第32回日本情報地質学会講演会 講演要旨集 021-022頁 2021年

超解像技術による傾斜方位と傾斜量を用いたＤＥＭの高分解能化
升本 眞二*・水落 啓太*・野々垣 進**・根本 達也*

Improving Spatial Resolution of DEM
using Slope and Aspect by Super-Resolution Technology
Shinji Masumoto*, Keita Mizuochi *, Susumu Nonogaki ** and Tatsuya Nemoto** 大阪市立大学大学院理学研究科 Graduate School of Science, Osaka City University, 3-3-138
Sugimoto, Sumiyoshi-ku, Osaka 558-8585, Japan. E-mail: masumoto@osaka-cu.ac.jp** 国立研究開発法人産業技術総合研究所 Geological Survey of Japan, National Institute of Advanced
Industrial Science and Technology, Central 7, 1-1-1 Higashi, Tsukuba, Ibaraki 305-8567, Japan.

キーワード：数値標高モデル, 超解像, 深層学習, 傾斜量, 傾斜方位
Key words ：DEM, Super-resolution, Deep learning, Slope, Aspect

１．はじめにDEM（数値標高モデル）は高分解能なものほど高精度の解析が可能で，高分解能化のための高密度測量や補間方法の開発などが行われている．近年，深層学習による超解像技術の応用として，DEM の高分解能化が試みられている．
例えば，陸域での Chen et al.（2016）や Xu et al.（2019），海域での伊藤（2019）や日高ほか（2021）などがある．本研究では，超解像技術に SRCNN（Super-Resolution Convolutional Neural
Network, Dong et al.（2014））を用いて，DEM の分解能を 5 mから 1 m へと高分解能化する手法を開発した．

２．高分解能化の手法とデータ
SRCNN は CNN を用いて低解像度の画像と高解像度の画像の関係性を学習することにより，低解像度の画像から高解像度の画像を得る手法である．SRCNN は特徴抽出（カーネルサイズ 9×9，フィルター数 64），非線形マッピング（1×1，32），再構築（5×5，1）の役割をもつ 3 層の畳込み層で構成される（第 1 図）．SRCNN のフレームワークには TensorFlow，コアライブラリには Keras，プログラム開発には Python を用いた．高分解能化には，DEM を直接用いるのではなく，DEM から傾斜方位と傾斜量を求めて HSV の色空間モデルに変換し，高分解能化して，DEM を再計算する間接的な方法を用いた．データには兵庫県が公開している分解能 1 mの DEM（兵庫県，2020）を 200×200 m の範囲に分割したものと，間引いて 5 m の分解能にしたものとを学習用に 9000セット，評価用に 1000 セットを作成して用いた．
学習の準備として，5 m 分解能の DEM を Bicubic 法により 1 m 間隔に補間した DEM を用意した．これと元の 1 m分解能の 2 種類の DEM の傾斜方位と傾斜量を求め，傾斜方位を H（色相），傾斜量を V（明度）に割当て，S（彩度）を固定して HSV 色空間データを作成し，RGB の 3 ch に仮想的に変換して SRCNN の学習に用いた．これらは画像に変換
すると各 ch が 256 諧調に整数化されて情報が落ちるため，0.0 から 1.0 までの実数で内部処理した．モデルの学習後に評価用の 5 m 分解能の DEM を同様に変換して入力し，結果として得られた高分解能の HSV データから傾斜方位と傾斜量を求め，各座標での地点データとした．これに 5mメッシュの DEM の標高値を変換した地点データを加えて，
面推定プログラム BS-Horizon（野々垣ほか，2008）の VB 版である Terramod-BS（坂本ほか，2012）で 1 m の DEM を推定した．また，比較のために面推定法を使わずに傾斜方位や傾斜量と標高から直接 DEM を計算する方法（第 2 図(e)，第3 図(e)）や DEM の標高を直接 SRCNN により高分解能化する方法（第 2 図(d)，第 3 図(d)）なども行った．

