DEIM Forum 2019 P1-147

景観ベースルート推薦のための標高データに基づく可視領域抽出手法の検討
川俣 光司†

奥健太†† 龍谷大学理工学部 〒 520-2194 滋賀県大津市瀬田大江町横谷 1-5
E-mail: †t18m057@mail.ryukoku.ac.jp, ††okukenta@rins.ryukoku.ac.jp
あらまし

ドライブの楽しみ方の一つとして, 海沿い景観や田園景観など好きな景観を眺めながら走りたいという要求もある．このような要求に対し, 著者らはこれまでに四つの景観要素（田園系, 山林系, 水辺系, 都市系）に着目したルート探索を行った．ただし, 道路の近景のみを景観要素として用いており, 中景, 遠景を考慮できていないという課題がある．本研究では, 可視領域を考慮した景観ベースルート推薦システムを提案する．標高データより可視領域を抽出し近景のみではなく中景遠景を考慮したルート推薦の実現を目指す．本稿ではシステム実現の準備として, 可視領域の抽出手法の提案を行う．
キーワード 可視領域, ルート推薦, 標高データ

1. は じ め に
自動車は単なる移動手段だけでなく, ドライブすること自体ない. しかしながら, 目指すべき景観ベースルート推薦システ
ムとしては, 景観種別に加え, その景観の良さも考慮に入れる必要がある.

が娯楽の一つとなっている．ドライブの楽しみ方の一つとして,本稿では, 景観の良さに着目する．先行研究のユーザ評価で海沿い景観や田園景観など好きな景観を眺めながら走りたいとは, 景観の良い地点として見晴らし, 見通しの良い景観の道路リいう要求もある．このような要求においては, 必ずしも最短ルーンクが多く選ばれている．道路からの見晴らしや見通しを考慮トなど効率性を重視したルートを提示することが最適解であるさせるため, 可視領域を考慮した景観ベースルート推薦システとは限らず, 多少迂回してでもユーザの要求に合うルートを提ムを提案する．標高データより可視領域を抽出し近景のみでは示することが求められる．

なく中景, 遠景を考慮したルート推薦の実現を目指す．本研究

ルート推薦システムは, 出発地と目的地を指定すると, その間

では, その準備として, 標高データを用いて道路リンクの可視領のルートを提示する．既存のルート推薦システムは, 最短ルー域を取得し中景, 遠景を含めたの景観ベクトルを取得するため

ト [1] [2] や最速ルート [3] [4] [5] [6] [7], 人気ルート [8] [9] [10] [11]の可視領域抽出手法を提案する.

を推薦するものが多い．ここで, 先述のように, 最短ルートや最速ルートは必ずしも先の要求を満たすとは限らない．人気ルー

2. 関 連 研 究

ト推薦は, 多くの人々が関心をもっているルートを推薦する手法

最短経路探索アルゴリズムとして, ダイクストラ法 [14] やである．Wei ら [10] は, ユーザの軌跡データから多くのユーザ

A*アルゴリズム [15] が挙げられる．これらのアルゴリズムでが関心をもつ道路リンクをマイニングすることで, 人気ルートは, 入力された始点と終点において, 道路ネットワーク上のリンの抽出を行っている．このような推薦システムは集合知に基づクに付与されたコストに基づき, 総コストが最小となるようなき道路リンクの魅力を定義しているが, その道路リンクがどのルートを選択する．

ような特徴を有するか内容に踏み込んだ解析はなされていない．

最速経路探索 [5] は, リンクの距離ではなく, リンクを通過す

我々は景観を重視したルートを推薦する景観ベースルート推るための旅行時間に着目し, 旅行時間が最小となるようなルー薦システムの実現を目指している．例えば, 海沿い景観が好きトを選択する．Wei ら [5] は, GPS の軌跡データから速度パターなユーザには海沿い景観を優先したドライブルートを, 田園景ンをマイニングすることで旅行時間を推定している．

観が好きなユーザには, 田園景観を優先したドライブルートを人気ルート推薦は, 多くの人々が関心をもっているルートを推薦する．このようなシステムの実現には景観を重視したルー推薦する手法である．Wei ら [10] は, ユーザの軌跡データからト探索手法を開発する必要がある．

多くのユーザが関心をもつルートをマイニングすることで, 人

我々はこれまでに景観ベクトル付き道路ネットワーク [12] を気ルートの抽出を行っている．

前提とした景観ベースルート推薦システムを提案してきた [13]．

個人の嗜好に応じたルートを推薦する, 個人化ルート推薦のこの研究では, ルート探索時間とユーザ評価の観点から提案シ研究もある．MyRoute [16] は, ユーザが熟知しているルートやステムの有用性を示した．しかし, 先行研究でのシステムでは,ランドマークに基づき, ユーザ個人向けのルートを作成してい景観特徴として田園景観, 山林景観, 水辺景観, 都市景観といっる．MyRoute では, ランドマークをユーザ自身で入力する必要た景観種別に着目しており, 景観の良さそのものは考慮していがあるのに対し, Going My Way [17] では, ユーザの個人的なGPS ログデータから, ランドマークを自動的に特定している．

