深層学習による衛星画像や既存地図からの土地利用データ作成については,様々な研究例はあるものの実用化には達していない.本研究では,適用例の少ない地形図からの土地利用データ作成について,実用レベルと言われる総合精度(OA; Overall Accuracy)で85%を達成する手法の提案を行っている.国土数値情報土地利用細分メッシュデータを学習データとし,CNNによる分類を適用し,1) 学習回数が5回程度で良い事,2) 各クラスの学習サンプル数は10,000以上が望ましい事を示している.また,毎回の学習結果が少しずつ異なることを利用し,複数の学習結果を統合する手法を開発し,OAで90%程度の実用レベルの分類精度を定常的に示すことができる土地利用分類手法を提案した.
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