| 研究課題/領域番号 |
23K17284
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| 研究種目 |
挑戦的研究(開拓)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分7:経済学、経営学およびその関連分野
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
内藤 久裕 筑波大学, 人文社会系, 教授 (00335390)
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| 研究分担者 |
Ramdani Fatwa 筑波大学, 人文社会系, 助教 (40969672)
中野 優子 筑波大学, 人文社会系, 教授 (60648674)
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| 研究期間 (年度) |
2023-06-30 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
25,350千円 (直接経費: 19,500千円、間接経費: 5,850千円)
2025年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2024年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
2023年度: 20,930千円 (直接経費: 16,100千円、間接経費: 4,830千円)
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| キーワード | 衛星データ / 穀物収穫予測 / 教師データ / 交通量予測 / Sentinel Data / Planet Scope Data / 光学衛星画像 / 合成開口衛星画像 / 収穫予想 / 予測 / 計量経済学 / 気候変動 / 人工衛星画像 / 人工衛星画像経済分析 / 地球温暖化 / 農業生産量 / 交通量 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
現在、技術的進歩により人口衛星の安価な打ち上げが可能になっており、今後大量の衛星画像データがアクセス可能になることが予想される。本研究では：(1)衛星画像データを使用して物流量や新規建設量を世界各地域で指数化し、それをnight lights (夜間光）に代わるGDPの代替指標として世界の研究者に公開する。(2)人工衛星画像と穀物生産量を機械学習で紐づけるために必要な基礎データを作成し、それを、国際公共財として世界の研究者に公開する。例えば、その指標を使えば、新型コロナウイルス等のような新規感染症により経済活動に制限がかかった場合、その影響を衛星画像を通じて即時に計測することができる。
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| 研究実績の概要 |
この研究の科研費研究の目的は、様々な衛星データに関してGround truth(教師データ）を収集し、整理分析し、経済学および社会科学の発展のために構造化された衛星データ情報（穀物収穫量、道路状況、交通量等）を公共財として公開することである。令和６年度は,（１）衛星データによる農業の収穫予測データに関して、タンザニアにおける予備調査を行った。Morogoro周辺の６村を訪れコミュニティーのリーダーから坪刈の承諾を得た。坪刈とは１０ｍ×１０ｍの畑を、その場所だけ別に収穫時期に刈り取りを行い、その後収穫量を正確に測定する農業経済学の手法のことである。われわれはその坪刈の場所に関する位置情報を、３０ｃｍ程度の精度で、正確に測定し、それと衛星データを重ね合わせて、穀物収穫量を衛星画像データから予測することを目標としている。
(2)２つ目のタンザニアにおける衛星データに関するプロジェクトでは、加速度測定機能およびＧＰＳ機能付きのスマートフォーンを使って、やく８００km程度のタンザニアにおける道路の凹凸度を測定した。これを教師データとして、合成開口レーダー画像の後方散乱係数から道路の凹凸度を予測する。すでに教師データは集まっており、現在合成開口レーダからの予測モデルを作成しているところである。
(3)３つ目のプロジェクトでは、衛星データから交通量を予測し、その交通量から経済活動量を予測するプロジェクトである。我々は、すでに常磐高速道路で教師データを収集し、それがSentinel Dataおよび商業衛星データのPlanet Scope衛星データで認識できることを確認した。順次教師データのサイズを拡大し、最終的には地球レベルの交通量データを作成することを目標とする。
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| 現在までの達成度 |
現在までの達成度
1: 当初の計画以上に進展している
理由
すべてのプロジェクトが予定通りに進んでいる。
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| 今後の研究の推進方策 |
(1)タンザニアにおける収穫予測モデルの本格調査を行う。
(2) タンザニアにおける道路凹凸予測モデルを得られたデータをもとに完成させる
(3)衛星データによる交通量予測モデルの教師データを順次追加し、モデルを完成させる。
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