DEIM Forum 2014 E1-3

ジオタグ付き写真を用いた土地被覆の分析と可視化
大羽 洋隆†

廣田 雅春††

石川博†††

横山昌平††††† 静岡大学大学院情報学研究科 〒 432–8011 静岡県浜松市中区城北 3–5–1†† 静岡大学創造科学技術大学院/日本学術振興会特別研究員 DC 〒 432–8011 静岡県浜松市中区城北 3–5–1††† 首都大学東京システムデザイン学部情報通信システムコース 〒 191―0065 東京都日野市旭が丘 6-6†††† 静岡大学大学院情報学研究科 〒 432–8011 静岡県浜松市中区城北 3–5–1
E-mail: †gs13007@s.inf.shizuoka.ac.jp, ††dgs11538@s.inf.shizuoka.ac.jp , †††ishikawa-hiroshi@sd.tmu.ac.jp,††††yokoyama@inf.shizuoka.ac.jp
あらまし

地球の地表面を表す土地被覆図は，衛星観測データに基づいて作成されるが，既存の土地被覆図を比較した場合の一致率はあまり高くない．これは，既存の土地被覆の分類手法の違いや，分類の際に用いる衛星観測データの観測条件などによる誤差に起因する．実際に現地に赴けば，正しい土地被覆が判断できるが，全世界を網羅するのは現実的ではない．そこで我々は，Flickr などの写真共有サイトに投稿された大量の写真の画像特徴量，Exif，ジオタグを用いて，撮影場所付近の土地被覆を判別する手法を提案する．また，提案手法で得られた土地被覆を集約し，OpenLayers 上に土地被覆図として可視化を行うシステムを実装した．
キーワード

Flickr，GIS，可視化，User Generated Content(UGC)

1. は じ め に

日ごとに約 100 万枚の写真がアップロードされ，2011 年に 60億枚目の写真が投稿された [6]．近年では，GPS が搭載された

近年，地球温暖化などの地球規模で発生している課題についカメラやスマートフォンの普及に伴い，撮影位置情報がジオタて，地球環境の変化を把握することが重要である．地球環境をグとして付与されている写真が増加している．また，写真に付把握する手段の一つとして，地球の地表面を表す土地被覆図を与されたタグなどのメタデータにより，写真の詳細な撮影状況利用することが挙げられる．土地被覆図とは，地表面の状態をを理解することが可能であり，これらのデータを用いた土地被表した図であり，地球温暖化，水資源，生態系の破壊などの問覆の判定も可能である．これらの写真は，土地被覆だけでなく題の原因を解明するためのモデルの作成のために用いられる．

その他の環境データの算出にも用いられている [7]，[8]．

土地被覆の例として，畑，水田，市街地や森林などの分類が挙

そこで本論文では，Flickr などの写真共有サイトに投稿されげられる．それらの土地被覆の分類には，衛星観測データに基た多量の写真の画像特徴量，Exif，ジオタグを用いて，撮影場づいた手法が数多く提案されてきた．しかし，地域によって適所付近の土地被覆を判別する手法を提案する．そして，判定さ切な分類手法や評価方法が異なる．例えば，農耕地や湿地などれた土地被覆を OpenLayers [9] を用いて地図上に表示するこの多様性の高い地域では，正確なトレーニングデータの作成がとで，土地被覆図を作成する．

困難であるといった課題がある [1]．また，Iwao らの研究 [2] に

本論文の構成は次のとおりである．2 章では，本研究と関連おいて，既存の土地被覆分類精度は約 60 ％であり，正確な土地研究の差分について述べる．3 章では，提案システムについて被覆図を制作するためには，分類精度の向上が必要とされてい概要を述べ，各処理についてそれぞれの節で述べる．4 章では，る．土地被覆図の精度の向上には，現地調査を行い，その結果本システムの実行の様子を示す．5 章では，本研究で得られたを土地被覆図に反映させていくのが確実な方法である．実際に，成果をまとめる．

Iwao らは Degree Confluence Project(DCP) [3] とよばれる緯度と経度が共に整数値となる地点に実際に赴き，その地点の周2. 関 連 研 究

囲を撮影するプロジェクトによる写真を土地被覆の検証データ

既存の土地被覆についての研究として，Iwao らの研究 [2] がとして用いている．しかし，世界中においてこれを実現するのある．Iwao らは，既存の土地被覆図を組み合わせて，新たなは，膨大な人的リソースが必要となるため現実的ではない．

