Realization of the Micro Population Census by Deep Learning Using Satellite Images in Developing Countries

• Project/Area Number: 20H01483
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 07030:Economic statistics-related
• Research Institution: Tokyo City University
• 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)
• 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)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2024-03-31
• Project Status: Completed (Fiscal Year 2023)
• Budget Amount: ¥17,550,000 (Direct Cost: ¥13,500,000、Indirect Cost: ¥4,050,000); Fiscal Year 2023: ¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000); Fiscal Year 2022: ¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000); Fiscal Year 2021: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2020: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
• 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 / 現地調査

Outline of Research at the Start

本研究は主に複数時点の衛星画像と既存統計を用いて，アジアのメガシティである東京都市圏とバンコク都市圏を対象に，過去から現在に渡って都市とその周辺地域の人口の空間的分布を，その人々の所得水準も含めて時系列的かつ超高精細に（建物単位で）把握する手法を確立する．また深層学習を用いて超高精細な建物と人口の情報を分析することにより，今後都市化が進み人口が増加する可能性が高い地域の推定を可能にする技術も確立する．以上の技術が確立することにより，先進国のみならず開発途上国も含めた世界のあらゆる都市において建物単位という超高精細な人口分布を把握できるマイクロデータを開発するための手法を世界で初めて実現する．

