世界最高精度50cmの3D地図の世界へ 「AW3D」を支える最先端の衛星ビッグデータ解析 （NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2019 講演資料、2019/09/05） 株式会社NTTデータ 社会基盤ソリューション事業本部 ソーシャルイノベーション事業部 デジタルソリューション統括部 第一開発担当 課長 筒井 健 https://oss.nttdata.com/techconf2019/

1. © 2019 NTT DATA Corporation 1 © 2019 NTT DATA Corporation
NTTデータ テクノロジーカンファレンス 2019
世界最高精度50cmの3D地図の世界へ
「AW3D」を支える最先端の衛星ビッグデータ解析
2019年9月5日
株式会社NTTデータ 社会基盤ソリューション事業本部
筒井 健

2. © 2019 NTT DATA Corporation 2
®
http://aw3d.jp

3. © 2019 NTT DATA Corporation 3

4. © 2019 NTT DATA Corporation 4
®

5. © 2019 NTT DATA Corporation 5
・AW3D：AI等技術で、最新の衛星画像から地球を丸ごとデジタルツイン化した3D地図
・デジタル環境上で実世界を再現し、各種シミュレーションや情報抽出・定期モニタリングが可能
AW3D 全世界デジタル3D地図提供サービス
(C)NTT DATA, Included (C) Maxar Technologies,Inc.
富士山東京
(C)NTT DATA, Included (C) Maxar Technologies,Inc.
＜活用事例＞
5G基地局の設計 自動運転用地図 災害対策
誤差の少ない無線NW設計を実現
複雑なカバレッジ計算が必要とな
る5G基地局設計に最適
衛星画像から道路標示を自動抽出、
基盤レイヤとなる道路地図を作成
最新の道路地図を安価に提供
平時および災害時に利用する基盤地図
防災計画策定や被災シミュレーション、
被災状況把握・復興状況把握の分析が可能
®

6. © 2019 NTT DATA Corporation 6
世界トップレベルの技術を結集、3D地図をより多くの人々へ
高度な画像処理アルゴリズム×高速処理システム
©JAXA
AW3D 全世界デジタル3D地図提供サービス
地物認識の自動化・
地図加工の自動化の実現
衛星1機によるステレオ視から、
複数衛星の同時運用による
マルチビュー技術により
高精度の地図を生成
AI＆Machine Learning
Multi View Technology
Cloud & Bigdata
クラウド基盤を活用した
スケーラブルな地図製造の実現
®

7. © 2019 NTT DATA Corporation 7
世界トップレベルの技術を結集、3D地図をより多くの人々へ
AW3D 全世界デジタル3D地図提供サービス
最先端の画像処理アルゴリズムの開発
NTTデータが中心となり、リモート･センシング技術セン
ター（RESTEC)と協力の元、独自の画像処理アルゴリズム
を開発様々な組織が結集した共同プロジェクト
宇宙航空研究開発機構（JAXA）との官民プロジェクトと
して発足し、現在は世界最高クラスの衛星を保有する米国
DigitalGlobe社とも連携し、ビッグデータの利用環境を拡大
中見る地図から使える地図へ
関係組織との技術連携により、地球上のあらゆる場所の
画像データを元に高付加価値３Dデータを短期間で提供し、
様々な分野において問題解決に寄与
®

8. © 2019 NTT DATA Corporation 8
AW3D 全世界デジタル3D地図提供サービス
世界100カ国、1,000プロジェクト以上の幅広い分野で活用
®
測量地図 土木工事や設計の基盤地図作成
エネルギー 地熱探査・石油、天然ガス/太陽光発電所
通信 無線ネットワーク設計・5G最適化
インフラ管理 電力施設、道路設備等の管理
BIM・CIM 建設/都市計画の概況・風況・日射シミュレーション、工事管理
防災 洪水、土砂崩れ等の危険個所抽出、災害発生時の被害把握
交通 道路ネットワーク地図の生成
公衆衛生 途上国の病原菌対策
航空・ドローン 空港周辺の障害物把握・空路設計
資源 鉱物・地下水資源候補地選定
安全保障 国土管理
AR・VR 映像・ゲーム・スポーツ等のバーチャルリアリティ

