Developing a land cover classification system for users

为用户开发土地覆盖分类系统

• 批准号: 20K20005
• 负责人: 堤田 成政
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Saitama University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2020-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K20005/
• 关键词: LCCS3; オープンデータ; Mapillary; 土地被覆; ディープラーニング; Planet; 地理情報; ユーザー定義; リモートセンシング

2022年度に実施した研究の進捗は下記のとおりである。[III. 参照データの作成モデルの開発] 現地写真より土地被覆を推定する画像認識モデルの開発した。現時点では対象とする13分類クラスに対し、 Mapillary APIを通じて入手した位置情報付き地上写真から土地被覆付識別する深層学習モデルを開発した。本成果は現在国際誌へ査読付き論文として投稿中である。また、上記分類結果と衛星画像からのセグメントを紐付ける技術開発に着手している。本技術が実現すれば、半自動的に地上参照データを構築するシステムが可能となる。[IV. オープンジオビッグデータ分析による土地被覆分類]地上参照データが十分に収集できると見越し、本年度は衛星画像からの分類方法の検討に着手した。具体的には衛星観測データに加え、Dynamic WorldというConvolutional Neural Networkによる分類確率マップを入力する機械学習モデルを構築することで、分類結果のノイズが軽減することが明らかになった。さらに、本アプローチは、ユーザーが独自に設定した分類カテゴリー数に応じてフレキシブルに対応可能であることが見込まれる。また、これらの分類結果を評価する必要があるが、組成データの分類精度評価手法の開発に英国リーズ大学Comber教授と共同開発を実施した。空間解像度10 mでの土地被覆分類を実施するが、各グリッド内の土地被覆が均一的であるとは限らない。そのため、複数土地被覆クラスが混合する組成データとして表現することができる。このようなデータを空間的に評価するための分類精度評価手法を地理的加重法を基盤として開発を進める。

The 2022 に practical application た research is listed in 捗 捗 and is recorded below とお とお である である. [III. Reference デ ー タ の made モ デ ル の open 発] in situ photo よ り land covering を presumption す る portrait know モ デ ル の open 発 し た. Now point で は like と seaborne す る 13 classification ク ラ ス に し seaborne, Mapillary API を じ て of し た position intelligence pay き ground photo か ら land covering pay recognition す る deep learning モ デ ル を open 発 し た. This achievement is currently available in the International Journal へ for 読 submission of <s:1> paper と て て である. ま た portraits, written classification results と satellite か ら の セ グ メ ン ト を new pay け る technology open 発 に to し て い る. This technology が realizes すれば, semi-automatic に ground reference デ タを タを construction するシステムが possible となる. [IV. オ ー プ ン ジ オ ビ ッ グ デ ー タ analysis に よ る classification] land covering the ground reference デ ー タ が very に 収 set で き る と see more し portraits, this year's は satellite か ら の classification の beg に 検 to し た. Specific に は satellite 観 measuring デ ー タ に え, Dynamic World と い う Convolutional Neural Network に よ る classification of probabilistic マ ッ プ を す into force る rote learning モ デ ル を build す る こ と で, classification results の ノ イ ズ が 軽 minus す る こ と が Ming ら か に な っ た. さ ら に, this ア プ ロ ー チ は, ユ ー ザ ー が に alone set し た classification カ テ ゴ リ ー number に 応 じ て フ レ キ シ ブ ル に 応 seaborne may で あ る こ と が see 込 ま れ る. ま た, こ れ ら の classification results を review 価 す る necessary が あ る が, composition デ ー タ の classification accuracy evaluation 価 gimmick の open 発 に British リ ー ズ Comber, professor at the university of common open 発 と を be applied し た. The spatial resolution of 10 mで <s:1> land cover classification を implementation するが and the であると limit of <s:1> land cover が uniformity within each グリッド らな らな. そ の た め, plural land covering ク ラ ス が mixed す る composition デ ー タ と し て performance す る こ と が で き る. こ の よ う な デ ー タ を space に review 価 す る た め の classification accuracy evaluation 価 gimmick を the deterioration of the geographical law を base plate と し て open 発 を into め る.

项目成果

地理的加重法の研究動向と今後の展望

地理赋权方法研究趋势及未来展望

• 发表时间: 2021
• 期刊: GIS -理論と応用-
• 作者: 荒井聡;則藤孝志;岩崎由美子;原田英美;藤原遥;堤田成政，吉田崇紘，村上大輔，中谷友樹
• 通讯作者: 堤田成政，吉田崇紘，村上大輔，中谷友樹

Perspective: Improving the accuracy of plant phenology observations and land-cover and land-use detection by optical satellite remote-sensing in the Asian tropics

• DOI: 10.3389/ffgc.2023.1106723
• 发表时间: 2023-02
• 作者: Nagai Shin;Chifuyu Katsumata;T. Miura;N. Tsutsumida;T. Ichie;A. Kotani;M. Nakagawa;K. L. Khoon;Hideki Kobayashi;T. Kumagai;S. Tei;R. S. Pungga;Taizo Yamada;Akihiro Kameda;Masayuki Yanagisawa;K. Nasahara;H. Muraoka;K. Ichii;Y. Tokumoto

Land Cover Classification from Street-Level Photos

根据街道照片进行土地覆盖分类

• DOI: 10.1109/igarss46834.2022.9883194
• 发表时间: 2022
• 期刊: IGARSS 2022
• 作者: Tsutsumida Narumasa;Zhao Jing;Nasahara Kenlo;Tadono Takeo
• 通讯作者: Tadono Takeo

A Geographically Weighted Total Composite Error Analysis for Soft Classification

软分类的地理加权总复合误差分析

• DOI: 10.1109/igarss39084.2020.9323939
• 发表时间: 2020
• 期刊: IGARSS 2020 - 2020 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium
• 作者: Tsutsumida Narumasa;Yoshida Takahiro;Murakami Daisuke;Nakaya Tomoki
• 通讯作者: Nakaya Tomoki

ハワイ大学 (米国)

夏威夷大学（美国）