(57)【要約】      （修正有）【課題】詳細な人口統計データが無く、土地被覆分類等の土地利用の情報も提供されていない地域において、精度の高い人口分布を迅速に求めることができる人口統計データ作成装置及び人口統計データ作成プログラムを提供する。【解決手段】人口統計データ作成装置は、土地被覆分類毎にＳＡＲ（合成開口レーダ）画像から予め定めた大きさで切り出された、いずれの土地被覆分類に属するかが判明しているＳＡＲパッチ画像で構成された土地被覆学習データにより、ＳＡＲパッチ画像がいずれの土地被覆分類に属するかの予測処理を予め学習済であり、予測対象領域のＳＡＲ画像を入力すると、それぞれの画素がいずれの土地被覆分類に属するかを予測するニューラルネットワークを含む土地被覆分類予測手段と、前記土地被覆分類毎の面積と人口密度とに基づき、前記土地被覆分類毎に人口を分配する分配手段と、を備える。【選択図】図１
2019179320.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
土地被覆分類毎にＳＡＲ（合成開口レーダ）画像から予め定めた大きさで切り出された、いずれの土地被覆分類に属するかが判明しているＳＡＲパッチ画像で構成された土地被覆学習データにより、ＳＡＲパッチ画像がいずれの土地被覆分類に属するかの予測処理を予め学習済であり、予測対象領域のＳＡＲ画像を入力すると、それぞれの画素がいずれの土地被覆分類に属するかを予測するニューラルネットワークを含む土地被覆分類予測手段と、
前記土地被覆分類毎の面積と人口密度とに基づき、前記土地被覆分類毎に人口を分配する分配手段と、
を備える人口統計データ作成装置。
【請求項２】
人口密度に関する補正情報に基づき、前記土地被覆分類毎の人口密度を補正する人口密度補正手段をさらに備え、
前記分配手段は、前記補正後の人口密度により前記土地被覆分類毎に人口を分配する、請求項１に記載の人口統計データ作成装置。
【請求項３】
前記補正情報が、非居住地エリア情報であり、前記人口密度補正手段は、各土地被覆分類において非居住地エリアと指定されたエリアの人口密度から予め定めた減算数値を減じた数値に設定する、請求項２に記載の人口統計データ作成装置。
【請求項４】
前記補正情報が、建物の高さ情報であり、前記人口密度補正手段は、各土地被覆分類において高層の居住施設が含まれると推定されたエリアの人口密度に予め定めた加算数値を加えた数値に設定する、請求項２または請求項３に記載の人口統計データ作成装置。
【請求項５】
前記補正情報が、建物の疎密度情報であり、前記人口密度補正手段は、各土地被覆分類において建物の疎密度に基づき人口密度に予め定めた補正数値を加算または減算する、請求項２から請求項４のいずれか一項に記載の人口統計データ作成装置。
【請求項６】
前記補正情報が、地価情報であり、前記人口密度補正手段は、各土地被覆分類において地価が予め定めた価格より高い地域について土地被覆分類のクラスに設定された人口密度から予め定めた減算数値を減じた数値に設定する、請求項２から請求項５のいずれか一項に記載の人口統計データ作成装置。
【請求項７】
前記補正情報が、地域の居住者情報であり、前記人口密度補正手段は、各土地被覆分類において地域の居住者情報に基づき人口密度に予め定めた補正数値を加算または減算する、請求項２から請求項６のいずれか一項に記載の人口統計データ作成装置。
【請求項８】
前記分配手段は、前記予測対象領域または前記予測対象領域内を一定の大きさに分割したメッシュの実総人口に基づいて分配結果を補正する、請求項１から請求項７のいずれか一項に記載の人口統計データ作成装置。
【請求項９】
コンピュータを、
土地被覆分類毎にＳＡＲ（合成開口レーダ）画像から予め定めた大きさで切り出された、いずれの土地被覆分類に属するかが判明しているＳＡＲパッチ画像で構成された土地被覆学習データにより、ＳＡＲパッチ画像がいずれの土地被覆分類に属するかの予測処理を予め学習済であり、予測対象領域のＳＡＲ画像を入力すると、それぞれの画素がいずれの土地被覆分類に属するかを予測するニューラルネットワークを含む土地被覆分類予測手段、及び
前記土地被覆分類毎の面積と人口密度とに基づき、前記土地被覆分類毎に人口を分配する分配手段、
として機能させる人口統計データ作成プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人口統計データ作成装置及び人口統計データ作成プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