３．結果
高分解能化の結果の例を第 2 図に示す．第 2 図(g)から(i)は，傾斜方位と傾斜量を表す HSV データを画像化したものである．第 1 表に RMSE（Root Mean Square Error）と PSNR（Peak Signal-to-Noise Ratio）の例を示す．DEM を直接的に高分解能化した結果は誤差が大きいが，それ以外はあまり変わらず，傾斜方位と傾斜量に変換し補間した方が精度は少し良いことがわかった．第 3 図に 3 次元可視化例を示す．
傾斜方位と傾斜量に変換した方が他の結果より，崖などの地形的特徴が良く再現できていることがわかる．なお，高分解能化した傾斜方位と傾斜量から標高を直接計算した結果では，部分的に連続性の悪い所があることがわかった．

４．おわりにこれらの結果からは，地形の標高が滑らかに連続して変化することを前提とする補間と，標高の急な変化等を特徴として表すことを前提とする超解像による高分解能化との根本的な違いが表れたものと考える．今後，日高ほか（2021）などにあるような多様な方法での検討が必要である．本研
究は JSPS 科研費 21K11905 の助成を受けたものである．
第1表

高分解能化の評価例

22

第1図
(a)

傾斜方位と傾斜量を HSV 変換して用いた SRCNN による DEM の高分解能化の流れ

(b)

(c)

(f )

(g)

(d)

(h)

(e)

(i)

第 2 図 高分解能化の例（等高線間隔は 2 m）．(a) 分解能 1 m の DEM，(b) 5 m の DEM，(c) Bicubic 補間，(d) 高分解能化結果（標高），(e) 高分解能結果（傾斜方位・量と標高から計算），(f ) 高分解能結果（傾斜方位・量と標高から面推定），(g) 分解能 1 m の HSV 画像，(h) 5 m の HSV 画像，(i) 高分解能化の結果の HSV 画像．
(a)

(b)

(c)

(d)

(e)

(f )

第 3 図 結果の 3 次元表示例．(a) 分解能 1 m の DEM，(b) 5 m のDEM，(c) Bicubic 補間，(d) 高分解能化結果（標高），(e) 高分解能化結果（傾斜方位・量と標高から計算），(f ) 高分解能化結果（傾斜方位・量と標高から面推定）．

文

献Chen, Z., Wang, X., Xu, Z. and Wenguang, H.（2016）Convolutional
neural network based DEM super resolution. ISPRSInternational Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing
and Spatial Information Sciences, vol. XLI-B3, pp. 247-250.
Dong, C., Loy, C. C., He, K. and Tang, X.（2014）Learning a deep
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Pajdla, T., Schiele, B. and Tuytelaars, T.(eds) Computer Vision– ECCV 2014. ECCV 2014. Lecture Notes in Computer Science,Springer, Cham, vol. 8692, pp. 184-199.
日髙弥子・松岡大祐・桑谷 立・金子純二・笠谷貴史・木戸ゆかり・石川洋一・木川栄一（2021）深層学習による海底地形図
超解像の手法比較と検証. 情報地質, vol. 32, no. 1, pp. 3-13.
兵庫県（2020）兵庫県 全域 DEM（2010 年度～2018 年度）.
https://www.geospatial.jp/ckan/dataset/2010-2018-hyogo-geo-dem（2021 年 5 月 11 日）
伊藤喜代志（2019）機械学習による超解像技術を活用した詳
細な深海海底地形図の作成. 水産工学, vol. 56, no. 1, pp.
47-50.
野々垣進・升本眞二・塩野清治（2008）3 次 B-スプラインを用いた地層境界面の推定. 情報地質, vol. 19, no. 2, pp. 61-77.
坂 本 正 徳 ・ 野 々 垣 進 ・ 升 本 眞 二 （ 2012 ） Terramod-BS ：BS-Horizon を組み込んだ地層境界面推定・表示 Visual
Basic プログラム. 情報地質, vol. 23, no. 4, pp. 169-178.
Xu, Z., Chen, Z. and Yi, W.（2019）Deep gradient prior networkfor DEM super-resolution: Transfer learning from image toDEM. ISPRS journal of photogrammetry and remote sensing,vol. 150, pp. 80-90.