WO2019087248A1 - 土地用途判定システム、土地用途判定方法およびプログラム - Google Patents

土地用途判定システム、土地用途判定方法およびプログラム Download PDF

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俊二 菅谷
一雄 友廣
健志 休坂
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株式会社オプティム
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Definitions

  • the present invention relates to a land use determination system, a land use determination method, and a program for determining whether land is actually used in the same use as a pre-registered use.
  • an area-by-land-use calculation device for calculating a land-use area by associating an area-specific area of land with address information by image analysis of an aerial photograph (Patent Document 1).
  • Patent Document 1 is a technique for grasping the type and total amount of the decontamination work, and there is a problem that it can not be determined whether the land is used according to the registered use.
  • the present invention provides a land use determination system, a land use determination method, and a program for analyzing a captured image to determine whether the land is used in the same use as the registered use. With the goal.
  • the present invention provides the following solutions.
  • An invention is a land use determination system for determining whether a land is used for the same use as a registered use, comprising: image acquisition means for acquiring an image of the imaged land; The address identifying means for identifying the address of the land, the application identifying means for identifying the usage of the land by analyzing the image, and registered based on the address There is provided a land use determination system including a determination means for determining whether the land use and the land use specified by the analysis coincide with each other.
  • the invention according to the first aspect is a land use determination method of determining whether a land is used in the same use as a registered use, comprising: an image acquisition step of acquiring an image of the imaged land; And address identification step of identifying the address of the land, application identification step of identifying the usage of the land by analyzing the image, and registration based on the address.
  • a land use determination method is provided, including a determination step of determining whether the land use and the land use identified by the analysis coincide.
  • the invention comprises a computer, an image acquisition step of acquiring an image of a captured land, an address identification step of analyzing the image to identify an address of the land, and analysis of the image. Whether the usage identification step of identifying the usage of the land, the usage of the land registered based on the address, and the usage of the land identified in the analysis match And determining a step of determining.
  • FIG. 1 is a schematic view of a land use determination system.
  • FIG. 2 is an example in which the use of land is determined.
  • the land use determination system of the present invention is a system for determining whether a land is used for the same use as the registered use.
  • FIG. 1 is a schematic view of a land use determination system according to a preferred embodiment of the present invention.
  • the land use determination system includes an image acquisition unit, an address specification unit, an application specification unit, and a determination unit, which are realized by the control unit reading a predetermined program. These may be application based, cloud based or otherwise. Each means described above may be realized by a single computer or may be realized by two or more computers (for example, in the case of a server and a terminal).
  • An image acquisition means acquires the image of the imaged land.
  • the image may be a moving image or a still image. It may be an image captured by a drone camera or a satellite camera.
  • the camera may be any camera, such as a digital camera or a smartphone camera, provided in the drone. Real-time images are preferable for image analysis in real time.
  • the address specifying means analyzes the image to specify the address of the land. By analyzing the image based on the latitude and longitude information of the image, the address can be specified using the area and shape of the land. Machine learning may improve the accuracy of image analysis. For example, machine learning is performed using past images as teacher data.
  • the application specifying means analyzes the image to specify what kind of application the land is used for. Through image analysis, it is possible to identify which use the land is in, among public, residential, commercial, industrial and agricultural types. For example, as shown in FIG. 2, in the case of an image of a field, it is specified that it is used for agricultural applications and residential applications.
  • the use specifying means may specify the kind of use of the land by specifying the type of crop grown on the land by analyzing the image. For example, it is possible to identify whether it is a private residence or a field by image analysis of whether it is just a weed or cabbage.
  • the use specifying means may specify the use for which the land is used by analyzing the image and specifying the growth status of the crop grown on the land. For example, it is possible to identify whether it is a private residence or a field by image analysis of whether it is a weed that has not been overgrown by Bo Bo, or a cabbage that has grown deliciously.
  • the use specifying means may specify the use for which the land is used by analyzing an image and specifying a building built on the land. For example, by analyzing the presence or absence of a signboard, the presence or absence of a customer, etc., it is possible to specify whether it is a factory, a shop, or an individual home.
  • the determination means determines whether the use of the land registered based on the address matches the use of the land identified in the analysis.
  • the determination means may determine whether or not the use of the land registered based on the address matches the use of the land specified in the analysis by referring to the resident register. Since the land register is described in the resident register, it can be determined whether it matches the land use identified in the analysis.
