1

既存の公開 GISデータの欠点• データが可視化されていない

• 使いたいデータなのかどうか不明

• 形式や座標系変換などの準備が必要

• 異なる範囲のデータから、必要な範囲を抽出する必要がある

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既存の公開 GISデータの欠点→地図タイル形式の利点• データが可視化されていない

閲覧用データなので可視化されている• 使いたいデータなのかどうか不明

用途に合うかどうか確認できる• 形式や座標系変換などの準備が必要

既に座標系が統一されている• 異なる範囲のデータから、必要な範囲を抽出する必要がある{z}/{x}/{y}を指定すれば、必要なデータが入手できる

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地図タイルと Deep Learning• 既に膨大な量のデータが存在する

– 教師、学習、検証データの入手に事欠かない– Terrapatternが初めてか？

• 地物の意味情報はOSMからとっている– 当方の取組は、ノーザンシステムサービス様に（汗

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http://qiita.com/Yuki_Nakahora/items/ef093700f42e37c54330http://jp.techcrunch.com/2016/05/26/20160525terrapattern-is-a-neural-net-powered-reverse-image-search-for-maps/

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地図タイルベースのWebGIS

• CS立体図の活用はその第一歩–利点• GISのワークフローの劇的な改善

– 前処理が効率化できる• 開発した手法の汎用的に使える

– データがタイルになっていればいい• 既に様々なリソースがある

– 地理院タイル、 OSM、川だけ地図、迅速測図、 etc…–欠点• 特に、高緯度での定量的評価

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