訓(xùn)練數(shù)據(jù)

深度學(xué)習(xí)最大的挑戰(zhàn)來(lái)自于收集充分有效的數(shù)據(jù)來(lái)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，這一問(wèn)題在災(zāi)后重建分析中尤其突出。因?yàn)橛涗浟烁叻直媛市l(wèi)星影像的災(zāi)害較少，而其中包含損害建筑的結(jié)果就更少。這一工作中研究人員使用了UNOSAT和REACH等組織提供的公開(kāi)災(zāi)后評(píng)估數(shù)據(jù)，這些原始的衛(wèi)星影像經(jīng)過(guò)手工評(píng)估后，再利用谷歌地球來(lái)將損害程度評(píng)分添加到對(duì)應(yīng)的空間坐標(biāo)中以獲取最終的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

訓(xùn)練中使用的圖像元，包含了災(zāi)前和災(zāi)后的建筑受損情況

性能

研究人員在近年來(lái)的三場(chǎng)地震中評(píng)估了模型的性能，在每次災(zāi)害中利用部分區(qū)域來(lái)訓(xùn)練模型，并在另一部分區(qū)域中進(jìn)行測(cè)試。結(jié)果的基準(zhǔn)來(lái)源于UNOSAT和REACH中人類專家的評(píng)估結(jié)果，并利用與人類評(píng)測(cè)相比的真實(shí)精度和ROC曲線來(lái)對(duì)模型的性能進(jìn)行評(píng)估。ROC曲線是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域用來(lái)測(cè)量模型對(duì)于正負(fù)樣本分類能力的常用指標(biāo)，曲線下的面積越接近1，說(shuō)明其分類的精度就越高。根據(jù)前線救災(zāi)人員的經(jīng)驗(yàn)，在災(zāi)后72小時(shí)內(nèi)超過(guò)70％的準(zhǔn)確率閾值就能為救災(zāi)提供有效的決策支撐。

下圖顯示了災(zāi)前和災(zāi)后建筑的損毀情況及模型的評(píng)估得分，可以看出損壞建筑的分?jǐn)?shù)都較為接近1而無(wú)損建筑的得分較小，即使周圍的地貌發(fā)生了明顯變化也不會(huì)被誤判。0．5可以作為典型的判斷閾值來(lái)進(jìn)行受損分類。

這一工作顯示了衛(wèi)星影像應(yīng)用于自動(dòng)化災(zāi)后評(píng)估的潛力。雖然目前是在在同一地區(qū)不同區(qū)域進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試，但最終目標(biāo)將是為全球任何區(qū)域提供精確的災(zāi)后建筑受損評(píng)估服務(wù)。在未來(lái)將會(huì)加入更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)以覆蓋多樣性的地理區(qū)域和建筑風(fēng)格。同時(shí)還將提供交互式的訓(xùn)練、驗(yàn)證和專家系統(tǒng)來(lái)為相關(guān)部門提供更多的決策信息和有效災(zāi)后響應(yīng)，并讓這套系統(tǒng)為災(zāi)后救援與時(shí)間賽跑中，提供最為迅捷的評(píng)估信息。

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