| 研究課題/領域番号 |
19H02256
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
柴崎 亮介 東京大学, 空間情報科学研究センター, 教授 (70206126)
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| 研究分担者 |
Seetharam KE 東京大学, 空間情報科学研究センター, 客員教授 (10817290)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 地価 / 途上国 / 大都市圏 / 衛星画像 / マッピング / 深層学習 / データ解析 |
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| 研究実績の概要 |
都市開発等により都市は常に変容しているが、それを駆動する最も重要な変数の一つである不動産価格（地価等）を衛星画像から推定することを試みる。東京を参照しつつバンコク、マニラ、ムンバイと、所得水準やインフラの整備状況、建物粒度等が異なるアジアの都市に適用し、精度、利用可能性を実証的に明らかにする。その際、近年進展著しい深層学習等を用い、いわゆる地物等の抽出に加え、その密度・配置、高さ、緑地・空地との関係性など多面的な特徴を衛星画像から抽出することを試みる。衛星画像は世界中の都市を時系列的にも空間的にも網羅できることから展開の可能性は非常に高い。また衛星画像から「直接目には見えない」社会経済状態を推定する研究が近年注目されているが、本研究は地価推定に初めてチャレンジする先駆的研究となる。なお、土地価格はインフラ整備の効果を金額的に評価するために利用でき、不動産開発の計画、デザイン、都市財源の確保といった観点からも非常に重要である。研究の実用的なポテンシャルはきわめて大きい。
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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
本研究では下記の3つの研究目標を掲げて研究を進めている。
1）衛星画像の自動判読技術を開発する。
2）土地価格の推定方法を開発し精度を検証する。
3）時系列の土地価格マップを作成し、事例として交通インフラ等の整備効果を把握する。
初年度は、衛星画像の自動判読技術とシステムとしての実装を目標とし、開発途上国の大都市圏のマップをできるだけ自動で描き出し、市街地の整備度や環境、中心性などを評価するための情報基盤を構築することが計画となっていたが、それがほぼ計画通り進捗したため。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後進めるに際して、地価等のデータ収集を進める必要がある。新型コロナウィルスによる渡航制限が進捗の妨げとなることが想定され、当面、比較的データ収集の容易なバンコクを対象として2）および3）を進める計画である。
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