基盤地図情報を活用した地区レベルの都市空間要素の配置シミュレーション手法の構築

利用基础地图信息构建区级城市空间要素布局模拟方法

• 批准号: 19K04775
• 负责人: 斎藤 千尋
• 金额: $ 0.58万
• 依托单位: Meikai University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2019
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2019-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-19K04775/
• 关键词: 建物配置の予測; 不確実な市街地の表現; まちなみの予報; 基盤地図情報; ３Ｄ都市モデル; 多変量正規分布; 市街地シミュレーション; 予報図; 予測図; 隣棟間隔; 後退距離; 空地; 住宅地; 居住環境; 建物配置; 敷地計画; 地区計画

①並列計算フレームワークでの開発前年度に作成した基盤地図情報の建物外周線、道路縁データを用いた建物配置予測プログラムを３ＤデータであるAW3Dの建物データを用いるように開発を進めた。作業としては、JavaScriptで開発していたプログラムをJavaに書き換えた。また、並列計算フレームワークであるApache Sparkを用いて、並列計算で建物配置予測を行う開発を行った。AW3Dの建物データは、第3次メッシュで25メッシュ分を購入している。範囲としては、浦安市でデータが整備済みの範囲と、連続するメッシュで江戸川区の範囲である。比較的広域に渡る建物データを並列計算により処理できるようにすることに作業を集中した。②市街地の建物配置予想図の描画の高速化対象とする範囲が広くなり、建物配置予想図で描画する建物量が増大するに従い、前年度のプログラムで用いていたp5.jsでは速度的に能力不足になってきた。この対策として、パソコンのGPUを利用して描画を高速化するライブラリを用いるようにした。具体的にはブラウザ上での建物配置予想図の描画にp5.jsに替えてThree.jsを用いた。結果として、１メッシュ（１平方ｋｍ程度）の建物量では遅延なく描画できるようになっている。③不確実な市街地像の描画のモデルの検討作業前年度のシミュレーションのモデルでは単純な正規分布で隣棟間隔、後退距離を設定することから、不確実な市街地像の描画を行っていた。これに対して今年度は、建物面積・高さや用途地域指定、緑被状況に応じたより現実的な隣棟間隔、後退距離の確率分布により、建物配置のシミュレーションを行うモデルを検討した。また隣棟間隔、後退距離の再現を目的とした回帰分析ではなく、相関のある乱数により、予測する建物の高さ、方位などを同時に決定するモデルを検討した。

At the same time, it is calculated that in the previous year, the outer perimeter of the building and the road building will be allocated to the AW3D building system in the previous year. Operation operation, JavaScript operation, operation and JavaScript. In addition, it is necessary to calculate the configuration of the Apache Spark and the configuration of the buildings in the bank. For the third time, AW3D will enter the building in the middle of the building. Range, Puan City, Pu'an City, Pu'an City Compare the location of buildings and buildings, and list the calculation, operation and operation concentration. 2. The street buildings of 2 cities are configured for the speed of drawing, the quantity of buildings, the speed of p5.js, and the speed of the previous year. Use the drawing to speed up the speed, speed up the speed and use the GPU to speed up the speed. The specific configuration of the building is to draw the p5.js instead of the Three.js. Results the results showed that the number of buildings per square meter (1 square km) was much higher than that of the control (1 square km). (3) if you do not correct the city's street image, it will be used for the previous year. The regular distribution will be separated, the back distance will be set, and the image of the city will be drawn. This year, the designation of the area of use of the building surface, the location of the building surface, the location of the building, the back distance, the rate distribution, the configuration of the building, the location of the building. The purpose is to determine the height of the building, the height of the building, and the azimuth at the same time.

项目成果

不動産学の新展開

房地产研究的新进展

• 发表时间: 2022
• 作者: 相良伸;明海大学不動産学部創設30周年記念出版会
• 通讯作者: 明海大学不動産学部創設30周年記念出版会

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