土地被覆図を作成する手法を提案している．本研究とは，土地そこで，我々は，Web 上に存在する位置情報を持った風景写被覆の解析に用いるデータが，衛星観測データとジオタグ付き真を分析することで，膨大な人的リソースを必要とせず，現地写真という点で異なっており，ジオタグ付き写真を用いた場合，調査に近い分類結果が得られると考えた．本研究では，DCP写真が多く存在する地域ならば，既存の土地被覆図と比較して，の写真と同様に，Web 上に多数存在し位置情報を持った写真をより細かい領域で判定を行うことが可能であると考えられる．

写真共有サイトから取得し，土地被覆の判別を行う．Flickr [4]また，本研究と同様に Web 上の写真を用いた土地被覆の研や Panoramio [5] などの写真共有サイトには，多様な場所，状究として岩田らの研究 [10] がある．岩田らは，Web 上の DCP

況で撮影された写真が多数存在する．例えば，Flickr では，1の写真を用いて，その写真の画像特徴量から 6 種類の土地被覆䜽䜶䝸䜢฼⏝1.
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3.
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Flickr䝔䝇䝖䝕䞊䝍䛸䛧䛶฼⏝2.
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Degree Confluence Project
図 1 提案手法の流れの判定を行った．本研究では，岩田らの研究と同様に，Web 上3. 1 キーワードに基づいた土地被覆の判定の Flickr の写真を用いて，その写真の画像特徴量から土地被覆

Flickr に投稿された写真には，タイトルやタグが付与されての判定を行うが，それに加えて，写真のタイトルやタグ情報もいるものも多い．そして，それらには写真の撮影場所や写真に用いて土地被覆の判定を行うことで，分類精度の向上を図る．

写っているものに関する単語が含まれていることが多い．このまた，DCP の写真ではなく，Flickr に投稿されたジオタグ付ことから，タイトルやタグに土地被覆に関する単語が含まれてき写真を用いることで，さらに整数値の交点よりさらに，細かいれば，写真の被写体としてその土地が撮影されている可能性

い粒度の土地被覆の判定を行う事ができると考えられる．

が高い．そのため，写真の撮影場所の周辺は，その土地被覆でDaniel ら [11] は，本研究と同様に Flickr の写真の画像特徴ある可能性が高いと考えられる．そこで，土地被覆に関連した量を用いて developed か undeveloped の判定を行い，分割しキーワードを用いて，Flickr からそのキーワードをタイトルかたグリッドに含まれる写真の分類結果に基づいて，2 種類の土タグに含む写真を取得し，それらのキーワードに基づいて土地地の状態に分類を行った．本研究では，写真の画像特徴量だけ被覆の判定を行う．

でなく，写真のタイトルやタグ情報も用いて土地被覆の判定をはじめに，表 1 に示したキーワードを用いて，Flickr から写行うことで，分類精度の向上を図り，6 種類の種別の判定を行真を取得する．本研究では撮影場所付近の土地被覆の判定を行うことで，Daniel らの手法と比較してより細かい土地被覆の分うため，位置情報が付与された写真のみを使用する．そして，類を行う．

位置情報が付与された写真を，表 1 に基づいて，写真を取得したキーワードごとに分類し，分類結果をその写真の土地被覆と3. 提 案 手 法判定する．
本章では，Flickr に投稿された多量の写真から土地被覆を判定し，その結果を可視化するシステムについて述べる．提案手法の流れを図 1 に示す．本研究では，表 1 に基づいて，Crop，Forest，Grass，Water，Urban，Desert の 6 つに分類を行った土地被覆図を作成する．本研究では，土地被覆を判定するために，（1）キーワードに基づいた土地被覆の判定，（2）画像特徴量を用いた土地被覆の判定，（3）グリッドを用いた土地被覆の可視化を行う．

3. 2 画像特徴量を用いた土地被覆の判定
Flickr に投稿された写真には，世界中の風景を撮影した写真が多く存在している．それらの風景写真の中には，撮影場所の周辺の土地被覆が撮影されている写真も多く含まれており，土地被覆の判定が可能であると考えられる．そこで，Flickr から取得した位置情報付きの写真から画像特徴量を用いて土地被覆の判定を行う．本研究では，画像特徴量として Csurka らの提案した Bag-of-Visual Words [12] を用いる．

Bag-of-Visual Words とは，特徴量計算アルゴリズムであり，
表 1 集めたキーワードとその分類以下の流れで処理が行われる．まず，それぞれの写真から，局土地被覆の分類

