建物変化検出

検出の手法としてAI(深層学習)を適用し、家形を検出します。 過去との比較により新規建屋、滅失建屋等の箇所を把握でき、これまで人的リソースで対応していた業務の効率化が可能です。

建物変化検出の特長

POINT.1

手法として深層学習を適用し、既存の建屋ポリゴンとの比較により新規建屋、滅失建屋等の箇所を把握します。多くの作業員を動員した目視による判読が通例で、これまで手間と労力がかかっていた建物経年変化の把握(家屋経年異動判読)の労力軽減と業務効率化を実現できます。

POINT.2

過去20年にわたる衛星画像により、期間を遡っての調査も可能です。

衛星画像データから建屋(家屋、ビル等)を抽出

建物変化検出例

衛星画像を縮尺600分の1で表示しています。©Maxar Technologies
衛星画像を縮尺600分の1で表示しています。©Maxar Technologies
衛星画像に画像に国土地理院の基盤地図情報を加工した建物の形状を重ねています。©Maxar Technologies
衛星画像に国土地理院の基盤地図情報を加工した建物の形状を重ねています。©Maxar Technologies
衛星画像に衛星画像から抽出した建物の形状を重ねています。©Maxar
衛星画像から抽出した建物の形状を衛星画像に重ねています。©Maxar Technologies
衛星画像に画像に国土地理院の基盤地図情報を加工した建物の形状と、衛星画像から抽出した建物の形状を重ねています。©Maxar Technologies
衛星画像に国土地理院の基盤地図情報を加工した建物の形状と、衛星画像から抽出した建物の形状を、衛星画像に重ねています。©Maxar Technologies
2つの建物の形状の相違点を赤枠で表示しています。©Maxar Technologies
2つの建物の形状の相違点を赤枠で表示しています。©Maxar Technologies

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