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

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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。