9. © 2019 NTT DATA Corporation 9
AW3D 全世界デジタル3D地図提供サービス ®
 2016年3月 内閣府主催の第二回宇宙開発利用大賞 「内閣総理大臣賞」
 2017年1月 2016年日経優秀製品・サービス賞 「優秀賞 日経産業新聞賞」
 2017年8月 GeoSpatialMedia主催 「Asia Geospatial TechnologyInnovation Awards」
 2018年5月 電気通信協会 「ＩＣＴ事業奨励賞」
 2018年6月 一般社団法人情報サービス産業協会 「JISA Awards 2018」

10. © 2019 NTT DATA Corporation 10
「AW3D」を支える最先端の衛星ビッグデータ解析
®
http://aw3d.jp

11. © 2019 NTT DATA Corporation 11
宇宙空間の人工衛星からの画像データ ®

12. © 2019 NTT DATA Corporation 12
宇宙空間の人工衛星からの画像データ ®
2017/1/2 2017/4/4 2017/12/9 2018/5/1
2019/1/1 2019/2/1 2019/3/9 2019/5/24
ⓒDigitalGlobe, Inc.
【東京2020オリンピックスタジアム】
ⓒDigitalGlobe, Inc.ⓒDigitalGlobe, Inc.ⓒDigitalGlobe, Inc.
ⓒDigitalGlobe, Inc.ⓒDigitalGlobe, Inc.ⓒDigitalGlobe, Inc.ⓒDigitalGlobe, Inc.

13. © 2019 NTT DATA Corporation 13
世界初 - 5ｍ解像度の全球３Ｄ地図の作成（2014～2016年）
地球の高解像度画像を撮影する衛星（リモートセンシング衛星）は、ハードウェ
アのコモディティ化によって各国、民間で打ち上げ進む。現在、おおよそ数10～
100機以上。
日本JAXAのだいち（ALOS）衛星は、3D立体視に特化したセンサを搭載。2006
年打ち上げ、2011年までに、全世界をカバーする約300万枚の品質の良い画像を
蓄積。
JAXAのだいち衛星
だいち衛星画像の枚数
撮影枚数
1 11 21

14. © 2019 NTT DATA Corporation 14
世界初 - 5ｍ解像度の全球３Ｄ地図の作成（2014～2016年）
700km上空から
5m毎に高さを計測
Stackaveragein validdata Stack average
1 11 21
衛星の姿勢等を
精密に計算
雲やノイズを除去
継ぎ目なく地図化
MeanerrorofICESatpoints Meanerror[m]
-10 0 +10
世界中で
精度をチェック
300万枚
（1ﾍﾟﾀﾊﾞｲﾄ）
地球8個分
ALOS画像データ ３D解析 地図化 検査
JAXAのだいち衛星が撮影した良好な全ての衛星画像（約300万枚）を使って、
高度な画像処理アルゴリズムを組み込んだ高速処理システムを開発して、世界最高精度の5m解
像度の全世界３D地図を実現しました。
サーバ計算機で並列処理することで1日におおよそ6,000枚（≒2TB）のデータを解析して、
2014年2月から2016年3月にかけておおよそ2年間で全世界の整備を完了しました。
®

15. © 2019 NTT DATA Corporation 15
グランドキャニオン
 世界各地の様々な特徴（熱帯雨林や、市街地、砂漠、南極など）や、マーケッ
トニーズ（地盤高さなど）に、対応する手法を開発しながら、全球３D地図を
完成、製品化。
世界初 - 5ｍ解像度の全球３Ｄ地図の作成（2014～2016年）

16. © 2019 NTT DATA Corporation 16
世界各国でハザードマップや国土開発に活用
 AW3Dを活用して「ベトナム中部の国道沿いで1,000箇所以上の危険箇所の抽出」に成功
提供：東北学院大学 大学院人間情報学研究科（教養学部地域構想学科）
教授 宮城 豊彦 先生
幹線道路沿いの土砂災害対策（ベトナム）の事例

17. © 2019 NTT DATA Corporation 17
 AW3Dを活用して「ベトナム中部の国道沿いで1,000箇所以上の危険箇所の抽出」に成功
提供：東北学院大学 大学院人間情報学研究科（教養学部地域構想学科）
教授 宮城 豊彦 先生
幹線道路沿いの土砂災害対策（ベトナム）の事例
世界各国でハザードマップや国土開発に活用

