プロジェクト報告書(最終)Project Final Report

Let's

提出日(Date)

2022/01/19

リモートセンシング！

Let's Remote Sensing！
野原広大

1.はじめに

Nohara Kohdai

や地方自治体が、地方創生のための様々な方策を行っ

リモートセンシング技術とは、電磁波（X 線、紫外線、ている[4]。その結果、変動した人口が都市にどのよう赤外線など）によって「もの」に触れずに海や都市などな影響を与えるのかを知ることは重要である。影響のを知る技術であり、天気予報や漁業分野で使われてい程度を知ることができれば、効率的な都市開発や地方る。メンバー間で議論を交わす中で扱いたいテーマが 2創生を行えるのではないかと考える。そこで、私たち都つあったため、これらのテーマごとにグループに分か

市グループでは、都市開発の際に参考として地方自治れて活動した。海グループは釣りや漁を効率化するた体などに利用してもらうために、また個人が研究で用めのアプリケーションの作成を目標に活動した。都市いるために、過去 10 年から現在までの人口と都市のデグループは将来の都市を予測するモデルの作成を目標

ータから将来の都市を予測するモデルの作成を目的とに活動した。

した。前期では、2010 年から 2020 年の 10 年間の衛星データから人工物のみの都市面積を求め、人口との関2.背景係性を考察した。後期では、増加・減少・変動なしに分2.1類したそれぞれの傾向に基づき、未来の都市を予測し

海グループ

函館市では、イカ釣りやナマコ漁をはじめとした漁た画像を生成するモデルを作成した。

業が盛んである。また、函館市では、IT によって漁業を効率的にする取り組みも進んでいる。代表的な例と3.課題の設定と到達目標

して、”ユビキタスブイ”という機器を用いて水温な

3.1

海グループ

どの海の情報を蓄積し、海の状態を把握することで、ホ

私たちは、海面温度などの衛星情報を取得し、目的のタテ養殖の生産量向上に繋げる取り組みなどがあげら魚が多く生息する場所を予測することで、釣りや漁のれる。私たちはリモートセンシングを用いて、このよう効率を良くするための iOS アプリを制作ることを到達な漁業の助けになるシステムを作りたいと考えた。

目標とし、活動を行った。この目標を達成するために、

2.2

本グループでは二つの課題を設定し、その解決を目指

都市グループ

国土交通省(2020)によると、日本では東京一極集中した。一つ目は、リモートセンシングを用いてどのようや、地方の過疎化が問題となっている[2]。地方創生推に魚の居場所を推定するかという課題である。二つ目

進事務局 (2021)によると、その解決のために現在、国は、都道府県によって海水面温度の情報や魚の生息情報の提供に偏りがあるうえに、提供されているデータた。１人のパソコン（メインパソコン）ですべてのコーには魚の生息域の探知に不必要なデータが混じっていドを書いていき、他の人が書いた Swift のプログラミるため、活用するのが非常に難しい。これをどのようにングコードをチャット等で共有してもらい、メインパ解決するのかという課題である。

ソコンにコピー＆ペーストした後に、必要に応じて修開発は、バックエンドとフロントエンドの二つのグ正する方法を用いて開発を進めた。一方、バックエンド

ループに分かれて進めていった。フロントエンド側はチームでは更に、QGIS チームとサーバチームの２チー

Swift を用いることでユーザーが見やすいように情報ムに別れて作業した。QGIS チームは２人で構成されてを表示した。バックエンドは海面温度を解析して魚がいて、画像解析ソフトである QGIS[6]を用いて、海水面生息すると考えられる漁場を、Python を用いて解析し温度から魚の位置を推定した画像を表示する方法の検た。

