講演情報
[C2-02]衛星画像と機械学習を用いた土地利用分類に基づく開発適地の自動選定手法の構築
*久保田 涼太1、寺田 遣都1、秋山 祐樹1 (1. 東京都市大学)
キーワード：
衛星画像、機械学習、開発適地、土地利用、画像分類
近年，日本の建設業界における問題の1つに長時間労働の傾向が挙げられ，デジタル・トランスフォーメーション（DX）を推進して業務を効率化していく必要がある．しかし，開発適地の選定については依然として人の目視によって作業が実施されており，多大な費用と時間を要している．一方で，日本全国を100mメッシュ単位で区分し，土地の利用目的ごとに分類した土地利用細分メッシュデータの整備も同様の問題を抱えている．本研究では，衛星画像と機械学習を用いて，東北地方の土地利用分類を予測・評価した後，経済産業省が定める工場適地の選定基準に基づいて作成した開発ポテンシャルという評価指標と組み合わせて開発適地の抽出を行った．結果として，宮城県と秋田県において高い予測精度が得られ，2県での開発適地の抽出に成功した．実務における本技術の本格運用を実現し，同業務における作業時間の大幅な削減に向けて，さらなる推進を図る．