ディープラーニングによる地すベり地形の自動抽出: 精度と教師データの関係

摘要

オープンソース化されている地形情報，ライブラリ，ディープラーニングの実装を用いて，教師有りのディープラーニングを行い，地すベり地形の自動判読を試みた。基図は，RGB画像としてCS立体図を作成し，正解データは，1：50000地すベり地形分布図とした。その結果，教師データの作成方法や選別基準に留意することで，明瞭な地すベり地形をある程度推論できることが判明した。さらに，判読者の視点で教師データの拡充や選別を行う等，データの質を改善することで推論精度が向上できた。