キーワード

Crop

crop, cropland

Forestforestから抽出したすべての局所特徴量に対して k-means 法を用いGrass

grassてクラスタリングを行う．そのクラスタリング結果の k 個のクWaterwater, river, sea

ラスタのセントロイドを Visual Words とする．次に，算出さUrban

urban

れた Visual Words をビンとして，それぞれの写真ごとに抽出

Desertdesertされた多数の局所特徴量を最も距離の近い Visual Words のビ所特徴量である SURF [13] を抽出する．次に，それぞれの写真ンに投票し，それぞれの写真ごとにヒストグラムを作成する．

図 2 既存の土地被覆図の例

CropForest
Grass
Water
Urban
Desert

図 3 アメリカ全体の実行例

最終的に算出したヒストグラムを画像の特徴量とする．

3. 3 グリッドを用いた土地被覆の可視化

Bag-of-Visual Words による画像特徴量の算出後，Support

3. 1 節，3. 2 節で判定した結果を用いて，グリッドを用いたVector Machine(SVM) を用いて土地被覆の判定を行う．SVM

土地被覆の可視化を行う．グリッドによる領域の表現を用いるとは，教師あり学習の一つで，高いパターン識別能力を持つと理由として，既存の土地被覆がグリッドによって表現されていされている分類手法である．本研究では，SVM のトレーニンるため，提案手法と既存手法を比較しやすいと考えられるためグデータとして，表 1 に示す土地被覆の分類に対して，DCPである．本研究では，土地被覆の判定精度を高めるため，3. 1の写真を各 200 枚ずつを用いた．また，SVM のパラメータで節，3. 2 節での判定結果が同じ写真のみを用いる．グリッドごある γ と C は，グリッドサーチによって，5 分割交差検定の結との土地被覆の判定方法として，土地被覆の分類ごとに Flickr

果の適合率がもっとも高い値となったパラメータを用いた．

から取得した写真の枚数に差があるため，分類ごとの写真の枚数で正規化を行ったものを分類値と定義し，図 4 に従い，そのグリッド内に存在する写真から各分類値を集計する．その際に，

Crop10Forest20

Grass30

Water20

Urban
DesertCrop2.7

Forest5.4

Grass8.7Water

2.830Urban

6.75Desert

1.2෗┿ᯛᩘ䛛䜙ศ㢮್䜢㞟ィ䜾䝸䝑䝗ෆ䛾෗┿ᯛᩘ

図4

分類値の計算の流れ

116216116䜾䝸䝑䝗ෆ䛾ศ㢮್

図5216416216116216116ガウシアンフィルタ

最大の分類値をもつ分類をそのグリッドの土地被覆と定義した．

内の写真数が少ない地域である．写真数が少ない場合，適切なまた，本研究では，分類結果の補正として 8 近傍のグリッド判定を行うことが困難である．そのため，写真の撮影場所の偏の判定結果に基づいた補正とガウシアンフィルタを用いた平滑化による補正を行った．

りへの対処が必要である．

4. 3 拡大時での実行例

グリッドの判定結果に基づいた補正では，写真が存在せず土

図 6 は，図 3 において New York 周辺に対して本システムを地被覆の判定が行われなかったグリッドに対して，その周囲 8実行し，土地被覆の可視化を行った例である．図 6(a) は，本マスのグリッド判定結果の中で，最も数の多い分類を土地被覆システムの適用前の New York 周辺の状態を表したものであが判定行われなかったグリッドの判定として再定義を行った．

る．図 6(b)，図 6(c)，図 6(d) は，それぞれ図 6(a) の範囲におこの補正は，最も数の多い分類が，周囲 8 マスの内 3 マス以上いて，グリッドの一辺の長さを 200m，400m，1000m と設定存在する場合にのみ行う．

した場合のシステムの実行例である．表示されているグリッド

ガウシアンフィルタを用いた平滑化による補正では，周囲 8の内，Urban を表すグリッドは，地図上のマンハッタン島と近マスの各グリッドの持つ分類ごとの写真枚数を図 5 のフィルタい形状をしている事が確認できる．また，図 6(c) の黒色の丸でを用いて平滑化を行った後，分類値の再計算を行い，最大の分囲まれたセントラルパークが存在する地域には，周りの Urban

