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

2023 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 – 2025-03-31
• Keywords: 深層学習 / GIS / 屋根上太陽光パネル / 郵送質問紙調査

Outline of Annual Research Achievements

本研究の目的は深層学習とGIS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。
空中写真をもとに深層学習を行い、屋根上太陽光パネルの識別を完了させたが、現時点ではその太陽光パネルが発電用のものなのか、太陽熱温水器によるものなのかの判別が厳密には難しいということがわかった。用途ごとに明確に太陽光パネルの見た目がことなる場合もあれば、近年では見た目が非常によく似ているケースもある。この点を解決するため、郵送質問紙調査の調査票の検討のし直しが必要となった。
さらに、可能であるならばアノテーションの処理時点においてこれら２種類の太陽光パネルの区別できないかも再検討する。具体的には２種類の太陽光パネルの実際のサンプル写真を入手し、それと見比べることで太陽光パネルの種類を判別していく。これらの手法を実践するために、アノテーションの実施を依頼する企業との打ち合わせも進めた。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

上述したように各太陽光パネルが発電用のものなのか、太陽熱温水器によるものなのかの判別が厳密には難しいということがわかったため、郵送質問紙調査の調査票の見直しと、アノテーションの処理過程の再検討の２つの方法で解決にあたる。

Strategy for Future Research Activity

共同研究者とのさらなるやりとりも行い、郵送質問紙調査の調査票の最終版を作成する。その後調査票の内容を倫理申請にかける等して、確定する。郵送質問紙調査の送付先からの問い合わせにどう対応するかについても協議していく。アノテーション処理における厳密な打ち合わせも行っていく。

Causes of Carryover

屋根上太陽光パネルの用途の違いをより厳密に判別する必要が生じたため、郵送質問紙調査を繰り越した。