街の緑の評価を、「量」から「質」へ　深層学習による都市緑地の高精度評価システムを開発 ｜大阪大学

大阪大学大学院工学研究科のHU Anqi 特任研究員（常勤）、矢吹信喜名誉教授（現・東京都市大学特任教授）、福田知弘教授の研究グループは、都市緑地の多時相評価を目的とした新たな解析フレームワークを開発しました。本技術は、ストリートビュー画像から得られる都市景観情報をもとに、深層学習と3D再構成技術を組み合わせることで、植物種別の季節変化を高精度に定量化できる点が特徴です。 従来の都市緑地評価手法には、「植物種や季節変化に関する情報を反映できない」、「視点の標準化が困難で、時期や場所による撮影条件の違いにより一貫性のある比較分析ができない」、「植物の季節変化や多様性に対応した動的な評価指標が存在しない」などの課題がありました。 本研究では、季節性・植物種に基づいた視覚的インパクトを定量化する新たな指標「S3PVI（Seasonal Species-Specific Plant View Index）」を導入し、都市緑地の種別・時期別の視覚貢献度を可視化しました。たとえば、大阪府吹田市・三色彩道での検証では、春の桜（ソメイヨシノ）の視覚貢献が45.61%、秋の楓が56.78%、常緑樹のイトスギは通年で8.77～15.54%といった、明確な季節特性を定量的に捉えることに成功しました。 本研究成果は、２０２5年７月１日（火）（日本時間）に、学術雑誌「Landscape ecology」（Springer nature社）にオンライン掲載されました。