| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-12-16 10:45 Machine learning for global detection of photovoltaic panel installation using Landsat-8 Imagery ○Ryo Ito・Ryu Sugimoto・Chiaki Tsutsumi・Ryosuke Nakamura（AIST）  SANE2022-77 |
|
| 抄録 | （和） | 近年、無償で公開されている中解像度衛星画像が、全球の土地被覆変動の持続的なモニタリングに活用されつつある。本研究では、Landsat8衛星の画像から2つの期間に設置された太陽光パネルを検出・識別する手法を検討する。近年では、ディープラーニングなどのAIがモニタリング手法の1つとしてよく検討される。しかし、中解像度の衛星画像は、航空画像と比べAIを適用する際にメリット・デメリットとなる独自の特性を有する。Landsat-8画像の場合、可視域以外の波長帯のバンドを複数持つが、30mの空間分解能のため、物体形状が不明瞭になることがある。本研究では、これらの特性を踏まえたいくつかのアプローチを紹介する。 |
| （英） | Nowadays, free-and-open medium-resolution satellite imagery can be utilized for sustainable monitoring of global changes. In this study, we investigate a method to detect and identify solar panels installed during two periods from Landsat8 imagery. In recent years, AI such as deep learning has been considered one of the monitoring methods. However, medium-resolution satellite imagery has some unique characteristics that become advantages and disadvantages compared to aerial imagery when applying AI. In the case of Landsat-8 imagery, it has multiple bands outside the visible range, but the 30m spatial resolution sometimes can obscure the shapes of features. In this study, we introduce several approaches based on these characteristics. | |
| キーワード | （和） | 画像認識 / 衛星画像 / ディープラーニング / CNN / Landsat8 / 太陽光パネル / 全球処理 / 土地被覆変動 |
| （英） | image identification / sateｌlite image / Deep Learning / CNN / Landsat8 / solar panel / global changes / land cover change | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 312, SANE2022-77, pp. 74-76, 2022年12月. | |
| 資料番号 | SANE2022-77 | |
| 発行日 | 2022-12-08 (SANE) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | SANE2022-77 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SANE |
| 開催期間 | 2022-12-15 - 2022-12-16 |
| 開催地（和） | 長崎ブリックホール |
| 開催地（英） | Nagasaki Public Hall |
| テーマ（和） | ICSANE |
| テーマ（英） | ICSANE |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SANE |
| 会議コード | 2022-12-SANE |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Machine learning for global detection of photovoltaic panel installation using Landsat-8 Imagery |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 画像認識 / image identification |
| キーワード(2)（和/英） | 衛星画像 / sateｌlite image |
| キーワード(3)（和/英） | ディープラーニング / Deep Learning |
| キーワード(4)（和/英） | CNN / CNN |
| キーワード(5)（和/英） | Landsat8 / Landsat8 |
| キーワード(6)（和/英） | 太陽光パネル / solar panel |
| キーワード(7)（和/英） | 全球処理 / global changes |
| キーワード(8)（和/英） | 土地被覆変動 / land cover change |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 伊藤 稜 / Ryo Ito / イトウ リョウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 (略称： 産総研) National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (略称： AIST) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 杉本 隆 / Ryu Sugimoto / スギモト リュウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 (略称： 産総研) National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (略称： AIST) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 堤 千明 / Chiaki Tsutsumi / ツツミ チアキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 (略称： 産総研) National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (略称： AIST) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中村 良介 / Ryosuke Nakamura / ナカムラ リョウスケ |
| 第4著者 所属（和/英） | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 (略称： 産総研) National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (略称： AIST) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-12-16 10:45:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | SANE |
| 資料番号 | SANE2022-77 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.312 |
| ページ範囲 | pp.74-76 |
| ページ数 | 3 |
| 発行日 | 2022-12-08 (SANE) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]