平成 30 年技術成果報告会

リモートセンシング技術におけるAI活用に向けた取組み
一般財団法人 リモート・センシング技術センター 研究開発部
奥村 俊夫

Ａｌｌ ｒｉｇｈｔｓ ｒｅｓｅｒｖｅｄ ＲＥＳＴＥＣ 2018
Ａｌｌ ｒｉｇｈｔｓ ｒｅｓｅｒｖｅｄ ＲＥＳＴＥＣ 2018

目次

■AI の概要■AIを利用した事例紹介■財団が目指す方向

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■AI の概要
 人工知能 と 機械学習 と 深層学習

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AI の概要

人工知能（AI）
1950’s～1960’s

機械学習（ML）
1980’s～1990’s

深層学習（DL）
2000’s～ 教師あり学習• 回帰• 分類 など
 教師なし学習• クラスタリング など
 強化学習 DNN（Deep Neural Network）
パターン認識 CNN（Convolutional Neural Network）
画像認識
 RNN（Recurrent Neural Network）
音声認識、動画認識、自然言語処理
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http://leapmind.io/blog/2017/06/16/ディープラーニングとは？（LEAPMIND）＃Deep Learningと人工知能、機械学習の違い

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AI の概要 （衛星画像データの解析に活用する際のポイント）

リモセンでよく使うAI手法

特徴

留意点

機械学習（回帰モデル）• モデルが数式で表現できるため• 複雑な表現はできない
解釈が可能

機械学習（分類）• 複雑なモデルの表現が可能• 教師データは深層学習に比べ少量• モデルの内容が確認できない• 特化型モデル

機械学習（クラスタリング）• 教師データ不要で分類が可能• 結果の解釈は人が行う深層学習（CNN）• 画像認識に優れている• 「人ができる単純作業」がほぼできる（効率化）• 膨大な学習データが必要• モデル作成の計算量が膨大

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■AIを利用した事例紹介
 機械学習（回帰モデル）
 機械学習（分類） 深層学習Ａｌｌ ｒｉｇｈｔｓ ｒｅｓｅｒｖｅｄ ＲＥＳＴＥＣ ２０１８6

AIを利用した事例紹介 （平成29年度の事例一覧）
事例概要

リモセンでよく使うAI手法
機械学習（回帰モデル）

機械学習（分類）• 水稲作柄予測、水稲営農支援情報の推定••••

土地被覆分類、作付け作物の分類
漁場推定、深浅測深（SDB）
洪水氾濫域の抽出、土砂災害域の抽出
カンショのデンプン含有量の推定、病害虫の早期発見

機械学習（クラスタリング） • 作付け作物の分類

深層学習（CNN）

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• 果樹の収量推定• 圃場の抽出、地物の輪郭線抽出• 衛星プロダクトの異常パターンの検出
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AIを利用した事例紹介 機械学習（回帰モデル）
 水稲作柄予測モデルの開発
520
510
500

予測値(kg)
実測値(kg)

490
480
470
2002年
2003年
2004年
2005年
2006年
2007年
2008年
2009年
2010年
2011年
2012年
2013年
2014年
2015年
2016年

収量/10a

過去15年の目的変数（15サンプル）衛星データ 133個の説明変数
5変数の組み合わせ（3億通り）
重回帰分析の結果
愛知県（決定係数0.94）の例

530ｆ

10a当たり収量＝ ｛（出穂2ヶ月後の植生指数）, （出穂前2ヶ月の日射量の積算）, （出穂前後3ヶ月の植生指数の積算）, （出穂4～2ヶ月前の地表面温度の積算）, （出穂前2ヶ月の日射量と植生指数の積の積算）｝モデルが式で表されるため、作物学的な観点から妥当性の評価が可能で、推定結果が外れた場合の要因分析が容易
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AIを利用した事例紹介 機械学習（分類） サンマ、スルメイカの漁場推定手法の検証
2012年～2016年 (5年間)・サンマ：8～12月・スルメイカ：通年

教師データは夜間光（漁り火）

漁船位置：+

スルメイカ
サンマ
サンマモデルAUC (2017年分)

Maxent0.854 (0.836)

RF0.902 (0.849)

SVM

0.804 (0.802)※ AUC：
機械学習の精度評価指標の1つ1に近い程モデル精度が良い

ﾃﾞｰﾀｾｯﾄRF
機械学習モデル

教師点と同様の状態の場を面的に広げていくことができる・精度の評価結果はRFがよい
・同日でもモデルで推定分布図に差最も鮮明な分布図はSVM
分布の可能性：低Ａｌｌ ｒｉｇｈｔｓ ｒｅｓｅｒｖｅｄ ＲＥＳＴＥＣ ２０１８ーーーーーーーーーーー

Maxent鮮明SVM
高9AIを利用した事例紹介 深層学習
 圃場の抽出手法の検討

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AIを利用した事例紹介 深層学習
 結果

深層学習の結果

植生指標マス

正解率83%

 深層学習による画像認識により、 80%以上の結果を得ることができた。
 これまで人手で作成していた（またはコストと時間がかかりすぎて、あきらめていた）作業が、効率的にできる可能性を確認した。
 学習データのバリエーションを増やすことで、更に精度を向上することができる。

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AIを利用した事例紹介 深層学習
 異常パターンの検出手法の検討 （ GSMaP雨量分布の品質管理の効率化）
GSMaPの品質チェックは、これまで運用者が目視で確認、または利用者からの指摘により異常値を確認していた。
そこで、GSMaPの異常パターンの検出作業を、深層学習を用いて実施するための手法の検討を行った。

http://sharaku.eorc.jaxa.jp/GSMaP/index_j.htm
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AIを利用した事例紹介 深層学習
 結果
ロシア・バイカル湖
カナダ・ウィニペグ湖

アラスカ

チリ

不定期に発生する異常

不定期に発生する異常

ロシア・バイカル湖

台湾

湖上のみ高い⇒アルゴリズム
依存による異常陸上のみ高い⇒アルゴリズム
依存による異常中国・ウイグル
台湾

アラスカ

フィリピン
コスタリカ

チリ

〇印は異常の多い地域⇒地域的な偏り

異常の多い地域※深層学習による誤判読もあるので、必ずしも全てが異常というわけではない 検証用の異常値を100％検出すことができた。
 深層学習をもちいることで、これまで、人手または利用者の指摘に頼っていたGSMaPの品質チェックを効率的に行うことができる可能性を確認した。
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■財団が目指す方向
 目的に応じたＡＩ の活用
 教師データの効率的な作成
 効果的な学習データセットの作成

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財団が目指す方向
 目的に応じて、AI の各手法を特徴により使い分け、適切なソリューションを開発・提案・提供
 収量予測、保険の指標など、 解釈できるモデルを提供
 漁場推定、営農支援情報など、 限られた教師データから、似たような状態の場所を面的に広げるための手法を提供
 圃場抽出、輪郭線抽出、異常パターンの検出など、 画像認識による効率化で、これまで人手でコストや時間をかけていた（またはあきらめていた）作業を、低コスト、短時間で実現するための方策を提供

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財団が目指す方向
 教師データの効率的な作成
 夜間光を用いた漁場教師データの作成、Google EarthやGoogle Earth Engineを用いた教師データ整備など

 効果的な学習データセットの作成
 多種多様な衛星データの効率的なデータ入手ツール整備、データの編集ツール整備 高精度オルソ補正（位置合わせ）、大気補正（輝度合わせ）、セグメンテーションなどの前処理
 SARの2偏波/4偏波の解析や位相解析など
 地形解析、圃場内の作付け方向解析など各種解析結果画像作成

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