深層学習を用いた固定資産（家屋）
経年変化箇所の抽出
水谷 忠司・時長 周司・中村 勇貴・瀧日 浩二・長崎 秀之・加藤 卓也（中日本航空株式会社）

1．はじめに2．羽島市概要

固定資産（家屋）の異動判読業務とは、2時

羽島市は、岐阜県南部の濃尾平野に位置する期の航空写真から家屋の経年変化箇所を抽出

人口約67,000人の自治体である。平坦な土地とするものである。地方税法の規定で固定資産豊富な水資源から農業が盛んで総面積53.66㎢

税の賦課期日である1月1日を基準日としており、の多くが農地を占めているが、東海道新幹線

航空写真撮影から異動判読の結果報告までの岐阜羽島駅や名神高速道路岐阜羽島インター

一連の工程を3月末までの短期間に完了させなチェンジなどの高速交通の拠点として成長を続ければならない（表1）。だが、従来の抽出手けており、世帯数の増加に伴って、経年変化の法は目視判読で行っているため、非常に抽出の割合が年々増加傾向にある。

時間がかかるのが現状であり、抽出漏れなどの本報告では、平成28年撮影と令和3年撮影ミスも生じやすいことに注意が必要であった。の航空写真を使用し、深層学習による経年変そのため、いかに短期間でミスのない作業を行化箇所の抽出手法を試行した結果と従来手法うのかが喫緊の課題となっている。

を比較検討する。

そこで、今後の作業効率化、高精度化を目指す手法として、深層学習の適応性を検討した。

3．家屋異動判読

本報告にて、羽島市での試行事例を紹介する。

3.1

従来手法の現状と課題点

従来手法では、航空写真から家屋の経年変
表1

異動判読業務の工程表化を抽出するために、2時期の航空写真を頻繁に切り替え、目視判読した家屋の経年変化（新築・取壊し）を抽出し、図形（ポイントデータ）として記録している（図1）。
目視判読の性質上、人手による作業では限界があり、一定以上の作業効率向上が望めな

図140

先端測量技術 120号

従来手法による経年変化箇所（新築・取壊し）の抽出

い現状がある。また、技術者の高齢化から、め、深層学習の手法であるセマンティックセグ

判読を効率的に進められる熟練業者が減少しメンテーションを使用した。この手法では、モている問題も抱えている。技術者が不足する中デルに学習させたクラス（家屋）を、画像ファイで経験が浅い技術者でも判読の漏れや誤りなル上の画素単位で着色することができる。提案

どのミスが発生しない様に、複数回のチェック

手 法 では、 ネットワークモデルに汎 用的なを行い品質を確保している。この複数回チェッ

U-Net1）を採用した。また、教師データは、羽クも、限られた作業期間をさらに圧迫する原因

島市の航空写真に家屋ポリゴンをラベル付けしとなるため、効率的な品質管理手法も求められたものを約27,000ファイル用意して、これを学ている。

習させることで羽島市に特化したモデルを構築した。学習済みモデルに平成28年と令和3年の3.2

提案手法

航空写真を入力し、家屋外形をセマンティック

深層学習を用いて、2時期の航空写真から家セグメンテーションにより自動着色させた（図3）。

屋の経年変化箇所を抽出したデータを作成す

この着色結果に対して、同一座標・1画素単位る。この抽出結果を参考にして従来の目視判読で差分抽出処理（図4）を行い、その結果を画手法を行うことで、経年変化の有無にかかわら像変換し、差分画像とした（図5）。

ず、市内全域を隈なく確認する手間が省かれる

この差分画像は、2時期の微 細な画素のずことで、作業効率の改善とミスを防止することれ、家屋の倒れこみの違い、過剰抽出等によが可能な手法を提案する。提案手法で使用するエッジやノイズが残るため、画像補正（図6・る深層学習の概略フローを図2に示す。

モルフォロジー変換2）によるエッジ・ノイズ除去）

まず航空写真から家屋の外形抽出を行うた

図2

提案手法の処理フローを加えることで、視認性の向上を試みる工夫を

図4

差分抽出手法図3 セマンティックセグメンテーションによる自動着色41

した。以上の処理結果を航空写真に合成した常箇所を把握することができた。また、新築・結果が図7となる。本画像は、深層学習により取壊しが視覚的にも明確であるため、2時期の抽出された経年変化箇所（新築・取壊し）が、航空写真を切り替える頻度が軽減された。

