Deep learning-based layout design of urban roadside trees on the road network within digital twins

• Project/Area Number: 22K12706
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 90010:Design-related
• Research Institution: Nagoya City University
• Principal Investigator: 神沼 英里 名古屋市立大学, 大学院芸術工学研究科, 准教授 (90314559)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 大野 暁彦 名古屋市立大学, 大学院芸術工学研究科, 准教授 (00758401)
• Project Period (FY): 2022-04-01 – 2025-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2022)
• Budget Amount: ¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000); Fiscal Year 2024: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000); Fiscal Year 2023: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2022: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
• Keywords: デジタルツイン / 深層学習 / 街路樹 / 道路網 / デザイン

Outline of Research at the Start

技術発展でデジタルツインの構築が容易になり、都市環境のデジタルツイン化研究の報告が増えている。都市緑化のデジタルツイン研究は、脱炭素社会実現に向けて重要課題であるが未だ報告は少ない。本研究では都市緑化管理に着目して、深層学習を用いた街路樹の道路網上配置デザイン手法とデジタルツイン化手法を提案する。具体的には、衛星画像を使って街路樹単木の属性(緯度・経度・物体領域)を自動抽出するAIと、街路樹の指定本数に合わせた道路網上位置画像を生成するAIを構築することで、街路樹配置デザインとデジタルツイン化を推進する。

Outline of Annual Research Achievements

初年度はAIモデル構築のための学習データの整備を行った。まず、街路樹単木が同定可能な高解像度の衛星データ(WorldView-3,4相当)を購入しようとした。しかし、2022年度の衛星観測データは、植物が葉を茂らせる5～10月期において、名古屋市領域で晴天条件は得られなかった。この為、過去の航空写真を、分析用代替データとして購入した。購入した航空写真は、NTTインフラネット株式会社が提供するGEOSPACE航空写真データである。WorldView-3,4相当の解像度だが、2020年5月の撮影なので2年程前の画像になる。撮影地点として、千種区の名古屋市立大学近辺の図郭画像を選択した。この航空写真から、名古屋市が提供する街路樹の緯度・経度を照合して、50px x 50px の街路樹画像をプログラムで抽出した。結果として、抽出した航空写真の1/3程は、街路樹が映っていなかった。街路樹が画像に含まれていない原因として、名古屋市の街路樹計測時に管理担当者が使った緯度・経度の計測装置が低精度だった可能性がある。また航空写真は5月撮影のデータとあるが、画像中の街路樹の色が緑色ではなく灰色のものも多かった。撮影時期が5月の前半で、まだ緑が多くない時期だった可能性も考えられる。この様に、名古屋市の緯度・経度の計測値を頼りに街路樹領域の学習データを作成しようとしたが、初年度には街路樹の領域が上手く抽出できなかった。次年度では、目視で航空写真から街路樹領域を抽出することで、質の高いAI学習データの作成を試みる。

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

航空写真を用いて街路樹の画像領域データの作成を試みた。名古屋市管理の緯度・経度の情報からは、画像領域に街路樹が入っていないものもあり学習データとして不完全なデータしか得られなかった。しかし、領域注釈用の作業環境を整備することが出来た。研究の進捗状況は、おおむね順調に進展している状態である。

Strategy for Future Research Activity

次年度は、航空写真の領域画像データを用いて、街路樹単木の物体検出AIを構築する。学習データは街路樹の単木領域を、矩形領域として手作業で特定して作成する。矩形領域の地理位置情報を基に、航空画像入力時に街路樹単木の緯度経度を特定するAIを構築する。