小売り店舗の出店等を行う場合には、事前のエリアマーケティング等のため人口分布等の人口統計データが必要で、日本国内では、主に５年に一度実施されている国勢調査の情報等を活用している。
【０００３】
しかし、詳細な国勢調査等が実施されていない国、地域の場合には、エリアマーケティング等に使用できる人口統計データを入手することが困難である。また、人口統計データがあったとしても、集計単位が広く、詳細なエリアマーケティングには使えない、あるいは、頻繁に実施されておらず情報が古くて必ずしも現状を表していないといった場合がある。
【０００４】
下記特許文献１には、５００ｍ程度の大規模なメッシュにおける世帯数等の統計データを、公開情報である土地利用細分メッシュデータ等を利用して、土地利用状況に応じて予め定めた重みに基づき、細分化したメッシュに按分する技術が開示されている。
【０００５】
しかし、本従来技術では、予め与えられた土地利用状況（土地被覆分類）を利用するものであり、土地被覆分類の情報が存在しない地域に適用することは困難である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１６−５１３８８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明は、詳細な人口統計データが無く、土地被覆分類等の土地利用の情報も提供されていない地域において、精度の高い人口分布を迅速に求めることができる人口統計データ作成装置及び人口統計データ作成プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するために、本発明の一実施形態は、人口統計データ作成装置であって、土地被覆分類毎にＳＡＲ（合成開口レーダ）画像から予め定めた大きさで切り出された、いずれの土地被覆分類に属するかが判明しているＳＡＲパッチ画像で構成された土地被覆学習データにより、ＳＡＲパッチ画像がいずれの土地被覆分類に属するかの予測処理を予め学習済であり、予測対象領域のＳＡＲ画像を入力すると、それぞれの画素がいずれの土地被覆分類に属するかを予測するニューラルネットワークを含む土地被覆分類予測手段と、前記土地被覆分類毎の面積と人口密度とに基づき、前記土地被覆分類毎に人口を分配する分配手段と、を備えることを特徴とする。
【０００９】
上記人口統計データ作成装置は、人口密度に関する補正情報に基づき、前記土地被覆分類毎の人口密度を補正する人口密度補正手段をさらに備え、前記分配手段は、前記補正後の人口密度により前記土地被覆分類毎に人口を分配する。
【００１０】
また、上記補正情報が、非居住地エリア情報であり、前記人口密度補正手段は、各土地被覆分類において非居住地エリアと指定されたエリアの人口密度から予め定めた減算数値を減じた数値に設定するのが好適である。
【００１１】
また、上記補正情報が、建物の高さ情報であり、前記人口密度補正手段は、各土地被覆分類において高層の居住施設が含まれると推定されたエリアの人口密度に予め定めた加算数値を加えた数値に設定するのが好適である。
【００１２】
また、上記補正情報が、建物の疎密度情報であり、前記人口密度補正手段は、各土地被覆分類において建物の疎密度に基づき人口密度に予め定めた補正数値を加算または減算するのが好適である。
【００１３】
また、上記補正情報が、地価情報であり、前記人口密度補正手段は、各土地被覆分類において地価が予め定めた価格より高い地域について土地被覆分類のクラスに設定された人口密度から予め定めた減算数値を減じた数値に設定するのが好適である。
【００１４】
また、上記補正情報が、地域の居住者情報であり、前記人口密度補正手段は、各土地被覆分類において地域の居住者情報に基づき人口密度に予め定めた補正数値を加算または減算するのが好適である。
【００１５】
また、上記分配手段は、前記予測対象領域または前記予測対象領域内を一定の大きさに分割したメッシュの実総人口に基づいて分配結果を補正するのが好適である。
【００１６】
