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リモートセンシングとディープラーニングを用いた土地利用と土地被覆変化の把握と予測

研究課題

研究課題/領域番号 22KF0301
補助金の研究課題番号 22F21047 (2022)
研究種目

特別研究員奨励費

配分区分基金 (2023)
補助金 (2022)
応募区分外国
審査区分 小区分23030:建築計画および都市計画関連
研究機関九州大学

研究代表者

鶴崎 直樹  九州大学, 人間環境学研究院, 准教授 (20264096)

研究分担者 MUHAMMAD MUHAMMAD  九州大学, 人間環境学研究院, 外国人特別研究員
研究期間 (年度) 2023-03-08 – 2024-03-31
研究課題ステータス 完了 (2023年度)
配分額 *注記
2,300千円 (直接経費: 2,300千円)
2023年度: 1,100千円 (直接経費: 1,100千円)
2022年度: 1,200千円 (直接経費: 1,200千円)
キーワードLand Use / Land Cover / deep learning / satellite imagery / Land Cover Change / Satellites Images / Machine Learning / Remote Sensing
研究開始時の研究の概要

本研究は、①最先端のディープラーニング技術とマルチスペクトル衛星画像を用いて“土地利用と土地被覆(LULC)”の変化のモニタリングと予測のための効果的なフレームワークを開発するとともに、②リモートセンシングデータからLULCの変化を検出し、気候変動や自然災害の影響を評価すること目指している。この成果は、正確な都市計画図や土地利用図等の情報インフラが整っていない国々における土地利用計画、資源
管理、災害管理など多分野での、より正確なLULCの変化のメカニズムを提供し、意思決定者が現状と予測される変化の傾向に応じた適切な土地利用政策の策定・実施に役立つものである。

研究実績の概要

In this study, we used Sentinel-2 satellite images (high-resolution multispectral data) from 2015 to 2021 taken by the European Space Agency (ESA) to detect land cover conditions and changes. We also utilized convolutional neural network (CNN) models based on deep learning (DL) techniques.
The objective of this study was to demonstrate the versatility and effectiveness of this method in addressing the challenges of land cover mapping across different contexts and landscapes in the earthquake affected areas of Mashiki Town, Kumamoto Prefecture and Greater Cairo, Egypt.
The innovative approach of combining deep learning and remote sensing techniques in this study proved to be very effective in tackling complex urban dynamics. A particularly striking achievement is the exceptional accuracy level achieved by the trained model. Across all land use and land cover classes in the study area, our model consistently achieved accuracy levels in excess of 90%.
This high level of accuracy demonstrates the robustness and reliability of our approach in accurately classifying and mapping land use and land cover change. We have utilized geospatial metrics and remote sensing methods to delve deeper into the dynamics of urban landscapes and provide a more comprehensive understanding of spatial change over time.

報告書

(2件)
  • 2023 実績報告書
  • 2022 実績報告書
  • 研究成果

    (8件)

すべて 2024 2023

すべて 雑誌論文 (3件) (うち査読あり 3件、 オープンアクセス 1件) 学会発表 (5件) (うち国際学会 1件)

  • [雑誌論文] Impacts of Rapid Urban Expansion on Peri-Urban Landscapes in the Global South: Insights from Landscape Metrics in Greater Cairo2024

    • 著者名/発表者名
      Muhammad Salem, Naoki Tsurusaki
    • 雑誌名

      Sustainability

      巻: 16 ページ: 1-16

    • 関連する報告書
      2023 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Assessing Land Use / Land Cover Change and Damages Resulted from Earthquakes Using Remote Sensing and Deep Learning Techniques2023

    • 著者名/発表者名
      Muhammad Salem Said Muhammad
    • 雑誌名

      Springer ASTI

      巻: -

    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
    • 査読あり
  • [雑誌論文] Detection of Earthquake-Induced Building Damages Using Remote Sensing Data and Deep Learning: Mashiki Town, Japan as A Case Study2023

    • 著者名/発表者名
      Muhammad Salem Said Muhammad
    • 雑誌名

      Proceedings of International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGRASS 2023)

      巻: -

    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
    • 査読あり
  • [学会発表] Assessing Land Use/Land Cover Change and Damages Resulted from Earthquakes Using Remote Sensing and Deep Learning Techniques2023

    • 著者名/発表者名
      MUHAMMAD SALEM SAID MUHAMMAD
    • 学会等名
      International Conference and Exhibition for Science (ICES2023)
    • 関連する報告書
      2023 実績報告書
  • [学会発表] Detection of Earthquake-Induced Building Damages Using Remote Sensing Data and Deep Learning: A Case Study of Mashiki Town, Japan2023

    • 著者名/発表者名
      MUHAMMAD SALEM SAID MUHAMMAD
    • 学会等名
      International Geoscience and Remote Sensing Symposium
    • 関連する報告書
      2023 実績報告書
  • [学会発表] Deep Learning for Land Cover Mapping Using Sentinel-2 Imagery: A Case Study at Greater Cairo, Egypt2023

    • 著者名/発表者名
      MUHAMMAD SALEM SAID MUHAMMAD
    • 学会等名
      International Geoscience and Remote Sensing Symposium
    • 関連する報告書
      2023 実績報告書
  • [学会発表] Innovative Deep Learning and Remote Sensing Solutions for Urban Monitoring and Sustainable Development2023

    • 著者名/発表者名
      MUHAMMAD SALEM SAID MUHAMMAD
    • 学会等名
      The 9th International Exchange and Innovation Conference on Engineering & Sciences (IEICES 2023)
    • 関連する報告書
      2023 実績報告書
  • [学会発表] Assessing Land Use/Land Cover Change and Damages Resulted from Earthquakes Using Remote Sensing and Deep Learning Techniques2023

    • 著者名/発表者名
      Muhammad Salem Said Muhammad
    • 学会等名
      International Conference and Exhibition for Science (ICES2023)
    • 関連する報告書
      2022 実績報告書
    • 国際学会

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公開日: 2022-07-28   更新日: 2024-12-25  

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