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。

Research Progress Status

令和5年度が最終年度であるため、記入しない。

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。

Research Products

• [Int'l Joint Research] Thammasat University/Chulalongkorn University(タイ)
• [Int'l Joint Research] NYU Shanghai(中国)
• [Int'l Joint Research] Korea University/Incheon National University(韓国)
• [Int'l Joint Research] Thammasat University(タイ)
• [Int'l Joint Research] Thammasat University/Asian Institute of Technology/Chulalongkorn University(タイ)
• [Int'l Joint Research] Thammasat University/Asian Institute of Technology/Chulalongkorn University(タイ)
• [Journal Article] Locally adaptive spatial quantile smoothing: Application to monitoring crime density in Tokyo (2024)
  • Author(s): Takahiro Onizuka, Shintaro Hashimoto, Shonosuke Sugasawa
  • Journal Title: Spatial Statistics Volume: 59 Pages: 100793-100793
  • DOI: 10.1016/j.spasta.2023.100793
  • Peer Reviewed
• [Journal Article] Geometric-based approach for linking various building measurement data to a 3D city model (2024)
  • Author(s): Ogawa Yoshiki、Sato Go、Sekimoto Yoshihide
  • Journal Title: PLOS ONE Volume: 19 Issue: 1 Pages: 0296445-0296445
  • DOI: 10.1371/journal.pone.0296445
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Examining Model Generality of Instance Segmentation for Building Mapping in Satellite Images - Case Study for Tokyo and Bangkok (2023)
  • Author(s): Yamanotera Ryota、Akiyama Yuki、Miyazaki Hiroyuki
  • Journal Title: IGARSS 2023 - 2023 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium Volume: 2023 Pages: 5724-5727
  • DOI: 10.1109/igarss52108.2023.10282156
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Deep Learning Approach for Classifying the Built Year and Structure of Individual Buildings by Automatically Linking Street View Images and GIS Building Data (2023)
  • Author(s): Ogawa Yoshiki、Zhao Chenbo、Oki Takuya、Chen Shenglong、Sekimoto Yoshihide
  • Journal Title: IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing Volume: 16 Pages: 1740-1755
  • DOI: 10.1109/jstars.2023.3237509
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Label Freedom: Stable Diffusion for Remote Sensing Image Semantic Segmentation Data Generation (2023)
  • Author(s): Zhao Chenbo、Ogawa Yoshiki、Chen Shenglong、Yang Zhehui、Sekimoto Yoshihide
  • Journal Title: IEEE Big Data Volume: 2023 Pages: 1022-1033
  • DOI: 10.1109/bigdata59044.2023.10386381
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Large-scale individual building extraction from open-source satellite imagery via super-resolution-based instance segmentation approach (2023)
  • Author(s): Chen, S., Ogawa, Y., Zhao, C., & Sekimoto, Y.
  • Journal Title: ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing Volume: 195 Pages: 129-152
  • DOI: 10.1016/j.isprsjprs.2022.11.006
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] DEVELOPMENT OF DETAILED BUILDING DISTRIBUTION MAP TO SUPPORT SMART CITY PROMOTION -AN APPROACH USING SATELLITE IMAGE AND DEEP LEARNING? (2022)
  • Author(s): Okada K.、Nishiyama N.、Akiyama Y.、Miyazaki H.、Miyazawa S.
  • Journal Title: ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences Volume: X-4/W3-2022 Pages: 189-196
  • DOI: 10.5194/isprs-annals-x-4-w3-2022-189-2022
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] 空間情報を活用した自治体のプランニング～自治体におけるDXによるEBPM実現に向けた取り組み～ (2022)
  • Author(s): 秋山祐樹
  • Journal Title: 都市計画 Volume: 71(3) Pages: 84-87
• [Journal Article] Accuracy of vacant housing detection models: an empirical evaluation using municipal and national census datasets (2022)
  • Author(s): Sayuda, K., Hong, E., Akiyama, Y., Baba, H., Tokudomi, T., Akatani, T.
  • Journal Title: Transactions in GIS Volume: forthcoming Issue: 7 Pages: 3003-3027
  • DOI: 10.1111/tgis.12992
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Development of Estimation Method for Building Structure Using Open Data and Statistics (2022)
  • Author(s): Takeda, N., Furuya, T. and Akiyama, Y.
  • Journal Title: IGARSS 2022 Proceedings Volume: 2022 Pages: 2438-2441
  • DOI: 10.1109/igarss46834.2022.9883801
