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組織・メンバー

研究部門

災害評価・低減研究部門
災害ジオインフォマティクス研究分野
准教授
博士（工学）
ADRIANO Bruno
あどりあの　ぶるーの
兼任先 工学研究科
研究テーマ
地球観測、機械学習、高性能計算技術などを災害科学や都市環境モニタリングに応用する研究を行っています。特に、大規模災害の物理的特性を理解するために、リモートセンシング画像や数値シミュレーションから災害による変化などの土地情報を自動的に抽出する知的情報処理について研究を行っています。特に土地被覆や土地利用状況の分析といった災害発生前の減災対策や、災害発生時に迅速に被災エリアの被害情報把握するための災害対応手法の研究に関心があります。
研究キーワード
地球観測データ解析 ／ 機械学習 ／ 空間情報学 ／ 数値モデリング ／ データ融合
関連サイト
研究概要

地球観測と機械学習による災害対応。
災害後の対応や救援活動を効率的に行うためには、災害後の被害の全容を正確かつ迅速に把握することが重要となります。災害直後、人間が立ち入ることが難しい場所であっても地球観測技術を活用すれば、被害状況を把握することを可能にします。しかし、リモートセンシングのプラットフォームやモダリティが非常に多様であるため、その解析が困難です。そこで、機械学習やコンピュータビジョンの技術を応用して、地震や津波、地滑りなどの災害時に土地情報を自動的に抽出する知的なリモートセンシング画像解析手法の開発に取り組んでいます。

数値シミュレーションと機械学習による災害評価。
津波や洪水などの大規模災害は、都市環境ごとに異なる特徴を有しています。そのため、計算シミュレーションを利用することで、災害の複雑な側面やメカニズムを研究することができます。また、機械学習と計算シミュレーションを組み合わせることで、標準的な数値モデリングの限界を超えることができます。そこで、浸水深や地盤変動など、災害の物理的な特徴を迅速に推定するための統合的な技術開発に取り組んでいます。主に、地域によっては限られている計算資源の限られている地域の緊急対応力をサポートするためのリアルタイム災害モデリング手法の開発に注力しています。

主な業績

Adriano, B., Yokoya, N., Yamanoi, K., Oishi, S. (2022). Predicting Flood Inundation Depth Based on Machine Learning and Numerical Simulation, In Proceedings of the 31st International Joint Conference on Artificial Intelligence and the 25th European Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-ECAI), Vienna, Austria, 3207, 58-64.

Adriano, B., Yokoya, N., Miura, H.,Liu, W., Matsuoka M., Koshimura, K. (2021), Learning from multimodal and multitemporal earth observation data for building damage mapping, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 175, 132-143. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2021.02.016

Adriano, B., Yokoya, N., Miura, H., Matsuoka, M., and Koshimura, S. (2020), A Semi-automatic Pixel-Object Method for Detecting Landslides Using Multitemporal ALOS-2 Intensity Images, Remote Sensing, 12(13), 561. https://doi.org/10.3390/rs12030561 ;

Adriano, B., Xia, J., Baier, G., Yokoya, N., and Koshimura, S. (2019), Multi-Source Data Fusion Based on Ensemble Learning for Rapid Building Damage Mapping during the 2018 Sulawesi Earthquake and Tsunami in Palu, Indonesia, Remote Sensing, 11(7), 886. https://doi.org/10.3390/rs11070886

Adriano, B., Fujii, Y., Koshimura, K., Mas, E., Ruiz-Angulo, A., Estrada, M. (2017), Tsunami Source Inversion Using Tide Gauge and DART Tsunami Waveforms of the 2017 Mw8.2 Mexico Earthquake, Pure and Applied Geophysics, 175, 35-48. https://doi.org/10.1007/s00024-017-1760-2

主な所属学会
  • IEEE Geoscience and Remote Sensing Society (GRSS)
  • 土木学会 (JSCE)
  • American Geophysical Union (AGU)
主な受賞
  • 外国人特別研究員 日本学術振興会 (2016年4月-2018年3月)
  • Excellence Award in the Research Poster Competition of the 9th APRU Multi-Hazards Symposium.
その他

客員研究員, 環境・社会理工学院 東京工業大学

Editorial activity:
- Editorial Board Member, Environmental Remote Sensing Section, Remote Sensing
- Associate Editor, Coastal Engineering Journal
- Guest Editor, IEEE Journal on Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing

Reviewer
- IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing
- IEEE Journal of Selected Topics on Applied Remote Sensing
- IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters
- Remote Sensing
- Remote Sensing of Environment
- ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing

Personal Website: 
- https://brunoadriano.com