイチ地震の場合、首都のポルトープランス地域だけでも9万を超える建物をアナリストが手動で調査し、それぞれが受けた被害を5段階で評価しました。これらの手動分析を完成させるためには専門家チームが数週間かける必要がありますが、このような分析が最も必要とされるのは、最も緊急な決断が行われる災害後48～72時間以内になります。

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