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Adaptively robust geographically weighted regression (2022)
  • Author(s): Sugasawa Shonosuke、Murakami Daisuke
  • Journal Title: Spatial Statistics Volume: 48 Pages: 100623-100623
  • DOI: 10.1016/j.spasta.2022.100623
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Development of current estimated household data and agent-based simulation of the future population distribution of households in Japan (2022)
  • Author(s): Kajiwara Kento、Ma Jue、Seto Toshikazu、Sekimoto Yoshihide、Ogawa Yoshiki、Omata Hiroshi
  • Journal Title: Computers, Environment and Urban Systems Volume: 98 Pages: 101873-101873
  • DOI: 10.1016/j.compenvurbsys.2022.101873
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Detection of River Plastic Using UAV Sensor Data and Deep Learning (2022)
  • Author(s): Maharjan Nisha、Miyazaki Hiroyuki、Pati Bipun Man、Dailey Matthew N.、Shrestha Sangam、Nakamura Tai
  • Journal Title: Remote Sensing Volume: 14 Issue: 13 Pages: 3049-3049
  • DOI: 10.3390/rs14133049
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Presentation] 空間情報 × AI が拓く新しい空間情報科学分野の研究への挑戦 (2024)
  • Author(s): 秋山祐樹
  • Organizer: GISA/GeoAI Seminar 2024’ Spring「GeoAIからみた人流データの表と裏」
  • Invited
• [Presentation] Examining Model Generality of Instance Segmentation for Building Mapping in Satellite Images - Case Study for Tokyo and Bangkok (2023)
  • Author(s): Yamanotera, R., Akiyama, Y. and Miyazaki, H.
  • Organizer: IGARSS 2023
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] 衛星画像と所得に関する統計情報を用いた建物単位の所得水準の推定 (2023)
  • Author(s): 山野寺瞭太, 秋山祐樹, 宮崎浩之, 宮澤聡
  • Organizer: CSIS DAYS 2023
• [Presentation] 航空写真を活用した開発適地の自動抽出技術の開発 (2023)
  • Author(s): 堀内仁, 山野寺瞭太, 秋山祐樹
  • Organizer: 第68回土木計画学研究発表会
• [Presentation] Exploring Building Height Estimation Methods and Their Applications in Micro-Scale Population Data Analysis (2023)
  • Author(s): Maneepong, K. and Akiyama. Y.
  • Organizer: ACRS 2023
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] Estimation of Income Levels per Building Unit Using Satellite Image and Income Statistics (2023)
  • Author(s): Yamanotera, R., Akiyama. Y., Miyazaki, H. and Miyazawa, S.
  • Organizer: ACRS 2023
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] 衛星画像と所得に関する統計情報を用いた建物単位の所得水準の推定 (2023)
  • Author(s): 山野寺瞭太, 秋山祐樹, 宮﨑浩之
  • Organizer: 第32回地理情報システム学会
• [Presentation] 深層学習を用いた衛星画像からの建物抽出モデルの外挿による開発途上国の建物データ整備 (2023)
  • Author(s): 山野寺瞭太, 秋山祐樹, 宮﨑浩之
  • Organizer: 土木学会第78回年次学術講演会
• [Presentation] 建物単位の推計人口を用いた大規模災害時における経済的被害評価手法の開発 (2023)
  • Author(s): 武田直弥, 秋山祐樹, 古谷貴史
  • Organizer: CSIS DAYS 2023
• [Presentation] 水害危険地域における住宅への被害評価と防災移転の最適化手法の開発 (2023)
  • Author(s): 齋藤開, 武田直弥, 秋山祐樹
  • Organizer: 第68回土木計画学研究発表会
• [Presentation] 世帯推計データを用いた大規模災害時における経済的被害評価手法の開発 (2023)
  • Author(s): 武田直弥, 秋山祐樹, 古谷貴史
  • Organizer: 第32回地理情報システム学会
• [Presentation] Research for DXing Municipal Decision Making Using Urban Spatial Information and AI to Realize a Better Life (2023)
  • Author(s): Akiyama, Y.
  • Organizer: ICGIS 2023
  • Int'l Joint Research / Invited
• [Presentation] 空間情報×AIが拓く新しい都市工学分野の研究への挑戦 (2023)
  • Author(s): 秋山祐樹
  • Organizer: オオバ技術発表会2023
  • Invited
• [Presentation] 住宅地図と衛星画像を活用した建物高密度地域における建物データの開発 (2022)
  • Author(s): 山野寺瞭太, 岡田佳佑, 秋山祐樹, 宮崎浩之, 宮澤聡, 菅澤翔之助, 小川芳樹
  • Organizer: CSIS DAYS 2022
• [Presentation] 豪雨災害における住宅への経済的被害評価 (2022)
  • Author(s): 吉成翔, 武田直弥, 秋山祐樹, 古谷貴史
  • Organizer: CSIS DAYS 2022
• [Presentation] マイクロジオデータ × AI が拓く地理学の社会実装 (2022)
  • Author(s): 秋山祐樹
  • Organizer: G空間EXPO2022 日本地理学会主催シンポジウム「地理学の社会実装」
  • Invited
• [Presentation] 官民の空間情報を結集した自治体DXへの取組とその課題 (2022)
  • Author(s): 秋山祐樹
  • Organizer: 日本写真測量学会関西支部 第112回空間情報話題交換会
  • Invited
• [Presentation] 都市・産業研究における空間情報の可能性 (2022)
  • Author(s): 秋山祐樹
  • Organizer: 日本建築学会 都市と産業WG 公開研究会#1
  • Invited
• [Presentation] 住宅地図と衛星画像を活用した建物高密度地域における建物データの開発 (2022)
  • Author(s): 山野寺瞭太・岡田佳佑・秋山祐樹・宮崎浩之・宮澤聡・菅澤翔之助・小川芳樹
  • Organizer: CSIS DAYS 2022
• [Remarks] 秋山祐樹ウェブサイト
  • URL: https://akiyama-lab.jp/yuki/
• [Remarks] 東京都市大学秋山研究室ウェブサイト
  • URL: https://usis.jp/
• [Funded Workshop] Joint seminar between Akiyama lab at TCU and Guan lab at SNU (2023)