換地設計における深層学習の活用可能性検討
2021 年 2 巻 J2 号 p. 510-516
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2021 年 2 巻 J2 号 p. 510-516
画像変換における敵対的生成ネットワーク（GAN）の１つpix2pixは，2つの画像から画像間の特徴を学習することができ，様々な分野で作業効率化等に向けた研究が進められている．土地区画整理事業に着目すると，検討に時間を有する換地設計などで GANの活用が考えられる．そこで本研究の目的は，換地設計における基本的な設計条件等についてpix2pixの学習状況を確認し，換地設計の作業効率化にむけたpix2pixの活用可能性を検証することである．本研究では学習結果を確認しやすいように，直角や平行を基本とした画地の教師データを準備した．次にpix2pixに教師データを学習させ，その後学習済みpix2pixをテストデータで評価した．その結果pix2pixの変換画像には，一定の設計条件を満たした画地線が確認でき，換地設計における形式知を画像から学習できる可能性が示唆された．
