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世界の都市空間を対象とした高解像度衛星画像データによる空間形態解析

使用高分辨率卫星图像数据对世界各地的城市空间进行空间形态分析

基本信息

批准号：
15656141
负责人：
郷田桃代
金额：
$ 1.86万
依托单位：
Tokyo Denki University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Exploratory Research
财政年份：
2003
资助国家：
日本
起止时间：
2003 至 2004
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究の目的は、国内および海外の都市空間を対象として、空間の形態に着目し、高解像度衛星画像データから、その構造や配置パターンを解析する手法を考案することである。空間の形態とは、道路や街区、緑地、水系、建物などの幾何学的情報を示すもので、都市構成要素ともいえる。また、実際に複数の都市空間に対してその分析手法を適用し、同一の評価軸による都市空間の相対化、レベル化を行って分類することを想定している。まず、地形図などの正確な幾何学的情報を使用して、空間のスケールと空間構成要素の形態との関係を捉えるために、東京23区内の地理情報システムデータを用いて、空間構成要素の規模、形、配置に関する分析を行った。これを参考として、東京都の渋谷周辺5km四方の高解像度衛星画像データから、スケールごとに抽出されるべき空間構成要素を抽出・分類し、都市構成要素の階層的記述の方法を検討した。具体的には、高解像度衛星画像を縮尺の異なる多数の画像に分け、画像ごとに表れる都市構成要素やそのパターンについて、目視による抽出を行った。次いで、抽出した要素の集合形態から、マクロスケール、中間スケール、ミクロスケールの3スケールに分類し、要素の階層的記述を行った。主に、ミクロスケールでは、人造物、地表面、鉄道、道路の分類、中間スケールでは街区と道路等の分類、マクロスケールでは、図と地の分類が行われた。最後に、画像処理による空間構成の自動抽出の方法について検討し、都市構成要素の一部(ミクロスケールの分類に表れた「質感」要素)の抽出を実際に行い、自動抽出の可能性を確認した。

The purpose of this study is to investigate the methods of urban spatial imaging, spatial morphology, high-resolution satellite imagery, and structural analysis, both at home and abroad. Spatial morphology, roads, blocks, green spaces, water systems, buildings, and geometric information are displayed in the form of urban components. The analysis method of urban space in real time is applicable, and the correlation and classification of urban space in the same evaluation axis are determined Use of accurate geometric information on the terrain, understanding of the relationship between spatial components, use of geographic information in Tokyo 23, and analysis of the size, shape, and disposition of spatial components This paper discusses the method of extracting, classifying and describing the hierarchy of urban components from high-resolution satellite images of Tokyo's valley 5km around the city. Specific, high-resolution satellite images are scaled differently from most of the images, and the images are extracted from the urban components. The collection form of the elements is extracted, the intermediate elements are classified, and the elements are described in the hierarchy. Main,, artificial, ground surface, railway, road classification, middle, street, road classification, Finally, the method of automatic extraction of spatial composition in image processing is discussed, and the possibility of automatic extraction is confirmed during the extraction of one part of urban constituent elements (classification of texture elements).