Presentation Information
[P1-29]深層学習を用いた開発適地の自動抽出技術の開発
*Kento TERADA1, Ryota YAMANOTERA1, Jin HORIUCHI1, Yuki AKIYAMA1, Kouji HAYASHI2, Hujio SAKURAI2, Kosuke ORIDE2 (1. Tokyo City University, 2. OHBA CO.LTD)
Keywords:
開発適地,自動抽出,深層学習,航空写真,DX（デジタル・トランスフォーメーション）
日本の建設業界では，他の業界に比べ長時間労働が問題視されていることから，デジタル・トランスフォーメーション（DX）の活用による作業の効率化が求められている．しかし，建設業においてDX化が進んでいない業務は未だ数多く存在する．そのような業務の１つに，開発可能な土地（開発適地）の抽出業務が挙げられる．開発適地の抽出業務は，航空写真や衛星画像から一定のまとまりを持つ田畑や森林を抽出する業務であり，現状，人間が目視で判別していることから，多大な時間と労力を要することや，作業品質にばらつきが生じてしまうことが課題となっている．そこで，本研究では，深層学習を用いて航空写真から開発適地を自動的に抽出する技術の開発を行った．本研究では，過去に開発適地の抽出業務で対象となった地域を例に，本技術の適用と検証を行い，その有用性を確認した．本技術により上記課題の解決とともに，同作業の大幅な効率化が期待できる．