都市河川景観計画のためのGISとAIを用いた「都→物→心」複合評価システムの開発

利用GIS和AI开发城市河道景观规划“城市→物质→心灵”综合评价体系

• 批准号: 20K14923
• 负责人: 姜 睿
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Kure National College of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2020-04-01 至 2021-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K14923/
• 关键词: 河川景観; 複合評価システム; GIS; ドローン; 深層学習; 領域抽出; 地理空間情報; 都市計画

都市開発や都市化の過程で，河川景観は必然的に変容し，当初の状態から徐々にその姿を変えていくため，河川景観の「心理評価」には，周辺の土地利用や都市計画的な法規制，開発建設状況なども少なくない影響を及ぼすことが予想される。したがって，良好な河川景観創出のためには，都市計画的な指標から心理的評価を予測する必要がある。これまでに，都市計画的指標から景観の画像特性を示す物理的評価を説明し，さらに物理的評価から心理的評価を説明する，指標間の連携を意図した「都→物→心」の複合評価システムを構想し，その有効性を把握すると共に構築可能性を確認してきた。しかしながら，河川景観の心理的評価を示す4因子のうち，特に「開放性」と「複雑性」については，未だ有効な都市計画的な指標を発見できておらず，さらに，他の2因子「緑視性」と「建設性」についても，それらを説明する物理的評価を景観画像から求める際や，緑被や樹木の座標値をGISデータに取り込む際に膨大な労力を要するなど，一般化を図るには問題があった。本研究ではこれら2点の改善を図ることを意図し，GISの3Dアナリスト機能やAIの機械学習を用いて，太田川広島市内派川を対象とした，より汎用性の高いシステムの構築を目的とするものである。令和２年度は，広島市内の太田川6派川の河岸上空にドローンを飛行させ，河岸に沿って直下の画像を連続的に撮影した。次に，SfMに基づく写真測量技術を実現するソフトウェアを用いて，対象河岸の三次元形状モデルとオルソ画像を生成した。前者からは地表面の高度情報を取得した。後者には深層学習による領域抽出手法を適用することで，植栽分布の同定を行った。これら高さ情報を，抽出した植栽分布と重ね合わせ，GIS上に格納することにより，任意の地点から任意の方向を眺めた際の河川景観のCG画像を自動的に生成するための基礎的資料が得られた。

In the process of urban development and urbanization, river landscape changes inevitably, the original state changes gradually, the attitude changes, the river landscape "psychological evaluation", the surrounding land use and urban planning laws and regulations, the development and construction conditions change little, the influence changes and the impact changes are considered. Good river scenery creation, urban planning indicators, psychological evaluation, and prediction are necessary. In this regard, the indicators of urban planning include physical evaluation, physical evaluation and psychological evaluation. The connection between indicators is supposed to be a composite evaluation of "capital → object → heart", and the possibility of common construction is confirmed. The psychological evaluation of river scenery shows four factors, especially "openness" and "complexity", and the indicators of urban planning are not included. In addition, his two factors,"green vision" and "constructiveness", show the physical evaluation of landscape painting. The coordinates of the trees in the green area are determined by the GIS. This study aims to improve the 3D functionality of GIS and the mechanical learning of AI. In 2002, the city of Hiroshima, Ota River, 6, the river bank, the sky, the river bank, the sky, the sky. In addition, SfM based photo measurement technology is used to generate three-dimensional images of river banks. The former is the height information of the earth's surface The latter applies to deep learning and domain extraction. This information is extracted from the plant distribution and combined with GIS data, which is automatically generated from any location, direction, and river scene.

项目成果

ドローン技術を活用した都市植生データ整備手法に関する研究 ―太田川広島市内派川を対象として―

利用无人机技术进行城市植被数据维护方法研究 - 以广岛市太田川和羽川为对象 -

• 发表时间: 2021
• 期刊: 日本建築学会中国史部研究報告集
• 作者: 泉川 時;後藤 春彦;吉江 俊;森田 椋也;川畑隆示，西名大作，姜叡，金田一清香，金子京平，唐笑宇
• 通讯作者: 川畑隆示，西名大作，姜叡，金田一清香，金子京平，唐笑宇