はじめに：概要
リモートセンシングについて行う講義課題
流行りのAI分析はこの分野では早くから行われいてそれをGoogle earth engineでできるのでやってきなさいというやつ
というかAIといっても色の”特徴量”で分けてるだけなので非常に原理的には単純
世の中のあれもデータが集まったってだけで，いうほど大したことしてないのに注意
いろいろあるので煽ってない系で一読はすべきかと
以下制作物コピペ
テーマ
都市計画について研究していて，土地利用やその規制に関して，都市計画区域と開発許可があり，その実態把握になればと思う
作成方法
- 教師データとして，まず陸地と川などの水面があるので，それを分けた
- 衛星写真では色が違く見え，せっかくなので海と川で分けた
- 陸地の土地利用としては，市街化区域のUrban，市街化調整区域で主に農地などに利用されているであろうField，また区域内街の都市の緑のGreen，より深い森で開発が及ばなそうなForestに分類して分析することとした
埼玉県土地利用基本計画図
３作成した地図2014
３作成した地図1999
４考察
- 関東の近郊は概ね良い再現ができたと考えられる
- 都心からUrban，Field，Forest(Green)に移っていく様子が再現できた
- その中で都市のまとまった緑や川もしっかりと確認された
- しかし長野では森であろう地域が川に分類されていたりした
- 関東からより離れたより深い森と川との区別が正しくできていなかったと考えられる
- 今回は関東の土地利用を主としていたので大きな問題はないが，より広域的な土地利用分析では，教師データを広い地域からとり地域のバラツキや移り具合に配慮する必要があるだろう
計画図との比較
- 基本計画では，概ね北西から南東へ斜めに土地利用が区分されており，結果の実態も概ねそれに沿う形であった
- 県央の東松山周辺などは，都市と緑の土地利用が入り乱れた計画で，その点の再現度も高く，制度と実態の乖離は少ない
- 秩父方面は都心から離れるにつれ，緩やかに森林に移行する土地利用実態が見られた
- 東京なども含め八高線(相模線)で，南北に都市と郊外が分かれている実態が確認できた
時系列での比較
- つくばや銚子周辺で著しい土地利用変化，大規模開発が確認された
- また1999では長野方面なども緑地など概ね再現がよくなった
- Urbanの拡大というよりは，Fieldの拡大の方が印象的だった
- これは既存の建物のない空地が開発しやすく積極的に行われてきた経緯を再現しているものと考察される
