Case Studies 活用事例
GeotransのAI技術を活用した事例を紹介いたします。紹介する事例は随時更新予定です。
1 農地・地番区分判定
農業の健全な発展と国土資源の合理的な利用のための農業振興地域整備計画等で、必要な農地かどうかの現況区分をGeotransのAIにより空撮画像から自動判定し、GISツールで確認可能なデータを納品いたしました。
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受領物
- 空撮RGBオルソ画像
- 筆区分のshapeデータ
判定
- 各筆毎に、17分類に区分（田、畑、樹園地、温室/ビニールハウス、耕作放棄地、宅地、駐車場、森林、ソーラーパネル、道路、水辺（池/沼/湖/川/海）、墓地、筆境界線、線路、講演、空き地、工事/資材置き場/工場）
- 上記よりさらに筆毎に農地かどうかも判定
- 農地かどうかの判定として、筆区分10万件以上の7割強（7万件強）が人による精度と比べて99.9%以上の精度で判定。
アウトプット
- 17分類のAI予測結果
- 農地かどうかの判定データを各筆ID毎にGISツールで確認頂けるファイルフォーマットで納品。
クライアント様の課題と解決策
- 課題１
- 何万、何十万といった区分をすべて目視チェック、手作業で一つ一つ区分設定していく必要がある。
- 解決策
- AIが自動判別、2/3以上をヒューマンエラーよりミスの少ない99.9%の精度で判定し区分分け。残り1/3以下も、AIが一番高い可能性を提示。
- 課題２
- 人間でも判断に迷う区分が多い。
- 解決策
- AIが高い可能性を提示。さらに各区分毎に推論確度を提示し、人はAIの提案をYES,NOで判断するのみ。
2 水部（エリア判定）
航空レーザー測量時に陸部と水部の精度管理を分けて管理するための水部ポリゴンを、GeotransのAIにより自動生成しデータを納品いたしました。
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受領物
- 空撮RGBオルソ画像
判定
- 空撮RGBオルソ画像より、水部部分を自動抽出
アウトプット
- 水部抽出画像及び水部shapeデータ
クライアント様の課題と解決策
- 課題
- レーザー測量で必要な作業だが、地域が広くすべての作成に時間・手間がかかる
- 解決策
- AIによる自動で水部shapeデータを作成し、そのデータを修正していく形のため、1から作成するより大きく手間軽減できる。
3 植生分類（エリア判定）
森林、林業、河川管理等において計画を立てる上での現況植生分類図を、AIにより自動で生成しデータを納品いたしました。
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受領物
- 空撮RGBオルソ画像
判定
- 空撮RGBオルソ画像より、各樹種毎の植生を自動抽出し分布図作成（スギ・ヒノキ、竹林、ササ群落、落葉広葉樹、ススキ、水部等）
アウトプット
- 植生分類図画像及びshapeデータ
クライアント様の課題と解決策
- 課題
- 植生を判断し、手作業で植生分類図shapeデータを作成していくため、その両方に時間がかかる。
- 解決策
- AIによる自動で植生分類図shapeデータを作成し、そのデータを修正していく形のため、1から作成するより大きく手間軽減できる。
