2023 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, 客員研究員 (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 慶應義塾大学, 経済学部(三田), 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 / AI / 深層学習 / 衛星画像 / 建物用途 / 所得水準 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究ではアジアのメガシティである東京とバンコクを対象に，人口の空間的分布を所得水準も含めて建物単位で把握する手法を確立し，都市空間の人口分布を詳細に把握可能なマイクロデータを開発する手法の確立を目的に実施した．
最終年度の本年はこれまで実施してきた研究内容を総括するとともに、それに伴いこれまでに充分に実施されていなかった、「1. 建物単位の所得水準の推定技術の開発」と、「2. 建物の高さ推定の高度化」実施した。
1. 建物単位の所得水準の推定技術の開発：精度検証用の統計データが充分に整備されている東京都を対象に、住宅・土地統計調査と国勢調査のデータを用いて街区ごとの平均世帯収入データを作成した。次に、家計調査を基に所得を3ランクに分類し、これを学習データとした事前学習済みの深層学習モデルを用いて、建物ごとの所得水準を分類するモデルを構築した。なお，同学習の手法は転移学習である．最後に，構築したモデルと学習に使用していないデータを用いて精度を検証した．その結果、個々の建物の所得水準を高い精度で分類する手法が実現した．以上の手法により，東京およびバンコクを対象に，建物単位という高精細な空間解像度で人口および所得水準を推定する手法が実現した．
2. 建物の高さ推定の高度化：JAXAの公開DSMとDEMを用いて，個々の建物の高さを推定する技術を開発した．スライディングウィンドウと呼ばれるモデルを採用することで，計算コストを小さくしながら建物の高さを効率的に推定できることが明らかになった．その結果バンコクでは約80%，東京では約65%（何れも誤差5m以内）で推定することが可能になった．
さらに、本研究の成果を活用した様々な関連研究が実施されるとともに、現地（バンコク）の研究者、実務者との連携により、本研究成果の有用性や課題、今後取り組むべき研究内容なども明らかにすることができた。
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| Research Progress Status |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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