開発途上国における衛星画像を用いた深層学習によるマイクロ人口統計の実現
実施中
吉田 崇紘
近年、世界中の開発途上国では都市の急速な人口増加が進みつつある。特に開発途上国の都市では急激な都市拡大と人口増加に統計や地図の更新が追いついていないことや、スラムの拡大に伴い、人口統計に現れないインフォーマルセクターの人口の激増により、都市の物理的拡大の過程、とりわけ人口分布の実態把握が困難となっている。これは統計情報に基づく定量的な経済活動の把握や、都市・地域計画を適切に立案・実施し続けていく上で大きな障害となっている。そこで、本研究は主に複数時点の衛星画像と既存統計を用いて、アジアのメガシティである東京都市圏とバンコク都市圏を対象に、過去から現在に渡って都市とその周辺地域の人口の空間的分布を、その人々の所得水準も含めて時系列的かつ超高精細に（建物単位で）把握する手法を確立する。また深層学習を用いて超高精細な建物と人口の情報を分析することにより、今後都市化が進み人口が増加する可能性が高い地域の推定を可能にする技術も確立する。以上の技術が確立することにより、先進国のみならず開発途上国も含めた世界のあらゆる都市において建物単位という超高精細な人口分布を把握できるマイクロデータを開発するための手法を世界で初めて実現する。
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申請中の研究者は表示されません。 / Pending researchers are not shown.
秋山 祐樹 / 東京都市大学建築都市デザイン学部都市工学科
小川 芳樹 / 東京大学空間情報科学研究センター
宮崎 浩之 / 東京大学 空間情報科学研究センター
宮澤 聡 / LocationMind株式会社
菅澤翔之助 / 東京大学 空間情報科学研究センター
山野寺 瞭太 / 東京都市大学工学部都市工学科
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Zmap TOWN II (2020年度 Shape版) 北海道 データセット
Zmap TOWN II (2020年度 Shape版) 宮城県 データセット
Zmap TOWN II (2020年度 Shape版) 茨城県 データセット
Zmap TOWN II (2020年度 Shape版) 栃木県 データセット
Zmap TOWN II (2020年度 Shape版) 群馬県 データセット
Zmap TOWN II (2020年度 Shape版) 埼玉県 データセット
Zmap TOWN II (2020年度 Shape版) 千葉県 データセット
Zmap TOWN II (2020年度 Shape版) 東京都 データセット
Zmap TOWN II (2020年度 Shape版) 神奈川県 データセット
Zmap TOWN II (2020年度 Shape版) 長野県 データセット
Zmap TOWN II (2020年度 Shape版) 愛知県 データセット
Zmap TOWN II (2020年度 Shape版) 京都府 データセット
Zmap TOWN II (2020年度 Shape版) 大阪府 データセット
Zmap TOWN II (2020年度 Shape版) 兵庫県 データセット
Zmap TOWN II (2020年度 Shape版) 岡山県 データセット
Zmap TOWN II (2020年度 Shape版) 広島県 データセット
Zmap TOWN II (2020年度 Shape版) 福岡県 データセット
Zmap TOWN II (2020年度 Shape版) 沖縄県 データセット
Zmap TOWN II (2020年度 Shape版) 山口県 データセット
Zmap TOWN II (2020年度 Shape版) 島根県 データセット
年次報告の内容はメンバーのみ表示されます。
年月：2022/10
著者：Okada, K., Nishiyama, N., Akiyama, Y., Miyazaki, H., Miyazawa, S.
書誌情報等：Development of Detailed Building Distribution Map to Support Smart City Promotion -An Approach Using Satellite Image and Deep Learning-, ISPRS Ann. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci., X-4/W3-2022, 189–196.
年月：2023/07
著者：Yamanotera, R., Akiyama, Y., Miyazaki, H
書誌情報等：Examining Model Generality of Instance Segmentation for Building Mapping in Satellite Images - Case Study for Tokyo and Bangkok, IGARSS 2023 - 2023 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, pp. 5724-5727, 2023
年月：2023/11
著者：山野寺瞭太,秋山祐樹,宮崎浩之,宮澤聡
書誌情報等：衛星画像と所得に関する統計情報を用いた建物単位の所得水準の推定, CSIS DAYS 2023 研究アブストラクト集, C11
著者：Maneepong, K., Akiyama. Y.
