ディープラーニング事例と高分解能衛星データへの期待
株式会社Ridge-i代表取締役 柳原 尚史
2019年5月15日

株式会社Ridge-i（リッジアイ）についてビジネスニーズに最適化したAI技術を提供• コンサルティング− 機械学習・ディープラーニ
ング・強化学習中心• プロダクト開発

会社概要

パートナーシップオフィス• 100-0004
東京都千代田区大手町1-6-1
大手町ビル442
従業員数• 26名+α（2019年5月現在）• 主に機械学習エンジニア、コンサルタント

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事業領域

代表について柳原 尚史 （やなぎはら たかし）
HSBC、ブラックロックなど世界最大の大手金融機関にて、高頻度取引、リスク分析、アルゴリズム取引の設計・開発などに10年従事
ディープラーニングを中心としたAI技術の可能性をより広い業界・社会に適用するために2016年にRidge-iを創立、現在に至る■ 複数の宇宙関連委員• 経済産業省
政府衛星データO&F及びデータ利用環境整備事業ステークホルダ委員会■補足情報• 小4からプログラマー• 趣味はトレイルランニング（富士山を１日３往復）
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• 総務省 4次元サイバーシティの活用に向けたタスクフォース構成員

弊社AI事例紹介

事例①: カラー化

ディープラーニング

求める色合いを正確に再現• 「第50回 思い出のメロディー」

2018/8 NHKで放送• NHKスペシャル「戦後ゼロ年東京ブラックホール 1945-1946」 2017/8 NHKで放送
経済産業大臣賞 VFX部門を受賞• 大相撲「カラーで蘇る名勝負」

2017/5 NHKで放送
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放送実績事例②: ごみ焼却炉でのセグメンテーション活用
荏原環境プラント株式会社様と共同開発

ごみ焼却炉イメージ図

課題と目的
従来の自動運転では投入するごみ質の変動が大きく、安定した燃焼ができないごみの質をピクセル単位で認識することに成功

焼却炉

熟練オペレータのノウハウを再現、投入する
ごみ質の安定化が可能に＜クレーン操作室＞＜燃焼状態を監視する中央操作室＞

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ごみピット

剪定枝6
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ピクセル単位で物の識別が可能

ダンボール汚泥布団

剪定枝

剪定枝

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ピクセル単位で物の識別が可能

ダンボール汚泥布団

剪定枝事例③: 衛星レーダー解析 SARでオイル流出検出
レーダー画像AIによる解析• ルールでは波とオイルは分類困難• 読み解けるのは一部のエキスパートのみ• AIの活用により、オイルスリック（油膜）があるエリアを100%の精度で特定衛星画像に対するディープラーニングによる解析の普及活動に参画
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数枚の画像で学習

事例④: 異常検知AIによる外観検査
検品画像

不良判定

良品には存在しなかったキズ・ゆがみなどを検出
良品画像の特徴を学んだ
AI

異常検知技術を災害検出に使えるのではないか?
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学習用の良品画像

北海道胆振東部地震
土砂崩れ検出AI問題設定
北海道胆振東部地震により土砂災害が発生した地域を、ディープラーニングで効率的に検出したい■衛星の種類

観測波長帯域 パンクロ：0.455 – 0.745μm
マルチ：
Blue：0.455 - 0.525μm
Green：0.530 - 0.590μm
Red：0.625 - 0.695μm
NIR：0.760 – 0.890μm
観測幅（直下視）60km

JAXAより4/23に依頼受領
初期検証中
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SPOT 6
地上分解能 （直下視）パンクロ：1.5m

ディープラーニング①グリッド型分類

グリッド型分類• 各グリッドに対して、ニューラルネットワークによる2値分類を行っていく• 実際はより小さなグリッドに分割した上で推論

土砂崩れあり土砂崩れなし

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解析手法①

解析手法①

グリッド型分類

データセット• 20000x18957の元画像を64x64のグリッドに分割• 各グリッドに対して土砂崩れの有無をアノテーション

DatasetTrainValidation
Test

Number of Samples

11,914723
79,715

ネットワーク(CNNs)による2値分類• アーキテクチャはResNet50• 損失関数はBinary Cross Entropy

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• Convolutional Neural Networks

グリッドDL 定性評価
概ね良好に検出できている

Prediction

Ground truth

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●

DataSet

Accuracy

F1

Precision

Recall

訓練データ

93.5 %

0.663

0.572

0.788

評価データ

89.0 %

0.660

0.542

0.846

約90％の精度で土砂崩れの地域を正しく検出16©2019 Ridge-i All Rights Reserved.

グリッドDL 定量評価

手法２セグメンテーション

セグメンテーション

データセット• 20000x18957の元画像に対して，土砂崩れ部分をアノテーション• 256x256のグリッドに分割して学習および推論を行う

DatasetTrainネットワーク• DeepLab v3+によるセマンティックセグメンテーション

Validation
TestSamples
3,000
500
2,050

https://eccv2018.org/openaccess/content_ECCV_2018/papers/Liang-Chieh_Chen_EncoderDecoder_with_Atrous_ECCV_2018_paper.pdf
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解析手法②

Prediction

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定性評価（全体）
Ground truth

定量評価

DatasetMean IOU

訓練データ

83.90%

評価データ

81.05%

約80％の精度で正しく認識20©2019 Ridge-i All Rights Reserved.

• Mean IOUによって評価

定性評価（詳細）定性評価• 概ね良好に検出できている• ピクセル毎に判断できるのでより微細な測定が可能

今後の予定• 北海道田振東部地震の土砂崩れは• 他地域の土砂災害の解析を通して、ディープラーニングの汎用性を検証中• SARデータも用いた精度の向上
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大規模かつ視覚的にわかりやすく、技術的には難易度が低い事例

高分解能衛星×AI
今後の期待ALOS-3 なら災害の詳細把握が可能

車1台が見分けられる↓
津波による車両・船の散乱状況がわかる

建物が1件ずつ見分けられる↓
被災区域のいち早い判定が可能（参考）Pleiades 0.5m分解能※RESTEC HPより
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木々の間の歩道が見える↓
裏山の崩落、道路の損害を観測可能

扱うデータは定点観測から多次元へ
リモートセンシング

様々な統計データ

01① センシング手法の拡大
衛星
光学

SAR 気象等

航空機 UAVドローン

02② 時系列の拡大

•地形情報

•路線価

•交通状況

•災害状況

03
③ データの組合せの拡大

等※JAXA HP,国税庁HPより画像引用✓ 定点でできること： 土砂災害の発生地域の迅速な解析✓ 組合せでできること： 災害地域の被害額の測定、土砂災害発生確率と地形の因果関係✓ 時系列できること： 災害発生地域・変化地域を異常検知による自動検出
時系列・組合せから新しい知見を取り出すのに AIは有効
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02② 時系列の拡大

まとめ今後の予定• 他地域、他の災害への検証によるディープラーニングの汎用性検証• SARを活用した検証の継続– 複数チャネルを統合する前処理、光学データとの位置合わせの効率化– 細部の精度改善の検証、SARデータでのみ観測できるデータへの適用（例：地盤沈下、水分量、曇天への対応）• 事前学習した検出モデルによる、災害時に迅速な検出など、やるべきこと多数
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AI・ディープラーニングを活用する事のメリット• 高分解能衛星データに対して迅速・広範囲・精緻な災害検出が可能に• SARのような、人目での解析が難しい対象により有効• 時系列および衛星以外のデータとの組み合わせで威力を発揮

AI・ディープラーニングによるインパクトを衛星データ解析で実感できるまで追求します