航空写真上に強調表示されたものである。
羽島市の試行では、従来手法の目視チェック時に、本画像を重ね合わせる手法を採用した。

4．検証と考察
4.1

定量評価

これにより、従来手法において技術者の判読従来手法による新築・取壊しに対して提案手漏れや誤りは本画像と相違するため、一目で異法が一致しているか比較し、正答数と誤答数から再現率を求めた。従来手法と提案手法が一致していれば正答、一致していなければ誤答とした（図8）。また、提案手法では抽出結果に画像の欠けや掠れが発生するため、画像を目視して「新築・取壊し箇所が適切に着色されている」と判断できれば、抽出できているものと見なした。以上の結果、再現率は新築94.4%、取壊し89.8%と概ね良好な結果が得られた（表2）
。

図5

差分画像
表2

図6

画像補正（モルフォロジー変換）によるエッジ・ノイズ除去図7

差分抽出結果と航空写真の合成

図842

先端測量技術 120号

判定方法

従来手法との比較検証結果

4.2

その他の検証あると考える。本試行において、深層学習によ提案手法により抽出した新築・取壊しに対しる新築・取壊し箇所の抽出が実現できた。こて、従来手法が抽出漏れを生じていないかを比の抽出は自動処理で行い、羽島市の作業面積較検証した。その結果、従来手法において発であれば約1日で結果が得られる。市内全域の生した9棟の漏れ・誤りを検出することができた。

目視判読には1名の技術者で約2か月かかるた

この原因は技術者の目視判読による見落としやめ、作業負担は軽微である。だが、深層学習誤判読であり、提案手法を活用することがミスだけでは確実な信頼性を得ることが難しい点防止に有効であることが確認できた。

も、定量評価や傾向分析から明らかである。
よって現状は、目視による従来手法と深層学

4.3

傾向分析

習の併用的な利用が、深層学習の恩恵を最も提案手法の課題となる抽出漏れおよび過剰得られるものと考えるが、試行段階のためデー抽出の傾向分析を行った（図9）。抽出漏れは、タが不足している。作業期間がどの程度軽減

物置、カーポート等の小物体において顕著に発できたのかを、今後に計測していく必要がある。

生した。抽出漏れの原因は、教師データが平提案手法によって経年変化箇所の目視判読がよ均的なサイズの家屋に偏りがちになる点と、少り効率的に進められるようになる点と、特に品ない画素数の物体を認識し難い深層学習の特質検査において目視判読のミスを発見できた点性にあると推察する。過剰抽出は、2時期におからも、提案手法の有効性は期待できる。

ける家屋の倒れこみの差が多く見受けられた。
平成28年と令和3年で倒れこみ部分の一致しな

5．おわりにい画素領域が、単純に差分抽出された結果で羽島市異動判読業務での試行において、目ある。それ以外の過剰抽出は、車両や堅ろう視による従来手法と深層学習を組み合わせた建物などの誤検出が主な原因であることが把握手法の確立に一歩近づくことができた。前項でできた。これらは家屋に似た特徴を持つ画素

記した通りの有効性と課題点が把握できたが、領域を、モデルが家屋と見なしたためであると

特に抽出漏れや過剰抽出に関しては、モデル推察した。の性能不足と、入力データや差分抽出処理の工夫不足が影響しているものと考えている。

4.4

考察

今後はこれらを改善することを目標に、モデいかに短期間でミスのない作業を行うかといルの高性能化や複数モデルの併用により抽出精う課題に対して、提案手法の有効性を考察する。

度を高めていくとともに、手法の確立と標準化経年変化箇所の抽出作業において、提案手を予定している。

法を目視判読の補助データとすることが有効で

図9

傾向分析（抽出漏れ・過剰抽出）

43

■謝辞
本報告の作成にあたっては、岐阜県羽島市■執筆者
水谷 忠司（みずたに ただし）役所の令和3年度土地及び家屋異動判読業務

中日本航空株式会社を事例として紹介させていただきました。ここ

調査測量事業本部に深く感謝の意を表します。

E-mail : tmizutani@nnk.co.jp■参考文献（共著者）所属は筆頭著者に同じ

１）Olaf Ronneberger, Philipp Fischer, and時長 周司（ときなが しゅうじ）

T h o m a s B r o x . [2 0 1 5] . “ U - N e t：

中村 勇貴（なかむら ゆうき）

Convolutional Networks for Biomedical

瀧日 浩二（たきひ こうじ）

Image Segmentation”. https://arxiv.org/

長崎 秀之（ながさき ひでゆき）

abs/1505.04597

加藤 卓也（かとう たくや）

２）OpenCV-Python-Tutorials - モルフォロジー
変 換.（http://labs.eecs.tottori-u.ac.jp/sd/
Member/oyamada/OpenCV/html/py_
tutorials/py_imgproc/py_morphological_
ops/py_morphological_ops.html）

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