課題
航空写真や衛星画像から屋根の上の設備を自動で検出できれば、再生可能エネルギーの普及状況を地域単位で把握できます。大学の研究チームは、ソーラーパネルや太陽熱温水器を検出するモデルを研究していました。
上空から見た屋根上の設備は小さく、形や色も似ています。ソーラーパネルと太陽熱温水器、天窓や屋根材の模様を見分けるには、画像を拡大して眺めるだけでは足りない場面が少なくありません。しかも対象は位置情報を持つGISデータで、一般的な画像アノテーションツールでは扱いにくい形式でした。
支援内容
Nextremerは、GISデータをそのまま扱えるQGISを作業環境に採用し、地図上で対象物を一つずつ切り出すインスタンスセグメンテーションを行いました。
- QGIS上で、屋根ごとの設備を個別のインスタンスとしてポリゴン化
- ソーラーパネルと太陽熱温水器の見分け方を、形状や配置の特徴から基準化
- 画像だけでは判別できない対象は、Google Earthなど別の視点の画像で確認してから付与
成果
判別の難しい対象にも裏付けを取ったうえでラベルを付けたため、研究に使える精度の高いデータを納品できました。
GISデータ上で直接作業する体制を整えたことで、位置情報を失わずにモデルの学習や分析へつなげられるようになっています。