本発明の他の実施形態は、コンピュータを、人口統計データ作成プログラムであって、土地被覆分類毎にＳＡＲ（合成開口レーダ）画像から予め定めた大きさで切り出された、いずれの土地被覆分類に属するかが判明しているＳＡＲパッチ画像で構成された土地被覆学習データにより、ＳＡＲパッチ画像がいずれの土地被覆分類に属するかの予測処理を予め学習済であり、予測対象領域のＳＡＲ画像を入力すると、それぞれの画素がいずれの土地被覆分類に属するかを予測するニューラルネットワークを含む土地被覆分類予測手段、及び前記土地被覆分類毎の面積と人口密度とに基づき、前記土地被覆分類毎に人口を分配する分配手段、として機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、詳細な人口統計データが無く、土地被覆分類等の土地利用の情報も利用できない地域において、精度の高い人口分布を迅速に求めることができる
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】実施形態にかかる人口統計データ作成装置の構成例の機能ブロック図である。
【図２】実施形態にかかる土地被覆学習データの作成方法の説明図である。
【図３】実施形態にかかる土地被覆分類予測部を構成するニューラルネットワークの例を示す図である。
【図４】実施形態に係る人口統計データ作成装置が作成した人口分布図の説明図である。
【図５】実施形態にかかる人口統計データ作成装置の動作例のフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、本発明を実施するための形態（以下、実施形態という）を、図面に従って説明する。
【００２０】
図１には、実施形態にかかる人口統計データ作成装置の構成例の機能ブロック図が示される。図１において、人口統計データ作成装置は、ＳＡＲ画像取得部１０、土地被覆分類予測部１２、分配部１４、人口密度補正部１６、表示制御部１８、通信部２０、記憶部２２及びＣＰＵ２４を含んで構成されている。なお、ＣＰＵ２４以外にＧＰＵ等のアクセラレーターを用いてもよい。上記人口統計データ作成装置は、ＣＰＵ２４、ＲＯＭ、ＲＡＭ、不揮発性メモリ、Ｉ／Ｏ、通信インターフェース等を備え、装置全体の制御及び各種演算を行うコンピュータとして構成されており、上記各機能は、例えばＣＰＵ２４とＣＰＵ２４の処理動作を制御するプログラムとにより実現される。
【００２１】
ＳＡＲ画像取得部１０は、人工衛星等に搭載したＳＡＲ（合成開口レーダ）により撮影した地表の衛星画像（以後、ＳＡＲ画像という）を取得する。ＳＡＲ画像のソースは限定されず、例えば通信部２０を介して適宜なサーバーからネットワーク経由で取得してもよいし、ディスク装置その他の適宜な入力手段から取得してもよい。さらに、図示しないアンテナを介して、通信部２０が人工衛星等から受信してもよい。ＳＡＲ画像は、単偏波画像であってもよいが、多偏波画像であるのが好適である。ここで、多偏波画像は、水平偏波で送受信したＨＨ画像、水平偏波で送信／垂直偏波で受信したＨＶ画像、垂直偏波で送信／水平偏波で受信したＶＨ画像及び垂直偏波で送受信したＶＶ画像により構成された画像であり、多偏波画像が２偏波の場合は、例えば上記ＨＨ画像及び ＨＶ画像により構成される。また、単偏波画像は、上記いずれか１つの偏波画像で構成された画像である。さらに、各偏波画像の任意の組み合わせから予め決定した演算（例えば、加減乗除）を行って求めた算出画像を使用してもよい。これらのＳＡＲ画像には、後述する予測対象領域のＳＡＲ画像及び土地被覆分類予測部１２を構成するニューラルネットワークに対して実行される土地被覆分類の学習に使用されるＳＡＲ画像の両方が含まれる。取得したＳＡＲ画像は、記憶部２２に記憶させる。
【００２２】
なお、上記ニューラルネットワークの学習に使用される土地被覆分類の学習データは、上記いずれかのＳＡＲ画像の組み合わせにより生成される。どのようなＳＡＲ画像の組み合わせを学習データに使用するかについては、ニューラルネットワークによる土地被覆分類の予測実験を行い、予測結果の正確度が高くなる組み合わせを採用することができる。
【００２３】
土地被覆分類予測部１２は、土地被覆分類のクラス（分類の種類）毎にＳＡＲ画像から予め定めた大きさで切り出された、いずれの土地被覆分類のクラスに属するかが判明しているＳＡＲパッチ画像で構成された土地被覆学習データにより、ＳＡＲパッチ画像がいずれの土地被覆分類のクラスに属するかの予測処理を予め学習済であるニューラルネットワークを含んで構成されている。このニューラルネットワークは、ＳＡＲ画像取得部１０が取得したＳＡＲ画像（後述する予測対象領域のＳＡＲ画像）を入力すると、そのＳＡＲ画像がいずれの土地被覆分類のクラスに属するかを予測する処理を実行する。
