講演情報
[C1-02]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
*山野寺 瞭太1、秋山 祐樹2、宮崎 浩之3、宮澤 聡4 (1. 東京都市大学 総合理工学研究科、2. 東京都市大学 建築都市デザイン学部 都市工学科、3. 株式会社GLODAL、4. LocationMind 株式会社)
キーワード：
衛星画像、深層学習、開発途上国、人口統計、建物
都市の持続的な開発・発展には適切な都市計画の立案が重要であり，その立案の際に不可欠な情報の１つが人口統計である．しかし，開発途上国の人口統計の整備はカバーする範囲や更新頻度が不完全な場合も多く，現状の人口分布の把握が困難である．そのため，特に人口増加が著しい開発途上国の都市では，適切かつ持続的な都市開発が困難である．そこで，これらの国では高い解像度と更新頻度で人口分布を把握する技術が求められている．これまでに衛星画像から人工物を抽出することで，人口の分布を把握する手法が検討されているが，建物単位など高精細なスケールで人口を把握する手法は未だ開発されていない．そこで本研究では，開発途上国における高精細な人口データを高頻度に整備する技術を実現するために，AIを活用して衛星画像から個々の建物の属性を推定するとともに，建物単位の高精細な人口分布の把握を実現する一連の技術開発とその検証を行った．