第7回地理院地図パートナーネットワーク会議 2017/6/8

Deep Learningでの地図タイル活用の検討
OSGeo財団日本支部
岩崎 亘典
和山 亮介
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はじめに

発表内容

• 汎用的フォーマットとしての地図タイル– 地図タイルとDeep Learning• CNNを用いた旧版地形図の分類– 地形図から土地利用分類• Conditional GANを用いたタイル画像変換– 空中写真→地図変換– 数値標高データ→地形表現図– 地形表現→地すべり判別– 旧版地形図→土地利用図

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汎用的フォーマットとしての地図タイル

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GISに関する不安や不満

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汎用的フォーマットとしての地図タイル

既存の地理空間情報データの欠点• データが可視化されていない。使いたいデータなのかどうか不明• ファイル形式や座標系変換、データの結合、切り出しなどの準備が必要

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汎用的フォーマットとしての地図タイル

既存の地理空間情報データの欠点→地図タイル形式の利点• データが可視化されていない、使いたいデータなのかどうか不明
閲覧用データなので可視化されている
用途に合うかどうか確認できる• ファイル形式や座標系変換、データの結合、切り出しなどの準備が必要
座標系が統一されている、形式変換も容易JPG、PNG、GeoJSONなどWebフレンドリー

{z}/{x}/{y}を指定すれば、必要なデータが入手できるただし，原点に注意は必要

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汎用的フォーマットとしての地図タイル

地図タイルの活用例• NOAA Bathymetric Data Viewer– 背景画像ではなく調査データを表示• 北極、南極表示にも可能

https://maps.ngdc.noaa.gov/viewers/bathymetry/

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汎用的フォーマットとしての地図タイル

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地図タイルの活用例• CS立体図 on Web

https://frogcat.github.io/csmap/#15/31.9474/130.8511

汎用的フォーマットとしての地図タイル

地図タイルの活用例• PyCsmap– 標高タイルからCS立体図を生成

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汎用的フォーマットとしての地図タイル

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地図タイルの活用例• CSS Filter and map tile
– CSSをいじって地図を着色

https://bl.ocks.org/frogcat/raw/d3b9c8039f13b0603120ddf7a2edfb0c/#14/32.3387/131.5939

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地図タイル
背景図

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地図タイル
背景図
データ表示
分析対象
汎用的に使える地理空間情報フォーマット

地図タイルとDeep Learning

Deep Learning用データとしての利点• 既に膨大な量のデータが存在する– 教師、学習、検証データの入手が容易– Terrapatternなどの事例もある• 地物の意味情報はOpenStreetMapから取得

http://jp.techcrunch.com/2016/05/26/20160525terrapattern-is-a-neural-net-powered-reverse-image-search-for-maps/

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地図タイルとDeep Learning

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様々なデータがすでに整備されている
14/14568/6429（北西原点）

11/1813/1239（南西原点）

地理院タイル標準地図

地理院タイル空中写真

地理院タイル彩色陰影図

https://cyberjapandata.
gsi.go.jp/xyz/std/14/14568/6429.png

https://cyberjapandata.
gsi.go.jp/xyz/ort/14/14568/6429.jpg

https://cyberjapandata.
gsi.go.jp/xyz/relief//14/14568/6429.png

基盤地図情報迅速測図

エコリス地図タイル植生

http://www.finds.jp/ws/tmc/
1.0.0/Kanto_Rapid-900913-L/14/14568/6429.png

http://map.ecoris.info/t
iles/vege67hill/14/14568/6429.png

http://www.finds.jp/ws/tmc/1.
0.0/KBN25000ANF-900913-L/14/14568/6429.png

川だけ地図

http://www.gridscapes.net/AllRivers/1.0.0/w/11/1813/1239.png

川だけ地形地図

http://www.gridscapes.net/AllRivers/1.0.0/t/11/1813/1239.png

地図タイルとDeep Learning

画像データに限らない•

https://maps.gsi.go.jp/xyz/experimental_landformclassification2/14/14568/6429.geojson
地理院タイル人工地形

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汎用的フォーマットとしての地図タイル

本研究の目的• 地図タイルのDeep Learning用のデータセットとしての有効性検証– 地理空間情報の分析効率化• 地図タイルを使用する意義– 既にデータが整備されている• 分類データ、教師データともにある– 汎用性が高い• hoge.hogeと{z}/{x}/{y}.extを変更すれば、
様々なデータに適応可能

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CNNを用いた旧版地形図の分類

ConvNetを用いた旧版地形図の分類

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旧版地形図分類のニーズ• 防災，生物多様性評価等で使われる– たとえば東日本大震災時の液状化との関係• ブラタモリ的ニーズもありますがhttp://www.gsi.go.jp/common/000061425.pdf

