ＡＩで都市林地図づくり

CityLab記事より

米国ではitreeなどのＩＴツールと市民ボランティアを利用して市内の毎木調査を行っていますが、データ作成にかかる時間が課題となっています。
例えば、ニューヨーク市の調査（2015 STREET TREE CENSUS REPORT）では2年間で2200人のボランティアが参加したとのことです。

そのため、Descartes Labsは人工知能に注目し衛星画像データから樹冠を抽出する機械学習モデルを構築しようとしています。

一般的な技術としてはこれまでＮＤＶＩ（正規化植生指数）を利用し衛星画像を解析することで、植物と他の物体を区分してきました。さらに、高さデータを重ねることで、草本類と樹木を区別することが出来ます。
ただし、高さデータは非常に高価な為、開発者らはＡＩを利用して衛星画像のみから樹木を抽出するモデルを作ったとの事です。また、記事によると開発者はこれまでに2000以上の都市でこの手法を用いているとの事です。
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たしかに、変化の激しい都市において樹冠をタイムリーに把握できれば、まちづくりを検討する上で非常に有益なデータとなるのでしょう。今後日本への適用も期待したい技術ですね。

ちなみに、私も10年ほど前に植生図と高さデータを利用して樹冠を把握する研究を行っていました。当時も高さデータは非常に高価であった記憶があります。

リモートセンシングとGISを利用した都市域におけるエコロジカルネットワークの評価手法に関する研究 : コゲラを指標種として
高解像度衛星データおよびレーザースキャナーにより測定した地表面高（DSM）や地盤高（DTM）データを活用することで屋敷林など都市域の小規模な緑地を把握できる

高さデータが非常に正確であったため、屋上緑化や屋根緑化を樹木と判別してしまい、あわてて土地利用データを重ねて修正するという笑い話もありました。ご参考まで




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