類値を持つ分類をグリッドの土地被覆として再定義を行った．と違い Crop と Grass の土地被覆が判定されており，公園の領

4. 本システムの実行例

域と近い形状になっていることを確認できる．また，ハドソン川などの水辺の地域に関しても, Water と判定されたグリッド

4. 1 データセット

が，実際の河川に近い形状をしており，図 6(c) の白色の丸で囲本研究で用いる写真のデータセットは，広範囲での実行例

まれた Forest Park が存在する地域では，Forest と判定されたでは，Flickr から緯度 23 度から 55 度，経度–130 度から–60グリッドが多く存在する．このことから，提案手法によって正度の範囲内で，表 1 の検索キーワードで取得したジオタグ付しく土地被覆の分類が行われていると考えられる．図 6(e)，図き写真 1,131,162 枚，拡大時での実行例では，Flickr から緯度6(f) は，それぞれ図 6(c) の判定結果に対して，8 近傍のグリッ40.6744 度から 40.8543 度，経度–74.062 度から–73.821 度のドの判定結果に基づいた補正と平滑化フィルタを用いた補正を範囲内で表 1 の検索キーワードで取得したジオタグ付き写真行った際のシステムの実行例である．図 6(e)，図 6(f) の両方共12,153 枚を用いて，提案手法の土地被覆の判定を行った．本実に，元となった図 6(c) と比較して，判定されたグリッドが増加

験で用いる判定結果の正解データセットとしては，図 7 の土地しており，川などの形をより確認しやすくなっているのがわか被覆分類の判定結果を用いた．この正解データは，実験範囲のる．しかし，それと同時に図 6(c) と比較して，Crop を表すグ衛星写真を一辺の長さが約 200m ごとの長さのグリッドによっリッドが目立つようになっている．New York のような都市部て分割を行い，分割された各グリッド内で最も多くの割合を占には，次章の評価実験の正解データとして用いる図 7 からわかめる分類を人手によって判定して作成したものである．

るように，Crop に分類されるグリッドは，ほとんど存在しな

4. 2 広範囲での実行例

い．このことから，図 6 において，Crop と判定されたグリッド広範囲での実行例のデータセットを用いて，提案手法の土は誤判定である可能性が極めて高い．この原因としては，本シ地被覆の判定を行い，OpenLayers 上で可視化を行った．図 2

ステムの Crop に対する判定精度が悪いことが考えられ，Cropは，既存の土地被覆図の一つである University of Marylandの判定の精度の向上が今後の課題である．

s 1-km Global Land Cover product (UMD) [14] であり，図 3は，提案手法の結果である．図 3 のグリッドの間隔は緯度経度を１度ごとに区切ったものである．
図 3 の北アメリカ大陸の南西部を見ると，Desert と判定さ

5. 評 価 実 験
本章では，本システムの有用性を示すため図 6(a) の範囲で行った評価実験ついて説明を行う．

れたグリッドが密集しており，その地域に大規模な砂漠地帯

5. 1 グリッドの一辺の長さに基づいた実験結果が存在していると考えられる．同様に，図 2 においても Bare

本節では，グリッドの一辺の長さの変更を行った際の正答率

Ground や Open Shurbland のような砂漠地帯の判定がされての検証を行った．図 8 は，グリッドの一辺の長さを 200m からいる．実際に該当する地域にはチワワ砂漠やソノラ砂漠など砂1000m まで 200m 間隔で変更を行った場合において，補正を行漠地帯となっている．このことから，提案手法は砂漠に関するわなかった場合（以下，補正なし），8 近傍のグリッドの判定分類は適切に行われていると考えられる．しかし，図 3 の内陸結果に基づいた補正を行った場合とガウシアンフィルタを用い部では，Water に分類されたグリッド多数存在する．これが発た平滑化による補正を行った場合における，本システムの判定生する場所として，次の二つの地域が挙げられる．ひとつは，結果の正答率を表したものである．図 8 の補正なしの場合，正観光地となっている池や川を撮影した写真が多く存在する地域

答率は，どの場合においても 60%後半の値を維持していることである．これは，グリッドの範囲が広いため，観光地のようながわかる．このことから本システムで作成した土地被覆図は，多くの写真が撮影される地域の影響を受けやすいことが考えら

既存の土地被覆図の精度が約 60%であることを考慮すると，十れる．このような地域は，グリッドの範囲を狭めて再判定を行分な精度であると考えられる．また，グリッドの一辺の長さのうことで解決可能であると考えられる．もう一つは，グリッド変更を行った場合にも正答率の変化があまり見られないことかCrop
Forestṇ⟅⋡

䜾䝸䝑䝗ᩘ

76300

75

Grass
Water
Urban

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150
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100 䝸
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250

7473

ṇ 72
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咂 6867
66

Desert65012468101214161820ୗ㝈ᯛᩘ

図 9 一辺の長さが 1000m の場合
ṇ⟅⋡

図7正解データ

䜾䝸䝑䝗ᩘ

80

2000

78

1800

76

1600

ุ
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1400 䛥1200 䜜
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1000
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5564

