| 研究課題/領域番号 |
20K20005
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| 研究機関 | 埼玉大学 |
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研究代表者 |
堤田 成政 埼玉大学, 理工学研究科, 准教授 (20650352)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | LCCS3 / オープンデータ / Mapillary / 土地被覆 / ディープラーニング / Planet |
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| 研究実績の概要 |
2021年度に計画していた研究の進捗は下記のとおりである。
[II. 分類クラスのデザイン策定] FAOのフレームワークであるLand Cover Classification System version3(LCCS3）をもとに分類クラスデザインの策定を試みている。2020年度からの課題である教師付き分類に必要な地上写真データの不足に伴い現状はLCCS3に則った13クラス（水域；都市；草地；牧草地；畑地；水田；低木地；常緑針葉樹；落葉針葉樹；常緑広葉樹；落葉広葉樹；竹；裸地）を設定している。IIIの進捗や、それに伴う課題に応じて、技術的に実現可能なクラスデザインの設計をこれからも引き続き検討する。
[III. 参照データの作成モデルの開発] 現地写真より土地被覆を推定する画像認識モデルの開発を継続している。現時点では対象とする13分類クラスに対し、Mapillary APIを通じて入手した位置情報付き地上写真とPlanet衛星画像からのセグメントを紐付ける技術開発に着手しており、半自動的に地上参照データを構築するシステムが実現しつつある。現段階ではアノテーション精度が実用的なレベルに達していないため、来年度以降にモデルやアルゴリズムをアップデートしていく。
[IV. オープンジオビッグデータ分析による土地被覆分類]地上写真で撮影された土地被覆は植生の季節変動を考慮する必要がある。リモートセンシングデータより作成したモデルからの季節変動評価の一環として紅葉に着目し、複数のモデルを評価した。土地被覆分類システム構築は地上参照データ構築が実現し次第着手予定である。必要となる衛星画像データは入手済である。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
コロナ禍により現地調査に行きづらい環境が続いている。入手済みデータを活用し、モデル化やシステム開発に重点を置くことで研究をすすめている。
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| 今後の研究の推進方策 |
コロナ禍による状況が改善し次第、現実に即した土地被覆分類の実現のため現地調査によるデータ収集を実施する。土地被覆の参照データとする地上写真は植生の季節変化を考慮する必要があるため、状況が許せば季節ごとのデータ収集を実現したい。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
コロナ禍における行動制限自粛により現地調査の実施や会場での成果発表が難しかった。翌年度は、現地調査の実施と、それに伴う観測機器の整備を実施し効率よくデータ収集を進める。また、モデル開発やシステム構築をより円滑に実施するためクラウドコンピューティング環境の整備もすすめ、効率よく研究を実施する。
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