遠隔計測による都市の危険度マップ自動作成に関する基礎研究

広域を短時間で観測できるという遠隔計測の特徴とデータの高速自動処理を組み合わせることにより、広域を占め変化の著しい都市域での環境評価が迅速に実行でき、頻度の高い評価が実現できるという利点を活かして、遠隔計測データを用い、危険度・安全性(震災での火災などの2次災害を想定した)の観点から都市環境を評価する方法を開発することを目的としている。具体的には、危険度評価モデルとして、都市域を構成する要素の占める面積の割合いとその領域での危険度とを結び付けるモデルを作成することが目的である。都市域を観測した遠隔計測データからデータの自動分類処理を用いて都市構成要素を抽出し、ある領域において各構成要素の占める面積を画素数から求め、占有面積比の重み付き加算としてその領域の危険度を表現する。既に存在する危険度評価値)現地調査から決定)に基づいて重みを決定すれば、モデルが構成できる。今年度は、東京都を対象とし空中写真から3色分解して量子化した多重分光画像データを用いた。空間分解能は約5mである。評価に用いる都市構成要素としては、密集住宅地、中高層住宅地、緑地、裸地、河川などを対象とした。多重分光データによる分類では分光特性と空間分散を用いた。分類手法には高速性を考慮して二分木法を用いた。東京都全域の調査に対応して500mメッシュの各地域について構成要素の占有面積比を求め、モデルを構成した。遠隔計測データが全域で得られないため、10メッシュの細密数値情報(土地利用)を用いて評価を行った。危険度評価(総合点16点満点)と土地利用によるモデルに基づく評価値とは高々2点の違いしかなく、正の高い相関のあることがわかった。違いの大きいところは、倉庫地域と古い住宅地で、土地利用には倉庫や古さの情報が含まれていないためである。空中写真の存在する地域についても同様の結果が得られた。

広域を短時間で観測できるという遠隔計測の特徴とデータの高速自動処理を組み合わせることにより、広域を占め変化の著しい都市域での環境評価が迅速に実行でき、頻度の高い評価が実現できるという利点を活かして、遠隔計測データを用い、危険度・安全性(震災での火災などの2次災害を想定した)の観点から都市環境を評価する方法を開発することを目的としている。具体的には、危険度評価モデルとして、都市域を構成する要素の占める面積の割合いとその領域での危険度とを結び付けるモデルを作成することが目的である。都市域を観測した遠隔計測データからデータの自動分類処理を用いて都市構成要素を抽出し、ある領域において各構成要素の占める面積を画素数から求め、占有面積比の重み付き加算としてその領域の危険度を表現する。既に存在する危険度評価値)現地調査から決定)に基づいて重みを決定すれば、モデルが構成できる。今年度は、東京都を対象とし空中写真から3色分解して量子化した多重分光画像データを用いた。空間分解能は約5mである。評価に用いる都市構成要素としては、密集住宅地、中高層住宅地、緑地、裸地、河川などを対象とした。多重分光データによる分類では分光特性と空間分散を用いた。分類手法には高速性を考慮して二分木法を用いた。東京都全域の調査に対応して500mメッシュの各地域について構成要素の占有面積比を求め、モデルを構成した。遠隔計測データが全域で得られないため、10メッシュの細密数値情報(土地利用)を用いて評価を行った。危険度評価(総合点16点満点)と土地利用によるモデルに基づく評価値とは高々2点の違いしかなく、正の高い相関のあることがわかった。違いの大きいところは、倉庫地域と古い住宅地で、土地利用には倉庫や古さの情報が含まれていないためである。空中写真の存在する地域についても同様の結果が得られた。