Development of methods for detecting agglomerated area from spatial high resolution data with applications to urban and transportation fields

2017 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 26289169
• Research Institution: Tohoku University
• Principal Investigator: 福本 潤也 東北大学, 情報科学研究科, 准教授 (30323447)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 井上 亮 東北大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (60401303)
• Project Period (FY): 2014-04-01 – 2018-03-31
• Keywords: 空間データ / 集積事象 / 産業集積 / 空間スキャン統計 / コミュニティ抽出 / フローグラフ

Outline of Annual Research Achievements

本研究では，詳細かつ大量の空間データ／時空間データから空間的な集積を検出する手法の開発を目的としている．平成29年度は，主に以下の2つの課題に取り組んだ．第一に，平成28年度に実施した課題（ a.空間領域の形状制約を緩めた集積検出手法の性能評価実験，b.業分類別の集積領域の検出とランクサイズルールの成立可能性の検証）を学術雑誌に投稿するための研究成果の取りまとめを行った．第二に，機能地域の検出手法を用いて都市の階層的構造を発見するための研究に取り組んだ．
第一の課題については，外部発信するために必要な追加的分析に手間取り，最終年度内に公刊することができなかった．研究期間終了後も引き続き取り組み，出来るだけ早い時期に取りまとめて外部へと情報発信する計画である．
第二の課題については，研究代表者らが開発した空間的に異なるサイズの機能地域を検出できる手法（モジュラリティ最大化法と空間相互作用モデルを組み合わせた手法）を用いて，東京大都市圏内の市区町村間通勤データから階層的な空間構造を検出することを試みた．分析結果として，埼玉県と東京都の市区町村で構成される地域や，神奈川県の市区町村で主に構成される地域では，階層的な空間構造の存在が確認された．一方，千葉県の市区町村で構成される地域では，明瞭な階層的な空間構造は検出されなかった．東京大都市圏内の複雑な域内フローパターンを市区町村の階層的構造として単純化することで，域内フローパターンの特徴検出する手法として一定の有用性がある分析結果といえる．