| 研究課題/領域番号 |
63460165
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
中村 英夫 東京大学, 工学部, 教授 (10013111)
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| 研究分担者 |
清水 英範 東京大学, 工学部, 助手 (50196507)
宮本 和明 横浜国立大学, 工学部, 助教授 (90150284)
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| キーワード | 高密度土地情報 / 地籍データ / レイヤー型データベース / プロジェクトデータベース / ベクターデータ / 3次元数値地図 / 階層型データモデル |
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| 研究概要 |
本研究は地籍データや大縮尺地形図データといったいわゆる高密度土地情報を、種々の都市行政、計画策定業務に有効に利用することを目的とし、これら大量かつ多様なデータを効率的にデータベース化する手法について検討を行ったものである。
まず、種々の地図データから筆界、建物界、道路界、等高線等の要素を分割し、これら個々のデータをレイヤー型のデータベースとして別個管理するマスターデータベースと、これから適宜必要な地域における必要なデータを抽出して同一データモデルによって管理するプロジェクトデータベースからなる全体システムの考え方を示した。これにより、個々のデータに対して入力、更新、管理等の面から最も効率的なデータモデルを適用でき、またプロジェクトデータベースには利用目的に応じた操作性の高いデータモデルを適用することができる。ここでプロジェクトデータベースのためのデータモデルとしては、高密度土地情報のみを用いた詳細な分析にはベクターモデルが、また比較的小縮尺なデータと組み合わせて分析する際にはグリッドモデルが有効である。本研究ではこれら2つのデータモデルを高密度土地情報に適用するにあたっての、今後の発展あるいは改善すべき方向を検討した。まずベクターモデルとしては、今後都市の高層化、地下化といった傾向がより進展することが予想されることを踏まえ、建物界データや建築確認台帳データ等から3次元形状モデルを作成する方法等、将来の3次元数値地図化に向けての指針を示した。またグリッドモデルとしては、種々のデータを効率的に管理、利用するモデルとして、階層型のデータモデルの意義を示し、その操作性をさらに向上させるためのいくつかの改良案を示した。
以上本研究は、高密度土地情報のデータベース化、及びその発展方向を考えるにあたっての有益な資料となりうるものと考えられる。
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