情報処理学会 第86回全国大会 会期:2024年3月15日~17日

5C-03
事前学習を用いた衛星画像解析
○木村大毅,石川達也(IBM 東京基礎研究所),三ツ木雅紀(日本IBM),北越康敬(日本アイ・ビー・エムデジタルサービス),田中隆宏(日本IBM),ナオミ シムンバ(IBM 東京基礎研究所),田中謙太郎,三瓶理人,若林洋尭(スペースシフト),立堀道昭(IBM 東京基礎研究所)
衛星画像解析は、気候変動や植生の成長具合の把握などにとって重要な手法である。しかし、衛星画像の取得周期は比較的長いことも多く、また天候の影響もあり、植生などに関する正確な値を判定することは困難になることも多い。そこで、本稿では合成開口レーダー画像から植生を判定する正規化差植生指数画像に変換する基盤モデルを、対象となる衛星以外からのデータも活用することで、事前学習を実施する手法を提案する。評価は、キャベツ農場の植生把握に応用したコンペティションで実施した。結果として、57参加者中1位の結果になり、誤差自体も2位の手法に比べて31%向上した。