Machine learning and GIS for detecting households with rooftop solar panels and analysis of introduction factors

2022 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 21K01023
• Research Institution: Chubu University
• Principal Investigator: 安本 晋也 中部大学, 人文学部, 准教授 (60725563)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: GIS（地理情報システム） / 機械学習 / 太陽光パネル / 再生可能エネルギー / 防災

Outline of Annual Research Achievements

本研究の目的はGIS(地理情報システム）および機械学習を用いて、家庭部門の屋根上太陽光パネルを識別し、そのデータをもとに太陽光パネルの導入要因を分析することにある。これにより、これまで明らかとなっていなかった地域レベルから世帯レベルまでの包括的な太陽光パネルの導入要因を調査することが可能となると考えられる。その結果を元に、今後の家庭部門における太陽光パネル導入の促進に向けてのより効果的な施策の検討を行う。
昨年度においては春日井市の空中写真を対象に機械学習による画像認識技術（畳み込みニューラルネットワーク）を行い、屋根上太陽光パネルを識別した。これは主にGISを用いて地域レベルの太陽光パネル導入要因を分析するためのものであった。
本年度は名古屋市の空中写真を対象に画像認識を行い、屋根上太陽光パネルの識別を完了した。名古屋市ではこのデータを元に郵送質問紙調査を行うことで、地域レベルのみならず世帯レベルの屋根上太陽光パネルの導入要因を分析する。
名古屋市には本研究に役立つ多様なデータ（Digital Surface Modelや３次元都市モデル（PLATEAU）等）が存在し、それらの入手も行った。

Current Status of Research Progress

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

Reason

最も計算時間がかかる、春日井市と名古屋市それぞれを対象にした太陽光パネルの画像認識を終了させた。残る調査は名古屋市を対象に予定している郵送質問紙調査となった。

Strategy for Future Research Activity

名古屋市の空中写真を対象にした屋根上太陽光パネルの識別を完了したため、世帯レベルでの屋根上太陽光パネル導入要因を分析するための郵送質問紙調査の実施を行う。また郵送質問紙調査により収集したデータと、地域の特徴を表すGISデータを組み合わせ、統計解析にかけることで研究目的である家庭部門の屋根上太陽光パネル導入要因の包括的な分析を行う。

Causes of Carryover

画像認識を行うために必要な教師データの作成が当初の計画より低い予算で実行できたため。