CSIS DAYS 2015
全国共同利用研究発表大会

2015 年 11 月 19‑20 日 於：東京大学 柏の葉キャンパス駅前 サテライト
The Session of Inter-University Research Activities in Japan
November 19-20, 2015 at Kashiwanoha Station Campus, Chiba

http://www.csis.u-tokyo.ac.jp/csisdays2015/

研究アブストラクト集
Research Abstracts on Spatial Information Science

http://www.csis.u-tokyo.ac.jp/

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

CSIS DAYS 2015
東京大学 空間情報科学研究センター 全国共同利用研究発表大会
東京大学空間情報科学研究センター（CSIS）は，日本で地理情報シ
ステム（GIS）の普及が進みつつあった 1998 年に，GIS の学術的利用を促進し，産官学の連携を強める目的で創設されました．当センターは東京大学の学内組織として発足しましたが，活動は当初から日本全国および海外を視野に入れていました．たとえば，地理空間情報のデータセットを他の研究教育組織の研究者とシェアする活動を，センターの発足後まもなく開始しました．
このような活動が評価され，当センターは 2006 年 4 月に全国共同利用型研究施設として文部科学省に認定されました．さらに 2010 年 4 月には，
全国共同利用型研究施設の後継である共同利用・共同研究拠点として文空間情報科学研究センター長
小口 高

部科学省に認定され，「空間情報科学研究拠点」の名称で活動してまいり
ました．

共同利用・共同研究拠点の認定期間は，国立大学法人の中期計画の期間である 6 年間で，今年度がその最終年度となります．このため当センターは，引き続き拠点としての活動を続けられるように，認定更新の申請を行っておりました．お陰様でこのたび，更新が認められました．2016 年 4 月から 6 年間，引き続き空間情報科学研究拠点として活動していくことになります．
拠点の更新を申請した際には，過去 6 年間の活動実績をとりまとめました．とりわけ重要であったものが，地理空間情報のデータセットをシェアして行われる共同研究の内容と，共同研究から生まれた成果です．後者については論文の発表とともに，毎年開催してきた全国共同利用研究発表大会である CSIS DAYS を主要な成果発表の機会と位置づけました．CSIS DAYS において多数の発表が行われてきたことは，言うまでもなく多くの方々が CSIS DAYSでの発表を申し込んで下さり，当日は会場に足を運んでいただいたお陰です．本年も多くの発表が口頭発表とポス
ターを併用する形で行われます．この場を借りてお礼申し上げます．
当センターの一つの特色は，文理にまたがる多数の分野のメンバーで構成されていることです．共同利用・共同研究拠点の活動として行われてきた研究についても，対象分野は非常に多様です．これらは，空間情報科学が学際的な学問であることとともに，日本全国の多様な分野の方々が共同研究に参加していただいたことの成果といえます．
このような多様性を維持し，さらに発展させていくためには，全国の皆様のご協力が不可欠です．今後も広い分野で活用できるような魅力あるデータセットの提供を積極的に行い，データの分析に利用できるツールなども整備していく
予定ですので，引き続きご支援をよろしくお願いします．
空間情報科学を取り巻く状況は日々刻々変化しています．当センターの発足以降に生じた大きな動きの一つはデータのオープン化です．たとえば，国土地理院が提供している基本的な地理空間情報（基盤地図情報）は，以前
は有償でしたが，今は無償でダウンロードできるようになりました．データを分析するためのソフトウエアのオープン化も進んでおり，無償であるが高機能の GIS ソフトウエアの普及も進んでいます．このような動向を考慮し，柔軟に活動の方向性を変化させながら，当センターは今後も空間情報科学の振興に積極的に取り組んでいく所存です．当センターの活動を活性化させるために，皆様からご意見・ご要望をいただけると幸いです．よろしくお願いいたします．
2015 年 11 月 19 日
東京大学 空間情報科学研究センター長
小口 高

- 1-

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

2015 年 11 月 19 日（木）： 初日のプログラム－ CSIS DAYS 2015 －場所： 東京大学柏の葉キャンパス駅前サテライト（通称： フューチャーセンター）
発表会場： 1F 多目的ホール，ポスター展示会場： 2F ラウンジ
12:30 ~
13:00 ~ 13:05
13:05 ~ 14:15
14:15 ~ 15:00
15:00 ~ 15:10
15:10 ~ 15:20
15:20 ~ 16:30
16:30 ~ 17:15
17:15 ~ 17:20
17:20 ~
17:45 ~
18:00 ~ 20:00

一般受付開始・ポスター貼り付け開始
開会の挨拶 （センター長 小口 高）
発表(A) 一件 5 分 13 件 【A: 自然・災害】（司会： 小口 高）
ポスター展示ポスター撤収・休憩
ポスター貼り付け・休憩
発表(B) 一件 5 分 13 件 【B: IT・応用】（司会： 瀬崎 薫）
ポスター展示初日の締めの挨拶
ポスター撤収，移動懇談会 受付開始 （ホテルサンオーク柏の葉 1F, 柏の葉キャンパス駅から徒歩 10 分,
懇談会
レストラン＆バー 「ヴァロリス（vallauris）」, Tel. 04-7135-3013）

2015 年 11 月 20 日（金）： 2 日目のプログラム－ CSIS DAYS 2015 －
09:30 ~
10:00 ~ 11:40
11:40 ~ 12:25
12:25 ~ 13:45
12:25 ~ 13:15
13:15 ~ 13:45
13:45 ~ 15:15
15:15 ~ 16:00
16:00 ~ 16:50

16:50 ~ 17:00
17:00 ~

一般受付開始・ポスター貼り付け開始
発表(C) 一件 5 分 18 件 【C: 生活・人流】（司会： 柴崎 亮介）
ポスター展示ランチタイム （拠点校会議 [非公開] 12:30～13:30，
フューチャーセンター内 2F 205 号室）
ポスター撤収ポスター貼り付け
発表(D) 一件 5 分 16 件 【D: 社会・都市・センシング】（司会： 高橋 孝明）
ポスター展示CSIS 特別セッション（ライトニングトーク，一件 8 分）
(1) 小口 高 「CSIS の共同利用・共同研究拠点としての次期の活動計画」(2) 丸山祐造 「空間自己相関の指標 Moran's I に関する研究」(3) 藤原直哉 「ネットワーク理論と空間情報科学」(4) 早川裕弌 「UAV（ドローン）やレーザスキャナによる空間計測技術・解析の最新動向」(5) 桐村喬・中村和彦 「CSIS での ArcGIS Online の活用― 空間情報科学連携ラボ活動報告 ―」(6) 有川正俊 「国際地図年（International Map Year: IMY 2015-16）の紹介」
閉会式 （優秀研究発表賞の授与式）（センター長 小口 高）
ポスター撤収-2-

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

目 次
巻頭言 ········································································································
プログラム ······································································································
目次 ···········································································································
研究アブストラクト ···························································································

1
2
3
7

【A: 自然・災害】 〔19 日午後（１）〕(A01) 「画像の解像度と植生の判別精度の関係に関する研究 ―小型 UAV を用いて―」 ···························

7

山本遼介，泉岳樹，松山洋（首都大）(A02) 「高性能レーザースキャナ積載用の回転翼型 UAV の開発とテスト計測について」 ·····························8

泉岳樹(首都大)，菅木紀代一(プロドローン)，都竹正志(中日本航空)，熊倉清（リーグルジャパン），塩崎周（ニコン・トリンブル）(A03) 「小型無人航空機を用いた積雪量の 3 次元計測」·····································································

9

小花和宏之（千葉大），河島克久（新潟大），大前宏和（センテンシア）(A04) 「有人ヘリコプターによる空撮画像を用いた平成 27 年 9 月豪雨における災害対応地図の作成」 ··········· 10
内山庄一郎（防災科学技術研究所）(A05) 「日本列島の確率降水量と確率土壌雨量指数」 ······································································ 11
齋藤仁（関東学院大/CSIS/首都大），松山洋(首都大)(A06) 「行政のオープンデータを活用した土砂災害ハザードマップの作成」 ············································· 12
西村公志，山本佳世子（電気通信大）(A07) 「Spatial prediction of rainfall-triggered landslide susceptibility during 2006 Typhoon Bilis, the Dongjiang
reservoir watershed, China」·························································································· 13
Jie Dou, Takashi Oguchi (Univ.of Tokyo), Yueren Xu (China Earthquake Administration)(A08) 「Spatio-Temporal Assessment of Tsunami Vertical Evacuation: A Case Study of the Shizuoka Metropolitan Area」 ······ 14
Gerasimos Voulgaris (Univ. of Tsukuba)(A09) 「地理空間情報を用いた被災死亡状況の類型化に関する研究」 ·················································· 15
麦倉哲，高松洋子（岩手大）(A10) 「南海トラフ巨大地震を想定した神社の立地特性及び津波避難場所利用としての有効性に関する研究」 · 16
板垣早香，藤田直子（九州大）(A11) 「避難計画策定のための津波浸水被害の空間分析」 ········································································ 17
南燿太，稲垣景子，佐土原聡（横浜国立大）(A12) 「地理的条件からみたエバキュエイタビリティ（津波からの避難しやすさ）の定量的評価 ―南海トラフ地震を控える四国地方沿岸部を事例として－」 ········································································ 18
田中耕市（茨城大），駒木伸比古（愛知大），貝沼恵美（立正大）(A13) 「普遍的最速フローを用いた津波浸水域避難シミュレーション」 ···················································· 19
佐藤憲一郎（地震津波海域観測研究開発センター）， 瀧澤重志（大阪市立大），安井雄一郎，神山直之，藤澤克樹（九州大），小林和博（海上技術安全研究所）-3-Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

【B: IT・応用】 〔19 日午後（２）〕(B01) 「サイバーフォレスト：自然地からのライブ音による全球感覚」 ························································· 20
斎藤馨（東京大），中村和彦，小林博樹（CSIS），藤原章雄（東京大）(B02) 「動物の習性を利用した省電力環境センシングの研究」 ····························································· 21
牧山紘，瀬崎薫（東京大），小林博樹（CSIS）(B03) 「即時経路探索による複数人同時調査の支援システムの開発」 ···················································· 22
杉浦史門，中村和彦，有川正俊（CSIS）(B04) 「屋内ネットワークデータ構築手法の確立と行動の可視化の試み」 ················································ 23
髙瀬啓司，木田和海，鞍掛彰洋，小澤佑貴（ESRI ジャパン）(B05) 「オープンデータとスマートフォン内蔵センサを利用した地下鉄位置情報の推定」 ······························ 24
伊藤昌毅（東京大），見生元気（SmartKompano），瀬崎薫（CSIS）(B06) 「ユーザの観光動機を考慮した意外性のある観光地推薦システムの構築」 ······································ 25
長竹祐美子，石川徹（東京大）(B07) 「連続スケールにおける地図ラベル配置の最適化」 ·································································· 26
高橋成雄（会津大），吳湘筠（慶應大），潘雙洪（ブルネイ工科大），有川正俊（CSIS）(B08) 「対話地図の縮小編集操作における転位と取捨選択アルゴリズムの実現」 ······································ 27
高橋成雄（会津大），吳湘筠（慶應大），潘雙洪（ブルネイ工科大），有川正俊（CSIS）(B09) 「厳格な形状制約や連結性を仮定しない空間集積検出手法の開発」 ·················································· 28
福本潤也，○氏家晃仁（東北大）(B10) 「「全国小地域別将来人口推計システム」の開発とウェブ公開について」 ········································· 29
井上孝（青山学院大）(B11) 「都市の空間計画立案を支援する費用試算シートを活用した市街地再編案の比較検討の試み」 ··········· 30
相尚寿，片桐由希子（首都大）(B12) 「日本における洪水災害の地域特性に関する研究 ―2001 年～2010 年を対象として―」 ···················· 31
坪井塑太郎（ひょうご震災記念 21 世紀研究機構 人と防災未来センター）(B13) 「横浜市におけるＧＩＳ（よこはまっぷ）を利用したインフルエンザ施設別発生状況地図の試作」 ·············· 32
青野実，上原早苗，船山和志，水野哲宏（横浜市衛生研究所），佐藤将，後藤寛（横浜市立大）【C: 生活・人流】 〔20 日午前〕(C01) 「Next Generation Urban Emergency Management: When Human Emergency Mobility Modeling Meets Big Data」

33

Xuan Song（CSIS）(C02) 「Space-Time Multiple Regression Model for Grid Based Population Estimation: Case of Kobe City Metropolitan Area」 34
Ko Ko Lwin, Komei Sugiura and Koji Zettsu (NICT)(C03) 「CityMomentum: An Online Approach for Crowd Behavior Prediction at a Citywide Level」 ···················· 35
Zipei Fan, Xuan Song, Ryosuke Shibasaki (CSIS) and Ryutaro Adachi (Zenrin DataCom)(C04) 「Spatial comparison of population density of the largest cities in the world: Distance decay effect from thecity center」 ··········································································································· 36
Shyamantha Subasinghe and Yuji Murayama (Univ. of Tsukuba)-4-Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

(C05) 「Relation between Urban Traffic Accidents and Urban Structures from Spatial Perspective」 ···················· 37
Niloofar Haji Mirza Aghasi (Univ. of Tsukuba)(C06) 「交通事故の空間分布パターン」 ························································································ 38

山田晴利(CSIS/交通事故総合分析センター)，柴崎亮介（CSIS）(C07) 「犯罪減少期における犯罪の地理的分布の年次変動：2002～2014 年における東京都の 14 罪種手口の分析」 · 39
雨宮護（筑波大）(C08) 「東京圏における人口の自然・社会増減の時空間変化」 ···························································· 40
小池司朗（国立社会保障・人口問題研究所）(C09) 「マイクロ将来推計人口データを用いた将来の空き家分布推定」 ·················································· 41
秋山祐樹，柴崎亮介（CSIS）(C10) 「地方都市における低・未利用地の発生と現状に関する研究」 ····················································· 42
上野勇気，藤田直子（九州大）(C11) 「人口減少黎明期の地方中核都市における空閑地の発生・残存パターン」 ······································ 43
坂本慧介，飯田晶子，横張真（東京大）(C12) 「日本における外国人散居地域の抽出と分布状況の把握」 ························································· 44
清水沙耶香（名古屋大），森田匡俊（岐阜聖徳学園大），岡本耕平（名古屋大）(C13) 「コーホート変化率法による 3 次メッシュ人口推計とその精度検証」 ··············································· 45
菊地亮太，室町泰徳（東京工業大）(C14) 「パーソントリップ調査データと流動人口データを用いた交通需要予測手法の検討」 ·························· 46
坂匠，薄井智貴，山本俊行（名古屋大）(C15) 「建物密度と乗降者数を考慮した歩行者空間の量的水準の分析」 ················································ 47
嚴先鏞，鈴木勉（筑波大）(C16) 「地理情報システム上で利活用できる人流・交通流ビッグデータ分析基盤の開発」 ····························· 48
高野茂，後藤孝行，辻徳生，倉爪亮，内田誠一（九州大），森岡道雄（日立製作所），
谷口倫一郎，村上和彰（九州大）(C17) 「群集行動予測のための Twitter ストリームからの時空間トピック発見」 ············································ 49
宮澤聡（東京大），宋軒，柴崎亮介（CSIS）(C18) 「学校外補習学習費の支出傾向と地域特性 －社会経済的データを基に－」 ·································· 50
貞広斎子（千葉大）【D: 社会・都市・センシング】 〔20 日午後〕(D01) 「Spatiotemporal analysis of urban growth in three African capital cities: A grid-cell-based analysis」 ·········· 51
Hao Hou, Ronald C. Estoque and Yuji Murayama (Univ. of Tsukuba)(D02) 「Spatiotemporal analysis of land use /cover changes and urban expansion in Lusaka City, Zambia」 ··········· 52
Matamyo Simwanda (Univ. of Tsukuba)-5-Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015(D03) 「Monitoring Urban Growth Process with Remote Sensing Techniques: An Empirical Study of Shanghai, China」 ···· 53
Hao Gong (Univ. of Tsukuba)(D04) 「Hedonic Price Modeling of New Residential Property Values in Xi’an City, China」 ···························· 54
Kai Liu (Univ. of Tsukuba)(D05) 「A geospatial technique for estimating urban built volume using remote sensing data」 ·························· 55
Ronald C. Estoque and Yuji Murayama （Univ. of Tsukuba）(D06) 「Remote Sensing Identification of Buildings based on Machine Learning」 ········································ 56
Zhiling Guo, Xiaowei Shao, Yongwei Xu and Ryosuke Shibasaki (CSIS)(D07) 「Estimation of a continuous urbanization level index using a latent variable approach」 ························· 57
Giancarlos Troncoso Parady，Kiyoshi Takami and Noboru Harata (Univ. of Tokyo)(D08) 「A Method to Assess the Attachment of Food Shopping to Place」 ··················································· 58
Andrew Burgess (Univ. of Tokyo) and Hiroshi Ota (design neuob Inc.)(D09) 「明治期東京における住所照合システムを用いた史資料の地図化」 ·············································· 59
石川和樹，中山大地（首都大）(D10) 「江戸・明治期の町村域ＧＩＳデータ構築」 ·············································································· 60
奥貫圭一（名古屋大），服部亜由未（愛知県立大），溝口常俊（名古屋大），森田匡俊（岐阜聖徳学園大），平松晃一（神奈川新聞社）(D11) 「高精細路面起伏計測による物理的ウォーカビリティの評価」 ······················································ 61
早川裕弌（CSIS），杉田渓，蝦名益仁（東京大），山田育穂（中央大）(D12) 「選挙運動への近接性と投票行動との関連」 ·········································································· 62
福沢愛，三浦麻子，稲増一憲，中村早希（関西学院大）(D13) 「多偏波 SAR 画像を用いた世界のメガシティにおける都市密度の比較」 ········································ 63
須﨑純一，岸本将明（京都大）(D14) 「余命指標を用いた南海トラフ地震による生命・健康被害の評価」 ················································· 64
杉本賢二，山下雄大，加藤博和，林良嗣（名古屋大）(D15) 「ArcGIS を用いた医師の個人特性と診療地選択の関連に関する検討」 ········································· 65
豊川智之（東京大）(D16) 「高速鉄道の整備が居住地価格に与えた影響」 ······································································ 66
金杉洋（東京大），牛島光一（筑波大）

-6-

A01

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

画像の解像度と植生の判別精度の関係に関する研究―小型 UAV を用いて―
山本 遼介，泉 岳樹，松山 洋
首都大学東京 都市環境科学研究科
Email: <yamamoto-ryosuke@ed.tmu.ac.jp>(1) 動機： 植生は，地球規模では二酸化炭素の吸収源や生物多様性の保持という役割を持ち，都市規模ではヒートアイランドの緩和効果や景観の形成など様々な役割を持つため，その実態を詳細に把握することは重要である．リモートセンシングによる植生の把握では，従来，衛星画像を用いて樹種・樹齢などが一様な林相単位で把握されていた．しかし近年では，高分解能衛星や UAV（無人航空機）を用いた高解像度画像が取得可能となったことで，単木単位での把握が可能となってきた．
画像から得られる情報の詳細さは解像度によって規定されるため，適切な解像度の選択は重要である．一方で，解像度が高いほどデータ量も膨大になるため，データの管理や解析に要するコストも膨大になってしまうという問題も生じる．しかし，大量のデータのうちどのデータが必要でどのような解析手法が適するかという議論は十分になされていない（Weng 2014）．そこで本研究では，近年技術的発展の著しい小型 UAV を用いて，様々な解像度の画像を取得し，高解像度画像を用いたリモー
トセンシングによる植生把握に必要な画像の最適解像度を定量的に明らかにすることを目的とする．
(2) 方法： 研究対象地域は，①都市域の広葉樹林として，東京都八王子市の松木日向緑地，②自然地
域の針葉樹林として，熊本県阿蘇山南東部の森林を設定する．UAV（図 1）に 2 台のデジタルカメラ（RICOH GR および Canon S110，後者は近赤外域を撮影できるよう改造したもの）を積載し，高度を変えながら飛行することで，様々な解像度の画像を撮影する．RICOH GR を基準とすると，例えば高度38m で解像度 1cm，高度 19m で解像度 0.5cm の画像が得られる．

図 1: 本研究で使用する UAV の例

撮影した画像からコンピュータによる自動的な植生の判別を試み，解像度による精度の違いを検証する．判別は従来のピクセルベースでの解析に加え，オブジェクトベース画像解析を用いて行う．この手法は，性質の近いピクセルのまとまりを「オブジェクト」として扱うため，単木の樹冠などを捉えられる可能性があり，高解像度画像に適するとされている．
オブジェクトを生成するパラメータは定量的な決定法が確立していないため，解像度とパラメータの関係についても明らかにしていく．
最適な解像度の考察にはバリオグラムを用いる（図 2）．バリオグラムは，空間における変量のばらつきを求める地球統計学の手法であり，観測値の空間代表性を求めるために使用される．そこで本
研究では，判別結果の精度とバリオグラムの結果を比較することで，最適な解像度を考察する．
(3) 結果： 2 つの対象地域において UAV を飛行させ，
解像度 0.5cm から 3cm までの複数の画像を撮影した．図 3 は，松木日向緑地において RICOH GR を用いて撮影した画像を拡大したものである．解像度
によって植生の見え方が大きく異なり，解像度 2cm
以上では目視で認識できない葉の形状が，解像度0.5cm では明瞭に認識できる．今後は植生判別を行い，精度がどのように異なるのかを検証する．
(4) 参考文献：
波多野和儀・泉 岳樹・中山大地・松山 洋 (2004)
バリオグラムを用いた AMeDAS 気温データの空間
代表性に関する解析. 「GIS-理論と応用」, 12(1),35-46.
Weng, Q. (2014) Scale Issues in Remote Sensing.
John Wiley & Sons.

図 2: バリオグラムの例および本研究における適用法（波多野ほか 2004 に加筆）

-7-

解像度 0.5cm

解像度 1cm

解像度 2cm

解像度 3cm

図 3: 松木日向緑地において撮影した画像A02

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

高性能レーザースキャナ積載用の回転翼型 UAV の開発とテスト計測について
泉 岳樹 1，菅木 紀代一 2，都竹 正志 3，熊倉 清 4，塩崎 周 5
1
首都大学東京，2 (株)プロドローン，3 中日本航空(株)，4 リーグルジャパン(株)，5 (株)ニコン・トリンブル
Email: <izumi@tmu.ac.jp>(1) 動機： 「首都大学東京無人ヘリ災害調査・支援特別班」では，2014 年の南木曾，広島の土砂災害地，
御嶽の噴火災害地，白馬の地震災害地で，回転翼型の UAV（無人航空機）を用いた災害状況把握のための空撮や写真測量を行った．現場からは
UAV を用いた夜間のデータ取得の要望も受けた．
そこで，夜間でもデータ取得が可能なレーザース
キャナを積載できるマルチコプターの開発に取り組むこととした．
小型のレーザースキャナは多く販売されているが，サーベイ目的で使用できるものは多くない．本
研究では，2014 年に UAV 積載を想定して開発され た 超 軽 量 小 型 レ ー ザ ー ス キ ャ ナ （ RIEGL
VUX-1）を積載できる特殊設計のマルチコプターを新たに開発し，小型 GNSS/IMU と組み合わせた計測システムを開発し，テスト計測を行った．
VUX-1 を積載できるマルチコプターは，開発元の RIEGL 社からも RiCOPTER という製品が発売されているが，日本では使用できない周波数帯の電波を用いていることや大型のマルチコプターの下に積載するため視野角が 230 度に限定され，スキャナの最大性能（330 度）を活かせていない．そこで，本研究では，日本での運用や視野角を大きくとれる機体の開発を行った．
(2) 開発システムの概要：
新たに開発したマルチコプターは，レーザースキ
ャナの視野角を確保するために機体の中心部にくびれを設けてある（図 1 参照）．機体の中心部には非常に大きな負荷がかかるため，強度の高いカー
ボンのパイプとカーボン板により形成した四角柱の構造を組み合わせる特殊設計により，機体全体の強度を確保した．この設計により 327 度の視野角を確保した．その他の概要は次の通りである．

図 1： 新開発したマルチコプター

新型 UAV（マルチコプター）の仕様概要
・モーター軸間 1400mm，全高 400mm
・機体重量 10.5kg（飛行可能状態）
・最大ペイロード 15kg
・飛行時間 リーグル搭載時 約 15 分
・プロペラ 27 インチ
この機体に，以下の 3 つにより構成される計測シ
ステムを積載した．
・レーザースキャナ RIEGL VUX-1
・GNSS/IMU ニコン・トリンブル APX-15・小型 PC インターフェース ETC-B116(3) テスト計測： テスト計測は，2015 年 8 月 25 日に岐阜県各務原市の木曽川河川敷にある一宮ヘリフライヤーズで行った．
計測に当たってはコンパネ材を用いた三角柱を横にした形のターゲットをはじめとした複数のターゲット(図 2 参照)を設け，トータルステーションと地上設
置型の 3D レーザースキャナで別途計測を行った．
計測されたデータに基づき作成された点群を図 3に示す．台風 15 号通過中の雨の合間に計測したため，地面や葉などが濡れており反射率が低めで樹
冠下の地面を十分には捉えられなかったが，水平精度約 2cm 程度と概ね良好な計測結果を得ることができた．
今後，テスト計測を重ね，災害発生時や有人機での計測が困難な場所で高精度な 3 次元計測を行えるシステムとしての完成度を高めてゆく予定である．
(4) 謝辞： テスト計測に当たっては，一宮ヘリフライヤーズの林幸男会長，(株)プロドローンの岩崎三男
氏をはじめ多くの方にご協力をいただきました．機
材のオペレートは（株）クエストコーポレーションの
神谷祐司氏にお願いしました．ここに感謝の意を表します．

