| 研究課題/領域番号 |
16K08136
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| 研究機関 | 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構 |
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研究代表者 |
岩崎 亘典 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 農業環境変動研究センター, ユニット長 (70354016)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | 土地利用 / 旧版地形図 / 深層学習 |
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| 研究実績の概要 |
前年度にGISデータ化した1/5万旧版地形図について、マージすることに統合されたGISデータへ変換した。さらに、関東から東海地方の一部について作成された1/2万旧版地形図、200枚についても、幾何補正を行った。
また、深層学習を用いた土地利用データベースの作成については、特に地図タイルと呼ばれるWebで公開されているデータ形式を、深層学習の学習データ、教師データとして活用する方法について検討を行い、各種のデータが統一した形式で、整備、公開されている地図タイルは、深層学習に用いるデータとして有効であることが確認された。この成果については、「Deep Learningでの地図タイル活用の検討」として、2017年度人工知能学会において発表した。
また分類手法については、敵対的生成ネットワーク（GAN）という手法を用いて土地利用図を作成することを試みた。本手法の実施にあたってはpix2pixというGANのフレームワークを、Web上で公開されている地図タイルに適用可能としたpix2pix for MapTileを用いた。その結果、高精度の分類を行うためには、人間にとって理解しやすい形ではなく、学習をするプログラムにとって分類しやすい凡例で彩色することが重要であることが示唆された。
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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
データの整備については、順調に進んでいる。深層学習を用いた土地利用図の作成については、高精度の分類を行うための調整が必要であるが、手順としては確立しているため、おおむね順調に進んでいるといえる。
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| 今後の研究の推進方策 |
来年度以降については、pix2pix for Maptileを用いた土地利用図作成の高精度化を図る。また、立命館大学が実施しているプロジェクトである「日本版 Map Warper」において、関東地方以外の1/5万旧版地形図が閲覧可能となってる。これらのデータを用いて土地利用図を作成することを試みる。これらの成果については、2018年12月にスリランカにおいて開催されるFOSS4G ASIAにおいて、公表する予定である。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
今年度については、当初開発を予定していたプログラムと同等のものが別プロジェクトにより公開されていたことと、来年度、国際学会において成果発表を行うために、効率的な予算執行を行ったことにより、次年度使用額が生じた。これらの経費については、前述の通り国際学会における成果発表に使用する予定である。
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