18. © 2019 NTT DATA Corporation 18
アフリカ・アジアの疫病対策にも活用（WHO等によるポリオ対策）
© WHO © WHO/JAXA/RESTEC
→ AW3Dにより、病原菌に関わる下水が流れ込むエリアを特定することに成功。
従来の結果 30m解像度 AW3D 5m解像度により把握されたエリア
西方向に約2km
面積で約5倍
http://geospatialhealth.net/index.php/gh/article/view/462/491
“Satellite imagery technology in public health: analysis of site catchment areas for assessment of poliovirus circulation in Nigeria and Niger”, Marina Takane et al.(2016), Geospatial Health
2016; volume 11:462
• ポリオはナイジェリア、パキスタン、アフガニスタンが常在国として指定。
• WHOは地表の下水を採取し、感染源となるウィルスの有無を調査
• より下水採取に適した地点の絞込みを行いたいニーズ。

19. © 2019 NTT DATA Corporation 19
最先端の解析技術①：マルチビューステレオ解析による大幅な精度向上
 複数の衛星を利用して撮影した“数十・百枚の膨大な画像”を同時に解析して
3次元座標の精度を上げる新しい技術
マルチビューステレオ従来のステレオ立体視
Multi View Technology

20. © 2019 NTT DATA Corporation 20
マルチビューステレオ解析による大幅な精度向上
マルチビューステレオ従来のステレオ立体視
サンフランシスコ
 複数の衛星を利用して撮影した“数十・百枚の膨大な画像”を同時に解析して
3次元座標の精度を上げる新しい技術

21. © 2019 NTT DATA Corporation 21
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
-3 -2.5 -2 -1.5 -1 -0.5 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3
マルチビューステレオ解析による大幅な精度向上
項目 精度(m)
平均値 0.01
中央値 -0.02
標準偏差 (1σ) 0.28
RMSE 0.28
LE90 （90%) 0.42
評価点数
高さ誤差(m)
Numberofassessmentpoints
High
Low
サンフランシスコ

22. © 2019 NTT DATA Corporation 22
AW3D Enhanced 0.5M resolution elevation model
Rome, Italy

23. © 2019 NTT DATA Corporation 23
AW3D Enhanced 0.5M elevation based “Nadir Ortho”
Rome, Italy

24. © 2019 NTT DATA Corporation 24
AW3D Enhanced 0.5M elevation based “３D map”
Rome, Italy

25. © 2019 NTT DATA Corporation 25
MAXAR’s
100 PB imagery
AW3D algorithm
/
production
factory
 作成環境はクラウドで衛星画像DBと直結、膨大な並列処理に対応
最先端の解析技術②：クラウド環境を活用したスケーラブルなデータ解析環境
Cloud & Bigdata

26. © 2019 NTT DATA Corporation 26
最先端の解析技術③：AI機械学習を用いた地図生成の自動化
道路抽出
 ユーザアプリケーション向けにAIによる地物認識の自動化
 従来と比較して数倍～数十倍のスピードでアプリ向け地図生成が可能

27. © 2019 NTT DATA Corporation 27
AW3D ビルディング３Dモデル
Rome, ItalyJapan, Tokyo

28. © 2019 NTT DATA Corporation 28
AW3D ビルディング３Dモデル

29. © 2019 NTT DATA Corporation 29
【検証事例】 都市の再現性評価
 ３D表示と現地の建物を比較
 窓や柱の配置の再現性を確認
作成モデル 現地写真

30. © 2019 NTT DATA Corporation 30
【検証事例】 都市の再現性評価
 可視シミュレーションを実施し、現地状況と一致することを確認
可視領域
非可視領域
可視シミュレーション結果 現地写真

31. © 2019 NTT DATA Corporation 31
【検証事例】 自然災害（洪水）のハザードマッピング
AW3D高精細版をインプットデータとし、日立パワーショリューションズの「DioVIStA」
にて氾濫解析を実施
©HiTACHI Powersolutions.,NTTDATA&DigitalGlobe Inc.
提供：日立パワーショリューションズ