表 1 土地利用分類における利用区分．
コード

景観を考慮したドライブルート推薦として, Zhang ら [18] の種別研究がある．この研究では, 景観スポットを「富士山, エッフェル

100 田塔, 天安門などの遠景として楽しめる景観」と定義している．ま200 その他の農用地

ず,Web から景観スポットを取得する．Digital Elevation Map

500 森林(DEM) を基に構築した virtual 3D space において,Z-Buﬀer と600 荒地701 高層建物いう考え方を用いて, 各道路ノードから, そのスポットへの可視

702 工場率を算出する．出発地から目的地に向かうルート候補を, その703 低層建物

可視率スコアが高い順にランキングする．彼らの手法では, 景704 低層建物（密集地）

観スポットを考慮しているが, 道路リンクの景観特徴は用いら

901 道路れていない．

3. 定

902 鉄道1001 公共施設等用地

義1002 空地
1003 公園・緑地

定義 1：道路ネットワーク． 道路ネットワークは有向重み付き1100 河川地及び湖沼

グラフ G = (V, E) で表現される．ここで,V は道路ノード集合

1400 海浜であり,E ⊂=V × V は道路リンク集合である．道路ノード vi ∈ V

1500 海水域

は交差点や道路の終端を表す．道路リンク ek = (vi , vj ) ∈ E

1600 ゴルフ場

は, 始点ノード vi から終点ノード vj へ向かう有向リンクである．本稿では, 始点ノード vi と終点ノード vj の中点となる経度・緯度を, 道路リンク ek の位置情報 (ek ．x, ek ．y) とする．ま

土地利用分類DBた, 道路リンク ek の距離を len(ek ) と表す．さらに, 道路リンク

標高DB

１

ek にはリンクの距離等に応じたコスト wk が付与されている．
定義 2：土地利用分類データ． 土地利用分類データは, 国土交通省により国土数値情報

共有建造物メッシュIDリスト（注 1）として公開されている．土地利用分類データは, 全国の土地利用の状況について,3 次メッシュを2

道路ネットワーク
DB

さらに細分化した 100m メッシュごとに, 利用区分を整備したものである．利用区分として, 表 1 に示す 17 種別が用意されて非共有道路リンクメッシュIDリスト

3いる．
（注 2）

定義 3：標高データ． 標高データ (DEM)

は，国土交通省に建造物の高さを考慮した標高DB

より国土数値情報として公開されている．標高データは，標高4可視領域DB（平均，最高，最低）について，5 次メッシュ（250m メッシュ）
図 1 可視領域抽出手法の流れごとに整備したものである．

4. 提 案 手 法（ 3 ） 非共有道路リンクメッシュID リストよりメッシュID

標高データを用いて道路リンクからの可視領域を取得する際,が合致する標高データメッシュの標高に建造物の種別ごとの建標高データのみで可視領域の取得を行うと道路リンクの周辺の造物の高さを加算する．

建造物に関係なく可視領域が取得されてしまう．そのため, 実（ 4 ） 建造物の高さが加算された標高データに基づいて各道際に建造物により可視できない領域まで取得する可能性があ路リンクの中心地点からの可視領域を抽出する．

る．それを避けるため, 土地利用分類データと道路ネットワー

上記の手法の (2)(3) を行うことにより, 建造物を考慮した道クデータを用いて建造物を考慮した可視領域の抽出を行う．図

路リンクからの見晴らし, 見通しを考慮した可視領域の取得を1 提案手法を示す．

可能にしている．

（ 1 ） 土地利用分類のコード 701,702,703,704 のメッシュと5. 分

析共有部分がある標高メッシュの共有建造物メッシュID リストを取得する．
（ 2 ） 道路ネットワークデータの道路リンクと共有部分のな道路からの可視領域と見晴らし, 見通し, 景観の良さの関係性の分析について述べる．本研究では,GrassGis7.6 を用いて可視

い重複建造物メッシュの非共有道路リンクメッシュID リストを領域を得た．また, 可視領域範囲は視点から半径 50km までを取得する．

取得した．

5. 1 クラウドソーシング（注 1）：http://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-L03-b.html（注 2）：http://nlftp+.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-G04-d.html

道路からの可視領域と見晴らし, 見通し, 景観の良さの関係性の分析のためにクラウドソーシングを用いて道路景観につい6

クラウドソーシングの見晴らし, 見通し, 景観の良さの評価で5ある．

4地点

視点 (x,y)

