都市拡張，ヒートアイランド，都市人口推測など，都市に関する分析には，建物データが必須となる。建物データは政府，OpenStreetMap，またはその他のデータ集から入手する。一方，特に発展途上国では，建物データが足りないという問題に直面する。
本研究の目的は機械学習の新技術Samgeoによる建物データ取得の利点と欠点を，Sentinel衛星からの建物データ取得の場合と比較して明らかにすることである。
結果としては，Samgeoを用いてGoogle mapを分割した建物ベクトルデータは，衛星データを用いて抽出した建物よりも明らかに精度が高く見える。建物自体の形状を一定程度表現できている。しかし，GPUの制約で，Samgeoは広い範囲に応用が難しい。