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図81000

一辺の長さによる正答率の変化

図 10

一辺の長さが 200m の場合の場合において，グリッド内の写真の必要下限枚数を設定した際の正答率と判定されたグリッドの数を表したものである．図ら，ある程度のスケールの違いにおいても対応できることが考

9，図 10 より，両方の場合において必要下限枚数を増加させてえられる．

いくのとは反対に，土地被覆の判定されたグリッドの数は減少

図 8 において，8 近傍のグリッドの判定結果に基づいた補正

していくのがわかる．しかし，正答率に関しては，必要下限枚を行った場合の正答率は，グリッドの一辺の長さが 200m の際数を増加させていくのに比例して単調増加している傾向が見らでは，補正なしの正答率と比較し，正答率の上昇を確認するこれるが，図 9 の場合は，必要下限枚数が 18 枚，図 10 の場合は，とができるが，一辺の長さが大きくなるほど補正なしの場合と必要下限枚数が 6 枚の際に正答率の上昇がなくなる，または，の正答率の差が減少していき，1000m の際には，補正を行わ正答率の下降を確認することができる．このことから，必要下なかった場合とほぼ同等であることがわかる．これは，図 6(c)

限枚数の設定を行うことで，土地被覆が誤判定されたグリッドに示すグリッドの間隔が狭い 200m の場合のように，グリッドの除去を効果的に行う事ができると考えられる．しかし，適切の範囲内に写真が存在せず，土地被覆の判定が行われなかったな必要下限枚数の設定を行わなければ，多くの土地被覆が正しグリッドにおいて補正が有効に機能したことが考えられる．まく判定されたグリッドを誤って除去してしまう可能性があるた

た，ガウシアンフィルタを用いた平滑化による補正を行った場

め，必要下限枚数の設定は慎重に行う必要があると考えられる．

合の正答率は，すべてのグリッドの長さにおいても補正なしの正答率を下回っていることがわかる．これは，ガウシアンフィ

6. お わ り にルタを用いて分類値の計算を行う上で，平滑化によって誤判定

本論文では，写真共有サイトに投稿されたジオタグ付きの写された写真に大きく影響を受けたことが考えられる．それによ真とメタデータを用いて，撮影場所の土地被覆を判定し，土地り，補正なしの場合と比較して，正答率が低下したと考えられ被覆図を作成するシステムを提案した．土地被覆に関するキーる．このことから，今後は，8 近傍のグリッドの判定結果に基ワードで取得したジオタグ付き写真から，キーワードによる判づいた補正を改善していき，正答率の向上を行うことが今後の定と画像特徴量を用いた土地被覆の判定行い，グリッドを用い課題である．て OpenLayers 上に土地被覆図として可視化を行った．そして，

5. 2 グリッド内の写真枚数に基づいた実験結果

精度評価として New York 周辺のジオタグ付き写真数を用いて

本節では，土地被覆の判定を行う際に，グリッド内の写真の実験を行った．その結果として，既存の土地被覆図と比較して必要下限枚数を設定を行うことで，写真枚数が少なく誤った判十分な精度の土地被覆図を作成することができた．

定を行ったグリッドの除去ができると仮定し，検証を行った．

今後の課題として，既存の土地被覆図と提案手法の土地被覆図 9，図 10 は，グリッドの一辺の長さが 200m の場合と 1000m図を比較し，精度の評価を行う．また，写真の撮影時期を考慮した表示方法の導入や，土地被覆の判定精度の改善のために，

Exif や Bag-of-Visual Words 以外の特徴量の導入の検討を行う．加えて，ノイズ写真の除去が挙げられる．そのほか，撮影場所の偏り，ジオタグの位置情報の誤差などへの対処が今後の課題である．

謝辞

本研究で使用した DCP の写真データは，産業総合研究所から提供を受けたものである．ここに記して謝意を表す．

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Crop
Forest
Grass
Water
Urban
Desert(a) システム適用前(b) 一辺 200m の場合

Crop

Crop

ForestForest

Grass

Grass

Water

Water

Urban

Urban

DesertDesert(c) 一辺 400m の場合(d) 一辺 1000m の場合(e) 図 6(c) に判定結果に基づいた補正を行った例

CropCrop

ForestForest

Grass

Grass

Water

Water

Urban

Urban

DesertDesert(f) 図 6(c) に平滑化フィルタを用いた補正を行った例

図 6 New York での実行例