高空間分解能衛星データを適用した市街地の密集度評価
| Project/Area Number |
14750453
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Field |
交通工学・国土計画
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| Research Institution | Setsunan University |
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Principal Investigator |
熊谷 樹一郎 摂南大学, 工学部・都市環境システム工学科, 助教授 (00319790)
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| Project Period (FY) |
2002 – 2003
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2003)
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| Budget Amount *help |
¥3,500,000 (Direct Cost: ¥3,500,000)
Fiscal Year 2003: ¥1,600,000 (Direct Cost: ¥1,600,000)
Fiscal Year 2002: ¥1,900,000 (Direct Cost: ¥1,900,000)
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| Keywords | 建物密集度 / 街路パターン / 高空間分解能衛星データ / 緑被率 / NDVI / 判別分析 / エントロピー |
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| Research Abstract |
1.街路パターンを導入した建物密集度類型化手法の開発
これまで開発してきた建物密集度の類型化手法では、高空間分解能衛星データから得られる建物データを分析対象としてきた。その一方で、得られた結果では、「工業地」の判別精度が60%〜70%程度であり、改善の余地があった。そこで、高空間分解能衛星データから得られる新たな情報として街路パターンを取り上げ、建物密集度の類型化における適用効果を検討した。具体的には、街路の交差点などを表すノード、街路形態を表すポイント、総延長距離、街路パターンの自己相似性を表すフラクタル次元を採用し、建物データとの併用効果を検証した。その結果、ノードとフラクタル次元を併用した場合に、「工業地」の判別精度が10%〜15%程度向上することが確認された。
2.高空間分解能衛星データを対象とした植生情報の抽出技術の開発
密集市街地において、植生の果たす役割は防災面・住環境面などで重要となる。そこで、高空間分解能衛星データのスペクトル情報に注目し、植生情報として緑被率を選定した上でその推定方法を検討した。具体的には、正規化植生指標(NDVI)と土地利用情報を併用した推定方法を採用し、高空間分解能衛星データでの適用可能性を検証した。その結果、検証用サイトでは緑被率推定値が0%未満の場合0%に、100%以上の場合は100%に修正可能であり、修正後は十分な推定精度となることを確認した。
3.密集市街地における緑地分布の分析方法に関する検討
密集市街地を対象とした緑被率推定おける高空間分解衛星データの効用と限界を明らかにした。密集市街地の衛星データには影の領域が多く分布している。影領域を抽出した上でスペクトルパターンを確認したところ、地表面の状態とは異なるパターンとなっていることが明らかになった。影の含まれた領域では、得られた緑被率の扱いに注意が必要であることを指摘している。
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Report
(2 results)
Research Products
(8 results)
