deep learningで地図を作ってみた!
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ESJ64 W11 ・ 5 分で自分をアピール! 生態学ライトニングトーク@東京
Deep Learning で地図を作ってみた!
いわさきのぶすけ
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過去の土地利用と生物多様性生態学で地図大事だよね!!
http://www.esj.ne.jp/meeting/abst/63/P1-333.html
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過去の土地利用と生物多様性生態学で地図大事だよね!!
(Koyanagi, 2009) Historical impacts on linear habitats: The present distribution of grassland species in forest-edge vegetation
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とうことで、みんな地図を作ろう!生態学で地図大事だよね!!
• デジタイザーへのみち!!–スキャン、幾何補正、デジタイズ
http://old.osgeo.jp/wp-content/uploads/2010/03/esj75_iwasaki.pdf
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やった人は知っている生態学で地図大事だよね!!
• めんどくさい orz...–または修行の道、無我の境地、
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画像だったら Deep Learning があるじゃないか!
• 人工知能にまかせて、俺様らくちん!
そうだ、 Deep Learning でいこう!!
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ちょっと真面目に Deep Learning の説明
• 多層構造のニューラルネットワーク– 特徴量の自動抽出がキモ!
• ニューラルネットが人工知能
• 今回は CNN を使用– 畳み込みニューラルネットワーク
そうだ、 Deep Learning でいこう!!
http://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/tyousakai/kensho_hyoka_kikaku/2017/johozai/dai3/sankou1.pdf
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データは地図タイルで!
• 既に膨大な量のデータが存在する–一回作れば、他のデータにも応用可能!!
そうだ、 Deep Learning でいこう!!
http://maps.gsi.go.jp/development/siyou.html
地図タイルの概念図http://hoge.hoge/{z}/{x}/{y}.{ext} で指定される
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データは地図タイルで!
• 同じ場所のデータをさくっと取れる!– 15/29101/12900.{ext} の例
そうだ、 Deep Learning でいこう!!
https://cyberjapandata.gsi.go.jp/xyz/std/15/29101/12900.png
http://www.finds.jp/ws/tmc/1.0.0/Kanto_Rapid-900913-L/15/29101/12900.png
https://cyberjapandata.gsi.go.jp/xyz/ort/15/29101/12900.jpg
http://map.ecoris.info/tiles/vege67hill/15/29101/12900.png
地理院タイル標準地図 地理院タイル空中写真
迅速測図 エコリス地図タイル植生
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ざっくり分類結果!
• だいたい良い感じ!–ただしチューニングは必要。–ここが名人芸
そうだ、 Deep Learning でいこう!!
(a) 入力画像 (b) 正解画像
(c) 当初の分類結果精度: 46%
(d) 現在の分類結果精度: 76%
(a) 入力画像 (b) 正解画像
(c) 当初の分類結果精度: 53 %
(d) 現在の分類結果精度: 84%
(a) 入力画像 (b) 正解画像
(c) 当初の分類結果精度: 24%
(d) 現在の分類結果精度: 52%
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全体分類結果
• 正解率は 75% !– ちょっと低いが傾向は分かる
• 何より 1 日で分類できる!– デジタイジングだと一ヵ月!!
そうだ、 Deep Learning でいこう!!
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その他にも応用できるんじゃね?
• たとえば– 特徴的な植生の抽出– 生物の生息域予測 etc…
• みんなタイルにしてアップすれば共有も!
そうだ、 Deep Learning でいこう!!
http://map.ecoris.info/tiles/vege67/15/29099/12839.png
https://cyberjapandata.gsi.go.jp/xyz/ort/15/29099/12839.jpg
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地図タイルベースの WebGIS
• Deep Learning 以外にも使えるはず– for ex. Leaflet 版 CS 立体図• https://frogcat.github.io/csmap/
–利点• GIS のワークフローの劇的な改善
– 前処理が効率化できる
• 開発した手法の汎用的に使える– データがタイルになっていればいい
• 既に様々なリソースがある– 地理院タイル、 OSM 、川だけ地図、迅速測図、 etc…
–欠点• 特に、高緯度での定量的評価
TileMap-WebGIS
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おまけ
• 新しいフレームワークでやったら、もっと精度がよかった orz...– こちらは pix2pix というフレームワーク
• https://phillipi.github.io/pix2pix/– ○○ 万円だして数か月かかったのに…
• http://qiita.com/wayama_ryousuke/items/ca43cabffde90a66434b
そうだ、 Deep Learning でいこう!!
元画像 正解 CNN pix2pix
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まとめ
• 生態学でも地図重要–過去の環境が現在の現象に影響
• 地形図から土地利用図を作る–が、めんどくさい
• Deep Learning でやってみた!–まぁ精度が出た。これからはタイルの時代?
• 進歩が早いので、良いものがすぐ出る!–逆に投資が無駄になることにも 。・・・
• ころんでも泣かない!!
Deep Learning で地図を作ってみた!