ConvNetを用いた旧版地形図の分類

分析対象範囲• 1/5万地形図 竜ヶ崎（大正2年測量）– 教師データは作成済みの土地利用図

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ConvNetを用いた旧版地形図の分類

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地図タイルデータの作成• 学習データ：gdal2tiles– GIS画像からタイルを生成• http://www.gdal.org/gdal2tiles.html• 教師データ：GeoTiff2UTFGrid– 1band Tiffを生成• 同時にUTFGridファイル(.json)も生成できる• https://github.com/tmizu23/geotiff2utfgrid

学習データ

教師データ

ConvNetを用いた旧版地形図の分類使用したConvNet• ハイパースペクトル画像から土地分類を行なうCNNを改良して使用– http://kgpml.github.io/Hyperspectral/

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ConvNetを用いた旧版地形図の分類

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ConvNetの構成• 畳み込み層，全結合層のレイヤー数およびニューロン数を増やした• 3×3の範囲のタイル単位でタイルモデルセットを作成し学習させることで、精度が向上

ConvNetを用いた旧版地形図の分類

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初期モデルおよび改良モデルの分類精度の比較• モデルの改良により精度は向上– 低い場合もある• 地図記号の密度に依存– 白地，文字がある場合も低い(a)入力画像(b)正解画像(a)入力画像(b)正解画像(a)入力画像(b)正解画像(c)当初の分類結果
精度：46%(d)現在の分類結果
精度：76%(c)当初の分類結果
精度：53％(d)現在の分類結果
精度：84%(c)当初の分類結果
精度：24%(d)現在の分類結果
精度：52%

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ConvNetを用いた旧版地形図の分類

結果と考察• 全体の正答率は73.6%– 特に畑又は空き地で43.9%，広葉樹で23.5%と低い結果• 個別タイル画像の分類結果と同様の傾向• 地形図の記号は共通のため他の図幅への適応が期待– 等高線の影響などの検討も必要• 他のDeep Learning手法も要検討

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Conditional GANを用いたタイル画像変換Conditional GANを用いたタイル画像変換

pix2pixによる画像変換• Conditional GANによる汎用的画像変換ツール– 対となる画像データが必要• 地図タイルならその収集が容易– 四つの事例を実施

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Conditional GANを用いたタイル画像変換

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空中写真→地図変換• 使用データ– 空中写真：地理院タイル空中写真• ライセンスは政府標準利用規約2.0準拠– 地図：OpenStreetMap• ボランタリーなユーザーにより作られた地図• 地図データと地図画像，両方が公開• ライセンスはCC BY-SA 2.0

地理院タイル
空中写真

OpenStreetMap

Conditional GANを用いたタイル画像変換

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空中写真→地図変換• OSMは場所によって地物の入力密度– 有志によって地図情報が作成されているたね• データの齟齬がある場合も– 結果が不安定になりやすい• ただしpix2pixが正しい場合もある
入力画像

pix2pix

正解画像

Conditional GANを用いたタイル画像変換

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数値標高モデルから地形表現図• 使用データ– 数値標高モデル：地表標高が数値として記録，• 産総研シームレス標高サービスを使用– 地形表現図：標高モデルでは判別しにくい地形を表現• 陰影図：陰影により地形を表現，産総研シームレス標高サービス• CS立体図：標高，曲率，傾斜により表現。国土地理院の標高タイルから作成数値標高モデル

陰影図

CS立体図

Conditional GANを用いたタイル画像変換

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数値標高モデルから地形表現図• 陰影図(a)– 影の向きが異なるが，それらしい画像• CS立体図(b)– ほぼ正解データと同様
入力画像

(a)

(b)

pix2pix

正解画像

Conditional GANを用いたタイル画像変換

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CS立体図からの地すべり検出• 地形判読は計算できていない– CS立体図からの判読を試みる• 地震ハザードステーションの地すべり地形分布図を使用– CS立体図のみでは抽出できず(a)– 地質図情報を追加することにより精度向上(b)• 地すべりは地形のみでなく，地質にも影響される– 適切な情報を別チャンネルに加えることが有効
入力画像

(a)

(b)

pix2pix

正解画像

Conditional GANを用いたタイル画像変換

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旧版地形図から土地利用図への変換• CNNで行ったのと同様のデータ– 見た目の精度はCNNよりも良い• カテゴリー値でないので直接の比較は困難– 実行時間も短縮• 今後の改善が期待される

元画像

CNN

pix2pix

正解画像Deep Learningでの地図タイル活用の検討

36 /36まとめ• 汎用的フォーマットとしての地図タイル– 各種データが標準化された形で公開• ConvNetを用いた旧版地形図の分類– 精度に改善の余地があるが，効率化が可能• Conditional GANを用いたタイル画像変換– 様々なデータへの適応可能性を確認• 地図タイルはDeep Learningのデータとして有効– 地理空間情報利用の高度利用に期待• ただし，ライセンスにはご注意を！！