可視領域面積 [m2 ]評価
見晴し 見通し景観

A(35.1982,135.586) 676437

1.0

1.5

1.5

B

(35.0387,134.474) 703880

4.0

4.0

4.0

C

(34.055,136.239)

1858033186

1.0

1.0

1.0

D

(34.6862,135.675) 1971512699

2.0

2.02.0評価

表 2 地点 A から D までの視点, 可視領域面積, 評価の結果．評価は,

32
10100000

1000000

10000000

見晴らしの良さ

5ビューを用いて見晴らし, 見通し, 景観の良さを 5 段階評価し•評価

432「見晴らしが良い」とは, 海や山, 街などを広範に一望で1きること．

•0100000「見通しが良い」とは、道路や河川などの軸の奥行まで100000010000000

見通しの良さ「景観が良い」とは, 景色や眺めが人間がみて美しいということ．
また, 評価ではリッカード尺度 (非常に良い, 良い, どちらでもない, 悪い, 非常に悪い) を用いた．

55. 2 可視領域と景観要素の関係分析に示す．
図 2 を見てわかるように可視領域が大きくなるほど徐々に各評価が下がることがわかった．この結果の分析について, スト

評価

3210100000

1000000

10000000

100000000

1E+09

可視領域[𝑚2 ]分析に用いた地点 A から D までの視点, 可視領域面積, 評価

景観の良さの結果を表 2 に示す．表 2 の地点のストリートビュー画像と可図 3 の地点 A と B を比較する．表 2 より可視領域の面積は線形 (見通しの良さ)

4

リートビュー画像と可視領域の比較を行った．

視領域を図 3,4 に示す．可視領域は, オレンジ色で表している.

1E+09(b) 見通しの良さ．
6

クラウドソーシングでの評価結果と可視領域との関係を図 2100000000

可視領域[𝑚2 ]見通すことができること．

•線形 (見晴らしの良さ)

6

ダムに 2000 件の道路リンクを抽出し, その地点のストリートさ」,「景観の良さ」は下記のように定義した．

1E+09(a) 見晴らしの良さ．て評価をしてもらった．関西地区の道路ネットワークからランてもらった．評価にあたり,「見晴らしの良さ」,「見通しの良100000000

可視領域[𝑚2 ]

線形 (景観の良さ)(c) 景観の良さ．

図 2 見晴らしの良さ, 見通しの良さ, 景観の良さと可視領域の面積の関係性を散布図で表している．また, 赤線は近似線となっている．

あまり差はないが, 各評価には大きく差が出ている．A 地点は,視点近くに可視領域が広がっているが, 地点 B は可視領域が視点から離れたところまで広がっている．遠景が可視できる方が評価が高いことがこの結果からわかる．可視領域の面積ではな
く, 可視できる距離が遠いほど全体的に評価が上がるものとわかった．
表 2, 図 4 の地点 C と D は, 可視領域の面積は大きいが評価としては全体的に低くなっている．図 4(a) より, 建造物より見晴らしが悪くなっている．本手法では建造物に考慮して可視領域を取得したが, 標高データが 250m のメッシュであったため,視点領域内の建造物は, 考慮されていない．250m という広い範囲で可視領域を取っていたため再現性に欠ける結果となった．
平面の地域では 250m のメッシュ外であっても周りの建造物により可視領域が小さくなっている．傾斜がある地点では,250mのメッシュ外の建造物の標高が傾斜により低い場合に可視領域を狭める影響力がない．そのため, 可視領域が大きくても実際の評価は低くなっている．

図 4(c) より, 道路周辺の森林により見晴らしが悪くなっている．本手法では, 森林に対しての考慮がされていなかったためにこのような結果となった．
上記の理由から図 2 のように可視領域が大きくなるほど徐々に各評価が下がっている．市街地, 山林の地域に関して, 可視領域の取得には 250m メッシュ内の建造物や木々と傾斜を考慮させる必要がある．

6. お わ り に
本稿では, 標高データを用いた景観ベースルート推薦のための可視領域の抽出手法の提案を行った．また, 可視領域と見晴
らし, 見通し, 景観の良さの関係分析を行った. 今後, 建造物と森林を考慮した可視領域の取得を行う．また, 景観特徴を考慮し, 遠景, 中景, 近景での関係分析を行う.

