| データの種類 |
数値
表
|
| データの変数（パラメーター）の変数名 |
空中写真（国土地理院が提供している日本の空中写真）|旧版地形図（1 5M地形図竜ヶ崎をGDA12TILESを使ってPNG形式にしたもの）|CONVNETによる土地利用図（CONVNETを用いて、旧版地形図を学習データ、土地利用図教師データを教師データとして作成した土地利用図）|PIX2PIXによる地図画像（PIX2PIXによって空中写真と地図画像を学習して作成した地図画像）|PIX2PIXによる土地利用図（PIX2PIXによって旧版地形図と土地利用図を学習して作成した地図画像）|地図画像（OPENSTREETMAPが作成している地図画像）|土地利用図教師データ（旧版地形図から作成した土地利用図をTIFF形式にしたもの） |
| データの概要説明 |
DeepLearning(Convnet及びpix2pix)による「地図画像→土地利用図」、「空中写真→地図画像」などの変換。 |
| 想定しているデータの分析・シミュレーションプロセス |
旧版地形図や空中写真といったデータをDeepLearningを用いて学習し、一定の精度で画像の分析を行える。 |
| 想定しているデータの分析・シミュレーションプロセスの結果 （データ分析結果／ツールの出力／典型例など） |
一定の精度で画像の分析を行うことができた。また、pix2pixはGANという、２種類の画像を双方向から変換、評価する手法を取っており、土地利用図の作成においてConvnetよりも高い精度が出た。 |
| 上記の分析・シミュレーションプロセス以外に期待する分析 |
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作成日：2017年06月12日 最終更新日：2017年06月12日
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