Pix2pixによるcs立体図の地すべり検出

1. pix2pixによるCS立体図の地すべり検出
• pix2pix - 変換前後の画像を学習させることでDCGANにより画像の変換を行なうDNN
• 画像さえ用意すれば何でも学習できる
• CS立体図 - 標高データから算出した曲率と傾斜角による立体図法。
視覚的にわかりやすく、従来では困難だった微地形の表現も可能。
しかもオープンなので自由に使える。
• 例）海底地形の表現にCS立体図を使用
• CS立体図とpix2pixで何かできないか？
• J-SHIS（地震ハザードステーション）で地すべり地形分布図を公開
某氏の入れ知恵
何かデータがあるか調べてみると…
CS立体図と地すべり地形分布図をpix2pixで学習させてみた 1
海底地形のCS立体図

2. pix2pixによるCS立体図の地すべり検出
• とりあえず適当に学習させてみる
• CS立体図は国土地理院の標高タイルから作成
• 結果：何かが出てるけど場所がだいぶ違う
• 静岡県CS立体図で学習
• 1mメッシュの標高データから作成されたCS
立体図(国土地理院の標高タイルより細かい)
• ズーム値も上げてみて学習
• 結果：真っ白だったり何か出てもまったく違
う場所だったり
もっと細かい特徴が必要？
入力 出力 教師
CS立体図のみでは特徴が不十分？
ズーム値も上げすぎないほうが良さそう
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3. pix2pixによるCS立体図の地すべり検出
• CS立体図＋地質図①
• CS立体図のRGB＋産総研が公開している地質
図のRGBで、合計6チャンネルの入力データで
学習
• データセットの範囲は東北～関東くらいまで
• 結果：学習されてない
• pix2pixはデータセットのドメインに特化する傾向が
ある
→広範囲のデータセットでは拡散？
• CS立体図＋地質図②
• データセットの範囲を東北のみに狭める
• 結果：正解に近い領域が検出されるように
• 領域が縮小して悪い結果になった
入力 出力 教師
さらに学習を進めると…
学習回数は多すぎないほうが良い
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4. pix2pixによるCS立体図の地すべり検出
• CS立体図＋地質図③
• 入力を標高データと曲率、傾斜角の3チャンネ
ル＋地質図のRGB、合計６チャンネルに変更
• 数値での入力でより詳細に特徴を抽出できるように
• 出力と教師データはアルファチャンネルを追
加して4チャンネルに変更
• データセットの範囲は東北
• 結果：悪くはなさそう？
• 学習を進めると悪くなったりそうでもなかったりと
安定しない
• CS立体図＋地質図④
• データセットの範囲をさらに狭めて秋田付近
に変更
• 結果：正解に近い領域が検出されている
入力 出力 教師
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5. pix2pixによるCS立体図の地すべり検出
• まとめ
• ドメイン特化の傾向があるため広範囲のデータセットでの学習は苦手
• 特定領域であれば精度は上がりやすい
• 学習回数は多くしすぎないほうが良い
• 大体1日程度学習させたものが結果が良かった
• 今後やってみたいこと
• 0.5mメッシュの標高データでの学習
• 詳細な特徴を渡すことで精度が上がる？
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