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本研究では、地表面変化抽出システムの開発を進めた。研究者の一身上の都合により約１年間での中途終了となったため、当初の目標であったシステムを構築することはできなかったが、土台となる技術の開発に取り組み以下の項目を実現した。
１）画像分解モデル：地球観測画像を扱う上で大きな問題は、撮影環境・時期により画像が大きく変化し、２時期の画像を比較することが困難なことであった。地球観測画像とデジタル標高モデルを組み合わせることで照度の影響を定式化し、画像を照度と反射率の情報に分解する手法を開発した。これにより、撮影環境・時期による影響を受けずに２時期の画像を比較することが可能となった。
２）教師なし深層学習：地球観測画像では大量の正解ラベルに相当する教師データを用意する事が困難であったため、教師データを必要としない深層学習手法を開発した。大量の訓練データを必要とする従来手法と違い、１枚の画像のみに深層学習を適用することを実現した。さらにアテンション機構を用いる事により、畳み込みニューラルネットワークの構造自体がどのような正則化として機能しているのか、またどのように特徴量を生成しているのかを明らかにした。
開発した技術は当初の目標であった地表面変化抽出システムだけでなく様々な画像処理タスクに貢献することが期待できる。
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