Sentinel-2・GRUS画像から道路中心線生成

    衛星画像の超解像化によって従来困難であった解析ができるようになります。 従来であれば衛星画像の解像度からSentinel-2(10m)の衛星画像は建物や道路の識別は困難であり、 GRUS(2.5m)の衛星画像は幹線道路を除く生活道路の識別は困難です。 そこで超解像技術を用いて画像を4倍に精細化にすることによってそれらの識別ができるようになります。 ここでは超解像化の活用事例として、超解像化した衛星画像から道路のセグメンテーション、道路中心線の生成事例をご紹介します。 道路中心線は道路部をセグメンテーションで領域抽出したのち、細線化・総描化処理によってシンプルなベクター・ラインを生成したものです。

  • Sentinel-2の衛星画像(10m解像度)から道路中心線の生成

    下記は、Sentinel-2の衛星画像(10m解像度)から道路中心線を生成したものです。 50cm解像度の空中写真の道路セグメンテーション用データセットで学習したモデルを使用して推論していますが、 2.5m程度の超解像画像でも道路が認識できるようになっています。特化したモデルを構築することによって さらに認識率が高くなることが期待できます。


    Sentinel-2の衛星画像(10m解像度)から道路中心線の生成
    GRUSの衛星画像(10m解像度)から道路中心線の生成

    下記は、GRUSの衛星画像(2.5m解像度)から道路中心線を生成したものです。 上と同様に50cm解像度の空中写真の道路セグメンテーション用データセットで学習したモデルを使用して推論していますが、 50㎝の超解像画像で道路の識別が高くなっています。こちらも特化したモデルを構築することによって 空中写真同等の道路中心線が生成できることが期待されます。


    GRUSの衛星画像(10m解像度)から道路中心線の生成<