討を行った。サーバチームは１人で構成されていて、主

3.2

都市グループ本グループでは、pix2pix という GAN を利用した画像に AWS を用いた、サーバの構築や、サーバでの環境構築を行った。

生成アルゴリズム[5]を使用して将来の画像を生成す

フロントエンドチームでは、Google Jamboard にてアることを最終目標とし、このプログラムをユーザーにイディアを書いた。アイディアを書く際、注意しなけれ提供できるような形としてアプリケーション化するこばならないのはアプリのコンセプトに関係ない機能をとを到達目標とした。そのために前期では、都市面積を追加してはいけないことである。そのために釣りのア人工物や建築物があり人が生活している空間かつ、田プリや釣りに関するブラウザを調査し、共通しているんぼや森林を除いた面積と定義し、リモートセンシン必要最低限の機能を書き出していった。そして次に、ほグ技術を活用して割り出すことを行った。この算出しかの釣りのアプリや釣りに関するブラウザとのすみわた面積データと国勢調査から得た人口データ[3]から、けを考えた。今回は漁師や主に釣り人を対象としたア関連性を探ることを課題とした。後期には未来の都市プリを制作するので、他のアプリやブラウザのすみわ画像生成アルゴリズムの完成とそのアプリケーションけとして釣具屋の情報や経路表示などの様々なアプリ化という最終目標の達成を目指した。そのために、アルの機能をアイディアとして出すことにした。

ゴリズムの作成と機械学習に用いる教師データの収集・加工を課題とした。

バックエンドチームではサーバチームと QGIS を用いた画像解析チームに分かれて作業を行った。サーバは外川雄也が担当し、画像解析は蓬畑尚輝と菅原慎哉が4.課題解決のプロセスとその結果担当した。サーバ側では前期の終わりに、フロントエン4.1ドチームと相談しながら、バックエンドチームで G-海グループ

本プロジェクトでは前節で述べた通り、フロントエ

Portal からのデータの取得からアプリでのデータの出ンドチーム 3 人とバックエンドチーム３人の 2 つのグ力までのフローを作成し、サーバで実装する機能などループに別れて、分業体制で開発を進めた。フロントエを明確にしてそれらの共有をプロジェクト時間に Zoom

ンドチームでは Swift を用いて iOS アプリの開発をしやホワイトボードを通して行った。後期から本格的に開発を始めた。AWS についての学習には市販の教材とイ像を収集した。画像を生成するモデルには、GAN を利用ンターネット上の資料を参考にしながら学習を行った。

した画像生成アルゴリズム pix2pix を利用した。この画像解析チームでは Zoom を通して情報や進捗の共有をモデルを動かすために、本学の GPU 計算サーバを使用行いながら、開発に取り組んだ。主に QGIS で行う海面した。

温度の傾斜の計算やデータの形式変換などの画像解析

4.2.2 結果の方法を調べ、それらの工程を Python プログラムによ

人口の増加、減少、変化なしの 3 種類に分類した都って自動的に実行する方法を考えた。 蓬畑尚輝は海面市について、2010 年と 2020 年の衛星データをそれぞれ温度の傾斜の計算や、計算した傾斜を基準にした画像収集して適切な加工を施し、教師データセットを作成の色付けの工程に取り組んだ。また、菅原慎哉はデータした。作成したモデルにそれら 3 種類の教師データセの解析やフロントエンドとのデータのやり取りを行うットを入力し、学習を行うことで 3 種類のモデルを作うえで必要な形式変換の工程に取り組んだ。これらの成した。この 3 種類のモデルは、都市画像を入力する取り組みで作成した Python プログラムを蓬畑尚輝が管ことで実際に 10 年後の変化を予測した画像を生成する理し、サーバチームの外川雄也と協力し、プログラムのことができた (図 1) 。図の左側にある「Input Image」

自動化を実現させるために取り組んだ。

は入力する画像であり、この画像をジェネレータにかフロントエンドの成果は大きく分けて二つある。バ

け て 画像 を 生成 す る。 図の右 側 にあ る 「 Predicted

ックエンドチームで解析した画像をアプリで表示した。

Image」は、生成された予測画像である。図の真ん中に画像を表示する以外のアプリケーション内で完結するある「Ground Truth」は、実際の 10 年後の画像であり、４つの機能を追加した。それぞれ、天気の追加、目的地出力結果として期待される画像である。の経路表示、釣具屋の表示、位置情報である。
バックエンドの成果は二つある。一つ目は、AWS を用いて画像解析のためのサーバを構築した 。二つ目、画像を取得、解析までの処理を自動化した
4.2