【００２４】
土地被覆分類予測部１２は、適宜に設定された予測対象領域についてＳＡＲ画像取得部１０が取得したＳＡＲ画像を記憶部２２から読み出し、当該ＳＡＲ画像について土地被覆分類のクラスの予測を行う。土地被覆分類予測部１２を構成するニューラルネットワークについては後述する。上記予測対象領域は、マウス等のポインティングデバイス、キーボード、タッチパネル等の適宜な入力手段を介して使用者が入力した設定指示情報に基づき、土地被覆分類予測部１２が、上記予測対象領域を含む地図情報上に設定する。この設定指示情報は、例えば表示画面に表示された、上記地図情報を表す地図中の所望の領域をマウス、タッチパネル等で囲むことにより、あるいは行政区画名等を表す文字列をキーボード入力することにより入力することができるが、これらには限定されない。
【００２５】
土地被覆分類予測部１２は、例えば予測対象領域内を一定の大きさに分割したメッシュ毎に、そのメッシュの内部における部分領域（例えば当該メッシュを表す画素）がいずれの土地被覆分類のクラスに相当するかを予測する。このときに、上記各メッシュにおいて同一の土地被覆分類（クラス）と予測された画素をクラス毎に抽出し、その画素数から各クラスの面積を算出する構成とすることができる。なお、上記メッシュの大きさとしては、任意に設定することができるが、例えば一辺が１００ｍの正方形とするのが好適である。
【００２６】
土地被覆分類予測部１２が設定した予測対象領域及びこれについて予測した土地被覆分類の情報は、記憶部２２に記憶させる。この場合、土地被覆分類の情報には、上記各メッシュの画素毎に予測された土地被覆分類のクラス及び各メッシュにおけるクラス毎の面積が含まれる。
【００２７】
ここで、土地被覆分類のクラスには、建物の疎密度に応じて複数階層に区分された宅地等の居住地のクラスと居住地以外のクラス（非居住地のクラス）が例示できる。非居住地のクラスとしては、森林、農地、河川水部、道路、公園・空地等が挙げられる。さらに、大規模な商業施設や工場、学校等を含ませることもできる。
【００２８】
本実施形態では、土地被覆分類予測部１２が予測対象領域内のメッシュについて土地被覆分類のクラスを予測する場合、上記居住地であるか非居住地であるかを予測する構成とするのが好適である。すなわち、土地被覆分類予測部１２は、上記メッシュ内の各画素について居住地であるか非居住地であるかを予測し、居住地と予測した画素を抽出して各メッシュにおける居住地の面積を算出する構成とする。
【００２９】
なお、居住地の場合、上述したように、建物の疎密度が異なる複数の階層が存在している場合がある。このため、上記ＳＡＲパッチ画像により建物の疎密度の予測処理を学習したニューラルネットワークを準備し、居住地のＳＡＲ画像から予測対象領域の建物の疎密度に応じた階層を予測する構成としてもよい。
【００３０】
分配部１４は、上記土地被覆分類予測部１２が予測したＳＡＲ画像の土地被覆分類の情報を記憶部２２から読み出し、この情報に含まれる各土地被覆分類のクラスの面積と当該クラス毎に予め設定された人口密度（単位面積あたりの居住者数）とに基づき、上記メッシュにおいて、土地被覆分類のクラス毎に人口を分配する。この場合、分配部１４は、土地被覆分類予測部１２が非居住地と予測した土地被覆分類のクラスには、人口を分配せず（人口を０とする）、居住地と予測したクラスについて人口を分配する構成とするのが好適である。上記土地被覆分類のクラス毎の人口密度は、予め記憶部２２に記憶させておき、分配部１４が記憶部２２から読み出して使用する構成としてもよいし、外部のサーバーから通信部２０を介して分配部１４が取得する構成としてもよい。上記人口密度は、事前に行われた人口に関する調査結果等から土地被覆分類のクラス毎に予め設定することができる。この場合、人口密度は居住地についてのみ設定し、分配部１４は居住地のみに人口を分配する構成としてもよい。なお、分配部１４は、人口密度の代わりに単位面積当たりの世帯数の情報を使用し、上記メッシュにおいて、土地被覆分類のクラス毎に、あるいは居住地のクラスについて世帯数を分配する構成としてもよい。分配部１４が分配した土地被覆分類毎の、あるいは居住地の人口または世帯数は、上記メッシュ毎に記憶部２２に記憶させる。
【００３１】
