（様式 20）成果報告書

TSUBAME 共同利用 平成 30 年度 学術利用 成果報告書

利用課題名 高解像度画像を使った広域の家屋及び道路の深層学習による自動判別システムの開発(2)
英文：System development of automatic building and road network detection using high resolution
imagery by deep-learning 2
柴崎亮介
Ryosuke Shibasaki
東京大学 空間情報科学研究センター
Center for Spatial Information Science, University of Tokyo
http://csis.u-tokyo.ac.jp
本プロジェクトでは衛星画像データ内に見られる建物・家屋を深層学習によって自動認識する処理を、地図データとして利用するためのマッピング処理を自動化することで、広域に展開するためのシステム開発を実施した。
TSUBAME の GPU クラスタと連携したシステムを開発し、ラオス・サワナケート県、ルワンダ全土、ケニアの 17県を対象として、約 2,000,000 の画像タイル（256 px × 256 px）におよぶ領域について建物・家屋をマッピングした。品質や精度にばらつきはあるものの、広域にわたって一定のモデルで自動処理することができた。今後は、品質管理・改良を効率的に進める手順・方法を研究開発し、当システムへの実装を進める。
This project aims to apply automated building mapping from satellite images by deep learning to largescale geographical extent, such as national and provincial scale. We developed the system with
TSUBAME’s GPU cluster and applied the building-mapping algorithms to the extent of Savannakhet
Province in Laos, the whole land of Rwanda, and 17 provinces in Kenya with more than 2,000,000 image
times of 256 × 256 pixels. The process was succeeded with models applied to the broad areas while
the quality and accuracy varied by region. We will develop the system further on methods and processesof quality control and improvement and implement it on the system.

Keywords: deep learning, satellite images, building mapping, large-scale processing

背景と目的概観するのに有用である。

持続可能な開発課題（Sustainable Development

広域にわたる自動マッピングへのニーズは高まる一Goals; SDGs）に Goal 11 “Make cities and human方、これまでの研究の成果は、単一シーンの衛星画像settlements”として掲げられているように、都市の成長データといった限られた領域でのみ処理されており、全を適切に管理するためのデータ基盤の整備には早急な対応が求められている。地球観測データは、このようなニーズに対応するデータ資源として、特に広域性と高頻度の特長が、都市成長の観測において高い有用性が期待されている。近年、Google Earth をはじめとした高分解能衛星画像データの普及により、個別の建物を衛星画像から検出し、衛星画像データの位置情報とあわせることで正確にマッピングする可能性が議論さ国土といった広域を対象とした処理は未だ試みられていない。
本プロジェクトでは、昨年度の成果等をもとに、深層学習による自動マッピングアルゴリズムを、広域に適用するためのシステムを開発し、ラオス・サワナケート県、ルワンダ、ケニアを対象に広域処理を試行し、全国・全県スケールでの家屋マップを作成した。
概要

れ、機械学習や深層学習の適用によって、自動的に衛社会基盤情報として人口分布、交通ネットワークの星画像内の建物を検出する研究がなされてきた。建物整備は必須であるが、途上国、僻地の情報基盤の整や道路のマッピングの自動化は、広域にわたる地図作備は乏しい状況にある。オープンな利用が広まりつつ成を低コストで実現し、インフラ開発や公衆衛生の課題ある高解像度衛星画像から機械学習、ディープラーニにおいて、都市部だけでなく郊外の社会経済の状況をングなどの手法で家屋や道路ネットワークを自動検出

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目視判読
インターフェース学習データ領域

高分解能
衛星画像

品質管理
システム

衛星データ管理システム

既存の人間居住地マップ

データ
改良の優先付

学習データ
セット
学習領域の画像 学習アルゴ

リズム
High-Performance
Computing
System (HPC)

マッピング
領域
マッピング領域の画像

No

最終データ
セット

品質はOK？
Yes

東工大TSUBAME

分類アルゴ
リズム

仮データ
セット

後処理 (微笑エラーの手動修正、ノイズ除去、位置修正等)

図 1 システム開発の全体像し、地図データと利用することによる広域・社会基盤情報の整備に寄与する。
本プロジェクトでは、東工大 TSUBAME をデータ処理の基幹とし、データ収集・管理の機能を連携させるこタを用いた。
全世界の行政区域 GIS データを収集した成果である GADM のうち国レベルの次に下位の行政区域（県・州・省など；以下、県レベルとする）の境界データとで、任意の領域について、家屋マッピングを自動化す

European Commission Joint Research Centre がることができた。図 1 にシステム開発の全体像を示す。

Landsat 衛星データから作成したグローバル居住地デ結果および考察
昨年度に開発した画像収集・管理システムを用いてGoogle Maps の衛星画像を収集した。画像データは、1.2 m 分解能で取得し、256 ピクセル× 256 ピクセ
ルを単位としたタイルとして画像ファイルに保存した。全ての画像ファイルのファイル名には、全世界のタイル位置に対して一意的であるタイル番号が付与され、データ処理で画像ファイルの参照が容易になるようにした。収ータセット（Global Human Settlement Layer）のうち、250 m グリッドに密度を集約したデータを用いて居住地密度を以下の 5 段階に分類した。
1) 居住地密度 = 02) 0 < 居住地密度 ≦ 0.13) 0.1 < 居住地密度 ≦ 0.24) 0.2 < 居住地密度 ≦ 0.45) 0.4 < 居住地密度