  • the determination means may determine whether or not the use of the land registered based on the address matches the use of the land specified in the analysis by referring to the registered copy. Since the usage of the land is described in the registry, it can be determined whether it matches the usage of the land specified in the analysis.
  • the image acquisition means may acquire a time-series image of the imaged land. By acquiring time-series images, temporal changes can be taken into consideration.
  • the application specifying means may analyze the time-series image to specify a change in what kind of application the land is used for. By analyzing the time series images, it is possible to identify the time change of the application.
  • the determination means determines whether or not the land use registered based on the address matches the changed use of the land specified in the analysis. It is possible to determine whether the land use registered based on the address matches the changed use of the land identified in the analysis, in consideration of the time change of the land use.
  • the land use determination method of the present invention is a method of determining whether the land is used in the same use as the registered use.
  • the land use determination method includes an image acquisition step, an address identification step, an application identification step, and a determination step.
  • the image acquisition step acquires an image of the imaged land.
  • the image may be a moving image or a still image. It may be an image captured by a drone camera or a satellite camera.
  • the camera may be any camera, such as a digital camera or a smartphone camera, provided in the drone. Real-time images are preferable for image analysis in real time.
  • the address identification step analyzes the image to identify the land address.
  • the address can be specified using the area and shape of the land.
  • Machine learning may improve the accuracy of image analysis. For example, machine learning is performed using past images as teacher data.
  • the use specifying step analyzes the image to specify what kind of use the land is used. Through image analysis, it is possible to identify which use the land is in, among public, residential, commercial, industrial and agricultural types. For example, as shown in FIG. 2, in the case of an image of a field, it is specified that it is used for agricultural applications and residential applications.
  • the image may be analyzed to specify the type of crop grown on the land, thereby specifying the use for which the land is used. For example, it is possible to identify whether it is a private residence or a field by image analysis of whether it is just a weed or cabbage.
  • the image may be analyzed to specify the growing condition of the crop grown on the land, thereby specifying the use for which the land is used. For example, it is possible to identify whether it is a private residence or a field by image analysis of whether it is a weed that has not been overgrown by Bo Bo, or a cabbage that has grown deliciously.
  • the use specifying step may specify the use for which the land is used by analyzing an image and specifying a building built on the land. For example, by analyzing the presence or absence of a signboard, the presence or absence of a customer, etc., it is possible to specify whether it is a factory, a shop, or an individual home.
  • the determination step determines whether the usage of the registered land based on the address matches the usage of the land identified in the analysis.
  • the determination step may determine whether or not the use of the land registered based on the address matches the use of the land specified in the analysis by referring to the resident register. Since the land register is described in the resident register, it can be determined whether it matches the land use identified in the analysis.
  • the determination step may determine whether or not the use of the land registered based on the address matches the use of the land identified in the analysis by referring to the register copy. Since the usage of the land is described in the registry, it can be determined whether it matches the usage of the land specified in the analysis.
  • the image acquisition step may acquire a time-series image of the imaged land.
  • temporal changes can be taken into consideration.
  • the use specifying step may analyze the time-series image to specify a change in what kind of use the land is used. By analyzing the time series images, it is possible to identify the time change of the application.
  • the determination step determines whether the land use registered based on the address matches the changed use of the land identified in the analysis. It is possible to determine whether the land use registered based on the address matches the changed use of the land identified in the analysis, in consideration of the time change of the land use.
  • the above-described means and functions are realized by a computer (including a CPU, an information processing device, and various terminals) reading and executing a predetermined program.
  • the program may be, for example, an application installed on a computer, or a SaaS (software as a service) provided from a computer via a network, for example, a flexible disk, a CD It may be provided in the form of being recorded in a computer readable recording medium such as a CD-ROM or the like, a DVD (DVD-ROM, DVD-RAM or the like).
  • the computer reads the program from the recording medium, transfers the program to the internal storage device or the external storage device, stores it, and executes it.
  • the program may be recorded in advance in a storage device (recording medium) such as, for example, a magnetic disk, an optical disk, or a magneto-optical disk, and may be provided from the storage device to the computer via a communication line.
  • nearest neighbor method naive Bayes method
  • decision tree naive Bayes method
  • support vector machine e.g., support vector machine
  • reinforcement learning e.g., reinforcement learning, etc.
  • deep learning may be used in which feature quantities for learning are generated by using a neural network.