図 2： テスト計測の様子-8-図 3： テスト計測の結果（点群）

A03

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

小型無人航空機を用いた積雪量の 3 次元計測1

小花和 宏之 1，河島 克久 2，大前 宏和 3
千葉大学 環境リモートセンシング研究センター，2 新潟大学 災害・復興科学研究所，3 (株)センテンシア
Email: <obanawa@faculty.chiba-u.jp>(1) 研究の背景および目的： 積雪深の計測方法として，
これまでは snow probe，sonic ranger を用いて点で計 測 す る 方 法 や ， 写 真 測 量 （ classicalphotogrammetry），衛星リモートセンシング，Lidarを用いて面で計測する方法が一般的であった．しかしそれらの方法は，広域展開の難しさや計測コストの面でいくつかの問題があった（ Nolan et al.,2015 ） ． 一 方 ， 近 年 小 型 無 人 航 空 機 （ UAV:
Unmanned Aerial Vehicle ） お よ び SfM-MVS(Structure from Motion – Multi-view Stereo) を用
いた新たな航空測量手法（以下，UAV 測量）が，地形分野などで導入され始めている（小花和ほか（2015）など）．雪氷分野における UAV あるいは
SfM-MVS の利用例としては，たとえば内山ほか（2014）は UAV 測量により積雪面の 3 次元モデルが作成可能であることを示した．また，内山・上石（2014）は有人航空機で撮影された空中写真を
SfM-MVS 技術を用いて解析して雪崩発生後の数
値表面モデル (DSM: Digital Surface Model) を作成し，災害前の航空 Lidar データと比較して雪崩の厚さの推定を試みている．Nolan et al. (2015)は，有人航空機を用いて複数時期に積雪面を撮影して各時期の 3 次元モデルを作成し，その差分を取ることで積雪量を求めた．
以上のように，積雪を対象とした研究でも徐々に
UAV あるいは SfM-MVS 技術の活用が始まっているが，手法の有効性の実証やデータの精度検証などは未だに十分とは言えない．そこで本研究では，
機動性・経済性に優れる小型 UAV を用いて積雪時および融雪後の 2 時期に斜面の航空測量を行い，両時期の差分を取ることで積雪量の空間分布を推定した．さらに，snow probe による積雪深の実測値と比較することで，UAV 測量により得られた積雪深の精度検証を行った．
(2) 観測およびデータ処理手法: 対象地域は，新潟県魚沼市大白川の山地斜面 2 か所（以下，O-1，O-2）
および南魚沼市余川の山地斜面 1 か所（以下，M-1）である．調査範囲はそれぞれ約 350 m×350 m
である．撮影に用いた機材は，小型 UAV は DJI
Phantom 2，空撮に用いたカメラは Nikon Coolpix A，
SfM-MVS 計 算 に 用 い た ソ フ ト ウ ェ ア は Agisoft
Photoscan Professional である．空撮は 2015 年 4 月
14 日（積雪時）および同年 5 月 15 日（融雪後）に実施した．撮影高度は約 40-60 m とした．Snow probe
による積雪深の実測は，4 月の空撮と同日に実施した．積雪深の実測値は 115-300 cm であった．撮影
後，研究室のワークステーションを用いて計算を行い，対象地の DSM (15 cm) およびオルソ画像 (2cm) を作成した（図 1）．なお，計算結果に絶対座標を与える元データ（位置座標データ）は，デジタルカ
メラに接続した GPS ユニットの座標値を用いた．
(3) 結果および考察: 当初，地表面上の色や形状の変化に乏しい積雪面では SfM 処理が上手く出来な
い懸念があったが，3 か所とも問題なく 3 次元デー
タを作成することに成功した．道路，斜面（積雪面を含む），建物全て問題なくデータが作成されており，明らかに不自然な形状やデータの欠落は見当たらなかった．そこで次に，各斜面において 4 月と 5
月の DSM データを重ね合わせ，その差分を計算した．その結果，DSM データ上において，植生の成長によると考えられる標高値の増加，および融雪によると考えられる標高値の低下が明瞭に示された．
差分データを両時期のオルソ画像と重ねあわせて比較したところ，植生および積雪の分布範囲と標高の増減範囲はよく一致しており，差分データが実際の地表環境変化を正確に示していることが示唆され た ． 積 雪 深 の 実 測 値 （ snow probe ） と 推 定 値（UAV 測量）を比較したところ，全体の傾向としては
3 か所ともよく一致していた．誤差は－24～＋30 cm，
誤差の絶対値の平均は 16 cm，相対誤差は 3～
11％，相対誤差の平均値は 8％であった．
(4) 引用文献:
Nolan, M., Larsen, C.F., and Sturm, M. (2015)
Mapping snow-depth from manned-aircraft onlandscape scales at centimeter resolution using
Structure-from-Motion
photogrammetry.
The
Cryosphere Discussion, 9, 333–381．
小花和宏之・早川裕弌・加藤 顕・ゴメス クリストフ
ァ ー (2015) 小 型 無 人 航 空 機 お よ び 単 独 測 位
GNSS 搭載カメラを用いた簡易的な地形測量手法.
「地形」，36，87-106．
内山庄一郎・上石 勲・井上 公・鈴木比奈子・丸小有沙 (2014) SfM による積雪環境の三次元モデ
リングと積雪深推定. 「雪氷研究大会（2014・八戸）
講演要旨集」，2-43．
内山庄一郎・上石 勲 (2014) 平成 26 年 2 月豪雪
での山梨県早川町における SfM による雪崩発生状
況解析. 「寒地技術論文・報告集」，30，43-46．

図 1: 積雪期の 3 次元モデル（2015 年 4 月 14 日）

-9-

A04

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

有人ヘリコプターによる空撮画像を用いた平成 27 年 9 月豪雨における災害対応地図の作成
内山 庄一郎
国立研究開発法人 防災科学技術研究所
Email: <uchiyama@bosai.go.jp> Web: <http://ecom-plat.jp/nied-cr/group.php?gid=10129>(1) 動機： 平成 26 年 8 月豪雨による広島土石流災害において，「捜索支援地図」と称した自然災害による被害状況の把握手法を実践した（内山・他，
2014）．そこでは，小型無人機による空撮と SfM 多
視点ステレオ写真測量による地図化技術の有効性と課題が示された．具体的には，災害後の高解像
度オルソ画像を活用した被災状況の定性的で地理空間的な把握，さらに，災害前後の地形情報の比較による，被災家屋分布や堆積土砂量の定量的な表現などが挙げられる．課題としては，地図作成の迅速性の追求を挙げている．このような中，平成 27 年 9 月 9 日から 11 日の豪雨により関東地方
および東北地方の広い範囲で河川の越水や堤防決壊，土砂災害が発生した．特に茨城県常総市では鬼怒川の堤防が決壊し，40km2 以上の広範囲で浸水被害が生じた．決壊箇所付近では濁流により家屋が流失し，浸水地域では多数の住民が家屋に取り残された．このような水害の場合，被害状況を把握する対象領域が広大なため小型無人機による全域の撮影は現実的ではない．さらに，多数の救助ヘリが地表付近まで降下し救助活動を行っており，小型無人機の飛行は極めて危険で，救助活動の妨害となる．したがって，小型無人機以外の方法で全域の空撮を迅速に行い，災害対応に資する地図を作成する必要があった．
(2) アプローチ： 有人ヘリコプターから市販のデジタルカメラで地表の斜め写真を撮影し，SfM 多視点
ステレオ写真測量により地図化する．撮影高度は救助ヘリが活動する高度よりも 300m 以上高い高度
1,200m とした．飛行コースは機内で GPS ロガーの軌跡を参照しながら，コース間オーバーラップが75%となるよう方向，速度をナビゲーションした．
(3) 有用性： 有人航空機を使用することにより，小型無人機では実施できない広範囲であっても災害後の地図を作成することができる．小型無人機は機械性能，操縦者の技能証明，運用ルール（法律）のあらゆる面で，有人航空機とは比較にならないほど信頼性が低い．これを多数の有人航空機の交通が輻輳する中で飛行させるのは，現状では安全の確保が難しいため，推奨できない．しかしながら，災害時の捜索救助にあたる機関では既に救助用航空機を装備しており，災害対応地図の作成技術の社会実装の面でも，既存の有人航空機の活用は望ましい．
(4) 特徴：・ 飛行速度が速く，対地高度も自由に選択できる
ため，広域を迅速に撮影することができる．
・ 機材の運行は訓練を積んだ専任の事業用操縦士が行うため，非常に安全性が高い．
・ 有視界気象状態が確保されている必要がある．
・ 低高度を飛行する場合は騒音に配慮したフライ
トプランを組む必要がある．
(5) 結果： 平成 27 年 9 月 11 日 15:30〜16:30 に高度
1,200m から約 600 枚の斜め写真を撮影し，浸水域
約 40km2 のオルソ画像を作成した（図 1）．翌日 12日早朝までに，防災科研の他の調査データと合わ
せて閲覧できる Web サイトを公開した．9 月 15 日までに株式会社ゼンリンの住宅地図をオーバーレイ
した災害対応地図を作成し，災害対策本部に提供した．また同日，捜索救助の専門チーム（JFFS）および NPO 法人日本救助犬協会とともに災害対応
図から水難要救助者の分布を想定し，彼らの捜索活動の支援を行った．
(6) 使用したデータ・ソフトウェア： 本研究では，災害時の地図複製使用契約を締結している株式会社
ゼンリンの住宅地図印刷図を使用した．ソフトウェ
アは，Agisoft PhotoScan Professional Edition 1.1.6，
および ESRI ArcGIS for Desktop を使用した．
(7) 参考文献：
内山庄一郎・井上公・後藤秀昭・中田高・井田康
之・梅田篤 （2014） 平成 26 年 8 月豪雨による広島土石流災害における空撮写真を用いた捜索支
援地図の作成，CSIS DAYS 2014, A10．

図 1： 南北（左右）約 18.8km，東西（上下）約 5km の範囲を約 600 枚の斜め写真を撮影してオルソ画像を作成した- 10 -

A05

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

日本列島の確率降水量と確率土壌雨量指数1

齋藤 仁 1,2,3，松山 洋 3
関東学院大学 経済学部， 東京大学 空間情報科学研究センター，3 首都大学東京 都市環境科学研究科
Email: <hsaito@kanto-gakuin.ac.jp> Web: <http://www.csis.u-tokyo.ac.jp/~saito/>2(1) 動機： 解析雨量（レーダー・アメダス解析雨量，気象庁）は，日本列島における詳細な降水分布や豪雨による災害防止を目的に，1988 年 4 月より運用されてきた．これまでに 25 年以上蓄積された解析
雨量を用いることで，確率降水量の算出も可能となると言えるが，詳細な検討は少ない．本研究では，
豪雨災害への応用を想定し，解析雨量を用いて，高解像度（5 km グリッド）の確率降水量と確率土壌
雨量指数のデータセットを作成した．ここでは特に，大雨特別警報で用いられる，再現期間 50 年の確率 1 時間降水量と確率土壌雨量指数，およびその推定誤差について議論する．
(2) 方法： 1988 年 4 月～2013 年 12 月（26 年間）の解析雨量（毎正時 1 時間降水量）を用いた．対象としたのは，23 年以上のデータが得られる地域である．
解析雨量の空間解像度は 5 km から 2.5 km（2001
年 4 月），2.5 km から 1 km（2006 年 1 月）と変化しているため，2001 年 4 月以降のデータを 5 km へと再編集した（Urita et al., 2011, HRL）．次に，得られたデータに対して，均質性を検定した（Wijngaard
et al., 2003, IJC）．そして，1～72 時間降水量と土壌
雨量指数の年最大値から L-moments（Hosking,2015, R Package）を求め，任意の再現期間の確率
値データセットを作成した．その際には，一般的に用いられる Gumbel 分布と一般化極値（GEV）分布を適用した．また Jackknife 法を用いて，推定誤差（ジャックナイフ幅）を評価した．
(3) 結果： 日本列島における再現期間 50 年の 1 時間
降水 量は ， 17.0–158.0 （ 平均 68.2 ± 1.1–51.1 ）mm/h （Gumbel 分布，図 1a），16.8–186.4 （平均69.6 ± 0.8–84.9）mm/h（GEV 分布，図略）である．また再現期間 50 年の土壌雨量指数は，82.1–638.6（平均 226.9 ± 3.7–93.0，Gumbel 分布，図 1b），68.6–705.0（平均 221.8 ± 2.4–183.0，GEV 分布，図略）であった．
これまで AMeDAS データを用いて確率降水量が計算されてきたが，解析雨量を用いることで，高解像度（5 km）の確率降水量と土壌雨量指数の分布を検討可能と言える．特に，大雨の頻度が高い西南日本の太平洋岸において，その詳細な空間分布が明らかになる．今後，推定誤差を考量した上で，災害対策へ応用することが重要である．本研究は予察的なものであり，今後より詳細な解析雨量の検証と，推定誤差の検証が必要である．
(4) 謝辞： 本研究は，日本学術振興会科学研究費補助金（15K16287，26282080），および平成 24～27
年度首都大学東京高度研究により実施した．

図 1： Gumbel 分布を用いた再現期間 50 年の確率 1 時間降水量（a）と確率土壌雨量指数（b），
及びジャックナイフ幅（Jackknife SD.）

- 11 -

A06

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

行政のオープンデータを活用した土砂災害ハザードマップの作成
西村 公志，山本 佳世子
電気通信大学 大学院情報システム学研究科
Email: <k-nishimura@is.uec.ac.jp> Web: <http://www.si.is.uec.ac.jp/yamamotohp/>(1) 目的： 土砂災害からの被害を最小化するためには住民と行政が一体となって総合的な取り組みを実施することが必要であり，特に土砂災害の特徴と地域の災害リスクの把握・共有，住民への防災情報への伝達等の「警戒避難体制の充実・強化」が喫緊の課題である．行政の「知らせる力」としての災害情報提供手段の一つにハザードマップが用いられているが，縦割り行政の弊害により地域住民の避難に必要な災害情報が正確に伝えられていない
現状がある．具体的には土砂災害対策に係る行政主体としては，国土交通省管轄の砂防事業（土砂災害警戒区域等）と農林水産省管轄の治山事業（山地災害危険地区）が存在する．これら事業の対象地区は地域防災計画書に明記されているものの，ハザードマップには砂防事業の管轄区域しか表示されていないという現状がある．本研究は，避難に必要な正確な災害情報を提供するために，行政のオープンデータを活用し避難所単位のハザードマップを作成するとともに，これを基に豪雨時の警戒
避難体制支援について検討することを目的とする．
(2) 方法： 本研究の検討象地域は東京都西多摩郡
日の出町大字大久野である．本研究では ArcGISを用いて，豪雨時の災害リスク等をマップ上に一体表示し，これを基に①災害リスク避難所の評価，②
避難所からの到達圏ルート解析，③災害リスクを考慮した避難路のルート解析，④総合検討を行い，警戒避難に関する課題を整理した．
(3) 結果： 図 1 は現在地域住民に提供されている災害情報である．本研究で作成した図 2 と比すると，

図 1 には山地災害危険地区が表示されておらず，
豪雨時における災害リスクに関する情報が地域住民に適切に提供されていないことが分かる．避難所までの到達圏ルート解析を行った結果，最遠の集落から肝要の里避難所までの所要時間は 40 分要する
ことが分かった．また，避難経路のルート解析では，
避難路上に急傾斜地の崩壊や土石流による土砂災
害警戒区域等に該当しているため，安全な避難路が確保できないことが分かった．さらに，斜面崩壊等により生活道路が寸断された場合，孤立化集落が存在することと，肝要の里避難所は急傾斜地の崩壊の警戒区域に該当し，ハード対策による当施設の安全性の確保や代替え避難所の確保が急務であることが明らかになった．
(4) 使用したデータ：
・ 国土交通省国土政策局国土数値情報「平成 25
年度土砂災害警戒区域データ」東京都,「平成24 年度避難施設データ」東京都
・ 国土交通省国土地理院「基盤地図情報」東京都西多摩郡日の出町
・ 東京都森林事務所保全課治山係「平成 20 年度
山地災害危険地区データ」 ほか(5) 参考文献：
砂防事業と治山事業の連携の強化について(1998)
10 林野治第 987 号・建設省河砂発第 13 号河傾発
第 16 号, 平成 10 年 4 月 6 日．
国土交通省河川局砂防部砂防計画課ほか(2005)
砂災害ハザードマップ作成のための指針と解説（案），平成 17 年 7 月．

図 1: 砂防事業管轄の土砂災害警戒区域等を基に作成した土砂災害ハザードマップ（肝要の里避難所周辺）

図 2: 図 1 に治山事業管轄の山地災害危険地区を合わせて一体表示した土災害ハザードマップ- 12 -

A07

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

Spatial prediction of rainfall-triggered landslide susceptibility during 2006 Typhoon Bilis,
the Dongjiang reservoir watershed, China
1

Jie Dou1, Takashi Oguchi1, Yueren Xu2

The University of Tokyo, 2China Earthquake Administration
Email: <doujie@csis.u-tokyo.ac.jp> Web: <http://oguchaylab.csis.u-tokyo.ac.jp/member>(1) Motivation: Typhoon Bilis attacked southern

SI and LR models (Fig. 2) were divided into six
susceptibility classes. The results display that mostlandslides distributed at the susceptible area.
(5) Discussion and conclusions: Around the reservoir areas are likely to havereceived extremely high rainfall due to theorographic effects.
 Torrential precipitation and highly weathered
granitic rocks are two main reasons for thelandslide occurrence.
 Selected factors such as slope, rainfall, and plancurvature have strong relationships with landslide
occurrence.
 The accuracy of susceptibility mapping using theLR model is slightly higher than that using the SI
model. These susceptibility maps are useful forsustainable urban development in the future.

China in 2006. The typhoon brought about
torrential downpour, resulting in landslides, debris
flows and mudslides in the Dongjiang reservoir
watershed, Hunan Province, China. In this research,
we focus on rainfall-induced landslide events
caused by tropical cyclones (TCs) and map thelandslide hazards using the different statisticalmodels.
(2) Objectives: Understand why numerous landslides occurred in
the study area.
 Analyze
therelationshipbetweenthetyphoon-induced rainfall, causative factors andthe landslide occurrence.
 Conduct the landslide susceptibility mapping(LSM) of the study area using some different
models.
(3) Data and methods:
 Data: 30-m AsterGDEM; Quickbird and Cbers
satellite images; 1:500000 geological map; andprecipitation data from a rain gauge.
 Methods: Certainty factor (CF), statistical index(SI), and logistic regression (LR) models.
(4) Results:
Landslides frequently occurred for the 260–340
mm range of cumulative rainfall, and at the rainfall
intensity > 152 mm (Fig. 1).
The landslide susceptibility maps obtained by the

Figure 1: Rain gauge precipitation in the Dongjiang reservoir.

- 13 -

Figure 2: LSM maps produced by the SI method (a) andthe LR method (b)A08

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

Spatio-Temporal Assessment of Tsunami Vertical Evacuation:
A Case Study of the Shizuoka Metropolitan Area
Gerasimos Voulgaris
University of Tsukuba, Graduate School of Life and Environmental Sciences, Spatial Information Science
Email: <gvsquall@gmail.com> Web: <http://giswin.geo.tsukuba.ac.jp/sis/en/>(1) Introduction: The city of Shizuoka is located incentral Japan and has a population of approximately
690,000 people. It faces the Nankai through which
is known for large earthquakes of M 8 or higher.
There is a strong tsunami presence in the area bothin historic times and also during the Holocene. This
makes safe evacuation of local residents during atsunami, a critical component that reduces life loss.
(2) Approach: Given the tsunami presence in the area,
a number of different tsunami scenarios can beconsidered as possible to affect Shizuoka City.
Under those scenarios, it is imperative to use GIS
methods to find vertical evacuation sites as many as
possible within the existing urban structure andwithin the tsunami flood zones.
(3) Method: Four tsunami scenarios are utilized. These
scenarios have run-ups of 34, 20, 10 and 5 meters.
For each of these scenarios the inundation ratio forevery building that is affected is calculated.
Buildings with 50% or less inundation is consideredpotential evacuation sites in case of a tsunami.
(4) Temporal building population estimation:
Buildings that are not flooded can be heavily
populated. However, the population of a building is
not static within a day. By using the 2001 person trip
data for the city of Shizuoka this study is able toestimate the population of buildings in the study
area and how it varies over the course of 24 hours ofa day. This allows for identification of times wherebuildings can accept less or more people that areevacuating.
(5) Synthesis: Buildings that are not flooded areinvestigated as per their population in different
times of the day. Criteria are introduced for different
tsunami severities and the amount of people that canbe accepted for evacuation is estimated based on the
introduced criteria(6) Findings: The inundation ratio analysis shows
1,643 potential evacuation sites in the 5 m run-up
scenario, 20,145 sites in the 10 m run-up scenario,
10,426 sites in the 20 m scenario, and 3,204 sites in
the worst case 34 m run up scenario. By allocating 6
m3 per person the morning hours show the highest
capacity to accept people in buildings withmaximums of 304,747 people for the 5 m run-up
scenario, 873,537 people for the 10 m scenario,
1,441,496 people for the 20 m scenario, and 932,657
people for the 34 m run-up scenario. The spatial
distribution of these potential evacuation sites isvariable per tsunami scenario. For example, the 10
m run-up scenario has five clusters of potential
evacuation sites while in the worst case 34 m run-up
scenario, the Central Business District (CBD) of
Shizuoka is the lone cluster with potential
evacuation sites able to accept people．

Figure 1： Building population estimation at 7AM (p7am) for potential evacuationsites over a 20m run-up inundation scenario for the City of Shizuoka. Basemap
source: Bing

- 14 -

A09

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

地理空間情報を用いた被災死亡状況の類型化に関する研究1

麦倉 哲 1，高松 洋子 2
岩手大学 教育学部，2 岩手大学 三陸復興推進機構
Email: <mugikura@iwate-u.ac.jp>(1) 目的： 本報告は，被災地における津波被災死に関する調査結果を分析したものである．大槌町において，
なぜ多くの人が犠牲となったのか，亡くなった方の行動やその死亡状況を克明に検証することが，数百年に一度の経験を無駄にしないことである．「事故調査」に等しい精査なくして，新しい防災計画はできないのではないか．昨年度の報告から，津波犠牲者に焦点を当て，分析を詳細化したのが，本報告である．
(2) 方法： 本報告では，複数の調査結果を活用する．
2013 年 4 月から 2015 年 9 月に実施した「死亡状況に関する調査」である．地震発生時点から津波到達時点までの約 30 分間について，被災死者の移動の軌跡について，家族や関係者から聴き取って調査したものである．その結果を人の流れプロジェクトの共同研究により分析した．
(3) 結果： 地震後 30 分間の行動を類型化した．類型化の基準の第一は，避難場所か避難所へ向かったか
どうか．向かった人について，直線的に向かったか，
あるいは曲線的に向かったかどうか．曲線的に向かった人の中には，結果としての浸水域に入場するな
ど危険を伴う行動をとったケースが多く含まれる．次に，動きがほとんどみられないパターンである．被災のぎりぎりまで移動していないパターンがこれに当たる．移動しないパターンにも，当人の意味づけとしては，大きく３つがある．避難する必要がないから，つまりそこは安全だと思ったから移動しなかったという場合と，危険だと思い避難の準備をしていた場合と，危険だと思ったが逃げずに覚悟を決めた場合である．
最後に，避難意識がなく，移動しているパターンである．これらの人びとは，避難をするまえに，何かをすることを優先することが意識を占めている．「とにかく自分の地区に戻らなければ」とか，「船舶を沖に逃がさなくては」とか，「植木鉢がこわれないように移動しなくては」「津波が来るなら海辺へ見に行こう」といった具合で，避難することが優先されていない．防災意識の強化や，防災教育や訓練の実効化など，
地域自主防災活動の活性化が求められるであろう．
(4) 結論： 被災地は非常に高い防災意識を継承してきた．
しかし，犠牲者の行動や状況をみると，①避難の途中であった，②避難が難しい状況にあった，③想定外であった（ここまで来ない），④他の人や他のことが気になったなどが浮かびあがってきた．海が見えない，海から離れている，津波警報が 3 メートルであった，放送が途絶えた，6.3ｍの防潮堤がある，などもリスク要因となった．避難要援護者を置き去りにできないために，家族が犠牲になる例が目立つ．愛他的で集団的な死である．こうした死を防ぐ対策が急務である．
(5) 謝辞： 東京大学空間情報科学研究センター共同研
究「津波襲来時の避難行動の可視化」により分析を
今後さらに精緻化していきたい．

図１： 津波災害犠牲者の状況 － 被災した場所と津波浸水域- 15 -

A10

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

南海トラフ巨大地震を想定した神社の立地特性及び津波避難場所利用としての有効性に関する研究板垣 早香 1，藤田 直子 2
1
九州大学大学院 芸術工学府，2 九州大学大学院 芸術工学研究院
Email: <2DS15047R@s.kyushu-u.ac.jp>, <fujita@design.kyushu-u.ac.jp>(1) 動機： 東日本大震災で発生した津浪による被害は各地で多数報告されているが，その中に海岸線近傍に祭られた神社が津波被害を免れたことを指摘する事例もみられた．本研究の目的は，九州太平洋沖に位置する神社の立地特性を明らかにし，一時避難場所としての有効性を検討することとした．
(2) 方法： 本研究の対象地域は，宮崎県東臼杵郡門川町である．この地域は東日本大震災でも津波被害の大きかったリアス海岸を有している．本研究では ま ず ， 現 地 調 査 に て GPS(Garmin eTrex 30 ，
Garmin Oregon 450TC)を用いた町内全神社の位置
情報・標高および現況を把握した（図 1）．次に，GISを用いて，現地で取得したデータと，地形・植生・土地利用等のレイヤーを重ね，地域特性と神社の分布傾向の把握を試みた（図 2）．最後に，内閣府の南海トラフ巨大地震モデル検討会において検討された津波高のレイヤーを重ね，神社および町の指定避難場所の浸水予想を把握した（図 3）．今回は「南海トラフ巨大地震」モデル全 11 ケースのうち，宮崎県北部に最大の影響を及ぼすケース 11 を採用して分析を行った.

