| 研究課題/領域番号 |
21K01023
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分04010:地理学関連
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| 研究機関 | 中部大学 |
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研究代表者 |
安本 晋也 中部大学, 人文学部, 准教授 (60725563)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2023年度: 260千円 (直接経費: 200千円、間接経費: 60千円)
2022年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2021年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | 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 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
2011年の東京電力福島第一原発事故をきっかけに，再生可能エネルギーであり，防災にも寄与する太陽光発電の家庭部門における普及が重視されるようになった。しかし，太陽光パネル導入世帯の地理的な分布や，太陽光パネル導入に影響を与える要因は十分には把握されていない。
太陽光発電推進のためのより効果的な施策を練るには，太陽光パネル導入の状況と要因を把握することが不可欠である。本研究では機械学習とGIS（地理情報システム）を用いて，空中写真から家屋の屋根上太陽光パネルの位置の特定を行う。そして郵送質問紙調査によって得た情報と，GISによる地域の情報を組み合わせて，太陽光パネル導入の要因を分析する。
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| 研究実績の概要 |
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。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
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。
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| 今後の研究の推進方策 |
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。
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