2020 Fiscal Year Annual Research Report
Realization of the Micro Population Census by Deep Learning Using Satellite Images in Developing Countries
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20H01483
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| Research Institution | Tokyo City University |
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Principal Investigator |
秋山 祐樹 東京都市大学, 建築都市デザイン学部, 准教授 (60600054)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
宮崎 浩之 東京大学, 空間情報科学研究センター, 特任助教 (80764414)
小川 芳樹 東京大学, 空間情報科学研究センター, 講師 (70794296)
宮澤 聡 東京大学, 空間情報科学研究センター, 協力研究員 (70834274)
菅澤 翔之助 東京大学, 空間情報科学研究センター, 准教授 (50782380)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 人口統計 / マイクロジオデータ / 開発途上国 / 深層学習 / 衛星画像 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本事業ではまず、衛星画像を用いた建物の立体的抽出手法の開発を行った。はじめに、全世界を対象に無料で利用可能な状態で公開されている衛星画像から、個々の建物の分布とその範囲を深層学習で自動抽出する技術を開発した。これは既存の技術がある程度すでに蓄積されていることから、これらの既存の技術を複数適用しながら、最適な手法の探索を行った。対象地域は既存統計や空間情報を使った教師データの取得・検証等が実施しやすい地域であることを鑑み、開発途上国と先進国から1都市ずつ選定（開発途上国の都市からは、現在も急成長が続くアジアのメガシティであるバンコク都市圏を、先進国の都市からはアジアメガシティの成熟都市の一つである東京大都市圏を選定）した。対象地域である東京とバンコクの建物抽出にフィットする教師データの作成が必要となるため、これらの作業を人力（衛星画像内から建物の範囲を表現するポリゴンデータを作成）で行い、各都市において数百件におよぶ教師データの整備を行った。その結果、東京とバンコクにおいて、多くの既存研究と同程度の水準で建物の自動抽出が可能になった。
また、抽出した個々の建物の建物用途を推定する技術の開発にも取り組んだ。当初は建物を戸建て住宅、戸建て事業所、共同住宅、業務ビルなどの複数の建物用途に分類することを試みたものの、高い精度を出すことが困難なことが分かった。そこで、建物用途のうち、各建物のボリュームが小さく居住人数が小さいことが予想される戸建て建物と、ボリュームが大きく共同住宅を含む非戸建て建物を判別する技術開発を行った。その結果、本年度は十分な判別精度を得るには至らなかったものの、建物用途判別に有用だと期待される分類手法（機械学習）の調査・把握を行うことができた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
当初はバンコク市内における現地調査とそれに伴う抽出結果の信頼性検証、また国際学会への参加が予定されていたが、新型コロナウイルス感染症拡大の影響により、これらを実施することができなかった。また、抽出結果の検証用データとして、バンコクの統計データの集計を現地の大学等と連携して実施する予定だったが、これも実施できなかった。
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| Strategy for Future Research Activity |
バンコク現地で実施できなかった内容については、今後の新型コロナウイルス感染症の状況と、日本およびタイの行動規制の状況等を見極めながら、実施が可能になり次第、ただちに着手する予定である。
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