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CNNを用いた広域空撮画像からの高密度DSM推定
○國武千人，岩切宗利（防衛大），榊原庸貴，望月貫一郎（パスコ）
航空レーザ測量データは,航空機から照射されるレーザ光と飛行時の航空機の位置情報から表層情報を捉えることが可能である.そのため,地理情報が必要な防災や地域特性の解析等活用の幅は広い. しかしながら, 航空レーザ測量には機材や設備, 気象状況など制約が多い. 国土地理院等が提供しているデータもその更新間隔は長く,密度は低い. 本報告では, 畳込みニューラルネットワークによる空撮画像を用いた表層情報の高精度推定法を提案し, その性能を評価した結果について示す. 国土地理院から提供される空撮画像を用いて推定を行った結果,建物の外形, 地形の特徴を推定することが可能と分かった.
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