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AIが低解像度衛星画像から世界の非正規居住地を自動検出・マッピング

世界の都市人口の約4分の1が、インフラから切り離された非正規居住地(スラム等)に暮らしています。これらの地域を地図化することは支援活動に不可欠ですが、人的・財政的コストが膨大です。国際研究チームは、無料で入手可能な低解像度衛星画像から、深層学習で非正規居住地を自動検出・マッピングするシステムを開発しました。

2段階の機械学習アプローチ

  1. コスト効率重視:低解像度画像からスペクトル信号を学習(Canonical Correlation Forests使用)
  2. 文脈情報重視:超高解像度画像で微細特徴を抽出(CNN使用)

両手法を組み合わせ、世界規模での一般化を実証。NVIDIA Tesla V100 GPU 8台で訓練し、ベンチマークデータとソースコードをGitHubで公開しています。

支援計画への貢献

1 km²あたり最大129,000人が居住する密集地では、1ピクセルが約13人を表します。この推計により、必要な支援物資やインフラ整備規模を定量的に把握可能です。現在はUNICEFと協力し、追加の実地データ収集を進めています。

参考文献: arXiv:1901.00861

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