人口密度補正部１６は、人口密度に関する補正情報に基づき、上記土地被覆分類のクラス毎に設定された人口密度を補正する。なお、分配部１４が世帯数を土地被覆分類のクラス毎に分配する場合には、単位面積当たりの世帯数の情報を補正する構成とする。人口密度補正部１６が使用する上記補正情報としては、例えば非居住地エリア情報、建物の高さ情報、建物の疎密度情報、地価情報、地域の居住者情報等が挙げられるが、これらには限定されない。これらの補正情報は、予め記憶部２２に記憶させておき、人口密度補正部１６が記憶部２２から読み出して使用する。
【００３２】
非居住地エリア情報は、土地被覆分類予測部１２が居住地のクラスと予測したエリア内に存在する、通常人間の居住に使用しない非居住地のクラスに関する情報であり、官公庁、学校、大規模店舗、工場、公園、駐車場等が含まれる。土地被覆分類予測部１２により土地被覆分類のクラスとして居住地と予測された地域に上記官公庁、学校、大規模店舗、工場、公園、駐車場等の非居住地のクラスが含まれている場合に、人口密度補正部１６が当該非居住地のクラスの対象面積について、人口密度を居住地のクラスに予め設定された人口密度から予め定めた減算数値を減じた数値とする（例えば、居住者数を０等とする）ことにより、当該非居住地のクラスが含まれる上記メッシュ毎の人口密度を補正する。非居住地エリア情報は、使用者が光学画像等により居住地と予測されたエリアに非居住地のクラスが存在するか否かを判断することにより居住地毎に設定することができる。あるいは、現地調査、建物ポイントデータ（ＰＯＩデータ）等により得られた個別の土地の利用状況に基づいて設定してもよい。なお、上記非居住地エリア情報は、最新のものに限らず、過去に取得したデータを合わせて使用することもできる。また、地表面の光学画像のパッチ画像により非居住地エリアを予測する処理を学習したニューラルネットワークを構成しておき、上記対象となる官公庁、学校、大規模店舗、工場、公園、駐車場等のエリアを予測してその面積を推計させることにより補正用の数値を設定してもよい。
【００３３】
また、建物の高さ情報は、建物の階数に関する情報であり、高層マンション等の階数の多い建物（高層の建物）の場合、人口密度補正部１６が当該高層の建物の人口密度の数値を、当該高層の建物が含まれる居住地のクラスに設定された人口密度に予め定めた加算数値を加算する。具体的には、使用者が高層の建物の建築面積および高さデータに対応する階数を乗じて延べ床面積を算定し、単位床面積あたりの居住者数を乗ずることで居住者数を算定し補正用の数値とする。あるいは、実際に建物別の居住者数を調査した結果があれば、その数値により補正する。建物の高さ情報は、既存の建物ポイントデータ（ＰＯＩデータ）の建物名称から高さデータまたは階数を調査する方法、複数の光学画像からステレオマッチング手法により建物の高さデータを算定する方法、一律に建物の階数を仮定する（例えば、一律に１０階建てとする）等で設定することができる。なお、上記建物の高さ情報は、最新のものに限らず、過去に取得したデータを合わせて使用することもできる。また、地表面の光学画像のパッチ画像により建物の高さを予測する処理を学習したニューラルネットワークを構成しておき、高層の建物の有無および高さ（階数）を予測してその延べ床面積を推計させることにより補正用の数値を設定してもよい。
【００３４】
また、建物の疎密度情報は、宅地等の居住地における建物の疎密度、すなわち単位面積当たりの建物の数に関する情報であり、人口密度補正部１６は、建物の疎密度情報に基づいて当該建物が含まれる土地被覆分類のクラス（居住地のクラス）に設定された人口密度に予め定めた補正数値を加算または減算する補正を行う。具体的には、建物の疎密度の数値と人口密度の補正値とを関連付けたテーブル等を使用して補正処理を行う方法等が挙げられるが、これには限定されない。建物の疎密度情報は、建物を含む地図情報に基づいて使用者が建物数を算出することにより、土地被覆分類のクラス毎に設定することができる。あるいは、上述したＳＡＲパッチ画像の代わりに地表面の光学画像のパッチ画像により建物の疎密度を予測する処理を学習したニューラルネットワークを構成しておき、居住地エリア（居住地のクラスと予測されたエリア）の建物の疎密度を予測し、建物密度の一定の数値範囲毎に面積あるいは地域あるいはその両方を推計させることにより建物の疎密度情報を設定してもよい。
【００３５】
