不完全空間情報による空間推論のためのツールボックスの開発と応用

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本年度は，2022年9月5日から9日まで神戸市「北野工房のまち」にて開催した空間情報理論国際学術会議「COSIT2022（Conference on Spatial Information Theory）」（石川徹委員長：本研究分担者）などの機会を利用して，本研究課題に関連する最新の研究動向をつかむ作業を主として行った。その作業と並行して，以下に示す通り，自然科学から人文・社会科学までさまざまな研究分野で扱われている「不完全な空間情報」を扱う方法について，検討を始めた。１）観測頻度などの理由で断続的となるリモートセンシング画像データを用いて地域環境の時系列分析を実現する方法や，アナログの空中写真から作成されているため外れ値の多いDSMデータを扱う方法。２）ウェブ上に流通している大量・多様な地域研究データを収集・分析する方法（Web Crawlingによる収集，機械学習を応用した自動分類，自然言語処理を利用した時空間推定と可視化，異常検出・探知）。３）過去の不確かな地理的環境情報を保持する外邦図の画像資料データベースを再構築し，その閲覧や分析に活用できる新たなプラットフォーム作成。４）ツイートデータから地域間の感情的な関係性（ある地域から別の地域への心配）をとらえるための方法。５）「東京の方」などといったあいまいな方角をデータ化する方法。現状では，ある地点から見たある地理的範囲の方角，地理的範囲同士の方角を数値データとして表現できる。６）時空間的な定常性を考慮して大規模な時空間データを扱うことのできる回帰モデル。７）データの信頼性に地域差がある場合に，これに対して空間的自己相関検定を統制する方法。８）犯罪や交通事故などのイベントの時空間パターンを可視化する方法。９）都市の物的景観を表す指標の値をGISデータから自動的に計測する方法。