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Abstract

【課題】撮像された画像を解析して、土地が登録された用途と同じ用途で使われているかを判定すること。 【解決手段】土地が登録された用途と同じ用途で使われているかを判定する土地用途判定システムであって、撮像された土地の画像を取得する画像取得手段と、前記画像を解析して、前記土地の住所を特定する住所特定手段と、前記画像を解析して、前記土地がどのような用途で使われているか特定する用途特定手段と、前記住所に基づいて登録された土地の用途と、前記解析で特定された土地の用途と、が一致しているかを判定する判定手段と、を備える土地用途判定システムを提供する。

Description

土地用途判定システム、土地用途判定方法およびプログラム
　本発明は、土地が、予め登録された用途と同じ用途で実際に使われているかを判定する土地用途判定システム、土地用途判定方法およびプログラムに関する。
　近年、近年、画像を解析して土地の用途を調査する技術が進化している。例えば、空中写真を画像解析することにより土地の用途別の面積を住所情報に関連付けて算出する土地用途別面積算出装置が提供されている（特許文献１）。
特開２０１５－７９４１２号公報
　しかしながら、特許文献１の装置では、除染のための作業の種類や総量を把握するための技術であって、土地が登録されている用途通りに使われているかどうかを判定できない問題がある。
　本発明は、上記課題に鑑み、撮像された画像を解析して、土地が登録された用途と同じ用途で使われているかを判定する土地用途判定システム、土地用途判定方法およびプログラムを提供することを目的とする。
　本発明では、以下のような解決手段を提供する。
　第１の特徴に係る発明は、土地が登録された用途と同じ用途で使われているかを判定する土地用途判定システムであって、撮像された土地の画像を取得する画像取得手段と、前記画像を解析して、前記土地の住所を特定する住所特定手段と、前記画像を解析して、前記土地がどのような用途で使われているか特定する用途特定手段と、前記住所に基づいて登録された土地の用途と、前記解析で特定された土地の用途と、が一致しているかを判定する判定手段と、を備える土地用途判定システムを提供する。
　第１の特徴に係る発明は、土地が登録された用途と同じ用途で使われているかを判定する土地用途判定方法であって、撮像された土地の画像を取得する画像取得ステップと、前記画像を解析して、前記土地の住所を特定する住所特定ステップと、前記画像を解析して、前記土地がどのような用途で使われているか特定する用途特定ステップと、前記住所に基づいて登録された土地の用途と、前記解析で特定された土地の用途と、が一致しているかを判定する判定ステップと、を備える土地用途判定方法を提供する。
　第１の特徴に係る発明は、コンピュータに、撮像された土地の画像を取得する画像取得ステップと、前記画像を解析して、前記土地の住所を特定する住所特定ステップと、前記画像を解析して、前記土地がどのような用途で使われているか特定する用途特定ステップと、前記住所に基づいて登録された土地の用途と、前記解析で特定された土地の用途と、が一致しているかを判定する判定ステップと、をさせるためのプログラムを提供する。
　所定の土地が、予め登録されている用途通りに、実際に使われているかを判定できる。
図１は、土地用途判定システムの概要図である。 図２は、土地の用途を判定した例である。
　以下、本発明を実施するための最良の形態について説明する。なお、これはあくまでも一例であって、本発明の技術的範囲はこれに限られるものではない。
　本発明の土地用途判定システムは、土地が登録された用途と同じ用途で使われているかを判定するシステムである。
　本発明の好適な実施形態の概要について、図１に基づいて説明する。図１は、本発明の好適な実施形態である土地用途判定システムの概要図である。
　図１にあるように、土地用途判定システムは、制御部が所定のプログラムを読み込むことで実現される、画像取得手段、住所特定手段、用途特定手段、判定手段を備える。これらは、アプリケーション型、クラウド型またはその他であってもよい。上述の各手段が、単独のコンピュータで実現されてもよいし、２台以上のコンピュータ（例えば、サーバと端末のような場合）で実現されてもよい。
