AIを活用して衛星写真から屋根面積を簡単計測！

衛星写真を活用した屋根面積の測定：正確な測量と新たな可能性

今回は衛星写真を使った屋根面積の測定するAIプログラムを作成しました。
従来、屋根面積の測定には、現地での実測や図面からの計算など、手間と時間がかかる方法が一般的でした。
しかし、衛星写真を利用することで、よりスピーディーかつ広範囲なエリアの屋根面積を測定することが可能になることが想定されます。

衛星写真を使った屋根面積測定のメリット

• 高精度な測定: 高解像度の衛星写真を使用することで、細かな屋根の形状や構造を捉え、高精度な面積測定を実現できます。

• 短時間での測定: 広範囲なエリアの屋根面積を短時間で測定できるため、時間とコストを削減できます。

• 安全な測定: 高所での作業が不要なため、安全に測定を行うことができます。

衛星写真を使った屋根面積測定の具体的な手順

1. 対象地域の衛星画像の取得: Google earthなどの無料の衛星画像サービスを利用します。

2. 画像の前処理: 取得した衛星画像に対して、不要な部分を削除したり、明るさを調整したりするなどの前処理を行います。

3. 屋根部分の抽出: AIを用いて、屋根部分とそれ以外の部分で境界を引き、自動的に抽出します。

4. ピクセルから面積への変換: 抽出された屋根部分の面積からピクセルを用いて面積を計算します。

面積測定に利用した画像

屋根部分をマスクし、ピクセルから面積測定

# ピクセルスケールに基づいて面積を計算（例: 1ピクセル = 0.0003平方メートル）
pixel_scale = 0.0003  # このスケールは画像の解像度に応じて調整が必要
masked_area_m2 = masked_area_pixels * pixel_scale
print(f"推定面積: {masked_area_m2} 平方メートル(㎡)")

結果：
マスクされたピクセル数: 473998 推定面積: 142.1994 平方メートル(㎡)

衛星写真を使った屋根面積測定の課題と今後の展望

• 精度の検証: 計算結果の精度を検証するために、現地での実測と比較を行えれば今後より精度が上がるかと思います。またAIモデルに屋根の形状を学習させることでマスクの精度を上げることが出来ると感じました。

• 3Dモデルの作成: 画像から3Dモデルを作成することで角度や高さがわかり、より精度の高い測定が可能になります。しかし取得する画像の枚数も増えるため測定コストは上がることが想定されます。

• ピクセルあたりの面積: 衛星画像の解像度と地上の縮尺から、1ピクセルあたりの面積を正確に設定するがありましたが、今回は仮置きで設定しました。