(3) 結果： 山地・丘陵地より台地・低地部に 20 社中 15社存在していること，急傾斜地を添うようにして神社が立地することも確認できた．これは，避難の際利点となりうるが，崩壊の危険や高齢者の避難が困
難等の問題もある．
内閣府の南海トラフ巨大地震予想津波高レイヤ
ーを重ねると，20 社中 5 社の神社，町内の指定避難場所 13 か所中 3 か所が浸水域内にあることがわ
かった．指定避難場所周囲 1 ㎞（徒歩 30 分）円は町内沿岸部全域をカバーするが，半径 400ｍ（徒歩 10 分）に狭めると，空白地帯が生まれる．沿岸部
非浸水域の高台に立地する神社を一時避難場所として利用することで，徒歩 10 分圏の避難場所が 7か所増える．
(4) 使用したデータ：
・ 「縮尺 20 万分の 1 土地保全図基本調査」国土交
通省
・ 「南海トラフ巨大地震の被害想定（浸水深/ケース
11_2 系_太平洋側）」ESRI ジャパン
(5) 謝辞： 本研究は，JSPS 科研費 26740047 の助成を受けた．

図 1： 神社の位置

図 2： 神社の位置と地形・地質

図 3： 南海トラフ津波浸水域と神社- 16 -

A11

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

避難計画策定のための津波浸水被害の空間分析
南 燿太，稲垣 景子，佐土 原聡
横浜国立大学大学院 都市イノベーション研究院・学府
Email: <minami-yota-by@ynu.jp>(1) 動機： 東日本大震災以降，日本全国で今後起きるとされる地震や津波に対する危機感は高まっている.またその中で津波避難に関しては平野部等の高台避難が困難な地域では津波避難ビルへの避難が有用でありその重要性が高まっている.そこで本研究では浸水地域での避難対応を検討するた
め，GIS を用いて津波浸水予測図と建物現況や土地利用現況データ，人の流れデータセット等を重ね，地域の物理的環境と社会的環境をふまえた津
波被害の空間分析を実施し，課題を示すとともに，対策を提案する.
(2) アプローチ： 対象地は神奈川県沿岸地域とし，平野部等の高台避難が困難な地域に着目し，指定
津波避難ビルを地理空間情報化したうえで，GISのネットワーク解析機能を用いて到達圏解析を行い，時間的な制約と収容人数の制約から避難ビルへの避難可能・困難地域を抽出する.収容人数については，浸水想定区域の住民が最寄りの避難ビ
ルに避難すると仮定し，住居系用途建物に人口を延床面積の割合で按分し，各避難ビルに近い建物
から順に人口を加算し，収容可能容量の最大に達する建物までの範囲を求める.
(3) 意義： 津波避難時において，時間的な側面のみから安全な避難場所を確保するだけでは，海水浴場など人が多く集まる場所で収容能力を超える可能性があり，危険である.本研究では，時間的な側面だけでなく，避難ビルの収容可能人数を考慮した避難可能地域と困難地域が抽出され，避難計画策定時に避難ビルの立地（避難時間）と収容能力の２つの側面をふまえた提案ができる.また，人の流れデータ(平成 20 年東京都市圏)を用いることで，夜間人口
や昼間人口だけでは把握できない時間帯ごとの避難困難地域を把握することが期待できる.
(4) 特徴：・ ネットワーク解析（到達圏解析）による避難路と避難時間をふまえた避難場所到達可能範囲を抽出した.
・ 津波避難ビル等に近い建物から人口を積算し，収容可能人数に到達する範囲を抽出した.
・ 上の２つの範囲を重ね合わせ，避難可能地域と避難困難地域の抽出を行った.
・ 国勢調査に基づく常住人口だけでなく，パーソ
ントリップ調査に基づく人の流れデータを用いて，
津波避難者数を想定した.
(5) 謝辞： 本研究では神奈川県土整備局都市部都市計画課および河川下水道部流域海岸企画課のデータや東京大学空間情報科学研究センターの研究用空間データ(研究番号 621)を利用した.また神奈川県沿岸地域の各自治体より資料提供や助言をいただいた.ここに記して感謝の意を表する.
(6) 使用したデータ：
・平成 22 年度神奈川県都市計画基礎調査データ
・平成 20 年東京都市圏人の流れデータセット

図 1： 避難場所到達可能範囲(5 分間)

図 3： 避難可能地域と被害予測建物

図 2： 津波避難ビル収容可能範囲(夜間人口)- 17 -

A12

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

地理的条件からみたエバキュエイタビリティ（津波からの避難しやすさ）の定量的評価―南海トラフ地震を控える四国地方沿岸部を事例として―
田中 耕市 1，駒木 伸比古 2，貝沼 恵美 31
茨城大学 人文学部，2 愛知大学 地域政策学部，3 立正大学 地球環境学部
Email: <koichi.tanaka.gis@vc.ibaraki.ac.jp>(1) 動機： 東日本大震災の未曾有の津波被害を受けて，津波ハザードマップの見直しが全国的に進められている．しかしながら，津波ハザードマップ
では各地点の「津波の高さ」の情報が提供される
ものの，「避難のしやすさ」についての情報は提供されていない．本研究の目的は，南海トラフ地
震のリスクを抱える四国地方を対象として，周辺の地理的条件からみた津波からの避難しやすさ（エバキュエイタビリティ）を定量的に評価することである．これによって，俯瞰的視点から広範囲における津波避難困難地区や，避難困難者数を明らかにすることができる．
(2) 方法： エバキュエイタビリティ指標は，津波が浸水する場所からみた「津波が浸水しない場所」ま
での最短移動距離とする．「津波が浸水しない場
所」には，津波高を上回る標高の地点と，最上階が津波高を上回る建築物が含められる．避難者
は道路上を移動すると考えて，各測定地点から避難可能地点までの距離には原則として道路距離を適用する．指標の測定に際しては，津波高を5m(図 1a)，10m，15m，20m(図 1b)の 4 つに想定した．測定範囲は海岸から 3km の沿岸部の居住地域として，50m メッシュ単位で測定した．対象地域とした四国地方では，近い将来の南海トラフ地
震による被害が予測されている．2013 年 1 月に地震調査研究推進本部が公表した南海地震の予測発生確率は，30 年以内で 60%程度，50 年以
内で 90%程度にまで至っている．
(3) 結果： 1km 以上の避難を強いられる避難困難者
は，津波高 5m のケースで 0.4 万人にとどまったものの，同 10m では 2.5 万人，同 20m では 20.5 万人に至った(図 1e)．特に平野部が広い徳島県において，避難困難者数が多かった(津波高 20m
で 7.8 万人)．エバキュエイタビリティが最も悪い地
域は，これまで看過されていた都市縁辺の沿岸地域であった．中高層建築物が多い都市中心部においては，避難が比較的容易な環境にあるが，実際には夜間は避難先として利用できない建築物も多い．そのため，既存の中高層建築物を避難ビルとして積極的に運用する行政対応が求められる．
(4) 謝辞： 本研究は東京大学空間情報科学研究センターとの共同研究（研究番号 59），および東京地学協会平成 25 年度研究助成「「津波からの避難しやすさ」を評価するエバキュエイタビリティ指標の測定」（研究代表者：田中耕市）の成果の一部である．

a) 津波高5mの場合のエバキュエイタビリティ c) 徳島県沿岸部

e) 避難困難者数f) 避難可能な建物

80,00060,000

香川県
徳島県
愛媛県

徳島県
香川県

40,000

徳島市

高知県

愛媛県

小松島市

高知県

20,00005m 10m 15m 20md) 現地調査事例地域b) 津波高20mの場合のエバキュエイタビリティ

徳島県

避難可能建物

0

50km

0

20km

図 1： エバキュエイタビリティの測定結果- 18 -

0

1km

(m)
1,000
750
500
250

A13

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

普遍的最速フローを用いた津波浸水域避難シミュレーション

1

佐藤 憲一郎 1, 瀧澤 重志 2, 安井 雄一郎 3, 神山 直之 4, 藤澤 克樹 4, 小林 和博 5
国立研究開発法人海洋研究開発機構 地震津波海域観測研究開発センター 地震津波予測研究グループ,
2
大阪市立大学大学院工学研究科共通分野/都市系専攻, 3 九州大学 共進化社会システム創成拠点,
4
九州大学マス・フォア・インダストリ研究所, 5 国立研究開発法人 海上技術安全研究所 運航・物流系
Email: <kenichiros@jamstec.go.jp>(1) 動機： 東北地方太平洋沖地震後，津波避難に関する見直しが進められているが，特定の地震津波
シナリオへの対策にとどまっているケースが散見される．しかし，想定される地震津波シナリオは多数
存在し，その中には現在想定しているシナリオを超える避難が困難なシナリオも存在しうる．
(2) アプローチ： 想定される多数の地震津波シナリオに対し，避難完了までの最短時間を定量的に示すことができる普遍的最速フロー(2012 年度共同研究，
No.415)と，津波浸水時の道路浸水状況・浸水開始時刻が判別できる高精度な津波浸水シミュレー
ションを組み合わせ，地震津波シナリオ毎に津波
浸水域避難シミュレーションを実施する．
(3) 意義： 地震津波シナリオ毎の最短避難時間と避
難経路，避難施設の混雑状況等を求め，多数のシナリオの中から避難活動への影響が大きいシナリ
オを抽出することで，特定の地震津波シナリオに依存しない防災減災対策とすることが可能となる．
(4) 特徴：・パーソントリップデータから推定される，任意の時間帯の人の分布を避難シミュレーションの初期値とすることで，各種統計資料から推定される人の分布を使用する場合に比べ，人々が活動している時
間帯の避難について検討することが可能となる．
・想定される多数の地震津波シナリオに対し，避難という観点から被害の大きいシナリオを定量的に評価することができる．
(5) 謝辞： 本研究では，東京大学空間情報科学研究センターの研究用空間データ（2015 年度共同研究，
No.620）を利用する．ここに感謝の意を表する．
(6) 参考文献：
Atsushi Takizawa, Masaki Inoue, Naoki Katoh.
(2012) An Emergency Evacuation Planning Model
Using the Universally Quickest Flow. The Review ofSocionetwork Strategies, 6, 15-28.
Baba et al. (2014) Tsunami Inundation Modeling ofthe2011
TohokuEarthquake
Using
Three-Dimensional Building Data for Sendai,
Miyagi Prefecture, Japan. Advances in Natural andTechnological Hazards Research, 35, 89-98.

地震津波シナリオ#1

多数の地震津波シナリオに対し，避難シミュレーションを実施

地震津波シナリオ#2
津波浸水
地震津波シナリオ#3
シミュレーション
津波浸水
地震津波シナリオ#…
各種統計資料
シミュレーション
人の流れデータ， ネットワークデータ
道路
津波浸水
地震津波シナリオ#N
各種統計資料
シミュレーション
人の流れデータ， ネットワークデータ
道路
津波浸水
避難開始時の
各種統計資料
シミュレーション
人の流れデータ， ネットワークデータ
道路
津波浸水
道路利用可否
要避難者分布
津波到達時の各種統計資料
ネットワークデータ
シミュレーション
道路利用可否
要避難者位置
津波到達時の道路利用可否
要避難者位置
津波到達時の道路利用可否
避難シミュレーション
要避難者位置
津波到達時の道路利用可否(普遍的最速フロー)
津波浸水シミュレーション結果の浸水開始時刻から，道路
要避難者位置
普遍的最速フローの利用可否を判断し，避難シミュレーションで利用普遍的最速フロー人の流れデータ，
各種統計資料人の流れデータ，道路
ネットワークデータ
道路

普遍的最速フロー
最短避難時間 普遍的最速フロー最短避難時間
最短避難時間
最短避難時間
最短避難時間各 地 震津 波 シナ
リ オ の最 短避難
時間を比較

避難という観点から被害の大きなシナリオを抽出

図 1： 地震津波シナリオ毎の最短避難時間を比較することで，避難が困難なシナリオを抽出- 19 -

B01

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

サイバーフォレスト：自然地からのライブ音による全球感覚

1

斎藤 馨 1，中村 和彦 2，小林 博樹 2，藤原 章雄 3
東京大学 大学院新領域創成科学研究科，2 東京大学 空間情報科学研究センター,
3
東京大学 富士癒しの森研究所
Email: <kaoru@nenv.k.u-tokyo.ac.jp> Web: <http://www.cyberforest.jp/>(1) 動機： 遠隔にあって訪問が困難な原生的な「自然地」の映像や音声も空間情報である．人々は各自の情報端末で各様に時々刻々と変化する空間情報を把握し状況判断している．その空間情報に，人の身の丈に設置したマイクからリアルタイムに配信する「ライブ音」を加えることで，広域を直感的に空間把握ができると考え，その実証研究が「サイバーフォレスト」である．
(2) アプローチ： 遠隔自然地の音を，リアルタイムにイ
ンターネットで配信し，同時に録音アーカイブを公開し，そのコメントを SNS で共有し，それらコメントをライブ音と配信地点に関する空間情報として活用
する「サイバーフォレスト・ライブモニタリングシステ
ム（図 1）」を開発し，全国 8 カ所に設置(図 2)し，継続的な運用を進め，多地点ライブモニタリングにより，人は空間を拡張でき，ひいては「全球感覚」を持つきざしとしての観察を継続している．
(3) きざし：・Audio Census： 鳥類学者が複数の遠隔森林のラ
イブ音聞き取り，その生態の季節変動経年変化
調査を 2010 年より継続中である．
・Soundmap： 2006 年から開始されている芸術系プ
ロジェクトで，インターネットのライブ音を Open-micと呼び，Google Maps 上に配置する Soundmap に，我が国のライブ音源を 2015 年より提供参加している．http://locusonus.org/soundmap/051/(4) 謝 辞 ： JSPS 科 研 費 (23601003, 26282203) 及 び
SCOPE(142103015)による成果である．
(5) 参考文献：
K. Saito, K. Nakamura, M. Ueta, R. Kurosawa, A.
Fujiwara, H. H. Kobayashi, M. Nakayama, A. Toko,K. Nagahama (2015) Utilising the Cyberforest live
sound system with social media to remotely conduct
woodland bird censuses in Central Japan (DOI:
10.1007/s13280-015-0708-y), In printing.

図 2： サイバーフォレスト・ライブ音配信８地点

図 1: 自然地からのライブ音配信と録音アーカイブ公開及び SNS 共有の概念図- 20 -

B02

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

動物の習性を利用した省電力環境センシングの研究1

牧山 紘 1，瀬崎 薫 2，小林 博樹 3
東京大学大学院 新領域創成科学研究科，2 東京大学 生産技術研究所，3 東京大学 空間情報科学研究センター
Email: <komakiyama@mcl.iis.u-tokyo.ac.jp>(1) 動機： 環境モニタリングを行う際，フィールド調査

ブル加速度センサを用いたヒトの行動認識手法のは詳細な環境情報の取得に繋がるため有益である
が，こうした調査において生じる問題は多い．自然調査の場合，フィールドにヒトが介入する時点で既にありのままの自然を調査することにならず，また長一部を導入した時の精度の確認を行った．イヌ同士の遭遇実験の際に得られた加速度ノルムデータにこの行動検知システムを導入した時を想定し，解析により制度の計算を行った．

期的なモニタリングは，何度も現地に赴き観測地点の整備を行うことになるために非効率的である上，自然自体もヒトに対して危険を及ぼすことがある．

(3) 結果： 今回の動物間通信システムの精度を評価す
べく，Murao et al.の行動検知システムを既に得られた加速度ノルムのデータに適用し，どれだけ正確に

日本の場合，2011 年 3 月の福島第一原子力発電所の事故により，現在でも原発周辺には未だ立入禁止区域となっている地帯があり，住民が避難を余儀なくされている．この区域に外部の研究者が立ち静止と歩行という行動変化を検知できたのか解析した結果を図 3 に示す．ヒトの行動認識手法を導入する前に比べ，制度は全体的に向上した．
(4) 今後の予定： 今後は個体毎に最適な行動検知手入って実地調査を行うことは，社会的な問題が起こりうる．以上より，通信圏外地域や立入禁止区域の実地モニタリングは難しいとされる．

法を導入した動物間通信システムを構築する．
(5) 謝辞： 本研究は総務省：戦略的情報通信研究開発推進制度（SCOPE）による援助（No. 142103015）(2) 方法： 我々が提案した動物間マルチホップ転送シ
ステムは，通信可能な軽量センサを野生動物に装着し，動物同士が情報を共有しながら最終的に全データをヒトに送るネットワークシステムで，フィールを受け研究活動を行わせて頂いた．実験に御協力頂いた麻布大学伴侶動物学研究室の永澤美保特任助教，片山真希氏他，研究室の皆様に感謝の意を表す．

ド調査時の社会面での問題が解決可能である．軽量デバイス上の通信センサは，その他のセンサと比較すると，単位時間あたりの消費電力量が大き(6) 参考文献：
伊藤昌毅・中川慶次郎・小林博樹・瀬崎 薫(2014) 動物を利用した環境調査のための遭遇検いという問題がある．そのため，本システムでは長期的な運用を考え，動物同士が出会った時の特徴
的動作（何かに出会った時にまずそれが何かを暫く立ち止まり考える習性）を検知し，遭遇・触れ合い

知による効率的なデータ転送手法の提案．「マルチメディア，分散，協調とモバイル(DICOMO2014)
シンポジウム」，7，605-612．
Murao, Kazuya, and Tsutomu Terada (2014) A
recognition method for combined activities withaccelerometers. Proceedings of the 2014 ACM
International Joint Conference on Pervasive andUbiquitous Computing: Adjunct Publication. ACM.

時のみ通信センサを起動する省電力な通信機構を導入している．この動作を，加速度センサを用いて判別する．既に導入されていた通信機構の精度を体系的に示すべく再現実験を行い（図 1），評価
した結果を図 2 に示す．図 2 の通り，体高に関わらず精度には改善の余地がある．我々はこの精度を向上するために，Murao et al.が提案した，ウェアラ

図 1： 再現実験時の観察

図 2： 再現実験による評価結果- 21 -

図 3： ヒトの行動検知システムを導入した時の精度評価

B03

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

即時経路探索による複数人同時調査の支援システムの開発
杉浦 史門，中村 和彦，有川 正俊
東京大学 空間情報科学研究センター
Email: <shimon@openconcierge.org>(1) 動機： 自然環境分野において，現地調査は重要なデータ取得手段の一つである．調査対象地を複
数人で手分けして，効率よく調査を行うためには，機械による即時のデータ共有と調査者による現場での判断の協調が重要である．短時間で大量の調査やそのマッピングを行う高速性だけでなく，状況に応じて対応する即時性について，杉浦ほか（2011a, b）において現地調査支援システムがあり，これは経路探索の最適解を目指したものである．
本研究では次の調査地点を決める際，調査者が現場で判断する余地を残すこととした．それにむけて
現地調査で有用な支援システムの構築にあたって必要な機能要件やシステム構成を再度整理した．
(2) アプローチ： 複数人で現地調査を実施するためには，調査対象を事前に分けておくなどの準備が必要である．しかし，事前の計画通りに調査が実施されることは稀で，調査者の熟練度や現地で発生する偶発的な事象により進捗に差が出ることが通常である．そのため，事前に調査する場所を分担するのではなく，随時各調査者を調査するべき場所へ誘導する．支援システムの運用面では，なるべく単純な操作で調査開始の準備ができることが望まし
い．支援システムの多少の改変を許す前提にたてば，支援システムは単純な構成にしておくことが重要である．コスト面では，オープンソース系のソフト
ウェアを積極的に活用し，高額なライセンスフィーなどの維持費のかからないシステムにする．即時のデータ共有を実現するためには，調査した結果を常時共有できる場所にデータを蓄積する必要があるため，クライアント・サーバシステムを構築する（図１）．支援システムに実装される機能の全部を必ずしも自力でコーディングする必要は無く，ウェブサ
ービスで有用なものがあれば，API 等を通して利用させてもらい開発期間の短縮を図る．調査結果の入力は PC のブラウザを通して行う．
(3) 意義： 次の調査地点の決定について現地調査の
現場の判断を最大限尊重しつつ，作業を効率化するシステムの例を示すことができた．
(4) 特徴：・ リアルタイムに調査の進捗を確認できる．
・ オープンソースで構築したためライセンス料がかからずコストを低く抑えられる．
・ システムの構成は単純なので，改変や維持管理が簡単である．
(5) 今後の展開： レイアウトや色遣い，用語など細かなUI の調整に入る．その上で実際の調査（または模擬調査）を行い，有用性の検討を行う．なお，これらの過程でより円滑な調査支援のために支援シス
テムに新たな機能が必要だと判明した場合には，追加で機能を実装することとし，図２の構成に変更が加わる可能性がある．
(6) 参考文献：
杉浦史門・中村和彦・齋藤 仁・森 聡・福本 塁・中山かなえ・中山 悠 （2011a） 現地調査支援システ
ムにおける複数人同時調査を想定した即時経路探索機能の開発．「第 10 回情報科学技術レターズ」，
4，43-48．
杉浦史門・中村和彦・福本 塁・中山 悠（2011b）
巡回セールスマン問題の解法を取り入れた即時経路探索による現地調査支援システムの開発．「第20 回地理情報システム学会学術研究発表大会」,
鹿児島大学．

図１： システムとユーザの関係（点線内がプロトタイプとしてシステムが実装している範囲）

図 2： システムの構成（太点線内は今回のプロトタイ
プとしてシステムは実装していない）- 22 -

B04

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

屋内ネットワークデータ構築手法の確立と行動の可視化の試み
髙瀬 啓司，木田 和海，鞍掛 彰洋，小澤 佑貴
ESRI ジャパン株式会社
Email: <hiroshi_takase@esrij.com>(1) 動機： 近年，あらゆる機器がネットワークとつなが壁やデスクなど，移動の障害になる部分はネットワ

る IoT（Internet of Things）時代の到来を迎え，これーク上から削除する処理をモデルに組み込んだ．

に関連し多種多様な測位技術を用いた屋内測位

スタッフの位置をマップ上にプロットする際には，こに関する研究が発表されている．しかし発表されるのネットワーク上に自動的にスナップするよう設定し研究の多くが，大規模な設備投資やそれなりの規た．そして，一般的なネットワーク解析を行うことに模を必要とするものが多く，研究者や業務で気軽

より，各スタッフの移動経路を特定し可視化した．こに実験するには困難であるケースが多い．そこでれによって実際の移動軌跡に近い状態での滞留

本研究では，市販の GIS ソフトウェアと屋内のフロ解析や移動パターンの解析が実現できる．

ア図面から簡単な屋内ネットワークデータの構築の(3) 結果： 実証の結果，GIS 上で一般的なスナップ処手法とそれを使った行動の可視化の方法を報告す

理を実行することで，作成したネットワークデータにるものである．

対して取得したログデータを紐付け，経路探索や(2) 方法： 本研究では，イベント会場でのスタッフの行

移動に関する可視化を行うことが可能となった．こ動を可視化することを目的として実証実験を行った．

の手法は，既存の技術の組合せで実現しており，行動の可視化に必要なログデータに関しては，簡他の方法に比べ安価で実現可能である．このこと易的なアプリケーションを作成し，展示ブース等にから研究者や学生でも屋内を調査フィールドとした

設置したビーコンによる屋内測位により取得した．

研究を行うことが出来ると考えられる．

得られた情報は，端末を持ったスタッフがどのビー(4) 今後の展開: 本研究では，屋内をフィールドとしてコンに近づいたかのログデータであり，設置してあ

図面から情報を読み取り，壁などによる通行の可能

るビーコンの座標値を結合させたポイントデータでかどうかのバリアを作ることで現実的に人の行動可ある．行動の可視化として導線解析のように移動経

能なネットワークデータセットを構築し，その活用に路をラインとして表現・解析するために，フロア内で関して研究した．今後の展開として，作成したネット

物理的に移動可能な経路をメッシュ状のネットワー

ワークにマップマッチングするための元となる測位

クデータとして定義し，ログデータをこのネットワー

技術に関して，どのような方式が適しているかを検ク上にマップマッチングさせる方式を採用した．ま証する予定である．

ず，会場内でのスタッフの移動経路をできるだけ忠(5) 使用したソフトウェア:
ArcGIS 10.3 for Desktop
ArcGIS Online
ArcGIS Pro

実に再現するため，1.5m×1.5m グリッドの細かいメ
ッシュ状のネットワークを構築した．その際，部屋の図 1： 屋内メッシュ

図 2： モデル- 23 -

図 3： 線密度

B05

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

オープンデータとスマートフォン内蔵センサを利用した地下鉄位置情報の推定

1

伊藤 昌毅 1，見生 元気，瀬崎 薫 1, 2
東京大学 生産技術研究所，2 東京大学 空間情報科学研究センター
Email: <mito@iis.u-tokyo.ac.jp>(1) 背景： スマートフォンの普及によって，位置情報を活用したサービスが一般的になったが，地下鉄
車内では，ほぼ全区間で通信可能になった現在においても，GPS の信号が届かないため，スマー
トフォンによる位置情報サービスの利用が制約されている．駅構内の Wi-Fi を利用した位置情報の取得は考えられるものの，走行中には機能しない．
各車両に無線ビーコンを設置する手法も考えられるが，コストを考えると現実的ではない．
(2) 手法： 提案手法では，車内で直接位置情報を取得する代わりに，まずユーザが乗車した駅と時刻を特定する．それを時刻表情報と照合すること
で現在地などの情報を得る．乗車駅の特定には，
スマートフォンのジオフェンシング API を用い，地下鉄駅への接近を検知するたびにそれを記録す
る．時刻の特定には，スマートフォンに内蔵された万歩計機能を用いる．ユーザが地下鉄内で現在位置を問い合わせたとき，まずは 1 時間以内の歩数データを調べ，歩みを止めた時刻を発見す
る．駅で乗車する際は必ず歩くことになるため，この時刻を，地下鉄への乗車時刻の候補と見なす．
次に，乗車時刻候補において近付いていた地下
鉄駅を見つける．この両者の情報が存在した場
合に，それを地下鉄への乗車駅と乗車時刻と見なす．最後に，時刻表データと照合し乗車中の電車を特定し，現在時刻から現在地や今後の到着駅，到着時刻を推定する．
(3) 特徴： 提案手法の特徴は，一般的なスマートフ
ォンで実現可能で，アプリケーションがバックグラ
ウンドプロセスを必要としないため低消費電力な点にある．ジオフェンシング API では，特定の領域への出入りを OS レベルで監視しており，単一のアプリケーションで同等の機能を実現するより省電力である．また，常時通電しセンサデータ処
理に特化した低消費電力な演算装置であるコプロセッサが提供する万歩計機能を利用することで，センサ利用のための消費電力を抑えている．
(4) アプリケーション： 本手法を備えたアプリケーショ
ンを，M8 コプロセッサを備えた iPhone 6 向けに開発し，App Store で公開した（伊藤, 2014）．地下鉄
車内で本アプリケーションを起動すると，乗車中の車両の今後の停車駅や停車時刻情報が得られる．
時刻表を確認せずに地下鉄に乗ったときでも，現在地や到着時刻を確認し，それを知らせるメールを送信出来る．
(5) 使用データ： 本アプリケーションでは，東京メトロ
オープンデータ活用コンテストにおいて公開された時刻表データを利用している．
(6) 参考文献：
伊藤昌毅 (2014) Smart Kompano. <https://itunes.
apple.com/jp/app/smartkompano/id93624079>.