　画像取得手段は、撮像された土地の画像を取得する。画像は動画でも静止画でもよい。ドローンのカメラや、人工衛星のカメラで撮像された画像でもよい。カメラは、ドローンに備えられたカメラは、デジタルカメラであっても、スマートフォンのカメラであっても、何でもよい。リアルタイムに画像解析させるにはリアルタイムな画像の方が好ましい。
　住所特定手段は、画像を解析して土地の住所を特定する。画像の緯度経度情報を基に画像解析をすることで、土地の面積・形状などを利用して住所を特定することができる。機械学習によって画像解析の精度を向上させてもよい。例えば、過去画像を教師データとして機械学習を行う。
用途特定手段は、画像を解析して土地がどのような用途で使われているか特定する。画像解析をすることで、土地が公共系・ 住居系・商業系・工業系・農業系などの内、どの用途で使われているのかを特定することができる。例えば図２のように、畑の画像であれば、農業系の用途と、住居系の用途と、に使われているのが特定される。
　また、用途特定手段は、画像を解析して土地に栽培されている農作物の種類を特定することで、当該土地がどのような用途で使われているか特定してもよい。例えば、ただの雑草なのか、キャベツなのか、などを画像解析することで、で個人宅なのか、畑なのか、などを特定できる。
　また、用途特定手段は、画像を解析して土地に栽培されている農作物の生育状況を特定することで、当該土地がどのような用途で使われているか特定してもよい。例えば、ボーボーに生い茂り手入れがされていない雑草なのか、美味しそうに育ったキャベツなのか、などを画像解析することで、で個人宅なのか、畑なのか、などを特定できる。
　また、用途特定手段は、画像を解析して土地に建っている建物を特定することで、当該土地がどのような用途で使われているか特定してもよい。例えば、看板の有無や、客の出入りの有無、などを画像解析することで、工場なのか、お店なのか、個人宅なのか、などを特定できる。
　判定手段は、住所に基づいて登録された土地の用途と、解析で特定された土地の用途と、が一致しているかどうかを判定する。
　また、判定手段は、住民台帳を参照することで、住所に基づいて登録された土地の用途と、解析で特定された土地の用途と、が一致しているかどうかを判定してもよい。住民台帳には土地の用途が記載されているので、それと、解析で特定された土地の用途と、が一致しているかどうかを判定することができる。
　また、判定手段は、登記簿謄本を参照することで、住所に基づいて登録された土地の用途と、解析で特定された土地の用途と、が一致しているかどうかを判定してもよい。登記簿謄本には土地の用途が記載されているので、それと、解析で特定された土地の用途と、が一致しているかどうかを判定することができる。
　また、画像取得手段は、撮像された土地の時系列の画像を取得してもよい。時系列の画像を取得することで、時間変化を考慮することができる。
　また、用途特定手段は、時系列の画像を解析して、土地がどのような用途で使われているかの変化を特定してもよい。時系列の画像を解析することで、用途の時間変化を特定することができる。
　また、判定手段は、住所に基づいて登録された土地の用途と、解析で特定された土地の変化した用途と、が一致しているかどうかを判定する。土地の用途の時間変化を考慮して、住所に基づいて登録された土地の用途と、解析で特定された土地の変化した用途と、が一致しているかどうかを判定することができる。
[動作の説明]
　次に、土地用途判定方法について説明する。本発明の土地用途判定方法は、土地が登録された用途と同じ用途で使われているかどうかを判定する方法である。
　土地用途判定方法は、画像取得ステップ、住所特定ステップ、用途特定ステップ、判定ステップを備える。
　画像取得ステップは、撮像された土地の画像を取得する。画像は動画でも静止画でもよい。ドローンのカメラや、人工衛星のカメラで撮像された画像でもよい。カメラは、ドローンに備えられたカメラは、デジタルカメラであっても、スマートフォンのカメラであっても、何でもよい。リアルタイムに画像解析させるにはリアルタイムな画像の方が好ましい。
　住所特定ステップは、画像を解析して土地の住所を特定する。画像の緯度経度情報を基に画像解析をすることで、土地の面積・形状などを利用して住所を特定することができる。機械学習によって画像解析の精度を向上させてもよい。例えば、過去画像を教師データとして機械学習を行う。