(a) A 地点からのストリートビュー画像．

(b) A の地点からの可視領域．

(c) B 地点からのストリートビュー画像．

(d) B 地点からの可視領域．

図 3 地点 A,B のストリートビュー画像と可視領域．ストリートビュー
画像は，Google ストリートビュー画像をキャプチャしたものである．

(a) C 地点からのストリートビュー画像．

(b) C 地点からの可視領域．

(c) D 地点からのストリートビュー画像．

(d) D 地点からの可視領域．

図4

地点 C,D のストリートビュー画像と可視領域．ストリートビュー
画像は，Google ストリートビュー画像をキャプチャしたものである．

謝辞

本研究は JSPS 科研費 JP15K12151,JP16H05932 の助成を受けたものです．ここに記して謝意を表します．
文

献[1] Andrew V Goldberg and Chris Harrelson. Computing
the shortest path: A search meets graph theory. In[SODA2005]Proceedings of the sixteenth annual ACMSIAM symposium on Discrete algorithms, No. March 2003,
pp. 156–165, 2005.
[2] Michalis Potamias, Francesco Bonchi, Carlos Castillo, andAristides Gionis. Fast shortest path distance estimationin large networks. In [CIKM2009]Proceedings of the 18th
ACM conference on Information and knowledge management, pp. 867–876, 2009.
[3] Evangelos Kanoulas, Yang Du, Tian Xia, and DonghuiZhang. Finding fastest paths on a road network with speed
patterns. In [ICDE2006]Proceedings of the 22nd International Conference on Data Engineering, Vol. 2006, p. 10,2006.
[4] Hector Gonzalez, Jiawei Han, and Xiaolei Li. Adaptive
fastest path computation on a road network: a traﬃc mining approach. In [VLDB2007]Proceedings of the 33rd international conference on Very large data bases, pp. 794–805,2007.
[5] Ling-yin Wei, Wen-chih Peng, Chun-shuo Lin, and Chenhen Jung.
Exploring Spatio-Temporal Features.
In[Springer]Advances in Spatial and Temporal Databases,
Lecture Notes in Computer Science, pp. 399–404, 2009.
[6] Jing Yuan, Yu Zheng, Chengyang Zhang, and Wenlei Xie.
T-drive: driving directions based on taxi trajectories. In[GIS2010]Proceedings of the 18th SIGSPATIAL International Conference on Advances in Geographic Information
Systems, pp. 99–108, 2010.
[7] Jing Yuan, Yu Zheng, Liuhang Zhang, XIng Xie, andGuangzhong Sun. Where to find my next passenger. In[UbiComp2011]Proceedings of the 13th international conference on Ubiquitous computing, pp. 109–118, 2011.
[8] Zaiben Chen, Heng Tao Shen, and Xiaofang Zhou.
Discovering Popular Routes from Trajectories.
In[ICDE2011]Proceedings of the 2011 IEEE 27th International Conference on Data, Vol. 4, pp. 900–911, 2011.
[9] Wuman Luo, Haoyu Tan, Lei Chen, and Lionel M. Ni. Finding time period-based most frequent path in big trajectorydata. In [SIGMOD2013]Proceedings of the 2013 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data,
pp. 713–724, 2013.
[10] Ling-yin Wei, Wen-chih Peng, Bo-chong Chen, and Tingwei Lin. Eleventh International Conference on Mobile DataManagement PATS : A Framework of Pattern-Aware Trajectory Search. In [MDM2010]Mobile Data Management,
pp. 362–377, 2010.
[11] Ling-Yin Wei, Yu Zheng, and Wen-Chih Peng. Constructing popular routes from uncertain trajectories. In[KDD2012]Proceedings of the 18th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining,pp. 195–203, 2012.
[12] 奥健太, 山西良典. 土地被覆図からの景観要素抽出に基づく道路リンクの景観ベクトル化. 情報処理学会研究報告, 第 2017-DBS-1
巻, pp. 1–6, 2017.
[13] Koji Kawamata and Kenta Oku. Roadscape-based Route
Recommender System using Coarse-to-fine Route Search.
In RecSys RecTour 2018: Proceeding of the ACM RecSys
Workshop on Recommenders in Tourism, pp. 23–27, 2018.
[14] Edsger Wybe Dijkstra. A Note on Two Problems in Connexion with Graphs. Numerische Mathematik, Vol. 1, pp.
269–271, 1959.
[15] Rina Dechter and Judea Pearl. Generalized best-first searchstrategies and the optimality af A*. Journal of the ACM,Vol. 32, No. 3, pp. 505–536, jul 1985.
[16] Kayur Patel, Mike Y. Chen, Ian Smith, and James A Landay. Personalizing Routes. In UIST 2006: Proceedings ofthe 19th annual ACM symposium on User interface software and technology, pp. 187–190, 2006.
[17] Jaewoo Chung and Chris Schmandt. Going My Way : A
User-aware Route Planner. In [CHI2009]Proceedings of theSIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, pp. 1899–1902, 2009.
[18] Jianwei Zhang, Hiroshi Kawasaki, and Yukiko Kawai. A
tourist route search system based on Web information andthe visibility of scenic sights. In [ISUC2008]Proceedings ofthe 2nd International Symposium on Universal Communication, pp. 154–161, 2008.