書誌情報等：Exploring Building Height Estimation Methods and Their Applications in Micro-Scale Population Data Analysis, ACRS2023 Conference Proceedings, ACRS2023251
著者：Okada, K., Yamanotera, R., Akiyama. Y., Miyazaki, H., Miyazawa, S.
書誌情報等： Development of Building Detection Method with Building Use From Satellite Images Using Deep Learning, ACRS2023 Conference Proceedings, ACRS2023261
著者：Yamanotera, R., Akiyama. Y., Miyazaki, H., Miyazawa, S.
書誌情報等：Estimation of Income Levels per Building Unit Using Satellite Image and Income Statistics, ACRS2023 Conference Proceedings, , ACRS2023296
年月：2023/10
著者：山野寺瞭太,秋山祐樹,宮﨑浩之
書誌情報等：衛星画像と所得に関する統計情報を用いた建物単位の所得水準の推定，第32回地理情報システム学会講演論文集, E6-04
書誌情報等：深層学習を用いた衛星画像からの建物抽出モデルの外挿による開発途上国の建物データ整備，土木学会第78回年次学術講演会講演梗概集，CS14-04
年月：2025/03
著者：Maneepong, K., Yamanotera, R., Akiyama. Y., Miyazaki, H., Miyazawa, S., and Akiyama, M. C.
書誌情報等：Open Data-Driven 3D Building Models for Micro-Population Mapping in a Data-Limited Setting, Remote Sensing, 16(21), 3922, 2024.
書誌情報等：Towards High-Resolution Population Mapping: Leveraging Open Data, Remote Sensing, and AI for Geospatial Analysis in Developing Country Cities—A Case Study of Bangkok, Remote Sensing, 17(7), 1204, 2025.
年月：2024/11
著者：山野寺瞭太, 秋山祐樹, 宮崎浩之, 宮澤聡
書誌情報等：衛星画像と AI を用いた建物スケールのミクロな人口統計の実現, CSIS DAYS 2024 研究アブストラクト集, B06, 2024
年月：2024/10
著者：山野寺瞭太・秋山祐樹・宮崎浩之・宮澤聡
書誌情報等：衛星画像とAI を用いた建物スケールのミクロな人口統計の実現，第33回地理情報システム学会講演論文集, C1-12, 2024.
年月：2024/09
著者：Maneepong, K., Akiyama, Y.
書誌情報等：Multi-Resolution Analysis for Building Height Estimation Using the ALOS World 3D (AW3D30) Dataset: Case Study in Hachioji City，土木学会第79回年次学術講演会講演梗概集, CS2-67, 2024.
年月：2024/08
著者：Yamanotera, R., Akiyama, Y., Miyazaki, H. and Miyazawa, S.
書誌情報等：Development of a Machine Learning-Based Method for Classifying Building Use Using Building Polygon Data and POI Data, Proceedings of ICAPPS 2024，375, 2024.
年月：2024/06
著者：Yamanotera, R., Akiyama, Y., Miyazaki, H. and Miyazawa, S.,
書誌情報等：Development of a Machine Learning-Based Method for Classifying Building Use Utilizing Satellite Image and POI Data, International Conference of Earth Observation & Social Impacts (ICEO&SI 2024) and International Association of Geo-informatics (IAG'I 2024) ,C1-1.5, 2024.
著者：Maneepong, K. and Akiyama Y.
書誌情報等：Morphological Methods for Estimating Building Height Using Open-Access DEM and Their Applications in Urban Analysis, International Conference of Earth Observation & Social Impacts (ICEO&SI 2024) and International Association of Geo-informatics (IAG'I 2024) ,C-3.5, 2024.
年月：2025/04
著者：マニポン キティサック, 山野寺瞭太, 秋山祐樹, 宮﨑浩之, 宮澤聡, 秋山千亜紀
書誌情報等：オープンデータとAIを活用した建物単位の人口推定手法の開発 -日本を対象とした手法の適用と精度検証-, 応用測量論文集, 36, 227-238