Deep Learning Based Disaster Damage Assessment with Remote Sensing Imagery
指導老師：林偲妘 教授
專案經理：蔡昉容
當災害發生時，應變小組需在短時間內進行災損評估，進而有效分配救難人力及資源，然而若遇受損區域較大時，僅依靠人力現場勘察，則曠日廢時延後救助時間。近年加入衛星與航空遙測影像判釋，在空間上得以提高效率，但受限於需專家判讀，所能處理的資料量有限。本專案意旨針對不同災害類型、多樣地域環境條件，採用電腦視覺與深度學習模型，結合GIS工具，讀取遙測影像並對建物及基礎建設之毀損程度評估，提供決策者初步且可靠的資訊期許在時間與空間上提升效率與規模，縮短人員至前線應變支援之所需業時間。