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Construction of the methodology of urbanization studies in developing countries

发展中国家城市化研究方法论的构建

基本信息

批准号：
21K01027
负责人：
村山祐司
金额：
$ 2.66万
依托单位：
University of Tsukuba
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

衛星画像は，都市化の縦断面分析（時系列的変化）や横断面分析（都市間比較）に威力を発揮する．昨年度に引き続き，リモートセンシング（RS)を用いた衛星画像解析による都市化研究における近年の動向を探るため，文献調査を実施した．GISやRSを併用した都市化分析の諸手法や実証研究の結果を渉猟しながら，衛星画像解析の成果と有用性を探究した．衛星画像は通常ラスター仕様で構築されているため，時間的・空間的変化を重視する都市化研究と親和性が高い．衛星画像はグリッド（セル）の形状とサイズが一様で統一されているので，ラスター演算によって，年次間の空間変化を容易に把握できる．とくに，1970年代からデータが得られるLandsat画像は，過去半世紀にわたる都市化の動向を全球レベルで把握できるので，長期データの入手が困難な途上国の都市化研究にきわめて有用なことが明らかになった．これに対し，センサスの統計区などは，境界域が不規則なベクターデータであるため，境界変更が頻繁なこともあり，時系列分析の実施には多くの困難を強いられる．本年度は，とくに，海外の共同研究者と協力して，都市化に伴うヒートアイランド現象の深化について，LandsatやSentinel等の衛星画像データを解析することによって，その要因形成と都市間の違いを空間的に解明した．ターゲットとした都市は，カトマンズ（ネパール），コロンボ（スリランカ），つくば市，杭州（中国）などである．さらに，2022年9月にはベトナムで開催されたアジア地理学会の学術大会，2022年8月にはパリで開催された国際地理学会の百周年記念大会に出席して，都市地理学に関する研究討議に参加し，とくに世界のメガシティにおける都市成長の要因分析について情報収集を行った．

Satellite image に, urbanization 縦 cross-sectional analysis (temporal series variation) や cross-sectional analysis (inter-urban comparison) に power を occurrence する. Yesterday's annual に lead き続き, リモートセンシング (RS) を with いた satellite picture resolution による urbanization research におけるの trend in recent years を agent るため, literature survey を be applied した. GIS や RS を and したの urbanization analysis the gimmick や card be findings のを involved 猟しながら, satellite picture resolution の results と usefulness を explore した. Satellite picture は usually ラスター shi others で build されているため, time, space variations of を attaches great importance to the する urbanization research と affinity がい high. Satellite picture はグリッド (セル) の shape とサイズが a others で unified されているので, ラスター calculus によって, years time の spatial variations between the をに easily grasp できる. とくに, 1970 s からデータが have られる Landsat portrait は, over the past half century にわたる urbanization の trend を global レベルで grasp できるので, long-term データの of が difficult な way on the の urbanization research にきわめて useful なことが Ming らかになった. これにし, seaborne センサスの statistical area などは, irregular boundary domain がなベクターデータであるため, state - more frequent がなこともあり, time series analysis の be applied には more くの difficult strong をいられる. This year はとくに, overseas の researchers と together together して, urbanization に with うヒートアイランド phenomenon deepening のについて, Landsat や Sentinel の such as satellite picture データを parsing することによって, その will form between と urban の violations いを space に interpret した. ターゲットとした urban は, カトマンズ (ネパール), コロンボ (スリランカ), つくば, hangzhou (China) などである. さらに, in September 2022 にはベトナムで open rush されたアジア geographic の academic conference, in August 2022 にはパリで open rush された international geographic の centennial memorial meeting に attend して, urban geography に masato する research discuss にし, Youdaoplaceholder0 world とくにメガシティにおける urban growth <s:1> key factors analysis にてて Information collection を bank った.