図 1: アプリケーションの画面例

図 2: 乗車時刻推定に用いる万歩計データの例- 24 -

B06

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

ユーザの観光動機を考慮した意外性のある観光地推薦システムの構築
1

長竹 祐美子 1，石川 徹 2
東京大学 大学院学際情報学府，2 東京大学 大学院情報学環／空間情報科学研究センター
Email: <qq146417@iii.u-tokyo.ac.jp>(1) 動機： 現在，観光スポットに関する情報は，旅行ウェブサイト，SNS アプリケーション，トラベル情報誌など多種多様な媒体で公開されており，ユーザは様々な観光情報を容易に取得できるようになっている．しかし同時に，これら多くの情報の中から，ユーザが自分の嗜好に合った情報を探し出すには，時間と手間がかかることも事実である．さらに，旅行
ウェブサイトのランキングなど，他ユーザが発信した情報によりユーザの観光訪問先が制約を受け，興味をもつかもしれない他の観光スポットを見逃してしまう可能性もある．本研究では，ユーザの対象観
光地のイメージを変える，または理解をより深める
観光スポットを「意外性のあるスポット」と定義し，意外性を考慮した情報提示を行う個人適用型の推薦システムを考案する．また，現地での利用実験を行い，その有効性を検証する．
(2) 方法：・ 林・藤原（2012）は，観光行動における重要な要素として，動機と満足を挙げている．既存の観光推薦システムでは，各観光スポットの満足度によってユーザの嗜好を把握しているが，本研究では観光動機の切り口からユーザの観光地選別を分析し，意外性のある観光スポットを推薦・提示することを目的とする．
・ 本研究では，観光を「日常生活活動（仕事を含む）を除いたすべての娯楽行動」ととらえ，林・藤原が提唱する観光動機 5 項目（緊張解消，文化
見聞，自己拡大，自然体感，現地交流）に基づいて，各観光スポットを分類する．
・ まず，代表的な観光スポット 45 件に対応する観光
動機をアンケート調査により定め、残りの観光スポット 304 件の観光動機を決定木分析により推定した．
・ つぎに，本研究で推薦エリアとする上野・浅草・両国を訪れるとした場合の観光動機の特徴を把握するため，AHP 法による一対比較を行い（図 1），
ユーザの観光動機傾向を，一つの観光動機が大部分を占める「一目的志向型」と，それ以外の「多目的志向型」の 2 種類に分類した（図 2 の Case 1
および Case 2）．
・ 本研究で構築するシステムでは，上記 2 種類の観光動機傾向に基づき，一目的志向型ユーザに対しては，注目していない観光動機に対応するスポットを推薦し，また多目的志向型ユーザに対しては，観光動機をさらに掘り下げ，各スポットのカテ
ゴリ（神社，寺院，博物館など）のうち注目していな
いカテゴリに属するスポットを推薦する（図 3）．
・ 有効性の評価においては，OS に依存せず検証を行えるよう Google App Engine を利用した Web
アプリケーションでのシステム実装を行い，スポット提示とそれに基づく観光行動を実際に体験してもらった後に，ユーザへのアンケート調査を行う．
(3) 参考文献：
林 幸史・藤原武弘 （2012） 観光地での経験評価
が旅行満足に与える影響．「関西学院大学社会学部紀要」，114，199–212．
Tung, T.S.・奥 健太・服部文夫 （2011） 利用者の潜在的嗜好を予測する協調フィルタリングの検 討 ．
「第3回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム（DEIM 2011）」，F7-5．
村上知子・森紘一郎・折原良平 （2009） 推薦の
意外性向上のための手法とその評価．「人工知能学会論文誌」，24，428–436．

図 1: AHP 法による各ユーザの観光動機分布の把握

図 2: 一目的志向型と多目的志向型ユーザの例

図 3: 本研究の意義および本システムの利用イメージ- 25 -

B07

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

連続スケールにおける地図ラベル配置の最適化
高橋 成雄 1，吳 湘筠 2，潘 雙洪 3，有川 正俊 4会津大学 コンピュータ理工学部，2 慶應義塾大学 大学院理工学研究科
3
ブルネイ工科大学 計算情報学部，4 東京大学 空間情報科学研究センター
Email: <takahashis@acm.org>
1(1) 動機： 電子地図を地図のスケール（縮尺）に応じて限られたスクリーン空間に地図情報を提示する

辺に 8 通りに置き場所を確保し，よりラベル配置の柔軟性を図った．

場合，地名などのラベルは，小さい地図スケールにおいてすべてを配置できないため，最終的には重要度などに応じ取捨選択を行う必要がある．しかし，(3) 結果： 図 1(a)にある通り，スケールごとに最適化を行うと，スケールの変化に応じて，地名ラベル「田園調布」が消滅後出現し，「舞浜」はラベル位置が移現在の電子地図においては，スケールの変化に対しラベルが出現と消滅を繰り返したり，場所が突然移動したりなどの問題が生じる，本研究では，地図スケールの変更に対し地名ラベルの表示の一貫性

動してしまう． 本手法の最適化を施すと，図 1(b)にあるように，あるスケールにおいて，一度消滅したラベルは更に小さいスケールでは表示されなくなり，また，各ラベルの配置やスケールに関する有効範を保持し，その空間的なレイアウトを最適化する計
算アルゴリズムを示す．
(2) 方法： 縮尺の変化と伴う地名ラベル配置問題を，囲が最適化されており，より多くのラベルが配置できるようになる．
(4) 使用したデータ：

各地名ラベルを 2 次元の地図空間とスケールで張られる 3 次元空間に配置する問題として定式化す
る．これにより，スケールに応じたラベル表の一貫性を実現する．さらに，そのようなラベルの配置の・ 「国土地理院数値情報」行政区域データ（2014 年
4 月実施）(5) 謝辞： 本研究は，CSIS 共同研究（研究番号 398）
による成果である．また，本研究の一部は，科研費

最適性を表す評価値を，各ラベルが地図スケールに対し存在できる範囲の大きさの和として定め，その評価値を最大化する最適化問題として解くことに挑戦的萌芽研究 No. 15K12032，若手研究(B) No.
25120014 の助成を受けた．
(6) 参考文献：する．本研究では，このラベル配置が，ラベルを貪欲法で置く順番に依存すると考え，この順番決定の最適化問題を，遺伝的アルゴリズムを導入して解決を計った．その際，地図ラベルを参照地点の周高橋成雄・吳 湘筠・潘 雙洪・有川正俊（2015）連続スケールにおける地図ラベルの取捨選択． 「日本地図学会 平成 27 年度定期大会発表論文・資料集」，44-45．

大← スケール →

小

(a)

(b)

図 1: スケールの連続的な変更による地名ラベルの取捨選択．(a)各スケール独立に行うラベルの取捨選択．
(b)スケールを考慮に入れた最適化計算を事前に施したラベルの取捨選択．

- 26 -

B08

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

対話地図の縮小編集操作における転位と取捨選択アルゴリズムの実現
高橋 成雄 1，吳 湘筠 2，潘 雙洪 3，有川 正俊 4会津大学 コンピュータ理工学部，2 慶應義塾大学 大学院理工学研究科
3
ブルネイ工科大学 計算情報学部，4 東京大学 空間情報科学研究センター
Email: <takahashis@acm.org>
1(1) 動機： 地図はその縮尺に応じて，決められた表
現領域内に含める地理的特徴が変わる．いま，住宅地図を例に考えると，道路は常に見えように
どの縮尺においても一定の太さで描くため，結果として小さい縮尺では道路が近隣の建物と重なる場合がある．加えて，その建物も，小さい領域で，ある一定の大きさを確保するためには，選択的に省略する必要が生じる．このような地図の縮小編
集操作は，熟練者の人手によるところが大きく，その負担は大きい．本研究では，この縮小編集作
業のうち，転位と取捨選択の２つの操作を，計算
アルゴリズムとして実現する手法を示す．
(2) 方法： まず，本研究では道路と建物で構成される住宅地図を対象とし，それらはノードとエッジで構成されるネットワークとして表現されていることとする．転位は，地図の要素同士がその相対位置関係を保持しながらも，重ならないようにその位置を移動する操作を指す．ここでは，ノードとエッジの相対位置関係を保持する制約を，線形不等式として記述し，さらにその地図要素の最適な転位を求める問題を，線形計画問題として定式化する．取捨選択は，特に小さい縮尺において，地図構成要素を適宜省略する操作に該当する．本
研究では，上述の相対位置関係が保持できない
場合に，構成要素を省略できるよう，省略のフラオリジナル

グに対応する論理値変数を導入する．これは，先の問題を整数計画問題に拡張して定式化していることを意味する．
(3) 結果： 図 1 に，提案したアルゴリズムの計算結果を示す．この結果から，縮尺に応じて適切に道路と建物の相対位置を保持しながら転位を施し，さらに必要に応じて取捨選択が行われていることがわかる．ここで，地図の縮尺が小さくなる際に，各地図構成要素の出現・消滅の繰り返しを回避す
るとともに，縮尺に関して各構成要素の位置が連続的に変化するように，縮小編集操作が実装されていることに注意する．
(4) 使用したデータ：
・ 「ZmapTownII データセット」（（株）ゼンリン）
・ 「全国デジタル道路地図 DB」（住友電工（株））(5) 謝辞： 本研究は，CSIS 共同研究（研究番号398）による成果である．また，本研究の一部は，科研費挑戦的萌芽研究 No. 15K12032，若手研究(B) No. 25120014 の助成を受けた．
(6) 参考文献：
D. Hirono, H.-Y. Wu, M. Arikawa, and S.
Takahashi (2013) Constrained Optimization for
Disoccluding Geographic Landmarks in 3D Urban
Maps, Proc. IEEE Pacific Visualization Symposium(PacificVis 2013), 17-24.
編集操作後

２つの地図の差

縮尺大

縮尺小

図 1: 神奈川県横浜市鶴見区の住宅地図における編集操作実現例．２つの地図の差において，赤は転位，青は省略を表す．縮尺が小さくなると，その差は顕著になる．

- 27 -

B09

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

厳格な形状制約や連結性を仮定しない空間集積検出手法の開発
福本 潤也，○氏家 晃仁
東北大学大学院 情報科学研究科
Email: <fukumoto@plan.civil.tohoku.ac.jp>(1) 動機： 空間データの探索的な分析手法の１つに，事象が集中する空間領域（以下，集積領域）の検出手法がある．集積領域を検出する場合，空間的にまとまった領域を検出するため，集積領域の幾何形状に制約を加える必要がある．既存手法では，集積領域が地理空間上の連結した領域であると仮定している．空間解像度が高い空間データに既存手法を適用すると，集積領域に事象が観測されな
い空間単位が含まれたり，本来１つとみなされるべき集積領域が複数に分裂して検出される可能性がある．本研究では，集積領域が地理空間上の連結した領域であるという仮定を緩めた空間集積検出手法を開発する．
(2) アプローチ： 画像処理分野で広く用いられるモデ
ルベースクラスタリングの枠組みを採用する．モデ
ルベースクラスタリングは，画像等のデータが確率的プロセスを経て生成されると仮定する空間的クラスタリング手法である．データの生成過程を表す確率モデルには Q 状態ポッツモデルを用いる．Q 状
態ポッツモデルは，距離が近い空間単位(e.g. 市
区町村，メッシュ)が同一の領域に所属する可能性が高いことを表す確率モデルである．Q 状態ポッツ
モデルを用いることで，集積領域が地理空間上の連結した領域であるという仮定を緩める．
(3) 意義： 空間解像度が高い空間データの利用可能性が近年高まっている．集積領域が地理空間上の連結した領域であるという仮定を緩めた空間集積検出手法を開発することで，既存手法を空間解像度が高いデータに適用する場合に生じる問題が緩和される．集積領域の幾何形状の制約が集積領域の数や範囲に及ぼす影響が小さくなり，詳細に事象が集中する場所を把握したり，集積領域の数や広さについて規則性を見出すことが容易になる．
(4) 特徴： 画像の分割問題等の空間的クラスタリングの問題に対するモデルベースクラスタリングの手法の定式化をそのまま適用すると，遠く離れた空間単位から成る集積領域といった，地理空間上の集積領域とは認め難い集積領域が検出される恐れがある．本研究では，Q 状態ポッツモデルのエネルギー関数に集積領域とは認め難い幾何形状の集積領域の検出を防ぐためのペナルティを追加することで，この問題に対処する．
(5) 結果： 本研究では一都三県を分析範囲として 1/2
地域メッシュ単位で集計された産業別事業所数データに空間集積検出手法を適用し，事業所の集積領域を検出した．図 1 は全産業合計の事業所数を
東京都区部について示した図である．黒の濃いメッ
シュほど事業所数が多いことを意味する．図 2 は，全産業合計の事業所数データに本研究で提案する空間集積検出手法を適用した結果を示す．色が同じメッシュは同一の集積領域に所属する．新宿駅を含む集積領域を始めとして，本手法により，地理空間上で一続きでない集積領域を検出できる．
(6) 謝辞： 本研究では，東京大学空間情報科学研究センターの研究用空間データ（研究番号 582）を利用した．ここに感謝の意を表する．

池袋駅

池袋駅

新宿駅

新宿駅

渋谷駅

渋谷駅

図 1: 1/2 地域メッシュの全産業合計の事業所数

図 2: 全産業合計の事業所数から検出された集積領域- 28 -

B10

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

「全国小地域別将来人口推計システム」の開発とウェブ公開について井上 孝
青山学院大学 経済学部
Email: <t-inoue@cc.aoyama.ac.jp>(1) 動機： 昨年，政府は「まち・ひと・しごと創生本部」を設置し，人口急減・超高齢化が進む現代日本において地域社会をいかに持続させるかについて，
さまざまな政策の立案を始めた．こうした政策立案には，なるべく小さな単位での地域別将来人口推計が基礎資料となることはいうまでもない．しかしながら，公的な地域別将来人口推計はこれまで市区
町村単位が最小の区分であり，その区域は市町村
合併によって広域化が進んでいる．そのため，とくに政府や自治体の政策立案者にとって，より小さな単位の将来人口推計のニーズが急速に高まっている．このように，市区町村より小さい，いわゆる小地域別の将来人口推計については大いにニーズがあるにもかかわらず，これまでそのような小地域
別の人口推計を全国レベルでかつ長期的に示した例は皆無といってよく，報告者が知る限り世界的にみても例がない．その理由は，小地域別の長期の将来人口推計が技術的に相当に困難であったからに他ならない．
(2) アプローチ： 報告者は，上述した技術的課題を解消するため，人口ポテンシャル概念を用いた新しい手法を提案した（Inoue, 2014）．この手法はいく
つかの数式から成り立っており，基本的には，将来
人口推計に必要な 2 つの人口統計指標を平滑化することによって，上述の課題の解決を図るものである．こうして，報告者は「全国小地域別将来人口
推計システム」を開発し，本年 6 月に Web 上に公開するに至った．
(3) 意義： 本システムは，全国の約 21 万 7 千の小地域（町丁・字）単位に，2015 年から 60 年までの男女 5
歳階級別の将来推計人口を自由にダウンロードできる環境を提供し，高齢化率，人口密度，人口増加率を表示することができる（図 1）．したがって，上述した政策立案をはじめとしてさまざまな用途に活用でき，きわめて意義のあるシステムと考える．
(4) 特徴：・ 日本語版だけでなく英語版を同時に作成しているため，世界中からアクセスできアルファベット
のみで操作可能である．それぞれの URL は以下のとおりである．
日本語版：http://arcg.is/1LqC6qN
英語版：http://arcg.is/1GkdZTX
・ 本システムは，Esri 社が提供する ArcGIS Online
上に構築されたものであるため，パソコンはもちろんタブレットやスマートフォンからもアクセスでき，また，タッチパネル対応となっており，ユーザ
ビリティが高い．また，インターフェイスの構造も単純である．
・ 本システムは世界中の人口統計に応用可能であり，拡張性が高い．
(5) 謝辞： 本システムを作成するにあたり，JSPS 科研
費 25234567 の助成を受けた．また，本システムの人口推計の基礎データとして用いたのは，「政府の統 計 窓 口 （ e-Stat ） 」 の 「 地 図 で 見 る 統 計 （ 統 計
GIS）」サイトからダウンロードした，2005 年と 2010
年の国勢調査（小地域）のデータである．ここに感謝の意を表する．
(6) 参考文献：
Inoue, T. (2014) A new method of estimating small
area demographics using population potential.
Working Paper Series, Institute of Economic
Research, Aoyama Gakuin University, 2014(3), 1-16.

図 1： 高齢化率に関する表示モードの一例（京都市付近，左が 2015 年，右が 2060 年）- 29 -

B11

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

都市の空間計画立案を支援する費用試算シートを活用した
市街地再編案の比較検討の試み
相 尚寿，片桐 由希子
首都大学東京 都市環境学部 自然・文化ツーリズムコース
Email: <hisaai@tmu.ac.jp>(1) 動機： 人口減少時代における行政サービス効率化
やインフラ維持管理コストの削減の観点から人口の誘導により，市街地を集約しながら，持続可能な都市構造を実現することが求められる．しかしながら，計画立案に関連して提案されるモデルや試算では，空間分析に関する専門的な知識や GIS などの特殊なソ
フトウェアを扱う技術を必要とするものが多い．実際に計画の実施に関わる自治体職員や住民が，計画の必要性や妥当性を検討するための，ユーザインタ
フェースを備えたツールが求められる．
(2) 方法： 表計算ソフト上で動作する計画立案支援の費用試算シート(以下，シート)を開発した．シートは都市空間を Microsoft Excel のセルで表現する．シートは，ユーザが入力した現状人口分布や人口誘導の優先順位，道路や上下水道などの行政コスト，
計画人口などのパラメータをもとに，将来計画として
集約先，縮退地域などのセル分類を提案する．シー
トは将来人口を現状人口とセル分類ごとのパラメー
タから導出し，市街地集約により削減される年間維持管理費と集約先市街地の整備費用を算出，最終出力として，一過性の費用である整備費が，年間の維持管理費用の削減額が何年分積算されれば捻出できるかを，事業期間の目安として示す．ユーザは，シートが提案した計画を参考に，セル分類を入力することで，さまざまな将来計画の可能性を定量的かつ視覚的に比較検討できる．
(3) 意義： これまでに提案した試算シート(相ら, 2014;
Ai & Katagiri, 2014)に対し，主にユーザインタフェースとデータ入力の工程を改良し，試算を行った．
・ ユーザが入力すべき項目の一覧表を追加
・ 入力が完了した項目には「完了」表示が可能
・ 人口 0 のセルと試算対象地域外のセルの色を区別して対象地域の判読性を向上
・ 人口分布の入力に対し，土地利用比率による，
4 次メッシュ→5 次メッシュ変換の工程の導入(4) 特徴：・ 商用表計算ソフト上で動作するため，空間分析，統計，GIS などの専門的な技術やソフトが不要．
・ 将来人口予測と現状の比率を入力すると，シートが人口予測に近くなるよう集約先セル数が調整された将来計画を自動的に提案．
・ 集約先セルの自動選択に対し，ユーザが優先順位を設定できるので，交通利便性や公共施設配
置，上位計画などの諸条件が反映可能．
・ 急激な人口変動を伴う計画案では水道管の敷設替えや移転補償費などの追加費用を考慮．
(5) 検討したシナリオ： 千葉県佐倉市で下記 3 つのシ
ナリオに相当する計画案の試算結果を比較した．セ
ル数は 60×60 で，5 次メッシュ(約 250m 四方)を分析単位とした 15km 四方を試算の対象とした．
(A)駅前再開発：京成佐倉駅前を拠点として再開発
し高度化，その他 6 つの駅周辺に人口を誘導，市街化調整区域は，特に人口誘導を実施しない．
(B)計画市街地再整備：駅周辺への人口誘導と，開発時期の古く，駅から離れた計画市街地を改善し菜園住宅へ．その他は(A)と同じ．
(C)都市農村共存：市街地は駅周辺と歴史文化的な街道沿い市街地に人口を誘導，計画市街地を菜園
住宅に再整備．市街化調整区域は優良な農業集落に人口を誘導．
(6) 参考文献：
相尚寿・北垣亮馬・片桐由希子・田村順子(2014) 表計
算ソフトを用いた都市計画立案支援のための費用試算
シートの提案．「GIS-理論と応用」，22(1)，27-35．
Ai, H., Katagiri, Y. (2014) A Costing Spreadsheet toSupport Spatial Planning, the First International
Conference of International Alliance for Sustainable
Urbanization and Regeneration, Oct. 2014.

図 1： シートのユーザインタフェースのうち人口入出力部と計画案入力部 (シナリオ C)(左から現状人口，将来人口，最終計画案，シートによる計画提案．PC 画面上で隣接 2 面の比較が可能)- 30 -

B12

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

日本における洪水災害の地域特性に関する研究 ―2001 年～2010 年を対象として―
坪井 塑太郎
公益財団法人 ひょうご震災記念 21 世紀研究機構 人と防災未来センター
Email: <tsubois@dri.ne.jp> Web: <http://www.dri.ne.jp/>(1) 動機： 近年の台風や集中豪雨に起因する洪水災害に対しては，測候所や気象衛星を通じて，リアル
タイムかつ高精度の防災情報が発信されている．
また最近では，個人の携帯電話・スマートフォンに注意報・警報や避難情報をプッシュ型で配信する技術により，避難率の向上や，リスク低減に向けた取組みが進んでいる．しかし，わが国は，地勢上，台風や前線の通過地にあたり，毎年，全国各地で水害が発生するなど，同リスク管理は重要な課題となっている．
(2) アプローチ： 本研究では，国土交通省 水管理・
国土保全局により刊行さ れる 水害統計を用い，2001 年から 2010 年における全国市町村別での水害発生状況の可視化を行い，あわせて発災の地域
特性を明らかにすることを目的とする．本統計は，国内で発生した水害について，自治体別，流域別に発生要因や被害規模，被害内容等が集計され，直近の統計については，2015 年 3 月末よりインター
ネット上でオープンデータとして公開されている．
(3) 意義： 2007 年に施行された地理空間情報活用推
進基本法は，活用人材の育成等を通じて地域情報を高度に活用できる社会の実現を目的としている．本研究では，同法の目的に鑑みながら，GIS のもつ基本的な機能である「可視化（地図化）」に重点を置き，高頻度で発生する近年の洪水災害の地域特性を明らかにすると同時に，防災教育や行政における利用を想定したオープンデータ活用と作図のための技術公開を通して，地域の特性を伝え・学ぶための技術を支援する意義を持つ．

0

200km

0

(4) 特徴： 本研究では，GIS 導入におけるコスト問題と操作の簡便性を考慮し，無償での利用が可能な地
理情報分析支援ソフト MANDARA を用いた．同ソ
フトには，あらかじめ市区町村単位の時空間対応
ファイルが同梱されており，自治体合併による境界の変化に対して，1995 年以降の任意の時期についての設定対応が可能である．
2001 年以降の水害を原因別でみると，従前までの破堤や有堤部浸水による被害が減少し，内水による被害が増加する傾向が顕著になっている．また，
ゲリラ豪雨等に代表される局所集中的な降雨により都市部における床上浸水家屋の比率が増加するなど，浸水面積自体は減少しているものの激甚性の高い被害が発生している（図 1）．特に東京圏（東京都・神奈川県・千葉県・埼玉県）では，大阪圏や名古屋圏など他の大都市圏と比べ，一般資産等被害総額の対全国比において平均して 10%以上を占めており，深刻な経済被害が発生していることが示された（図 2）．
一方，非都市圏における水害を原因別でみると，全体に占める割合は低いものの，土石流，地すべり，急傾斜地崩壊等によるものが大半であり，その背景には，過疎化や住宅造成と密接なかかわりを持っていることが推察される．また，農地への被害（図 3）は，経営規模の差により復旧力に差が生じる「被害の階層性」が懸念されることから，自治体と農業組織の協働による事前（発災前）からの防災取り
組みや復興計画の策定が進められている．

200km

0

2,000(棟)1,000
350

40,000,000(千円)
20,000,000
5,000,000

床下浸水
床上浸水

200km

20,000,000(平方m)
10,000,000
3,500,000
水害区域面積（宅地）
水害区域面積（農地）

図 1（左）： 2010 年における市町村別の浸水被害棟数（床下浸水・床上浸水）
図 2（中）： 2010 年における市町村別の一般資産等被害総額
図 3（右）： 2010 年における市町村別の水害区域面積（宅地・農地）- 31 -

B13

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

横浜市におけるＧＩＳ（よこはまっぷ）を利用したインフルエンザ施設別発生状況地図の試作
1

青野 実 1，上原 早苗 1，船山 和志 1，水野 哲宏 1，佐藤 将 2，後藤 寛 2
横浜市衛生研究所 感染症・疫学情報課，2 横浜市立大学大学院 都市社会文化研究科
Email: <mi00-aono@city.yokohama.jp>(1) 動機： 横浜市では政策局が所管している GIS(以下，Interest)コードを作成する．このコードは，システム上

よこはまっぷ)を用いて，広く市民サービスの向上を

5 桁の制約がある．そのため，5 桁の内，上 3 桁を 1図るため各種地図情報を公開している．また，市職～18 区の区別の番号に割り当て，下 2 桁を週の番員間での情報共有を図るため，庁内専用の仕組み

号，1～52(53)週に割り当てることで，各区の週単位も構築している．今回，横浜市衛生研究所 感染症・ごとのユニークな ID で管理することが可能となった．

疫学情報課では，インフルエンザの施設別発生状

なお，インフルエンザの NESID への登録は週単位

況をより迅速に伝え，地図上で分かり易く情報の把であるが，よこはまっぷ上では適宜，情報を掲載す握ができるように，よこはまっぷ上に施設別発生状ることが可能である．

況の情報を構築することを試みたので報告する．

(3) 結果： よこはまっぷでは，市民向けの情報として公(2) 方法： 横浜市内の学校等で，インフルエンザ・イン

開している公開版と市職員のみが利用できる庁内

フルエンザ様疾患による学級閉鎖等が発生すると、版の 2 種類がある．今回は，試作のため庁内版を作

各学校は、紙ベースのインフルエンザ施設別発生成した．さらに，表示方法として，区単位ごとの表示

状況の報告様式(以下，様式 1)を、各区の福祉保健と週単位ごとの表示の 2 種類を作成した．また，センターへ提出する．福祉保健センターでは，電子NESID から還元データとして、定点医療機関の情

メールの添付ファイル(PDF)として，横浜市衛生研報についても表示することが可能である．図 1～図 3

究所等へ送信する．紙ベースの情報の電子化にはに，内容を示す．

エクセルを利用し，基本的に全ての項目を電子化(4) 使用したデータ：
・ 2013 年～2015 年における，インフルエンザ施設別の対象とした．ピボットテーブルでデータの一部を集計し 1 週間単位の情報にまとめて，感染症発生

発生状況のデータ

動向調査(以下，NESID「National Epidemiological・ 横浜市の基本地図情報

Surveillance of Infectious Diseases」)へ登録を行う．

(5) 使用したソフトウェア：

その時の付加情報として，同じファイル上でよこはま・ よこはまっぷ（株式会社オークニー）

っぷへ情報をインポートするためのデータを作成す・ エクセル(バージョン：14.0.7128.5000)

る．よこはまっぷ上に表示するマップアイコンと発生(6) 参考文献：

状況のデータをマッチングさせるため，POI（Point of

後藤郁男・佐藤由紀・沖村容子・御代田恭子（2010）「宮城県保健環境センター年報」，28，33-35．

図 1： 様式 1 の登録フォーム（エクセル）

図 2： よこはまっぷのカテゴリー
管理メニュー- 32 -

図 3： よこはまっぷの事例（横浜市金沢区）

C01

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

Next Generation Urban Emergency Management:
When Human Emergency Mobility Modeling Meets Big Data
Xuan SongCenter for Spatial Information Science, The University of Tokyo
Email: <songxuan@csis.u-tokyo.ac.jp> Web: <http://shiba.iis.u-tokyo.ac.jp/song/>(1) Motivation: The frequency and intensity of natural
disasters has significantly increased over past
decades and this trend is predicted to continue.
Facing these possible and unexpected disasters,
urban emergency management has become a big
problem for governments across the world. To plan
effective humanitarian relief, transportation
scheduling, disaster management and long-termsocietal reconstruction, modeling, understanding
and accurately predicting human emergency
behavior and mobility will play a most importantrole for the next generation of urban emergency
management. This research aims to understand whatbasic laws govern human behavior and mobility
following emergency events by mining big andheterogeneous data, to develop deep and powerfulmodels for human emergency mobility prediction
and simulation.
(2) Approach: In this study, we collect big andheterogeneous data, and develop several deep andpowerful models (Song et al., 2015, 2014, 2013) for
human emergency mobility prediction andsimulation, and implement the key modules ofintelligent system for next-generation urban
emergency management.
(3) Significance: It is well known that hurricanes,
earthquakes, and other natural disasters cause
immense physical destruction, loss of life andproperty around the world. This research is of greatsignificance in the frontier big data application field,
and has the potential for enormous societal andeconomic impacts by minimizing the economic loss,transportation disorders, and business closures after
major disasters or emergency events (e.g. traffic
accident, fire, extreme weather, etc.).
(4) Novelty and characteristics:
・ Big Data and heterogeneous data source: Our
research will be built on big and heterogeneous data
sources, e.g. GPS trajectory data (millions of users),
natural disaster data, urban traffic accident data,
CDR data, news reporting data, emergency events
data, etc. To the best of our knowledge, there is no
existing research has been carried out to understandhuman mobility at such kind of data size.
・ Deep models of human behavior and mobility:
Our developed models will discover deep
knowledge of human emergency behavior andmobility. To the best of our knowledge, this is thefirst attempt that applies deep learning approaches

for human mobility modeling. Furthermore, thepredictive or simulation models are general models
that can be applied to all people, in all countries
and for all disasters.
(5) Acknowledgement: This work is supported byCenter for Spatial Information Science, The
University of Tokyo (Joint Research No. 547).
(6) Reference:
X. Song, Q. Zhang, Y. Sekimoto, R. Shibasaki, N.
Yuan, X. Xie (2015) A Simulator of Human
Emergency
Mobility
following
Disasters:
Knowledge Transfer from Big Disaster Data, Proc.
of Twenty-Ninth AAAI Conference on Artificial
Intelligence (AAAI), 730-736.
X. Song, Q. Zhang, Y. Sekimoto, R. Shibasaki,(2014) Prediction of Human Emergency Behavior
and their Mobility following Large-scale Disaster,Proc. of SIGKDD conference on Knowledge
Discovery and Data Mining (KDD 2014), 5-14.
X. Song, Q. Zhang, Y. Sekimoto, T. Horanont, S.
Ueyama, R. Shibasaki (2013) Intelligent System for
Human Behavior Analysis and Reasoning Following
Large-Scale Disasters, IEEE Intelligent Systems, 28(4), 35-42.

