数値標高モデルとリモートセンシングに基づく地形分類と地震被害想定への応用(A.被害予測と緊急対応(2),口頭発表)
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概要
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This paper presents a landform classification method based on a land cover map and a digital Elevation Model (DEM) The proposed method classifie4d the landform of Kobe city in Japan into hill, plateau, fan and reclaimed land using a neural network As a result, the neural network approach produces the detailed terrain map of Kobe Further-more, we adopted these classified landforms for a ground motion estimation in Kobe during the 1995 Hyogoken Nanbu earthquake, and could obtain detailed ground motion distribution compared with the one based on the Digital National Land Information (DNLI)
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