地価情報は、土地の価格（地価）に関する情報である。一般に、地価の高いエリアは商業地域等である場合が多く、人口密度は標準的な宅地よりも小さくなる。土地被覆分類予測部１２が居住地のクラスと予測したエリアにおいて、地価が高いエリアが存在している場合には、人口密度を補正した方がより正確な人口統計データを作成できる。そこで、人口密度補正部１６は、地価情報に基づき、地価が予め定めた価格より高いエリアについて居住地のクラスに設定された人口密度から予め定めた減算数値を減じた数値とする。この場合の減算数値は、非居住地エリア情報の場合と同じであっても、異なっていてもよく、人口統計データの精度を向上できるように設定する。地価情報は、公的な機関から提供される地価情報ないしは実際の取引事例等の情報を入手し、街区別ないしはメッシュ別に情報を付与することで、人口密度の補正に適用することができる。
【００３６】
地域の居住者情報は、当該地域の居住者層の特性（貧困・低所得・高所得等）情報である。一般に地域の居住者層の特性は、１世帯当たりの敷地面積、１世帯当たりの居住者人数と相関する場合が多く、人口密度補正部１６は、地域の居住者情報に基づいて当該地域の土地被覆分類のクラス（居住地のクラス）に設定された人口密度に予め定めた補正数値を加算または減算する補正を行う。具体的には、公的機関の調査報告書や、各種統計調査等の情報と照合することで各エリアに対する居住者層の特性を分類し、各分類に必要な補正数値を算出した上で、居住者層特性分類と人口密度の補正値とを関連付けたテーブル等を使用して補正処理を行う方法等が挙げられるが、これには限定されない。
【００３７】
人口密度補正部１６が人口密度を補正したエリアについては、分配部１４が、上記補正後の人口密度により上記土地被覆分類のクラス毎に人口を分配する。
【００３８】
分配部１４が人口を分配した結果は、分配処理が行われた地域または上記メッシュの総人口に基づき、補正できる構成とするのが好適である。すなわち、分配処理が行われた地域またはメッシュにおいて分配された人口の総計と予め行われた人口調査の結果が判明している当該地域またはメッシュの総人口（実総人口）との差分に基づき、分配部１４が分配処理の結果の数値（各クラスに分配された人口）を補正する構成とする。この補正により、上記差分が０または０に近い値となり、人口の分配結果の精度を向上することができる。なお、上記分配部１４が世帯数を分配する構成の場合には、分配部１４は分配後の世帯数に関して同様の補正を行うことになる。
【００３９】
表示制御部１８は、液晶表示素子その他の適宜な表示装置を制御して、上記分配部１４が、上記メッシュにおいて土地被覆分類のクラス毎に分配した人口あるいは世帯数の情報等を記憶部２２から読み出して表示する。
【００４０】
通信部２０は、適宜なインターフェースにより構成され、無線または有線の通信回線を介してＣＰＵ２４が外部のサーバー等とデータ（例えば、ＳＡＲ画像等）をやり取りするために使用する。
【００４１】
記憶部２２は、ハードディスク装置、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）等の不揮発性メモリで構成され、上記各種情報等、及びＣＰＵ２４の動作プログラム等の、人口統計データ作成装置が行う各処理に必要な情報を記憶する。なお、記憶部２２としては、デジタル・バーサタイル・ディスク（ＤＶＤ）、コンパクトディスク（ＣＤ）、光磁気ディスク（ＭＯ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、磁気テープ、電気的消去および書き換え可能な読出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュ・メモリ等を使用してもよい。また、記憶部２２には、主としてＣＰＵ２４の作業領域として機能するランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、及びＢＩＯＳ等の制御プログラムその他のＣＰＵ２４が使用するデータが格納される読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）を含めるのが好適である。
【００４２】
図２（ａ）、（ｂ）には、土地被覆学習データの作成方法の説明図が示される。図２（ａ）では、地表の同じ領域を撮影した光学画像とＳＡＲ画像とが並べられている。使用者は、これらの光学画像とＳＡＲ画像とを比較し、各画像上のいずれの領域が上記いずれの土地被覆分類のクラスに相当するかを判断する。
