都市域の土地被覆が熱環境に与える影響に関する研究

• Project/Area Number: 07750703
• Research Category: Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Research Field: Town planning/Architectural planning
• Research Institution: Tama University
• Principal Investigator: 出原 至道 多摩大学, 経営情報学部, 助手 (40257275)
• Project Period (FY): 1995
• Project Status: Completed (Fiscal Year 1995)
• Budget Amount: ¥400,000 (Direct Cost: ¥400,000); Fiscal Year 1995: ¥400,000 (Direct Cost: ¥400,000)
• Keywords: 土地被覆 / リモートセンシング

Research Abstract

都市域の土地被覆状況を自動的に得るためにするために、リモートセンシングデータを解析した。リモートセンシングの1画素内に混在している表面要素の割合を算出するために、カテゴリー解析の手法を用いるが、この手法では、ピュアピクセルを抽出する必要がある。
与えられた6バンドのリモートセンシングデータを6次元空間内の点と見なすとき、ピュアピクセルは、与えられたデータ集合の凸包の端点である。凸包の端点を抽出するアルゴリズムは各種あるが、計算量の観点から6次元空間の20万個の点を扱うことは実質的に不可能である。
今回、これをモンテカルロ法によって抽出した。その結果、204800個のデータ点から、100個のピュアピクセル候補点が見いだされた。他の全ての点は、抽出された端点の凸線形結合で表されることが保証されている。
抽出された端点の示す場所を、地図上ないし現地調査により特定したところ、一部に明らかなミクセルを示すが、おおむねピュアピクセルとして採用可能な点を抽出していることが確認された。
カテゴリー数が観測バンド数以下であれば、任意のピクセル内のカテゴリー割合は容易に解くことができるが、一般にカテゴリー数の方が観測バンド数より多い。このとき、与えられるカテゴリー輝度行列の一般逆行列の中から、適当な推定によって一つの逆行列を定めることにより、カテゴリー割合を求めることが当面の目標である。
平成8年日本建築学会全国大会において本研究の主要部分を発表予定である。