| 研究概要 |
空間情報科学においては,近年,時空間データが盛んに利用されるようになってきている.現在のGIS(地理情報システム)では,時空間位相を保持した状態で時空間データを管理・操作することは事実上不可能であるが,にもかかわらず,この種のデータに対する需要の高さが,データの整備と利用を推進している.土地利用,人口分布,地価など,社会工学において従来から利用されている基盤的データは言うに及ばず,衛星画像やGPS, PHSなどの新たなデータ源の登場によって,時空間データの利用はいよいよ加速しつつある.
しかしながら,このような時空間データを解析するための手法は,未だ十分に成熟しているとは言い難い.そこで本研究では,既存手法を適用できない時空間現象を解析するための,新たな手法を提案し,実データヘの適用を行っている.既存手法の問題点は,時空間現象に対して時間あるいは空間を固定してから解析するという点にある.そこでここでは,時間・空間のいずれも固定しないことを必要条件として手法の開発を行っている.さらに,空間オブジェクトの持つ属性もまた,別の次元を構成するという見方を導入し,属性を含めた多次元空間現象への手法拡張も検討している.ここでは,時間・空間に加えて属性軸をも固定しないことが必要条件となる.
本手法は,いわゆる「探索的データ分析」の範疇に属する.即ち,大量な時空間データからその重要な性質(注目すべき変化など)を探索的に抽出し,研究者に提供する.これは,時空間現象をモデル化しようという研究者にとって極めて有用であるだけでなく,データの縮約という役割を果たすことにもなる.
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