ランドスケープ変化の検出技術 について
埼玉大学にて研究されている、地域の気候や環境等に生じる時空間的な事象を、精度よく検出する技術についてご紹介いたします。
座標データと時刻データを含む撮像画像データを複数取得し、深層学習モデルにより、撮像画像データの画像内に予め定めておいた特長が含まれる確率を算出。
現実世界において設定したグリッド内で、日毎に算出した確率の平均値を算出し、得られた時系列データから事象の変化を検出または推定します。
【実用化に向けた課題】
- 車載カメラなどからの位置情報付き撮像画像の継続的な収集
- 効率的な画像収集およびモデル適用システムの構築
- 対象課題の設定
特長
- 車載カメラなど、位置情報つき撮像画像からランドスケープを把握することが可能
- 衛星観測、ドローンなどでも把握できない地域環境・ランドスケープが把握可能となる技術
- 災害被害把握、耕作放棄や森林伐採、土地被覆変化、景観変化、ヒートアイランドなどの熱環境変化検知に活用が期待される
想定される用途／実績例
- 生物季節観測に関する、生物季節情報の収集
- 降雨・冠水ならびに火災による災害検知
- 家屋・構造物倒壊による災害被害把握
- 耕作放棄や森林伐採、土地開発などによる土地被覆変化
- 景観変化
- ヒートアイランドなどの熱環境変化検知など
基本情報
- 研究機関
- 埼玉大学大学院 理工学研究科
