都市河川景観計画のためのGISとAIを用いた「都→物→心」複合評価システムの開発

Research Project

Project/Area Number	20K14923
Research Category	Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Basic Section 23030:Architectural planning and city planning-related
Research Institution	Kure National College of Technology
Principal Investigator	姜睿呉工業高等専門学校, 環境都市工学分野, 助教 (30838157)
Project Period (FY)	2020-04-01 – 2021-03-31
Project Status	Discontinued (Fiscal Year 2020)
Budget Amount *help	¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000) Fiscal Year 2022: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000) Fiscal Year 2021: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000) Fiscal Year 2020: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
Keywords	河川景観 / 複合評価システム / GIS / ドローン / 深層学習 / 領域抽出 / 地理空間情報 / 都市計画
Outline of Research at the Start	本研究は，これまでの研究成果を踏まえ，GISやAI等の新技術を活用した，都市計画に有用な空間解析指標と手法を導出し，申請者らが提案している「都→物→心」の複合評価システムを開発することを大きな目的とする。このシステムは，河川景観の心理評価に大きな影響を及ぼす都市計画指標値，物理的指標値を都市域全体に対して網羅的に算出，把握すると共に，それらに基づいて人々の河川景観に対する心理的評価値を，都市域全体について予測する。これにより，良好あるいは劣悪な河川景観の地理的分布の把握を可能とし，今後の施策に対して有用な情報を提供する。
Outline of Annual Research Achievements	都市開発や都市化の過程で，河川景観は必然的に変容し，当初の状態から徐々にその姿を変えていくため，河川景観の「心理評価」には，周辺の土地利用や都市計画的な法規制，開発建設状況なども少なくない影響を及ぼすことが予想される。したがって，良好な河川景観創出のためには，都市計画的な指標から心理的評価を予測する必要がある。これまでに，都市計画的指標から景観の画像特性を示す物理的評価を説明し，さらに物理的評価から心理的評価を説明する，指標間の連携を意図した「都→物→心」の複合評価システムを構想し，その有効性を把握すると共に構築可能性を確認してきた。しかしながら，河川景観の心理的評価を示す4因子のうち，特に「開放性」と「複雑性」については，未だ有効な都市計画的な指標を発見できておらず，さらに，他の2因子「緑視性」と「建設性」についても，それらを説明する物理的評価を景観画像から求める際や，緑被や樹木の座標値をGISデータに取り込む際に膨大な労力を要するなど，一般化を図るには問題があった。本研究ではこれら2点の改善を図ることを意図し，GISの3Dアナリスト機能やAIの機械学習を用いて，太田川広島市内派川を対象とした，より汎用性の高いシステムの構築を目的とするものである。令和２年度は，広島市内の太田川6派川の河岸上空にドローンを飛行させ，河岸に沿って直下の画像を連続的に撮影した。次に，SfMに基づく写真測量技術を実現するソフトウェアを用いて，対象河岸の三次元形状モデルとオルソ画像を生成した。前者からは地表面の高度情報を取得した。後者には深層学習による領域抽出手法を適用することで，植栽分布の同定を行った。これら高さ情報を，抽出した植栽分布と重ね合わせ，GIS上に格納することにより，任意の地点から任意の方向を眺めた際の河川景観のCG画像を自動的に生成するための基礎的資料が得られた。