Figure 1: Deep Models and Big Data for Human
Mobility Understanding- 33 -

C02

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

Space-Time Multiple Regression Model for Grid Based
Population Estimation: Case of Kobe City Metropolitan Area
Ko Ko Lwin, Komei Sugiura and Koji Zettsu
Information Services Platform Lab, Universal Communications Research InstituteNational Institute of Information and Communications Technology
Email: <kokolwin@nict.go.jp>, <komei.sugiura@nict.go.jp>, <zettsu@nict.go.jp>
as dependent variable and mobile call data (MC)and Geotagged Twitter (GT) as independent
variables in the case of Kobe city metropolitan
area.
(3) Significance: Being use of geospatially enabled
person trip data in population estimation has many
advantages to gain the actual population amountbased on human travel behavior and mobility
patterns which is strongly related to their social
interaction activities.
(4) Future plan: We are planning to estimate atbuilding level to construct an interactive
geospatial analysis platform to provide real-time
population movement information in government
decision making processes.
(5) Acknowledgement: We would like to thank to
CSIS (Center for Spatial Information Science), theUniversity of Tokyo to provide Person Trip data asa Jointed Research Project.

(1) Motivation: High spatial resolution of population
data at multi temporal scale is ever desire fortransport planners, human geographers, social
scientists, and emergency management teams.
Nowadays, a huge amount of information overhuman mobility with their social interaction
activities can collect, store and analyze by the
emergence of information and communication
technologies along with location enabled mobile
devices under the framework of Cyber Physical
System (CPS). The main objective of this researchis to estimate a grid based multi temporal
population based on human mobility and theirsocial interaction activities.
(2) Approach: In this research, we construct aSpace-Time Multiple Regression model toestimate a grid based multi temporal population at(500 m X 500 m) spatial resolution in every 30
minutes by applying Person Trip (PT) survey data

Figure 1: Research overview and outcomes- 34 -

C03

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

CityMomentum: An Online Approach for Crowd Behavior Prediction at a Citywide Level
1

Zipei Fan1, Xuan Song1, Ryosuke Shibasaki1 and Ryutaro Adachi2
Center for Spatial Information Science, The University of Tokyo, 2ZENRIN DataCom Co., Ltd.
Email: <fanzipei@iis.u-tokyo.ac.jp>(1) Introduction: Human movements are difficult topredict, especially, when we consider rare behaviors
that deviate from normal daily routines. By tracing
the behavior of a person over a long period, we canmodel their daily routines and predict periodical
behaviors, whereas rare behaviors, such as
participating in the New Year’s Eve countdown, canhardly be predicted readily and thus they have usually
been treated as outliers of the daily routines in mostexisting studies. However, for scenarios such as
emergency management or intelligent traffic
regulation, we are more interested in rare behaviors
than daily routines. Using human mobility Big Data,the rare behavior of each individual in a social crowd
is no longer rare and thus it may be predicted when
we analyze the crowd behavior at a citywide level.
(2) Methodology: In this study, instead of predicting
movement based on daily routines, we make short-term
predictions based on the recent movement observations.
We propose a novel model called CityMomentum as apredicting-by-clustering framework for sampling
future movement using a mixture of multiple random
Markov chains, each of which is a Naive Movement
Predictive model trained with the movements of thesubjects that belong to each cluster.
(3) Data: To address the problem of real-world humanmobility and to develop innovative applications that
may allow governments to accelerate the promotion ofsmart cities, we collected an anonymous GPS log
dataset from about 1.6 million real mobile-phone users
in Japan over a three-year period (August 1, 2010 toJuly 31, 2013). The dataset stored about 30 billion GPS
records with a total file size exceeding 1.5 terabytes
using a Hadoop cluster. The data were collected by amobile operator and a private company under anagreement with the mobile phone users. By default, thepositioning function in mobile phones is activated anduploaded about every 5 min. However, data acquisition
is not stable and robust due to several factors, such as
the loss of signal or battery power. In addition, thepositioning function is also turned off automaticallywhen no motion is detected from the mobile phone (e.g.
the phone is placed evenly on the table). The
characteristics of the dataset also cause handlingproblems, so we designed the CityMomentum modelto address these challenges.
(4) Results: We apply our approach to a big mobile phone
GPS log dataset and predict the short-term future
movements, especially during the Comiket 80 and
New Year’s Eve celebration. We evaluate ourprediction by a Earth Mover Distance (EMD) based
metric, and show our approach accurately predicts thecrowd behavior during the rare crowd events, whichmakes an early crowd event warning and regulation
possible in the emergent situations.
(5) Future steps: We note several limitations of our work.
First, a more sophisticated preprocessing will be
included in our further research. Moreover, we predict
future movements based on the current transition
pattern, but it may deviate from the movements inreality if the transition pattern changes suddenly.

Figure 1: Predicted sources of visitors to C80 at 1 h later and predicted 1-h-later locations of the visitors at C80(in the top row) and the actual sources of and 1-h-later locations of visitors in reality (in the bottom row)

- 35 -

C04

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

Spatial comparison of population density of the largest cities in the world:
Distance decay effect from the city center
Shyamantha Subasinghe and Yuji Murayama
Graduate School of Life and Environment Sciences, University of Tsukuba
Email: <subasinghepgia@gmail.com>

A. Delhi

B. Mexico-city

population density in the 5 km distance zone iscomparable to both the 10 km and 20 km distancezones, and can be easily distinguished from otherpatterns. E consists of six cities. The fluctuation along
the gradient distance from the city center issignificant in this pattern. We understand that the
spatial pattern of the 50 cities is associated with
global, regional and national factors. There is a great
difference in distance decay shape between
developing and developed countries.
(4) Future plan: We plan to analyze the spatiotemporalchanges of population distribution and predict the
future pattern in a comparative manner. A statisticalanalysis is also needed to generalize thespatiotemporal patterns of population distributions in
the largest cities in the world.

C. Cairo

Population density per sq. km(1) Motivation: Knowledge of the population
distribution dynamics of the largest cities in the worldis important for examining the complexity of theurban spatial structure in the international urban
system. By using the concept of average population
distribution (day-time and night-time), we try toclassify the top 50 cities in the world through theanalysis of distance decay effect from the city
centers.
(2) Data and methods: We selected the top 50 cities
by population using the UN stratification in World
Urbanization Prospects: The 2014 Revision Report.
We made the global population density surface of2013 (GPDS 2013) by employing LandScan 2013
raster grid file. The cell value gives the number ofpeople in the cell.
Then we created five-kilometer buffers from thecity center in an increasing stepwise manner for eachcity and extracted the population density values ineach zone. The city center was selected based on thelocation of local government center.
In order to simplify the spatial patterns of the
population distributions, the linear graphs for eachcity were created using population density anddistance from the city center.
(3) Results: We could find five basic patterns (Fig. 1).
Pattern A consists of 21 cities with a greater
concentration in the central area. B consists of 14
cities with a lower concentration in a limited urban
space. The population density decline was gradual as
the distance from the city center increased. C consistsof five cities. These cities show that the population
density change between the 5 km and 10 km distancezone is low. D consists of four cities. The low

(A)

(B)

(D)

(E)

(C)

Distance from the city center (km)Figure 1: Basic patterns of the population
density distribution
D. Tokyo

E. Rio de Janeiro

Data source: LandScan 2013

Figure 2: Examples of each pattern of the population density distribution (2013)
Note: The values show the population density per square kilometer in 2013.

- 36 -

C05

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

Relation between Urban Traffic Accidents and Urban Structures from Spatial Perspective
Niloofar Haji Mirza Aghasi
Division of Spatial Information Science, Graduate School of Life and Environmental Sciences,
University of Tsukuba
Email: <nia922@yahoo.com>
later dispersion. The insight that travel speed isdependent on factors such as road type, levels ofcongestion, and drivers personal speed preferences,suggest that the relationship between speed limits
and travel time is far more complex than mostdrivers are willing to admit. Road type variations
clearly show that in contrast to many cities in theworld, Tehran’s highways and expressways are not
the most dependable for driving. The finding thatareas with higher levels of social deprivation haverelatively higher casualty rates is also consistent withother findings, although this effect is less stronger
when only motorized casualties are considered. I
have analysed many of the road and accident
characteristics that would be likely to vary
Urbanized between areas. It might be that people
with lack of traffic’s knowledge tend to locate inareas with more unsafe traffic. Increased road length
was associated with increased serious injuries,
especially for highways, which were also associatedwith increased slight injuries. Further analyses of
Tehran’s accident data can exploit additional spatial
relationships. This includes potential spatial
autocorrelation that can help identify similar
unidentified factors between areas that affectcasualties. Time series data would also allow a more
analytical of changes over time and would enable to
avoid problems of heterogeneity in the data. Moredensely populated areas, with few numbers ofhighways and freeway and traffic limitation zone
and traffic limitation boundary will tend to havefewer dangerous accidents which are fatal accidents,
particularly while areas with higher employment
density and more highways and freeways have more
traffic casualties. During the rush hour of thecongestion, posted speed limits and are often
believed to have little effect on driving speed, except
during the build-up of queues and their later
dispersion. Land use category, urban dense andincreased road length was associated with increased
serious injuries, especially for highways, which werealso associated with increased slight injuries.

(1) Motivation: This study gives an insight into theurban traffic accident condition of the Tehran cityand shows out the most potentially accidents prone
roads in the Tehran urban areas. According to themethodology of this study time is an importantfactor which contributes to Tehran’s urban accidents.
The temporal analysis aims to discover the relativerisk pattern temporally and can be used as
prerequisites for spatial analysis targeting spatial
patterns in different time periods. The analysis isbased on different primary and secondary data
sources, which include locations of accidents andattributes such as date, reason, kind, etc.
(2) Approach: The main objective of this study isnecessary therefore to have an understanding structureof urban and accidents for improving safety on theroads which will be done with GIS as GIS is acomprehensive management tool for traffic safety.
(3) Results and Discussion: The analyses have utilized
highly disaggregate spatial units for an analysis ofarea specific variables associated with urban traffic
accidents traffic. Findings suggest that urbanized,
more densely populated areas, with few numbers ofhighways and freeway and traffic limitation zone
will tend to have fewer dangerous accidents which isfatal accidents, particularly while areas with higher
employment density and more highways andfreeways have more traffic casualties. The first
effect may be cause to reduced speeds and higher
levels of congestion or possibly the lower design
speeds of roads in dense areas such as city centers.
The next issue may be due simply to increased levelsof street activity in city area with more exercise.
Results suggest that increasing speeds in urbanizedareas by reducing congestion may have adverse
safety consequences. Granting to the accident data
and this study, travel time may be more dependent
on congestion and road qualification and geometricelements, than posting on the speed limits. During
the rush hour of the congestion, posted speed limits
and are often believed to have little effect on driving
speed, except during the build-up of queues and their

Figure 1: Spatial Extent of Study Area

Figure 2: Tehran Urban Development- 37 -

Figure 3: Tehran’s Accidents Density

C06

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

交通事故の空間分布パターン
1

山田 晴利 1，2，柴崎 亮介 1
東京大学 空間情報科学研究センター，2 交通事故総合分析センター（ITARDA）
Email: <yamada.hal@csis.u-tokyo.ac.jp>(1) 動機： 2012 年から交通事故発生場所の経度・緯度が計測されるようになり，交通事故の空間的な分布パターンの分析が可能になった．本研究は，位置情報をもとにして事故多発箇所（ホットスポット）を求め，ホットスポットと重大事故（死亡事故と重傷事故）の分布パターンの違いを分析するとともに，交通事故をメッシュ単位で集計し事故件数の多いメッシュのクラスタリングを見出すことを目的としている．
(2) アプローチ： 2013 年に発生した人身交通事故（死亡，重傷及び軽傷事故）のうち，一般道路で発生した事故（主に一般国道，主要地方道，一般都道府
県道での事故；高速道路，自動車専用道路，市町
村道，農林道，駐車場・広場等での事故は除外）について ITARDA 区間毎に件数を集計した．
ITARDA 区間は単路と交差点から構成され，単路の平均長は 300 m 弱である．ITARDA 区間別の事
故件数が 4 件以上存在する箇所を多発箇所として抽出した（全国で約 1 万 7 千箇所）．これらの多発箇所（単路は中心点で代表させた）の分布パター
ンと死亡事故，重傷事故のパターンをクロス L 関数
を用いて比較した．また，人身事故を 1 km メッシュ
毎に集計し，Local G 関数を利用してクラスタリングの分析を行った．
(3) 意義： わが国ではこれまで事故発生場所の位置情報が収集されていなかったため，交通事故の空間的な分布の分析が困難であった．本研究では東京都市圏と近畿都市圏を対象に分析を行い，死亡
事故，重傷事故とホットスポットの分布パターンに違いがあることを見出すとともに，事故件数の多い
メッシュのクラスターを特定した．
(4) 結果： 図 1 に東京都市圏の死亡事故，重傷事故とホットスポットの分布及びカーネル密度推定の結果を示した．東京都では重傷事故件数が隣県に比べ顕著に少ないことがわかる．死亡事故，重傷事
故とホットスポットの分布には統計的に有意な差がある．近畿都市圏の死亡事故，重傷事故とホットス
ポットの分布には東京都市圏ほど大きな違いは見られないが，分布には有意な差が見出された．
図 2 には東京都（島嶼部を除く）を対象に，1 km
メッシュ毎の平日の事故件数と Local G 関数によって特定されたクラスターを示した（半径 r=2 km の円を使って隣接関係を定義）．東京都では都心部にクラスターが存在することがわかる．この結果は，シミュレーション計算によって各メッシュの Local G 値の p 値を求めた結果にもとづく．なお，地方部の県では多くのメッシュで事故件数が 0 となり，クラスタ
ーは都市地域においてのみ見出された．
(5) 謝辞： 本研究は「道路政策の質の向上に資する技術研究開発」の助成によるものであり，関係各位に感謝する．
(6) 参考文献：
Brunsdon & Comber (2015) An Introduction to R
for Spatial Analysis and Mapping. SAGE.

図 1：東京都市圏の重大事
故とホットスポットの分布及びカーネル密度推定結果
左：死亡事故中：重傷事故右：ホットスポット

図 2： 東京都の 1 km メッシュ別事故件数（左）とクラスタリング（右）- 38 -

C07

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

CC

犯罪減少期における犯罪の地理的分布の年次変動：
2002～2014 年における東京都の 14 罪種手口の分析
雨宮 護
筑波大学システム情報系
Email: <amemiya@sk.tsukuba.ac.jp> Web: <https://sites.google.com/site/mamoruamemiya/home>(1) 背景： 我が国の刑法犯認知件数は，近年大幅に減少している．犯罪に関しては一般に，地理的な集中地点（ホットスポット：HS）が確認されること，それを考慮した警察活動（HS ポリシング）は効果的であることが知られてきた．しかし，以下の理由から，犯罪の減少は，こうした知見の有効性を失わせる可能性がある．①ある地域全体における犯罪が少なくなると，当然その地域を構成する個々の地区の犯罪も少なくなる．犯罪の数はゼロ未満にはならな
いので，結果的に全地区の犯罪がゼロに近い値になる分散型の地理的分布になり，HS が消失する，②各地区での犯罪の数が少なくなった結果，誤差の影響を受けやすくなることから，犯罪の地理的分
布の時間的な安定性が損なわれる．過年次の HSを考慮した警察活動は，当該年次の HS に対して
必ずしも効果的とは言えなくなる．犯罪減少期にある我が国にこうした傾向が生じていないか検討する必要がある．
(2) 方法： 筆者が構築した東京都の町丁目別・罪種手口別・年次別刑法犯認知件数のデータのうち，
2002～2014 年の期間における境界変更のない地
区（町丁目・大字）のデータ（14 の罪種手口）を用い，罪種手口ごとに以下の検討を行う．まず，犯罪の地
理的集中の年次変化を明らかにするため，Global
Moran’s I を算出し，年次ごとの有意性と変化を見る（分析 1）．次に，HS の地理的安定性を明らかにするため，Local Moran’s I を元に，当該・周辺地区のいずれもが有意に犯罪が多い地区（HH 地区）を HSとして検出し，その数と分布の年次変化を見る（分析 2）．なお，従属変数の等質性と分布の正規性を確保するため，各地区の認知件数は，あらかじめ各地区の面積で割ったうえで，年次ごとに，全体に 1を足した後に自然対数変換する処理を行っている．

(3) 結果： 分析 1 から，以下が明らかとなった．
・罪種手口ごとに集中の度合いが大きく異なるが，基本的に認知件数の多い罪種手口で集中の度合いも高い．
・認知件数の減少は地理的分布の分散を伴うが，両者の関係は罪種手口により異なる．同じ減少率でも，より分散が顕著になった罪種手口とそうでない罪種手口が存在する．
・すべての罪種手口で年次とともに分散化する傾向が見られるものの，すべての罪種手口で依然として有意な集中が確認される（p<.05）．
分析 2 から，以下が明らかとなった．
・HH 地区の数は罪種手口によって異なるが，犯罪の総数によらず常に一定数が存在する．
・ある年次における HH 地区が翌年も HH 地区となる割合は，罪種手口によって異なるが，基本的に当該罪種手口の認知件数の減少とともに減少する．ただし，すべての罪種手口において，
依然として前年次当年次間での HH 地区の結びつきは有意に高い（p<.05）．
これらより，①東京都では犯罪の減少とともにHS が消失しつつある一方で，現時点では，依然として有意な HS が存在する，②同じく，HS の地理的分布は年次経過と共に次第に不安定化しつつある一方で，現時点では，過年次の実績から当該年次の HS を予測することの有効性は失われていない，の 2 点が考えられる．これらより，HS ポリシングの適用は依然として有効であることが示唆される．
しかし，犯罪の減少とともに犯罪の地理的分布が分散化し，現れる HS は，過年次の実績から予測しづらくなっている点は重要である．過年次実績とは無関係に，一見不規則に現れる HS をいかにして検知するかが今後の課題となると考えられる．

¯
2014 年
認知件数 = 3,585 件
Global Moran’s I = 0.244 (p=0.000)

2002 年
認知件数 = 23,264 件
Global Moran’s I = 0.492 (p=0.000)

図 1： 2002，2014 年の犯罪（変数変換後）の地理的分布と件数，Global Moran’s I（住宅対象侵入窃盗の例）- 39 -

C08

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

東京圏における人口の自然・社会増減の時空間変化
小池 司朗
国立社会保障・人口問題研究所
Email: <koike-shiro@ipss.go.jp> Web: <http://www.ipss.go.jp/pr-ad/j/soshiki/kozin/koike.html>(1) 動機： 近年，政府が地方創生を主要施策として打ち出したことなどから，地域別の人口動向に注目が集まっている．とくに，東京圏一極集中に関する議論は高まってきており，今後東京圏の人口分布がどのように変化していくかについては，引き続き高い関心が持たれると考えられる．本研究では，1980～2010 年における地域メッシュ（3 次メッシュ）別の人口増減を自然増減と社会増減に分解し，それぞれの時空間変化パターンから将来の人口分布変化を一定程度見通すことが可能な知見を得ることを主な目的とする．
(2) アプローチ： 「都道府県別生命表」を活用し，任意の期間における人口増減を自然増減と社会増減に分解することにより，動態的な分析を可能にする．
また，求められた地域メッシュ別の自然増減・社会
増減を都心からの距離帯別，鉄道沿線別に集計し，それぞれの時空間変化に何らかの規則性が見いだせるかを検証する．
(3) 意義： 今日，地方自治体は「地方人口ビジョン」において将来人口推計を行うことが努力義務とされており，地域別の将来人口推計への関心が高まっている．本研究は小地域統計の利用により，空間的な観点から人口動態の分析を行うと同時に推計精度の向上を目指すものであり，近年の社会的動向に照らし合わせても有意義であると考えられる．
(4) 結果：・ 2005→2010 年においては，自然増減・社会増
減とも 1995→2000 年から 2000→2005 年の傾向が概ね継続している．都心回帰の空間的範囲が拡大する一方で，自然増減はほぼ一律に低下している．
・ 小池（2010）の 2000→2005 年までのデータ分析
により得られた社会増減の変化パターン（社会増減の変化は都心から郊外，また南西方向の路線沿線から北東方向の路線沿線へと波及する傾向）は，2005→2010 年においても適合している．
・ 自然増減・社会増減それぞれの分布や変化の空間的パターンに一定の規則性が認められた．
今後の主な課題は，男女年齢別データや配偶関係別データを用いた分析などによって，自然
増減・社会増減の変化の要因を探り，地域別将
来人口推計の出生・死亡・移動の仮定設定に資する情報を得ることである．
(5) 謝辞： 本研究では，東京大学空間情報科学研究センターの研究用空間データ（研究番号 335）を利用した．ここに感謝の意を表する．また本研究の概要は，小池（2015）においても公表している．
(6) 参考文献：
小池司朗（2010）首都圏における時空間的人口変化－地域メッシュ統計を活用した人口動態分析．
「人口問題研究」，66（2），26-47．
小池司朗（2015）東京圏における人口の自然・社
会増減の空間的変化：地域メッシュ統計を用いた
1980～2010 年の分析．「統計」，66（1），14-20．

!(

!(

!(

!(

!(

!(

!(

!(

～ -500-500 ～ -200
-200 ～ -100
-100 ～ +100
+100 ～ +500
+500 ～ +1000+1000 ～

～ -200-200 ～ -100
-100 ～ -30-30 ～ +30
+30 ～ +200
+200 ～ +500
+500 ～
30

15

0

30

30 km

15

0

30 km

図 1： 東京圏における 2005→2010 年の自然増減（左）と社会増減（右）の分布- 40 -

C09

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

マイクロ将来推計人口データを用いた将来の空き家分布推定
秋山 祐樹，柴崎 亮介
東京大学 空間情報科学研究センター
Email： <aki@iis.u-tokyo.ac.jp>(1) 動機： 現在日本では人口減少や高齢化，都市への人口移動などを背景に，全国で空き家が増加している．空き家は防災防犯上の観点のみならず，地域の魅力・活力の維持という観点からも地域全体に影響をもたらす可能性がある．こうした背景から
平成 26 年 11 月には「空家等対策の推進に関する特別措置法」が成立し，空き家に関する計画の策
定や対策の実施が市町村の責務として定められた．
同法では空き家に関する情報の把握と空き家の分布に関するデータベースの整備が市町村の努力義務とされている．そのため今後空き家，特に戸建ての空き家が増加する地域が推定できれば，以上の調査を行う上で，緊急性の高い地域を特定し，調査の優先順位付けを行うことなどに利用できるものと期待される．
(2) 方法： そこで本研究では 2010 年から 2040 年まで
5 年おきの人口推計値が格納された，標準地域メッシュ（約 1km 四方）単位の将来人口の推計データ（ただし福島県は福島第一原子力発電所の原発事故の影響により，将来人口の推計を行うことが困難であるため，計算結果からは除外されている．）と，2010 年の全国の世帯の分布と各世帯の世帯主年齢が推定できるマイクロ人口統計を用いて，まず建物単位の将来人口を推計したデータ（マイクロ将来
推計人口データ）を整備した．将来人口をマイクロ
人口統計から得られる各世帯に配分することで，将来人口の推計を行った．配分の際には世帯が入居する建物の用途，世帯主の年齢，都道府県ごとの年齢別死亡率を考慮して配分を行った．続いて配分される人口が 1 人未満となった戸建て住宅については，配分された人口を p，推定空き家率を r とした場合，r = 1-p とすることで各戸建て住宅の空き家率を推定する．最後に町丁目や地域メッシュ単位等で集計化することで，地域別の将来空き家率の推定を実現した．
(3) 結果： 図 1 に日本全国における 2040 年までに新たに空き家になる可能性がある建物の割合（新規空き家率）を第 4 次地域メッシュ（約 500m 四方）で集計した結果を示す．この結果より中部地方，近畿地方
南部，中国四国地方，九州地方など，西日本の山間部を中心に特に空き家が急速に増加していく可能性があることが分かった．また図 2 は 2040 年時点
での 2010 年以降の新規空き家率が高い市と町村,
それぞれ上位 3 位の自治体の新規空き家増加率の時系列変化を示したものであり，同様の分析を任意の空間単位で実施することが可能になった．今後は住宅・土地統計調査等との空き家に関する統計と突合を行うことで，同データの信頼性の検証を実施していく．また空き家化に繋がる要因を明らかにしていくことで，データ作成手法の改善を試みる．例えば世帯構造に基づいた出生率，周辺施設との位置
関係，建物の構造や築年，用途地域などを考慮するなどが考えられる．
(4) 謝辞： メッシュ単位の将来人口推計データは一般
社団法人北海道総合研究調査会よりご提供頂いた．また本研究は東京大学空間情報科学研究セン
ターの空間データ利用を伴う共同研究（No.122）による成果である．ここに記して謝意を表したい．

図１： 2040 年における戸建て住宅の新規空き家率

図 2： 2010 年以降の新規空き家率の時系列変化- 41 -

C10

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

地方都市における低・未利用地の発生と現状に関する研究
上野 勇気 1，藤田 直子 2
九州大学 芸術工学部，2 九州大学大学院 芸術工学研究院
Email: <gjjm0220@gmail.com>, <fujita@design.kyushu-u.ac.jp>
1(1) 動機： 現在，日本は人口減少時代に突入し，地方都市において都市のコンパクト化に対する議論が活発となっている.都市のコンパクト化を進めるに当たっては中心市街地の活性化が図られる反面，郊
外では人口減少による低・未利用地が発生し，都市
防犯・防災機能の低下やインフラ維持費用の増大
等の様々な問題が生じている(国土交通省, 2014).
そのため，地方都市郊外の低・未利用地をいかに管理するかは喫緊の課題である.そこで本研究では地方都市である松山市郊外に発生する低・未利用
地の現状を明らかにすることを目的とし，その結果をもとに対象都市における低・未利用地の維持・管理手法を考察した.
(2) 方法： 対象地域は愛媛県松山市，対象地区はそれぞれ中心市街地から 5km 程度の距離に存在する地区で，港湾機能と商店街を中心に発展した三津浜地区，鉄道駅を中心に発展した和気地区，農村を中心に発展した桑原地区の 3 地区とする．まず初めに現地踏査を行い，現在発生している空き地・
耕作放棄地・月極駐車場の発生分布を調査した.次に，現地踏査結果と 2010 年撮影の空中写真を比較し，2010 年から存続して発生している空き地と耕作放棄地を未利用地，月極駐車場を低利用地とした.さらに低・未利用地の分布状況と住宅地図を比較し，ArcGIS 10.2 を用いて低・未利用地分布状況のシェープファイルを作成した.得られた結果を過去の空中写真や人口分布のデータ等と比較し，低・未利用地の発生状況を分析した.

