深層学習と写真測量を用いた景観の点数化に関する研究

2021 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 19K06115
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分39070:ランドスケープ科学関連
• 研究機関: 東京農業大学
• 研究代表者: 國井 洋一 東京農業大学, 地域環境科学部, 教授 (10459711)
• 研究期間 (年度): 2019-04-01 – 2022-03-31
• キーワード: 景観評価 / VQM / フラクタル解析 / 写真測量 / レーザスキャナ

研究成果の概要

本研究では、レーザスキャナによって取得された点群データを利用し、フラクタル解析の他に景観の全体的な特徴を定量化する指標としてVQMを用い、景観の総合的な特徴を捉えた定量化を行った。その結果、点群データを用いた景観把握において、フラクタル解析では既往研究手法との相関がみられたが舗装や建築物の占有度によって差が出ることが確認された。また、VQMにおいては人間の主観的な距離把握と、点群での距離把握には相関があることが確認され、公平な指標として点群データによる距離把握が十分に利用することが可能であることが示された。

自由記述の分野

空間情報工学

研究成果の学術的意義や社会的意義

本研究の成果により、景観評価の定量化に至る道筋を構築することができたといえる。通常、景観評価指標であるVQMにおいては、写真内の要素の分類などを手動にて行う必要があり、さらには各要素の奥行きについても判断しなければならない。すなわち、景観を客観的に評価するためには、景観を構成する要素として何が存在し、それらが3次元空間上のどこに位置しているのかを把握する必要がある。本研究ではレーザスキャナによる研究を組み合わせて検討することにより、対象物の距離や反射率により対象物の認識が可能となったため、景観評価の可能性を高めることに成功した。