用途特定ステップは、画像を解析して土地がどのような用途で使われているか特定する。画像解析をすることで、土地が公共系・ 住居系・商業系・工業系・農業系などの内、どの用途で使われているのかを特定することができる。例えば図２のように、畑の画像であれば、農業系の用途と、住居系の用途と、に使われているのが特定される。
　また、用途特定ステップは、画像を解析して土地に栽培されている農作物の種類を特定することで、当該土地がどのような用途で使われているか特定してもよい。例えば、ただの雑草なのか、キャベツなのか、などを画像解析することで、で個人宅なのか、畑なのか、などを特定できる。
　また、用途特定ステップは、画像を解析して土地に栽培されている農作物の生育状況を特定することで、当該土地がどのような用途で使われているか特定してもよい。例えば、ボーボーに生い茂り手入れがされていない雑草なのか、美味しそうに育ったキャベツなのか、などを画像解析することで、で個人宅なのか、畑なのか、などを特定できる。
　また、用途特定ステップは、画像を解析して土地に建っている建物を特定することで、当該土地がどのような用途で使われているか特定してもよい。例えば、看板の有無や、客の出入りの有無、などを画像解析することで、工場なのか、お店なのか、個人宅なのか、などを特定できる。
　判定ステップは、住所に基づいて登録された土地の用途と、解析で特定された土地の用途と、が一致しているかどうかを判定する。
　また、判定ステップは、住民台帳を参照することで、住所に基づいて登録された土地の用途と、解析で特定された土地の用途と、が一致しているかどうかを判定してもよい。住民台帳には土地の用途が記載されているので、それと、解析で特定された土地の用途と、が一致しているかどうかを判定することができる。
　また、判定ステップは、登記簿謄本を参照することで、住所に基づいて登録された土地の用途と、解析で特定された土地の用途と、が一致しているかどうかを判定してもよい。登記簿謄本には土地の用途が記載されているので、それと、解析で特定された土地の用途と、が一致しているかどうかを判定することができる。
　また、画像取得ステップは、撮像された土地の時系列の画像を取得してもよい。時系列の画像を取得することで、時間変化を考慮することができる。
　また、用途特定ステップは、時系列の画像を解析して、土地がどのような用途で使われているかの変化を特定してもよい。時系列の画像を解析することで、用途の時間変化を特定することができる。
　また、判定ステップは、住所に基づいて登録された土地の用途と、解析で特定された土地の変化した用途と、が一致しているかどうかを判定する。土地の用途の時間変化を考慮して、住所に基づいて登録された土地の用途と、解析で特定された土地の変化した用途と、が一致しているかどうかを判定することができる。
　上述した手段、機能は、コンピュータ（ＣＰＵ、情報処理装置、各種端末を含む）が、所定のプログラムを読み込んで、実行することによって実現される。プログラムは、例えば、コンピュータにインストールされるアプリケーションであってもよいし、コンピュータからネットワーク経由で提供されるＳａａＳ（ソフトウェア・アズ・ア・サービス）形態であってもよいし、例えば、フレキシブルディスク、ＣＤ（ＣＤ－ＲＯＭなど）、ＤＶＤ（ＤＶＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＡＭなど）等のコンピュータ読取可能な記録媒体に記録された形態で提供されてもよい。この場合、コンピュータはその記録媒体からプログラムを読み取って内部記憶装置または外部記憶装置に転送し記憶して実行する。また、そのプログラムを、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク等の記憶装置（記録媒体）に予め記録しておき、その記憶装置から通信回線を介してコンピュータに提供するようにしてもよい。
　上述した機械学習の具体的なアルゴリズムとしては、最近傍法、ナイーブベイズ法、決定木、サポートベクターマシン、強化学習などを利用してよい。また、ニューラルネットワークを利用して、学習するための特徴量を自ら生成する深層学習（ディープラーニング）であってもよい。
　以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述したこれらの実施形態に限るものではない。また、本発明の実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本発明の実施形態に記載されたものに限定されるものではない。