都市グループ

図1

2010 年から 2020 年の「変化なし」の出力結果

4.2.1 教師データの収集と画像生成モデル(学習 70000 回）

教師データに用いるデータセットを 2010 年と 2020年でそれぞれ用意するために、異なるサイトから衛星

5.今後の課題画像を収集した。

5.1

海グループ

2010 年の衛星画像は、JAXA らが運営する ALOS オル

今後の課題としては、魚の種類ごとの漁場の予測をソ利用推進研究プロジェクト[1]のサイトから衛星「だすることと海面温度以外のデータを用いた解析を行ういち」、「だいち 2 号」の ALOS 補正画像プロダクトを取こと、そして月ごとの旬の魚を表示するなどの機能を得した。2020 年の衛星画像は、Sentinel Hub[7]という追加することである。これらの課題が達成できなかっサイトの EO Browser から衛星「Sentinel2」の衛星画た理由としては、積極的なコミュニケーションができなかったことやスケジュールの見積もりの甘さが挙げ

参考文献

られる。

[1] 宇 宙 航 空 研 究 開 発 機 構 地 球 観 測 研 究 セ ン タ ー

5.2

都市グループ

今後の課題としては、教師データを見直して、学習ALOS 利用研究プロジェクト. 「ALOS オルソ補正画
像 プ ロ ダ ク ト(ALOS-ORI) 」 .

2018.に悪影響を与える可能性のある画像を取り除き精度をhttps://www.eorc.jaxa.jp/ALOS/alos-向上させること、2010 年と 2020 年の画像との彩度の差

ori/index.html. (最終閲覧日:2021 年 7 月 14 日)を調整して汎用性を向上させること、取得する衛星デ[2] 国土交通省. 「国土交通白書 2020 第 1 節

我がータの画質を向上させることが挙げられる。また、活動

国を取り巻く環境変化 ■2

全体を通して、教師データ収集の難航やスケジュールの見積もりの甘さにより、当初の目的である自治体や一https://www.mlit.go.jp/hakusyo/mlit/r01/hakush

般の方々などに利用してもらうという目標が達成でき

o/r02/html/n1112000.html. (最終閲覧日:2021 年 7ず、サービスの提供や UI 設計などに着手することがで

月 14 日)影響

東京一極集中と地方へ」

.

2020.

きなかった。スケジュール管理や作業時間の調整につ[3] 総務省. 「政府統計の総合窓口(e-Stat)」、国勢調

いて改善の余地があり、プロジェクトを行う上で良い

査（総務省）、都道府県・市区町村別統計表（国勢調学びの機会となった。

査 ） .

2017.

https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&layout=datalist&toukei=002

6．おわりに
私たちは、それぞれ別の側面からリモートセンシン
グを活用して、各々が設定する課題の解決に向けて活動を行った。私たちのプロジェクトでは、活動の最初と00521&tstat=000001049104&cycle=0&tclass1=00000
1049105&tclass2val=0 . (最終閲覧日:2021 年 7 月
14 日)[4] 内閣府地方創生推進事務局. 地方創生. 2021.

最後に、活動内容の決定や進捗報告を行い、プロジェク

https://www.chisou.go.jp/sousei/.

トとして時間の共有を行うことを意識した。お互いの日:2021 年 7 月 14 日)(最終閲覧

進捗の確認や、活動の提案を行うなど、グループ間で交[5] Phillip Isola, Jun-Yan Zhu, Tinghui Zhou,流する重要な時間となった。その時間をもとに、それぞAlexei A. Efros. 「Image-to-Image Translation

れの課題解決に取り組むことができた。しかし、グルーwith Conditional Adversarial Networks」.

プ同士で協力する場面がその時間以外はほとんどないと．

状態であり、リモートセンシングを扱うグループとし

https://qgis.org/ja/site/about/index.html(最て集まったので、もっと多くの場面で協力できたので終閲覧日:2021 年 10 月 1 日)

はないかとも思う。

[6]QGIS[7]でSentinel

でHub.

きる

こ

「 EO-browser 」 .

2018.

https://apps.sentinel-hub.com/eo-browser/. (最終閲覧日:2021 年 7 月 14 日)