| 研究課題/領域番号 |
20H01483
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分07030:経済統計関連
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| 研究機関 | 東京都市大学 |
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研究代表者 |
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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| 研究分担者 |
宮崎 浩之 東京大学, 空間情報科学研究センター, 特任助教 (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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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
17,550千円 (直接経費: 13,500千円、間接経費: 4,050千円)
2023年度: 4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2022年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2021年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2020年度: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
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| キーワード | 人口統計 / マイクロジオデータ / 開発途上国 / 深層学習 / 衛星画像 / 現地調査 / 建物用途 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
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．
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| 研究実績の概要 |
本事業では昨年度に実施した衛星画像を用いた建物の立体的抽出手法の発展を行った。昨年度と同様、東京都市圏とバンコク都市圏を対象に、まず、全世界を対象に無料で利用可能な状態で公開されている衛星画像から、個々の建物の分布とその範囲を深層学習で自動抽出する技術を開発した。昨年度は採用していなかった深層学習の手法も適用することで、IoU85%以上とより高い精度で建物抽出をすることが可能になった。また、それを実現するためにより多くの教師データの作成を行い、各都市において数千件におよぶ教師データの整備を行った。
また、抽出した個々の建物の建物用途を推定する技術の発展・改良にも取り組んだ。昨年度までに各建物のボリュームが小さく居住人数が小さいことが予想される戸建て建物と、ボリュームが大きく共同住宅を含む非戸建て建物を判別する技術開発を行い、その結果、十分な判別精度を得るには至らなかったものの、建物用途判別に有用だと期待される分類手法（機械学習）の調査・把握を行うことができた。これらの成果をもとに建物周辺の環境を考慮したモデルなどを開発することで、戸建て・非戸建てを約75%の精度で判別できるようになった。
さらに、来年度以降に向けて、建物単位の人口推定を行うための、関連する研究や技術の調査を行い、有用な手法や既存研究、またそれらを踏まえた本研究の優位性・新規性等について調査を行った。
加えてバンコク中心市街地を対象とした現地調査を実施し、抽出精度が低下する建物の特徴を把握することができた。また、抽出精度の信頼性検証に向けて現地調査で何を把握するべきかについても現地において情報収集をすることができた。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
当初計画ではバンコクにおける複数回の現地調査により、推定結果の検証を行う予定であったが、新型コロナウイルスの影響で十分な現地調査を実施することができなかったため。
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| 今後の研究の推進方策 |
バンコク現地で実施できなかった内容については、今後の新型コロナウイルス感染症の状況と、日本およびタイの行動規制の状況等を見極めながら、実施が可能になり次第、ただちに着手する予定である。
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