環境情報解析 第 3 回 空間情報の処理 ( 検索・操作・分析 ) 参考文献：入門地理情報システム (J.Star, J. Estes 著 ) など.

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1 環境情報解析 第 3 回 空間情報の処理 ( 検索・操作・分析 ) 参考文献：入門地理情報システム (J.Star, J. Estes 著 ) など

2 検索系の処理 データ内をただ単に探す処理。 ( データの加工を伴わない処 理 ) 解析系の処理 処理の結果として定量的な値が獲得できる処理。 解析系の場合、処理のためにデータの再加工を伴う、 あるいは処理の結果としてデータが再加工されることがある 。 ( 操作・分析 ) 空間データの処理

3 a) 位置による属性の検索、属性による位置の検索 検索系の処理 b) 位置関係を元にした検索 地図上で位置を指定するとその位置の情報が獲得できる、 という処理。 逆に属性に対して何らかの条件を与えてやり、 その位置を獲得できる処理がこれにあたる。ただしこの処理 を行う前提として、地図のデータと属性データが相互参照でき るような仕組み、あるいはデータ構造になっていることが必要 とされる。 例えば「ある駅から半径 500m 以内のコンビニのリスト」や、 「公示地価の各ポイントからの最寄駅」を検索する処理。 このような検索を行うためには、距離を測ることができる 地図を利用していること、つまり地図の図形に対して定量 性が保証されているようなデータを使用していることが前提 となる。

4 地図・属性間検索 地図 属性 関係付けされている 「 GIS セミナー資料」より ( 東京大学空間情報科学研究センター )

5 検索例 ～ 23 区から 40Km 以内の市区町村～ 「 GIS セミナー資料」より ( 東京大学空間情報科学研究センター )

6 操作と分析 操作： 操作： ・ある目的のために対象物 ( ここでは空間データ ) を扱うこと。 ・空間データから非空間データ ( 統計値など ) を 作成すること ・原データから新たな情報を作り出すこと 分析： 分析： ・現象の背後にある普遍的原理の発見 ( 解析系の処理 )

7 (1) 再分類と統合 例 ) 分類カテゴリーの再編 a) 樹種分布 ブナ カラマツ ヒノキ b) 再分類後の樹種分布 広葉樹 針葉樹 c) 余分な境界線を除去 広葉樹 針葉樹

8 例 ) ２つ以上のデータレイヤーの重ね合わせ 傾斜 急勾配 緩勾配 土壌 岩 砂 平地粘土 岩 砂 粘土 平地 ● ● ● 緩勾配 ● × ▲ 急勾配 ▲ × × 「施工し易さ」の定義 ● ● × ▲ 「施工し易さ」の分布図

9 例 ) 論理演算 AB 論理和 (OR) AB 論理積 (AND) AB 排他的論理和（ＥＯＲ・ＸＯＲ） A 否定

10 (2) 空間統合 要素単位の大きさを変化させること a) 元データ b) 「多数決の原理」で統合 c) 「混合」という新たな分類 を設けた場合 ：郊外 ：都市 例 ) 2 x 2 pixel での統合 ：混合 ( 決定規則 )

11 (3) 空間操作 1) 近隣操作 ( バッファリング ) バッファー：地図上の点、線、面などから一定の距離内 に含まれる領域 バッファー

12 2) ネットワーク解析 ・ネットワークの結合及び近接性の評価 ・最適経路の選択 ( 距離、料金などをもとに判断 ) ・ 2 点間の流動性解析 など 道路網流路網

13 3) フィルタリング 局所的 ( 隣接する ) 特性を利用した操作 ex. 平滑化 ( ノイズ除去 ) ，鮮鋭化 ( エッジ抽出 ), … 処理前処理後 鮮鋭化の例 (http://www.imel1.kuis.kyoto-u.ac.jp/education/dip-arch/pic_send/sharp.html)

14 近隣のセル (3 x 3 の「窓」 ) フィルタリング ( 空間たたみ込み ) 対象となるセル カーネル ( 重み付け行列 ) 1/9 1/9 1/9 平均化フィルタ 1/16 1/8 1/16 1/8 1/4 1/8 1/16 1/8 1/16 ローパスフィルタ ( の例 ) 0 -1 0 -1 5 -1 0 -1 0 ハイパスフィルタ ( の例 ) [ エッジ強調 ] メディアンフィルタ [ ノイズ除去 ] 3x3 内のメディアン で置き換える

15 4) 空間補間 限られた地点でのサンプリングデータから 空間的な分布状態を把握 ( 推定 ) する方法 ex. ポイントデータ → ラスタデータ ・ティーセン法 ・逆距離重み付け法 (IDW) ・スプライン補間 ・クリギング法

16 ティーセン法 ( ボロノイ分割 ) ・隣り合う母点間を結ぶ直線に垂直二等分線を引き、 各母点の最近隣領域を分割 ( ティーセンポリゴン、ボロノイ領域 ) ・各領域内の値は母点の値と同じとする 母点 ティーセンポリゴン

17 ティーセン分割の例 ( 富士川流域, 降水量 )

18 IDW (Inverse Distance Weighting) 計算手順 1) 距離に対してかける乗数 w ij を決定 ex. W ij =(1/d ij ) { or = (1/d ij ) 2 } 2) 検索半径（どの範囲のサンプルを利用して 補間するか？）を決定 3) 検索半径内のサンプルに対して距離で重みを つけた平均値を算出 距離で重みをつけた平均値を対象地点の値とする W ij ：重み i ： 対象地点 j ： サンプル地点 i j d ij

19 IDW における検索範囲 ①固定検索半径 対象セルから指定された半径内に 入るポイントを検索し，それらの 値を利用． ②可変検索半径 対象セルから最も近いポイントを 指定された分だけ検索し，それらの 値を利用．

20 ex. 距離、面積、体積の計 算 (4) 測定

21 5) 統計分析 統計値：各属性 ( 数値 ) の平均値，中央値，分散 など ヒストグラム ( 度数分布 ) ：各属性 ( 数値 ) の領域内における分布 極値 ：領域内の最大値，最小値 相関解析 ：属性 ( データレイヤー ) 間での相関 空間的な分布構造 ( 空間相関 )

22 6) モデル作成 入力 モデル 出力 ・物理的 ・経験的 例 ) 土壌浸食量予測モデル ( 空間情報など ) ・降水量 ・土壌浸食性 ・斜面長さ，勾配 ・土地被覆 ・保全対策の程度 入力 土壌浸食量 予測モデル ・土壌損失 出力