【００４３】
土地被覆分類のクラスが判断された領域は、土地被覆学習データとして使用する領域とされ、図２（ｂ）に示されるように、ＳＡＲ画像から抜き出される。抜き出された各領域は、図２（ｂ）の凡例に示されるいずれのクラスに属するかが判明している領域（正解データ）である。ここで、正解データは、居住地と非居住地のクラスとされている。ただし、非居住地のクラスには、商業・工業地域、河川水部、農地、森林が含まれているが、これらには限定されず、上述した官公庁・学校、公園・空地、道路等が含まれていてもよい。
【００４４】
図２（ｂ）に例示されたＳＡＲ画像から抜き出された正解データとしての領域から、土地被覆分類のクラス（居住地または非居住地のクラス）毎に、当該ＳＡＲ画像から予め定めた大きさのＳＡＲパッチ画像が切り出され、土地被覆学習データとして使用される。ＳＡＲパッチ画像の形状は正方形が好ましいが、長方形等の他の形状であってもよい。このようなＳＡＲパッチ画像は、土地被覆学習データとして上記クラス毎に５００枚以上、好ましくは１０００枚以上切り出され、予め記憶部２２に記憶させておく。
【００４５】
なお、ニューラルネットワークの学習に使用される学習データは、上記ＳＡＲパッチ画像に限定されない。上述したように、非居住地エリア、建物の高さ、建物の疎密度等を予測する処理を学習するために、対応する適宜な光学画像からパッチ画像を切り出して学習データとすることもできる。
【００４６】
図３には、土地被覆分類予測部１２を構成するニューラルネットワーク１００の例が示される。図３では、ニューラルネットワーク１００として畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）が例示されている。ＣＮＮは、一般的には図３に示されるように、入力層１００ｃからＳＡＲパッチ画像等の入力データが入力され、畳み込み層１００ａとプーリング層１００ｂが交互に複数接続されて土地被覆分類のクラスの予測処理を行い、予測結果を出力層１００ｄから出力する構造となっている。畳み込み層１００ａでは入力された画像の特徴量を抽出する複数のフィルタによる演算（画素値とフィルターとの畳み込み演算）が実行され、プーリング層１００ｂでは、畳み込み層１００ａの出力に対して、平均値をとる処理（ａｖｅｒａｇｅ  ｐｏｏｌｉｎｇ）や最大値をとる処理（ｍａｘ  ｐｏｏｌｉｎｇ）等が実行されてデータの圧縮が行われる。学習済のニューラルネットワーク１００では、このような処理が繰り返されて土地被覆分類のクラスの予測が行われる。予測結果を出力する出力層１００ｄは、ＳＡＲパッチ画像のそれぞれの画素が各土地被覆分類に属する確率を出力する構成が好適である。
【００４７】
上記ニューラルネットワーク１００の学習は、図２（ａ）、（ｂ）に示すように土地被覆学習データとして切り出されたＳＡＲパッチ画像Ｐをニューラルネットワーク１００の入力層１００ｃに入力し、また土地被覆学習データの正解クラスをクラス予測結果１０２に入力し、ニューラルネットワーク１００の出力と、クラス予測結果１０２から得た誤差を後ろ向きに伝搬し（誤差逆伝播法）、ニューラルネットワーク１００の重み係数やバイアスの値を調整することを繰り返して行う。このような学習を繰り返すことにより、入力データからＳＡＲパッチ画像の属する土地被覆分類のクラス、すなわち居住地のクラスであるか非居住地のクラスであるかを予測するために最適な特徴量が生成される。
【００４８】
ニューラルネットワーク１００の学習では、このような土地被覆学習データ（ＳＡＲパッチ画像）を多数（例えば５００枚以上）入力することにより、ニューラルネットワーク１００が上記ＳＡＲパッチ画像の属する土地被覆分類のクラスを予測するための重み係数やバイアスの値をより適切なものに調整することができ、ニューラルネットワーク１００の予測精度が向上することができる。
【００４９】
なお、上述したように、ニューラルネットワーク１００が行う予測処理は、ＳＡＲパッチ画像で構成された土地被覆学習データにより学習した土地被覆分類のクラスの予測処理には限定されず、各種光学画像から切り出されたパッチ画像により学習した非居住地エリア、建物の高さ、建物の疎密度等の予測処理を行う構成とすることもできる。
【００５０】
