地理空間AI

LiDAR地形情報を用いた衛星地上局配置のための説明可能な地理空間AI

衛星地上局の最適な配置を決定するため、LiDARデータから得られる地形情報を用いて、代表的なクラッター高さ（RCH）を予測する解釈可能な機械学習フレームワークが提案されました。これにより、既存の固定的なクラッター高さの課題を克服し、衛星通信の干渉解析精度を向上させます。