講演情報
[2-C1-02]衛星画像および深層学習を組み合わせた全球採掘領域モニタリング
*廣田 琳治1、佐久間 東陽1,2、山野 博哉2,3、南齋 規介2、中島 謙一2,3 (1. 木更津工業高等専門学校、2. 国立環境研究所、3. 東京大学)
キーワード：
鉱山、土地改変、リモートセンシング、ディープラーニング、セマンティックセグメンテーション
全球規模での鉱物資源採掘のモニタリングは，循環経済の構築や生物多様性など環境への影響評価において重要である。これらの評価には，採掘活動に伴う土地改変量の把握が基盤となっており，従来は衛星画像の目視判読や画像解析技術による推定が行われてきたが，膨大な鉱山の時系列変化を把握するには労力や精度面の課題が残っている。そこで本研究では，衛星画像と深層学習を組み合わせた全球の採掘領域推定モデルを構築した。そして，土地被覆ごとに時間的・空間的な頑健性を検証し，その適用可能性を検討した