ここで、ＣＮＮの構成は、図３に示された例には限定されず、例えば畳み込み層１００ａが複数連続した後にプーリング層１００ｂが接続される構造が繰り返される構成とすることもできる。また、ＣＮＮ以外のニューラルネットワークを使用することも可能である。
【００５１】
なお、土地被覆分類のクラスの予測処理、非居住地エリア、建物の高さ、建物の疎密度等の予測処理を一旦学習したニューラルネットワーク１００は、土地の地表面の形状（山間地、平地等の形状）、土地の状況（都市部、農村部等の状況）が類似した他の地域の上記各予測処理を、学習データ無しで行うこともできる。また、上記学習済のニューラルネットワーク１００は、同一地域であれば時期が異なっても学習データ無しで同じ予測処理が可能である。
【００５２】
図３の方法で学習済のニューラルネットワーク１００に、いずれのクラスに属しているか不明のＳＡＲ画像を入力すると、ニューラルネットワーク１００が、予め設定したサイズのウィンドウ（例えば１画素）毎に判読を行い、上記学習の結果生成した重み係数やバイアスの値を使用して特徴量を算出し、入力されたＳＡＲ画像の各画素が属するクラスを高精度に予測することができる。予測結果の出力は、居住地のクラスである確率と非居住地のクラスである確率の出力とすることができ、土地被覆分類予測部１２は、上記各画素について確率が高い方のクラスであると予測することができる。
【００５３】
図４（ａ）、（ｂ）には、実施形態に係る人口統計データ作成装置が作成した人口分布図の説明図が示される。
【００５４】
図４（ａ）には、土地被覆分類予測部１２が、予測対象領域Ｏ内を一定の大きさに分割したメッシュＭ毎に、そのメッシュＭの内部における部分（例えば画素）がいずれの土地被覆分類のクラスに相当するかを予測した結果が示される。図４（ａ）では、各メッシュＭにおいて居住地と予測された画素で形成されたエリアがＲで示されている。この居住地Ｒの面積は、居住地Ｒを構成する画素数に基づきメッシュＭ毎に求められている。
【００５５】
上述したように、分配部１４は、居住地に設定された人口密度と、メッシュＭ毎の居住地Ｒの面積とに基づき、メッシュ毎に人口を分配する。図４（ｂ）には、分配された人口の数が黒丸の大きさで表現されている。この場合、人口が多いほど黒丸の半径が大きく描かれている。図４（ｂ）の表示は、上記表示制御部１８が適宜な表示装置に表示する。
【００５６】
なお、上述したように、上記人口密度は、人口密度補正部１６が補正した後の数値を使用してもよい。また、表示形式は図４（ｂ）には限定されず、例えば分配された人口あるいは世帯数の数値をメッシュ毎に表示してもよい。
【００５７】
図５には、実施形態にかかる人口統計データ作成装置の動作例のフローが示される。図５において、ＳＡＲ画像取得部１０が地表面のＳＡＲ画像を取得し（Ｓ１）、記憶部２２に記憶させる。土地被覆分類予測部１２は、予測対象領域について、上記記憶部２２からＳＡＲ画像取得部１０が取得したＳＡＲ画像を読み出し、当該ＳＡＲ画像について土地被覆分類のクラスの予測を行う。予測したクラス及びクラス毎の面積が含まれる土地被覆分類の情報を、記憶部２２に記憶させる（Ｓ２）。
【００５８】
分配部１４は、上記土地被覆分類のクラス毎に予め設定された人口密度を記憶部２２から読み出して取得する（Ｓ３）。この場合、人口密度補正部１６が上記人口密度を補正情報に基づいて補正してもよい（Ｓ４）。なお、Ｓ４のステップは省略してもよい。
【００５９】
次に、分配部１４は、土地被覆分類予測部１２が予測したＳＡＲ画像の土地被覆分類の情報を記憶部２０から読み出し、この情報に含まれる各土地被覆分類のクラスの面積と、Ｓ３で読み出した人口密度、またはＳ４で補正した人口密度とに基づき、上記予測対象領域内を一定の大きさに分割したメッシュにおいて、土地被覆分類のクラス毎に人口を分配する（Ｓ５）。この場合、居住地のクラスと予測されたエリアだけに人口を分配する構成とすることができる。
【符号の説明】
【００６０】
１０  ＳＡＲ画像取得部、１２  土地被覆分類予測部、１４  分配部、１６  人口密度補正部、１８  表示制御部、２０  通信部、２２  記憶部、２４  ＣＰＵ、１００  ニューラルネットワーク。
【図１】
2019179320.tif 000003
【図２】
2019179320.tif 000004
【図３】
2019179320.tif 000005
【図４】
2019179320.tif 000006
【図５】
2019179320.tif 000007