図 1： 三津浜地区における低・未利用地の分布 (2014)(3) 結果： 対象地区ごとに，低・未利用地の発生パターンの違いが確認された. 三津浜地区では住宅跡地
や商業施設跡地と思われる面積が比較的狭小な
低・未利用地が多く発生していた（図 1）．和気地区
では住宅や工場の跡地の低・未利用地が JR 線路沿いに多く発生していた（図 2）．桑原地区では耕作放棄地と思われる空閑地が多く発生していた（図 3）．
したがって，低・未利用地の発生パターンは地区ごとに異なることから，地方都市郊外における低・未利用地の管理は画一的な手法ではなく，地区ごとに発生パターンを考慮した管理手法を考えるべきであることが考察された．
(4) 使用したデータ：
・ 「 平成 22 年国勢調査町丁・字等別地図境域デー
タ 世界測地系 (Shape 形式)」シンフォニカ
・ 「平成 22 年国勢調査町丁・字等別集計 移動人口の男女・年齢等集計データセット」シンフォニカ
・ 「ZmapTownII 2008/09 年度（Shape 版）愛媛県
データセット」株式会社ゼンリン
・ 「国土地理院撮影空中写真」国土地理院,地図・
空中写真閲覧サービス
・ 「米軍撮影空中写真」国土地理院,地図・空中写
真閲覧サービス(5) 謝辞： 本研究は分析にあたり，東京大学空間情報科学研究センターの研究用空間データ（研究番号563）を利用した．ここに感謝の意を表する．
(6) 参考文献：
国土交通省 (2014) 国土のグランドデザイン 2050．
<http://www.mlit.go.jp/common/001047113.pdf>．

図 2： 和気地区における低・未利用地の分布 (2014)- 42 -

図 3： 桑原地区における低・未利用地の分布 (2014)

C11

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

人口減少黎明期の地方中核都市における空閑地の発生・残存パターン
坂本 慧介，飯田 晶子，横張 真
東京大学大学院 工学系研究科
Email： <ksk1106@gmail.com>(1) 動機： 我が国の地方圏では人口減少が始まり，空き家・空閑地の増加による都市縮退の進行が予測され，都市を適切な市街地規模へと誘導していくことが政策課題となっている（浅見 2014）．しかし，地方都市における縮退の進行状況と住宅地の立地的特性との関係についての既存の研究蓄積は十分ではない．そこで本研究では，既に人口減少基調にある地方中核都市の住宅地における空閑地の発生・残存パターンに着目し，都市縮退の実態と立地的特性との関係を明らかにする．
(2) 方法： 対象都市の住居系用途地域内に存在する
空閑地の悉皆調査を行い，詳細な空閑地データベースを整備した．その後，特化度を用いて空閑地が発生・残存しやすい住宅地の立地特性を分析した．研究対象都市は鳥取県鳥取市とした．
(3) 結果： 図 1～図 4 は順に, 鳥取市における市街地
開発年代・住宅地の開発事業手法・鳥取駅からの距離・道路幅員を示す．また図 5 は対象都市の住居系用途地域内における全空閑地を示す．ここで撤退タイプとは住宅の撤退により発生した空閑地，
未建築タイプとは開発以降未建築のまま残存する
空閑地を指す．特化度を用いて空閑地分布と立地的特性との関係を分析したところ，撤退タイプ空閑地の発生・残存には開発年代の古さ（1973 年以前）と道路幅員の狭さ（6.0 メートル未満）が，未建築タイ
プ空閑地の発生・残存には開発年代の新しさ（1974年以後）と住民主導の土地区画整理事業が，それぞれ強く関係することが明らかになった．特に，主要駅に近接したエリアに多く立地する開発年代が古く
道路幅員の狭あいな住宅地に，撤退タイプ空閑地が多く発生・残存している点は，既往研究で示されている大都市圏の空閑地の発生・残存動向（例えば，阪井 2014）とは大きく異なる．この結果は，自家用車依存の強い地方中核都市では，公共交通へのアクセス性が住宅地の需要に必ずしも結びつかないた
め，駅前を拠点として市街地を誘導する従来の都市再編手法が機能しない可能性を示唆している．
(4) 使用したデータ：
・「国勢調査」 総務省統計局
・「住宅・土地統計調査データ」 総務省統計局
・「土地基本統計データ」 国土交通省
・鳥取市の住居系用途地域における空閑地の悉
皆調査データ（2014 年 8，9 月実施）
・「正式 2 万分 1 地形図，2 万 5 千 1 地形図」 国土地理院
・「基盤数値情報」 国土地理院
・「平成 20 年度都市計画基礎調査データ」 鳥取県
・「ゼンリン住宅地図」 株式会社ゼンリン(5) 参考文献：
浅見泰司 （2014） 空閑地の都市問題-周辺の土地利用といかに有効に連携させるか-．『都市の空閑地 空き家を考える』，Progress，3-13．
阪井暖子 （2014） 大都市圏郊外戸建住宅地における空地等の発生消滅の実態と要因に関する研究：首都圏および近畿圏の郊外戸建住宅地を対象として．「都市計画論文集」，49（3），1035-1040．

図 1： 市街地の開発年代

図 3： 鳥取駅からの距離

図 2： 住宅地の開発事業手法

図 4： 市街地の道路幅員- 43 -

図 5： 鳥取市における空閑地の分布

C12Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

日本における外国人散居地域の抽出と分布状況の把握

1

清水 沙耶香 1，森田 匡俊 2，岡本 耕平 1
名古屋大学大学院 環境学研究科，2 岐阜聖徳学園大学 教育学部
Email： <shimizu.sayaka38@gmail.com>(1) 動機： 東日本大震災をきっかけに，東北地方に外国人が散在して居住していることが注目されるようになり，鈴木編(2012)は，被災地を「外国人散在地域」と命名した．しかし，外国人の散在状況については記述的把握が中心であり，統計データを用いて客観的に分析した研究はない．そこで本研究は，外国人の散在の状況を統計的に明らかにし，客観的尺度から外国人散居地域を抽出する手法の開発を行う．
(2) 方法： 平成 22 年度国勢調査地域メッシュ統計（基準地域メッシュ：1km×1km）を用い，秘匿地域を除く人口 1 人以上の 1 キロメッシュを用いて外国人の分布状況を分析した．
(3) 結果： 全メッシュに占める外国人が居住するメッシ
ュの割合を都道府県別に求めると，東北各県では20～40％台であり，80％を越える東京・神奈川・大阪の都府県に比べて低い．しかし，東北各県では，外国人が居住するメッシュの 4 割程度が外国人１人のみのメッシュであり，そのほとんどが女性である．
そこで，全メッシュに占める「外国人が 1 人，かつそれが女性であるメッシュ」の割合を求めると，東北から北関東・甲信越にかけての東日本で高い値を示す(図 1)．最高の山形県が 16.6%，最低の神奈川県
が 3.2%であった．山形県でも他の都道府県と同様，
外国人は都市部に集住するが(図 2)，農山漁村に

図 1：外国人が 1 人で，かつそれが女性であるメッシュが全メッシ
ュ（常住人口 1 人以上）に占める割合の都道府県比較（2010 年）

外国人が女性１人のみのメッシュが散在する(図 3)．
国勢調査メッシュデータでは，外国人の婚姻状況を把握することはできないが，既往研究や筆者らの現地調査によって，彼女たちのほとんどは，嫁不足の東北農村に途上国から嫁いだ女性だと考えられる．
東北地方に外国人の嫁が多いことを統計的に示した研究はすでに存在する(石川, 2007）．本研究の意
義は，彼女たちが他の外国人から空間的に離れて散居していることを統計的に明らかにした点にある．
(4) 使用したデータ：
・ 平成 22 年国勢調査地域メッシュ統計その１ 世界
測地系 都道府県編 1/2 メッシュ (CSV 形式) データセット(5) 謝辞：本研究は，科学研究費挑戦的萌芽研究「外国人散居地域の形成に関する空間分析と孤立度指標の開発」（研究代表者：岡本耕平）の助成を受けた．分析にあたっては，東京大学空間情報科学
研究センターの研究用空間データ（申請番号 2469）を利用した．ここに感謝の意を表する．
(6) 参考文献：
石川義孝編 (2007) 『人口減少と地域：地理学的アプローチ』，京都大学出版会．
鈴木江理子編 （2012） 『東日本大震災と外国人居住者たち』，明石書店．

図 2： 山形県におけるメッシュ
別外国人人口(2010 年)- 44 -

図 3：山形県における外国人が 1 人
で，かつそれが女性であるメッシュ(2010 年)

C13

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

コーホート変化率法による 3 次メッシュ人口推計とその精度検証
菊地 亮太，室町 泰徳
東京工業大学大学院 総合理工学研究科
Email： <kikuchi.r.ad@m.titech.ac.jp>(1) 動機： 本格的な人口減少時代を迎えたわが国では，地方都市においては高齢化や人口減少の進行と市街地の拡散，大都市においては高齢者の急増など
種々の課題に対応しなければならない．それらへの対応策としてネットワーク型コンパクトシティが注目されている．そこで本研究ではネットワーク型コンパクト
シティのシミュレーションに用いることを想定し，3 次メ
ッシュ人口の推計を行う．
(2) 方法： 分析の空間単位は 3 次メッシュとし，対象地域
は平成 17 年時点で居住人口が存在するメッシュ(190，086 メッシュ)とする．2010 年から 2050 年まで 5 年間
隔で，性別・年齢 5 歳階級別人口を推計する．平成 7
年度，平成 12 年度，平成 17 年度の国勢調査地域メ
ッシュ統計を用い，コーホート変化率法によりメッシュ
人口の推計を行う．また都道府県単位ではコーホー
ト要因法により人口を推計し，補正のために用いる．
メッシュ人口の推計値を都道府県ごとに集計し，都道府県単位での推計値と整合するように補正を加える．
(3) 特徴：・ メッシュに含まれる人口が極めて少ない場合に，当該メッシュ人口の個人情報を保護するため秘匿措置が講じられる．そういったメッシュでは年齢階層別の人口は表象されず総人口のみが表象される．本研究ではあらかじめ合算先のメッシュの人口構成比に合わせて人口を按分し，推計に用いる．
・ メッシュ人口の変化率の算出にあたっては推計結
果の安定化のため，直前 2 期間の値を用いる．ま図 1： 推計人口(2050 年)

た，大規模な開発等によって急激な人口の変化が生じるといった一時的な影響を抑えるため，変化率の算出には当該メッシュ周辺 49 メッシュの人口の合計値を用いる．
(4) 結果： 図 1，2 に栃木県における，2050 年のメッシュ
人口および 2010 年時点の高齢化率を 100 とした場合の 2050 年の高齢化率をそれぞれ示す．既に高齢化が進んでいる都市のフリンジエリアに加え、中心エリ
アにおいても高齢化が進展することが明らかとなった．
また，図 3 は 2010 年における推計人口を国勢調査と比較したもので，人口 500 人未満のメッシュ(123，748
メッシュ)を人口降順に並べ，当該メッシュまでで算出した RMSE を示す．概ね良好な結果が得られたといえるが，人口がごく少ない(人口 6 人未満)メッシュの一部で大きな誤差が認められた．
(5) 使用したデータ：
・ 「国勢調査地域メッシュ統計(平成7，12，17，22 年)」
・ 「日本の地域別将来推計人口（都道府県）」国立社
会保障人口問題研究所(6) 謝辞： 本研究の分析にあたっては，東京大学空間
情報科学研究センターの研究用空間データ（研究番号 571）を利用した．ここに感謝の意を表する．
(7) 参考文献：土屋貴佳・室町泰徳 (2006) 都市のコンパクト化による道路維持管理費用削減に関する研究．「都市計画論文集」，41(3)，845-850．

図 2： 高齢化率の変化- 45 -

図 3： 500 人未満メッシュの RMSE

C14

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

パーソントリップ調査データと流動人口データを用いた交通需要予測手法の検討

1

坂 匠 1，薄井 智貴 2，山本 俊行 3
名古屋大学大学院 工学研究科， 名古屋大学大学院 経済学研究科，3 名古屋大学 未来材料・システム研究所
Email： <ban.takumi@j.mbox.nagoya-u.ac.jp>
2(1) 動機： 人々の交通行動を把握する方法として，パー
ソントリップ調査がある．調査間隔が約 10 年と長期間であるため，調査時点とは状況が異なってしまう場合がある．そこで本研究では，携帯電話の GPS 情報か

名古屋市の繁華街（中区）周辺では，大幅に値が異なり，さらに，郊外部においても時空間流動人口データの方が下回る傾向となった．これは，時空間流
動人口データには，繁華街における居住者以外のら得られ，500m メッシュ毎かつ取得間隔が短く，常に最新のデータを得ることができる時空間流動人口
データと，パーソントリップ（PT）データを融合させる

滞在者が含まれている可能性，郊外部でまだ帰宅をしていない人々がカウントされていない可能性が考えられる．

ことにより，最新かつ，詳細な交通行動のデータを得るための手法を検討することを目的とする．本稿では，両データの融合に向けた，両データの母集団代表
性，特に拡大係数の妥当性について分析を行う．

次に，区単位での比較（図 1）においても，3 つのデータの比較を行った．郊外部（守山区，緑区，名東区，天白区）では，差が数％生じているが，その他の地域では差が 1％以下となった．

(2) 方法： 集計単位を揃えるために再集計を行い，自宅滞在人口の比較を行う．比較するデータは，中京都市圏第５回 PT 調査の居住地データ，時空間流
動人口データ，国勢調査データである．比較時間(4) 使用したデータ：
・「中京都市圏第 5 回 PT 調査データ」（2011 年 10
月〜11 月実施）
・「時空間流動人口データ」 株式会社ゼンリンデー

帯は，深夜には自宅に帰宅しているという仮定のもと，午前 3 時台と設定し，比較地域は，時空間流動
人口データの取得範囲である名古屋市全域とする．

タコム（2011 年 10 月 4 日〜16 日のうち 6 日間）
・「国勢調査データ」 総務省統計局（2010 年実施）
(5) 謝辞： 本研究は，文部科学省科学研究費 基盤研

本研究では，小ゾーン別と名古屋市の区別の 2 つの集計単位で再集計を行った．後者の集計単位では，各区の対前年人口増減率を 2010 年の国勢調査
データに掛け合わせることで，2011 年推計人口とし究(B)[研究課題番号 25289161]，および文部科学
省リーディング大学院教育の一環として実施したものである．
(6) 参考文献：
S. Iqbal, C. F. Choudury, P. Wang, M. C. Gonzalez(2014) Development of origin-destination matrices
using mobile phone call data. Transportation
Research Part C, 40, 63-74.
藤岡啓太郎・森尾淳・平田晋一・中野敦 (2014) 携
帯電話位置情報を活用したパーソントリップ調査の簡素化について．「土木計画学研究発表会・講演集」，49，CD-ROM．

て比較した．
(3) 結果： 小ゾーン毎の集計では，中京都市圏 PT 調査
データと国勢調査データ間で，郊外部（守山区，緑区，名東区，天白区）に大きな誤差が生じていた．これは，拡大係数が基本ゾーン単位で算出しているのに対し，小ゾーン毎に集計を行っていることが，誤差の生じた原因だと考えられる．また，時空間流動人
口データと中京都市圏 PT 調査データの比較では，250000

自宅滞在人口（人）200000

国勢調査データ（2011年推計人口）

150000パーソントリップ調査データ
時空間流動人口データ

100000

50000

東区

北区

西区

中村区

中区

昭和区

穂区

田

千種区

瑞

0

熱 区

中川区

港区

南区

図 1： 自宅滞在人口比較（区単位）- 46 -

守山区

緑区

名東区

天白区

C15

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

建物密度と乗降者数を考慮した歩行者空間の量的水準の分析

1

嚴 先鏞 1，鈴木 勉 2
筑波大学 大学院システム情報工学研究科，2 筑波大学システム情報系
Email： <s1330184@u.tsukuba.ac.jp >(1) 動機： 近年，集約的な都市空間構造が注目されている中で，道路空間における歩行者のための空間づくりが重要視されている．多くの自治体が「歩いて暮らせるまちづくり」をコンセプトとして掲げ，京都や大阪，仙台といった大都市の中心部で，歩道を広げる動きも出始めた．しかし，わが国では，歩行者空間の現状も明確に把握されておらず，どのレベルまで歩行者空間の整備が必要かについての基準は明確ではない．そこで本研究は，東京区部を対象とし，道路空間，特に歩行者空間に着目した分布の特徴を把握し，道路空間量と鉄道駅の規模，建物密度との関係を分析する．
(2) 方法： 立体的に利用されている道路空間を含め，土地利用を区分し，東京都心 14 区を対象として道路区分毎にポリゴンデータとして ArcGIS 上に構築
した上で面積算定を行った．また，歩行者の量と関係があると考えられる建物密度と乗降者数をメッシュ毎に算出し，歩行者空間量とどのような関係を持っているかを歩道率とサービスレベルを用いて分析した．
(3) 結果： 全域の道路率は 21.7％であるが，その中で歩道は平面歩道 2.7％であり，立体歩道 0.3％である．駅乗降者数により，対象地域内の駅を 3 つのグ
ループに分けで歩道率を比較すると，乗降者が 10万人以上の駅では駅から 500m 以内の歩道率は6.1％であり，5 人万以上 10 人万未満の駅では4.1％，5 万人以下では 3.4％となり，全体の平均値と8.0

歩道率(%)

7.0

歩道面積
平均歩道率（ピーク)
平均歩道率（ボトム)

6.0

400
350
300
250

5.0

200

4.0

150

3.0

2.0

100

1.0

50

0.0

0

歩道面積(㎡/ha)

9.0

あまり差はなかった．再開発地区と歩道率の関係をみると分析の対象である 111 地区の事業により，平
均歩道率は 5.4％から 11.2％に増加したが，周辺地
域の歩行者空間の変化は見られなかった．最後に
歩道率，建物密度，乗降者人数の関係について多重回帰分析を行った結果，容積率が 100％増加す
ると歩道率が 1.1％増加し，乗降者数が 1 万人増加
すると 0.8％増加する関係が分析された．また，歩行者空間のサービスレベルを見るため，延床面積当たりの歩道面積を分析したところ，容積率が増加しても延床面積当たりの歩道面積にはあまり変化がな
く，高密の建物は歩行者の発生量が多いと考えられ
る商業や業務施設である傾向のため，歩行者空間が不足している可能性があることが明らかになった．
しかし，現状が適切な歩行者空間量であるとは言えなく，コンパクトシティにおける道路空間全体の望ましい構成を明らかにすることが課題である．
(4) 使用したデータ：
・「ZmapTownII （Shape 版）東京都 データセット（1997/98，2003/04，2008/09 年度」，ゼンリン
・「交通流動量駅別乗降数データ」，国土数値情報
・「MAPPLE デジタル地図データ 10000」，昭文社(5) 謝 辞 ： 本 研 究 は ， JSPS 科 研 費 24241053 ，26560162 による助成を受けた．分析にあたっては，
東京大学空間情報科学研究センターの研究用空間データ（研究番号 490）を利用した．ここに感謝の意を表す．

FAR(%)

図 1： 容積率毎の歩道率と歩行者空間面積

図 2： 延床面積当たり歩道面積の分布（平面+立体）- 47 -

C16

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

地理情報システム上で利活用できる人流・交通流ビッグデータ分析基盤の開発
高野 茂 1，後藤 孝行 1，辻 徳生 2，倉爪 亮 2，内田 誠一 2，
森岡 道雄 3，谷口 倫一郎 2，村上 和彰 21
九州大学 共進化社会システム創成拠点，2 九州大学大学院 システム情報科学研究院，3 日立製作所
Email： <takano.shigeru.019@m.kyushu-u.ac.jp>(1) 動機： 近年の技術革新による急激な社会変化は，都

滞在者，交通手段）をグラフ表示できる．

市部における交通機関の多様化を生み出し，一部の本システムを応用して，キャンパス内人流データの利用者が都市交通システムの経済的効率，利便性，分析を行うために，P-Sen により収集される人流デー

安全性などが享受できないという交通弱者問題を引

タをパーソントリップデータのフォーマットに変換する

き起こしている．また，都市以外の地域における移動機構を実装した．P-Sen が搭載するセンサは，ネットや流通の効率化のための交通弱者も増加している．

ワークカメラ，無線 LAN AP， IC カードリーダ，温湿

そのため，社会の多様化や高齢化，過疎化に対応す度センサおよびレーザスキャナであり，P-Sen の前方ることのできる革新的なパーソナルモビリティサービス

半径約 30ｍ範囲の移動体の位置情報（緯度経度）をの実現が望まれている．九州大学共進化社会システ

0.1 秒毎に収集できる．

ム創成拠点では，パーソナルモビリティサービスの社(3) 結果： 現在は，九州大学伊都キャンパスのセンター会実装に向けたキャンパス型実証実験として，ポール

ゾーン地区に，P-Sen14 基を設置している（図 2）．こ型センサノード（Petit Sensor Box，以下 P-Sen）によるのエリアは，日中人口かが 5000 人を超えており，人キャンパス人流の計測を実施している．本研究では，流が集中するとかなりの混雑が発生する．提案システ

実際に収集されるキャンパス人流データを分析する

ムにより，キャンパス内の人流を分析することで，講義ためのプラットフォームとして，地理情報システム上で室や食堂の混雑の予測など，さまざまなアプリケーシ

利活用できる人流・交通流ビッグデータ分析のためのョンの創出が可能となる．
(4) 使用したデータ：基盤技術を開発する．
(2) 方法： 東京大学「人の流れプロジェクト」のパーソント

・「平成 17 年度北部九州都市圏パーソントリップデータ」

リップデータのフォーマットに準拠する人流データを，(5) 謝辞： 本研究は，独立行政法人科学技術振興機構

地理情報システム GeoMation 上で可視化・分析するの研究成果展開事業センター・オブ・イノベーション

基盤技術を実装し，実際に平成 17 年度北部九州圏（COI）プログラムにより，助成を受けたものである．
(6) 参考文献：

パーソントリップデータを利活用した広域人流分析シ
ステムを構築した．本システムでは，地図上の点を選

後藤孝行・高野茂・村上和彰 (2015) 大学キャンパス

択することにより，その地点を訪問した人に関する統内の環境センサネットワークのためのデータ共有プラッ

計データ（単位時間あたりの訪問者数，出発地，年齢，

トフォームの構築．「第 29 回人工知能学会全国大会」．

図 1： 地理情報システム（GeoMation）

図 2： P-Sen 配置図- 48 -

C17

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

群集行動予測のための Twitter ストリームからの時空間トピック発見

1

宮澤 聡 1，宋 軒 2，柴崎 亮介 2
東京大学大学院 新領域創成科学研究科，2 東京大学 空間情報科学研究センター
Email： <koitaroh@csis.u-tokyo.ac.jp>(1) 動機： Twitter などの SNS 解析によって社会現象を理解しようとする試みは数多く．位置情報(ジオタグ)の付いたツイートを時空間センサー情報として

モ デ ル の 中 で は 一 般 的 な Latent Dirichlet
Allocation (LDA)(Blei et al. 2003) を用いるが，より実装コストの低い Gibbs sampler を用いて実装され捉えた研究やシステムの開発が行われている．ところで，群集行動予測・パターン分類モデルの開発において入力データの多様性，特に人の移動の背景となるような細かい地域における時空間に結びた Mallet を用いて LDA を時空間単位に分類したツイートに適用する．トピック数は 20 とし，生成後にそれぞれのトピックで代表的な単語を元にそれぞれのトピックの解釈を加える．Twitter 中心 (Twitter-

ついた情報は今後のモデルの精度向上に重要である．そこで本研究では，今後の群集行動予測・パターン化モデルの精度向上のための補足情報・補centric, TC)トピックと実世界(Real-world, RW)トピッ
クに分類してから行動ごとの解釈を加えている．出
力データとして，時空間単位ごとの各トピックのシェ

足入力データをツイートから作成するために，トピッ
クモデルを用いて実世界における時空間トピックを抽出することを目的とする．
(2) 方法： Twitter の Streaming API (リアルタイムサン

アの行列が得られ，各時空間単位でどのトピックが優勢か分析することができる．
(3) 結果： 抽出されたトピックのうち実世界トピックと解釈されるものの中には，まず Foursquare などのチェプリングを目的として提供されている Public API) を用いて日本におけるジオタグ付きのツイートを収集した． 本研究で用いるデータは，2015 年 3 月 17

ックインサービスに強く関連するトピック#6 が顕著に現れ，地名やチェックイン時に頻繁に現れる語が代表語として認識されている．１週間における 1 時間

日から 3 月 24 日までの 1 週間分の日本語で書かれた 3,831,769 ツイートである． 形態素解析エンジ
ン MeCab を用いてツイート本文を品詞ごと原型に変換して分かち書き形式で記録した．日本全国統毎のトピックのシェアの値のヒートマップを図 1 に示す．トピック#6 は毎日定期的なパターンが見られ，シェアは週末に特に大きい．次に東京都 23 区を対象に作成したトピック#6 のシェアの値の空間的なヒ

一の時空間単位として，1 時間ごと，緯度経度 0.01
度ごとを本論文での時空間単位とする．各時空間単位に含まれるツイートをまとめて一つの文書と扱

ートマップを図 2 に示す．交通に関するツイートは
大きな駅や空港などの交通ハブに集中していることが分かる．

い，トピックモデルを適用する．トピックモデルとは，
データが，背景となるトピックに基づいて生成されているという文章生成モデルの前提のもと，そのトピックを推定する方法である．本研究では，トピック(4) 参考文献：
Blei, David M, Andrew Y Ng, and Michael I Jordan(2003) Latent Dirichlet Allocation. Journal of
Machine Learning Research, 3 (4-5), 993–1022．

図 1: 一週間のトピックシェアの分布

図 2: トピック#6 (チェックイン)のシェアの空間的分布- 49 -

C18

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

学校外補習学習費の支出傾向と地域特性 －社会経済的データを基に－
貞広 斎子
千葉大学 教育学部
Email: <sadahirosa@faculty.chiba-u.jp>(1) 動機： 我が国の教育費をめぐる状況は，公的負担率が低く，各家庭が負担する私的負担が相対的に高い公私混合型であるとされている(末冨 2010)．更に近年では，格差問題への着目もあり，家庭の経済力によって家計における教育費負担，ことに学習塾などに代表される学校外補習学習費（以下，補習学習費）の負担傾向や負担額には差異があり，それが子どもの学力達成における格差を規定する一要因になっているとの指摘がなされている．従来，上記の議論を行う場合，まずは世帯収入を中心とした個
人間の差異・格差を分析の対象としてきたが，有償の教育機会への支出傾向は，経済力が同じ家庭であっても，居住地の環境によってその支出傾向が異なるメカニズムが存在する可能性がある．そこで本
研究では，補習学習費支出について，①世帯収入に加えて，②地域の人口規模のように世帯収入に関連があり，かつ補習学習費支出に影響を与える
要因，③①以外の補習学習費支出に影響を与える
世帯の特性，④②以外の補習学習費支出に影響を与える地域特性を被説明変数として想定した検討を行うものである．
(2) アプローチ： 補習学習費支出を被説明変数，各地
域特性を説明変数とする重回帰分析を行う．補習
学習費支出については，「消費支出推計データ」（JPS）の地域の支出総額から，子ども 1 人あたりの支出額を算出し，地域間の分散が大きいことから，その対数値を用いた．地域特性については，補習

学習費の支出に関連すると仮説的に考えられる項
目を，国勢調査（2010 年）データ等から抽出し，適宜再計算を行った上，多重共線性を考慮して，変数を選定し，ステップワイズ法を用いて推定を行った．なお，今回は，地域の多様性に富み，地域特性の分析を行うのに適合的な地域として，千葉県を取り上げ，分析を進めている．
(3) 結果： 学校段階に共通して，世帯の子ども数の影
響力が最も高い．特に，中学校段階において最も影響力が高くなっており，複数人の子どもを抱える
家庭の補習教育費支出の負担感が透けて見える．
また，流出入などの人口変動や通勤・通学といった社会活動のスタイル，持ち家率，大卒率といった個
人属性に関わる影響力も析出された．更に，上記の知見を基礎として，地域特性と補習学習費支出傾向の関連をより簡便に推定する方策を模索する目的で，居住者特性の地域累計であるジオデモグラフ
ィクと補習学習費支出がどの程度の関連性を検討したところ，平均値を大きく上回る支出を行っている地
域がある一方，特にいくつかの地域で補習学習費
支出が抑制されている実態が明らかになり，いわゆ
る「学習格差」の存在が析出された．
(4) 謝辞： 本研究では，東京大学空間情報科学研究センターの国政調査データを利用した．ここに感謝の意を表する．
(5) 参考文献：
末冨芳(2010）『教育費の政治経済学』，勁草書房．

（a）推定額（b）実支出額との残差※
図 1： 重回帰分析結果に基づく補習学習費推定額と実支出額の残差（中学校）※(ｂ)理論値－実績値について，赤スケールの濃淡がプラス誤差の絶対値，青スケールの濃淡がマイナス誤差の絶対値- 50 -

D01

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

Spatiotemporal analysis of urban growth in three African capital cities: A grid-cell-based analysis
Hao Hou, Ronald C. Estoque and Yuji Murayama
Graduate School of Life and Environmental Sciences, University of Tsukuba
Email: <houhao880828@gmail.com>(1) Motivation ： The purpose of this study is to
examine the spatiotemporal pattern and dynamics of
the urban growth in three African capitals ofdifferent sizes (2000-2014) using remote sensing
and LandScan population data, and a grid-cell-based
method. Since a comparative analysis of urban landcover changes in different African capital cities
using a grid-cell-based method has not yet been
conducted, this study might be useful in the context
of urban studies and landscape and urban planningof African cities.
(2) Methodology: Maximum likelihood supervisedclassification method was employed for classifying
the Landsat imageries. Six land-cover categories
were classified, namely urban, bareland, cropland,grassland, forest and water. A grid-cell-based
method (1 km × 1 km grid cell) was used to reveal
the spatial distribution of the land-cover changes andpopulation change in density between 2000 and 2014.
The grid-cell-based analysis has three steps:
 Create 50 km × 50 km fishnet to make empty gridcells. Overlap land-cover maps with the 1 km gridcells.
 Use zonal statistics in ArcGIS® software package
to summarize the number of pixels of eachcategory contained in each grid cell.
 Combine the tables for the two time points basedon the grid cell code ID. With the combined tables,
the change in the proportion or density of eachland-cover category between the two time points
is determined.
Subsequently, the correlation between thechanges in the density of all the land-covercategories, and between the changes in the densityof the urban land-cover category and changes in
population density are determined.