 

Claims (9)

  1. 　土地が登録された用途と同じ用途で使われているかを判定する土地用途判定システムであって、
    　撮像された土地の画像を取得する画像取得手段と、
    　前記画像を解析して、前記土地の住所を特定する住所特定手段と、
    　前記画像を解析して、前記土地がどのような用途で使われているか特定する用途特定手段と、
    　前記住所に基づいて登録された土地の用途と、前記解析で特定された土地の用途と、が一致しているかを判定する判定手段と、を備える土地用途判定システム。
  2. 　前記用途特定手段は、前記画像を解析して、前記土地に栽培されている農作物の種類を特定することで、当該土地がどのような用途で使われているか特定する請求項１に記載の土地用途判定システム。
  3. 　前記用途特定手段は、前記画像を解析して、前記土地に栽培されている農作物の生育状況を特定することで、当該土地がどのような用途で使われているか特定する請求項１に記載の土地用途判定システム。
  4. 　前記用途特定手段は、前記画像を解析して、前記土地に建っている建物を特定することで、当該土地がどのような用途で使われているか特定する請求項１に記載の土地用途判定システム。
  5. 　前記判定手段は、住民台帳を参照することで、前記住所に基づいて登録された土地の用途と、前記解析で特定された土地の用途と、が一致しているかを判定する請求項１に記載の土地用途判定システム。
  6. 　前記判定手段は、登記簿謄本を参照することで、前記住所に基づいて登録された土地の用途と、前記解析で特定された土地の用途と、が一致しているかを判定する請求項１に記載の土地用途判定システム。
  7. 　前記画像手段は、撮像された土地の時系列の画像を取得し、
    　前記用途特定手段は、前記時系列の画像を解析して、前記土地がどのような用途で使われているかの変化を特定し、
    　前記判定手段は、前記住所に基づいて登録された土地の用途と、前記解析で特定された土地の変化した用途と、が一致しているかを判定する請求項１に記載の土地用途判定システム。
  8. 　土地が登録された用途と同じ用途で使われているかを判定する土地用途判定方法であって、
    　撮像された土地の画像を取得する画像取得ステップと、
    　前記画像を解析して、前記土地の住所を特定する住所特定ステップと、
    　前記画像を解析して、前記土地がどのような用途で使われているか特定する用途特定ステップと、
    　前記住所に基づいて登録された土地の用途と、前記解析で特定された土地の用途と、が一致しているかを判定する判定ステップと、を備える土地用途判定方法。 
  9. 　コンピュータに、
    　撮像された土地の画像を取得する画像取得ステップと、
    　前記画像を解析して、前記土地の住所を特定する住所特定ステップと、
    　前記画像を解析して、前記土地がどのような用途で使われているか特定する用途特定ステップと、
    　前記住所に基づいて登録された土地の用途と、前記解析で特定された土地の用途と、が一致しているかを判定する判定ステップと、を実行させるためのプログラム。

     
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