集した画像ファイルの数は表 1 の通りである。
家屋検出の自動化は、学習データ内にみられる家屋の画像パターンに基づいて、入力データ内の家屋を認
表 1 地域別画像ファイル数識することによってなされる。したがって、家屋の画像パターンが地理的背景によって、異なる場合には誤っ地域て検出されることになる。

ラオス・サワナケート県

250,844

ルワンダ

272,594

本事業では、県レベル境界別と、グローバルデータセットから得られる居住地密度別に家屋検出モデルを構築することで影響を低減した。具体的に以下のデー

ケニア（17 県）

画像ファイル数

1,546,594

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基準画像

画像例 1

画像例 2調
整前調
整後

図 2 コントラスト調整の処理例
したがって、表 2 に示される区分の学習データを使ってディープラーニングで家屋検出モデルが構築され、それぞれ同様の地理的区分に該当する衛星画像データにモデル適用し、家屋マッピングを処理する。

最近隣の学習データ 64 タイルを、その区分の学習データとした。
Google Maps の画像ファイルはタイル間でコントラストが異なることが多く、家屋検出の精度に著しい影響を原則として、全ての区分に十分な数の学習データが及ぼす。本事業では、高速フーリエ変換を経ることで、分布するように、学習データはサンプリングされたが、高い精度でコントラストを同調にするアルゴリズムを適一部の区分では学習データがゼロとなる場合があった。

用することで、モデルごとのコントラストが同様になるよ

その場合には、同居住地密度段階のうち、その県からう調整した。この際、コントラストの基準

表 2 検出モデルの地域区分となる画像には、画素値の標準偏差値が第 2 四分位点（50％）になる画像を選定するようアルゴリズムを構

県レベル行政区域

居住地密度

県A

居住地密度 = 0

県A

0 < 居住地密度 ≦ 0.1

使ったディープラーニングを実装し、ラオスのサワナケ

県A

0.1 < 居住地密度 ≦ 0.2

ート県、ルワンダ全域、ケニア全域を対象に処理を実県A0.2 < 居住地密度 ≦ 0.4施した。実装にあたって使用したアルゴリズム、ソフトウ

県A

0.4 < 居住地密度

ェア等の詳細は以下の通りである。

県B

居住地密度 = 0

県B

0 < 居住地密度 ≦ 0.1ある TensorFlow をベースに、汎用的なアルゴリズムを…

…

関数として整備したフレームワーク。本事業では、

県C居住地密度 = 0

Keras を使って UNet アーキテクチャによるセマンティ…

…

クセグメンテーションを実装した。

築した。図 2 に処理結果の例を示す。
上述のアルゴリズム等を TSUBAME の GPGPU をKeras – 代表的なディープラーニングのライブラリで

GNU Parallel – 多数のデータ処理の並列化を簡（様式 20）成果報告書

図 3 サワナケート県のマッピング結果。上：全域、

図 4 ルワンダ全域のマッピング結果。上：全域、中：中：良好な結果の例、下：不良な結果の例。中段と下良好な結果の例、下：不良な結果の例。中段と下段段の背景は Google Map より引用した。全域についの背景は Google Map より引用した。てはポリゴンを強調したため、誤検出も強調されていが 45 ㎡未満および 5000 ㎡以上のポリゴンは家屋のる。

大きさに見合わないため、検出結果から除いた。

易に行うためのソフトウェア。本事業では、TSUBAMEラオス・サワナケート県についてマッピングした結果上で多数の GPGPU クラスタで同時に処理を実行するを図 3 に示す。概ね集落の位置を捉えられているが、ために使用した。

森林のテクスチャを建物として誤認識している区域があAdam オプティマイザの学習率を 0.00003 に設定し、る（図 3 上および図 3 下）。郊外の集落を拡大すると学習データのうち最小の検出精度が Accuracy > 85%

幾分かの取りこぼしはあるが、概ね全ての建物を検出かつ IoU > 80%、または学習エポック数が 100 を超したことが確認できた。

えるまで学習を反復させた。学習にかかる時間は、1 エ

ルワンダ全域についてマッピングした結果を図 4 にポックあたり 250 秒～280 秒程度であった。なお、面積示す。集落の位置を概ね捉えているが、裸地等が家屋

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データと組み合わせることで、このような誤検出を除外することができる。
まとめ、今後の課題
本プロジェクトでは深層学習を用いた家屋・建物の自動検出アルゴリズムを広域に適用するためのシステム開発を実施し、ラオス・サワナケート県、ルワンダ全土、ケニアの 17 県について Google Maps の衛星画像に適用した。その結果、精度や品質にある程度のばらつきはあるものの、一定のアルゴリズムによる処理を広域に適用した結果が得られた。今後は、品質管理・改良を効率的に進める手順・方法を研究開発し、当該システムへの実装をおこなう。

図 5 ケニア（17 県）のマッピング結果。上：全域、中：良好な結果の例、下：不良な結果の例。中段と下段の背景は Google Map より引用した。
として誤認識されたケースが見られた。都市部に一部取りこぼしが見られたが、大半の家屋を検出したことを確認した。
ケニア国土のうち 17 県についてマッピングした結果を図 5 に示す。都市部や集落の位置や規模を概ね捉えているが、県によっては森林等を家屋として誤検出する例が見られた。また、ケニアには 68,800 km2 を占めるビクトリア湖があるが、湖面のまばらな画素値が家屋として誤って検出される例が見られた。水域については正確な地図が整備されているので、そのような地図