2023 Fiscal Year Annual Research Report
グローバル人流データコモンズ創出のための基礎的研究
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22K18498
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
関本 義秀 東京大学, 空間情報科学研究センター, 教授 (60356087)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
樫山 武浩 大阪経済大学, 経済学部, 准教授 (10611155)
矢部 貴大 東京大学, 空間情報科学研究センター, 客員研究員 (30940431)
Pang Yanbo 東京大学, 空間情報科学研究センター, 特任助教 (60870178)
小川 芳樹 東京大学, 空間情報科学研究センター, 講師 (70794296)
瀬戸 寿一 駒澤大学, 文学部, 准教授 (80454502)
澁谷 遊野 東京大学, 空間情報科学研究センター, 准教授 (20847917)
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| Project Period (FY) |
2022-06-30 – 2024-03-31
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| Keywords | 擬似人流 / デジタルツイン / 自動抽出 / 建物 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、様々な国や地域の政策現場で汎用的に活用できることを念頭に置いた「全球規模の各国レベルの擬似人流データ基盤とそのエージェントモデル」を構築する事を目標にした基礎的な研究を以下の項目で進めていく事としている。
(1)人流に関する各国ごとのオープンに利用できる地理空間情報の調査と整理 (2)オープンな衛星画像等からの建物の自動抽出による国レベルの世帯位置情報の把握 (3)断片的な携帯端末や調査情報等を利用した目的地選択の国別ハイパーパラメータ構築
進捗としては日本全土をカバーする1.3億人の全国擬似人流データ（3種類のエージェントと7種類の行動）を作成し、所属の空間情報科学研究センターの共同利用データ（Joras）から初版のリリースを2022年度に行うとともに、さらに2023年度には初版では考慮できていなかった、運送等のビジネス時のトリップモデル等の考慮や、目的地選択候補に数百万の実POIデータを使ったり、交通手段選択についてもエリアごとに過去の統計値に基づきパラメータを変化させ、よりリアリティを持たせる事ができた。
また、建物についても、国土地理院のオープンな航空写真画像（解像度0.6m以上）を用いて、超解像（SR）とインスタンスセグメンテーション技術（Mask R-CNN with MPViT backbone）に基づく大規模建物抽出フレームワークで、全国数か所から作成した教師データをもとに学習モデルを構築し、これも全国ベースで概ね85%程度の精度を得る事ができた。
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