(3) Data： Landsat ETM+/OLI/TIRS imageries in twotime points (2000 and 2014) were adopted to prepare
the land-cover maps (Fig.1) and detect the
spatiotemporal land-cover changes in Bamako,
Cairo and Nairobi. LandScan population datasets,
developed by Oak Ridge National Laboratory(ORNL), are used to determine the grid-based
population density in three cities.
(4) Results： The results show these three capital cities
have undergone a rapid urban growth in the past 14
years (Fig.2a). In all three cities, a substantial loss ofbareland was detected due to urban expansion.
Bamako, classified as a small-sized African capital,
had the highest urban growth rate (7.95% per year),and this was at the expense of its bareland and green
areas (grassland and forest). On the other hand, Cairo,
classified as a big-sized African capital, had thelowest urban growth rate (3.45% per year), while
Nairobi, classified as a medium-sized African capital,
had the increase of the urban growth rate (6.97% peryear). The urban expansion of both Cairo andNairobi occurred mostly in their barelands. However,unlike Cairo, Nairobi’s green areas (especiallycropland) also decreased. The results also show thatthe spatial pattern of the changes in population
density varied across the three cities (Fig.2b). A
weak correlation between the change in urban
density and the change in population density wasobserved in all three cities. This level of correlation
might have been affected by the vertical urban
development in the three cities, which tends toincrease population density, but has not been
captured in image analyses. Although thecorrelations were low, there was evidence for asignificant positive relationship between population
growth and urban expansion in all three cities.

Figure 1: Land-cover maps of three citiesin (a) 2000; (b) 2014

Figure 2: Density change maps of (a) urban;(b) population in three cities from 2000 to 2014

- 51 -

D02

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

Spatiotemporal analysis of land use/cover changes
and urban expansion in Lusaka City, Zambia
Matamyo Simwanda
Graduate School of Life and Environment Sciences, University of Tsukuba
Email: <matamyo@gmail.com>
grown by almost three times over the 20 year period.
This has been caused by the continued conversion ofwoodland and grass/shrub land areas to urban areas
as shown by the significant losses in these classes.
The growth of the urban area has mainly beencharacterized by increase in unplanned/informal
residential settlements in the city which haveemerged from the increase in the city population due
to rural urban migration which has increased demandon the city for residential housing. This has
significantly impacted on the changes in thelandscape of the city
Consequently, the landscape has become more
complex and heterogeneous. Its fragmentation andaggregation increased at first and then declined as theland became more connected due to continuous
increase in the built up area. The Shannon entropy
values indicate an increase in the dispersion of theurban development. This suggests that intervention isrequired for sustainable urban development.
(4) Future plan: I plan model and analyze the drivers ofurban growth. Further, I will carry out modeling andsimulation to predict future urban growth dynamics
and further do scenario analysis for finding the mostsustainable ways of future urban growth (2030-2050).

(1) Purpose: Lusaka City is one of the cities in Sub
Saharan Africa that has experienced rapid urban
expansion. The study aims to investigate thespatiotemporal pattern and processes of Land
use/Land cover (LULC) changes and urban
expansion in Lusaka City, Zambia.
(2) Data and methods: Multi-temporal satellite images
were used to extract the LULC data: two Landsat TM
images of 1990 and 2010 respectively and one
Landsat ETM+ image of` 2000. The spatial resolutionof all the images was 30m. A classification scheme
consisting of five LULC classes was considered
including urban/built up, woodland, grass/shrub land,
cultivated land and water. Remote sensing techniques,in combination with GIS were used to analyze andcharacterize the LULC changes.
For a more comprehensive understanding of theurban growth process several landscape and classlevel spatial metrics were generated using
FRAGSTATS to characterize the urban growth
structure and pattern. Spatial metrics aided
quantitative assessment of the landscape fragmentation, complexity, connectedness, intermixture/
configuration, aggregation and heterogeneity.
Furthermore, the study also attempted to measure
the extent of urban sprawl (i.e. urban development
compactness or dispersion) using the Shannon
Entropy approach. Urban sprawl was considered inthree ways with regards to the selection of reference
zones for Shannon entropy calculation: (1) using
administrative wards; (2) Separating Wards into four
Ward Groups (WGs) based on built up area
composition; and (3) using distances to location
factors (city center, major roads and rail stations)
identified to influence urban growth.
(3) Results: Figure 1 and Table 1 show the LULC
change results in the study area from 1990 to 2010.
The results show that the built up (urban) area has(1990)

Table 1: LULC Changes (1990 - 2010)
Classes

1990

2000

Km² %

Km²

2010
%

Km²

%

Built Up

56.5 13.5 111.3 26.6 176.5 42.2

Woodland
Grass/Shrub
Land
Cultivated
land
Water

46.8 11.2 29.64

7.1 31.03

7.4

289 69.2 253.9 60.7 177.7 42.5
24.2

5.8 21.75

5.2 31.88

7.6

0.86

0.2

0.2

0.1

0.89

0.44

(2010)(2000)

LegendLegendLegendLegend0 1 2

4

Legend6 8

1 - Urban/Built Up

1 2 4 6 Up
8
1 -0 Urban/Built

Kilometers

1 - Urban/Built Up 2- Woodland

Kilometers

1 - Urban/Built Up

2- Woodland

2- Woodland

3- Grass/Shrub Land 4 - Cultivated Land

3- Grass/Shrub Land

4 - Cultivated Land 5- Water

4 - Cultivated Land

5- Water

5- Water2- Woodland

distribution- 52 -

2- Woodland
0 1 2

4

6

8

3- Grass/Shrub
Kilometers Land

3- Grass/Shrub Land

4 - Cultivated Land

4 - Cultivated Land

5- Water

5- WaterFigure 1: Land Use/Land Cover maps: 1990, 2000 and 2010

3- Grass/Shrub Land

1 - Urban/Built UpD03

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

Monitoring Urban Growth Process with Remote Sensing Techniques:
An Empirical Study of Shanghai, China
Hao Gong
Graduate School of Life and Environment Sciences, University of Tsukuba
Email: <hiro.gonghao@gmail.com>(1) Motivation: Shanghai is the largest Chinese city by
population. As one of the most vital cities in Asia,
Shanghai has booming economy and vitality of
expanding the city to react the globalization andChinese economic reform since the 1990s. By utilizing
the remote sensing techniques, the urban growth
process can be monitored in a certain time interval. This
study aims to detect the social structure change in amacroscopic perspective by using several kinds ofsatellite image datasets with remote sensing techniques.
(2) Approach: In order to monitor the city changes, notonly the land use and land cover (LULC) changes, butalso the pattern changes of human economic activities,
three different kinds of datasets are used to monitor the
study area by each 12 years since 1988 year.
LULC change map: The Landsat program provide
the worldwide middle resolution satellite data (30m).
With object based image classification, the LULC map
can be derived.
Energy consumption intensity (ECI) map: DMSPOLS nighttime lights of world data program started
from 1992. With the stable averaged nighttime lights
data, the intensity map of anthropogenic heat flux
emission can be estimated year by year.
In order to understand the relationship between ECI
map and LULC map, the correlation analysis wascalculated, which showed a strong relationship. On theother hand, the population data were utilized to verify
the calculated result.

(3) Data: Three kinds of dataset are used in this study
including the LandScan population world data 2000 to2013 (the data of Shanghai statistics yearbook wereused for the year before 2000), DMSP-OLS nighttime
lights of world data 1992 to 2013 and Landsat
EM/ETM/OLI 30m satellite images.
(4) Results: Through this study (Fig.1), several various
kinds of dataset were used to monitor the urbanization
process in Shanghai. The results show that an incredible
rapid expanding of urban fringe was happened. The
percentages of the built-up areas were increased from
6.8% to 44.9% since 1988. In addition, Fig.2 shows theurbanization rate from city center of 1988, 2000 and2013. Moreover, by using the ECI map, LULC map andnational statistics data, an approximate energy emission
can be estimated.

Figure 2: Urbanization rate from city center for Shanghai
1988-2013.

(c) 2010(b)(a) 1988(b) 2000(c) 2013
Figure 1: LULC map and energy consumption intensity map for Shanghai- 53 -

D04

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

Hedonic Price Modeling of New Residential Property Values in Xi’an City, China
Kai Liu
Division of Spatial Information Science, Faculty of Life and Environmental Sciences, University of Tsukuba
Email: <liukai890208@gmail.com>(1) Introduction: Considering the increasing newresidential property values in China, this study estimatesthe implicit premium of several location factors affecting
on housing price in Xi’an City, using hedonic pricing
technique. It is verified that spatial local singularities
caused by unobserved variables or estimation bias can beassociated with multi- regression errors. This study
explores an unconven- tional viewpoint to residual
problem, which combines the regional differences andthe spatial distributions of singularities. The samples areclassified into 5 agglomerations, aiming to prove somehypotheses that following the residual analysis forrevealing the underlying reasons about the future trend
and variation of real estate market within each region. It
is effective to provide scientific basis of decision making
for the real estate investors and planners.
(2) Objectives: The main objectives of this study are to: 1)
attempt to apply hedonic pricing models in housing
market of Xi’an, 2) search for the most suitable
regression model by using SPSS and measure thepremium by presenting the monetary value of each key
characteristic to urban planner and decision-makers for
optimizing urban development projects, 3) reveal thecauses and mechanism about spatial singularities anddifferences.
(3) Data and Method: Figure 1 shows the 378-samples of
housing price and spatial data. Premiums on residential
properties from each factor can be quantized by using
hedonic pricing model. Considering the residual problem,
this study has read the spatial singularity and local
characteristics by using residual and cluster analysis.
(4) Results and Discusssions: 1) A within-zone housing
unit is sold 9.4% more than if it was outside theattendance zone of a Key Primary School. Herein, thepremium on residential properties from the influence of
educational resources has been quantized, i.e. the willingto pay for the high-quality educational resource. 2) A
corollary was got that advantages of rail transportation
had not yet adequately been brought into full play in
Xi’an (Table 1), and this detail is different like otherhedonic approach (Gu and Zheng 2010). 3) Residual
analysis is applied to understand the local differences on
housing pricing and the development situation of realestate market in Xi’an. Three special areas could befound regarded as high-technology area (A), luxury
residential area (B), and new town (C) in Xi’an. In
conclusion, this paper successfully assessed the housing
price trends and the real estate market prospects for new
residences. 4) 5 agglomerations can be classified forrevealing the future trend and variation of real estatemarket (Figure 2). 5) As this case study about hedonic
pricing modeling, the utilization of GIS and SPSS isdemonstrated to be effective and efficient.
(5) Reference:
Gu, Y. Z., and Zheng, S. Q. (2010) The impacts of railtransit on property values and land development
intensity: The case of No.13 line in Beijing. Acta
Geographica Sinica, 2, 213-223.
Table 1: Regression results* p<0.10; **p<0.05; ***p<0.01

Figure 1: Spatial data and housing price sample

Figure 2: Result of cluster analysis- 54 -

D05

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

A geospatial technique for estimating urban built volume using remote sensing data
Ronald C. Estoque* and Yuji Murayama
Division of Spatial Information Science, Faculty of Life and Environmental Sciences, University of Tsukuba*Email: <estoque.ronald.ga@u.tsukuba.ac.jp>, <rons2k@yahoo.co.uk>(1) Purpose: This study introduces a geospatial
technique for estimating urban built volume (UBV)
from remote sensing data. It also presents a techniquefor deriving a digital terrain model (DTM) from a
digital surface model (DSM).
(2) Data and Methods: The data used in this study
include a DSM (10 m) derived from ALOS-Prism
data (c. 2009) and a Landsat image (30 m) captured
in 2009. A 10 km × 10 km subset of Metro Manila,
Philippines was used as a test study site. The DSM
had a value ranging from 24 m to 211 m measured
from the ellipsoid.
We used a grid-based technique (using a meshsize of 100 m, 150 m, 200 m, 250 m, 300 m, 350 m,
and 400 m) to derive seven DTMs (DTM100, DTM
150, DTM200, DTM250, DTM300, DTM350, andDTM400) from the DSM. Firstly, using each of thesemesh sizes, we determined the pixel/s with thelowest DSM value within a grid. And secondly, all
the pixels identified were converted to points andused in the interpolation process for the seven DTMs
employing the Empirical Bayesian Kriging approach.
By subtracting each of the derived seven DTMs fromthe DSM, we produced seven surface feature height(SFH) maps.
Using a maximum likelihood supervisedclassification, we extracted the built-up lands fromthe Landsat image. Prior to the calculation of the
UBV using Eq. (1), we resampled the built-up map
to 10 m.

UBVi (m3 ) = PAi × SFHi

(1)where UBVi , PAi and SFHi are, respectively, theurban built volume (m3), area (m2) and surface featureheight (m) of pixel i, where pixel i is a member of thebuilt-up class. Pixels with negative SFH values were
not included in the calculation.
(3) Results and Discussion: Results revealed that theminimum value for the derived seven DTMs varied
from 24 m to 27 m, while the maximum value varied
from 92 m to 148 m. Consequently, the derived
seven SFH maps also had different minimum (from-10 m to -19 m) and maximum (from 137 m to 146m) values. Considering that the DSM values ofbuilt-up lands (measured at the roof top of built
structures) are supposed to be higher than theirrespective DTM values (measured at topographic
surface), the seven DTMs can be compared in termof the quantity of pixels with negative SFH values(DTM > DSM). DTM100 had the highest number ofpixels with negative SFH values (total=36,552;
built-up=24,654), while DTM350 had the lowest(total=7,366; built-up=4,909).
In terms of UBV, the seven DTMs also produced
different results. DTM100, DTM150 and DTM200
had a total UBV of 386.63, 465.09 and 520.00
million m3, respectively, while DTM 250, DTM 300,
DTM350 (Fig. 1), and DTM400 had 561.14, 599.82,
636.24 and 659.92 million m3, respectively.

Figure 1: (Left) UBV map produced by using DTM350 and (Right) Google Earth image (2010).

- 55 -

D06

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

Remote Sensing Identification of Buildings based on Machine Learning
Zhiling Guo, Xiaowei Shao, Yongwei Xu and Ryosuke Shibasaki
Center for Spatial Information Science, The University of Tokyo
Email: <guozhilingty@gmail.com>(1) Introduction:With
theaccelerationofurbanization process, maps used to illustratebuildings and their distributions are quite
significant. However, under the circumstances ofsome remote and rural areas, such kinds of maps
are often insufficient and defective. This study aims
to investigate the new way based on machinelearning for building identification.
(2) Data: The data used in this study are captured from
Google satellite map in February, 2015, indicating
the area called Kaysone, which locates in the
Savannakhet province of Laos.
(3) Methodology: In order to identify the buildings, andcompare with the former approaches, our approach
has some predominant unique points. We utilize themachine learning methodologies based on Adaboost
and Convolutional Neural Networks (CNN)
respectively, both contain two steps. In training step,
the input is the training data which contains theinformation of different feature, after trained by thealgorithm, the classifiers would be generated; intesting step, the input is the testing data, theidentification result would be generated via
classifiers. However, the information of the featureused in both algorithms is different. AdaBoost
method utilized in the experiment mainly based on
Color Feature and Haar-like Feature could identify
the buildings via the color and texture information ofbuildings; CNN method could transform complex
and non-linear mapping from high-dimensionalfeature space to a low dimensional space whereclassification is obvious. The CNN method could
express deeper information of the buildings with thehelp of convolution kernel etc. Due to the principleof CNN, allows it to be successfully applied to suchkind of field.
(4) Results: For different study areas, the overall
accuracy of our methods could be up to about 95%,
and the Kappa Coefficient could be up to 0.824,
which could show a high performance. It means, themajority of the buildings could be identified, such as
the result in Figure 1. In addition, we could infer the
performance of the proposed method is quite stablefor different areas.
(5) Future steps: In order to test the stability of themethod, more areas including diverse characteristics
need to be tested. In addition, by observing theidentification results, some identification target could
not be extracted due to the different color andcharacteristics from the training samples. We
consider solving such kind of problems by utilizing
transfer learning method, which could enhance theclassifier, and make the classifier obtain the ability ofidentifying the new targets that are similar to theformer targets.

Figure 1: The identification result of the method. The data (left) used in this study is captured
from Google satellite map, and the right image is the identification result. Where Gray refers to
the unknown part; Green means the actual buildings that were correctly classified as buildings;
Blue indicates the non-buildings were incorrectly labeled as buildings; Red shows the buildingsthat were incorrectly marked as non-buildings, and Black means all the things correctly classified
as non-buildings.

- 56 -

D07

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

Estimation of a continuous urbanization level index using a latent variable approach
Giancarlos Troncoso Parady，Kiyoshi Takami and Noboru Harata
Department of Urban Engineering, Graduate School of Engineering, The University of Tokyo
Email: <gtroncoso@ut.t.u-tokyo.ac.jp>(1) Introduction： A considerable number of studies
have analyzed the effects or the built environment
on travel behavior, yet little attention has been paid
to the question of how to measure or summarize thecharacteristics of the built environment itself. This
study proposes a continuous urbanization levelindex estimation method, using a latent variableapproach.
(2) Methodology ： A latent variable model was
specified using confirmatory factor analysis (CFA),
which allows for the calculation of goodness of fit
statistics to test how well the estimated solution
reproduces the observed variances and covariancesof the indicators (Brown, 2006). Following urban
economics concepts, urbanization level isconceptualized as a latent construct that accounts forthe observed spatial distribution of the city in terms ofsupply of goods and services, land use intensity,transport mobility and land prices. Data from
Fukuoka City is used.
(3) Results： The path diagram of the estimated latentvariable is shown in Figure 1. All estimatedparameters were statistically significant at the 1%
level. Factor loadings suggest that all indicators arestrongly related with the latent factor urbanizationlevel, especially the log of commercial density, whose
total explained variance stands at 85.9%. Figure 2
illustrates the spatial distribution of the estimatedurbanization level latent variable. Clearly, there is amarked mono-centricity in the spatial distribution of
the city, with the highest levels of urbanization
concentrated mainly around Chuo ward and spreading
outwards.
(4) Used Data：
・ JR West, JR Kyushu and Fukuoka City Transport
Bureau station timetables
・ National land numerical information: Bus routedata, MLIT・ National land numerical information: National
survey on land, MLIT
・ Statistical Map Database: GIS Data for the
2000/2005 Population Census and Background
Data・ Telepoint Pack DB February 2011
(5) Acknowledgements： This study was supported
by JSPS KAKENHI Grant No. 23246091 and
The University of Tokyo’s Excellent Graduate
Schools (EGS) Support Fund for Young
Researchers Grant No. T10027. Spatial data were
provided by the MLIT’s National land numericalinformation and the Center for Spatial Information
Science of The University of Tokyo, CSIS joint
research No.479.
(6) References：
Brown, T. (2006) Confirmatory factor analysis forapplied research. New York: The Guilford Press.

Figure 2: Urbanization level map of Fukuoka city

Figure 1: Path diagram of latent variable model- 57 -

D08

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

A Method to Assess the Attachment of Food Shopping to Place
Andrew Burgess1 and Hiroshi Ota2
Graduate School of Engineering, The University of Tokyo, 2design neuob Inc.
Email: <a.burgess@architectureisnow.com>

1(1) Motivation: Foodscapes are the spatialisation offood environments. Food shops are constantly
undergoing change in type, style and location underpressure from population, economic and lifestylechange. This research investigates the relationshipbetween food shopping and place. By understanding
how food shops are 'attached' to places, issues suchas resilience and community cohesion can be
discussed.
(2) Approach: Food shopping in Japan typicallyinvolves a number of shops and a number of shopping
trips during the week. Food shops can therefore beconsidered a network connected by shopping activity.
Network analysis methods allow the structure offoodscapes to be visualised and analysed. Withinthese networks 'communities' of shops that work
together can be detected. The spatial correlation ofthese 'shop communities' was analysed by comparing
neighbouring shops (Fig. 4).
(3) Originality: Research on the accumulation ofcommercial activity is widespread. This researchcontributes to this by assessing the qualities ofclusters of food shops. Visualising food environmentsfrom the users point of view allows for a deeper
understanding of the accumulation of food shops.
Network analysis allows connections between nonco-locational food shops and therefore the underlying
structure of food environments to be revealed.
(4) Results: Preliminary results show that foodscapes
unfold in different ways across urban environments.
Furthermore, the correlation of shopping activity andlocation varies showing that some clusters of shops
work together thereby building 'locational
attachment' whereas in other areas food shops work
independently.
(5) Data: Questionnaire responses for routine foodshopping behaviour of 363 Junior High School
households in Kashiwa geocoded and categorised
through Telepoint Pack DB 2010 (CSIS).
(6) Software: QGIS 2.8 with python packages igraph0.7.0 and NetworkX 1.9.1.

