{"product_id":"ieej-btb2025222","title":"都市太陽光ポテンシャル評価のためのU-Netによる地理情報対応型屋根セグメンテーション","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ：\u003c\/strong\u003e部門大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No：\u003c\/strong\u003e222\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名：\u003c\/strong\u003e【B】令和7年電気学会電力・エネルギー部門大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日：\u003c\/strong\u003e2025\/9\/5\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語)：\u003c\/strong\u003eGeospatially-Aware Rooftop Segmentation via U-Net for Urban Solar Potential Assessment\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名：\u003c\/strong\u003e中川昂太（芝浦工業大学），松井良太（芝浦工業大学），藤田吾郎（芝浦工業大学）\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語)： \u003c\/strong\u003eKota Nakagawa (Shibaura Institute of Technology), Ryota Matsui (Shibaura Institute of Technology), Goro Fujita (Shibaura Institute of Technology)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード：\u003c\/strong\u003e太陽光発電導入,屋根検出,セマンティックセグメンテーション,画像解析,Photovoltaic Deployment,Rooftop Detection,Semantic Segmentation,Imagery Analysis\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語)：\u003c\/strong\u003e高密度な都市環境における太陽光発電導入の評価には、複雑な屋根形状の高精度な把握が不可欠である。本研究では、航空写真と3次元都市モデル（CityGML）を用い、U-Netによるセマンティックセグメンテーション手法を構築した。都市部のテストエリアで平均IoU72.5％を達成し、従来のQGIS解析や手動マーキングより高精度であった。本手法は、屋根の面積、方位、傾斜を空間的に抽出し、都市規模での太陽光発電ポテンシャル評価を可能にする。今後は屋根材や築年数などの属性統合やモデル改良により、更なる精度向上が期待される。\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ：\u003c\/strong\u003e595Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格440円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 2","offer_id":47682313650415,"sku":"IEEJ-BTB2025222-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_bumontaikai_0bf45f0d-dd35-47ec-a0bb-231ced6b63d8.png?v=1770874755","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-btb2025222","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}