32. © 2019 NTT DATA Corporation 32
取り組み①：日本全土50cm解像度デジタル３D地図
50cm解像度のデジタル３D地図 （30万km2以上のエリアを数か月でカバー）
マルチビュー解析、クラウド基盤、AIを活用して作成。

33. © 2019 NTT DATA Corporation 33
取り組み①：日本全土50cm解像度デジタル３D地図
50cm解像度のデジタル３D地図 （30万km2以上のエリアを数か月でカバー）
マルチビュー解析、クラウド基盤、AIを活用して作成。
地上検証点を配置して水平、垂直精度を検証

34. © 2019 NTT DATA Corporation 34
取り組み①：日本全土をカバー50cm解像度デジタル３D地図
50cm解像度のデジタル３D地図 （30万km2以上の面積を数か月でカバー）
マルチビュー解析、クラウド基盤、AIを活用して作成。
地上検証点を配置して水平、垂直精度を検証
垂直精度の検証結果（m）
検証点
地上
補正
なし
地上
補正
あり
平均 0.0 0.0
RMSE 0.8 0.6
LE90 1.5 0.8
0.8m LE90

35. © 2019 NTT DATA Corporation 35
取り組み①：日本全土をカバー50cm解像度デジタル３D地図
50cm解像度のデジタル３D地図 （30万km2以上の面積を数か月でカバー）
マルチビュー解析、クラウド基盤、AIを活用して作成。
地上検証点を配置して水平、垂直精度を検証
検証点
0.7m CE90
X
Y© 2019 NTT DATA Corporation
水平精度の検証結果（ｍ）
地上
補正
なし
地上
補正
あり
平均 0.7 0.4
RMSE 0.8 0.5
LE90 1.3 0.7

36. © 2019 NTT DATA Corporation 36
取り組み②：自動運転車用の地図生成に向けた実証実験
TRI-AD（トヨタ・リサーチ・インスティテュート・アドバンスト・デベロップメント）
、Maxar、NTTデータによる共同の取り組み
人工知能（AI）を活用した道路ネットワークの作成に必要な地図情報の自動抽出
自動運転に必要な精度の高い地図情報が要求
通常の
衛星画像

37. © 2019 NTT DATA Corporation 37
取り組み②：自動運転車用の地図生成に向けた実証実験
AW3D
による
オルソ画像
TRI-AD（トヨタ・リサーチ・インスティテュート・アドバンスト・デベロップメント）
、Maxar、NTTデータによる共同の取り組み
人工知能（AI）を活用した道路ネットワークの作成に必要な地図情報の自動抽出
自動運転に必要な精度の高い地図情報が要求

38. © 2019 NTT DATA Corporation 38
取り組み②：自動運転車用の地図生成に向けた実証実験
自動運転用の
高精度地図

39. © 2019 NTT DATA Corporation 39

40. © 2019 NTT DATA Corporation 40

41. © 2019 NTT DATA Corporation 41
取り組み③：5Gネットワーク設計用の3D地図
 大容量通信を実現するために高周波数帯が用いられる5Gへ対応
 建物・樹木等による伝搬損失や遮蔽の影響への対応
 詳細な構造物の形状や樹木の種類などを表現
4G Spec 5G Spec
①
5m× 5m Accuracy 2m× 2m Accuracy
②
①
②
4G向け 5G 対応
5G Spec
①
2m × 2m Accuracy
②
①
②

42. © 2019 NTT DATA Corporation 42
取り組み③：5Gネットワーク設計用の3D地図
 大容量通信を実現するために高周波数帯が用いられる5Gへ対応
 建物・樹木等による伝搬損失や遮蔽の影響への対応
 詳細な構造物の形状や樹木の種類などを表現
4G向け 5G 対応

43. © 2019 NTT DATA Corporation 43

44. © 2019 NTT DATA Corporation 44

45. © 2019 NTT DATA Corporation 45
• 衛星ビッグデータ、AI、クラウドを活用し、圧倒的なスピードとコストパフォーマンス
• 地形3Dからビルディング3Dへ
• 危機管理、BIM/CIM、地図自動生成など、幅広い展開
3D MAP IS AVAILABLE TO MORE PEOPLE

46. © 2019 NTT DATA Corporation
®