Figure1: Community Detection of FoodscapeFigure 3: Physical Location of Food Shop Communities

Figure 2: Simplified Graph (Node sizereflects community size)

Figure 4: Correlation of Food Shop Communities to Physical Location- 58 -

D09

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

明治期東京における住所照合システムを用いた史資料の地図化
1

石川 和樹 1，中山 大地 2
首都大学東京 都市環境学部，2 首都大学東京
Email: <ishikawa-kazuki@ed.tmu.ac.jp>(1) 目的： 明治期の史資料には，住所の表記がしばしば見られる．これらの住所を空間情報としてデータ化できれば，これまで時間のかかる作業であった歴史住所の地図化を，GIS を用いて容易に行うことが可能となる．そこで本研究では，明治期の住所に対して住所照合（アドレスマッチング・ア
ドレスジオコーディング）を行い，住所を位置座標に変換することで，明治時代の住所の地図化を試みた．住所を位置座標に変換する際には，筆者が開発した「明治期東京住所照合システム」を用いた．これは，昭和 61 年（1986）発行の「東京郵便局 東京市十五區番地界入地圖（明治 40 年調査）」を用いて作成した住所データベースをもとに，入力された住所を位置座標に変換するシステムである．
(2) 方法： 「国立国会図書館近代デジタルコレクション」にて公開されている史資料から明治時代の住所を抽出し，csv 形式の住所リストを作成した．このファイルをシステムへ送信すると，座標データを伴った住所リストに変換されて返ってくる．その座標データに基づき，ArcGIS10.2.2 上でポイントデータを作成し地図化を行った．

(3) 結果： 本研究では，国立国会図書館近代デジタ
ルコレクションより，全国書籍商名簿（1907 年発行）を用いて地図化を行った例を示す．この書籍は，当時の全国の書店情報を網羅したもので，その中から東京市 15 区内の住所のみを抽出して地図化を行い，国土地理院の地理院地図にオーバーレイした．図 1 は東京市全域の書店の分布を示したものである．現在でも書店が多く立地することで有名な神田神保町周辺をはじめ，日本橋や京橋周辺でも書店の集中している地域が確認できる．
一方，本所区や深川区などでは書店がほとんど立地していなかったことがわかる．図 2 は神田神保町周辺を拡大したものである．図 1 のような広域の地図では確認できないより詳細な書店の位置が示されていることがわかる．
(4) 使用したデータ：「国立国会図書館近代デジタルコレクション 全
国書籍商名簿（1907）」（2015 年 9 月 10 日閲覧）
http://dl.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/900109(5) 参考文献：
人文社編集部編（1986）「東京市十五區番地界入地圖」，人文社．

図 1： 東京市全域における書店の分布

図 2： 神田神保町周辺における書店の分布- 59 -

D10

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

江戸・明治期の町村域ＧＩＳデータ構築

1

奥貫 圭一 1，服部 亜由未 2，溝口 常俊 1，森田 匡俊 3，平松 晃一 4
名古屋大学大学院 環境学研究科，2 愛知県立大学，3 岐阜聖徳学園大学，4 神奈川新聞社
Email： <kei.okunuki@nagoya-u.jp>(1) 動機： 江戸期から明治期にかけて，現代の地域統た近世尾張の村域（ポリゴン）GIS データを図１に示計にあたる地誌が比較的よく整備されていた．一方す．図 2 は，図１のデータ（の一部）に近世の地誌書で，これを図化するためのベースマップがなく，GIS『寛文村々覚書』に残る田畑の面積情報をのせた上を活用して地域統計を地図にすることは容易でなで，局所空間的自己相関を見ることで，当時の田畑い．もしもこれらの地域統計地図を描くことができれの分布特性を分析したものである．図 3 は，より機械ば，関連分野へ大いに貢献することができるであろ的な方法を追究して試みた結果（長野県）である．

う．ベースマップがない背景には，1889 年の市町

(4) 使用したデータ・資料：
・ 「平成 7 年国勢調査町丁・字等別集計地図デー

村制施行までの複雑な制度変遷がある．そこで本
研究では，とくに近世末期から（市町村制施行前

タ データセット」の）明治初期にかけての時代に焦点をあてて，町・ 「幕末以降市町村名変遷系統図総覧」

村域の GIS データ構築を試みる．

・ 「角川日本地名大辞典」(2) 方法： 対象地域は愛知県，岐阜県，長野県とする．

・ 「日本歴史地名大系」

愛知県，岐阜県については，明治中期ころの地形(5) 謝 辞 ： 本 研 究 の 一 部 は ， 科 学 研 究 費 補 助 金図を基に，明治初期の地籍図や江戸期の村絵図を（26580141，代表：奥貫圭一）の助成を受けたもの

参考にしながら，町村境界線を目視判断しながらトである．また，東京大学空間情報科学研究センタレースした．しかし，この方法はきわめて手間のかかーの研究用空間データ（研究番号 484）を利用した．

る作業であることに加えて，作業者の判断によるとこ

ここに感謝の意を表する．

ろが大きい．そこで，より機械的な方法を検討し，長(6) 参考文献：

野県についてその方法を試みた．すなわち，平成７太田孝編著・西川治監修 （1995） 『幕末以降市町

年の小地域 GIS データを基とし，下記に示す地名大村名変遷系統図総覧１』，東洋書林．

辞典などを参考にしながら，町村の合併・分割など「角川日本地名大辞典」編纂委員会編 （1990）の変遷をさかのぼっていき，GIS データを構築した．

『角川日本地名大辞典 20 長野県』．

(3) 結果： 愛知県，岐阜県で採った手法によって構築し

図 1： 近世尾張国の村域（ポリゴン）
GIS データ

平凡社編 （1979） 『長野県の地名』，平凡社．

図 2： 近世名古屋の田（上）・畑（下）の局所空間的自己相関- 60 -

図 3： 1877 年（左）と 1889 年（右）における長野県の市町村

D11

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

高精細路面起伏計測による物理的ウォーカビリティの評価
1

早川裕弌 1，杉田 渓 2，蝦名益仁 2，山田育穂 3
東京大学空間情報科学研究センター，2 東京大学大学院新領域創成科学研究科，3 中央大学理工学部
Email： <hayakawa@csis.u-tokyo.ac.jp>(1) 背景： 高齢化が社会的に進行するなか，住宅域における都市環境の適切な現状評価は，変化する人口構成に対してより適した都市環境を整備するうえで重要な基礎情報となる．とくに，建設からの経過時間が長い団地などの住宅地では，施設の更新が遅れ，その住環境は住民の高齢化に充分に対応できていな
いケースも多く，高齢者の身体活動量の低下をもたらす一因となっていると考えられる．一方，住民の健康に影響を及ぼす都市環境の指標の一つであるウォー
カビリティ（walkability）の一般的な条件項目（three
Ds: population Density, pedestrian-friendly Design andland use Diversity）のうち（Yamada et al., 2012），とくに道路デザインについて，歩行経路の段差や勾配といった，ミクロな身体スケールでの歩行移動のしやすさ
といった影響評価はあまり行われてきていない．このためには，より精細な地表形状情報を含む，歩行空間の道路データの整備・分析が重要となる．
(2) アプローチ： 本研究では，より精細な地表面形状データを取得したうえで，バリアとなりうる特徴の抽出，および，歩行空間の物理的な歩きやすさの空間的な評価・可視化といった解析を行い，従来の研究と比べてスケールアップした（ミクロな）物理的ウォーカビリテ
ィを明らかにする．
(3) 期待される成果： 現地計測により得る詳細な地表面形状データから，歩行空間の物理的ウォーカビリティを導出し，対象とする住宅域内における歩きやすさ，また危険地点などが明らかとなってくる．これに加え，歩行者の実際の行動と重ね合わせることで，最適な歩行コースの提案や，修正・改善すべき箇所の抽出といった歩行空間の改善案の提示が可能となる．また，より広域的な
従来のウォーカビリティとの比較分析を通して，住宅域における外出のしやすさや事故の防止といった安
全かつ身体活動量を活発化させるような都市環境の構築が期待される．
(4) 方法： 既存の地図データ（空中写真，航空レーザ測量による地表面形状，施設配置等）を活用しつつ，地上型・移動型レーザ測量や近接 SfM 多視点写真測量（e.g., 小花和ほか，2014）による高精細地形情報を取得し，歩行空間における道路・地表面形状の高解像
度解析を行う．試験計測の対象地は東京大学本郷キャンパス安田講堂周辺である．
(5) 結果： 試験地における SfM 多視点写真測量による現地計測により，解像度 4 mm の地表面形状データを得た（図 1）． また，斜面傾斜や表面粗度，断面図等の解析から，路面の歩きやすさの定量的指標の提示を試みた（図 2）．
(6) 謝辞： 本研究は JSPS 科研費 25702014 の助成を受けた．また東大空間情報科学研究センターの研究用
空間データ（ＨＤ地形データシリーズ）を使用した．
(7) 参考文献：
Yamada et al. (2012) Mixed Land Use and Obesity: An
Empirical Comparison of Alternative Land Use
Measures and Geographic Scales. The Professional
Geographer, 64, 157–77.
小花和ほか (2014) UAV-SfM 手法と地上レーザ測量により得られた DSM の比較. 「写真測量とリモートセンシング」, 53, 67–74.

図 1: ポールカメラによる近接撮影画像からの SfM 多視点写真測量により得られた，東京大学本郷キャンパス安
田講堂周辺における高精細路面起伏情報の鳥瞰図

図 2: 歩行経路における DSM（解像度 4 mm）の解析による路面粗度分布- 61 -

D12

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

選挙運動への近接性と投票行動との関連
福沢 愛 1，三浦 麻子 1，稲増 一憲 1，中村 早希 2
1
関西学院大学 社会心理学研究センター，2 関西学院大学 文学研究科
連絡先: <ai.fukuzawa@kwansei.ac.jp >(1) 動機： 一般市民の政治への関心が低下しているとされる現代において， 一般有権者の政治への認識や， 投票に関する意思決定プロセスについて，検証することの重要性が高まっている（稲増，2015）．その一環として， 候補者の選挙運動への接触が， 実際にその候補者への肯定的な印
象を高め， その候補者への投票行動を促すのか否かを検証することには， 価値があると考えられる．本研究では，候補者が選挙運動を行った地点と有権者の居住地との近接性が，候補者への印象や投票行動に及ぼす影響について検証することを目的とする．
(2) 方法： 2015 年 1 月に兵庫県赤穂市で行われた首長選挙における 3 名の候補者（A，M，Y 氏）のうち，Ｙ氏の選挙運動（1 月 11 日～17 日）に第四著者が随行し， 位置情報と運動内容を記録した．
また，同選挙における有権者を対象に， 調査を行った．赤穂市選挙人名簿から，20～75 歳までの男女を投票区を用いた 2 段階抽出法により無作為抽出し，調査票を郵送した．有効回
答者数は 908 名（男性 442 名・女性 457
名・不明 9 名・平均年齢 55.50 歳・SD =13.98・有効回収率 46.5%）であった．有権者に対する調査票は，a) 政治への関心
や態度，b) 各候補者への態度・選挙運動への接触の有無・投票行動，c) 個人特性などを測定する項目によって構成されていた．図 1 に，Y 氏の選挙運動と， Y 氏に投票した有権者の居住地を示す．
(3) 結果： ArcGIS10.2 を用いて，各有権者の居住地と，候補者 Y 氏の選挙運動の位置情報データ(31617 地点)との距離を測定した．そして，有権者ごとの選挙運動への距
離の平均値を常用対数に変換し，その逆数をとったものを，近接性の指標とした．すなわち，各有権者が，Ｙ氏の選挙運動と，
平均的にどの程度近接していたかの指標である．重回帰分析の結果，この近接性指標と，Ｙ氏への投票行動との間に有意な正の関連が見られた．Y 氏への投票行動は
他に，Y 氏の選挙運動への接触の有無といった変数とも，有意な関連を持っていた．

すなわち，Y 氏の選挙運動と近接しており，Y 氏の多くの選挙運動に接触していた有権者ほど，Y氏に投票しているということが分かった．
(4) 意義： 毎回行われることが当然となっている選挙運動だが，その有用性について計量的に検討した研究は政治学においても少ない．とくに実際の選挙運動の位置情報を記録し， 有権者との距離を直接計測して指標とする手法は， これまで使われてこなかった．空間的な情報を説明変数とすることにより，今後， 投票行動の規定因に関して，
より詳細な検討が可能となると期待される．
(5) 謝辞： 本研究の計画・実施にあたっては島田貴
仁氏（科学警察研究所），分析にあたってはESRI ジャパン株式会社の大津留麻代氏， 久保田優子氏の多大なるご助言とご協力を得た．ここに感謝の意を表する．
(6) 参考文献：
稲増一憲 (2015) 『政治を語るフレーム』．東京
大学出版会．

図 1: Y 氏の選挙運動と Y 氏への投票- 62 -

D13

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

多偏波 SAR 画像を用いた世界のメガシティにおける都市密度の比較
須﨑 純一，岸本 将明
京都大学大学院 工学研究科
Email: <susaki.junichi.3r@kyoto-u.ac.jp>(3) 結果： 図 1 に，シドニーとメルボルンの推定都市密度分布図を示す．また推定結果をよりわかりやすく
都市間で比較するために，局所的な都市密度の集中度を表す指標 (D1)と広範囲での都市密度の分
布の偏りを表す指標 (D2)を作成した．D1 は自動で抽出した都市の中心部 (5 km×5 km) の都市域のみの都市密度平均の値とした．D2 は抽出した中心部を含む 20 km×20 km の歪度の値とした．両者の散布図（図 2）からは，都市密度という観点からの多都市間の類似性を確認することができる．また複数の空間スケールで作成された散布図を比較することで，都市密度の観点から興味深い知見が得られることが判明した．
(4) 使用したデータ：
・ 「ALOS/PALSAR Polarimetric-mode データ L1.1」（宇宙航空研究開発機構）
・ 「ZmapTownII 2008/09 版」東京都・千葉県・埼玉
県・神奈川県・京都府・愛知県・兵庫県・宮城県
株式会社ゼンリン(5) 謝辞： 本研究は，科学研究補助金若手研究 B「被災街区を推定可能な，衛星 SAR・航空機 LiDARを併用した都市域抽出手法の構築」（研究代表者：
須﨑純一）の助成を受けた．分析にあたっては，宇宙航空研究開発機構 第 4 回 PALSAR 研究公募
提供データ，東京大学空間情報科学研究センターの研究用空間データ （研究番号 392）を利用した．
ここに感謝の意を表する．

(1) 動機： 近年アジアでは都市人口の増加に伴う交通渋滞や環境問題等の問題が起きており，問題に対処するためには，まず都市の現状を把握する必要がある．人間活動を反映する指標である都市密度の一例である建蔽率や容積率は高価な GIS データに基づいて求められることが多く，汎用性や安価な利用という点では衛星画像の使用が望ましい．
衛星搭載型センサが利用可能になった多偏波合成 開 口 レ ー ダ (Polarimetric Synthetic Aperture
Radar: PolSAR) は，地物の 3 次元構造を反映した
散乱データを計測し，都市密度を推定できる可能性を秘めている．本研究では，筆者らが開発した
PolSAR 画像から都市密度を推定する手法を拡張
し，多都市の都市密度を比較した．
(2) 方 法 ： ま ず PolSAR デ ー タ か ら polarization
orientation angle (POA) を計算する．その POA とPolSAR データから，POA の影響を補正した四成分分解を行う．続いて，体積散乱と全電力を用いた分類により都市域と山地を推定し，POA のランダム性を利用して山地を除去した後に都市域を抽出する．
その後，抽出した都市域内で，均質な POA 分布と不均質な POA 分布を有する画素に分類し，体積散
乱と螺旋散乱を足し合わせた散乱成分の全都市共通の平均・標準偏差を計算する．最後に，均質・不均質な POA のグループに分けた上で，平均・標準偏差を用いて体積散乱と螺旋散乱を足し合わせた散乱成分を正規化する．これにより多都市間での比較を可能とする都市密度が生成される．

0

10 (km)00.8

図 1: 都市密度推定結果．（左）シドニー，（右）メルボルン

図 2: ALOS/PALSAR 多偏波画像から比較した多都市における都市密度- 63 -

D14

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

余命指標を用いた南海トラフ地震による生命・健康被害の評価
杉本 賢二，山下 雄大，加藤 博和，林 良嗣
名古屋大学大学院 環境学研究科
Email: <k.sugimoto@nagoya-u.jp>(1) 動機： 大規模自然災害では，初期の直接的な
人的・物的被害だけでなく，ライフラインや医療機関の被災による対応能力の低下や，長期化する
避難生活でのストレスが原因となる間接的な人的被害が発生する．本研究では，大規模自然災害
による被害を間接被害も含めて評価し，それをもとに効率的な復旧策を検討するための方法論を構築することを目的とする．そのために，余命指標を用いて発災生命・健康への被害量を算出し，復旧施策導入による地域のレジリエンス（回復力，復元力）向上と，被害量軽減効果を評価する．
(2) 方法： 巨大自然災害として南海トラフ地震を想定し，対象地域は静岡県，愛知県，三重県の 3県とする．生命・健康被害の評価には，余命指標として集団の死亡損失及び健康損失として定量的に捉えることができる障害調整生存年(Disability Adjusted Life Year; DALY)を用いる．
算出対象は，a)災害による直接的な人的被害(生命)，b)病院被災による医療機能低下と要治療者への対応遅れ(健康)，c)避難生活の長期化に伴う衛生環境悪化による罹患リスクの増大(健康)，による．各項目の早死損失年数と障害共存年数
を 4 分の 1 地域メッシュ単位(250m)で算出し，被災 1 ヶ月後までの期間について 1 日単位での繰り返し計算を行い，DALY へ統合する(図 1)．
(3) 結果： 南海トラフ地震の被害のうち，直接被害である津波による死者が全体の 8 割を占め，特に沿岸部において甚大な被害となる．また，DALY で生

地震発評価した結果，間接被害のうち二次死亡者の割合が大きく，特に人口密度が高く，初期被害が大きな地域ほど傷病発生率が高くなる傾向が見られた．
DALY の変化を時系列でみると，浜松市や豊橋市などの直接被害が大きい地域では死者数が大きいため，発災から 1 ヶ月が経過しても大きな変化はみられないが，名古屋市周辺や静岡市などでは，重軽症者の治療による DALY の回復が示された(図 2)．また，施策導入による影響評価として，医療対応能力の高い県外の病院へ搬送し，高齢者が多いメッシュから優先的に搬送する「災害トリアージ」について検討を行った．その結果，二次死亡者数と重軽症者数はともに施策無の場合に比べ治療が完了する期間が短縮し，DALY の総量は約 25%減少することが明らかとなった．
(4) 使用したデータ：
・ 「マイクロ建物ポイントデータ」東京大学地球観測データ統融合連携研究機構
・ 「南海トラフ地震の震度分布，陸域における津波
浸水深データ」内閣府(5) 謝辞： 本研究は，文部科学省のグリーン・ネット
ワーク・オブ・エクセレンス(GRENE)事業 環境情報分野「環境情報技術を用いたレジリエントな国
土デザイン」の一環として実施したものである．分析にあたっては，東京大学空間情報科学研究センターの研究用空間データ（研究番号 393）を利用した．ここに感謝の意を表する．

避難

活

環

院治療の影響

生

病

b
震度

境

c

津波浸水深

治療対応の遅れ

傷 発 リスク
の増大

病

避難 活

障害共存年数

軽傷

死亡

り

無傷

生

医療機能
の低下

直接人的被害
重傷

住宅の損失

生

a

ライフライン供給
の低下

率

病

院の被災

DALY

1 日単位で繰 返し
早死損失年数

図 2： 発災当日(上)と発災 1 ヶ月後(下)における DALY の分布

図 1： DALY の推計フロー- 64 -

D15

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

ArcGIS を用いた医師の個人特性と診療地選択の関連に関する検討豊川 智之
東京大学 大学院医学系研究科 公衆衛生学
Email: <toyokawa@m.u-tokyo.ac.jp>(1) 目的： 医師の偏在に悩む地方医学部では地元枠が設置されている．また昨今，医学部の新設が議論(3) 結果： 分析対象は 11,083 人であった．開業医が2,830 人(25.5％)，勤務医が 8,253 人(74.5％)，女性

されている．医師の診療地選択には地域の人口が関与することが指摘されているが，医師個人の特性を考慮して，医師対人口比の関係を検討した報告は少ない．そこで本研究では地理的に独立した北海道

医師が 1,441 人(13.0％)，50 歳以上が 5,835 人(52.7％)，道内大学出身者が 7,488 人(67.6％)，道内出身者が 4,716 人(42.6％)であった．各医師における分析地域単位（バッファ）内の平均人口は開業医

における道内出身者・道内大学種出身者の動向に
着 目 し た 分 析 を 行 っ た ． Geographic Information
System (GIS) を用いて，各医師の診療位置情報とで 20,120 人（SD:13,528 人），勤務医で 20,236 人（SD:13,520 人）であった．多重回帰モデルでは，開業医では女性（偏回帰係数β=5658，p<0.001），道

その周辺における地域人口数の関係に対して，個人特性が関連するか否かについて検討した．
(2) 方法： 民間のマーケットリサーチ企業が所有する医師データベースを用いて，2014 年 3 月時点に北海内大学出身（β=3046，p<0.001）はバッファ内の人
口が多い地域で診療している傾向があった．勤務医
では女性（β=1737，p<0.001），道内大学出身者（β=1312，p＜0.001），道内出身（β=922，p<0.001），

道に診療している医師を対象とした．診療先施設郵
便番号を位置座標に変換し，ArcGIS 上の人口分布のメッシュデータから各医師の診療地を中央として50 歳未満（β=1250，p<0.001）は医師の周囲の人口が多い地域で診療している傾向があった．
(4) 結論： 開業医では，女性や道内大学出身者の場合500m の等距離内(バッファ)内の人口を得た．これを従属変数，医師の性，年齢（50 歳以上），道内出身か否か，道内大学出身者か否かを独立変数とする
多重回帰分析を勤務医・開業医別に行った．項目に，周囲の人口が多い地域で開業していた．勤務医
では女性，道内大学出身者，道内出身者，50 歳未満の者が，周囲の人口が多い地域で診療していた．

に欠損のある者は除外した．

図 1： 北海道における医師分布- 65 -

D16

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

高速鉄道の整備が居住地価格に与えた影響

1

金杉 洋 1，牛島 光一 2
東京大学 地球観測データ統融合連携研究機構，2 筑波大学 システム情報系 社会工学域
Email: <ushijima@sk.tsukuba.ac.jp>(1) 動機： 大規模交通インフラ整備の平均処置効果

への時間距離短縮であること，生活インフラが十を事前に知ることは，政策実行者にとって重要な課題である．しかし，大規模交通インフラの平均因果効果を測った研究は少ない（Banerjee,
Duflo, Quin 2012, Datta 2012）．本研究の目的は，分に整っているほど時間距離短縮の効果が資本化されることを示唆している．また，年度別の地価の変動に注目すると，情報開示直後の 2012 年
で最も地価が上昇しており，
その後の上昇率は低2027 年に開業予定のリニア中央新幹線の割引現在価値を測ることである．また，この分析を通じて，しばしばインパクト評価の際に無視されい水準で安定する傾向があった．
つまり，例えば，
鉄道開業前後の単純な評価では，処置効果を過小評価する可能性が確認された．

ている非盲検状態での評価が，大きなバイアスを持つ可能性についても確認する．
(2) 方法： ヘドニックアプローチによって，2027
年に開業予定のリニア中央新幹線の割引現在価(4) 使用したデータ：
・「国土数値情報 地価公示データ」
・「国土数値情報 鉄道時系列データ」
・「DRM データ（Digital Road Map:デジタル道路

値を測る．2011 年にリニア中央新幹線建設に関する情報が開示されたことを利用し 2012 年以
降の公示地価にリニア中央新幹線の現在価値が地図協会）」
・「駅すぱあと」（株式会社ヴァル研究所）（アクセス：2011 年 10 月 21 日）

資本化されるとして分析する．分析ではリニア
中央新幹線の持ついくつかの擬似実験的な特徴と傾向スコアを利用して内生性の問題に対処す
る．処置群は大都市部への時間距離が短縮され(5) 謝辞： 本研究のアイデアの基礎は，菊地圭司氏（筑波大学社会工学類，指導教員：牛島光一）の卒業論文にある．また，データセット構築の一部の作業を姜哲敏氏（筑波大学大学院システる地点とした．
(3) 結果： 分析の結果，処置群全体における地価の上昇は 0.9％であった．駅ごとに資本化の程度をム情報工学研究科）に担当して頂いた．両氏に記して感謝する．
(6) 参考文献：
Banerjee, A., Duflo, E., Quin N. (2012) On the Road:
Access to Transportation Infrastructure and Economic
Growth in China, NBER Working Paper, No. 17897.
Datta, S. (2012) The impact of improved high-ways
on Indian firms, Journal of Development Economics,
99, 46-57.

分析してみると，途中駅では，神奈川県のみで資本化が起きており，約 1.1％地価が上昇していた（処置群のリニア駅からの平均距離 28.2km）．品
川駅では処置効果が殆ど無く，名古屋駅では約2.4％地価が上昇していた（同平均距離 148km）．
これらの結果は，
リニア中央新幹線の恩恵は東京

図 1： 品川駅の処置群（赤）と対照群（青）（Nearest Neighbor Matching より対照群を定義）

図 2： 名古屋駅の処置群（赤）と対照群（青）（同定義）- 66 -

Research Abstracts on Spatial Information Science
CSIS DAYS 2015

CSIS DAYS 2015 実行委員会
小口高（統括班・班長）

瀬崎薫（統括班・副班長）

柴崎 亮介

（統括班）

高橋 孝明

（統括班）

有川 正俊

（アブストラクト集班・班長）

貞広 幸雄（拠点校会議班・班長）

山田 晴利

（統括班）

西澤

明

（統括班）

丸山 祐造

（統括班）

木實 新一

（アブストラクト集班・副班長）

早川 裕弌

（ローカルアレンジメント班・副班長）

中條

覚

（統括班）

藤嶋 翔太

（統括班）

小林 博樹

（ローカルアレンジメント班）

桐村（ローカルアレンジメント班・班長，拠点校会議班）

喬

藤原 直哉

（ローカルアレンジメント班，アブストラクト集班）

瀬戸 寿一（ローカルアレンジメント班）

中村 和彦（ローカルアレンジメント班，アブストラクト集班）

福島 佑樹（ローカルアレンジメント班）

工藤 宏美（ローカルアレンジメント班）

三好 由起（ローカルアレンジメント班）

矢崎 裕一（ローカルアレンジメント班）

Lu Min（アブストラクト集班）

Li（アブストラクト集班）

Ting

坂田 和恵

（ローカルアレンジメント班）

飯泉 しのぶ（ローカルアレンジメント班）

宮田 ゆう子（ローカルアレンジメント班）

大橋 裕美（ローカルアレンジメント班）

平川 久美（ローカルアレンジメント班）[CSIS DAYS 2015 ホームページ]
http://www.csis.u-tokyo.ac.jp/csisdays2015/（プログラムのページから，PDF の発表原稿がダウンロード可能です．）

c
r
h
a
e
P
s
rogram
e
R
t
n
i
Jo

共同研究

研究用空間データ基盤
東 京 大 学 空 間 情 報 科 学 研 究 セ ン タ ー※
（CSIS）で は、様 々 な 空 間 デ ー タ を
整 備 し、全 国 の 研 究 者 の 方 々 に共同研究として利用していただく
こ と で、空 間 情 報 科 学 に 関 す る
研 究 を 支 援・推 進 し て い ま す。
共同研究で利用可能な空間データ（一例）
号レベルアドレスマッチングサービス（CSIS）CSIS 統計データベース（CSIS）
パーソントリップデータ（CSIS）
マイクロジオデータ（CSIS ／ゼンリン）
Zmap-TOWNⅡ 地図データ（ゼンリン）
電話帳データ（ゼンリン）
国勢調査地図データ（パスコ）
国勢調査・事業所・企業統計データ（シンフォニカ）
GISMAP 地図・地形データ（北海道地図）アメダス・天気図データ（気象庁）
2 m 航空レーザスキャン地形データ（国際航業）
地上レーザスキャンデータ（CSIS）
・・・・・・➡ https://joras.csis.u-tokyo.ac.jp/dataset/list̲all

申込方法
共同研究をご利用になる場合には、「共同研究支援システム（JoRAS）」から提案したい共同研究をご申請ください。審議を経て、利用許可を受けた方は、JoRAS のページから申請したデータを利用することができます。
詳しくはこちら ➡ http://www.csis.u-tokyo.ac.jp/japanese/research̲activities/joint-research.html※東京大学空間情報科学研究センターは、文部科学省認定の「共同利用・共同研究拠点（空間情報科学研究拠点）」として全国の研究者との共同研究を推進しています

申請資格
国内外の大学や研究機関に所属している研究者の方
申請期間
毎年度 4 月 1 日〜 3 月 31 日
（随時）
研究期間
原則として承認された年度内
ただし、申請により次年度の継続もできます
研究テーマ
当センターのメンバー 一覧を参考にご検討ください
http://www.csis.u-tokyo.ac.jp/japanese/research̲activities/members.htm

共同研究利用システム

CSIS 共同研究事務局@CsisJoRAS‒ 共同研究支援システム

Joint Research Assist System

https://joras.csis.u-tokyo.ac.jp
研究報告
毎年度末に、
必ず研究報告書をご提出下さい
また、センター主催の年次シンポジウム（CSIS DAYS）でご発表ください
http://www.csis.u-tokyo.ac.jp/csisdays2015/

成果の公表
論文等には、センターとの共同研究であることを謝辞等の項目に明記して下さい
また、別刷の PDF をセンターにお送り下さい「研究用空間データ基盤」には、利用条件や著作権上自由に貸し出すことができないデータや、研究目的のために
企業・団体から貸与されたデータも含まれております。そのため、「空間データ利用を伴う共同研究」への申請内容を審議した上で、利用許可を発行するという手続きを取っております。